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AI Literacy (KI-Kompetenz)

Fähigkeit, KI sicher, kritisch und produktiv im Job zu nutzen

AI Literacy (KI-Kompetenz) ist die Fähigkeit, Künstliche Intelligenz im Arbeitsalltag sicher, kritisch und produktiv zu nutzen. Dazu gehört, KI-Tools wie ChatGPT oder andere Generative KI (Generative AI) zielgerichtet einzusetzen, Ergebnisse zu bewerten, Risiken (z. B. Datenschutz, Bias, Halluzinationen) zu erkennen und KI in Prozesse zu integrieren, ohne Verantwortung und Kontrolle abzugeben.

Was bedeutet AI Literacy (KI-Kompetenz) konkret?

AI Literacy ist mehr als „Prompts schreiben“. Sie kombiniert Verständnis, Praxis und Verantwortungsbewusstsein. Im Job zeigt sich KI-Kompetenz daran, dass Mitarbeitende KI als Werkzeug nutzen – ähnlich wie Tabellenkalkulation oder Projektmanagement-Software – und dabei wissen, was KI kann, was sie nicht kann und wo besondere Vorsicht nötig ist.

Wie funktioniert KI-Kompetenz im Arbeitsalltag?

Praktisch lässt sich AI Literacy als wiederholbarer Workflow beschreiben:

  • 1) Ziel klären: Welche Aufgabe soll KI unterstützen (z. B. Zusammenfassen, Ideen, Analyse, Textentwurf, Automatisierung)?
  • 2) Kontext geben: Relevante Informationen strukturiert bereitstellen (z. B. Tonalität, Zielgruppe, Format, Beispiele). Hier helfen Methoden aus Prompt Engineering sowie klare Vorgaben über Rollen und Regeln (z. B. über einen System Prompt (Systemanweisung))
  • 3) Ergebnis prüfen: Faktencheck, Plausibilitätscheck, Quellenlage bewerten – besonders wegen Halluzinationen (Hallucinations).
  • 4) Risiken managen: Keine sensiblen Daten unkontrolliert eingeben; Anforderungen aus Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und internen Policies beachten.
  • 5) In Prozesse überführen: Wiederkehrende Aufgaben standardisieren (z. B. Vorlagen, Checklisten, Freigaben) und bei Bedarf mit Automatisierung (Automation)-Tools wie n8n verbinden.

Beispiele: Wofür braucht man AI Literacy?

  • Marketing & Vertrieb: Entwürfe für Landingpages, E-Mail-Sequenzen oder Angebotsargumentation – mit klaren Qualitätskriterien und Fact-Checking.
  • HR & Learning: Stellenanzeigen, Interviewleitfäden, Trainingspläne – unter Beachtung von Fairness und Diskriminierungsrisiken.
  • Operations & Backoffice: Zusammenfassungen, Protokolle, SOPs; Workflows automatisieren (z. B. Ticket-Klassifizierung, Reportings) via AI Agents (KI-Agenten) oder Function Calling / Tool Use.
  • Wissensarbeit: Unternehmenswissen nutzbar machen, z. B. über RAG (Retrieval-Augmented Generation) mit Vektordatenbank (Vector Database) und Embeddings, damit Antworten stärker auf internen Dokumenten basieren.

Warum ist AI Literacy wichtig?

KI kann Produktivität steigern, Qualität verbessern und neue Services ermöglichen – aber nur, wenn Menschen sie kompetent steuern. Ohne AI Literacy entstehen typische Probleme: falsche Entscheidungen durch ungeprüfte KI-Antworten, Datenabfluss, Compliance-Verstöße oder ineffiziente „Prompt-Spielerei“ ohne messbaren Nutzen. Mit KI-Kompetenz werden Ergebnisse reproduzierbar, Risiken kontrollierbar und der Einsatz skalierbar (z. B. über Standards, Leitplanken und AI Governance).

Welche Bausteine gehören zu AI Literacy?

  • Grundverständnis: Was ein Large Language Model (LLM) ist, warum Kontextfenster, Tokens und Trainingsdaten Grenzen setzen.
  • Prompt- und Workflow-Skills: Strukturierte Aufgabenstellung, Iteration, Prompt-Vorlagen, Qualitäts-Checklisten.
  • Kritisches Denken: Unsicherheiten erkennen, Gegenprüfen, geeignete Quellen- und Dokumentenbasis nutzen.
  • Sicherheit & Compliance: Datenschutz, Rechte, interne Regeln; Awareness für Angriffe wie Prompt Injection oder Jailbreak.
  • Messbarkeit: Erfolgskriterien definieren (Zeitersparnis, Fehlerquote, Conversion, SLA), ggf. Evaluationsmethoden nutzen.

Zusammengefasst: AI Literacy ist eine Schlüsselkompetenz, um KI nicht nur zu „benutzen“, sondern sie verantwortungsvoll in die eigene Arbeit zu integrieren – mit klaren Zielen, verlässlicher Qualität und kontrollierten Risiken.