Die lernende Organisation im KI-Zeitalter: Welche Fähigkeiten Teams in den nächsten drei Jahren aufbauen müssen

Ein Satz aus der Vorstellung der jüngsten KI-Erhebung des Digitalverbands Bitkom im September 2026 beschreibt die Lage präzise. Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst sagte: „Kompetenz entsteht mit dem KI-Einsatz, aber sie entsteht nicht von allein.“ Erstmals nutzt eine Mehrheit der Unternehmen in Deutschland Künstliche Intelligenz. Damit verschiebt sich die Führungsfrage: Nicht mehr, ob KI eingeführt wird, sondern ob die Organisation schnell genug lernt, sie sinnvoll zu nutzen.

Dieser Beitrag beschreibt, welche Fähigkeiten Teams in den nächsten drei Jahren aufbauen müssen, warum klassische Weiterbildung dafür nicht ausreicht und was eine Geschäftsleitung heute anlegen sollte, damit Lernen zur dauerhaften Fähigkeit der Organisation wird.

Die Verbreitung ist da, die Fähigkeit noch nicht

Die Bitkom-Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, veröffentlicht im September 2026, zeigt einen steilen Anstieg. 57 Prozent setzen KI ein, im Vorjahr waren es 36 Prozent, vor zwei Jahren 20 Prozent. Weitere 38 Prozent planen oder diskutieren den Einsatz, nur noch 4 Prozent halten KI für kein Thema. Wintergerst ordnete das ein: Für die meisten sei „damit aber nur der Einstieg geschafft, die eigentliche Arbeit beginnt jetzt“.

Wie groß der Abstand zwischen Nutzung und Fähigkeit ist, zeigt eine Befragung von 1.000 Führungskräften durch Stifterverband und McKinsey vom Januar 2025. 86 Prozent meinten, ihr Unternehmen könne das Potenzial von KI deutlich besser nutzen. 79 Prozent nannten fehlende Kompetenzen als Grund. Mehr als die Hälfte gab an, ihr Unternehmen investiere zu wenig in Bildungsangebote. Nachholbedarf sahen die Befragten unter anderem bei der praktischen Anwendung, bei der Auswahl geeigneter Modelle und Werkzeuge sowie bei der kritischen Bewertung von KI-Systemen.

Beide Erhebungen zusammen ergeben ein klares Bild: Die Werkzeuge sind in den Unternehmen angekommen, die Organisation hat ihre Arbeitsweise aber erst in Teilen darauf eingestellt. Diese Lücke schließt sich nicht durch weitere Lizenzen.

Fähigkeiten veralten schneller als Lehrpläne

Der Future of Jobs Report 2025 des Weltwirtschaftsforums beziffert den Wandel. Beschäftigte müssen damit rechnen, dass 39 Prozent ihrer heutigen Kompetenzen bis 2030 verändert werden oder veralten. Von 100 Beschäftigten bräuchten 59 bis 2030 eine Weiterbildung: 29 würden in ihrer bisherigen Rolle weiterqualifiziert, 19 weiterqualifiziert und in andere Aufgaben versetzt. 11 würden die nötige Qualifizierung voraussichtlich nicht erhalten.

Am schnellsten an Bedeutung gewinnen laut WEF Fähigkeiten in den Bereichen KI und Big Data, gefolgt von Netzwerken und Cybersicherheit sowie technologischer Grundkompetenz. 85 Prozent der befragten Arbeitgeber wollen die Weiterqualifizierung ihrer Belegschaft priorisieren. Zugleich erwarten 40 Prozent, ihre Belegschaft dort zu verkleinern, wo KI Aufgaben automatisieren kann.

Der AI Jobs Barometer 2026 von PwC, der mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auswertet, kommt global zu einem verwandten Befund: In den am stärksten KI-exponierten Tätigkeiten verändern sich die geforderten Fähigkeiten mehr als doppelt so schnell wie in den am wenigsten exponierten.

Für Deutschland ist dieser Zusammenhang nach der PwC-Auswertung bislang nur sehr schwach ausgeprägt. PwC weist zudem aus, dass 2025 rund 1,3 Prozent der deutschen Stellenanzeigen KI-bezogen waren – und dass auf eine Entwicklerrolle etwa sieben Anwenderrollen kamen.

