Ich spreche oft mit Personalverantwortlichen, die mir ihre Anforderungen an KI-Schulungsprogramme erklären. Kurse zu ChatGPT, Workshops zu Prompts, Sessions zur Nutzung generativer KI-Tools. Und ich bin immer ein wenig zwiegespalten: einerseits halte ich das für absolut richtig und notwendig, andererseits habe ich das Gefühl, dass nur ein kleiner Teil eines viel größeren Bildes betrachtet wird.
Upskilling — die gezielte Aktualisierung der Kompetenzen — ist grundlegend. Das gehört klar gesagt. Das World Economic Forum schätzt, dass 44 % der Beschäftigten bis 2027 neue Kompetenzen erwerben müssen. Das ist keine ferne Möglichkeit, sondern eine konkrete Notwendigkeit. Wer sich heute nicht weiterbildet, läuft Gefahr, morgen mit veraltetem Wissen dazustehen.
Was mich aber beunruhigt, ist, wenn wir dort stehen bleiben. Wenn wir glauben, es genüge, Menschen den Umgang mit KI-Tools beizubringen, und das Spiel sei gewonnen. Dann lösen wir nur den oberflächlichen Teil des Problems, den sichtbaren, unmittelbaren — während darunter ein strukturelles Beben liegt, das ein viel tieferes Umdenken verlangt.
Die Schulung, die wirklich nützt
Nicht jede Form von Upskilling ist gleich. Es ist ein riesiger Unterschied, jemandem den Umgang mit einem konkreten Tool beizubringen oder ihm zu helfen, ein tiefes Verständnis dafür zu entwickeln, wie KI sein Tätigkeitsfeld verändert.
Die erste Form — die technische, operative — ist wichtig, hat aber einen eingebauten Mangel: sie altert schnell. Tools wechseln, Oberflächen entwickeln sich weiter, was heute Stand der Technik ist, kann in sechs Monaten überholt sein. Sie bleibt nötig, weil Menschen Sicherheit im Umgang mit den Werkzeugen brauchen, die sie täglich nutzen. Aber wer hier stehen bleibt, baut auf wackligen Fundamenten.
Die zweite Form — die strategische, kritische — hält viel länger. Es geht darum, zu erkennen, wann KI eingesetzt wird und wann nicht, ihre Resultate kritisch zu interpretieren, in Outputs versteckte Verzerrungen zu identifizieren, KI kreativ in den eigenen Arbeitsfluss zu integrieren. Das sind Kompetenzen, die nicht beim nächsten Software-Update veralten.
Und dann die Soft Skills, die transversalen Kompetenzen, die paradoxerweise umso wichtiger werden, je weiter die Technik voranschreitet. Kritisches Denken, Kreativität, emotionale Intelligenz, Kollaborationsfähigkeit, das Vermitteln komplexer Ideen. McKinsey hat 56 Soft Skills für die Zukunft der Arbeit als wesentlich identifiziert. Kein Zufall: das sind genau die Felder, in denen Menschen einen klaren Vorsprung gegenüber Maschinen behalten.
Das systemische Problem, das Upskilling nicht löst
Aber selbst wenn die Schulung gut gemacht ist — gezielt, strategisch, ausgewogen zwischen Hard und Soft Skills — bleibt eine grundsätzliche Grenze: Upskilling arbeitet an Einzelnen, das Problem aber ist systemisch.
Ich habe Organisationen gesehen, die erhebliche Mittel in exzellente Schulungsprogramme investieren, um danach kompetente Menschen zu haben, die genau wie zuvor weiterarbeiten. Warum? Weil sich die Prozesse nicht geändert haben. Die Hierarchien sind dieselben. Die Bewertungssysteme belohnen weiter dieselben Metriken wie immer.
Das ist, als brächte man jemandem das Fahren eines hochmodernen Elektroautos bei und schickte ihn dann auf Schotterwege, die für Pferdekutschen entworfen wurden. Die Kompetenz ist da, der Kontext lässt sie nicht zur Geltung kommen.
Das MIT hat Daten veröffentlicht, die uns zu denken geben sollten: 95 % der GenAI-Projekte in Unternehmen scheitern. Und das Problem ist selten die Technik oder fehlende technische Kompetenz. Das Problem ist, dass wir KI in Strukturen pressen, die für eine andere Epoche gedacht waren.
