Der Markt für KI-Schulungen wächst derzeit rasant. Viele Angebote folgen dabei einem ähnlichen Muster: standardisierte Videokurse, allgemeine Einführungen in generative KI und einheitliche Schulungsmodelle für sämtliche Mitarbeitenden eines Unternehmens. Auf den ersten Blick wirkt dieser Ansatz effizient und leicht skalierbar. In der Praxis zeigt sich jedoch zunehmend, dass pauschale „One-Size-Fits-All“-Schulungen den tatsächlichen Anforderungen moderner AI Governance häufig nicht gerecht werden.

Der Grund dafür liegt vor allem darin, dass KI-Nutzung innerhalb von Unternehmen keineswegs einheitlich erfolgt. Unterschiedliche Abteilungen, Rollen und Geschäftsbereiche erzeugen völlig unterschiedliche Risikoprofile. Während einzelne Mitarbeitende KI möglicherweise lediglich zur Formulierung einfacher Texte verwenden, arbeiten andere Bereiche bereits mit sensiblen Daten, automatisierten Entscheidungsprozessen oder extern wirksamen Inhalten. Entsprechend unterschiedlich sind auch die Anforderungen an Schulung, Kontrolle und Governance.

Hinzu kommen erhebliche Branchenunterschiede. Die Risiken im Gesundheitswesen unterscheiden sich grundlegend von denen im Marketing, in der öffentlichen Verwaltung oder im Finanzsektor. Manche Unternehmen stehen zusätzlich unter strengen regulatorischen Anforderungen, während andere vor allem organisatorische oder reputationsbezogene Risiken adressieren müssen. Einheitliche Standardschulungen werden dieser Vielfalt häufig nicht gerecht.

Auch innerhalb eines Unternehmens bestehen meist unterschiedliche Verantwortungs- und Rollenmodelle. Führungskräfte benötigen andere Kenntnisse als operative Mitarbeitende, Compliance-Abteilungen andere als Kreativteams oder IT-Bereiche. Wer KI-Systeme strategisch einführt oder Freigaben erteilt, trägt andere Verantwortung als Personen, die KI lediglich unterstützend im Arbeitsalltag einsetzen. Dennoch behandeln viele Schulungskonzepte sämtliche Nutzergruppen nahezu identisch.

Darüber hinaus unterscheiden sich Unternehmen erheblich hinsichtlich ihres Governance-Reifegrades. Manche Organisationen verfügen bereits über strukturierte Policies, interne Kontrollmechanismen und dokumentierte Prozesse. Andere befinden sich noch in einer frühen Orientierungsphase. Standardisierte Schulungspakete berücksichtigen diese Unterschiede häufig kaum.

Gerade dadurch entsteht ein zentrales Problem: Schulungen vermitteln zwar allgemeines Wissen über KI, bleiben jedoch oft zu weit entfernt von den tatsächlichen organisatorischen Herausforderungen der jeweiligen Unternehmen. Die Folge ist nicht selten eine Governance-Lücke zwischen theoretischer Sensibilisierung und praktischer Steuerungsfähigkeit.

Wirksame AI Governance erfordert deshalb zunehmend individualisierte und risikobasierte Ansätze. Entscheidend ist nicht allein, dass über KI gesprochen wird, sondern ob Schulungs- und Governance-Strukturen zur konkreten Nutzungssituation der Organisation passen.

Unternehmen benötigen daher zunehmend Lösungen, die:

• unterschiedliche Risikoprofile berücksichtigen,
• rollenbezogene Verantwortlichkeiten abbilden,
• organisatorische Prozesse einbeziehen,
• und Governance-Strukturen praktisch unterstützen.

Denn je stärker KI-Systeme in operative Abläufe integriert werden, desto deutlicher zeigt sich:
AI Literacy lässt sich langfristig nicht sinnvoll nach dem Gießkannenprinzip organisieren.