EU AI Act: Welche KI-Schulung brauchen Mitarbeitende jetzt?

Ein Team nutzt ein generatives KI Tool, um Kundenmails zusammenzufassen. Eine Kollegin prüft die Antworten sorgfältig, ein Kollege übernimmt Vorschläge direkt in das Ticketsystem. Gleichzeitig testet der Einkauf einen KI Dienst für Vertragsanalysen. Spätestens hier reicht es nicht mehr, Mitarbeitenden einfach einen Zugang zu geben und auf gesunden Menschenverstand zu hoffen. Unternehmen müssen dafür sorgen, dass Menschen KI angemessen nutzen, Ergebnisse einordnen und Grenzen erkennen können.

Artikel 4 des EU AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI Systemen dazu, ein ausreichendes Maß an KI Kompetenz sicherzustellen. Diese Pflicht gilt bereits seit dem 2. Februar 2025. Sie betrifft nicht nur Fachleute aus IT, Data Science oder Compliance. Relevant sind auch Beschäftigte, die KI Werkzeuge im Arbeitsalltag nutzen, KI Leistungen einkaufen, Ergebnisse kontrollieren oder über ihren Einsatz entscheiden.

Entscheidend ist dabei: Der EU AI Act verlangt keine identische KI Schulung für alle und schreibt kein bestimmtes Zertifikat vor. Gefordert ist eine angemessene Kompetenz. Was angemessen ist, hängt von Aufgabe, eingesetztem System, Vorwissen und möglichen Auswirkungen ab.

Infografik zu EU AI Act: Welche KI-Schulung brauchen Mitarbeitende jetzt? (KI-generiert).

Was Artikel 4 in der Praxis verlangt

Artikel 4 spricht von „AI literacy“, auf Deutsch KI Kompetenz. Gemeint ist die Fähigkeit, KI Systeme sachkundig einzusetzen und sich ihrer Chancen, Risiken und möglichen Schäden bewusst zu sein. Unternehmen sollen dabei unter anderem technische Kenntnisse, Erfahrung, Ausbildung, Schulung sowie den Kontext des KI Einsatzes berücksichtigen.

Für dich als Unternehmen folgt daraus eine einfache, aber wichtige Konsequenz: Du musst wissen, wer welche KI Systeme wofür verwendet und welche Kenntnisse dafür erforderlich sind.

Eine kurze Einführung für alle kann ein sinnvoller Start sein. Sie reicht aber nicht aus, wenn einzelne Personen KI Ergebnisse mit hoher Wirkung prüfen, personenbezogene Daten eingeben, Beschaffungsentscheidungen treffen oder KI in Geschäftsprozesse integrieren.

Die Schulung sollte deshalb drei Fragen beantworten:

• Welche KI Systeme nutzen wir oder planen wir einzusetzen?
• Welche Rollen arbeiten mit diesen Systemen?
• Welche Fehler, Risiken und Kontrollaufgaben entstehen je Rolle?

Dabei geht es nicht darum, aus allen Mitarbeitenden KI Spezialistinnen und Spezialisten zu machen. Es geht um handlungsfähige Teams, die ihre Verantwortung kennen.

Welche Grundlagen alle Beschäftigten brauchen

Für Beschäftigte, die KI Tools im Arbeitsalltag verwenden, sollte die Basisschulung an realen Aufgaben ansetzen. Allgemeine Erklärungen zu neuronalen Netzen sind weniger wichtig als die Frage, wie ein KI Ergebnis sicher in die eigene Arbeit einfließt.

Diese Grundlagen gehören in fast jedes Schulungskonzept:

• Was ein KI System ist und welche Arten von Tools im Unternehmen genutzt werden
• Wofür ein Tool freigegeben ist und wofür nicht
• Warum KI Ausgaben plausibel klingen können, obwohl sie falsch, unvollständig oder erfunden sind
• Wie Ergebnisse fachlich geprüft werden, bevor sie weitergegeben oder übernommen werden
• Welche Informationen nicht in externe KI Dienste eingegeben werden dürfen
• Wie Urheberrechte, Geschäftsgeheimnisse, personenbezogene Daten und vertrauliche Inhalte berücksichtigt werden
• Wann Rücksprache mit Führungskraft, IT, Datenschutz, Informationssicherheit oder Fachverantwortlichen nötig ist
• Wie Mitarbeitende Auffälligkeiten, Fehlentscheidungen oder unerwartete Ergebnisse melden

Besonders wichtig ist die Prüfungskompetenz. Wer eine KI für Texte, Analysen, Zusammenfassungen oder Recherche nutzt, muss Quellen, Zahlen, Schlussfolgerungen und mögliche Auslassungen bewerten können. KI ersetzt keine fachliche Freigabe.

