KI-Kompetenz aufbauen: Arbeiten mit ChatGPT & Co. heute und in drei Jahren

Wo Deutschland bei der KI-Nutzung steht

Annika von Mutius führt Empion als Co-CEO und sitzt im Vorstand des KI Bundesverbands. Von Mutius sieht Deutschland nicht auf Kurs: Die Anwendungsquoten liegen hier teilweise erst bei 10 bis 15 Prozent, in den USA und China nach nicht wissenschaftlichen Vergleichen bei bis zu 60 bis 70 Prozent. Höchste Zeit also, Gas zu geben.

Katja Nettesheim arbeitet seit 20 Jahren an digitaler Transformation, zuerst bei Axel Springer, dann mit eigenen Unternehmen und seit 2019 mit CULCHA, einer App für Verhaltensveränderung bei Mitarbeitenden. Die Grundthese des Buchs „KI-Kompetenz für eine Zukunft im Wohlstand“: Jede und jeder muss bei sich selbst anfangen und dann die eigene Organisation mitnehmen.

Wie du mit dem KI-Tempo Schritt hältst

Neher setzt auf Ausprobieren. Auf dem Rechner laufen viele KI-Tools parallel, und jede Woche gibt es einen festen Slot von mindestens 3 Stunden zum Testen, verteilt statt am Stück. Dazu kommt bewusst Zeit am Wochenende, in der es nicht um das Unternehmen geht, sondern um die eigene Neugier. Lernen wird laut Neher zu oft nur beruflich gedacht.

Nettesheim hat sich systematisch gezwungen, alles mit KI zu erledigen: Aufgaben aufschreiben, nach Art der Tätigkeit clustern, jede Woche eine Tätigkeit mit KI lösen. Das klappte, solange die Aufgaben im Kalender standen. Die Empfehlung: Priorisiere nach Nervfaktor und Einfachheit der KI-Umsetzung, arbeite die Liste ab und wiederhole das regelmäßig, weil sich so viel ändert.

Von Mutius hält den Enablement-Hype für überzogen. Viele Systeme, gerade prädiktive im B2B-Hintergrund, brauchen kaum besondere Kompetenz. Empion denkt in drei Ebenen: operativ testen, strategische Tools wie Budgetierung nutzen und Entscheidungen so objektiv machen, etwa mit Scorecards im Recruiting, dass sie später gut mit KI funktionieren. Persönlich lernt von Mutius vor allem vom Team mit rund 50 Leuten, in dem täglich jemand etwas Neues testet.

Mindset vor Skillset: Warum KI-Kompetenz trotzdem zählt

Nettesheim und Neher schütteln hier den Kopf. In vielen Kundenunternehmen braucht es durchaus Fähigkeiten, und das größere Thema ist das Mindset. Selbst bei eingebetteter KI trauen sich viele nicht, auf die Sternchen zu drücken. Neher ergänzt: Nur wer versteht, was ein Tool tut, kann Ergebnisse hinterfragen. Angst zu nehmen, ist eine der größten Aufgaben.

Wie viel KI schon bringt, zeigen die Beispiele aus der Runde. Neher arbeitet in einem globalen Konzern, ohne 60 Sprachen zu sprechen, und hat Tools so trainiert, dass Mockups für asiatische und europäische Zielgruppen entstehen. Früher brauchte es dafür Designer und Übersetzer. Bei CULCHA brauchte ein vierköpfiges Team früher eine Woche pro Lernmodul. Die letzten 12 Module hat Nettesheim mit zwei Freelancern und KI in 4 Wochen umgesetzt.

Bei Milch und Zucker hat sich die Softwareentwicklung im letzten halben Jahr komplett verändert: Statt einer Idee kommt man mit einem fertigen Prototyp ins Team. Ein eigenes CV-Parsing entstand in rund vier Wochen, läuft lokal und ersetzt einen externen Dienstleister. Indeed entwickelt Jobseeker Agents, die Wege in den Quereinstieg und passende Weiterbildungen aufzeigen.

KI-Kompetenz aufbauen heißt auch: Junior-Talente nicht abschreiben

Hesse bringt ein Risiko auf den Punkt: Wer keine Junior-Entwickler mehr einstellt, hat später keine Senior-Entwickler und verliert auf Dauer Kompetenz. Von Mutius berichtet aus einem Gespräch im Bundeskartellamt, dass um die wenigen Menschen, die große Sprachmodelle weiterentwickeln, mit Gehältern von bis zu 100 Millionen geworben wird. Klassisches Programmieren wird sich bald stark wandeln, der Unterschied liegt dann im Talent.

Ausblick: Was in drei Jahren auf HR zukommt

Nettesheim denkt in zwei Szenarien. Wird Deutschland wieder produktiver, fallen erst Arbeitsplätze weg, dann entstehen neue. Gelingt das nicht, rutscht das Land bei der Wirtschaftsleistung ab. Die große Aufgabe ist ein riesiges Upskilling-Projekt, oft über Zwischenschritte von alten zu neuen Jobs. Für HR kommt die Frage dazu, wie hybride Arbeitswelten aus menschlicher und künstlicher Intelligenz organisiert werden.

Neher will keine Drei-Jahres-Prognose abgeben. Entscheidend ist, alle Menschen mitzunehmen, auch die, die Angst haben und mehrere Zwischenschritte brauchen. Bei Milch und Zucker rechnet man damit, dass Robotik in Kombination mit Reasoning-Modellen den Arbeitsmarkt in 5 Jahren stark treffen wird. Von Mutius sieht Chancen für Europa bei kleinen Sprachmodellen und Datensouveränität und fordert ein flexibleres Arbeitsrecht, damit Menschen in zukunftsfähige Jobs wechseln können.

Hesses Fazit: Fang selbst an und spiel mit den Tools, aber auch die Rahmenbedingungen müssen sich ändern. Ein guter erster Schritt für dein Team ist ein fester Zeitslot zum Ausprobieren und eine Aufgabenliste, priorisiert nach Nervfaktor.