Wer KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen will, kommt an Art. 4 der europäischen KI-Verordnung nicht mehr vorbei, denn diese Vorschrift verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, ihren Beschäftigten ein angemessenes Maß an technischem Verständnis, rechtlicher Einordnung und ethischer Reflexion im Umgang mit Künstlicher Intelligenz zu vermitteln. Anders als viele Pflichten des AI Act, die stufenweise nach Risikoklassen scharf geschaltet werden, gilt die Pflicht zur KI-Kompetenz bereits seit Februar 2025 unabhängig von der Risikoeinstufung des jeweiligen Systems. Für mittelständische Unternehmen bedeutet das, dass ein systematischer Qualifizierungsansatz nicht länger als freiwillige Zusatzmaßnahme, sondern als regulatorische Grundpflicht zu behandeln ist. Dieser Beitrag ordnet ein, was der Gesetzgeber unter KI-Kompetenz konkret versteht, welche Rollen im Unternehmen betroffen sind und wie sich ein Qualifizierungskonzept in überschaubaren Schritten aufbauen lässt. Ergänzend werden Zielgruppendifferenzierung, Dokumentationsanforderungen sowie typische Fehler bei der Einführung solcher Programme behandelt, damit die Umsetzung nicht in einer unverbindlichen Schulungsfolie verpufft.
KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen: Warum Art. 4 EU AI Act zur Pflichtaufgabe wird
Art. 4 der Verordnung (EU) 2024/1689, besser bekannt als AI Act, verlangt von Anbietern und Betreibern von KI-Systemen, angemessene Maßnahmen zu ergreifen, um sicherzustellen, dass ihr Personal und sonstige mit dem Betrieb und der Nutzung von KI-Systemen betraute Personen über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen. Die Verordnung definiert KI-Kompetenz als die Fähigkeiten, Kenntnisse und das Verständnis, die es erlauben, KI-Systeme sachkundig einzusetzen sowie sich der Chancen, Risiken und möglichen Schäden bewusst zu sein, die mit ihrem Einsatz verbunden sein können. Wer KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen möchte, muss diese abstrakte Formulierung in konkrete, überprüfbare Qualifizierungsmaßnahmen übersetzen, die zum technischen Wissensstand, zum Kontext und zu den betroffenen Personengruppen passen.
Was der AI Act unter KI-Kompetenz versteht
Der Gesetzestext selbst bleibt bewusst technologieneutral und nennt keine konkreten Schulungsinhalte oder Stundenumfänge. Die europäische Kommission hat diese Lücke über begleitende Leitlinien konkretisiert, wonach KI-Kompetenz drei Dimensionen umfasst: ein technisches Grundverständnis der eingesetzten Systeme, ein Verständnis der rechtlichen Rahmenbedingungen einschließlich der jeweiligen Risikoklasse, sowie ein Bewusstsein für ethische und gesellschaftliche Implikationen wie Verzerrungseffekte, Diskriminierungsrisiken oder Fehlanwendungen. Entscheidend ist, dass diese drei Dimensionen nicht abstrakt, sondern bezogen auf die konkret im Unternehmen eingesetzten KI-Systeme vermittelt werden, denn eine allgemeine KI-Grundlagenschulung ohne Bezug zur tatsächlichen Nutzung erfüllt die Anforderung nur unvollständig. Für Unternehmen bedeutet das in der Praxis, dass ein zugekaufter Standardkurs zur Einführung in Künstliche Intelligenz allenfalls den Ausgangspunkt, nicht aber den Abschluss der Qualifizierungsmaßnahme bilden kann.
Wen die Pflicht betrifft: Anbieter, Betreiber und ihre Beschäftigten
Die überwiegende Mehrheit mittelständischer Unternehmen tritt im Sinne des AI Act als Betreiber auf, also als Organisation, die KI-Systeme unter eigener Verantwortung nutzt, ohne sie selbst zu entwickeln.
