Schulen Sie die Beschäftigten an den Werkzeugen, die Sie tatsächlich gewählt haben

Worum es geht

Geben Sie allen, die bei der Arbeit ein KI-Werkzeug nutzen, eine kurze, praktische Schulung. Die Schulung deckt drei Dinge ab:

Was das Werkzeug ist. Es schreibt die Wörter, die am wahrscheinlichsten als Nächstes kommen. Es schlägt keine Fakten nach, wenn es nicht dafür gebaut ist, und es kann Falsches mit Überzeugung behaupten.
Wie wir dieses Werkzeug für unsere Aufgaben nutzen. Durchgearbeitet an echten Beispielen aus der eigenen Arbeit des Teams.
Unsere Regeln. Was nicht hineindarf, was geprüft werden muss und wen man fragt.

Allgemeine Vorträge über KI leisten das nicht. Allgemeine Schulungen zu IT oder Datenschutz auch nicht.

Was die Evidenz zeigt

Die dokumentierten Fälle, die unten unter „Firmenfälle“ aufgeführt sind, eine Auswertung und ein Experiment sind die Grundlage für diesen Rat.

Amtliche Umfragen zeigen, wie groß die Lücke bei der Schulung ist.

Fehlende Kompetenz ist der Hauptgrund, warum Unternehmen zögern. Unter den Unternehmen in der Europäischen Union, die KI erwogen und nicht nutzten, gaben 70,9 % an, ihnen fehle das Fachwissen, laut Eurostat.
Wenige Unternehmen schulen den größten Teil ihrer Beschäftigten. Im Vereinigten Königreich hatten nur 11 % der Unternehmen mit 10 oder mehr Beschäftigten mehr als die Hälfte ihrer Belegschaft geschult, laut dem Office for National Statistics.
Die kleinsten Unternehmen schulen am wenigsten. In Kanada hatten unter den Unternehmen, die KI nutzen, 24,0 % der Unternehmen mit 1–4 Beschäftigten vorhandene Beschäftigte geschult, gegenüber 68,1 % der Unternehmen mit 100 oder mehr, laut Statistics Canada.
Wem das Werkzeug nie gezeigt wurde, der versteht es falsch. Ein Anwalt einer New Yorker Kanzlei hatte ChatGPT noch nie benutzt. Er sagte dem Gericht, er habe angenommen, es sei “like a super search engine” [„wie eine Super-Suchmaschine“]. Er reichte sechs Entscheidungen ein, die ChatGPT erfunden hatte.
Allgemeine Schulung ließ sich nicht übertragen. In einer Behörde in Australien hatten die Beschäftigten E-Learning zu Datenschutz und Sicherheit. Die Aufsichtsbehörde fand keinen Hinweis auf einen Versuch, die Beschäftigten darin zu schulen, wie generative KI-Werkzeuge funktionieren, und sagte, man könne nicht erwarten, dass die Beschäftigten das aus allgemeinem Material ableiten.
Beschäftigte handelten auf Ergebnisse hin, die sie nicht verstanden. Bei Rite Aid sagte die Aufsichtsbehörde, die Beschäftigten seien weder geschult noch gewarnt worden, dass Meldungen der Gesichtserkennung falsch sein konnten. Die Beschäftigten beschuldigten Kunden allein aufgrund einer Meldung.
Praktisches Üben wirkte besser als formelle Schulungen. In einem Pilotprojekt eines britischen Ministeriums mit 1.000 Lizenzen machte Schulung einen klaren Unterschied dafür, wie zufrieden die Nutzenden waren. Beschäftigte, die sich das Werkzeug selbst beibrachten, waren zufriedener als jene, die die formellen Schulungen des Ministeriums besuchten.
Ein kleines Team wurde durch Ausprobieren gewonnen. In einem kleinen Online-Shop zögerten die Beschäftigten zunächst. Die Gründerin führte praktische Übungen durch, damit alle das Werkzeug ausprobieren konnten.
Wissen darüber, wie KI funktioniert, ändert, was Menschen abgeben. In einem Experiment mit 111 Teilnehmenden gaben Menschen, denen erklärt worden war, wie KI funktioniert, ihr die Aufgaben, die zu ihr passten, und behielten die, die zu ihnen selbst passten. Ihre Ergebnisse verbesserten sich.
In der Europäischen Union ist die Förderung der KI-Kompetenz der Beschäftigten eine gesetzliche Pflicht. Die KI-Verordnung der EU (AI Act) sagt, dass Organisationen, die KI nutzen, “shall take measures to support the development of AI literacy of their staff” [„Maßnahmen ergreifen, um die Entwicklung der KI-Kompetenz ihres Personals zu fördern“], auch anderer Personen, die in ihrem Auftrag KI-Systeme nutzen. Die Pflicht gilt seit dem 2. Februar 2025. Der Text fügt hinzu, dass die Pflicht keine Garantie für “any specific level of AI literacy of any individual” [„ein bestimmtes Niveau der KI-Kompetenz einer einzelnen Person“] verlangt.

Schulung allein reicht nicht. Eine große Anwaltskanzlei hatte ihre Beschäftigten geschult, und trotzdem reichte ein Anwalt acht erfundene Fälle ein. Verbinden Sie Schulung mit einer Prüfung, bevor Arbeit hinausgeht.

