Seit dem 2. Februar 2025 gilt Artikel 4 des EU AI Acts verbindlich. Er schreibt vor, dass Unternehmen sicherstellen müssen, dass ihr Personal über ausreichende KI-Kompetenz verfügt. Der Begriff klingt abstrakt, hat aber sehr konkrete Folgen: Wer KI-Systeme einsetzt oder entwickelt, braucht belegbare Nachweise darüber, dass die betreffenden Mitarbeitenden wissen, was sie tun. Schulungen auf Zuruf reichen nicht mehr.
Was der EU AI Act unter KI-Kompetenz versteht
Artikel 4 spricht von „ausreichenden KI-Kenntnissen“ (im englischen Original: „AI literacy“). Das klingt weich, ist es aber nicht. Die Verordnung verlangt, dass Unternehmen den Wissensbedarf ihrer Belegschaft systematisch ermitteln und Maßnahmen ergreifen, die nachweislich umgesetzt wurden. Aufsichtsbehörden können im Rahmen von Marktüberwachung oder Beschwerden verlangen, dass Betriebe belegen, wer wann was gelernt hat.
Besonders relevant ist das für drei Gruppen: Mitarbeitende, die KI-Systeme bedienen, Führungskräfte, die über deren Einsatz entscheiden, und technische Teams, die Systeme entwickeln oder anpassen. Für alle drei Gruppen gelten unterschiedliche Anforderungsprofile. Ein Vertriebsmitarbeiter, der mit einem KI-gestützten CRM arbeitet, braucht andere Kenntnisse als ein Data Engineer, der Modelle trainiert.
Risikoklassen bestimmen den Schulungsaufwand
Der EU AI Act unterscheidet vier Risikoklassen. Systeme mit minimalem Risiko, etwa einfache Spam-Filter, unterliegen kaum Pflichten. Hochrisiko-Systeme hingegen, zum Beispiel KI in der Personalentscheidung, in der Kreditvergabe oder in medizinischen Geräten, ziehen erhebliche Anforderungen nach sich. Wer solche Systeme einsetzt, muss nicht nur Schulungen nachweisen, sondern auch Dokumentationen, Risikoanalysen und Konformitätsbewertungen vorlegen.
Für viele mittelständische Unternehmen bedeutet das eine ehrliche Bestandsaufnahme: Welche KI-Systeme sind im Einsatz? Wie wurden sie klassifiziert? Und wer im Unternehmen ist dafür verantwortlich? Diese Fragen werden in vielen Betrieben noch gar nicht gestellt.
Typische Lücken in der Praxis
- KI-Tools wurden eingeführt, ohne zu prüfen, in welche Risikoklasse sie fallen
- Es existieren keine Schulungsnachweise für die nutzenden Mitarbeitenden
- Verantwortlichkeiten für KI-Compliance sind nicht klar geregelt
- Interne Richtlinien zum KI-Einsatz fehlen oder sind veraltet
Schulungsformate: Was funktioniert, was nicht
Ein einmaliges Webinar mit 45 Minuten Laufzeit erfüllt keine Compliance-Anforderung. Das klingt streng, ist aber logisch: Wer die Verordnung gelesen hat, weiß, dass sie auf „angemessene Maßnahmen“ abzielt, also auf Formate, die tatsächlich zu Wissensaufbau führen und dokumentiert werden können.
In der Praxis haben sich mehrstufige Schulungskonzepte bewährt. Zunächst eine allgemeine Grundlage für alle Mitarbeitenden, etwa 2 bis 4 Stunden, in der Funktionsweise von KI, typische Risiken und die Grundprinzipien des AI Acts vermittelt werden. Darauf aufbauend folgen rollenspezifische Module: Für Entscheider geht es um Risikobeurteilung und Governance, für technische Teams um Modellvalidierung und Dokumentationspflichten, für operative Nutzer um den konkreten Umgang mit den eingesetzten Systemen.
