KI-Kompetenz
KI-Kompetenz ist mehr als Tool-Wissen.
Seit dem 2. Februar 2025 verlangt Artikel 4 der KI-Verordnung von Anbietern und Betreibern ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Kompetenz heißt: selbstorganisiert handeln, wo es keine fertige Regel gibt – und genau das lässt sich messen.
- Verstehen
- Was KI-Kompetenz von Tool-Wissen, Qualifikation und AI Literacy unterscheidet.
- Messen
- Soll-Profil je Rolle, Selbst- und Fremdeinschätzung – belegbar statt vermutet.
- Nachweisen
- Zweite Messung nach sechs bis zwölf Monaten: Wirkung belegt, nicht behauptet.

Woran arbeiten Sie gerade?
KI-Kompetenz aufbauen
Ihre Teams arbeiten bereits mit KI. Offen ist, welche Kompetenzen dafür nötig sind, welche schon vorhanden sind und wo Entwicklung wirklich lohnt.
Kostenlose IST-AnalyseDen Nachweis führen
Artikel 4 der KI-Verordnung verlangt ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz. Wir machen daraus ein Soll-Profil, eine Messung und einen belegbaren Stand.
Zum BeratungsverständnisEingesetzt bei Bundesagentur für Arbeit, Deutsche Rentenversicherung, Knauf und über 400 weiteren Organisationen im deutschsprachigen Raum.


































„Anbieter und Betreiber von KI-Systemen sorgen dafür, dass ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen.“
Artikel 4 der KI-Verordnung (EU) 2024/1689, sinngemäß · anwendbar seit dem 2. Februar 2025
Definition
Vier Begriffe, die regelmäßig vermischt werden
KI-Kompetenz ist kein Sammelbegriff für Prompting-Tricks. Wer sie entwickeln oder nachweisen will, muss zuerst auseinanderhalten, wovon die Rede ist.
01 · geschult
Wissen
Verstehen, wie ein Sprachmodell zu seinen Aussagen kommt, wo es Fehler produziert und welche Daten hineingehören. Notwendig, aber allein nicht handlungsleitend.
02 · geübt
Fertigkeit
Der eingespielte Handgriff: ein Prompt, ein Workflow, ein Werkzeug. Trägt so lange, wie die Situation bekannt ist und sich wiederholt.
03 · bescheinigt
Qualifikation
Der Nachweis über Wissen und Fertigkeiten, etwa ein Schulungszertifikat. Er belegt Teilnahme und Prüfungsergebnis, nicht Verhalten im Arbeitsalltag.
04 · gemessen
Kompetenz
Die Fähigkeit, in offenen und unsicheren Situationen selbstorganisiert und verantwortlich zu handeln. Genau das verlangt die Arbeit mit KI-Systemen.
Der Unterschied entscheidet über die Maßnahme: Wissen und Fertigkeiten lassen sich schulen und dokumentieren. Ob jemand einen plausibel klingenden KI-Vorschlag zurückweist und die Verantwortung für das Ergebnis behält, zeigt sich erst im Handeln.
Ausgangslagen
Fünf Sätze, die wir gerade oft hören
Situationen, in denen Organisationen beim Thema KI-Kompetenz bei uns landen. Erkennen Sie eine wieder, ist der Einstieg meist derselbe: erst messen, dann entscheiden.
KI ist eingeführt, aber niemand kennt den Stand
„Alle arbeiten mit KI. Wer sie wirklich beherrscht, weiß bei uns niemand.“
Eine Messung zeigt, welche Kompetenzen tatsächlich vorhanden sind – statt Vermutungen über Tool-Routine.
Kostenlose IST-AnalyseDer Nachweis nach Artikel 4 fehlt
„Wir haben geschult. Belegen können wir damit aber nichts.“
Soll-Profil je Rolle, Messung vorher und nachher: Aus einer Teilnahmeliste wird ein belastbarer Stand.
Häufige FragenFührung entscheidet blind – mit oder gegen die KI
„Die einen übernehmen jeden Vorschlag, die anderen ignorieren alles.“
Urteilskraft und Entscheidungsfähigkeit unter Unsicherheit sind Kompetenzen – messbar und entwickelbar.
Zur Beratung
Das Kompetenzmodell kennt KI noch nicht
„Unser Modell ist ein paar Jahre alt. KI kommt darin gar nicht vor.“
Bestehende Modelle lassen sich um KI-relevante Teilkompetenzen ergänzen, statt sie neu zu bauen.
Zum KompetenzAtlasSchulungen laufen, im Alltag ändert sich nichts
„Wir haben Trainings gemacht. Gearbeitet wird trotzdem wie vorher.“
Ohne Soll-Profil und Auswertungsgespräch bleibt Wissen folgenlos. Kompetenz entsteht in der Arbeit, nicht im Seminar.
Was sind Kompetenzen?Einordnung
KI-Kompetenz in den vier Basiskompetenzen
KI-Kompetenz ist keine neue, fünfte Kompetenzart. Sie lässt sich in den vier Basiskompetenzen des KODE® Verfahrens beschreiben – und damit mit denselben Instrumenten erfassen wie jede andere Kompetenz.