Ein gutes Format arbeitet deshalb mit Beispielen aus dem Alltag. Etwa mit einer fehlerhaften Vertragszusammenfassung, einer erfundenen Quelle in einer Marktanalyse oder einer überzeugend formulierten, aber unzulässigen Kundenantwort. Die Teilnehmenden sollten nicht nur hören, dass Fehler möglich sind. Sie sollten üben, sie zu erkennen.

Rollenbasiert schulen statt alle gleich behandeln

Die Tiefe einer KI Schulung sollte sich an der tatsächlichen Rolle orientieren. Ein Vertriebsteam, das Texte entwirft, braucht andere Kompetenzen als ein Einkaufsteam, das KI Software bewertet. Und wer automatisierte Entscheidungen vorbereitet oder KI Ergebnisse für Personal, Kredit, Versicherung oder medizinische Themen nutzt, braucht besonders klare Kontrollregeln.

Rolle	Typische Aufgabe	Erforderliche Schwerpunkte
Allgemeine Anwenderinnen und Anwender	Texte, Zusammenfassungen, Ideen, Recherche	Toolregeln, sichere Eingaben, Ergebnisprüfung, Eskalation
Fachliche Prüferinnen und Prüfer	KI Ergebnisse kontrollieren und freigeben	Qualitätskriterien, Fehlerbilder, Dokumentation, Verantwortung
Führungskräfte	KI Einsatz im Team steuern	Freigaben, Verantwortlichkeiten, Risiken, Kontrollprozesse
Einkauf und Beschaffung	KI Tools auswählen oder Verträge bewerten	Einsatzkontext, Anforderungen, Datenflüsse, Anbieterfragen
IT, Informationssicherheit und Datenschutz	Systeme bereitstellen und absichern	technische Schutzmaßnahmen, Zugriffsrechte, Monitoring, Schnittstellen
Produkt, Data und Entwicklung	KI Funktionen entwickeln oder integrieren	Datenqualität, Tests, menschliche Kontrolle, Nachvollziehbarkeit

Diese Rollen sind kein starres Modell. In kleineren Unternehmen übernimmt eine Person häufig mehrere Aufgaben. Dann sollte die Schulung die kombinierten Verantwortlichkeiten abdecken, statt nur eine allgemeine Einführung anzubieten.

Für Führungskräfte ist außerdem wichtig: Sie müssen nicht jedes technische Detail erklären können. Aber sie sollten erkennen, wann ein Anwendungsfall zusätzliche Prüfung braucht. Dazu zählen etwa Entscheidungen mit erheblichen Folgen für Menschen, die Verarbeitung sensibler Informationen oder die automatische Weitergabe von KI Ergebnissen an Kundinnen und Kunden.

So baust du ein alltagstaugliches Schulungsprogramm auf

Beginne nicht mit einem großen Katalog möglicher KI Risiken. Starte mit einer Bestandsaufnahme der tatsächlichen Nutzung. Sprich mit Fachbereichen, IT, Datenschutz, Informationssicherheit und Einkauf. Frage konkret: Welche Tools sind im Einsatz? Welche Funktionen werden genutzt? Welche Daten werden verarbeitet? Wer überprüft die Ergebnisse?

Danach kannst du dein Programm in drei Bausteine gliedern.

1. Gemeinsame Grundlagen schaffen

Eine kompakte Pflichtunterweisung vermittelt Regeln und Begriffe, die für alle gelten. Sie sollte verständlich, praxisnah und auf die freigegebenen Tools zugeschnitten sein. Wenn in deinem Unternehmen nur bestimmte KI Anwendungen erlaubt sind, muss das klar benannt werden.

Wichtig ist auch, zwischen erlaubter Unterstützung und unzulässiger Automatisierung zu unterscheiden. Mitarbeitende müssen wissen, ob sie Vorschläge übernehmen dürfen, wann eine Fachprüfung nötig ist und wer letztlich entscheidet.

2. Vertiefungen nach Aufgabe anbieten

Anschließend folgen Lernmodule für konkrete Rollen. Ein Recruiting Team braucht etwa Übungen zur Prüfung von KI gestützten Bewerbungsbewertungen. Ein Kundenservice Team braucht Regeln für Tonalität, Faktenprüfung und die Behandlung von Beschwerden. Der Einkauf sollte verstehen, welche Fragen bei der Auswahl eines KI Anbieters geklärt werden müssen.

Diese Vertiefungen funktionieren besonders gut mit Fallwerkstätten. Die Teilnehmenden bearbeiten typische Situationen aus ihrem Bereich, bewerten Risiken und legen fest, welche Kontrollschritte erforderlich sind.

