KI entscheidet nicht überall über dasselbe: In einer Klinik berührt ihr Einsatz Patientendaten, in Versicherungen Risikobewertungen, im Energiesektor kritische Infrastruktur. Deshalb greift eine einheitliche KI-Schulung für alle Beschäftigten zu kurz.
Branchenspezifische KI-Kompetenz richtet Lerninhalte an den tatsächlich eingesetzten KI-Systemen, den damit verbundenen Risiken und den Aufgaben der Mitarbeitenden aus. Für Unternehmen stellt sich damit eine konkrete Frage: Welche Kompetenzen brauchen Beschäftigte in ihrer Branche und ihrer jeweiligen Rolle?
Was bedeutet branchenspezifische KI-Kompetenz?
Branchenspezifische KI-Kompetenz bezeichnet das Wissen und die Fähigkeiten, die Beschäftigte für einen sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz in ihrem konkreten Arbeitskontext benötigen.
Welche Kompetenzen erforderlich sind, hängt nicht allein von der Branche ab. Entscheidend sind die eingesetzten KI-Systeme, die Aufgaben der Mitarbeitenden, verarbeitete Daten und mögliche Risiken für betroffene Personen.
Eine KI-Schulung branchenspezifisch auszurichten bedeutet, allgemeines Wissen über künstliche Intelligenz um relevante Anwendungsfälle, rechtliche Anforderungen und typische Risiken des jeweiligen Sektors zu ergänzen. Beschäftigte lernen damit nicht nur, wie KI grundsätzlich funktioniert, sondern auch, worauf sie bei deren Nutzung in ihrer täglichen Arbeit achten müssen.
Warum unterscheidet sich KI-Kompetenz nach Branche?
Die Anforderungen richten sich nach dem konkreten KI-Einsatz. Die KI-Schulungspflicht (Art. 4 KI-VO) verlangt von Anbietern und Betreibern Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz. Zu den Betreibern zählen dabei nicht nur private Unternehmen, sondern ebenso öffentliche Stellen wie Behörden und Verwaltungen. Dabei zählen unter anderem Vorkenntnisse, Erfahrung, Ausbildung und der Einsatzkontext. Die KI-Schulungspflicht bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen für jede Person ein bestimmtes Kompetenzniveau garantieren müssen.
Vor allem Hochrisiko-KI erfordert eine differenzierte Betrachtung. Nicht jede KI-Anwendung im Personalwesen oder Gesundheitswesen fällt automatisch in diese Kategorie. Maßgeblich sind das konkrete System und sein Verwendungszweck. KI-Kompetenz nach Branche muss dort ansetzen, wo Beschäftigte tatsächlich mit KI arbeiten und deren Risiken beurteilen müssen.
Welche KI-Kompetenz brauchen verschiedene Branchen?
KI-Kompetenz ist in verschiedenen Branchen gefragt.
- Im Gesundheitswesen kommt KI etwa bei der Dokumentation, Diagnostik oder in administrativen Prozessen zum Einsatz. KI-Kompetenz im Gesundheitswesen muss den Umgang mit Gesundheitsdaten, die Grenzen eingesetzter Systeme und die Verantwortung bei KI-gestützten Entscheidungen abdecken.
- In Versicherungen kommen KI-Systeme unter anderem bei Risikobewertungen, Schadenbearbeitung oder im Kundenkontakt zum Einsatz. KI-Kompetenz in der Versicherungsbranche verlangt Kenntnisse zu Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und möglichen Fehlentscheidungen automatisierter Verfahren.
- Öffentliche Einrichtungen müssen besonders berücksichtigen, wie KI staatliche Entscheidungen und betroffene Personen beeinflusst. KI-Kompetenz in öffentlichen Einrichtungen umfasst neben Datenschutz auch spezifische Rechtsvorschriften, etwa dem Verfahrensrecht und einen verantwortungsvollen Einsatz.
- In der Energiebranche unterstützen KI-Systeme beispielsweise Prognosen oder technische Prozesse. KI-Kompetenz in der Energiebranche muss mögliche Folgen von Fehlern berücksichtigen, insbesondere beim Einsatz im Umfeld kritischer Infrastruktur.
- In der Lebensmittelbranche kann KI-Produktion, Qualitätskontrolle oder Planung unterstützen. Beschäftigte müssen verstehen, welche Daten ein System nutzt und wann seine Ergebnisse überprüft werden müssen.
- In der Logistik kommen KI-Tools etwa für Prognosen, Tourenplanung und Disposition zum Einsatz. KI-Kompetenz in der Logistik verbindet technisches Verständnis mit der Fähigkeit, KI-Ergebnisse im jeweiligen Arbeitskontext kritisch zu prüfen.
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Wann reicht eine Standard-KI-Schulung und wann nicht?
Eine allgemeine Schulung eignet sich für Grundlagen, etwa zur Funktionsweise von KI, zu Datenschutz oder zum kritischen Umgang mit Ergebnissen. Branchenspezifische KI-Schulungen werden notwendig, sobald Beschäftigte KI in konkreten Fachprozessen einsetzen und damit besondere Risiken verbunden sind.