Das Verhältnis ist bemerkenswert. Der Bedarf entsteht nicht in erster Linie bei Spezialisten, die KI-Systeme bauen, sondern in der Breite der Belegschaft, die mit ihnen arbeitet. Damit wird KI-Kompetenz zu einer Frage der gesamten Organisation und nicht allein der IT-Abteilung.

Schulung ist nicht dasselbe wie Lernen

Die gute Nachricht der Bitkom-Erhebung: 70 Prozent der Unternehmen schulen inzwischen ihre Beschäftigten im Umgang mit KI. 11 Prozent schulen alle, 22 Prozent einen Großteil, 37 Prozent ausgewählte Beschäftigte. Der Anteil der Unternehmen ohne Schulungsangebot sank von 43 Prozent im Vorjahr auf 25 Prozent. Unter den KI-Anwendern schulen 91 Prozent.

Die Zahl sagt allerdings wenig darüber, was gelernt wird. Viele Schulungen erklären die Bedienung eines Werkzeugs: wie man eine Anfrage formuliert, wo eine Funktion zu finden ist, was nicht eingegeben werden darf. Das ist notwendig, aber es ist der kleinste Teil der Aufgabe. Der größere Teil betrifft Fragen, die sich in einem Kurs kaum beantworten lassen: Wann ist ein KI-Ergebnis belastbar? Welche Schritte eines Ablaufs sollten sich durch KI verändern? Wer haftet intern für ein fehlerhaftes Ergebnis?

Hinzu kommt eine strukturelle Lücke außerhalb des Unternehmens. In der Befragung von Stifterverband und McKinsey hielten 82 Prozent der Führungskräfte deutsche Hochschulen für eher schlecht oder schlecht darin, Studierende auf die neue Arbeitswelt vorzubereiten. Nur jedes fünfte Unternehmen arbeitet bisher mit Hochschulen zusammen. Wer darauf wartet, dass neue Fachkräfte die nötigen Fähigkeiten mitbringen, verlagert die Aufgabe in eine Zukunft, die für die eigene Wettbewerbsfähigkeit zu spät kommt.

Eine besondere Rolle haben Führungskräfte. Sie entscheiden, ob Beschäftigte Zeit zum Ausprobieren bekommen, ob Fehler beim Erproben neuer Abläufe offen besprochen werden und ob gute Lösungen über die Teamgrenze hinaus bekannt werden. Eine Führungskraft, die KI-Werkzeuge selbst nicht nutzt, kann deren Ergebnisse im Team kaum beurteilen. Der Kompetenzaufbau beginnt deshalb sinnvollerweise nicht bei der Belegschaft, sondern auf der Führungsebene.

Eine lernende Organisation unterscheidet sich von einer schulenden dadurch, dass sie Erfahrungen aus dem Alltag systematisch einsammelt, bewertet und weitergibt. Sie behandelt jeden produktiven KI-Einsatz zugleich als Lerngelegenheit – für das Team, das ihn betreibt, und für alle, die Ähnliches vorhaben.

Vier Fähigkeiten, die Teams bis 2029 brauchen

Aus der Studienlage und den absehbaren Einsatzmustern lassen sich vier Fähigkeitsfelder ableiten, die über die reine Werkzeugbedienung hinausgehen. Sie sind keine Lehrplanvorlage, sondern eine Orientierung für die Frage, wohin Lernzeit fließen sollte.

1. Urteilsfähigkeit über Ergebnisse

Generative Systeme liefern plausible Texte, Analysen und Code – auch dann, wenn sie falsch sind. Die wichtigste Fähigkeit ist deshalb, Ergebnisse fachlich zu prüfen, Quellen nachzuvollziehen und Unsicherheit zu erkennen. Diese Fähigkeit setzt Fachwissen voraus. Wer das eigene Fachgebiet nicht beherrscht, kann ein KI-Ergebnis nicht beurteilen. KI-Kompetenz ersetzt also kein Fachwissen, sie macht es wertvoller.

2. Abläufe neu zusammensetzen

Der größte Nutzen entsteht selten dort, wo ein einzelner Arbeitsschritt beschleunigt wird, sondern dort, wo ein Ablauf neu gedacht wird. Teams müssen lernen, ihre Prozesse in Teilaufgaben zu zerlegen, zu entscheiden, welche davon sich für KI eignen, und die Übergaben zwischen Mensch und System sauber zu gestalten. Das ist Organisationsarbeit, keine Bedienungsfrage.

