André Wolff

Führung, die wirkt – ohne sich zu verbiegen

Die Pflicht ist leichter geworden. Die Aufgabe nicht.

Was Artikel 4 der KI-Verordnung nach dem Digital Omnibus für Führung und Change bedeutet

Seit dem 27. Juli 2026 gilt eine neue Fassung von Artikel 4 der europäischen KI-Verordnung. Bisher sollten Unternehmen „nach besten Kräften sicherstellen“, dass ihr Personal über ein „ausreichendes Maß an KI-Kompetenz“ verfügt. Jetzt reicht es, Maßnahmen zu ergreifen, die diese Kompetenz fördern. Ein bestimmtes Niveau muss niemand mehr garantieren.

Einige lesen das als Entwarnung. Ich lese es als Einladung, genauer hinzuschauen.

Die Pflicht bleibt, nur ihr Maßstab ändert sich

Die Pflicht ist nicht verschwunden. Sie gilt für alle Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen, auch für Dienstleister und Leiharbeitskräfte, die in ihrem Auftrag damit arbeiten. Die Bundesnetzagentur empfiehlt, Art, Umfang und Teilnehmende der Maßnahmen zu dokumentieren. Neu ist nur der Maßstab: Gefragt ist das Bemühen, nicht mehr das Ergebnis. Dafür sollen Kommission und Mitgliedstaaten künftig Praxisbeispiele und Unterstützung bereitstellen, besonders für kleine und mittlere Unternehmen.

Damit liegt eine bequeme Lösung nahe.

Die Rationalitätsfalle

Ein Pflicht-E-Learning für alle, dreißig Minuten, mit Abschlusstest und Teilnahmezertifikat. Es ist günstig, lässt sich nachweisen und ist rechtlich vermutlich ausreichend. Jede einzelne Entscheidung auf diesem Weg ist vernünftig.

In Summe entsteht aber Teilnahme statt Kompetenz. Das Unternehmen kann belegen, dass geschult wurde. Ob die Menschen KI danach besser einsetzen, weiß es nicht.

Dieses Vorgehen würde dem ähneln, dass ich in meiner Zeit als ITIL-Trainer erlebt habe: Schick die Leute in eine ITIL-Foundation, dann ist das auch abgehakt – mit dem Verständnis neuer Prozesse, oder für neue Prozesse, hat das wenig zu tun gehabt.

Was KI-Kompetenz eigentlich meint

Die Verordnung definiert KI-Kompetenz als die Fähigkeiten, Kenntnisse und das Verständnis, um KI-Systeme sachkundig einzusetzen und sich ihrer Chancen, Risiken und möglichen Schäden bewusst zu sein. Das ist mehr als die Bedienung eines Werkzeugs. Es ist Urteilsvermögen: zu erkennen, wann ein Ergebnis plausibel ist, wann man nachprüfen muss und wann man die Aufgabe besser selbst erledigt.

Genau dieses Urteilsvermögen ist potenziell gefährdet, wenn KI Aufgaben übernimmt, an denen Menschen bisher gelernt haben. Darüber habe ich in meinem letzten Artikel geschrieben. Eine Schulung allein schließt diese Lücke nicht.

KI-Kompetenz durch die Change-Brille

Hilfreich ist hier das ADKAR-Modell. Es stammt von Jeffrey Hiatt, dem Gründer des Beratungsunternehmens Prosci, und beschreibt Veränderung aus Sicht der einzelnen Person. Damit jemand eine Veränderung tatsächlich lebt, braucht es fünf Schritte in dieser Reihenfolge: Awareness (verstehen, warum sich etwas ändern muss), Desire (die Veränderung mittragen wollen), Knowledge (wissen, wie es geht), Ability (es im Alltag auch können) und Reinforcement (dranbleiben, statt in alte Muster zurückzufallen). Fehlt ein Schritt, gerät die Veränderung genau dort ins Stocken.

Eine Pflichtschulung deckt nur das „K“ ab (und selbst das ist fraglich). Die anderen vier Schritte sind Führungsarbeit:

  • Awareness entsteht, wenn Führungskräfte erklären, warum Urteilsvermögen wichtiger ist als Tempo.
  • Desire wächst, wenn Einwände ernst genommen werden, statt sie als Widerstand abzutun.
  • Ability entsteht durch Üben am echten Arbeitsfall, nicht am Schulungsbeispiel.
  • Reinforcement braucht Kennzahlen, die gewünschtes Agieren nachvollziehen.

Drei Handlungsoptionen

1. Bedarf nach Rolle analysieren. Wer Bewerbungen mit KI vorsortiert, braucht andere Kompetenzen als jemand, der Code generieren lässt. Die Verordnung verlangt ausdrücklich, Vorkenntnisse und Einsatzkontext zu berücksichtigen. Das ist eine Chance für gezieltes Lernen statt Gießkanne.

2. Lernen in den Arbeitsalltag holen. Kurze Formate im Team, gemeinsames Prüfen von KI-Ergebnissen, Führungskräfte, die offen zeigen, wo sie selbst nachprüfen. So wird Kompetenz sichtbar und ansteckend.

