KI-Kompetenz nach EU AI Act aufbauen: Schulungen für Unternehmen

Ein Fachbereich aktiviert Microsoft 365 Copilot, ein Support-Team nutzt einen KI-Chatbot für Antwortentwürfe und die Personalabteilung prüft Bewerbungsunterlagen mit automatisierten Funktionen. Spätestens dann reicht es nicht mehr, Mitarbeitenden nur zu erklären, was generative KI grundsätzlich kann. Sie müssen wissen, welche Aufgaben mit dem konkreten System sinnvoll sind, welche Daten sie eingeben dürfen, wann Ergebnisse geprüft werden müssen und wo menschliche Entscheidungen unverzichtbar bleiben.

Seit dem 2. Februar 2025 gilt die Regelung zur KI-Kompetenz aus Artikel 4 des EU AI Act. Anbieter und Betreiber von KI-Systemen müssen geeignete Maßnahmen treffen, damit die Personen, die KI-Systeme in ihrem Auftrag nutzen oder bedienen, über ausreichende KI-Kompetenz verfügen. Entscheidend sind dabei das technische Wissen, die Erfahrung, die Ausbildung, die Schulung sowie der konkrete Nutzungskontext. Eine identische Standardschulung für alle Beschäftigten wird diesem Anspruch daher selten gerecht.

Für Unternehmen in München und darüber hinaus bedeutet das: Du brauchst ein nachvollziehbares Konzept, das eingesetzte KI-Systeme, betroffene Rollen und tatsächliche Risiken zusammenbringt. Wir zeigen dir, wie du daraus eine wirksame Schulungsplanung entwickelst.

Infografik zu KI-Kompetenz nach EU AI Act aufbauen: Schulungen für Unternehmen (KI-generiert).

Was KI-Kompetenz im Unternehmen praktisch bedeutet

KI-Kompetenz ist mehr als die Fähigkeit, gute Prompts zu schreiben. Mitarbeitende sollen die Möglichkeiten und Grenzen eines Systems einordnen, Ergebnisse kritisch bewerten und die betrieblichen Vorgaben sicher anwenden können. Wie tief dieses Wissen gehen muss, hängt von der jeweiligen Rolle ab.

Eine Person, die einen KI-Assistenten gelegentlich zum Umformulieren interner Texte nutzt, braucht andere Kenntnisse als ein Administrator, der KI-Funktionen konfiguriert, Berechtigungen verwaltet oder Protokolle auswertet. Noch höher sind die Anforderungen dort, wo KI Ergebnisse erzeugt, die für Personalentscheidungen, Kreditprüfungen, Sicherheitsvorgänge oder andere sensible Prozesse relevant werden können.

In der Praxis umfasst KI-Kompetenz häufig diese Punkte:

• Grundverständnis für Funktionsweise, typische Fehler und Grenzen von KI-Systemen
• Sicherer Umgang mit Eingaben, insbesondere mit personenbezogenen, vertraulichen und geschäftskritischen Daten
• Fähigkeit, KI-Ausgaben auf Plausibilität, Vollständigkeit, Verzerrungen und Aktualität zu prüfen
• Kenntnis der erlaubten Anwendungsfälle und internen Freigabewege
• Verständnis dafür, wann eine fachliche oder menschliche Prüfung erforderlich ist
• Wissen über Zuständigkeiten bei Fehlern, auffälligen Ergebnissen oder Sicherheitsvorfällen

Wichtig ist die Abgrenzung: Artikel 4 verlangt keine einheitliche Prüfung und kein allgemeingültiges Zertifikat für jede Person. Unternehmen sollten aber begründen können, warum Inhalte, Tiefe und Zielgruppen zur jeweiligen KI-Nutzung passen. Genau dafür ist ein sauber dokumentiertes Schulungskonzept sinnvoll.

Zuerst die KI-Nutzung erfassen, nicht sofort Kurse buchen

Der schnellste Weg zu einer unpassenden Schulung ist ein pauschaler Auftrag wie „Alle brauchen KI-Wissen“. Beginne stattdessen mit einer überschaubaren Bestandsaufnahme. Sie muss nicht kompliziert sein, sollte aber Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und gegebenenfalls den Betriebsrat einbeziehen.

Erfasse nicht nur offiziell eingeführte KI-Werkzeuge. Häufig verwenden Teams bereits integrierte KI-Funktionen in Office-Anwendungen, CRM-Systemen, Entwicklungsumgebungen oder Cloud-Plattformen. Auch nicht freigegebene Werkzeuge können ein Hinweis auf echten Schulungsbedarf sein.

