Lernpfad
KI-Grundlagen für Unternehmen
12 Std.
Den KI-Talentgap verstehen
Daten und KI verändern die Unternehmens- und Organisationswelt grundlegend. Die aktuelle Generative-KI-Revolution ist nur der jüngste Schub in einer Reihe technologischer Durchbrüche, die unser Leben und das Wirtschaften von Unternehmen umkrempeln. Unweigerlich wandelt sich damit auch das Kompetenzprofil – schnell und tiefgreifend.
Bis vor Kurzem lag der Fokus auf Datenkompetenz – also der Fähigkeit, Daten zu lesen, zu schreiben, zu analysieren, zu kommunizieren und daraus zu schlussfolgern. Diese Kompetenzen ermöglichen fundierte, datenbasierte Entscheidungen. Sie sind zudem die ideale Ergänzung für KI-Kompetenz – die Fähigkeit, KI-Systeme wirksam, ethisch und verantwortungsvoll zu verstehen, zu nutzen und zu steuern.
Der jüngste KI-Boom führt zu erheblichen Investitionen in KI-Infrastruktur und -Initiativen, um unter anderem Entscheidungen zu verbessern, Aufgaben zu automatisieren, die operative Effizienz zu steigern und das Kundenerlebnis zu optimieren. Dieser Wandel braucht jedoch Zeit, Budget und – vor allem – die richtigen Talente.
Doch KI-kompetente Mitarbeitende zu finden, bleibt eine große Herausforderung. Laut einer Deloitte-Umfrage gab es 2022 weltweit nur 22.000 KI-Spezialistinnen und -Spezialisten – deutlich zu wenig für die akute Nachfrage. Gründe sind unter anderem Lücken im Bildungssystem und der Rückstand formaler Trainingsangebote.
Die Folge: Unternehmen müssen extrem hoch bieten, um die wenigen verfügbaren KI-Talente zu gewinnen, oder externe Beratungen teuer einkaufen. Das verzögert KI-Projekte und schmälert die Chance, sich mit dieser Technologie Wettbewerbsvorteile zu sichern – besonders für kleine und mittlere Unternehmen.
Darum setzen Unternehmen aller Branchen zunehmend auf interne Trainingsprogramme als günstigere Möglichkeit, die KI-Talentlücke zu schließen. Schauen wir uns an, wie du eine erfolgreiche Upskilling- und Reskilling-Initiative aufsetzt.
Strategien für den Aufbau interner KI-Kompetenzen
Trotz wachsender Anstrengungen beim Aufbau interner Trainingsprogramme bleibt die Lücke bei der KI-Kompetenz in vielen Unternehmen deutlich sichtbar.
Das hat mehrere Gründe. Erstens ist Upskilling und Reskilling in KI-Kompetenz eine mehrjährige Reise. Zudem erhöht der Innovationsdruck in KI und Data Science den Anpassungsdruck für Organisationen – und macht die Lücke bei der Datenkompetenz noch spürbarer.
Wie wir in DataCamps State of Data & AI Literacy 2024 zeigen, kämpfen Unternehmen mit verschiedenen Hürden beim Schließen der Kompetenzlücke – allen voran mangelnde Budgets und unzureichende Trainingsressourcen.
Quelle: DataCamp
Im nächsten Abschnitt geben wir dir konkrete Tipps für die erfolgreiche Umsetzung eines internen KI-Trainingsprogramms.
Aktuelle Kompetenzen prüfen und Lücken identifizieren
Der erste Schritt für eine interne Trainingsinitiative ist die Bestandsaufnahme der aktuellen Kompetenzstände deines Teams, um Lücken zu erkennen und passgenaue Trainingsbedarfe abzuleiten. Eine umfassende Kompetenzanalyse zeigt, wie versiert Mitarbeitende in KI, Daten und verwandten Technologien sind.
Diese Bewertung kann über Umfragen, Interviews und praktische Tests erfolgen, um Wissen, Erfahrung und Vertrautheit mit unterschiedlichen Tools und Techniken der Datenanalyse zu erfassen. Zusätzlich kannst du die Data-Maturity-Bewertung von DataCamp nutzen, um einzuordnen, wo Team, Bereich und Organisation auf dem Reifegradmodell stehen.