Wer ChatGPT für einfache Textentwürfe nutzt, benötigt anderes Wissen als eine Person, die KI-gestützte Bewerberauswahl, medizinische Anwendungen oder Systeme im Umfeld kritischer Infrastruktur bedient. Betreiber sollten Schulungsinhalte nach Einsatz, Risiko und Rolle der Mitarbeitenden staffeln.
Welche Fehler sollten Verantwortliche bei KI-Schulungen vermeiden?
Eine Einheits-Schulung ignoriert, dass Beschäftigte KI-Systeme für unterschiedliche Aufgaben und mit unterschiedlichen Risiken einsetzen. Ebenso wenig reicht es, KI-Kompetenz allein als IT-Thema zu behandeln: Fachabteilungen treffen im Arbeitsalltag eigene Entscheidungen über die Nutzung von KI.
Auch identische Schulungsinhalte für unterschiedliche Rollen greifen zu kurz. HR benötigt etwa bei KI-gestützter Bewerberauswahl Kenntnisse zu zulässigem Einsatz, möglichen Verzerrungen und menschlicher Kontrolle, um Diskriminierung zu verhindern. Compliance muss Risiken und rechtliche Anforderungen einordnen können, während operative Teams vor allem wissen müssen, wie sie eingesetzte KI-Tools sicher nutzen und Ergebnisse kritisch prüfen. Führungskräfte wiederum benötigen ausreichend Wissen, um Verantwortlichkeiten festzulegen und den KI-Einsatz zu steuern.
Branchenspezifische KI-Kompetenz berücksichtigt deshalb nicht nur die Branche, sondern auch Einsatz, Risiko und Verantwortung der jeweiligen Mitarbeitenden.
Branchenspezifische KI-Schulungen mit UNIVADO umsetzen
UNIVADO verbindet Grundlagen mit Lerninhalten, die sich an Aufgaben und Einsatzkontext der Beschäftigten orientieren. Die KI-Kompetenz-Schulung für Beschäftigte schafft dafür eine gemeinsame Wissensbasis.
Wer die rechtlichen Hintergründe vertiefen möchte, erfährt außerdem, warum KI-Kompetenz zur Pflicht wird und was für die KI-Kompetenz gemäß Art. 4 KI-VO zu beachten ist.
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Häufige Fragen zur branchenspezifischen KI-Kompetenz
Was ist branchenspezifische KI-Kompetenz?
Branchenspezifische KI-Kompetenz verbindet allgemeines KI-Wissen mit den Anwendungen, Risiken und Anforderungen des jeweiligen Arbeitskontexts. Entscheidend sind auch die eingesetzten Systeme und die Aufgaben der Beschäftigten.
Braucht jedes Unternehmen branchenspezifische KI-Schulungen?
Nicht zwingend. Eine allgemeine Schulung kann bei einfachen, vergleichbaren Anwendungen ausreichen. Branchenspezifische KI-Schulungen werden relevant, wenn Fachanwendungen, sensible Daten und Cyberrisiken zusätzliche Kenntnisse verlangen.
Welche KI-Kompetenz brauchen Beschäftigte im Gesundheitswesen?
KI-Kompetenz im Gesundheitswesen sollte den Umgang mit Gesundheitsdaten, die Grenzen der eingesetzten KI-Systeme sowie die Prüfung KI-gestützter Ergebnisse abdecken.
Wann gilt eine KI-Anwendung als Hochrisiko-KI?
Ob Hochrisiko-KI vorliegt, hängt nach der KI-VO vom konkreten System und dem Zweck ab, für den es vom Anbieter entwickelt wurde. Allein der Einsatz in einer regulierten Branche führt nicht automatisch zu dieser Einstufung.
Was müssen Unternehmen bei der KI-Schulung nach Art. 4 KI-VO beachten?
Art. 4 KI-VO verlangt Maßnahmen zur Förderung ausreichender KI-Kompetenz. Bei deren Ausgestaltung sind unter anderem Vorkenntnisse, Erfahrung, Ausbildung und der Einsatzkontext zu berücksichtigen.
KI-Kompetenz dort aufbauen, wo KI eingesetzt wird
Branchenspezifische KI-Kompetenz beginnt beim tatsächlichen Arbeitsalltag. KI-System, Einsatzkontext, Risiken und Verantwortung bestimmen, welches Wissen Beschäftigte benötigen. Unternehmen sollten nicht mehr Schulungsinhalte vermitteln als nötig, aber genau die Kompetenzen aufbauen, die für den jeweiligen Einsatz relevant sind.
UNIVADO unterstützt Sie dabei, passende KI-Schulungen für Ihre Beschäftigten bereitzustellen und KI-Kompetenz praxisnah im Unternehmen zu verankern.
Über die Autorin: Kristin Benedikt
Kristin Benedikt ist Mitglied des Vorstands der Gesellschaft für Datenschutz und Datensicherheit (GDD) e. V. und Richterin am Verwaltungsgericht. Sie veröffentlicht regelmäßig zu Fragen des Datenschutzes, der Transparenz staatlichen Handelns und der verantwortungsvollen Digitalisierung. Als Autorin arbeitet sie mit UNIVADO zusammen, um rechtliche Themen praxisnah für HR und Führungskräfte aufzubereiten - mit besonderem Fokus auf Haftung, Datenschutz und KI.