Wer heute über KI-Kompetenzen spricht, denkt schnell an ChatGPT, Microsoft Copilot, automatisierte Workflows oder Prompt Engineering. Doch viele dieser Kenntnisse verändern sich bereits wieder. Was gestern noch Spezialwissen war, kann heute schon Teil einer Standardanwendung sein.
Für Unternehmen stellt sich deshalb die Frage: Welche Fähigkeiten brauchen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, wenn sich Technologien und Arbeitsweisen laufend verändern?
Das Beratungsunternehmen Gartner empfiehlt, nicht für jede neue Technologie ein neues Kompetenzprofil zu entwickeln. Stattdessen sollten Unternehmen Fähigkeiten fördern, die auch bei Veränderungen relevant bleiben. Gartner bezeichnet sie als „evergreen capabilities“.
KI verändert die Anforderungen an Jobs
Wie schnell sich die Anforderungen verschieben, zeigen aktuelle Zahlen von Gartner. 95 Prozent der befragten Personalverantwortlichen berichten von laufenden KI-Initiativen in ihren Unternehmen.
Gleichzeitig sagen 51 Prozent der CIOs und leitenden IT-Verantwortlichen, dass sich die benötigten Kompetenzen schneller verändern, als passende Talente verfügbar sind.
Der Global AI Jobs Barometer 2026 des Wirtschaftsprüfers PwC (PricewaterhouseCoopers) zeigt ebenfalls, wie schnell sich die Anforderungen verändern. Für die Untersuchung wurden mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen in 27 Ländern und Gebieten ausgewertet.
In Berufen, die besonders stark von KI betroffen sind, verändern sich die geforderten Fähigkeiten mehr als doppelt so schnell wie in weniger stark betroffenen Berufen.
Nicht jedes Unternehmen braucht dieselben KI-Kompetenzen
Welche Fähigkeiten tatsächlich gebraucht werden, hängt davon ab, wie KI im Unternehmen eingesetzt wird. Gartner unterscheidet drei Situationen:
- Unterstützt KI bestehende Aufgaben, werden unter anderem eine gute Problembeschreibung sowie die Fähigkeit wichtig, KI-Ergebnisse und Risiken einzuschätzen.
- Werden ganze Arbeitsabläufe neu gestaltet, rücken Systemdenken und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI stärker in den Vordergrund.
- Entstehen durch KI neue Formen der Arbeit, gewinnen strategischer Weitblick und ethische Entscheidungsfähigkeit an Bedeutung.
Ein Entwicklerteam braucht deshalb andere KI-Kompetenzen als eine Rechtsabteilung. Ein Projektmanager muss andere Fragen beantworten als jemand, der täglich Texte, Daten oder Kundenanfragen mit KI bearbeitet.
Für Unternehmen geht es deshalb um eine andere Frage: Wie verändert KI die Arbeit und was müssen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen dafür können?
KI-Kompetenz ist mehr als technisches Wissen
Technisches Know-how bleibt wichtig. Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen müssen wissen, welche Anwendungen für welche Aufgaben geeignet sind, wie Ergebnisse überprüft werden und wo Risiken liegen. Gleichzeitig gewinnen Fähigkeiten an Bedeutung, die nicht einfach durch ein KI-Tool ersetzt werden können.
Der Future of Jobs Report 2025 des World Economic Forum zeigt, welche Bedeutung grundlegende menschliche Fähigkeiten weiterhin haben.
Analytisches Denken wird von 69 Prozent der befragten Unternehmen als Kernkompetenz genannt. Resilienz, Flexibilität und Agilität folgen mit 67 Prozent. KI und Big Data werden von 45 Prozent als Kernkompetenz genannt.
Auch die aktuellen Ergebnisse von PwC weisen in diese Richtung. In Berufen, die stark von KI betroffen sind, steigt die Bedeutung menschlicher Fähigkeiten wie Urteilsvermögen, Kreativität und Führung.
