Mit Inkrafttreten des EU AI Act rückt insbesondere Art. 4 zunehmend in den Fokus vieler Unternehmen. Die Vorschrift verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, sicherzustellen, dass Personen, die mit KI arbeiten, über ein angemessenes Maß an AI Literacy verfügen.

In der Praxis wird dies derzeit jedoch häufig auf eine vereinfachte Formel reduziert:
„Mitarbeitende müssen eine KI-Schulung machen.“

Tatsächlich greift diese Sichtweise deutlich zu kurz.

Denn Art. 4 betrifft nicht nur Wissensvermittlung, sondern mittelbar auch die organisatorische Fähigkeit eines Unternehmens, KI-Nutzung kontrolliert und verantwortungsvoll zu steuern.

AI Literacy ist mehr als Grundlagenwissen

Viele aktuelle Schulungsangebote konzentrieren sich auf allgemeine Einführungen:

• Was ist generative KI?
• Wie funktionieren Prompts?
• Welche Risiken gibt es?
• Welche Tools existieren?

Solche Inhalte können sinnvoll sein, reichen jedoch allein häufig nicht aus.

Denn der EU AI Act verlangt kein abstraktes Technikinteresse, sondern angemessene Kompetenz im jeweiligen Nutzungskontext. Entscheidend ist daher:

• welche Systeme eingesetzt werden,
• welche Risiken bestehen,
• welche Rollen Mitarbeitende innehaben,
• und welche Auswirkungen die KI-Nutzung innerhalb der Organisation entfalten kann.

AI Literacy entwickelt sich damit zunehmend zu einer risikobasierten Organisationsfrage.

Unternehmen benötigen organisatorische Maßnahmen

Gerade größere Organisationen stehen vor der Herausforderung, KI-Nutzung nicht nur individuell, sondern strukturell zu steuern.

Dazu gehören unter anderem:

• interne AI Usage Policies,
• klare Zuständigkeiten,
• Freigabestrukturen,
• dokumentierte Schulungsmaßnahmen,
• sowie nachvollziehbare Governance-Prozesse.

Die eigentliche Herausforderung besteht daher nicht allein darin, Wissen zu vermitteln, sondern organisatorische Steuerungsfähigkeit aufzubauen.

Denn zwischen:

• „Mitarbeitende wurden informiert“
  und
• „Die Organisation beherrscht ihre KI-Nutzung“

besteht weiterhin ein erheblicher Unterschied.

Risikobasierte Schulungsansätze werden wichtiger

Nicht jede KI-Nutzung erzeugt dieselben Risiken. Genau deshalb dürften pauschale „One-Size-Fits-All“-Schulungen langfristig an Grenzen stoßen.

Während einzelne Mitarbeitende möglicherweise lediglich einfache Textassistenzsysteme verwenden, arbeiten andere Bereiche bereits mit:

• sensiblen Daten,
• automatisierten Entscheidungsprozessen,
• kundenbezogenen Anwendungen,
• oder KI-gestützten Bewertungssystemen.

Die Anforderungen an AI Literacy unterscheiden sich daher je nach:

• Rolle,
• Verantwortungsbereich,
• Risikoprofil,
• und konkretem Einsatzszenario.

Unternehmen benötigen deshalb zunehmend differenzierte und organisationsbezogene Schulungsstrukturen.

Praktische Umsetzung wird zum entscheidenden Faktor

Viele Unternehmen befinden sich derzeit noch in einer frühen Umsetzungsphase. Gleichzeitig wächst jedoch der Druck, Governance-Strukturen nachvollziehbar aufzubauen.

Dabei dürfte künftig weniger entscheidend sein, ob einzelne Maßnahmen „perfekt“ sind, sondern vielmehr:

• ob organisatorische Prozesse existieren,
• ob Verantwortlichkeiten definiert wurden,
• ob Risiken berücksichtigt werden,
• und ob AI Literacy tatsächlich operationalisiert wird.

Genau hier beginnt der Übergang von reiner Sensibilisierung hin zu belastbarer AI Governance.

Fazit

Art. 4 EU AI Act wird häufig auf einfache Schulungspflichten reduziert. Tatsächlich geht die praktische Bedeutung jedoch deutlich weiter.

Unternehmen benötigen zunehmend:

• strukturierte Schulungsansätze,
• organisatorische Governance-Maßnahmen,
• risikobasierte Prozesse,
• nachvollziehbare Dokumentation,
• und klare Verantwortlichkeiten.

Denn AI Literacy ist nicht nur eine Frage des Wissens — sondern zunehmend auch eine Frage organisatorischer Steuerungsfähigkeit.