EU AI Act: Checkliste für Unternehmen

Die Qualifizierung muss jedoch zu den eingesetzten Systemen, den Aufgaben und den Vorkenntnissen der Anwender passen.

Was Unternehmen jetzt tun sollten - eine Checkliste

Grundlage ist ein Überblick über die KI-Nutzung: Welche Systeme werden für welche Zwecke und mit welchen Daten eingesetzt? Welche Risiken bestehen?

In vielen Unternehmen empfiehlt sich ergänzend eine AI Policy, die unter anderem regelt, welche Anwendungen zulässig sind, welche Daten eingegeben werden dürfen, wie die Ergebnisqualität überprüft wird und wer die Verantwortung trägt. Dabei sollten Unternehmen auch berücksichtigen, welche externen Personen – etwa Dienstleister oder Freelancer – im Auftrag des Unternehmens mit KI-Systemen arbeiten und in welchem Umfang auch diese über die erforderliche KI-Kompetenz verfügen müssen. Darauf aufbauend kann gezielt geschult werden.

Joachim Pawlik, CEO PINKTUM: "Unternehmen sollten Weiterbildung nicht als einmalige Pflichtübung verstehen, sondern KI-Kompetenz systematisch und anwendungsnah aufbauen. Das ist nicht nur rechtlich relevant, sondern hilft auch, den tatsächlichen Nutzen von KI zu erschließen."

Checkliste für den Aufbau von KI-Kompetenz

1. Zielgruppen und Schulungsbedarf bestimmen

Unternehmen sollten erfassen, welche Personen mit welchen KI-Systemen arbeiten, wofür sie diese einsetzen und welche Vorkenntnisse sie mitbringen. Dabei sollten sie auch externe Personen berücksichtigen, die im Auftrag des Unternehmens mit KI-Systemen arbeiten. Wer KI für erste Textentwürfe nutzt, benötigt beispielsweise andere Kompetenzen als eine Führungskraft, die KI-gestützte Analysen in Entscheidungen einbezieht.

2. Ein gemeinsames Grundlagenverständnis schaffen

Alle Anwender sollten grundsätzlich verstehen, wie KI-Systeme funktionieren, welche Möglichkeiten sie bieten und wo ihre Grenzen liegen. Dazu gehört das Bewusstsein, dass auch überzeugend formulierte Ergebnisse falsch, unvollständig oder verzerrt sein können.

3. Interne Regeln und Verantwortlichkeiten vermitteln

Beschäftigte müssen wissen, welche Systeme sie für welche Aufgaben nutzen dürfen, welche Daten eingegeben werden können, wer Ergebnisse prüft und freigibt. In der Praxis muss beispielsweise klar sein, welche Kundendaten oder interne Dokumente in ein KI-System eingegeben werden dürfen.

4. Rollen- und anwendungsbezogen schulen

Eine Basisschulung schafft ein gemeinsames Verständnis, reicht aber nicht für alle Tätigkeiten aus. Die Lerninhalte sollten deshalb auf die jeweiligen Aufgaben und eingesetzten Systeme sowie die damit verbundenen Risiken zugeschnitten sein.

5. Praxis und kritische Kontrolle trainieren

Schulungen sollten typische Arbeitssituationen und praktische Übungen enthalten. Beschäftigte sollten beispielsweise trainieren, KI-Ergebnisse auf sachliche Fehler, ungeeignete Quellen und mögliche Verzerrungen zu prüfen.

6. Schulungen dokumentieren und aktualisieren

Unternehmen sollten nachvollziehbar festhalten, welche Zielgruppen zu welchen Inhalten geschult wurden. Kommen neue Systeme, Funktionen oder Einsatzzwecke hinzu, sollten auch die Schulungsinhalte überprüft und angepasst werden, damit der Aufbau der erforderlichen KI-Kompetenz gegenüber Aufsichtsbehörden nachvollziehbar belegt werden kann.

PINKTUM unterstützt Unternehmen beim systematischen Aufbau von KI-Kompetenz mit kombinierbaren Lernangeboten. Dazu gehören die Pflichtschulung "EU AI Act: Dos and Don’ts im Umgang mit KI", Lernformate zum kritischen und selbstbewussten Einsatz von KI sowie Microlearnings zu AI Literacy im Team, Datenschutz und dem verantwortungsvollen Umgang mit KI.