Anbieter wie Hochschulen, IHKs und spezialisierte Weiterbildungsdienstleister haben seit Anfang 2024 entsprechende Programme entwickelt. Eines dieser Angebote ist das Provimedia KI-Zertifikat, das Unternehmen und Einzelpersonen einen strukturierten Nachweis über KI-Kompetenz ausstellt. Der Markt ist gewachsen, aber die Qualität der Angebote variiert erheblich.
Was ein Zertifikat leisten muss
Ein Zertifikat ist nur so viel wert wie die dahinterstehenden Inhalte und die Transparenz des Ausstellers. Wer ein Zertifikat für Compliance-Zwecke nutzen will, sollte auf folgende Punkte achten:
- Curriculum-Transparenz: Welche Themen werden abgedeckt? Gibt es eine öffentlich einsehbare Lernzielbeschreibung?
- Prüfungsformat: Wird das Wissen tatsächlich getestet oder reicht die bloße Teilnahme?
- Aktualität: KI und Regulierung entwickeln sich schnell. Wurde das Curriculum zuletzt wann aktualisiert?
- Dokumentationseignung: Kann das Zertifikat bei einer Prüfung durch eine Aufsichtsbehörde vorgelegt werden?
Die Europäische KI-Büro-Seite hat bislang keine offizielle Liste akkreditierter Zertifizierungsstellen veröffentlicht. Das bedeutet, dass Unternehmen selbst abwägen müssen, welche Nachweise als glaubwürdig gelten. Fachverbände wie Bitkom oder der eco Verband arbeiten an eigenen Empfehlungen.
Kosten und Aufwand realistisch einschätzen
Ein häufiger Fehler ist die Unterschätzung des organisatorischen Aufwands. Die eigentliche Schulungszeit ist oft der kleinere Teil. Dazu kommen: die Bedarfsanalyse je Abteilung, die Auswahl und Buchung geeigneter Formate, die Verwaltung von Teilnahmenachweisen, die Einbindung in bestehende HR- und Compliance-Prozesse sowie regelmäßige Auffrischungen, denn KI-Regulierung ist kein einmaliges Thema.
Für ein mittelständisches Unternehmen mit 200 Mitarbeitenden und gemischtem KI-Einsatz sollte man realistisch mit einem internen Koordinationsaufwand von 20 bis 40 Stunden pro Jahr rechnen, zusätzlich zu den Schulungskosten selbst. Externe Schulungen für Grundlagenmodule kosten zwischen 80 und 300 Euro pro Person, abhängig von Anbieter und Format.
| Zielgruppe | Empfohlener Umfang | Schwerpunkt |
|---|---|---|
| Alle Mitarbeitenden | 2 bis 4 Stunden | KI-Grundlagen, Risikobewusstsein |
| Führungskräfte | 4 bis 8 Stunden | Governance, Haftung, Entscheidungsverantwortung |
| Technische Teams | 8 bis 16 Stunden | Modellvalidierung, Dokumentation, Bias |
| Compliance und Legal | 6 bis 12 Stunden | Risikoklassifizierung, Aufsichtspflichten |
Jetzt handeln, nicht warten
Die Versuchung ist groß, auf weitere Leitlinien der EU-Kommission zu warten, bevor man eigene Maßnahmen einleitet. Das ist ein Fehler. Artikel 4 gilt seit Februar 2025, und Aufsichtsbehörden in Deutschland, darunter die zuständigen Landesbehörden und perspektivisch das KI-Büro des Bundes, werden Beschwerden und Vorfälle zum Anlass nehmen, Nachweise einzufordern.
Wer heute beginnt, spart morgen Aufwand. Eine Bestandsaufnahme der genutzten KI-Systeme, eine erste Schulungsrunde für besonders exponierte Teams und ein dokumentierter Prozess für Folgemaßnahmen sind ein solider Ausgangspunkt. Perfekte Lösungen gibt es noch nicht, aber erkennbarer Wille und belegbare Schritte zählen bereits.
Lisa Schneider ist freie Autorin bei media-guides.de mit Schwerpunkt Digitalpolitik und Medienrecht. Jan Bauer schreibt für das Ressort Technik und Unternehmensdigitalisierung.
