KI-Kompetenz: Regeln wirken, wenn Wissen existiert

Bereits in einem unserer früheren Beiträge über AI Fatigue wurde herausgearbeitet wie wichtig es ist, mit seinen Mitarbeitern nachhaltige KI-Richtlinien zu teilen. Darin kann festgelegt werden, welche KI-Tools für die tägliche Arbeit genutzt werden können oder welche Daten mit der KI geteilt werden dürfen und welche nicht.
KI-Richtlinien dokumentieren jedoch nicht, welche Antworten der KI richtig und plausibel sind.
Verantwortungsvolle KI-Nutzung beginnt deshalb nicht beim Regelwerk, sondern bei Menschen, die neben fachlicher Expertise die technische Kompetenz besitzen, KI zu verstehen und anzuwenden. (Vgl. Hayes/Downie/Gomstyn/Jonker, 2026)

Was bedeutet KI-Kompetenz?

KI-Kompetenz oder im Englischen bekannt als AI literacy, beschreibt mehr als nur effizientes Prompting. Es umfasst den sicheren, sachkundigen und verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz sowie deren Einordnung in Bezug auf Chancen und Grenzen. KI-Kompetenz verbindet somit das Verständnis und die Prüfung mit dem reflektierten Umgang von KI (vgl. Hayes/Downie/Gomstyn/Jonker, 2026):

• Verständnis, wofür ein System geeignet ist
• Kritisches Prüfen von Ergebnissen (vgl. Human-in-the-Loop)
• Beachtung von Datenschutz, Vertraulichkeit und Zugriffserlaubnis

Zwischen KI-Anwendung und KI-Verständnis in der Versicherungswirtschaft

Laut einem EIOPA-Bericht aus 2026 nutzten fast zwei Drittel der Versicherungsunternehmen bereits aktiv künstliche Intelligenz. Gleichzeitig wurde im Rahmen des Berichts benannt, dass neben Datenschutz-, Sicherheitsbedenken und gesetzlichen Regularien auch qualifiziertes Personal eine der größten Herausforderungen bei der Einführung von KI-Systemen darstellt. Die Ergebnisse unterstreichen die Dringlichkeit der Förderung von KI-Kompetenz in Unternehmen aus der Versicherungsbranche. (Vgl. EIOPA, 2026)

Dabei muss man jedoch eindeutig unterscheiden: Mehr Wissen über KI führt nicht automatisch auch zu größerer Offenheit gegenüber KI (Lesen Sie auch unseren Artikel über AI Fatigue!). (Vgl. Longoni/Appel/Tully, 2025)

KI-Kompetenz praxisnah und rollenbezogen stärken

Das übergeordnete Ziel von KI-Kompetenz ist daher nicht, dass jeder Mitarbeiter künstliche Intelligenz mit größter Begeisterung annimmt. Der Fokus sollte demnach darauf liegen, dass Teams in Bezug auf KI Entscheidungen treffen können mit realistischen Erwartungen, einem kritischen Blick auf die Ergebnisse und einem klaren Verständnis ihrer Verantwortung.

KI-Kompetenz ist dabei nicht nur eine Frage einzelner Schulungen, sondern auch Teil von Cultural Change innerhalb eines Unternehmens. Neue KI-Anwendungen verändern Arbeitsabläufe, Verantwortlichkeiten und Formen der Zusammenarbeit. Interne Qualifizierung und ein begleitetes Onboarding sollten daher von Beginn an als fester organisatorischer und finanzieller Aufwandspunkt eingeplant werden. (Vgl. OECD, 2025)

Ein effektiver Ansatz könnte sein, seine Mitarbeiter rollenbezogen und praxisnah zu schulen. Das bedeutet: 

• Einsatzfälle sichtbar machen: Welche KI-Systeme werden im Unternehmen für die jeweiligen Aufgaben verwendet? Wer behält die Verantwortung?
• Grundlagen vermitteln und stärken: Wo liegen Grenzen und Gefahren der KI? Auf Grund welcher Datenbasis entstehen Ergebnisse? Wo können Datenschutzrisiken entstehen?
• Hands-on-Training: Eigene Anwendungsfälle testen und daraus für die Praxis lernen.
• Austausch ermöglichen und unterstützen: Fragen und Erfahrungen im Team offen besprechen und Kollegen dort unterstützen, wo noch Unsicherheiten bestehen.

Je nach Rolle im Team und der vorhandenen Expertise sollten Beispiele und Entscheidungsregeln besprochen werden. Auch Grenzfälle und Eskalationswege dürfen beleuchtet oder gute und fehlerhafte KI-Ergebnisse als praxisnahe Beispiele verglichen werden. (Vgl. Europäische Kommission, 2026)

Faktencheck

Das KI-Regelwerk gibt Orientierung. Die KI-Kompetenz hilft Mitarbeitern im entscheidenden Moment, richtig zu handeln. Erst wenn Anwender verstehen, welche Möglichkeiten ihnen mit KI zur Verfügung stehen, wo auch Grenzen der KI liegen bzw. wann Human Oversight gefordert wird, wird mit Unterstützung von Cultural Change im Unternehmen aus moderner Technologie ein verlässlicher Bestandteil des Arbeitsalltags mit kompetenten Mitarbeitern.

QUELLEN:

EIOPA (2026). EIPOA-Umfrage zur generativen KI zeigt rasche, aber vorsichtige Akzeptanz bei den europäische Versicherern. https://www.eiopa.europa.eu/eiopa-survey-generative-ai-shows-swift-cautious-adoption-among-europes-insurers-2026-02-02_en?prefLang=de (06.10.2026)

Europäische Kommission (2026). KI-Kompetenz – Fragen & Antworten. https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/faqs/ai-literacy-questions-answers (06.10.2026)

Hayes, M./Downie, A./Gomstyn, A./Jonker, A. (2026). KI-Komptenz: Schließen der Qualifikationslücke im Bereich der künstlichen Intelligenz. https://www.ibm.com/de-de/think/insights/ai-literacy (06.10.2026)

Longoni, C./Appel, G./Tully, S. (2025). Why Understanding AI Doesn’t Necessarily Lead People to Embrace It. https://hbr.org/2025/07/why-understanding-ai-doesnt-necessarily-lead-people-to-embrace-it (06.10.2026)

OECD/BCG/INSEAD (2025). The Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking. https://doi.org/10.1787/f9ef33c3-en (12.10.2026)