Wie Unternehmen ihre Mitarbeiter im Bereich KI weiterbilden

12 Schritte zur Umschulung von Mitarbeitern in KI

Hier sind einige Schritte, die Unternehmen befolgen sollten, wenn sie Mitarbeiter in KI schulen.

1. Beginnen Sie mit einer Kompetenzprüfung

Es ist wichtig, sich einen aktuellen, umfassenden Überblick über die Fähigkeiten der Belegschaft zu verschaffen, einschließlich der bestehenden Fähigkeiten, kritischer Lücken und Rollenentwicklungen.

Dazu reicht eine HR-Tabelle nicht aus. Verwenden Sie strukturierte Kompetenztaxonomien und interne Leistungsdaten, um die aktuellen Kompetenzen über alle Funktionen hinweg abzubilden, und nutzen Sie Branchentrends und Prognosen zur Zukunft der Arbeit, um vorrangige Kompetenzbereiche zu identifizieren. Szenarioplanung und komplementäre Kompetenzen können dabei helfen, zu definieren, wie sich aktuelle Rollen verändern können.

Diese Bestandsaufnahme sollte alle zwei bis drei Jahre wiederholt werden, um sicherzustellen, dass sie weiterhin den sich entwickelnden Technologien und beruflichen Anforderungen entspricht.

2. Entwickeln Sie einen Qualifizierungsfahrplan

Sobald die Lücken klar sind, ist es ein guter nächster Schritt, zu definieren, wie das Unternehmen diese schließen will.

Ein einheitliches Schulungsprogramm für alle wird nicht funktionieren. Teilen Sie die Belegschaft nach dem Umgang mit KI, der Bereitschaft zu Veränderungen und der Art ihrer Aufgaben auf. Bieten Sie allen Mitarbeitern grundlegende KI-Kenntnisse in den Bereichen IT, Produkte, Marketing und Betrieb an.

3. Neugestaltung von Aufgaben und Aktualisierung von Stellenbeschreibungen

Die Einführung von KI führt zu neuen Verantwortlichkeiten und Berufsgruppen. Aufgaben wie KI-Risikomanager, KI-Governance-Leiter und KI-Auditor werden zunehmend notwendig, um ein ordnungsgemäßes Management von Ethik, Compliance und operativer Integrität sicherzustellen.

Gleichzeitig werden sich bestehende Rollen weiterentwickeln. Produktmanager und Marketingfachleute müssen sich mit KI auskennen, was eine Neufassung der Stellenbeschreibungen und die Erstellung von Plänen für diejenigen erforderlich macht, die neu definierte Rollen übernehmen möchten.

4. Verlernen, bevor man lernt

Viele Mitarbeiter müssen veraltete Methoden und Annahmen verlernen, bevor neue Praktiken Fuß fassen können.

KI-bezogene Lernprogramme können Mitarbeitern helfen, veraltete Fähigkeiten zu identifizieren, alte Verhaltensweisen in Frage zu stellen und Raum für andere Denkweisen zu schaffen.

5. Bieten Sie maßgeschneiderte und relevante Schulungen an

Um effektiv zu sein, müssen Schulungen problemorientiert, geschäftsorientiert und sofort anwendbar sein.

Um diese Ziele zu erreichen, muss das Lernen in den Arbeitsablauf integriert werden, einschließlich der Verwendung von szenariobasierten Modulen und Geschäftssimulationen, in denen KI-Konzepte anhand realer Herausforderungen getestet werden. Das Lernen sollte in verschiedenen Formaten erfolgen und sowohl gruppenbasiert als auch selbstbestimmt sein. Daten zur Nutzerinteraktion können Aufschluss darüber geben, wie Inhalte bei Bedarf geändert werden können.

6. Nutzen Sie KI-Plattformen, um das Lernen zu beschleunigen

KI kann das Lernen unterstützen und ist nicht nur Gegenstand des Lernens.

Lernplattformen mit KI-Fähigkeiten können die Bereitstellung von Inhalten personalisieren, Lernpfade empfehlen und den Lernfortschritt durch adaptive Tests bewerten, während virtuelle Tutoren und Chatbots On-Demand-Coaching ermöglichen.

7. Weiterbildung der Personalabteilung und Einbindung der Führungsetage

Die Personalabteilung muss sich zusammen mit dem Rest des Unternehmens wandeln.

Weiterbildungsverantwortliche sollten sich mit KI, Personalanalysen und digitaler Lerninfrastruktur auskennen, und Lernentwicklungsteams sollten in der Lage sein, Schulungsprogramme schnell einzuführen, zu iterieren und zu skalieren.