Besonders auffällig ist das bei Berufseinsteigern: In den USA werden KI-exponierte Einstiegspositionen inzwischen deutlich häufiger mit Fähigkeiten verbunden, die früher eher von erfahrenen Mitarbeitern erwartet wurden.
Technisches Wissen und menschliche Fähigkeiten stehen dabei nicht gegeneinander. Wer KI-Ergebnisse beurteilen soll, braucht Fachwissen.
Wer Prozesse mit KI verändern oder automatisieren will, muss außerdem verstehen, wie diese Prozesse bisher funktionieren und welche Entscheidungen weiterhin menschliche Verantwortung erfordern.
Zwei Fähigkeiten mit langfristiger Bedeutung
Gartner hebt zwei Fähigkeiten besonders hervor: Change Agility und Digital Dexterity.
Change Agility beschreibt die Fähigkeit, mit Veränderungen umzugehen. Digital Dexterity bedeutet, neue Technologien aufzunehmen und sinnvoll in die eigene Arbeit zu integrieren.
Gerade bei KI sind beide Fähigkeiten wichtig. Niemand weiß heute, welches Tool in zwei oder drei Jahren zum Standard gehören wird. Sicher ist aber, dass sich Arbeitsweisen weiter verändern werden.
Gartner zufolge sind Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen mit ausgeprägter Change Agility 1,6-mal häufiger High Performer im KI-Zeitalter.
Weiterbildung muss näher an die Praxis
Ein KI-Seminar kann laut Gartner ein guter Einstieg sein. Danach sollte das Lernen aber möglichst nah an den tatsächlichen Aufgaben weitergehen. Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen können konkrete Anwendungsfälle ausprobieren, Erfahrungen austauschen und gemeinsam prüfen, wo KI tatsächlich einen Mehrwert bringt.
Auch bei der Erfolgsmessung lohnt sich ein anderer Blick. Gartner empfiehlt, nicht nur absolvierte Schulungen oder Zertifikate zu zählen. Entscheidend ist, ob die neu erworbenen Fähigkeiten im Arbeitsalltag tatsächlich etwas verändern – etwa durch kürzere Bearbeitungszeiten, mehr Output oder schnellere Prozesse. Auch KI-bezogene Compliance- und Ethikvorfälle können als Maßstab dienen.
Entscheidend ist am Ende also nicht, wie viele Mitarbeiter einen KI-Kurs besucht haben. Entscheidend ist, was sie danach mit der Technologie anfangen können.
Die Verantwortung für den Aufbau von KI-Kompetenzen liegt dabei nicht allein bei der Personalentwicklung. Führungskräfte müssen entscheiden, wo KI sinnvoll eingesetzt werden kann, welche Aufgaben weiterhin menschliche Expertise erfordern und welche Prozesse sich verändern sollten.
Gleichzeitig brauchen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen Raum, um neue Arbeitsweisen auszuprobieren und Erfahrungen zu sammeln.
Das World Economic Forum kommt zu einem ähnlichen Ergebnis: 77 Prozent der befragten Unternehmen planen, ihre Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen bis 2030 weiterzubilden oder umzuschulen, damit sie besser mit KI arbeiten können.
Nicht jedem KI-Trend hinterherlaufen
KI macht anspruchsvolle menschliche Arbeit nicht automatisch überflüssig. Routineaufgaben können automatisiert oder beschleunigt werden. Dafür wird es wichtiger, Ergebnisse einzuordnen, Entscheidungen zu treffen und Verantwortung zu übernehmen.
Unternehmen müssen deshalb nicht für jedes neue KI-Tool ein eigenes Kompetenzprofil entwickeln. Wichtiger ist, die eigene Arbeit regelmäßig zu betrachten: Wo verändert KI Abläufe? Welche Aufgaben lassen sich unterstützen oder automatisieren? Und welche Fähigkeiten brauchen Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, um auch mit der nächsten technologischen Veränderung umgehen zu können?
Technisches Wissen bleibt dabei ein wichtiger Baustein. Genauso wichtig ist die Fähigkeit, Neues zu lernen und neue Technologien sinnvoll in die eigene Arbeit einzubauen.