Daraus folgt der praktische Teil: ein Soll-Profil je Rolle und eine Messung des Ist-Stands. KODE® Core erfasst die vier Basiskompetenzen, KODE® Select misst entlang der Teilkompetenzen, die Ihre Organisation selbst als erfolgskritisch definiert hat.
Nutzen
Drei Vorteile auf einen Blick
Den Nachweis in der Hand haben
Vorteil 01
Artikel 4 der KI-Verordnung verlangt ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz. Soll-Profil und Messung machen den Stand dokumentierbar.
Gezielt statt mit der Gießkanne schulen
Vorteil 02
Die Messung zeigt, wer welche Lücke hat. Budget und Zeit gehen dorthin, wo sie tatsächlich etwas verändern.
Wirkung belegen statt behaupten
Vorteil 03
Eine zweite Messung nach sechs bis zwölf Monaten zeigt, was von der Maßnahme im Arbeitsalltag geblieben ist.
Pakete
Drei Stufen, ein Weg
Sie steigen dort ein, wo Ihre Organisation heute steht – und wachsen in die nächste Stufe, wenn es trägt. Jede Stufe enthält die vorherige.
?Was Stufe 1 bedeutet
Sie schaffen zum ersten Mal Transparenz darüber, wie Ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit KI umgehen. Gemessen wird als Selbsteinschätzung auf Basis der vier Basiskompetenzen.
Essential
Stufe 1 · Stand erheben
Für Organisationen, die zum ersten Mal wissen wollen, wo ihre KI-Kompetenz heute steht.
- KODE® Core – Selbsteinschätzung
- Eigener Cloud-Mandant
- Auswertungsgespräch
„Ich weiß, wo wir stehen.“
?Was Stufe 2 bedeutet
Sie entwickeln gezielt: Fremdeinschätzungen von 90° bis 360° und Soll-Profile je Rolle zeigen, wo Entwicklung im Umgang mit KI wirklich nötig ist.
Advanced
Stufe 2 · Gezielt entwickeln
Für Organisationen, die den Umgang mit KI nicht dem Zufall überlassen, sondern steuern wollen.
- Fremdeinschätzung, 90° bis 360°
- Soll-Profile für Rollen und Funktionen
- Entwicklungsmaßnahmen aus dem Soll-Ist-Abgleich
„Ich entwickle gezielt.“
?Was Stufe 3 bedeutet
KI-Kompetenz wird Teil Ihres Kompetenzmodells und damit steuerbar. Die zweite Messung belegt die Wirkung der Maßnahmen.
Excellence
Stufe 3 · Nachweis verankern
Für Organisationen, die KI-Kompetenz als Teil ihrer Kompetenzarchitektur steuern wollen.
- KODE® Select entlang Ihres Modells
- KI-Kompetenzen im eigenen Kompetenzmodell
- Zweite Messung als Wirkungsnachweis
„Ich kann es belegen.“
Leistungen
Wobei wir Sie unterstützen
Drei Schritte – je nachdem, wie weit das Thema KI-Kompetenz bei Ihnen heute schon trägt.
Standort bestimmen
Für den Einstieg
Die meisten Organisationen setzen KI längst ein, ohne zu wissen, wer damit wirklich umgehen kann. Wir klären mit Ihnen, welche Rollen betroffen sind, welches Verhalten Sie dort erwarten und wie der Stand heute aussieht – gemessen statt geschätzt.
TYPISCHE THEMEN
- Bestandsaufnahme: Wo wird KI bereits eingesetzt?
- Betroffene Rollen und Verantwortlichkeiten klären
- Messung der vier Basiskompetenzen mit KODE® Core
- Lücken und Prioritäten sichtbar machen
- Erste Roadmap für den Kompetenzaufbau
KI im Kompetenzmodell verankern
Für die Verankerung
KI-Kompetenz ist keine neue Kompetenzart, sondern gehört in Ihr bestehendes Modell. Wir wählen mit Ihnen die relevanten Teilkompetenzen aus, formulieren beobachtbare Handlungsanker und legen Soll-Profile für Führung, Fachbereiche und HR fest.
TYPISCHE THEMEN
- KI-relevante Teilkompetenzen aus dem KompetenzAtlas auswählen
- Handlungsanker für den Umgang mit KI formulieren
- Soll-Profile für Rollen und Funktionen
- Messung entlang des eigenen Modells mit KODE® Select
- Anschluss an Recruiting, Entwicklung und Beurteilung
Nachweis und Wirkung sichern
Für die Umsetzung
Artikel 4 verlangt ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz – und damit etwas, das über eine Teilnahmeliste hinausgeht. Wir begleiten Sie von den Maßnahmen über die Auswertungsgespräche bis zur zweiten Messung, die zeigt, was geblieben ist.