Darüber hinaus müssen die Mitglieder der Führungsetage über passives Sponsoring hinausgehen. Führungskräfte sollten an KI-Schulungen teilnehmen, ihre neuen Fähigkeiten öffentlich demonstrieren und sie mit der Leistungsbewertung und Beförderung von Mitarbeitern verknüpfen. Die Zustimmung der Führungskräfte bleibt eine der einflussreichsten Variablen für eine erfolgreiche Transformation der Belegschaft.

8. Fördern Sie Change-Management-Fähigkeiten

Wenn die Einführung von KI mit dem Wachstum der Mitarbeiter kollidiert, ist Widerstand unvermeidlich. Mitarbeiter könnten KI als Bedrohung für ihre berufliche Stabilität und ihren beruflichen Aufstieg betrachten.

Um dem entgegenzuwirken, ist ein Fokus auf Change-Management entscheidend. Die Verbesserung der Kommunikationsfähigkeiten von Führungskräften, die Schaffung sicherer Foren für Feedback und die Verknüpfung von Umschulungsmaßnahmen mit persönlichen Wachstumschancen können dabei unterstützen. Es ist entscheidend, Verhaltensänderungen mit der gleichen Strenge zu managen wie technologische Veränderungen.

9. Schaffen Sie eine Kultur, die Lernen wertschätzt

Viele Schulungsprogramme scheitern, weil Lernen als Aufgabe und nicht als zentraler Wert betrachtet wird. Oberflächliche Kenntnisse über KI-Tools treiben den Wandel nicht voran.

Unternehmen müssen Neugier, Reflexion und Experimentierfreudigkeit als Teil ihrer Kultur priorisieren, um echte Fähigkeiten aufzubauen. Sie müssen auch das Lernen öffentlich würdigen und den Wissensaustausch in Teamrituale einbetten. Unternehmen sollten strukturierte Lernpfade mit Hackathons, Ideenwettbewerben und Sprints kombinieren, bei denen Mitarbeiter neue KI-Fähigkeiten testen und anwenden können.

10. Denken Sie wie eine Universität

Jedes Unternehmen muss zu einer modernen Unternehmensakademie werden.

Unternehmen können Bildung nicht als etwas betrachten, das vor der Beschäftigung stattfindet. Das Lernen muss auf die Geschäftsanforderungen abgestimmt sein, und die Schulung muss in die Karriereplanung integriert werden.

11. Nutzen Sie mehrere Tools

Kein einzelner Anbieter oder keine einzelne Plattform kann alle Lernbedürfnisse erfüllen.

Unternehmen sollten interne Schulungen zu proprietären Tools und Prozessen mit Schulungen kombinieren, die von externen Partnern durchgeführt werden. Mitarbeiter sollten Zertifizierungen nach Industriestandards anstreben.

12. Schulen Sie Ihr Ökosystem, nicht nur Ihre Mitarbeiter

Die Reseller, Distributoren, Vertreter und Partner eines Unternehmens sind Erweiterungen der Marke. Da KI die Erwartungen der Kunden verändert, sollten Partner über die gleichen KI-Kenntnisse und -Fähigkeiten verfügen wie interne Teams, einschließlich Produktwissen, Plattformkenntnissen und der Fähigkeit, Kunden KI-gesteuerte Funktionen oder Erfahrungen zu erklären.

Die Vernachlässigung der Partnerschulung kann zu Inkonsistenzen und Verwirrung führen.

Zu fördernde KI-Fähigkeiten der Mitarbeiter

Unternehmen müssen jetzt handeln, solange die Einführung von KI noch ungleichmäßig ist und ihre Auswirkungen ungleich verteilt sind.

Im Folgenden sind einige der KI-Fähigkeiten aufgeführt, die es sich zu fördern lohnt, wobei die Fähigkeiten nach bestimmten Rollen aufgelistet sind.

Alle Mitarbeiter

Alle Mitarbeiter sollten über die folgenden Fähigkeiten verfügen:

• Datenkompetenz. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Daten zu interpretieren, zu validieren und effektiv bei KI-gestützten Entscheidungen anzuwenden.
• KI-Zusammenarbeit. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, effektiv mit KI zusammenzuarbeiten und zu verstehen, wann menschlicher Input erforderlich ist.
• Prompt Engineering. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Prompts für generative KI-Tools zu erstellen und zu testen.
• Anpassungsfähigkeit. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, sich bei Bedarf an die Weiterentwicklung von Technologien und Arbeitsabläufen anzupassen.
• KI-Governance und Ethik. Mitarbeiter sollten die ethischen und regulatorischen Grenzen der KI verstehen.