Umfassende Trainingsprogramme implementieren
KI- und Datenkompetenz sind keine One-Size-Fits-All-Konzepte. Jede Person in deiner Organisation hat je nach Rolle und Erfahrungsstand eigene Bedürfnisse. Ein erfolgreiches Trainingsprogramm bietet personalisierte Lernwege, die genau darauf zugeschnitten sind – damit alle profitieren und wachsen.
Wenn du die aktuellen Kompetenzen deines Teams kennst, kannst du Trainings gezielt anpassen. Die Zusammenarbeit mit einem Learning-Partner für KI und Datenanalyse wie DataCamp erleichtert das. Unsere Expertenteams helfen dir, bestehende Lernpfade zu personalisieren oder neue zu entwickeln, die exakt zu euren Anforderungen passen.
Eine Lern- und Innovationskultur fördern
KI-Kompetenz aufzubauen bedeutet mehr als Wissen zu vermitteln – es geht um einen kulturellen Wandel hin zu einer KI-informierten Denkweise. Das erfordert kontinuierliche Kommunikation und Engagement.
Deine interne Initiative sollte Lernende über die Bedeutung von KI-Kompetenz, den Nutzen für ihre Rolle und den Fortschritt des Programms auf dem Laufenden halten. Fördere interaktive Lernerlebnisse, biete Foren für Wissensaustausch wie Workshops und Seminare und würdige Fortschritte, um die Motivation hochzuhalten.
Mentoring und funktionsübergreifende Teams nutzen
Wirksames Lernen geht über Einzelkompetenzen hinaus. Das Lernen zu KI und Daten kann herausfordernd – und gerade online auch isolierend – sein. Ein Gemeinschaftsgefühl ist daher entscheidend. Erfolgreiche Trainingsinitiativen schaffen Communities of Practice, in denen Lernende zusammenarbeiten, Erkenntnisse teilen und sich gegenseitig unterstützen – für bessere Lernerlebnisse und besseren Praxistransfer.
Es gibt viele Wege, Interaktivität und Wissensaustausch zu fördern. Hier einige gute Beispiele:
- Führe instruktorgeleitete Sessions mit internen Expertinnen und Experten durch und lass Lernende reale Use Cases lösen.
- Ermutige zur bereichsübergreifenden Zusammenarbeit, um KI-Lösungen zu integrieren.
- Baue am Ende jedes Lernpfads benotbare Capstone-Übungen ein.
- Setze auf Gamification-Elemente wie Bestenlisten, Badges oder Belohnungen, um Lernen attraktiv zu machen.
Fallstudie: Erfolgreiche interne KI-Kompetenzentwicklung
Wir teilen unser Know-how gerne mit Unternehmen jeder Größe und Branche, die die KI-Revolution aktiv gestalten wollen. In diesem Abschnitt geht es um eine aktuelle Zusammenarbeit zwischen DataCamp und Bankinter, einer führenden spanischen Bank. Vor drei Jahren schloss das Unternehmen eine Partnerschaft mit DataCamp for Business, um den dringenden Bedarf an fortgeschrittenen Daten- und KI-Kompetenzen zu decken.
Zunächst zielte die Initiative darauf ab, Kompetenzlücken in analytischen Bereichen zu schließen, damit STEM-Talente moderne Datentools effektiv nutzen können. Später erkannte Bankinter den Bedarf an Skalierung und weitete das Programm auf die gesamte Organisation aus – mit Standorten in Spanien, Luxemburg, Irland und Portugal – und verankerte eine datenorientierte Kultur.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager bei Bankinter, formuliert das Ziel der Initiative so:
Weiterbildung in Daten und KI befähigt unsere Mitarbeitenden, Daten mit modernsten Verfahren und Tools zu verstehen, zu erkunden und zu analysieren. Das führt zu besseren und schnelleren Entscheidungen und verkürzt unsere Time-to-Market mit innovativen Produkten, Lösungen und kundenzentrierten Ansätzen.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager at Bankinter
Verbessere die KI-Fähigkeiten deines Teams
Verändere dein Unternehmen, indem du deinem Team mit dem DataCamp for Business fortgeschrittene KI-Kenntnisse vermittelst. Erreiche bessere Einblicke und mehr Effizienz.
