Vom KI-Druck zur KI-Kompetenz

Wie Unternehmen in der DACH-Region KI-Kompetenzen von einer Unsicherheit zu einem echten Wettbewerbsvorteil machen können

Executive Summary

KI ist inzwischen Teil des Arbeitsalltags geworden – auch in nicht-technischen Rollen. In einer neuen HiBob-Studie unter 200 Fach- und Führungskräften aus Deutschland, Österreich und der Schweiz gaben 76,5 Prozent an, dass die meisten nicht-technischen Rollen in ihren Unternehmen innerhalb der nächsten 24 Monate zumindest moderate KI-Kompetenzen erfordern werden.

Der Druck ist angekommen, die Verantwortung nicht.

Nur 16,5 Prozent der Befragten sehen Arbeitgeber in der Pflicht, die Belegschaft auf diese Veränderungen vorzubereiten. Stattdessen wird die Verantwortung häufiger an direkte Führungskräfte, Technologieanbieter oder sogar Kunden weitergegeben. Gleichzeitig sagen viele Unternehmen zwar, dass sie verstehen, was gute KI-Kompetenzen ausmacht – deutlich weniger vertrauen jedoch darauf, dass ihre Hiring Manager diese Fähigkeiten in Bewerbungsgesprächen oder Leistungsbeurteilungen zuverlässig einschätzen können.

Dadurch entsteht eine erhebliche Lücke. KI-Kompetenz beeinflusst bereits heute Karrieren: 71,5 Prozent der Unternehmen verknüpfen KI-Kompetenzen mit Beförderungskriterien. Wenn Unternehmen diese Fähigkeiten jedoch nicht klar definieren, bewerten, fördern und entwickeln können, droht KI eher Verwirrung als Produktivität zu schaffen.

Für den Schritt vom KI-Bewusstsein hin zu echter KI-Kompetenz braucht es klare Verantwortlichkeiten, praktische Kompetenzmodelle, Unterstützung für Führungskräfte und Workforce-Systeme, die KI in messbaren Geschäftserfolg übersetzen.

1. Der KI-Druck steigt, Verantwortlichkeiten bleiben unklar

Unternehmen in der DACH-Region wissen, dass KI die Arbeitswelt verändert. Die Mehrheit erwartet, dass KI-Kompetenz innerhalb der nächsten zwei Jahre zum Standard in nicht-technischen Rollen wird. Doch auf die Frage, wer Mitarbeitende auf diesen Wandel vorbereiten soll, übernehmen Arbeitgeber selbst kaum Verantwortung.

Nur 16,5 Prozent sagen, dass dies Aufgabe der Arbeitgeber sei. Häufiger genannt werden direkte Führungskräfte und Team-Leads (26,5 Prozent), Technologieanbieter (23 Prozent) oder sogar Kunden und Auftraggeber (23 Prozent).

Das ist ein Warnsignal. KI-Transformation darf nicht einzelnen Führungskräften, Anbietern oder dem Marktdruck überlassen werden. Ohne klare Verantwortlichkeiten riskieren Unternehmen fragmentierte Einführung, uneinheitliche Standards und eine inkonsistente Employee Experience.

2. Die Bewertung von KI-Kompetenzen ist stetig schwach

Auf den ersten Blick wirken Unternehmen in der DACH-Region gut vorbereitet. 84,5 Prozent geben an, dass HR- und Recruiting-Teams ein gemeinsames Verständnis davon haben, was starke KI-Kompetenzen ausmacht. 81,5 Prozent sagen zudem, sie verfügen über standardisierte Richtlinien oder Bewertungsverfahren zur Einschätzung von KI-Kompetenzen.

Doch sobald es um die praktische Umsetzung geht, sinkt das Vertrauen deutlich. Nur 67,5 Prozent vertrauen darauf, dass Hiring Manager KI-Kompetenzen in Bewerbungsgesprächen zuverlässig beurteilen können. Bei Leistungsbewertungen steigt dieser Wert nur leicht auf 71 Prozent.

Das ist problematisch, da KI-Kompetenzen längst keine abstrakte Zukunftsfähigkeit mehr sind. Sie fließen zunehmend in Entscheidungen zu Einstellung, Entwicklung und Leistung ein. Wenn Führungskräfte diese Fähigkeiten nicht konsistent bewerten können, riskieren Unternehmen, KI-Bewusstsein statt tatsächlicher Kompetenz zu belohnen.

3. KI-Kompetenzen werden nicht ausreichend honoriert

Die Studie zeigt zudem ein verzerrtes Marktbild.

KI-Sicherheit, Ethik und Governance gehören mit 39,5 Prozent in eine Kompetenzgruppe mit den meisten Rekrutierungsschwierigkeiten. Gleichzeitig sind nur 31 Prozent der Unternehmen bereit, für diese Fähigkeit einen Gehaltsaufschlag von mindestens 10 Prozent zu zahlen.

Im Gegensatz dazu sind Unternehmen am ehesten bereit, mehr für die Fähigkeit „Bewertung und Verbesserung der Output-Qualität“ zu zahlen (33,5 Prozent), obwohl diese Kompetenz bei der Rekrutierung deutlich weniger problematisch ist.

Das birgt Risiken. Wenn Unternehmen knappe und geschäftskritische Fähigkeiten nicht angemessen honorieren, haben sie Schwierigkeiten, die richtigen Talente für eine sichere und effektive KI-Nutzung zu gewinnen und zu halten.

4. KI-Kompetenz beeinflusst bereits Karrierewege

KI-Kompetenz entwickelt sich zunehmend zu einem Karrierefaktor. In der DACH-Region verknüpfen bereits 71,5 Prozent der befragten Unternehmen KI-Kompetenzen mit Beförderungskriterien.