Technische Teams

Mitarbeiter in technischen Funktionen sollten über die folgenden Fähigkeiten verfügen:

• Schnelle Prototypenerstellung. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, KI-gestützte Tools oder Experimente schnell zu entwerfen und zu ändern.
• KI-Frameworks und -Tools. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Plattformen, Frameworks und Tools für die Modellentwicklung zu nutzen.
• Reduzierung von Halluzinationen. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Prompt Tuning und Nachbearbeitung anzuwenden, um sachliche Fehler zu minimieren.
• RAG-Designmuster. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Retrieval-Augmented Generation zu implementieren, damit Antworten auf zuverlässigen Echtzeitdaten basieren.
• Feinabstimmung der Large Language Models (LLM). Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Modelle durch überwachtes Lernen und Hyperparameter-Tuning an bestimmte Domänen anzupassen.
• Context Engineering. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, die Ausgabequalität von LLMs durch Speicherverwaltung, Eingabe von Grenzen und Anpassung von Kontextfenstern zu verbessern.
• Toolchaining. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, zusammengesetzte Workflows zu erstellen, indem sie verschiedene KI-Tools oder APIs nacheinander miteinander verbinden.
• KI-Agentenprotokolle. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, autonome Agenten mit kontrollierten Entscheidungsfähigkeiten zu entwerfen und zu verwalten.
• Optimierung der KI-Benutzeroberfläche. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Benutzeroberflächen zu entwickeln, die die KI-Funktionalität für Endbenutzer angemessen steuern und einschränken.
• Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von Modellen. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, zu verstehen und zu kommunizieren, wie KI-Modelle Entscheidungen treffen. Dieses Verständnis ist entscheidend für Vertrauen und Compliance.

Maschinelles Lernen und Engineering

Mitarbeiter im Bereich maschinelles Lernen und Engineering sollten über die folgenden Fähigkeiten verfügen:

• KI-Experimente und Sandboxes. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Sandbox-Umgebungen für sichere, begrenzte KI-Tests einzurichten und zu verwalten.
• LLM-Preismechanismen. Mitarbeiter sollten token-basierte Abrechnungen, Latenzkompromisse und Preisstrategien von Anbietern verstehen.
• LLM-Routing. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Anfragen anhand relevanter Faktoren wie Kosten, Latenz oder Anwendungsfall dem besten Modell zuzuordnen.
• KI-Kostenoptimierung. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, die Ausgaben für Rechenleistung und APIs durch Batching-, Routing- oder Modellauswahlstrategien zu reduzieren.
• KI-Tools und Standardisierung der Entwicklung. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Unternehmensrichtlinien und -standards für Tools, Prozesse, Open Source und Beschaffung zu erstellen.
• LLM-Bewertungen und Benchmarks. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, interne Benchmarks und standardisierte Tests durchzuführen, um die Modellleistung zu bewerten.
• KI-Reifegradmodelle und Feedbackschleifen. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Systeme zu entwickeln, die Nutzerfeedback einbeziehen, wodurch KI-Modelle im Laufe der Zeit verbessert werden können.
• KI-Dokumentation und Compliance. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, nachvollziehbare Aufzeichnungen über Modellentscheidungen, Trainingsdaten und Governance-Praktiken zu erstellen und zu pflegen.
• Data Engineering für KI-Bereitschaft. Mitarbeiter sollten in der Lage sein, Daten zu strukturieren, zu kennzeichnen und zu bereinigen, damit sie für KI-Anwendungen nutzbar sind.

Manager und Führungskräfte

Diese Führungskompetenzen entscheiden darüber, ob die Einführung von KI taktischer Natur bleibt oder zu einer Transformation führt.