3. Kompetenz regelmäßig auffrischen

KI Tools, interne Regeln und Einsatzszenarien ändern sich. Daher ist KI Kompetenz keine einmalige Unterweisung. Aktualisiere Inhalte, wenn neue Systeme eingeführt werden, sich Funktionen wesentlich verändern oder Vorfälle zeigen, dass Regeln missverstanden wurden.

Auch neue Mitarbeitende und Beschäftigte mit Rollenwechsel sollten frühzeitig geschult werden. Wer plötzlich KI Ergebnisse freigibt oder ein Tool beschafft, braucht die passende Vertiefung vor der neuen Aufgabe.

Passende Seminare und Termine findest du bei uns auf cmt.de.

Umsetzung nachvollziehbar dokumentieren

Der EU AI Act schreibt für Artikel 4 kein bestimmtes Dokumentationsformat vor. Trotzdem solltest du die Umsetzung belastbar festhalten. Wenn Fragen aus der Geschäftsleitung, von Kundinnen und Kunden oder im Rahmen interner Prüfungen entstehen, musst du zeigen können, wie du KI Kompetenz organisiert hast.

Eine gute Dokumentation ist kein Selbstzweck. Sie hilft dir auch, Lücken zu erkennen: Wurde ein neues Tool eingeführt, ohne dass das zuständige Team geschult wurde? Gibt es Rollen mit Kontrollpflichten, für die kein passendes Lernangebot existiert?

Halte mindestens diese Punkte fest:

• Welche KI Systeme und Anwendungsfälle betrachtet wurden
• Welche Rollen mit welchen Aufgaben betroffen sind
• Welche Kompetenzziele je Rolle gelten
• Welche Inhalte, Formate und Übungen die Schulung umfasst
• Wer teilgenommen hat und wann die Schulung stattfand
• Wie du verstandenes Wissen oder praktische Anwendung überprüfst
• Welche Unterlagen, Leitlinien und Arbeitsanweisungen gelten
• Wann Inhalte überprüft und aktualisiert werden
• Welche Verantwortlichen die Umsetzung steuern

Ein bloßer Teilnahmevermerk ist besser als nichts, zeigt aber nicht automatisch Kompetenz. Ergänze ihn nach Möglichkeit durch kurze Wissensfragen, Fallübungen, dokumentierte Freigaben oder eine praktische Aufgabe. Entscheidend ist, dass die Prüfung zur Rolle passt. Bei allgemeinen Anwenderinnen und Anwendern kann ein kurzer Praxistest genügen. Bei Personen mit Freigabe oder Beschaffungsverantwortung sollte die Bewertung anspruchsvoller sein.

Häufige Fehler bei der KI Schulung

Der erste Fehler ist die reine Tool Einweisung. Wer nur lernt, welche Schaltfläche welche Funktion auslöst, versteht noch nicht, wann Ergebnisse unzuverlässig sind oder wann Daten nicht eingegeben werden dürfen.

Der zweite Fehler ist eine Schulung ohne Bezug zur Arbeit. Abstrakte Regeln bleiben selten hängen. Nutze daher echte Dokumenttypen, typische Anfragen und realistische Fehlersituationen aus den jeweiligen Teams.

Der dritte Fehler ist die fehlende Verantwortlichkeit. Wenn unklar ist, wer KI Ergebnisse kontrolliert, entstehen Lücken zwischen Fachbereich, IT und Führungskraft. Lege daher für jeden Anwendungsfall fest, wer nutzt, wer prüft und wer bei Unsicherheiten entscheidet.

Der vierte Fehler ist die Annahme, dass ein einmaliger Termin genügt. Gerade bei schnell eingeführten KI Tools ändern sich Nutzung und Risiken oft früher als interne Prozesse.

Checkliste für deinen nächsten Schritt

• Erfasse eingesetzte und geplante KI Tools
• Ordne jedem Tool konkrete Anwendungsfälle und betroffene Rollen zu
• Definiere klare Regeln für Daten, Prüfung und Freigabe
• Lege Grundlagen für alle und Vertiefungen für besondere Rollen fest
• Trainiere anhand echter Arbeitssituationen statt nur mit Theorie
• Prüfe die Anwendung des Gelernten in angemessener Form
• Dokumentiere Inhalte, Teilnahmen, Kompetenzziele und Aktualisierungen
• Überprüfe das Programm bei neuen Tools, neuen Aufgaben und auffälligen Vorfällen

Eine wirksame KI Schulung macht Mitarbeitende nicht nur regelkonformer. Sie verbessert auch die Qualität von Entscheidungen, reduziert vermeidbare Fehler und schafft Klarheit darüber, wann KI unterstützt und wann menschliche Prüfung unverzichtbar bleibt.