Forscher der Denkfabrik Interface fordern einen Drei-Stufen-Rahmen für KI-Kompetenz in Unternehmen, um Schwächen in der KI-Verordnung zu beheben.
Seit Februar 2025 stellt der AI Act Unternehmen sowie öffentliche Einrichtungen vor eine neue gesetzliche Pflicht: Sie müssen ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz bei ihren Mitarbeitenden sicherstellen. Was auf den ersten Blick wie eine vernünftige Richtlinie klingt, sorgt in der Praxis teils für Orientierungslosigkeit. Weder im Gesetzestext noch in den begleitenden Leitlinien der EU-Kommission ist klar definiert, was genau als ausreichend gilt. Viele Firmen schulen inzwischen ihre Belegschaften bereits in der Nutzung von generativer KI. Doch diese Trainings konzentrieren sich meist auf Produktivitätsgewinne und effizienteres Prompting. Das eigentliche Ziel der europäischen Regulierung – das Erkennen von Systemfehlern, Verzerrungen und rechtlichen Risiken – bleibt oft auf der Strecke.
Eine aktuelle Studie der Denkfabrik Interface adressiert diesen blinden Fleck der KI-Verordnung. Die Autorinnen Siddhi Pal und Catherine Schneider haben gemeinsam mit der Ökonomin und KI-Arbeitsexpertin Lucia Velasco einen konkreten, sektorübergreifenden Rahmen erarbeitet. Dieser soll Politik und Verwaltung dabei unterstützen, Artikel 4 der Verordnung praxistauglich auszugestalten. Anstatt starr nach Jobtiteln, Hierarchieebenen oder technischem Vorwissen zu unterscheiden, schlagen die Autorinnen eine Aufteilung nach der tatsächlichen Interaktionsintensität und dem jeweiligen Risikoprofil vor.
Das Herzstück des Papiers bildet ein dreistufiges Rollenmodell, das Anforderungen an das KI-Verständnis kumulativ strukturiert. Die unterste Ebene, bezeichnet als L0 oder Baseline, richtet sich an alle Personen, die im Verantwortungsbereich einer Organisation tätig sind, einschließlich externer Dienstleister und Vertragspartner. Hier geht es um ein grundlegendes Verständnis dafür, was KI ist und was nicht, welche Systeme in der Einrihtung eingesetzt werden und welche allgemeinen Risiken wie Falschinformationen oder Datenschutzverstöße existieren. Als Vorbild dient das finnische Bildungsmodell Elements of AI, das breiten Bevölkerungsschichten ein solides Basiswissen vermittelt.
Die zweite Stufe, L1 oder Operational, betrifft Beschäftigte, die im Arbeitsalltag gezielt KI-Systeme verwenden – etwa im Marketing oder zur Textverarbeitung. Sie müssen nicht nur die Fähigkeiten, sondern vor allem die Grenzen und typischen Fehlermodi der Werkzeuge kennen. Dazu gehört die Fähigkeit, Ausgaben kritisch zu hinterfragen, Urheberrechte zu wahren und zu wissen, wann ein Ergebnis an Experten eskaliert werden muss.
Die höchste Stufe, L2 oder Oversight, richtet sich an Personen, die für den Betrieb oder die Überwachung von Hochrisiko-KI-Systemen verantwortlich sind. Hierunter fallen Anwendungen bei der Personalauswahl, der Kreditwürdigkeitsprüfung oder in der Polizeiarbeit. In diesem Bereich verlangt das Modell ein tiefes, dokumentiertes Systemwissen, um Fehlfunktionen, Leistungseinbußen oder Diskriminierungen frühzeitig zu erkennen und im Notfall manuell einzugreifen.
Die Autorinnen weisen darauf hin, dass Unternehmensschulungen derzeit meist am eigentlichen Gesetzeszweck vorbeigehen. Während der Markt voll von ungeprüften Schulungsangeboten ist, fehlt es an wissenschaftlich validierten Messinstrumenten, die tatsächlich belegen, ob ein Training das Verständnis verbessert hat. Das Papier warnt daher ausdrücklich davor, voreilig Zertifikate oder Qualifikationsnachweise einzuführen. Ohne verlässliche Kriterien würde eine Zertifizierung lediglich zu einem reinen Formalismus verkommen, der zwar Aufwand erzeugt, aber keine tatsächliche Sicherheit bietet.
Stattdessen fordern die Verfasserinnen die politischen Entscheidungsträger auf, gemeinsam mit der Industrie und der Wissenschaft standardisierte Evaluierungsmethoden zu entwickeln. Der internationale Vergleich zeigt, dass andere Regionen zwar Bildungsinitiativen fördern, die EU jedoch der weltweit einzige Rechtsraum mit einer verbindlichen Pflicht zur KI-Kompetenz am Arbeitsplatz ist. Mit ihrem Stufenmodell liefert der Think Tank einen pragmatischen Leitfaden, der den AI Act von einer vagen Rechtsvorschrift in einen messbaren, zukunftsfähigen Standard für die europäische Arbeitswelt übersetzen kann.
Stefan Krempl
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