Upskilling mit tiefer Transformation begleiten
Was wirklich nötig ist, ist ein zweistufiger Ansatz. Einerseits, ja, kontinuierliche, gezielte Schulung. Andererseits — und das ist das Stück, das fast immer fehlt — eine radikale Neugestaltung der Arbeit.
Es genügt nicht, den Menschen den Umgang mit KI beizubringen. Man muss ihre Rollen vollständig neu denken und sich fragen: welche Tätigkeiten lassen sich an KI delegieren? Welche verlangen menschliche Intuition, Kreativität, ethisches Urteil, Beziehungskompetenz? Und vor allem: wie befreien wir Menschen von Aufgaben, die KI besser erledigt, um sie auf das zu konzentrieren, was nur Menschen können?
Beispiel: eine Analystin nimmt an einem hervorragenden Upskilling-Kurs zur KI-gestützten Datenanalyse teil. Sie kommt mit neuen Kompetenzen ins Büro zurück. Wenn aber ihre Rolle exakt wie zuvor definiert bleibt — gleiche Last, gleiche Deadlines, gleiche Erwartungen — was ändert sich wirklich?
Stellen wir uns stattdessen vor, die Organisation denkt die Rolle komplett neu: die KI verarbeitet Daten, identifiziert Muster, erzeugt vorläufige Berichte; die menschliche Analystin konzentriert sich darauf, diese Muster im konkreten Kontext der Organisation zu interpretieren, Fragen zu stellen, die die Maschine nicht stellen kann, anscheinend unverbundene Informationen zu verknüpfen, Entscheidungen zu treffen, die ein tiefes Verständnis des Geschäfts erfordern.
Das ist nicht bloß Schulung. Das ist eine Neudefinition der Arbeit selbst.
Räume für menschliche Kreativität schaffen
Und hier sind wir am für mich zentralen Punkt. Diese gesamte Verwandlung — Upskilling, Prozessneugestaltung, KI-Integration — sollte ein Endziel haben: das kreative Potenzial der Menschen freizulegen.
Heute verbringen die meisten Beschäftigten ihre Tage in operativen Aufgaben, sinnlosen Meetings, endlosen Mails, Berichten, die niemand lesen wird. Nur 29 % fühlen sich ermutigt, kreativ zu denken oder neue Wege zu finden. Der Rest? Ausführen, antworten, das Dringende verwalten, ohne je Zeit für das Wichtige zu haben.
KI könnte — und ich gebrauche den Konjunktiv mit Bedacht — die Gelegenheit sein, das zu ändern. Aber nur, wenn wir die technische Schulung mit einer tiefen kulturellen Transformation begleiten. Nur, wenn wir bewusst entscheiden, Automatisierung nicht zu nutzen, um die gleichen Dinge mit weniger Menschen zu tun, sondern um andere, bessere Dinge zu tun, mit Menschen, die freier denken können.
Das heißt: Räume schaffen — physische, zeitliche, mentale —, in denen Kreativität tatsächlich entstehen kann. Bewertungssysteme ändern, damit sie Innovation und nicht nur Ausführung belohnen. Menschen die Erlaubnis geben, zu experimentieren, Fehler zu machen, ohne festes Ziel zu erkunden.
Prozesse neu denken, nicht flicken
Die Wahrheit ist: Schulung allein, wie exzellent auch immer, kann ineffiziente Prozesse nicht ausgleichen. Es ist, als würde man einen Elektromotor in eine Pferdekutsche einbauen und erwarten, dass daraus ein modernes Auto wird.
Es braucht den Mut zu echtem Business Process Reengineering. Keine Randjustierungen, sondern radikale Neugestaltung. Und wir haben heute Werkzeuge — die KI selbst —, die Prozesse analysieren, Ineffizienzen erkennen, Neugestaltungen vorschlagen und sich in Echtzeit anpassen können.
Das verlangt aber, etablierte Hierarchien, traditionelle Rollen, jahrzehntealte Arbeitsweisen infrage zu stellen. Es verlangt zu akzeptieren, dass jene Aufgabe, die drei Vollzeitkräfte band, vielleicht von einem intelligenten System übernommen wird, und dass diese drei Personen etwas weit Interessanteres und Wertvolleres für die Organisation tun können.
