Einführung: Was du mit diesem Tool erreichen kannst
Die meisten Unternehmen beschäftigen sich bereits mit KI. Doch auch wenn KI Bestandteil des Arbeitsalltags wird, fehlt ein Konsens darüber, wie sich KI-Kompetenzen rollenübergreifend einheitlich bewerten und entwickeln lassen.
Dieses Tool bietet dir einen klaren und praxisnahen Ausgangspunkt:
- Eine eindeutige, allgemeine Definition praktischer KI-Kompetenzen
- Beobachtbares, verhaltensbasiertes Bewertungsraster für verschiedene Verantwortungsbereiche
- Fragenkataloge zum KI-Readiness-Check deiner Mitarbeitenden
- Bewertungsbögen zur Analyse individueller KI-Kompetenzen
- Eine einheitliche Methode, um Stärken und Lücken im Team zu erkennen
- Eine Struktur zum Aufbau eines KI-Kompetenz-Benchmarks für dein Unternehmen
Nutze Fragenkataloge, Bewertungsraster und -bögen als AI-Skill-Test. So kannst du Teamdaten bündeln und einen klaren Vergleichsmaßstab für den KI-Reifegrad im Unternehmen schaffen.
Der HiBob-KI-Kompetenzrahmen hinter diesem Bewertungstool
Die Bewertung basiert auf einem strukturierten KI-Kompetenzrahmen, der von 1.200 Führungskräften weltweit validiert wurde. Er überträgt vage Konzepte wie „KI-Kompetenz“ in beobachtbare und beurteilbare Verhaltensweisen am Arbeitsplatz.
Der Rahmen gliedert KI-Kompetenzen in 3 Kompetenzbereiche, 7 Einzelkompetenzen und 29 beobachtbare Verhaltensweisen. Statt zu messen, ob jemand KI nutzt, hilft er dir, zu bewerten, wie die Person sie nutzt: anhand von Urteilsvermögen, Risikobewusstsein, Qualitätssteigerung und konkreten Resultaten.
So nutzt du das AI Skills Assessment
Nutze diese Bewertung zur Beurteilung von Talenten: in Interviews, Performance-Gesprächen, Selbsteinschätzungen und bei der Entwicklungsplanung. Bewerte anhand der Raster, ob Kompetenzen im Aufbau, ausreichend oder fortgeschritten sind.
Behalte dabei diese 4 Regeln im Blick:
- Richte Fragen an Anwendungsfällen aus. Frage nach konkreten Aufgaben, nicht nach allgemeinen KI-Trends. Konkrete Anwendungsfälle liefern aussagekräftigere Nachweise und passende Fragen für den jeweiligen Verantwortungsbereich der Person.
- Bewerte Verhalten, nicht Selbstsicherheit. Gewichte Formulierungen oder pauschale Aussagen wie „Ich nutze KI jeden Tag“ nicht zu stark. Gute Antworten beinhalten konkretes Handeln, berücksichtigte Risiken und erzielte Veränderungen.
- Prüfe neben praktischer Ausführung auch das Urteilsvermögen. Wer KI kompetent nutzt, weiß, wann menschliches Urteil zählt und wie man Ergebnisse prüft. Gezielte Rückfragen prüfen den Denkprozess einer Person, nicht nur das Endergebnis.
- Wähle Fragen gezielt aus. Du musst nicht jede Frage stellen. Wähle die Fragen aus, die am besten zu den für die Rolle, das Team oder das Performance-Gespräch relevanten Verhaltensweisen passen.
Schritt 1: Verantwortlichkeit statt Funktion erfassen
Richte dich nicht zu sehr nach klassischen Stellenbezeichnungen oder Organigrammen. In einem modernen Stellenkatalog ist eine Rolle lediglich eine Sammlung von Verantwortlichkeiten und Zielen. Kompetenzen sind die benötigten Fähigkeiten.
Bevor du dich mit dem Fragenkatalog beschäftigst, erstelle ein Profil, das auf den KI-bezogenen Aufgaben der jeweiligen Rolle basiert. Wenn du diese Verantwortlichkeiten zuerst zuordnest, kannst du die richtigen KI-Kompetenzen auswählen, abfragen und beurteilen.
Schritt 2: Die Bewertung
Kompetenzbereich 1: KI-Bereitschaft & -Kompetenz
Ideal für: Rollen, die KI-Einsätze und deren erwartbare Ergebnisse festlegen.
Das Ziel: Menschliche und KI-Fähigkeiten verstehen. Geeignete KI-Tools auswählen. Realistische Erwartungen an KI-gestützte Arbeit festlegen. KI-Auswirkungen und -Mehrwert messen.
Kompetenzbereich 1: KI- & Lernbereitschaft
Ideal für: Rollen, die den KI-Einsatz aktiv fördern und Teams bei der Nutzung helfen.
Das Ziel: kontinuierliches Lernen und verbesserter Umgang mit KI. Beteiligung am Peer-Coaching. Kontinuierliche KI-Befähigung und Akzeptanz im Team.
Kompetenzbereich 2: Individuelle KI-Nutzung | Prompting & Eingabequalität
Ideal für: Rollen, in denen KI im Arbeitsalltag für hochwertige Ergebnisse eingesetzt wird.
Das Ziel: klare, umsetzbare Prompts verfassen. KI auf zuverlässiges und relevantes Quellenmaterial ausrichten. Die Qualität von Prompts proaktiv prüfen. Multimodale Prompts verfassen.