Dadurch steigen die Anforderungen. Mitarbeitende werden bereits anhand ihrer KI-Fähigkeiten bewertet, während vielen Unternehmen noch verlässliche Bewertungs- und Entwicklungsstrukturen fehlen. Das schafft Unsicherheit für Mitarbeitende und Inkonsistenz für Führungskräfte.

Für Unternehmen entsteht dadurch zusätzlich ein operatives Risiko. Wenn KI-Kompetenzen Karrieren beeinflussen, ohne dass klare Standards existieren, werden falsche Verhaltensweisen gefördert, Potenziale übersehen oder Misstrauen gegenüber Karriereentscheidungen erzeugt.

5. Was KI-Kompetenz wirklich bedeutet

Die Ergebnisse machen eines deutlich: Unternehmen müssen über unscharfe Begriffe wie „KI-Literacy“ oder „KI-Readiness“ hinausgehen. Diese Begriffe helfen zwar beim allgemeinen Verständnis, sind jedoch zu vage, um konkrete Entscheidungen rund um Recruiting, Entwicklung oder Performance zu steuern.

Stattdessen muss KI-Kompetenz praktisch definiert werden – als beobachtbare, Rollen-relevante Verhaltensweisen, die organisationsweit konsistent angewendet werden können. HiBobs KI-Kompetenzmodell unterteilt dies in drei klare Bereiche:

KI-Readiness

Hier geht es um vier Grundlagen: (1) verstehen, was KI leisten kann und was nicht, (2) die richtigen Tools auswählen, (3) realistische Erwartungen setzen und (4) messen, ob KI tatsächlich Ergebnisse verbessert – etwa bei Qualität, Geschwindigkeit, Kosten, Risiko oder Performance.

Individuelle KI-Nutzung

Dieser Bereich beschreibt, wie Menschen KI im Arbeitsalltag einsetzen. Dazu gehören effektives Prompting, kritische Überprüfung von Ergebnissen, Erkennen von Verzerrungen oder Fehlern, verantwortungsvoller Umgang mit sensiblen Daten sowie das Wissen darüber, wann menschliche Kontrolle notwendig bleibt.

Organisatorische KI-Nutzung

Hier entsteht ein echter geschäftlicher Mehrwert. Es geht darum, Workflows neu zu gestalten, damit KI sinnvoll in Arbeitsprozesse integriert wird – inklusive Prozessmapping, klarer Übergaben zwischen Mensch und KI, Dokumentation von Entscheidungen, Einbindung von Legal-, IT- und Security-Teams sowie der Nutzung freigesetzter Zeit für höherwertige Aufgaben.

Diese Unterscheidung ist entscheidend. Nicht jede Rolle benötigt fortgeschrittene technische Kenntnisse oder Automatisierungsfähigkeiten. Doch die meisten Mitarbeitenden werden ein solides Grundverständnis für KI, sicheren Einsatz und die Bewertung von Ergebnissen benötigen. Genau das ermöglicht den Übergang von Experimenten zu konsistenter, verlässlicher Wirkung.

6. Wie Unternehmen die Lücke schließen können

Um aus dem allgemeinen Druck auf das Thema KI einen echten Fortschritt zu machen, müssen Unternehmen KI-Kompetenzen strukturiert und praxisnah in ihre Organisation integrieren.

Es braucht zunächst klare Verantwortlichkeiten. KI-Kompetenz darf nicht lose bei Führungskräften oder externen Technologieanbietern liegen. Unternehmen benötigen klare Zuständigkeiten für KI-Strategie, Einführung, Governance und Workforce-Entwicklung.

Zweitens sollten Basis- und rollenspezifische Kompetenzen getrennt betrachtet werden. Die meisten Mitarbeitenden benötigen grundlegende KI-Kenntnisse, sicheren Umgang und gutes Urteilsvermögen. Bestimmte Rollen erfordern jedoch tiefere Expertise – etwa in Workflow-Design, Analytics, Governance oder Automatisierung.

Drittens müssen Führungskräfte befähigt werden. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Einführung von KI, benötigen dafür aber Unterstützung – etwa klare Bewertungsrahmen, Interviewleitfäden, Performance-Kriterien und Coaching-Tools.

Viertens sollte KI in bestehende People-Systeme integriert werden. KI darf kein isoliertes Projekt bleiben, sondern muss Teil von Jobdesign, Recruiting, Onboarding, Lernen, Performance Management und Workforce Planning werden.

Und schließlich sollten Unternehmen Wirkung statt Aktivität messen. Entscheidend ist nicht nur, ob KI genutzt wird, sondern ob sie Qualität, Geschwindigkeit, Entscheidungen und Geschäftsergebnisse tatsächlich verbessert.

Fazit

Unternehmen in der DACH-Region erkennen den Druck und die Dringlichkeit der KI-Transformation klar an – viele haben jedoch noch nicht die notwendigen Systeme aufgebaut, um sie wirksam zu steuern. Das Bewusstsein ist hoch, die Umsetzung bleibt jedoch uneinheitlich.

Die nächste Phase dreht sich nicht um weitere KI-Buzzwords oder Experimente. Es geht darum, die richtigen Grundlagen zu schaffen: klare Verantwortlichkeiten, strukturierte Ansätze und praktische Workforce-Kompetenzen, die konsistent angewendet werden können.

Erfolgreich werden jene Unternehmen sein, die KI-Kompetenzen klar definieren, zuverlässig bewerten, Führungskräfte gezielt unterstützen und KI sinnvoll in den Arbeitsalltag integrieren. Das Ziel ist nicht einfach mehr KI-Nutzung, sondern bessere Entscheidungen, stärkere Performance und letztlich mehr Wirkung durch jede einzelne Person im Unternehmen.