Betreiber im Sinne des AI Act
Als Betreiber gilt jedes Unternehmen, das ein KI-System im Rahmen seiner beruflichen Tätigkeit einsetzt, etwa ein Bewerbermanagement-Tool mit automatisierter Vorauswahl, ein Chatbot im Kundenservice oder eine KI-gestützte Qualitätskontrolle in der Produktion. Die Qualifizierungspflicht trifft dabei nicht nur die unmittelbaren Anwender des Systems, sondern auch Führungskräfte, die über den Einsatz entscheiden, sowie IT-Verantwortliche, die die Systeme technisch betreuen.
Abgrenzung zu spezifischen Hochrisiko-Pflichten
Die allgemeine Pflicht zur KI-Kompetenz nach Art. 4 gilt unabhängig von der Risikoklasse und ist von den zusätzlichen, deutlich strengeren Anforderungen an Hochrisiko-KI-Systeme zu unterscheiden, etwa der menschlichen Aufsicht nach Art. 14 oder den Dokumentationspflichten für Anbieter. Ein mittelständisches Unternehmen, das lediglich ein Textgenerierungstool im Marketing einsetzt, unterliegt somit zwar der allgemeinen Kompetenzpflicht, nicht aber automatisch den strengeren Hochrisiko-Vorgaben.
Aufbau eines internen KI-Kompetenzgremiums
Unternehmen, die KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen wollen, ohne dabei jede Einzelmaßnahme neu zu erfinden, profitieren von einem kleinen funktionsübergreifenden Gremium, das die Qualifizierungsstrategie koordiniert. In mittelständischen Unternehmen genügt hierfür meist ein Kreis aus drei bis fünf Personen: einem Vertreter der Geschäftsführung mit Budgetverantwortung, einem IT- oder Digitalisierungsverantwortlichen mit technischem Überblick über die eingesetzten Systeme sowie einem Vertreter der Personalentwicklung, der die didaktische Umsetzung verantwortet. Dieses Gremium sollte nicht nur einmalig ein Konzept verabschieden, sondern in einem festen Rhythmus, etwa vierteljährlich, den Umsetzungsstand überprüfen und neue KI-Systeme in das bestehende Qualifizierungsprogramm aufnehmen. In Unternehmen mit Betriebsrat empfiehlt sich zudem die frühzeitige Einbindung der Arbeitnehmervertretung, da Schulungsmaßnahmen im Zusammenhang mit KI-Systemen häufig Mitbestimmungsrechte nach § 87 BetrVG berühren, insbesondere wenn die Systeme zur Leistungs- oder Verhaltenskontrolle geeignet sind.
Ein Qualifizierungskonzept aufbauen: Vorgehen in fünf Schritten
Ein tragfähiges Qualifizierungskonzept entsteht nicht durch eine einmalige Pflichtschulung, sondern durch ein strukturiertes, wiederkehrendes Vorgehen.
- Inventarisierung: Vollständige Erfassung aller im Unternehmen eingesetzten oder geplanten KI-Systeme, einschließlich Schatten-IT-Anwendungen wie frei genutzter Chatbot-Dienste.
- Zielgruppenanalyse: Zuordnung der Beschäftigten zu Nutzungsrollen, um den jeweils erforderlichen Kompetenzumfang zu bestimmen.
- Inhaltliche Ausgestaltung: Entwicklung rollenspezifischer Schulungsinhalte, die technisches, rechtliches und ethisches Wissen kombinieren.
- Durchführung und Erfolgskontrolle: Umsetzung der Schulungen mit anschließender Lernerfolgskontrolle, etwa über kurze Wissensabfragen.
- Wiederkehrende Aktualisierung: Regelmäßige Auffrischung, insbesondere bei neuen Systemen oder wesentlichen Funktionsänderungen bestehender KI-Anwendungen.