• KI-Kompetenz für strategische Entscheidungen. Manager und Führungskräfte müssen verstehen, was KI leisten kann und was nicht, den Unterschied zwischen Automatisierung, Erweiterung und Transformation kennen und wissen, welche Fragen sie zu KI stellen müssen.
• Übersetzung von Geschäftspraktiken in KI. Manager und Führungskräfte müssen in der Lage sein, geschäftliche Herausforderungen mit KI-Fähigkeiten, einschließlich potenzieller KI-Anwendungsfälle, zu verknüpfen und über erwartete Ergebnisse zu kommunizieren.
• KI-Governance und Risikoüberwachung. Manager und Führungskräfte müssen in der Lage sein, Mitarbeiter in Bezug auf den verantwortungsvollen Umgang mit KI anzuleiten und wichtige Konzepte wie KI-Bias, Compliance und Reputationsrisiken zu verstehen.
• Änderungsmanagement im KI-Kontext. Manager und Führungskräfte müssen in der Lage sein, Widerstand gegen KI zu antizipieren und klar über die Technologie zu kommunizieren, da KI Arbeitsabläufe und Rollen neu definiert.
• Kritisches Denken über KI-Ergebnisse. Manager und Führungskräfte müssen wissen, wann sie KI vertrauen und wann sie KI-Empfehlungen hinterfragen sollten, einschließlich der Frage, wie sie deren Ergebnisse überprüfen können.
• Bewertung von KI-Tools und Anbietern. Manager und Führungskräfte müssen in der Lage sein, KI-Produkte zu bewerten und Fragen zu Datennutzung, Modellaktualisierungen, Sicherheit, Integrationsfähigkeiten und Gesamtbetriebskosten zu stellen.
• Teamförderung und Weiterqualifizierung. Manager und Führungskräfte müssen in der Lage sein, Qualifikationslücken zu identifizieren und Raum für Experimente und Kompetenzentwicklung zu schaffen.
• Gestaltung der Rollen von Mensch und KI. Manager und Führungskräfte müssen in der Lage sein, die Neugestaltung von Teamrollen zu leiten, einschließlich der Entscheidung, wann KI einen Mehrwert bieten kann und wann Menschen weiterhin einbezogen werden müssen.
• KI-Vorausschau und Szenarioplanung. Manager und Führungskräfte müssen in der Lage sein, KI-Tools bei der Erstellung langfristiger Pläne einzusetzen.

Personalverantwortliche

Die für Talentmanagement, Personalstrategie und Lernsoftware Verantwortlichen sollten über die folgenden Fähigkeiten verfügen:

• KI-Kompetenz für die Personalstrategie. Mitarbeiter in den Bereichen Personalwesen und Weiterbildung sollten die Möglichkeiten und Grenzen von KI verstehen, wenn sie diese für die Organisationsgestaltung, Talentplanung und Unternehmensstrategie einsetzen.
• Kompetenztaxonomie und Personal-Mapping. Mitarbeiter in den Bereichen Personalwesen und Weiterbildung sollten in der Lage sein, KI zum Aufbau und zur Pflege von Kompetenzrahmen zu nutzen und mithilfe von KI zukünftige Jobanforderungen zu ermitteln.
• Weiterbildungs- und Umschulungswege. Mitarbeiter in diesem Bereich sollten in der Lage sein, KI-Tools zu nutzen, um interne Mobilitäts- und Weiterbildungsstrategien zu entwerfen und Gemeinsamkeiten und Lücken zu identifizieren.
• Entwurf von Lernpfaden für KI-Kompetenzen. Mitarbeiter in den Bereichen Personalwesen und Weiterbildung sollten in der Lage sein, KI-Lernpfade zu kuratieren und zu strukturieren und das Lernen an die Geschäftsanforderungen anzupassen.
• Änderungsmanagement für die Einführung von KI. Mitarbeiter in den Bereichen Personalwesen und Weiterbildung sollten in der Lage sein, Strategien zu entwickeln, die die Mitarbeiter unterstützen, mit KI-bezogenen Veränderungen umzugehen, einschließlich der Erstellung von Kommunikationsmaterialien zu Veränderungen, Schulungen und Toolkits für Führungskräfte.
• KI-gestützte Personalisierung des Lernens. Mitarbeiter in diesen Bereichen sollten in der Lage sein, KI-Tools zu nutzen, um adaptive, rollenbezogene Lernerfahrungen in großem Maßstab zu schaffen.
• Verantwortungsvolle KI in Talentprozessen. Personal- und Weiterbildungsmitarbeiter sollten in der Lage sein, zu beurteilen, ob die KI-Tools, die das Unternehmen für die Bereiche Rekrutierung, Einstellung, Leistung, Lernen und Personalanalyse einsetzt, den Standards für Unvoreingenommenheit, Erklärbarkeit und Compliance entsprechen.
• Bewertung von KI-Lernanbietern und -Tools. Personal- und Weiterbildungsmitarbeiter sollten in der Lage sein, KI-gestützte Lernplattformen und Inhaltsanbieter hinsichtlich ihrer Anpassungsfähigkeit, Integration, Sicherheit und pädagogischen Wertigkeit zu bewerten.
• Datenkompetenz für People Analytics. Mitarbeiter in den Bereichen Personalwesen und Weiterbildung sollten in der Lage sein, Personaldaten zu verstehen und entsprechend zu handeln.
• Einsatz von KI-Tools in der Weiterbildung. Mitarbeiter in den Bereichen Personalwesen und Weiterbildung sollten in der Lage sein, KI zur Automatisierung der Inhaltserstellung, Kohortenverwaltung, Lernbewertung und Wissenskuration einzusetzen.