Frage	Beispiel
Welches KI-System wird verwendet?	Microsoft 365 Copilot, Chatbot, OCR mit KI-Funktion, Code-Assistent
Wer nutzt es?	Vertrieb, HR, Support, Entwicklung, IT-Administration
Wofür wird es eingesetzt?	Zusammenfassungen, Recherche, Entwürfe, Klassifikation, Automatisierung
Welche Daten können betroffen sein?	Interne Dokumente, Kundendaten, Personalinformationen, Quellcode
Welche Folgen hätte ein Fehler?	Falsche Auskunft, Datenabfluss, fehlerhafte Entscheidung, Reputationsschaden
Wer trägt die fachliche Verantwortung?	Prozessverantwortliche, Führungskraft, IT, Compliance

Aus dieser Übersicht entstehen klare Prioritäten. Ein Team, das KI nur für unverbindliche Textideen in einer abgeschotteten Umgebung verwendet, benötigt zwar Orientierung, aber keine Schulung auf dem Niveau eines Teams, das KI-Ausgaben in kundenrelevante Prozesse übernimmt.

Rollen statt Abteilungen schulen

Abteilungen sind für die Organisation hilfreich, aber als alleinige Grundlage für Schulungen zu grob. Innerhalb derselben Abteilung können Rollen sehr unterschiedliche Aufgaben und Risiken haben. Teile deine Zielgruppen deshalb nach Nutzungstiefe und Verantwortung ein.

Anwenderinnen und Anwender

Diese Gruppe arbeitet mit freigegebenen KI-Funktionen im Alltag, etwa für Entwürfe, Zusammenfassungen, Übersetzungen oder Ideensammlungen. Die Schulung sollte an typischen Arbeitssituationen ansetzen:

• Welche Informationen dürfen in das jeweilige Tool eingegeben werden?
• Welche Ergebnisse müssen fachlich geprüft werden?
• Wie erkennst du erfundene Quellen, falsche Fakten oder missverständliche Formulierungen?
• Wie kennzeichnest und überarbeitest du KI-Entwürfe angemessen?
• Wann musst du eine Kollegin, einen Kollegen oder eine verantwortliche Stelle einbeziehen?

Bei Microsoft 365 Copilot kommt zusätzlich die Frage hinzu, auf welche Inhalte das System innerhalb der vorhandenen Berechtigungen zugreifen kann. Berechtigungen, Freigaben und SharePoint-Strukturen sind deshalb keine bloßen Administrationsthemen. Unser Beitrag Microsoft 365 Copilot sicher einführen: Berechtigungen, Datenzugriff und Schulungen zeigt, warum ein sauberer Datenzugriff die Grundlage für den sicheren Einsatz ist.

Fachliche Prüferinnen und Prüfer

Diese Personen bewerten oder verwenden KI-Ergebnisse für fachliche Entscheidungen, etwa in Recht, Personal, Finanzen, Kundenservice oder Qualitätssicherung. Sie brauchen ein deutliches Verständnis für Fehlerbilder, mögliche Verzerrungen und die Grenzen automatisierter Empfehlungen.

Im Training sollte diese Gruppe mit realistischen Fällen arbeiten: Eine KI fasst eine Beschwerde unvollständig zusammen, schlägt eine rechtlich problematische Formulierung vor oder bewertet Informationen anhand ungeeigneter Kriterien. Das Lernziel lautet nicht, jede KI-Antwort abzulehnen. Es lautet, nachvollziehbar und fachlich begründet zu entscheiden, ob ein Ergebnis verwendbar ist.

Administratoren, Entwickler und Produktverantwortliche

Wer KI-Systeme bereitstellt, konfiguriert, integriert oder überwacht, trägt zusätzliche Verantwortung. Hier gehören Themen wie Rollen- und Rechtekonzepte, Protokollierung, Datenflüsse, Schnittstellen, Tests, Änderungsmanagement und Incident-Prozesse in die Schulung.

Bei KI-gestützten Automatisierungen müssen Teams zudem verstehen, wie weit ein System selbstständig handeln darf. Besonders bei Agenten, die auf Werkzeuge oder Unternehmensdaten zugreifen, sind technische Begrenzungen und kontrollierte Freigaben wichtig. Dazu passt unser Ratgeber MCP-Server sicher entwickeln: KI-Agenten kontrolliert an Tools und Daten anbinden.