Diese fünf Schritte bilden einen Kreislauf, keinen einmaligen Projektabschluss, denn sowohl die eingesetzten KI-Systeme als auch die regulatorischen Anforderungen entwickeln sich kontinuierlich weiter. In der Praxis empfiehlt es sich, die Inventarisierung aus dem ersten Schritt eng mit einem bereits bestehenden IT-Assetmanagement zu verzahnen, sofern ein solches im Unternehmen vorhanden ist, da neue KI-Funktionen zunehmend als Zusatzmodul in ohnehin genutzter Standardsoftware ausgeliefert werden und deshalb leicht übersehen werden. Ein KI-System, das unbemerkt über ein automatisches Software-Update aktiviert wird, entzieht sich sonst systematisch der Qualifizierungspflicht, obwohl es rechtlich denselben Anforderungen unterliegt wie eine bewusst beschaffte KI-Anwendung.
Zielgruppendifferenzierung: Welche Rolle braucht welches Wissen
Ein einheitliches Schulungsprogramm für alle Beschäftigten wird der Vielfalt der Nutzungssituationen selten gerecht. Sinnvoller ist eine Differenzierung nach Rollen und Verantwortungsgrad.
| Zielgruppe | Kompetenzschwerpunkt | Typischer Schulungsumfang |
|---|---|---|
| Endanwender in Fachabteilungen | Bedienung, Grenzen der Systemzuverlässigkeit, Meldewege bei Fehlfunktionen | Kompakte Basisschulung, halbjährliche Auffrischung |
| Führungskräfte mit Entscheidungsbefugnis | Risikoeinstufung, Haftungsfragen, Governance-Strukturen | Vertiefte Schulung, jährliche Wiederholung |
| IT- und Fachverantwortliche für KI-Systeme | Technische Funktionsweise, Modellrisiken, Dokumentationspflichten | Umfassende technische Schulung mit Zertifizierungsoption |
| Personalverantwortliche | Diskriminierungsrisiken, Mitbestimmungspflichten, Transparenz gegenüber Beschäftigten | Fachspezifische Vertiefung mit arbeitsrechtlichem Bezug |
Budgetierung und externe Zertifizierungsangebote
Wer KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen will, steht regelmäßig vor der Frage, ob interne Schulungsressourcen ausreichen oder externe Anbieter eingebunden werden sollten. Der Markt für KI-Weiterbildung hat sich in den vergangenen Jahren stark ausdifferenziert, von kurzen Online-Kursen über halbtägige Präsenzworkshops bis hin zu mehrwöchigen Zertifikatsprogrammen von Hochschulen und Industrie- und Handelskammern. Für die Grundschulung der Endanwender genügen in der Regel kompakte, kostengünstige Formate, während für IT- und Fachverantwortliche eine tiefere, oft kostenintensivere Qualifizierung sinnvoll ist. Bei der Budgetplanung sollte berücksichtigt werden, dass die Kompetenzpflicht kein einmaliger Kostenblock ist, sondern über den gesamten Lebenszyklus der eingesetzten KI-Systeme wiederkehrende Investitionen erfordert. Externe Zertifikate können die Glaubwürdigkeit einer Qualifizierung nach außen unterstreichen, ersetzen jedoch nicht den unternehmensspezifischen Bezug zu den tatsächlich genutzten Systemen, der laut Kommissionsleitlinien Kernbestandteil einer wirksamen Schulung bleibt. Als grobe Orientierung für die Budgetplanung hat sich in mittelständischen Unternehmen ein gestaffeltes Vorgehen bewährt: ein überschaubarer Grundbetrag pro Kopf für die verpflichtende Basisschulung aller Endanwender, ergänzt um ein deutlich höheres, aber auf wenige Personen begrenztes Budget für die vertiefte technische Qualifizierung der IT- und Fachverantwortlichen. Diese Staffelung stellt sicher, dass die Breitenschulung nicht aus Kostengründen vernachlässigt wird, während gleichzeitig genügend Mittel für die anspruchsvolleren Rollen zur Verfügung stehen.
