ELLEN BRAUN ist Expertin für Learning & Development und Organisationsentwicklung. Sie entwickelt praxisnahe Kompetenzmodelle für KI-Weiterbildung und leitet das Work & Feelgood-Institut. DR. STEFFEN HILLEBRECHT ist Professor für das Fachgebiet International Human Resources an der Business School der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt. Maßstäben als auch in operativen Herausforderungen zu beantworten sind. Wer beispielsweise Chatbots als Partner in der Personalentwicklung sieht, entwickelt Lern-Personas und erhält dazu passende Lernvorschläge durch KI-Agenten. Ein Effekt von mehreren: Lernskripte für die allfälligen, vom Gesetzgeber her erwarteten Schulungen, lassen sich agil anpassen. Im Normalfall entsteht ein dynamischer Lern- und Veränderungsbedarf, den im besten Fall die Mitarbeitenden aktiv mitgestalten können. Die Aufgabe der Personalentwicklung ist dabei, Sparringpartner zu sein, für alle Mitarbeitenden, auf allen Taxonomiestufen. Es gilt, die Schlüsselkompetenz der AI Literacy zu trainieren, so wie Lesen, Schreiben und Rechnen zur Grundbildung gehören. Der eingangs bereits genannte Artikel 4 der EU-KI-VO fordert es genauso ein. Für Schritt zwei bietet das KI-PE-Grid eine einfach verständliche und anwendbare Grundlage. Es macht AI-Literacy operationalisierbar – in vier klar definierten Kompetenzstufen, abgestimmt auf Rollen, Risiken und Verantwortungsbereiche. Und es schafft die Grundlage für eine neue Lernkultur, in der Lernen nicht reaktiv, sondern strategisch und wirksam gestaltet wird. Verbindung zu den Risikoklassen des EU AI Act Das Grid ist eng an den risikobasierten Ansatz der aktuellen Fassung der EU KI VO 1689/2024 gekoppelt: Je höher das Risiko eines KI-Systems (zum Beispiel bei automatisierten Personalentscheidungen durch KI-Agenten), desto höher auch die Kompetenzanforderungen an die Nutzenden. Als Risikofaktoren gelten dabei verkürzt gesagt die Menge der zugrunde liegenden Datensätze, der Charakter der verwendeten Informationen (insbesondere schutzwürdige Daten von natürlichen und juristischen Personen) und das Potenzial, Menschen in ihren Entscheidungen zu manipulieren oder als Person zu schädigen. Die Anforderung eines „sachgemäßen, ethisch und juristisch pflichtbewussten Umgangs“ erklärt sich damit von selbst. So entsteht ein klarer tional verschiedenen rechtlichen Vorgaben, die letztendlich alle Aktivitäten überlagern. Hierarchische Einordnung der KI-Aufgaben Um in diesem Spannungsfeld handlungsfähig zu bleiben, braucht es mehr als technologische Lösungen und juristische Rahmenbedingungen. Es braucht Struktur, Orientierung und eine neue Lernkultur. Genau hier setzt das KI-PE-Grid an – als praxisnahes Modell für den systematischen Kompetenzaufbau im KI-Zeitalter, aufgeteilt in zwei Schritte. Schritt 1 Im ersten Schritt gilt es hierzu die Organisationsstruktur mit den verschiedenen Hierarchieebenen eines Unternehmens näher zu betrachten. Neben den allgemein erforderlichen KIKompetenzen auf allen Ebenen sehen wir: ➜ Bestimmte Fachfunktionen kennen die in ihren Bereichen relevanten Tools und setzen diese sinnvoll ein. ➜ Führungskräfte kennen die strategischen Planungen und richten auf dieser Basis die Zielsetzung des KI-Einsatzes im Unternehmen aus. ➜ Als grundsätzliche Orientierung gilt eine Philosophie zum Einsatz von neuen Technologien im Allgemeinen, zum KI-Einsatz in diesem Fall. Schritt 2 Für die praktische Umsetzung wird im zweiten Schritt von den Fähigkeiten, Kenntnissen und Fertigkeiten einer jeden beschäftigten Person ausgehend definiert. Wir sehen in diesem Zusammenhang KI-Kompetenz („AI-Literacy“) an als die Befähigung, die im jeweiligen Funktionsbereich naheliegenden KITools sicher, sachkundig und verantwortungsvoll zu beurteilen und entsprechend des Aufgabenbereichs einzusetzen. So gilt es auch, die Bedürfnisse der Mitarbeitenden zu berücksichtigen. Das Werkzeug KI zieht massive Veränderungen nach sich, in Bezug auf Prozesse, Rollen und damit für die Menschen, die die Rollen ausfüllen und die Prozesse gestalten. Sie fragen oft: ➜ Wie funktioniert das? ➜ Was darf ich, und wo sind die Grenzen? ➜ Was macht das mit mir beziehungsweise uns, wenn sich Informationsflüsse beschleunigen und Entscheidungsprozesse algorithmisch unterstützt werden? Mit anderen Worten: Es sind technische, rechtliche und ethische Aspekte betroffen, die sowohl auf Basis von länger verbindlichen 55 Entwicklung
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