So gehen Sie vor

Schulen Sie an dem Werkzeug, das Sie gekauft haben. Nutzen Sie seine echten Bildschirme, keine Folien über KI im Allgemeinen.
Beginnen Sie mit dem, was das Werkzeug falsch macht. Zeigen Sie zwei oder drei echte Fehler aus Ihrem eigenen Versuch: eine erfundene Quelle, eine falsche Zahl, eine überzeugt vorgetragene falsche Antwort. Daran erinnern sich Menschen.
Nutzen Sie Ihre eigenen Aufgaben. Nehmen Sie drei Aufgaben, die das Team jede Woche erledigt, und arbeiten Sie sie gemeinsam durch.
Behandeln Sie die Regeln in zehn Minuten. Gehen Sie Ihre einseitige KI-Richtlinie durch: was draußen bleibt, was geprüft wird.
Geben Sie Zeit zum Üben. Blocken Sie im ersten Monat eine Stunde pro Woche. Bitten Sie jede Person, eine Sache mitzubringen, die funktioniert hat, und eine, die nicht funktioniert hat.
Benennen Sie in jedem Team eine Ansprechperson für Fragen.
Stellen Sie das Werkzeug für Beschäftigte, die den Beruf noch lernen, so ein, dass es Hinweise gibt, keine fertigen Antworten. In einem randomisierten Versuch mit fast 1.000 Schülerinnen und Schülern weiterführender Schulen in der Türkei schnitten Schülerinnen und Schüler, die mit unbeschränktem GPT-4 geübt hatten, in der Prüfung ohne KI schlechter ab als die, die nie KI hatten. Eine auf Hinweise beschränkte Version vermied diesen Verlust.
Beziehen Sie alle ein, die mit dem Werkzeug arbeiten: Führungskräfte, neue Beschäftigte, Aushilfen und Zeitarbeitskräfte, externe Auftragnehmer.
Prüfen Sie, was hängen geblieben ist. Geben Sie einen Monat später einen kurzen Test mit richtigen und falschen Antworten. Siehe das KI-Wissen prüfen, statt die Beschäftigten sich selbst einschätzen zu lassen.
Wiederholen Sie die Schulung, wenn sich das Werkzeug ändert, und für jede neue Person.

Was Sie messen

Den Anteil der geschulten Nutzenden, einschließlich Aushilfen und Zeitarbeitskräften.
Die Ergebnisse eines kurzen Wissenstests einen Monat nach der Schulung.
Den Anteil der Lizenzinhaber, die das Werkzeug wöchentlich nutzen, aufgeteilt nach Gruppen (Rolle, Alter, Geschlecht), um zu sehen, wen die Schulung nicht erreicht. In einer Übersicht über 76 Quellen mit mehr als 300.000 Menschen nutzten 39,3 % der Frauen generative KI, gegenüber 47,8 % der Männer, und der Abstand wird nicht mehr kleiner. Die Autoren berichten, dass Schulung in einem britischen Pilotprojekt die Nutzung durch Frauen erhöhte.
Die beim Prüfschritt gefundenen Fehler und ob sie mit der Zeit weniger werden.

Woran es scheitert

Ein Vortrag, dann nichts. Fähigkeiten verblassen, und das Werkzeug ändert sich.
Schulung ohne Zeit zum Üben. Im britischen Pilotprojekt brachten die formellen Schulungen weniger als das eigene Üben der Menschen.
Nur Nachwuchskräfte nehmen teil. In einem Fall einer Anwaltskanzlei war die Person, die das Werkzeug falsch nutzte, ein Partner.
Schulung ohne Prüfung. Auch eine geschulte Person kann unter Zeitdruck die Regel überspringen.

Nach Unternehmensgröße

Kleinst- und Kleinunternehmen: eine praktische Übung, geleitet von der Person, die das Werkzeug am besten kennt, dann feste zehn Minuten in der wöchentlichen Besprechung.
Mittlere Unternehmen: eine Schulung je Team zu den Aufgaben dieses Teams und eine benannte Ansprechperson in jedem Team.
Gehobener Mittelstand und Großunternehmen: Schulung nach Rolle, ein Nachweis, wer sie absolviert hat, und ein kurzer Test. Aushilfen, Zeitarbeitskräfte und externe Auftragnehmer werden geschult, bevor sie Zugang bekommen.

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

Unternehmen, die das getan haben

Was ohne sie passiert ist

Unternehmen, die später dazu übergingen

Quellen

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
Bastani, Bastani, Sungu, Ge, Kabakcı and Mariman (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. Was diese Studie untersucht und gefunden hat
European Union. AI Act, Regulation (EU) 2024/1689, Article 4 (AI literacy), consolidated text of 27 July 2026. European Commission’s AI Act Service Desk. ai-act-service-desk.ec.europa.eu
UK Department for Business and Trade (August 2025). The evaluation of the M365 Copilot pilot in the Department for Business and Trade. assets.publishing.service.gov.uk
Office of the Victorian Information Commissioner (September 2024). Investigation into the use of ChatGPT by a Child Protection worker. ovic.vic.gov.au
Eurostat (December 2025). Use of artificial intelligence in enterprises. Statistics Explained. ec.europa.eu
Office for National Statistics (2026). Artificial intelligence in UK businesses: 2023 to 2026. ons.gov.uk
Statistics Canada (2026). Analysis on artificial intelligence use by businesses in Canada, second quarter of 2026. 11-621-M2026010. www150.statcan.gc.ca
Cranney, Delecourt and Koning (updated August 2026). Global Evidence on Gender Gaps and Generative AI Over Time. Harvard Business School working paper; summary page. aiinstitute.hbs.edu