AI Skills FrameworkEin Framework zur Definition, Entwicklung und Bewertung von KI-Skills für Fachkräfte
Künstliche Intelligenz verändert alle Berufe, nicht nur technische Tätigkeiten. Um Unternehmen dabei zu helfen, die erforderlichen Fähigkeiten für den verantwortungsvollen Einsatz, die Entwicklung, Integration und Gestaltung von KI aufzubauen, haben wir den KI-Kompetenzrahmen entwickelt: ein klares, praxisorientiertes Framework, das KI-Kompetenzen in konkrete, bewertbare Skills übersetzt.
Entdecke das AI Skills Framework
Tauchen Sie in unserer interaktiven Vollversion tiefer in die Kompetenzkomponenten, Bereiche und Prognosen ein.
Warum das AI Skills Framework notwendig ist
Viele bestehende Rahmenwerke für KI-Kompetenz und Zukunftskompetenzen schärfen zwar das Bewusstsein, greifen jedoch zu kurz, wenn es um professionelle, rollenspezifische Fähigkeiten geht. Sie beschreiben selten die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Anwendungsfälle in Unternehmen zu identifizieren, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen oder KI-Systeme zuverlässig in großem Maßstab einzusetzen.
Außerdem sehen sich Unternehmen immer wieder mit folgenden Fragen konfrontiert:
- Welche Fähigkeiten benötigen unsere Teams tatsächlich?
- Wie bewerten wir die aktuellen Fähigkeiten?
- Wie bauen wir kohärente Lernpfade auf?
- Wie stellen wir die Einhaltung von Verpflichtungen wie Artikel 4 des EU-KI-Gesetzes sicher?
Das AI Skills Framework schließt diese Lücke. Es vereint technische, organisatorische und governancebezogene KI-Skills in einer kohärenten Struktur, die durch angewandte Forschung, Expertenbewertung und Praxistests mit Partnerorganisationen entwickelt wurde.
Für wen ist das AI Skills Framework
Das Framework deckt die vier Arten der Interaktion von Fachleuten mit KI ab, die wesentlichen Einstiegspunkte für die Skillsentwicklung:
Einsatz von KI
Fachleute, die KI-Tools in ihrer täglichen Arbeit einsetzen, wie Wissensarbeiter, Lehrer, Analysten, Manager und Beschäftigte im öffentlichen Dienst sowie alle, die KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren.
Integration von KI
Führungskräfte und Praktiker, die KI in Prozesse einbetten, Veränderungen managen und die Einführung mit der Unternehmensstrategie und den Vorschriften in Einklang bringen.
Entwicklung von KI
Ingenieure, Entwickler und Forscher, die KI-Systeme entwerfen, trainieren, einsetzen und warten.
Gestaltung von KI
Politiker, Strategen, Ethiker und Kommunikatoren, die Leitplanken setzen, Narrative gestalten und eine verantwortungsvolle Governance von KI sicherstellen.
Kernprinzipien des Frameworks
Kompetenzkomponenten: konkrete, nachweisbare KI-Skills
Der Rahmen besteht aus Kompetenzkomponenten, bei denen es sich um klar definierte, praxisorientierte KI-Skills handelt, wie z. B.:
- Anwendung von Designmustern in der Softwareentwicklung
- Nachweis der Einhaltung von Anforderungen an risikoreiche KI
- Verwendung von Versionskontrollsystemen, einschließlich verzweigter Workflows
- Bewertung des finanziellen und strategischen Werts von KI-Initiativen
Dies sind die Fähigkeiten, die Fachleute realistisch demonstrieren, entwickeln und bewerten lassen können.
Fünf Kompetenzstufen
Jede Kompetenzkomponente ist entlang einer Progression von der Bewusstwerdung bis zur Meisterschaft strukturiert:
- Unbekannt: keine Vertrautheit
- Kenntnis: konzeptionelles Bewusstsein
- Anwendung: Anwendung in vertrauten Umgebungen
- Anpassung: selbstbewusste, flexible Anwendung
- Lebendige Umsetzung: Meisterschaft, Autonomie und die Fähigkeit, andere anzuleiten
Mehrere Projektionen für Klarheit und Vergleichbarkeit
Fähigkeitskomponenten können aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden, was eine präzise Bewertung und maßgeschneiderte Entwicklung ermöglicht:
- Zweckprojektion: Verwendung, Integration, Aufbau, Gestaltung
- Domänenprojektion: z. B. KI-Strategie, KI-Ethik, Datenkompetenz, Programmierung, maschinelles Lernen, GenAI, MLOps
- Rollenprojektionen: Cluster von KI-Skills, die für Berufsprofile typisch sind
- Systemprojektionen: KI-Skills, die für bestimmte KI-Anwendungen erforderlich sind
Diese Flexibilität hilft Unternehmen, Kompetenzmuster aufzudecken, Rollen zu vergleichen und gezielte Weiterbildungsprogramme zu entwickeln.
Transversale Kompetenzen als Bindeglied
Zusammenarbeit, Kommunikation, Problemlösung und kritisches Denken bilden die Grundlage für alle KI-bezogenen Tätigkeiten. Diese transversalen Kompetenzen sind zwar keine eigenständigen KI-Skills im Framework, aber sie sind unerlässlich, um technische, organisatorische und regulatorische Kompetenzen effektiv anzuwenden.