Schulen

Eine gute KI-Schulung fühlt sich nach Werkstatt an. Am Ende eines Vormittags hat jede Person eine eigene Aufgabe aus ihrem Alltag mit KI erledigt, ein Ergebnis geprüft und weiß, was sie eingeben darf und was nicht. Folien über Grundbegriffe sind der kleinste Teil.

Dass sich Schulung lohnt, ist gut belegt. BCG hat 2025 über 10.600 Beschäftigte befragt: Wer mehr als fünf Stunden geschult wurde, nutzt KI zu 79 Prozent regelmäßig, mit weniger Schulung sind es 67 Prozent. Am besten wirken Präsenz und ein Mensch, den man fragen kann. Und nur etwa ein Drittel fühlt sich ausreichend vorbereitet. In der Befragung von McKinsey (Anfang 2025) nennen 48 Prozent der Beschäftigten Schulung als wichtigsten Hebel.

Rollenpfade: wer was lernt

Alle brauchen die Grundlagen. Danach lernen die Rollen Unterschiedliches. Die Dauer ist unser Erfahrungswert, belegt ist vor allem: mehr als fünf Stunden, verteilt und praktisch.

Ein Power-User ist jemand, der tiefer einsteigt als der Durchschnitt und anderen hilft. Builder bauen selbst kleine Werkzeuge und Abläufe. Beides sind oft die Champions aus der Seite „Menschen mitnehmen”.

Formate, die im Betrieb funktionieren

• Werkstatt-Vormittag: drei bis vier Stunden in kleinen Gruppen, jede Person arbeitet an einer eigenen Aufgabe. Das Herzstück jeder Schulung.
• Mittagsrunde: 45 Minuten mit einem einzigen Thema, etwa „Protokolle in fünf Minuten” oder „Angebotstexte”.
• Sprechstunde: eine feste Stunde pro Woche, in der man mit eigenen Fragen kommt.
• Lernpfad zum Selbstlernen: kostenlose deutsche Kurse zur Vorbereitung, zum Beispiel beim KI-Campus oder bei openHPI. Sie machen den Workshop schneller, ersetzen aber die Übung am eigenen Fall nicht.
• Lernen voneinander: die Champions zeigen alle zwei Wochen, was bei ihnen klappt.
• Prompt-a-thon: ein Wettbewerb in kleinen Teams mit echten Aufgaben. Die Telekom hat 2023 mit rund 250 Beschäftigten und Aufgaben aus den Fachbereichen gezeigt, dass auch Ungeübte nach zwei Stunden brauchbare Ergebnisse haben. Für den Mittelstand reicht ein Halbtag: vier bis sechs Aufgaben aus dem eigenen Betrieb, gemischte Zweier- oder Dreierteams aus Büro und Werkstatt, je Aufgabe 45 bis 60 Minuten, kurze Vorstellung, die besten Prompts landen noch am selben Tag in der gemeinsamen Sammlung.

Das Prompt-Gerüst

Ein Prompt ist die Anweisung, die ihr der KI gebt. Je klarer sie ist, desto besser das Ergebnis. Es gibt viele Gerüste mit Abkürzungen (CO-STAR, CRAFT, RISEN und andere). Für den Einstieg reicht ein einfaches mit fünf Teilen, das sich jeder merken kann:

1. Rolle: Als wer soll die KI antworten? „Du bist eine erfahrene Disponentin in einem Fliesenbetrieb.”
2. Lage: Was muss sie wissen? „Ein Kunde hat einen Termin verschoben, das Material ist schon bestellt, er ist seit zehn Jahren Stammkunde.”
3. Auftrag: Was genau soll entstehen? „Schreib eine freundliche Antwort, die einen neuen Termin in KW 48 anbietet.”
4. Form: Wie soll das Ergebnis aussehen? „Höchstens sechs Sätze, per Sie, ohne Floskeln.”
5. Maßstab: Woran erkennt ihr ein gutes Ergebnis? „Die Mail muss den Ärger anerkennen und eine klare Frage am Ende stellen.”

Danach folgt das Wichtigste: nachfragen und nachschärfen. „Kürzer”, „wärmer”, „zeig mir zwei Varianten”. Gute Ergebnisse entstehen fast immer im Gespräch, selten im ersten Versuch. Sobald drei oder mehr Leute zusammen arbeiten, lohnt es sich, auf ein Gerüst zu einigen und gute Prompts in einer gemeinsamen Sammlung abzulegen.