TYPISCHE THEMEN
- Maßnahmen aus dem Soll-Ist-Abgleich ableiten
- Auswertungsgespräche als fester Bestandteil
- Zweite Messung nach sechs bis zwölf Monaten
- Dokumentation des Kompetenzstands
- Regeln und Verantwortlichkeiten für den KI-Einsatz
„Ein Schulungszertifikat belegt, dass jemand teilgenommen hat.
Es belegt nicht, dass jemand im Zweifelsfall anders entscheidet.“
Warum KI-Kompetenz gemessen und nicht nur geschult werden sollte
Fragen
Was Unternehmen jetzt konkret fragen
Die Pflicht steht im Gesetz, die Umsetzung nicht. Fünf Fragen, die in Gesprächen mit Verantwortlichen regelmäßig kommen – mit der Antwort aus Sicht der Kompetenz-diagnostik.
Gilt die Pflicht zur KI-Kompetenz auch für kleine Unternehmen?
Artikel 4 der KI-Verordnung richtet sich an Anbieter und Betreiber von KI-Systemen und macht keine Ausnahme nach Unternehmensgröße. Betreiber ist, wer ein KI-System im eigenen Namen beruflich einsetzt – das trifft auf die meisten Organisationen zu, die generative Assistenten im Arbeitsalltag nutzen.
Wie weit die Maßnahmen reichen müssen, hängt vom Zusammenhang ab: von der Art der Systeme, vom Einsatzbereich und von den betroffenen Personen. Für eine Marketingabteilung mit Textassistenten gilt ein anderer Maßstab als für eine Personalabteilung, die KI in Auswahlverfahren einsetzt. Diese Seite ordnet fachlich ein und ersetzt keine Rechtsberatung.
Reicht eine Schulung als Nachweis?
Eine Schulung ist der naheliegende erste Schritt und gut dokumentierbar. Sie beantwortet aber nur, ob Wissen vermittelt wurde – nicht, ob es im Arbeitsalltag zu anderem Verhalten führt.
Belastbar wird der Nachweis, wenn vorher festgelegt ist, welches Verhalten in welcher Rolle erwartet wird, und wenn der Stand vor und nach der Maßnahme erhoben wird. Eine zweite Messung nach sechs bis zwölf Monaten zeigt, was von der Maßnahme geblieben ist.
Wie lässt sich KI-Kompetenz messen?
Über dieselbe Logik wie jede andere Kompetenz: Soll-Profil je Rolle, Selbsteinschätzung, bei Bedarf Fremdeinschätzungen von 90 bis 360 Grad, Abgleich mit dem Soll-Profil, Auswertungsgespräch. Die Begriffe dafür liefert der KODE® KompetenzAtlas, die Erhebung KODE® Core oder KODE® Select.
Das Ergebnis ist kein Rangplatz, sondern ein Profil mit Entwicklungsrichtung. Ohne das Auswertungsgespräch bleibt eine Messung folgenlos – deshalb ist es bei KODE® fester Bestandteil und keine Zusatzleistung.
Was unterscheidet KI-Kompetenz von AI Literacy und digitaler Kompetenz?
AI Literacy ist der englische Begriff, den die KI-Verordnung verwendet; die deutsche Fassung spricht von KI-Kompetenz. Gemeint ist ein belastbares Verständnis von Möglichkeiten, Grenzen und Risiken der eingesetzten Systeme.
Digitale Kompetenz ist der weitere Rahmen: Umgang mit digitalen Werkzeugen, Daten und Zusammenarbeit über Distanz. KI-Kompetenz ist der Teil davon, in dem ein System eigene Vorschläge macht – und der deshalb Urteilskraft verlangt, nicht nur Bedienwissen.
Welche Rolle braucht welche KI-Kompetenz?
Führungskräfte entscheiden über Einsatz, Regeln und Verantwortung; für sie zählen Urteilskraft, Entscheidungsfähigkeit unter Unsicherheit und die Bereitschaft, eigene Routinen zu verändern. Fachkräfte arbeiten täglich mit den Systemen; für sie zählen Prüfroutinen, Methodenwissen und Transparenz im Team.
HR verantwortet den Nachweis: Kompetenzprofile ergänzen, Maßnahmen planen, Wirkung belegen. Eine gemeinsame Sprache über alle drei Gruppen hinweg ist die Voraussetzung dafür, dass aus Einzelmaßnahmen ein Nachweis wird.
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Wo Sie tiefer einsteigen
Grundlagen, Begriffe und Materialien – ohne Registrierung.
Wissen · Grundlagen
Was sind Kompetenzen?
Definition, Abgrenzung zu Wissen und Qualifikation und die vier Kompetenzfelder – die Grundlage, auf der die Einordnung dieser Seite aufbaut.
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Wissen · Systematik
KODE® KompetenzAtlas
64 präzise definierte Teilkompetenzen in vier Basiskompetenzen – die Begriffe, aus denen ein KI-Kompetenzprofil zusammengesetzt wird.
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Wissen · Material
E-Books & Whitepaper
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Wissen · Forschung
Erpenbeck & Heyse
Die wissenschaftliche Grundlage hinter KODE®: Gütekriterien, Akzeptanzwerte und die Position dahinter, warum Kompetenz mehr ist als ein Skill.
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