KI-Kompetenz ist mehr als ChatGPT kennen — was Studien wirklich sagen
Wer einen KI-Kurs macht, denkt oft an Tools und Prompts. Zwei aktuelle Studien zeigen: das reicht nicht. Was wirklich fehlt — und was das für deine Kurswahl bedeutet.
KI-Kompetenz ist mehr als ChatGPT kennen — was Studien wirklich sagen
Die meisten KI-Kurse zeigen dir wie du Prompts schreibst, Texte generierst und KI-Tools in deinen Alltag integrierst. Das ist sinnvoll und wichtig. Aber zwei aktuelle Studien — eine von der DHBW Karlsruhe, eine vom Stifterverband und McKinsey — zeigen ein differenzierteres Bild davon, was KI-Kompetenz wirklich bedeutet. Und was in vielen Kursen noch fehlt.
Die überraschende Zahl: 79 Prozent
Der Stifterverband hat Anfang 2025 zusammen mit McKinsey über 1.000 Führungskräfte aus deutschen Unternehmen befragt. Das Ergebnis ist ernüchternd: 79 Prozent gaben an, dass ihren Mitarbeitenden grundlegende KI-Kompetenzen fehlen. Und 86 Prozent sagten, ihr Unternehmen schöpft das Potenzial von KI kaum aus.
Das klingt nach einem Argument für mehr KI-Kurse — und das ist es auch. Aber was genau fehlt, ist interessanter als die bloße Zahl.
Laut der Studie liegt der größte Nachholbedarf bei praktischen Anwendungskompetenzen: Prompting, datenbasiertes Arbeiten, konkrete Tool-Nutzung. Das ist das, was die meisten Kurse bereits abdecken. Bei ethischer Bewertung und kritischer Einordnung von KI hingegen sehen nur etwa 20 Prozent der Führungskräfte Defizite — diese Kompetenz ist also viel weiter verbreitet als man denkt.
Was bedeutet das? Die Lücke ist weniger bei “weiß wie KI funktioniert” als bei “kann KI tatsächlich im Berufsalltag einsetzen”. Das ändert die Frage bei der Kurswahl: nicht “erklärt mir der Kurs was KI ist?” sondern “zeigt mir der Kurs wie ich KI morgen früh konkret nutze?”
Das AIComp-Modell: 12 Kompetenzfelder statt nur Tools
Parallel dazu hat die NextEducation Research Group an der DHBW Karlsruhe unter Prof. Dr. Ulf-Daniel Ehlers ein wissenschaftliches KI-Kompetenzmodell entwickelt — das sogenannte AIComp-Modell. Es basiert auf einer Befragung von über 1.600 Berufstätigen in Baden-Württemberg aus dem Jahr 2023 und ist als größte deutsche Studie zu KI-bezogenen Future Skills im Open Access verfügbar.
Das Modell unterscheidet drei Bereiche mit insgesamt zwölf Kompetenzfeldern:
Bereich 1 — Arbeiten und Tätigkeit (die “harten” Kompetenzen):
- KI-Tools aktiv einsetzen und umsetzen
- KI-Systeme konzeptionell gestalten
- KI kreativ zur Problemlösung nutzen
- KI-Systeme kritisch bewerten
Bereich 2 — Persönliche Entwicklung (die “mittleren” Kompetenzen):
- Eigenverantwortlich Entscheidungen mit KI treffen
- Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten im Umgang mit KI (Selbstwirksamkeit)
- KI-Outputs und -Empfehlungen kritisch hinterfragen
- KI gezielt und selbstbestimmt steuern
- Souverän und nicht KI-gesteuert handeln
Bereich 3 — Soziales Umfeld (die “weichen” Kompetenzen):
- Ethisches Bewusstsein für KI-Entscheidungen
- In KI-Projekten mit anderen zusammenarbeiten
- Über KI-Themen klar kommunizieren
Was auf den ersten Blick wie eine akademische Taxonomie wirkt, hat einen praktischen Kern: Die meisten Kurse — egal ob kostenlos oder teuer — fokussieren fast ausschließlich auf Bereich 1. Die anderen acht Felder bleiben weitgehend unbehandelt.
Was das für dich im Alltag bedeutet
Ich merke das selbst. Ich nutze KI täglich — für Texte, Recherche, Strukturierung von Ideen, Auswertungen. Die Tool-Kompetenz hat sich bei mir durch simples Ausprobieren entwickelt. Was länger gedauert hat: ein Gespür dafür zu entwickeln wann ich KI-Outputs wirklich vertrauen kann und wann nicht. Und wann ich bewusst entscheide, eine Aufgabe lieber ohne KI zu erledigen.