Manche Unternehmen gehen diesen Weg bereits. Sie haben hybride Teams gebildet, in denen Menschen und KI wirklich zusammenarbeiten — nicht als Nutzer und Werkzeug, sondern als Partner mit komplementären Kompetenzen. Sie haben ganze Workflows von Grund auf neu entworfen und gefragt: wenn wir diesen Prozess heute bauen müssten, im Wissen, was KI kann, wie würden wir ihn bauen?
Das Risiko der Oberflächlichkeit
Es gibt ein großes Risiko, das mich umtreibt, wenn ich über diese Themen rede. Das Risiko, Upskilling als Allheilmittel zu behandeln, als reichten ein paar Kurse, um das Problem zu lösen.
Ich habe zu viele Unternehmen mit großem Trara KI-Initiativen starten sehen, zweitägige Workshops zu digitaler Bildung organisieren, teure Lizenzen einkaufen… und sechs Monate später war alles wie vorher. Die Menschen arbeiten weiter genau wie zuvor, vielleicht mit ein paar zusätzlichen Tools, die sie kaum benutzen, weil niemand die Prozesse neu gedacht hat, niemand ihnen erlaubt hat, anders zu arbeiten, niemand die nutzlosen Aufgaben von ihrem Schreibtisch genommen hat, die sie überfluten.
Das ist der Unterschied zwischen einem Schulungsprojekt und einer systemischen Transformation. Das erste hat einen Anfang und ein Ende, produziert ein Zertifikat, lässt sich in Kursstunden messen. Die zweite ist kontinuierlich, berührt die Organisationskultur, verändert, wie Entscheidungen getroffen werden, verlangt von der Führung, sich selbst infrage zu stellen.
Eine integrierte Vision
Was ich vorschlage, und was in den reifsten Organisationen funktioniert, ist ein integrierter Ansatz mit drei Säulen:
Gezieltes, kontinuierliches Upskilling: keine Einzelkurse, sondern strukturierte Pfade, die technische Kompetenzen und Soft Skills ausbalancieren, sich mit der Technik weiterentwickeln und auf reale Bedürfnisse der Menschen zugeschnitten sind. Eine Schulung, die nicht beim Tool-Lernen stehen bleibt, sondern kritisches Denken, Urteilsvermögen, Kreativität im Umgang mit Technik entwickelt.
Prozessneugestaltung: radikale Analyse, wie wir arbeiten, mit dem Mut, gefestigte Annahmen infrage zu stellen. KI nicht zum Automatisieren ineffizienter Prozesse einsetzen, sondern um völlig neue Wege der Wertschöpfung zu denken. Menschen in diese Neugestaltung einbeziehen, weil sie die tägliche Arbeit wirklich kennen.
Kulturelle Transformation: ein Umfeld schaffen, in dem kontinuierliches Lernen zählt, Experimente ermutigt werden und Erfolgsmetriken Innovation belohnen, nicht nur Ausführung. Menschen sollen Zeit und Raum haben, zu denken, zu schaffen, neue Lösungen zu erdenken.
Hin zu einem neuen Gleichgewicht
Im Grunde stehen wir, glaube ich, vor einer grundlegenden Wahl. Wir können Upskilling als Werkzeug nutzen, um Menschen zu helfen, sich an eine Zukunft anzupassen, die sie erdrückt — und permanent Technologien hinterherzulaufen, die schneller fortschreiten, als sie lernen können. Oder wir nutzen es als Teil einer breiteren Transformation, in der das Lernen der Menschen Hand in Hand geht mit dem Neuzuschnitt ihrer Arbeit und der Schaffung von Räumen, in denen sie ihr menschliches Potenzial wirklich entfalten können.
Der zweite Weg ist schwieriger. Er verlangt Investitionen nicht nur in Kurse, sondern in Organisationskultur. Er verlangt Zeit, strategische Geduld, mutige Führung. Aber er ist auch der einzige sinnvolle Weg, wenn wir das Potenzial dieser technologischen Revolution nutzen wollen, ohne zu verlieren, was uns menschlich macht.
