Stimme aus dem Netzwerk
AI Literacy Assessment als Startpunkt wirksamer KI-Projekte
Autor dieser Ausgabe unserer Serie „Stimme aus dem Netzwerk“ ist Andreas Pippow, Leiter des Weiterbildungszentrums am Fraunhofer FIT.
In KI-Projekten geht es häufig um Use Cases, Daten und Tools. Doch die entscheidende Frage kommt oft zu spät: können die Menschen und die Organisation den Use Case wirksam umsetzen? AI Literacy Assessment macht diese Lücke sichtbar, bevor sie teuer wird.
Wir wollen etwas mit KI machen, ist ein häufiger Satz, den man von Unternehmen hört, die am Beginn eines KI-Projektes stehen. Es geht dann immer um die gleichen Fragen: welche Vision verfolgen wir, welche Use Cases wollen wir umsetzen, lohnt sich das ganze wirtschaftlich überhaupt und wie gehen wir insgesamt am besten vor? Die entscheidende Frage wird dabei oft zu spät gestellt: haben die Menschen in der Organisation eigentlich die KI-Kompetenzen, die sie für ihre jeweilige Rolle brauchen? Und welche Rollen braucht die Organisation überhaupt, um den Use Case erfolgreich einzuführen?
Genau hier setzt AI Literacy Assessment an. Denn KI-Kompetenz ist mehr als eine rechtlich notwendige Basisschulung. Eine fachliche Führungskraft braucht eine andere Technologiekompetenz als etwa ein KI Development Engineer. Und eine KI-Integratorin muss Anwendungen in Prozesse einbetten können und braucht vielleicht noch die Fähigkeit Prototypen mit No-Code Tools umsetzen zu können. Die Kompetenzen sind rollenabhängig.
„Wir sollten KI-Kompetenzen nicht nur vermitteln, sondern zuerst verstehen, wo sie tatsächlich gebraucht werden. “
Damit KI-Kompetenzen strategisch in der Organisation entwickelt werden, hilft ein Blick auf zwei Ebenen: Die Mikrodimension fragt, welche Kenntnisse, Fähigkeiten und welches Verständnis haben einzelne Mitarbeitende aktuell? Das kann man über Selbsteinschätzung, unabhängige Tests oder die Beobachtung im realen Arbeitsprozess herausfinden. Die Makrodimension fragt: Welche Rollenprofile mit welchen Kompetenzmerkmalen braucht die Organisation? Um das zu definieren, helfen Kompetenzmodelle, die als ein Katalog verstanden werden können, aus dem man sich die nötigen Ausprägungen für die gewünschten Rollen auswählen kann.
Ein praxisnahes Assessment verbindet beide Perspektiven. Top-down werden Rollenprofile und Kompetenzanforderungen definiert. Bottom-up wird sichtbar, welche Fähigkeiten bereits vorhanden sind. Aus dem Gap zwischen beiden Sichtweisen kann die Personalentwicklung passgenaue Maßnahmen und Lernpfade ableiten. AI Literacy Assessment macht damit die Lücke sichtbar, die Unternehmen füllen müssen, um das Fundament für erfolgreiche KI-Projekte zu schaffen.