3. Wirksamkeit messen statt Teilnahme. Die Teilnahmequote sagt, wer geschult wurde. Wichtiger ist die Frage, ob Fehler früher erkannt werden und ob Teams KI bewusster einsetzen. Das lässt sich im Teamgespräch erfragen, ganz ohne aufwendiges Kennzahlensystem.

Fazit

Die Neufassung von Artikel 4 senkt die rechtliche Hürde. Die eigentliche Aufgabe bleibt dieselbe: Menschen in die Lage zu versetzen, ein mächtiges Werkzeug mit Urteilskraft einzusetzen. Das schafft kein Zertifikat. Das schafft Führung.


Über den Autor
André Wolff führt seit über 20 Jahren Menschen und Organisationen durch Veränderung: als Offizier, Standortleiter, Berater und Coach. Sein Thema: Die härtesten Probleme in Organisationen sind menschlich, gerade wenn die Technik sich rasant verändert.
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KI-Einführung ist kein IT-Projekt. Sie ist Führungsarbeit.

In vielen Unternehmen läuft die KI-Einführung wie ein klassischer Software-Rollout: Lizenzen beschaffen, Schulungen anbieten, Nutzungsquoten messen. Das ist notwendig, aber es verfehlt den Teil, der am Ende über Erfolg oder stilles Scheitern entscheidet.

Was im Rollout unsichtbar bleibt

Es gibt einen Begriff dafür: Job Hollowing. Die Stelle bleibt, die Bezeichnung bleibt, das Gehalt bleibt. Aber die Tätigkeiten, an denen Menschen früher gelernt haben, wandern nach und nach zur KI.

In der Softwareentwicklung sieht man das besonders deutlich. Routinecode schreibt heute oft die KI, schneller und meist ordentlich. Nur: Genau an diesen Routinen haben Juniors früher das Urteilsvermögen aufgebaut, das sie heute brauchen, um KI-generierten Code kritisch zu prüfen. Wer nie selbst Fehler gesucht hat, erkennt sie auch im Code anderer schwerer.

Eine Studie aus dem Anthropic Fellows Program stützt das: Wer sich beim Erlernen einer neuen Programmierbibliothek von KI helfen ließ, verstand das Konzept anschließend schlechter, las Code schlechter und tat sich vor allem bei der Fehlersuche schwerer. Schneller war die KI-Gruppe im Schnitt trotzdem nicht.

Das Tückische: Jede einzelne Entscheidung ist vernünftig. Warum sollte jemand Stunden investieren, wenn die KI es in Minuten erledigt? In Summe entsteht potenziell aber eine Lücke, die erst Jahre später sichtbar wird. Dann, wenn die Erfahrenen gehen und niemand nachwächst, der ihre Rolle übernehmen kann.

Warum das ein Change-Thema ist

Die Change-Forschung unterscheidet seit Langem zwischen Wandlungsbedarf, Wandlungsbereitschaft und Wandlungsfähigkeit. Die meisten KI-Initiativen kümmern sich intensiv um den Bedarf (“Wir müssen da mit”) und ein wenig um die Fähigkeit, verstanden als Tool-Schulung.

Fähigkeit bedeutet aber mehr als zu wissen, welchen Knopf man drückt. Es geht um Urteilsvermögen: einschätzen zu können, wann ein Ergebnis taugt und wann nicht. Das entsteht nicht in einem Webinar. Es entsteht durch Erfahrung, und genau die wird gerade leise wegrationalisiert.

Das ist keine technische Frage. Es ist eine Frage, wie Organisationen Kompetenz aufbauen, und damit Führungsarbeit.

Was Führung konkret tun kann

  1. Lernpfade bewusst gestalten. Festlegen, welche Aufgaben Nachwuchskräfte weiterhin selbst erledigen, auch wenn die KI schneller wäre. Nicht aus Prinzip, sondern als Investition in die Kompetenz von morgen.
  2. Urteilsvermögen sichtbar machen. In Reviews und Gesprächen nicht nur das Ergebnis bewerten, sondern die Begründung: Warum ist das richtig? Woran hättest du erkannt, dass es falsch ist? Die gleiche Studie zeigt übrigens: Wer die KI nach Erklärungen fragt statt nach fertigen Lösungen, lernt trotzdem dazu.
  3. Erfolg anders messen. Nutzungsquote und Produktivität sind leicht zu zählen. Ob Menschen sich weiterentwickeln, ist schwerer, aber auf Dauer die entscheidende Kennzahl.

Zum Schluss

KI ist ein mächtiges Werkzeug, und es wäre falsch, sie zu bremsen. Aber Technik skaliert von allein. Erfahrung nicht. Die härtesten Probleme in Organisationen sind selten technischer Natur. Bei der Einführung von KI gilt das mehr denn je.


Quelle
Shen, J. H. & Tamkin, A. (2026). How AI Impacts Skill Formation. arXiv:2601.20245. https://arxiv.org/abs/2601.20245


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André Wolff führt seit über 20 Jahren Menschen und Organisationen durch Veränderung: als Offizier, Standortleiter, Berater und Coach. Sein Thema: Die härtesten Probleme in Organisationen sind menschlich, gerade wenn die Technik sich rasant verändert.
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