Upskilling funktioniert, wenn es gut gemacht ist — gezielt, kontinuierlich, ausbalanciert zwischen Hard und Soft Skills. Aber es funktioniert wirklich nur, wenn es von einer tieferen Transformation begleitet wird: jener der Prozesse, der Kultur, der Art, wie wir Arbeit im KI-Zeitalter überhaupt denken.
Vielleicht ist genau das, was wir in unseren Schulungsprogrammen zuerst lehren sollten: nicht, wie man KI nutzt, sondern wie wir gemeinsam — Menschen, Technik, Organisation — die Zukunft der Arbeit neu denken. Eine Zukunft, in der Technik den menschlichen Einfallsreichtum verstärkt, statt ihn zu ersetzen, in der Automatisierung Zeit für Kreativität freisetzt, statt nur Angst zu erzeugen, in der Menschen sich endlich auf das konzentrieren können, was sie am besten können: sich vorstellen, schaffen, Innovation, echte Beziehungen aufbauen.
Denn am Ende wird der Erfolg im KI-Zeitalter nicht daran gemessen, wie gut wir die Werkzeuge nutzen. Er wird an unserer Fähigkeit gemessen, Organisationen zu bauen, in denen kontinuierliches Lernen, Prozessneugestaltung und die Wertschätzung menschlicher Kreativität zusammenwirken, um etwas zu schaffen, was keiner der drei Bereiche allein erschaffen könnte.
Was du mitnimmst
Menschen auf KI zu schulen, ohne neu zu denken, was man von ihnen erwartet, produziert hundert Kollegen, die schneller mittelmäßigen Output liefern.
Der eigentliche Hebel ist nicht das Tool, sondern die Frage: welche Tätigkeiten nehme ich dem Menschen ab, damit er sich auf Urteil, Intuition, Beziehung konzentriert — Felder, in denen die Maschine nicht konkurriert.
Den Bereich, in dem das Handwerk zählt, muss man schützen, den Rest automatisieren: wirksames Upskilling begleitet die Neugestaltung der Prozesse, ersetzt sie nicht.
Fragen & Antworten
Warum reicht Upskilling allein im KI-Zeitalter nicht aus?
Weil Schulungen den Umgang mit einem Tool lehren, KI aber die Art zu arbeiten verändert, nicht nur die Tools. Sie können hundert Menschen auf ChatGPT schulen und enden bei hundert Menschen, die mittelmäßigen KI-Output schneller produzieren. Upskilling ist Ausgangspunkt, nicht Endpunkt. Es braucht zusätzlich einen Wandel von Prozessen, Anreizen und einer Kultur des kritischen Urteilens.
Was fehlt typischen Upskilling-Programmen in Unternehmen?
Der operative Kontext. Acht-Stunden-Kurse zu Prompting, Agenten, Modellen — losgelöst von der echten Arbeit — produzieren theoretische Kompetenz, die in zwei Wochen verfliegt. Es braucht eingebettete Schulung: Training an realen Fällen des Unternehmens, mit Wirkungsmetriken, im Zeitverlauf wiederholt. Das ist kein HR-Training mehr — das ist Continuous Learning mit der Strenge der Produktentwicklung.
Wer sollte die KI-Kompetenz im Unternehmen anführen?
Nicht der CTO, nicht die Personalleitung. Es muss eine verteilte, koordinierte, aber nicht zentralisierte Verantwortung sein. Das wirksamste Modell, das ich gesehen habe: ein kleiner, funktionsübergreifender Kern (3 bis 5 Personen aus verschiedenen Bereichen) mit explizitem Mandat, zu experimentieren, zu dokumentieren, zu verbreiten. Kein Chief AI Officer — eine horizontale Lerninfrastruktur.
Was unterscheidet wirksames Upskilling von symbolischem?
Drei Indikatoren: (1) die geschulten Personen ändern, wie sie arbeiten, nicht nur welche Tools sie öffnen; (2) Geschäftsergebnisse sind nachverfolgbar — nicht nur „Anzahl durchgeführter Kurse“, sondern messbare Outcomes; (3) die Schulung reproduziert sich selbst — wer lernt, schult andere. Fehlt einer dieser drei Punkte, ist das Programm Theater, keine Transformation.
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