Aus Risiken konkrete Lernziele machen

Eine gute Schulung erklärt nicht nur Regeln, sondern trainiert Entscheidungen. Formuliere für jede Zielgruppe deshalb beobachtbare Lernziele. „Die Teilnehmenden verstehen KI“ ist zu ungenau. Besser ist: „Die Teilnehmenden können vor der Eingabe prüfen, ob ein Dokument nach interner Vorgabe für das Tool zugelassen ist.“ Oder: „Die Teilnehmenden können KI-generierte Quellen anhand der Originalquelle kontrollieren.“

Typische Risiken, die du in Übungen übersetzen kannst, sind:

• Halluzinationen, also überzeugend formulierte, aber falsche Aussagen
• Unvollständige oder verzerrte Zusammenfassungen
• Preisgabe vertraulicher Informationen durch ungeeignete Eingaben
• Übernahme von Ergebnissen ohne fachliche Prüfung
• Unklare Urheberschaft und nicht belegte Behauptungen
• Unbeabsichtigter Zugriff auf zu weitreichend freigegebene Inhalte
• Sicherheitsrisiken durch manipulierte Eingaben oder unsichere Automatisierungen

Je näher die Übung am Arbeitsalltag liegt, desto besser. Für ein Vertriebsteam kann das die Prüfung eines KI-entworfenen Kundenanschreibens sein. Für die IT kann es um die Bewertung einer KI-generierten PowerShell-Automatisierung gehen. Für Führungskräfte ist es sinnvoll, Freigabeentscheidungen und Eskalationen anhand konkreter Szenarien zu trainieren.

Schulung, technische Regeln und Prozesse verbinden

KI-Kompetenz lässt sich nicht dauerhaft in einen einzelnen Workshop auslagern. Schulungen wirken nur, wenn die Arbeitsumgebung die vermittelten Regeln unterstützt. Wenn Mitarbeitende beispielsweise lernen, nur freigegebene Werkzeuge zu verwenden, diese aber nicht klar auffindbar sind, entsteht Unsicherheit. Wenn sie Ergebnisse prüfen sollen, aber Zeitvorgaben keine Prüfung zulassen, bleibt die Regel wirkungslos.

Kombiniere die Schulung daher mit klaren betrieblichen Leitplanken:

• Eine verständliche Liste freigegebener KI-Systeme und erlaubter Anwendungsfälle
• Regeln für Datenarten, Eingaben und den Umgang mit Ergebnissen
• Benannte Ansprechpartner für Fachfragen, technische Fragen und Vorfälle
• Verfahren für die Einführung neuer KI-Anwendungen
• Regelmäßige Aktualisierung, wenn sich Funktionen, Prozesse oder Risiken ändern
• Geeignete Nachweise über Inhalte, Teilnehmende und Lernziele

Gerade bei mehreren Teams lohnt sich ein gemeinsamer Rahmen mit rollenspezifischen Modulen. Wie du Themen, Zielgruppen und Prioritäten systematisch zusammenführst, erläutern wir auch in Weiterbildung fürs IT-Team planen: so geht’s.

Wirksame Inhouse-Schulungen planen

Für viele Unternehmen ist eine Inhouse-Schulung sinnvoll, weil sich reale Systeme, interne Regeln und typische Fälle direkt einbeziehen lassen. Vorab klären wir mit dir, welche Tools im Einsatz sind, welche Rollen teilnehmen und welche Situationen die Teilnehmenden wirklich beherrschen sollen. Daraus entwickeln wir ein passendes Trainingsformat.

Ein praxistauglicher Ablauf kann so aussehen:

• Kurze Einordnung der KI-Nutzung und der betrieblichen Verantwortung
• Arbeit an typischen Fällen aus dem jeweiligen Fachbereich
• Übungen zur Prüfung von Eingaben und Ergebnissen
• Klärung von Rollen, Freigaben und Eskalationswegen
• Abschluss mit einer konkreten Checkliste für den Arbeitsalltag

Bei uns kann ein Training als Präsenzseminar in München, live online, hybrid oder bei dir im Unternehmen stattfinden. Hinweise zur organisatorischen Vorbereitung findest du in unserem Beitrag Inhouse-Schulung planen: so wird sie ein Erfolg. Passende Seminare und Termine findest du bei uns auf cmt.de.

Checkliste für dein Schulungskonzept

Prüfe vor dem Start, ob du diese Fragen beantworten kannst:

• Welche KI-Systeme werden im Unternehmen tatsächlich genutzt?
• Welche Rollen bedienen, überwachen oder verantworten diese Systeme?
• Welche Daten und Entscheidungen sind besonders sensibel?
• Welche konkreten Fehler oder Missverständnisse sollen Mitarbeitende vermeiden?
• Welche Lernziele gelten je Rolle?
• Wo sind Regeln, Ansprechpartner und Eskalationswege festgelegt?
• Wie hältst du Inhalte, Teilnahmen und Aktualisierungen nachvollziehbar fest?
• Wann überprüfst du das Konzept erneut, etwa bei neuen Funktionen oder Anwendungen?

KI-Kompetenz nach dem EU AI Act ist keine einmalige Pflichtübung. Sie gehört in die Einführung, Nutzung und Weiterentwicklung jedes relevanten KI-Systems. Wenn du Rollen, reale Anwendungen und Risiken konsequent miteinander verbindest, entsteht daraus keine abstrakte Compliance-Maßnahme, sondern mehr Sicherheit und bessere Arbeitsqualität im Team.