Wie Sie KI-Schulung an die tatsächliche Tätigkeit anpassen
Eine Recruiterin, die Bewerbungen mit einem KI-Tool vorsortiert, trägt ein deutlich höheres Risiko als ein Kollege im Marketing, der sich Headlines vorschlagen lässt. Die KI-Verordnung erwartet, dass Sie diesen Unterschied in Ihren Schulungsmaßnahmen abbilden und beide Fälle unterschiedlich behandeln. Ein E-Learning für alle wirkt wie eine schnelle Lösung für die KI-Kompetenzpflicht: Jede Person bekommt dasselbe Modul, überall steht ein Haken, und die Dokumentation ist vollständig.
Dieser Ansatz übergeht genau das, was das Gesetz ausdrücklich nennt. Nach Artikel 4 sollen die Maßnahmen die technischen Kenntnisse der Menschen, den Einsatzkontext und die Personen berücksichtigen, bei denen das System angewendet wird. Ein Modul für alle ist damit für die eine Hälfte Ihrer Organisation zu schwer und für die andere zu leicht. Der Wortlaut der Pflicht steht in KI-Schulungspflicht nach Art. 4.
Auf einen Blick
- Ein einheitliches E-Learning für alle wird der Anforderung selten gerecht, dass die Maßnahmen Rolle, Kontext und Betroffene berücksichtigen.
- Diese vier Gruppen gibt es in fast jeder Organisation: gelegentliche Nutzung, tägliche Nutzung, Entscheidungen mit KI-Unterstützung sowie Einkauf und Administration.
- Organisationsweit sollten drei Dinge vermittelt werden: welche Daten nicht in KI-Tools gehören, dass ein flüssiger Text nicht automatisch richtig ist und an wen sich Mitarbeitende im Zweifel wenden.
- Zwei Fragen je Team reichen für die Einteilung: Wie oft nutzt das Team KI, und betreffen die Ergebnisse Menschen außerhalb des Teams?
- Ein sinnvoller Start sind die Teams, deren Ergebnisse über Menschen mitentscheiden. Dort stellt die Verordnung die höchsten Anforderungen.
Was ist rollenbasierte KI-Schulung?
Rollenbasierte KI-Schulung richtet Tiefe und Inhalt danach aus, was jemand mit KI tut und wer davon betroffen ist. Wer ein Tool bedient, das über Menschen mitentscheidet, erhält mehr Schulung als jemand, der KI gelegentlich für eigene Texte nutzt.
Die vier Gruppen, die es in fast jeder Organisation gibt
Gelegentliche Nutzung. Wer ab und zu einen Textgenerator für interne Unterlagen verwendet, betrifft mit den Ergebnissen niemanden außerhalb der Organisation. Diese Gruppe muss wissen, welche Daten eingegeben werden dürfen und dass das Ergebnis geprüft werden muss.
Tägliche Nutzung. Wer jeden Tag in seinem Fachbereich mit KI arbeitet, etwa im Marketing, im Kundenservice oder im Support, braucht ein Verständnis dafür, wo das Modell typischerweise Fehler macht. Dazu kommt eine feste Prüfroutine, bevor etwas nach außen geht.
Entscheidungen mit KI-Unterstützung. Diese Gruppe arbeitet mit Tools, deren Ergebnisse in Entscheidungen über Menschen einfließen, etwa bei der Bewerberauswahl, der Fehlzeitenprognose oder der Leistungsbeurteilung. Nötig ist ein Verständnis für Verzerrungen, für die Grenzen des Systems und für den rechtlichen Rahmen. Hier setzt die Verordnung ihren Schwerpunkt.
Einkauf und Administration. Wer Tools auswählt, Verträge abschließt und Zugänge verwaltet, muss die Risikoklassen der Verordnung kennen und wissen, was ein Anbieter vor der Unterschrift belegen muss. Die Regeln dazu gehören in die KI-Richtlinie.
Was jede Gruppe mindestens können muss
Der gemeinsame Nenner aller vier Gruppen ist klein und konkret: Wer KI nutzt, muss drei Dinge können.
- Benennen, welche Daten in einem Tool außerhalb der Organisation nichts zu suchen haben.
- Erkennen, dass eine flüssig formulierte Antwort trotzdem falsch sein kann.
- Die Anlaufstelle für Zweifelsfälle kennen. Diese drei Punkte sind in Generative KI sicher einsetzen ausgeführt.
Dieses Niveau gilt organisationsweit. Alles Weitere verteilen Sie nach Gruppen, und diesen Unterschied halten Sie in Ihrer Dokumentation fest.
Wie Sie die Einteilung ohne monatelange Erhebung treffen
Für die Einteilung genügen zwei Fragen je Team, ohne dass Sie jede Funktion einzeln bewerten müssen.
Erste Frage: Nutzt dieses Team KI täglich oder gelegentlich? Zweite Frage: Betreffen die Ergebnisse Menschen außerhalb des Teams, und entscheiden sie über jemanden mit?
Diese beiden Fragen trennen die vier Gruppen von selbst. Teams, die täglich mit Systemen arbeiten, die über Menschen mitentscheiden, stehen oben auf Ihrer Liste. Dort beginnen Sie.
Wo die Verordnung die höchsten Anforderungen stellt
Artikel 4 nennt ausdrücklich die Personen oder Gruppen, bei denen das KI-System angewendet wird, als Kriterium. Diese Bestimmung hebt die Gruppe „Entscheidungen mit KI-Unterstützung“ auf ein eigenes Niveau.
Konkret: Ein Tool, das Bewerber sortiert, betrifft Menschen, die keinen Einfluss auf seine Funktionsweise haben und das Ergebnis oft nie zu sehen bekommen. Von der Person, die ein solches Tool bedient, dürfen Sie mehr Verständnis erwarten als von jemandem, der ein Protokoll zusammenfassen lässt.
Weitere Leitfäden finden Sie im Wissensbereich KI-Kompetenz. Wo dieser Unterschied sichtbar ist, hält Ihre Dokumentation stand. Wo alle dasselbe Modul erhielten, bleibt die Frage offen, warum Sie das für angemessen hielten.
Häufig gestellte Fragen
Artikel 4 gilt für das eigene Personal und für alle, die im Auftrag der Organisation mit KI-Systemen arbeiten. Wer nie mit KI arbeitet, fällt nicht darunter. In der Praxis ist diese Gruppe kleiner als gedacht, weil KI in bestehende Software eingebaut wurde.
Für gelegentliche Nutzung genügen oft 30 Minuten und eine Arbeitsanweisung. Für den täglichen Umgang liegt der Aufwand bei zwei bis vier Stunden. Wer Systeme bedient, die über Menschen mitentscheiden, braucht mehr Zeit und eine regelmäßige Auffrischung.
Ja, sofern sie im Auftrag Ihrer Organisation mit KI-Systemen arbeiten. In der Praxis lassen Sie sich belegen, dass deren Mitarbeitende passend geschult sind, und halten diese Zusage im Vertrag fest.
Einen festen Turnus schreibt die Verordnung nicht vor. Für Gruppen, die mit risikoreicheren Anwendungen arbeiten, ist ein jährlicher Rhythmus üblich, ergänzt um eine Aktualisierung, wenn sich ein Tool oder die Arbeitsweise wesentlich ändert.
Teilweise. Datenschutzschulung deckt den Umgang mit personenbezogenen Daten ab, und hier gibt es Überschneidungen. Die KI-spezifischen Teile, etwa die Grenzen eines Modells und das Erkennen falscher Ergebnisse, fehlen dort in aller Regel.
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