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Menschen und Kompetenzen · Einführen

Prüfen Sie das KI-Wissen, statt die Beschäftigten sich selbst einschätzen zu lassen

Menschen schätzen ihre eigenen Fähigkeiten schlecht ein. Um herauszufinden, was Ihre Beschäftigten über KI wissen, nutzen Sie einen kurzen Wissenstest oder eine zweite Meinung, nicht nur eine Selbsteinschätzung.

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Eine Übersicht über 16 Fragebögen zur KI-Kompetenz und eine Studie mit 629 Personen stimmen überein, dass Selbsteinschätzungen ein schwaches Maß sind. Die 629 waren Studierende, und es ging um digitale Kompetenzen allgemein. Keine Studie hat die beiden Methoden in Unternehmen verglichen, die KI nutzen.

Passt für
Branchen Alle Branchen
Im Leitfaden Gehobener Mittelstand

Worum es geht

Ergänzen Sie eine Prüfung, die nicht von der Selbsteinschätzung abhängt: einen kurzen Wissenstest, die Sicht der Vorgesetzten oder beides. Die meisten Schulungspläne beginnen mit einer Umfrage, die die Beschäftigten fragt, wie gut sie KI verstehen. Die Antworten messen eher Selbstvertrauen als Wissen.

Was die Evidenz zeigt

  • Die meisten Fragebögen sind Selbsteinschätzungen. Eine Übersicht über 16 Fragebögen zur KI-Kompetenz fand, dass 13 die Menschen bitten, sich selbst einzuschätzen. Nur 3 prüfen, was Menschen können. Die Übersicht suchte nach festen Regeln alle veröffentlichten Studien zu der Frage.
  • Selbsteinschätzungen und Tests stimmen nicht überein. In einer Studie mit 629 Studierenden wichen selbst eingeschätzte digitale Kompetenzen deutlich, also über den Zufall hinaus, von den Testergebnissen ab. Manche überschätzten sich, manche unterschätzten sich.
  • Vorgesetzte sehen etwas anderes. In einem Finanzunternehmen beschrieben Beschäftigte und ihre Vorgesetzten die digitalen Kompetenzen der Beschäftigten unterschiedlich.
  • Echtes Wissen ändert die Ergebnisse. In einem Experiment wählten Menschen, denen erklärt worden war, wie KI funktioniert, besser aus, welche Aufgaben sie an KI abgaben, und erzielten bessere Ergebnisse.

Wissenstests zu KI gibt es inzwischen mit offenen Lizenzen. Zwei davon sind SAIL4ALL und AICOS.

So gehen Sie vor

  1. Legen Sie fest, was die Beschäftigten für ihre Rolle wissen müssen: was KI kann und was nicht, wie man ihre Ergebnisse prüft, welche Daten nicht hineingehören.
  2. Nutzen Sie einen kurzen Wissenstest mit richtigen und falschen Antworten. Halten Sie ihn unter 15 Minuten.
  3. Ergänzen Sie eine Selbsteinschätzung, wenn Sie eine möchten. Der Abstand zwischen beiden ist nützlich: Er zeigt, wer sich überschätzt.
  4. Fragen Sie die Vorgesetzten nach denselben Kompetenzen, als dritte Sicht.
  5. Machen Sie den Test folgenlos. Nutzen Sie das Ergebnis, um Schulungen zu planen, nie, um Menschen in eine Rangfolge zu bringen.
  6. Testen Sie nach der Schulung erneut.

Was Sie messen

  • Testergebnisse je Team, vor und nach der Schulung.
  • Den Abstand zwischen Selbsteinschätzung und Testergebnis.

Woran es scheitert

  • Ein Test, vor dem Menschen Angst haben. Wenn die Beschäftigten glauben, dass das Ergebnis ihren Arbeitsplatz berührt, wehren sie sich dagegen oder schummeln. Siehe psychologische Sicherheit schützen.
  • Wissen ist nicht Können. Ein Wissenstest zeigt nicht, ob jemand KI in der täglichen Arbeit gut nutzt. Sehen Sie sich auch Arbeitsproben an.
  • Übersetzte Tests. Keiner der 16 Fragebögen war in anderen Ländern oder Kulturen geprüft worden. Ein übersetzter Test misst womöglich nicht ganz dasselbe.
  • Rechtliche Vorgaben. In der Europäischen Union verlangt die KI-Verordnung der EU (AI Act) von Unternehmen, die KI nutzen, die KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten zu fördern. Ein Testergebnis ist eine Möglichkeit zu zeigen, wo Sie stehen. Die KI-Verordnung schreibt keinen Test vor.

Nach Unternehmensgröße

  • Mittlere Unternehmen: ein kurzer Test für alle und ein Gespräch mit jeder Teamleitung.
  • Gehobener Mittelstand und Großunternehmen: Legen Sie fest, was jede Rolle wissen muss, und testen Sie daran.

Diagnoseinstrumente für diese Praktik

Dies sind vorhandene Fragebögen, Tests und Leitfäden, die Sie nutzen können. Jede Karte nennt die Frage, die es beantwortet, wer es ausfüllt und ob Sie es frei nutzen dürfen. Alle Diagnoseinstrumente.

Firmenfälle

Was ohne sie passiert ist

Quellen

  1. Lintner (2024). A systematic review of AI literacy scales. npj Science of Learning, 9, 50. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  2. Luna, Ocaña, Ortiz-Colón and Rodríguez Moreno (2026). From Self-Perception to Reality in Digital Competence: Findings from the DigComp 2.2 Framework. The Electronic Journal of e-Learning, 24(3), 137–153. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  3. Rogacka (2022). Digital skills in the workplace – from the employees’ and supervisors’ perspective. e-mentor, 5(97), 53–64. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
  4. Pinski, Adam and Benlian (2023). AI Knowledge: Improving AI Delegation through Human Enablement. Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Was diese Studie untersucht und gefunden hat