Kompetenzbereich 2: Individuelle KI-Nutzung | Ergebnisqualität bewerten & verbessern
Ideal für: Rollen, die KI zur Erstellung oder Fertigstellung eigener Aufgaben nutzen oder fremde Arbeiten prüfen, freigeben oder darüber entscheiden.
Das Ziel: Die Ergebnisqualität proaktiv prüfen. KI-generierte Analysen und Nachweise interpretieren. KI-Entwürfe für verschiedene Zielgruppen und Zwecke überarbeiten. Zu schmeichelnde, selbstsichere KI-Outputs hinterfragen. Die Grenzen der eigenen Fachkenntnisse erkennen. Bewusstsein für Verzerrungen und Fairness zeigen.
Kompetenzbereich 2: Individuelle KI-Nutzung | KI-Sicherheit, Ethik & Governance
Ideal für: Alle Rollen, insbesondere die, die den sicheren, ethischen und effektiven KI-Einsatz durch Menschen und KI-Agenten steuern.
Das Ziel: Sensible Daten angemessen handhaben. KI verantwortungsvoll nutzen. Menschliche Verantwortlichkeit stärken. Transparenz schaffen und Quellen angeben.
Kompetenzbereich 3: KI-Nutzung im Unternehmen | Workflow-Bewertung & Neugestaltung
Ideal für: Rollen, die:
- KI-Nutzung in Teams, Fachbereichen oder Arbeitsabläufen festlegen.
- KI-Automatisierungen, -Agenten oder -Integrationen entwickeln oder pflegen
- Andere coachen oder befähigen, KI effektiv einzusetzen
Das Ziel: Arbeitsabläufe abbilden. Die Leistung von Arbeitsabläufen proaktiv bewerten. Effiziente Übergaben und Standards für Mensch und KI gestalten. Bereichsübergreifend Risiken mindern. Workflow-Entscheidungen transparent dokumentieren. Gesparte Zeit oder Ressourcen für wertschöpfendere Arbeit einsetzen.
Kompetenzbereich 3: KI-Nutzung im Unternehmen | Automatisierung & Tech-Integration
Ideal für: Rollen, die KI-Automatisierungen, -Agenten oder -Integrationen entwickeln oder pflegen.
Das Ziel: Zuverlässige No- und Low-Code-Automatisierung. KI in Alltagstools einbinden, um manuelle Arbeit zu mindern. Grundlegende Programmierkenntnisse einsetzen, um Systeme zu verbinden und Probleme zu beheben. API-Schlüssel sicher nutzen, Fehler abfangen und Loggings einbauen, um Abläufe zu überwachen und gezielt zu korrigieren.
ZUR WEITEREN LEKTÜRE EMPFOHLEN
Schritt 3: Ergebnisse vergleichend einordnen
Ein AI-Skill-Test für Teammitglieder oder Bewerber:innen ist lediglich der erste Schritt. Im zweiten Schritt wird bewertet, ob diese Kompetenzen zur Wertschöpfung beitragen.
Ermittle pro relevanter Kompetenz den Mittelwert aller Bewertungsbögen als Vergleich. Fasse die Ergebnisse anschließend zu Bewertungen auf Teamebene zusammen und kombiniere diese zu einem AI-Skills-Framework.
Dieses Framework ist deine KI-Kompetenzen-Benchmark. Es zeigt dir, wo deine Mitarbeitenden für den sicheren und effektiven KI-Einsatz gerüstet sind, wo noch Kompetenzlücken bestehen und wo gezielte Entwicklung den größten Unterschied bewirken kann.
Nutze deine Benchmark für fundierte Personalentscheidungen
Ein einheitlicher Maßstab bietet einen klaren Überblick über KI-Kompetenzen. So kannst du KI-Kompetenzen in die Systeme integrieren, die deine Personalstrategie bereits prägen:
- Recruiting. Bewerte statt pauschalem KI-Wissen, wie Bewerber:innen in der Praxis Urteilskraft zeigen, Ergebnisse prüfen und Risiken steuern.
- Leistung. Bewerte beim AI-Skills-Assessment Kompetenzen verhaltensbasiert danach, wie gearbeitet wird – nicht nur, ob KI zum Einsatz kommt.
- Personalplanung. Ermittle, wo in deinem Unternehmen KI-Kompetenzen vorhanden sind, wo Lücken die Umsetzung beeinträchtigen könnten und wo du in Weiterbildung investieren solltest.
- Schulungen & Weiterbildung. Verhaltensweisen, die Ergebnisse verbessern, statt bloße Tool-Schulungen oder allgemeine KI-Kompetenz.
Von KI-Nutzung zu KI-Urteilsvermögen
AI-Skill-Tests basieren fälschlicherweise häufig auf Aktivitätskennzahlen: Wer nutzt KI? Wie oft? Für welche Aufgaben?
Doch Nutzung allein schafft keinen Mehrwert.
Hohe Kompetenz zeigt sich darin, wie Mitarbeitende Urteilskraft nutzen, Ergebnisse prüfen, Risiken steuern und mit KI bessere Resultate erzielen.
Da KI-Kompetenzen zur Grundvoraussetzung werden, ist Einheitlichkeit wichtiger denn je. Ein verhaltensbasierter KI-Readiness-Check hilft, Qualitätsstandards zu definieren, Kompetenzen zu beurteilen und sie in Performance, Recruiting, Entwicklung und Personalplanung einzubinden.
So schaffst du ein KI-gestütztes Unternehmen, in dem Menschen die Richtung vorgeben und KI sie unterstützt, bessere Ergebnisse zu erzielen.