Verankerung im Onboarding neuer Mitarbeiter
Ein oft übersehener Aspekt beim Versuch, KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen zu wollen, ist die kontinuierliche Fluktuation der Belegschaft. Ein einmalig durchgeführtes Schulungsprogramm verliert an Wirkung, wenn neue Mitarbeiter ohne entsprechende Einführung in bestehende Teams integriert werden und dort unmittelbar mit KI-gestützten Systemen arbeiten. Sinnvoll ist deshalb, die rollenspezifischen KI-Kompetenzmodule fest in den Onboarding-Prozess zu integrieren, vergleichbar mit der bereits etablierten Praxis bei Datenschutz- oder Arbeitssicherheitsunterweisungen. Für Führungspositionen empfiehlt sich zusätzlich ein vertiefendes Modul innerhalb der ersten hundert Tage, das neben den technischen und rechtlichen Grundlagen auch die im jeweiligen Fachbereich bereits gesammelten Erfahrungswerte im Umgang mit den eingesetzten Systemen vermittelt. Auf diese Weise bleibt der Kompetenzstand der Belegschaft auch bei hoher Personalfluktuation auf einem gleichbleibenden Niveau, statt mit jedem Wechsel wieder abzusinken.
Dokumentation und Nachweisführung gegenüber Aufsicht
Der AI Act sieht für die Kompetenzpflicht selbst keine explizite Dokumentationspflicht in Form eines Zertifikats vor, doch im Rahmen der allgemeinen Rechenschaftspflicht empfiehlt sich eine nachvollziehbare Dokumentation der durchgeführten Maßnahmen. Dazu gehören Teilnehmerlisten, Schulungsinhalte, Datum der Durchführung sowie eine kurze Lernerfolgskontrolle. Diese Dokumentation dient nicht nur der Nachweisführung gegenüber der zuständigen Marktüberwachungsbehörde, sondern auch der internen Steuerung, da sich anhand der Unterlagen erkennen lässt, welche Personengruppen bereits geschult wurden und wo Nachholbedarf besteht. In Deutschland liegt die Marktüberwachung für den AI Act bei der Bundesnetzagentur, die im Rahmen ihrer Prüftätigkeit auch stichprobenartig Nachweise über durchgeführte Kompetenzmaßnahmen anfordern kann. Ein digital gepflegtes Schulungsregister, das automatisch an neu eingeführte KI-Systeme gekoppelt ist, reduziert den Aufwand für eine solche Nachweisführung erheblich gegenüber einer nachträglichen, manuellen Zusammenstellung im Anlassfall.
„KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen bedeutet nicht, jeden Beschäftigten zum Data Scientist auszubilden, sondern ein gemeinsames Verständnis dafür zu schaffen, wann ein KI-Ergebnis kritisch hinterfragt werden muss.“ (Sinngemäße Einschätzung aus der praktischen Umsetzungsarbeit mittelständischer Unternehmen)
Zusammenspiel mit bestehenden Weiterbildungspflichten
Unternehmen, die bereits etablierte Weiterbildungsstrukturen für Arbeitsschutz, Datenschutz oder Informationssicherheit besitzen, müssen die neue Kompetenzpflicht nicht isoliert aufbauen. Wer KI-Kompetenz im Unternehmen aufbauen will, sollte prüfen, ob bestehende Schulungsformate, etwa die jährliche Datenschutzunterweisung, um KI-spezifische Inhalte erweitert werden können, statt ein vollständig neues Schulungsformat parallel zu etablieren. Diese Integration reduziert nicht nur den organisatorischen Aufwand, sondern erhöht auch die Akzeptanz bei den Beschäftigten, die ungern an einer wachsenden Zahl separater Pflichtschulungen teilnehmen. Gleichzeitig ist Vorsicht geboten, die Inhalte nicht so stark zu verdichten, dass der spezifische Bezug zu den eingesetzten KI-Systemen verloren geht, denn genau dieser konkrete Bezug unterscheidet eine wirksame Qualifizierung von einer bloßen Pflichtübung. Ein bewährter Ansatz besteht darin, KI-Kompetenz als eigenständigen, aber terminlich mit anderen Pflichtschulungen gebündelten Baustein im jährlichen Weiterbildungskalender zu verankern.