3. Daten- und Sicherheitsverständnis

Jede Eingabe in ein KI-System ist eine Datenweitergabe. Beschäftigte müssen einschätzen können, welche Informationen wohin fließen, welche Systeme freigegeben sind und welche nicht. Wo diese Kompetenz fehlt, entsteht Schatten-KI: private Konten, nicht geprüfte Werkzeuge, Unternehmensdaten auf fremden Plattformen. Die WEF-Daten, nach denen Cybersicherheit zu den am schnellsten wachsenden Kompetenzfeldern gehört, passen zu diesem Befund.

4. Geteiltes Erfahrungswissen

KI-Werkzeuge verändern sich in Monaten, nicht in Jahren. Kein Schulungskatalog kann damit Schritt halten. Was funktioniert, ist ein Austausch innerhalb der Organisation: dokumentierte Anwendungsfälle, interne Ansprechpersonen in den Fachbereichen, regelmäßige Auswertung von Fehlern. Die Fähigkeit eines Teams, eigenes Wissen weiterzugeben, wird damit selbst zur Kompetenz.

Regulierung als Anlass, nicht als Ziel

Artikel 4 der europäischen KI-Verordnung verpflichtete Anbieter und Betreiber von KI-Systemen seit dem 2. Februar 2025, Maßnahmen zu ergreifen, um nach besten Kräften ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz ihres Personals sicherzustellen. Mit dem Digital Omnibus zur KI, der Verordnung (EU) 2026/1744, die seit dem 27. Juli 2026 in Kraft ist, wurde die Vorschrift neu gefasst: Anbieter und Betreiber ergreifen Maßnahmen, um die Entwicklung der KI-Kompetenz zu unterstützen; ein bestimmtes Kompetenzniveau einzelner Personen müssen sie nicht garantieren.

Für die Geschäftsleitung ist das ein Anlass, kein Maßstab – eine abgehakte Pflichtschulung sagt wenig über die Lernfähigkeit eines Unternehmens. Wie die Pflicht im Einzelfall auszufüllen ist, hängt von den eingesetzten Systemen und dem Einsatzkontext ab.

Drei Szenarien für die kommenden drei Jahre

Die folgenden Szenarien beschreiben, wie unterschiedlich sich Unternehmen mit vergleichbarem KI-Einsatz bis 2029 entwickeln können. Sie dienen als Prüfstein, nicht als Vorhersage.

Szenario 1: Pflichterfüllung

Ein denkbares Szenario: Das Unternehmen führt eine einmalige Online-Schulung für alle Beschäftigten ein, dokumentiert die Teilnahme und betrachtet das Thema als erledigt. Die Nutzung von KI bleibt auf einzelne Begeisterte beschränkt, die Ergebnisse schwanken stark, und niemand weiß genau, welche Anwendungen sich bewährt haben. Nach drei Jahren hat das Unternehmen Lizenzen, aber kaum veränderte Abläufe.

Szenario 2: Expertenzentrum ohne Breite

Ein zweites denkbares Szenario: Ein kleines zentrales Team baut anspruchsvolle KI-Anwendungen, die Fachbereiche bleiben Abnehmer. Einzelne Projekte gelingen, doch die Abhängigkeit vom Zentrum wächst, und die Fachbereiche lernen nicht, eigene Abläufe weiterzuentwickeln. Das Verhältnis aus dem PwC-Barometer – deutlich mehr Anwender- als Entwicklerstellen – deutet darauf hin, dass dieses Modell an Grenzen stößt.

Szenario 3: Lernen als Betriebsfunktion

Ein drittes denkbares Szenario: Das Unternehmen reserviert feste Lernzeit, benennt in jedem Fachbereich verantwortliche Ansprechpersonen und wertet Anwendungsfälle regelmäßig aus. Grundschulungen gibt es weiterhin, sie sind aber der Einstieg, nicht das Ziel. Nach drei Jahren verfügt das Unternehmen über dokumentiertes Erfahrungswissen, das sich bei jedem Werkzeugwechsel weiterverwenden lässt.

KI-Kompetenz in der Organisation: heute und 2029

Was die Geschäftsleitung jetzt anlegen sollte

Erstens: Lernzeit braucht ein Budget, und zwar in Stunden, nicht nur in Euro. Wenn Beschäftigte neue Arbeitsweisen neben dem vollen Tagesgeschäft erlernen sollen, gewinnt in aller Regel das Tagesgeschäft. Eine Geschäftsleitung, die Lernen ernst meint, macht es planbar und sichtbar.