Die vier Fähigkeiten

Gutes Arbeiten mit KI ist mehr als gute Prompts. Anthropic beschreibt in seinem Kurs „AI Fluency” vier Kompetenzen. Wir fassen die Idee in unseren Worten so zusammen:

• Delegieren: Entscheiden, ob und welchen Teil einer Aufgabe die KI übernimmt. Manches macht sie allein, bei manchem hilft sie, manches bleibt ganz beim Menschen.
• Beschreiben: Ziel, Lage und Erwartung so klar machen, dass Gutes entstehen kann. Hier hilft das Prompt-Gerüst.
• Prüfen: Ergebnisse kritisch lesen. Stimmen Zahlen, Namen, Paragrafen? Passt der Ton? Fehlt etwas?
• Verantworten: Für das Ergebnis geradestehen. Daten schützen, offen sagen, wo KI mitgewirkt hat, und das Urteil beim Menschen lassen.

Das Material von Anthropic steht unter einer Lizenz, die eine kommerzielle Nutzung ausschließt. Wir übernehmen daraus nur den Gedanken, Übungen und Texte sind unsere eigenen. Wer tiefer einsteigen will, findet den kostenlosen Kurs bei Anthropic.

Prüfen lernen: die gezackte Grenze

Die wichtigste Übung in jeder Schulung ist das Prüfen. Eine Studie von Harvard und BCG (2023, 758 Beraterinnen und Berater) hat gezeigt, wie zweischneidig KI ist. Bei Aufgaben, die gut zu ihr passen, wurden die Teilnehmenden um 25 Prozent schneller und die Qualität lag um über 40 Prozent höher. Bei einer Aufgabe knapp außerhalb ihrer Stärken lagen die KI-Nutzenden dagegen um 19 Prozentpunkte seltener richtig, und die falschen Antworten klangen überzeugender. Die Forschenden nennen das die „gezackte Grenze”: Von außen sieht man nicht, wo KI glänzt und wo sie plausibel danebenliegt.

Darum gehört in jede Schulung eine Runde „Echt oder überzeugend falsch?”: Beispiele aus eurer Branche, bei denen die KI Normen, Preise, Fristen oder Quellen erfindet. Wer das einmal erlebt hat, prüft danach gründlicher.

Nachweis der KI-Kompetenz

Der europäische AI Act verlangt in Artikel 4, dass Unternehmen, die KI einsetzen, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ihrer Leute ergreifen. Seit der Änderung durch den Omnibus von 2026 ist die Pflicht milder gefasst: Gefordert sind Maßnahmen, ein bestimmtes Niveau muss niemand garantieren. Eine Prüfung oder ein Zertifikat ist laut Fragen und Antworten der EU-Kommission nicht vorgeschrieben.

Praktisch reicht eine kurze, saubere Dokumentation:

• Wer wurde wann geschult, mit welchem Inhalt und welchem Ziel?
• Welche KI-Werkzeuge setzt ihr ein und wofür?
• Wo steht die Richtlinie, wer ist ansprechbar?

Mehr dazu auf der Seite „Recht und Sicherheit”. Eine gute Übersicht über kostenlose Bausteine gibt der Wegweiser der Bundesnetzagentur.

Lernerfolg messen

Ob eine Schulung wirkt, zeigt sich im Alltag, die Zufriedenheit am Ende des Tages sagt wenig. Ein bewährtes Raster stammt von Donald Kirkpatrick und hat vier Ebenen:

1. Reaktion: Wie fanden die Teilnehmenden es? Kurz am Ende abfragen.
2. Lernen: Können sie es? Eine kleine Aufgabe zum Schluss zeigt es.
3. Verhalten: Tun sie es? Nach 30 Tagen nachsehen, wer KI regelmäßig nutzt, und Stichproben machen.
4. Ergebnis: Hilft es dem Betrieb? Nach 60 bis 90 Tagen auf Durchlaufzeiten, Fehler und gesparte Stunden schauen.

Kennzahlen, die sich bewährt haben:

• Anteil der Leute, die jede Woche mit KI arbeiten
• Anteil mit mindestens einem festen KI-Ablauf pro Woche
• Geschätzte gesparte Stunden je Person und Monat
• Zahl der Anwendungsfälle im Alltag, jeweils mit verantwortlicher Person
• Anteil, der den eigenen Lernpfad abgeschlossen hat

Gesparte Zeit mal Stundenkosten ergibt einen Wert in Euro. Wie ihr das sauber rechnet, steht auf der Seite „Wirtschaftlichkeit”. Bleibt dabei ehrlich: Wenn nach der Schulung alles schneller geht, kann das auch andere Gründe haben.

Gesprächsfragen für den Termin

• Wer bei euch hat schon eine Schulung zu KI bekommen, und wie lange war sie?
• Welche Aufgabe würde jede Abteilung als erstes üben?
• Wer könnte bei euch Sprechstunde machen?
• Wie dokumentiert ihr Schulungen heute?
• Wo hat euch eine KI schon einmal überzeugend falsch geantwortet?