Typische Fehler bei der Einführung von KI-Kompetenzprogrammen
Bei der praktischen Umsetzung wiederholen sich bestimmte Fehlerquellen unabhängig von Branche und Unternehmensgröße.
- Einmalige Pflichtschulung ohne Wiederholung: Eine einzelne Auftaktschulung wird der Dynamik neu eingeführter KI-Systeme nicht gerecht.
- Fehlender Rollenbezug: Generische Schulungsinhalte ohne Bezug zu den tatsächlich genutzten Systemen erfüllen die Anforderung nur formal.
- Ausklammerung der Schatten-IT: Werden privat genutzte KI-Tools ohne offizielle Freigabe ignoriert, bleibt ein erheblicher Teil der tatsächlichen Nutzung ungeschult.
- Fehlende Verankerung im Onboarding: Ohne feste Integration in den Einarbeitungsprozess neuer Mitarbeiter entsteht eine Wissenslücke bei jedem Personalwechsel.
- Reine Alibi-Dokumentation: Werden Schulungsnachweise erstellt, ohne dass ein tatsächlicher Lerneffekt überprüft wird, entsteht ein Dokument, das im Ernstfall keinen belastbaren Nachweis erbringt.
Wer diese Fehlerquellen von Beginn an mitdenkt, spart sich in aller Regel eine spätere, aufwendige Nachbesserung des gesamten Qualifizierungsprogramms und vermeidet den Eindruck einer rein formalen Pflichterfüllung gegenüber der eigenen Belegschaft.
FAQ
Seit wann gilt die Pflicht zur KI-Kompetenz nach Art. 4 AI Act?
Die Pflicht gilt seit dem 2. Februar 2025 und damit deutlich früher als viele andere Vorgaben des AI Act, die stufenweise in Kraft treten.
Betrifft die Pflicht auch Unternehmen, die nur einfache KI-Tools wie Chatbots nutzen?
Ja, die Pflicht knüpft an die Nutzung eines KI-Systems im beruflichen Kontext an und ist unabhängig von der Risikoklasse des jeweiligen Systems anwendbar.
Reicht eine externe E-Learning-Schulung zur Erfüllung der Pflicht aus?
Eine externe Schulung kann einen Baustein bilden, sollte aber um einen konkreten Bezug zu den im Unternehmen tatsächlich genutzten Systemen ergänzt werden, um der Anforderung vollständig zu genügen.
Wer trägt im Unternehmen die Verantwortung für die Umsetzung?
Die Verantwortung liegt bei der Unternehmensleitung als Betreiberin der KI-Systeme, die operative Umsetzung wird häufig an Personalentwicklung und IT-Abteilung delegiert.
Gibt es Bußgelder bei fehlender KI-Kompetenz im Unternehmen?
Art. 4 selbst ist nicht unmittelbar bußgeldbewehrt, wirkt sich aber mittelbar aus, da mangelnde Kompetenz bei Verstößen gegen andere Pflichten des AI Act als erschwerender Umstand gewertet werden kann.
Wie oft sollte ein Qualifizierungskonzept aktualisiert werden?
Eine jährliche Grundüberprüfung hat sich bewährt, ergänzt um eine anlassbezogene Aktualisierung bei Einführung neuer KI-Systeme oder wesentlicher Funktionsänderungen.
Hinweis: Dieser Beitrag gibt ausschließlich die redaktionellen Ansichten der Redaktion von innovationimunternehmen.de wieder. Er stellt keine Rechtsberatung dar und ersetzt nicht die Beratung durch eine qualifizierte Rechtsanwältin oder einen qualifizierten Rechtsanwalt zur konkreten Umsetzung regulatorischer Pflichten. Für rechtlich verbindliche Auskünfte zu Ihrem konkreten Fall wenden Sie sich bitte an einen zugelassenen Rechtsbeistand.
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