Das ist kein Prompting-Problem. Das ist Urteilsvermögen — und das lernt man nicht durch einen 10-Stunden-Kurs.
Trotzdem ist das kein Argument gegen Kurse. Es ist ein Argument dafür, die richtigen Erwartungen zu haben.
Was gute Kurse abdecken — und was nicht
Wenn du einen KI-Kurs machst, kannst du realistischerweise folgendes erwarten:
Was gut abgedeckt wird:
- Konkrete Tools kennenlernen (ChatGPT, Gemini, Copilot)
- Prompting-Techniken
- KI im Berufsalltag anwenden
- Grundverständnis wie KI funktioniert
Was in den meisten Kursen fehlt oder nur am Rande vorkommt:
- Kritische Einordnung wann KI-Outputs verlässlich sind
- Umgang mit Datenschutz und Compliance in konkreten Situationen
- Die Frage wann man KI bewusst nicht einsetzt
- Kommunikation über KI-Themen im Team oder gegenüber Führungskräften
Das ist keine Kritik an den Anbietern — die bauen Kurse für das was der Markt nachfragt. Und der Markt fragt nach Prompting-Skills, nicht nach Selbstwirksamkeit.
Was der EU AI Act dazu sagt
Seit Februar 2025 gilt Artikel 4 des EU AI Acts: Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, sind verpflichtet sicherzustellen, dass ihre Mitarbeitenden ein “ausreichendes Maß an KI-Kompetenz” haben. Was das konkret bedeutet, ist noch nicht vollständig definiert — aber es geht ausdrücklich nicht nur um Tool-Nutzung. Kritische Einordnung und verantwortungsvoller Umgang sind explizit gemeint.
Praktisch heißt das: Wenn du oder dein Unternehmen KI einsetzt, ist eine Dokumentation dieser Kompetenz zunehmend relevant. Kurse mit Zertifikat — vor allem AZAV-zertifizierte — können dabei helfen diese Anforderung nachzuweisen.
Welche Kurse gehen über Tool-Training hinaus
Ehrlich gesagt: die meisten Kurse decken das Tool-Training gut ab. Tiefere Kompetenzen wie kritisches Denken, Selbstwirksamkeit oder ethisches Urteilsvermögen werden selten explizit als Lernziel formuliert.
Ausnahmen gibt es — sie sind aber eher bei längeren, intensiveren Programmen zu finden:
- Fraunhofer KI-Manager: Legt explizit Wert auf strategische Einordnung und Governance — nicht nur Anwendung
- neue fische AI Engineering Bootcamp: Intensives Programm mit Fokus auf echtes Verständnis, nicht nur Tool-Bedienung
- SkillSprinters und WBS: Decken im 4-monatigen Kurs mehr ab als reine Anwendung — u.a. Datenschutz und ethische Fragen
Kurze Kurse wie Google AI Essentials oder Udemy sind dagegen bewusst auf schnelle Anwendbarkeit ausgelegt — das ist ihr Stärke und ihre Grenze zugleich.
Fazit: Kurse als Einstieg, nicht als Endpunkt
Die Studien zeigen: Der größte Bedarf liegt bei praktischer Anwendungskompetenz — und da helfen Kurse wirklich. Wer noch nie ernsthaft mit KI-Tools gearbeitet hat, profitiert enorm von einem strukturierten Einstieg.
Aber KI-Kompetenz vollständig entwickeln lässt sich nicht in einem Kurs. Kritisches Urteilsvermögen, Selbstwirksamkeit, ethisches Bewusstsein — das kommt durch Erfahrung, durch Ausprobieren, durch Fehler.
Ein guter Kurs ist der Anfang. Was danach kommt, liegt bei dir.
Wenn du noch nicht weißt womit du anfangen sollst, schau gerne auf unserer Vergleichsseite vorbei — dort siehst du auf einen Blick welche Kurse für verschiedene Ziele geeignet sind.
Quellen:
- Ehlers, U.-D., Lindner, M., & Rauch, E. (2023/2024): AIComp — KI-Kompetenzstudie, DHBW Karlsruhe / NextEducation Research Group. Open Access: ai-comp.org und next-education.org
- Stifterverband / McKinsey (Januar 2025): KI-Kompetenzen in deutschen Unternehmen. stifterverband.org
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