Zweitens: Die Verantwortung gehört in die Fachbereiche. Personalabteilung und IT können Rahmen und Werkzeuge bereitstellen, aber nur die Fachbereiche wissen, welche Abläufe sich verändern sollten und woran ein gutes Ergebnis zu erkennen ist. Benannte Ansprechpersonen pro Bereich verbinden beide Seiten.

Drittens: Erfolg muss anders gemessen werden. Teilnahmequoten sind einfach zu erheben, aber sie zeigen nur, dass geschult wurde. Aussagekräftiger ist, wie viele Abläufe sich tatsächlich verändert haben, wie sich Qualität und Durchlaufzeiten entwickeln und wie viele Anwendungsfälle dokumentiert und weitergegeben wurden.

Viertens: Die Beschäftigungsfrage gehört offen auf den Tisch. Laut Bitkom erwarten 45 Prozent der Unternehmen durch KI in den nächsten zwei Jahren einen leichten und 12 Prozent einen deutlichen Rückgang der Beschäftigung. Wer Lernbereitschaft erwartet, muss erklären, wohin sie führt. Ohne diese Klarheit wird Weiterbildung als Vorbereitung auf den eigenen Abbau verstanden – und entsprechend zurückhaltend angenommen.

Fünftens: Lernen und Technologieauswahl hängen zusammen. Wer Kompetenz an ein einzelnes Produkt bindet, baut eine weitere Form von Vendor-Lock-in auf. Übertragbares Wissen über Prüfung, Prozessgestaltung und Datenumgang bleibt auch dann wertvoll, wenn sich die Werkzeuge ändern.

Einordnung: Lernfähigkeit wird zum Wettbewerbsfaktor

Der Zugang zu KI-Werkzeugen wird in den kommenden Jahren kaum noch ein Unterscheidungsmerkmal sein; die Verbreitung steigt, die Preise für Standardfunktionen sinken. Unterscheiden werden sich Unternehmen darin, wie schnell sie aus dem Einsatz lernen und dieses Wissen in veränderte Abläufe übersetzen. Das ist keine Aufgabe für den Weiterbildungskatalog, sondern eine Frage der Organisationsgestaltung. Sie liegt damit dort, wo die Organisation gestaltet wird: bei der Geschäftsleitung.

Weitere Beiträge zu Führung, Zusammenarbeit und Kompetenzaufbau bündelt die Themenseite Organisation & Kultur.

Fragen für die Geschäftsleitung

• Wie viel Lernzeit ist eingeplant? Gibt es ein verbindliches Zeitbudget für Lernen, oder findet es nur statt, wenn das Tagesgeschäft Raum lässt?
• Wer verantwortet KI-Kompetenz in den Fachbereichen? Sind dort Ansprechpersonen benannt, die Anwendungsfälle sammeln und weitergeben?
• Woran messen wir Lernerfolg? Sehen wir nur Teilnahmequoten, oder auch veränderte Abläufe und die Qualität der Ergebnisse?
• Wie gehen wir mit der Beschäftigungsfrage um? Haben wir offen erklärt, welche Rollen sich verändern und welche Perspektiven Beschäftigte haben?
• Ist unser Wissen an Produkte gebunden? Würde ein Werkzeugwechsel unsere aufgebaute Kompetenz entwerten?

Häufige Fragen

Quellen

• Bitkom: Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI, September 2026
• World Economic Forum: The Future of Jobs Report 2025, Januar 2025
• Stifterverband und McKinsey: Großer Nachholbedarf bei der Stärkung von KI-Kompetenzen in deutschen Unternehmen, Januar 2025
• PwC: AI Jobs Barometer 2026, Juni 2026
• DLA Piper: EU AI Act update – AI literacy questions and answers (Sekundärquelle), Mai 2025
• Amtsblatt der Europäischen Union: Verordnung (EU) 2026/1744 (Digital Omnibus zur KI), Juli 2026
• KI-Campus: EU AI Act – AI Omnibus recalibrates Article 4, AI literacy remains mandatory (Sekundärquelle), Juli 2026

*** Keine Rechtsberatung. Dieser Beitrag ordnet rechtliche Rahmenbedingungen strategisch ein und ersetzt keine Rechtsberatung im Einzelfall.