Inhouse Schulung: 'AI Literacy' als Einstieg in das KI-Thema

AI Literacy – Kompetenzen für den sicheren Umgang mit Künstlicher Intelligenz ist eine Inhouse-Schulung der Bildungsakademie am Rosental für Organisationen, die Mitarbeitende, Führungskräfte und Fachbereiche systematisch zu Grundlagen, Chancen, Grenzen, Risiken und verantwortungsvoller Nutzung von KI befähigen möchten.

Die Schulung richtet sich an Teams, die KI nicht nur ausprobieren, sondern verstehen, einordnen, kritisch prüfen und sicher im Arbeitsalltag nutzen wollen: als Inhouse-Präsenz-Schulung beim Kunden oder als Live-Online-Workshop für Mitarbeitende, Führungskräfte, HR, IT, Datenschutz, Kommunikation, Verwaltung, Projektteams und Fachabteilungen.

Im Mittelpunkt steht ein gemeinsames Kompetenzfundament: Was ist KI? Wie funktionieren generative KI, maschinelles Lernen, Sprachmodelle und KI-gestützte Assistenzsysteme? Welche Aufgaben eignen sich für KI-Unterstützung? Welche Daten dürfen nicht in KI-Systeme eingegeben werden? Wo entstehen Halluzinationen, Bias, Datenschutzrisiken, Transparenzfragen und Verantwortungslücken? Und wie kann eine Organisation KI-Kompetenz im Sinne von Art. 4 der KI-Verordnung nachvollziehbar aufbauen und dokumentieren?

Unser maßgeschneiderter Inhouse-Kurs für AI Literacy

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage zwischen einer Inhouse-Präsenz-Schulung an Ihrem Standort oder einem Live-Online-Workshop mit Ihrem Team. Die Inhalte werden auf Ihre Zielgruppen, Vorkenntnisse, KI-Tools, Datenschutzanforderungen, Arbeitsprozesse, Rollen, Freigabewege und konkreten Fragestellungen zugeschnitten.

Worum es in diesem Kurs wirklich geht

AI Literacy bedeutet nicht, dass alle Mitarbeitenden zu KI-Expertinnen, Entwicklern oder Data Scientists werden müssen. Gemeint ist eine arbeitsbezogene Grundkompetenz: Menschen sollen verstehen, was KI leisten kann, wo KI irrt, welche Risiken entstehen und wie KI-Ergebnisse verantwortungsvoll geprüft werden.

Die Schulung ist als Befähigungsformat aufgebaut. Teilnehmende lernen nicht nur Begriffe, sondern üben an typischen Arbeitssituationen: Prompts formulieren, KI-Ergebnisse prüfen, sensible Daten erkennen, Halluzinationen hinterfragen, Quellen einordnen, Bias-Risiken erkennen und passende Anwendungsfälle im eigenen Arbeitsumfeld bewerten.

Für den übergeordneten Einstieg empfehlen wir den Themen-Hub zu KI-Inhouse-Schulungen. Weitere Formate finden Sie in der Übersicht der KI-Inhouse-Kurse. Häufige Grundlagenfragen beantwortet das KI-FAQ der Bildungsakademie am Rosental.

Klare Abgrenzung zu anderen KI-Kursen

Dieser Kurs ist bewusst als Einstieg und Kompetenzfundament konzipiert. Er ersetzt keine Spezialschulung für Führung, Marketing, Social Media, Datenanalyse, Recruiting, Content oder Automatisierung. Er schafft vielmehr die gemeinsame Sprache, damit spätere Vertiefungen wirksamer, sicherer und anschlussfähiger werden.

AI Literacy ist der Grundlagenkurs für KI-Verständnis, Risikobewertung, sichere Nutzung und gemeinsame Orientierung. Spezialisierte KI-Kurse gehen anschließend tiefer in einzelne Arbeitsbereiche, Tools, Prozesse oder Fachanwendungen.

Kurs	Abgrenzung
AI Literacy	Grundlagen, Begriffe, Chancen, Grenzen, Risiken, sichere Nutzung, kritische Bewertung und KI-Kompetenz nach Art. 4 KI-Verordnung.
KI-Tools für Führungskräfte	Stärker auf konkrete Führungsaufgaben, Meetings, Reporting, Kommunikation, Delegation und Entscheidungsvorbereitung ausgerichtet.
KI in der Unternehmensführung	Strategischer Fokus auf Governance, Roadmap, Organisation, Investitionen, Geschäftsmodell und Steuerungsarchitektur.
KI in Marketing, Kommunikation & Redaktion	Fachlicher Fokus auf Kommunikationsprozesse, Redaktion, Kampagnen, Textarbeit, Medienarbeit und Content-Produktion.
Datenanalyse und Controlling mit KI	Stärker datenbezogen: Kennzahlen, Auswertungen, Excel, Power Query, Power BI, Reporting und Controlling-Fragen.

Wenn Ihre Organisation zunächst ein gemeinsames Grundverständnis und sichere Orientierung schaffen möchte, ist AI Literacy der passende Einstieg. Für konkrete Fachbereiche können danach vertiefende KI-Inhouse-Schulungen sinnvoll sein.

Die BARO-LITERACY-Methode für sichere KI-Kompetenz

Für diese Schulung nutzt die Bildungsakademie am Rosental [BARO] die BARO-LITERACY-Methode. Sie verbindet KI-Grundlagen, praktische Tool-Erfahrung, Risikobewertung, Datenschutz, ethische Reflexion, Rollenklärung und Transfer in einem Arbeitsmodell für Organisationen.

L – Lernen: Welche Grundbegriffe, Funktionsweisen und Grenzen von KI müssen alle Teilnehmenden verstehen?
I – Identifizieren: Welche KI-Anwendungsfälle entstehen im eigenen Arbeitsumfeld?
T – Tool-Verständnis: Welche Unterschiede gibt es zwischen Chatbots, Sprachmodellen, Suchsystemen, Copilots und Spezialtools?
E – Einordnen: Welche Chancen, Risiken, Datenarten, Fehlerquellen und Verantwortungspunkte sind relevant?
R – Regeln: Welche Leitplanken gelten für Datenschutz, Vertraulichkeit, Quellen, Freigaben und menschliche Kontrolle?
A – Anwenden: Wie werden Prompts, Prüfprozesse und einfache KI-Workflows im Arbeitsalltag genutzt?
C – Checken: Wie werden KI-Ergebnisse auf Fakten, Bias, Plausibilität, Tonalität und Quellen geprüft?
Y – Your Transfer: Welche konkreten Regeln, Vorlagen und nächsten Schritte bleiben nach der Schulung im Team nutzbar?

Die Methode verhindert, dass AI Literacy bei abstrakten Begriffen stehen bleibt. Teilnehmende entwickeln ein gemeinsames Verständnis und erste praktische Routinen für einen reflektierten KI-Einsatz.

Tool-Landkarte: Welche KI-Werkzeuge eingeordnet werden

AI Literacy braucht keine komplette Tool-Schulung, aber ein realistisches Verständnis verschiedener KI-Werkzeugtypen. Der Kurs zeigt deshalb, welche Systeme für welche Aufgaben geeignet sind und wo Risiken entstehen.

Tool- und Aufgabenfeld	Praxisbezug im Arbeitsalltag
ChatGPT, Claude und Google Gemini	Texte vorbereiten, Fragen strukturieren, Informationen zusammenfassen, Ideen entwickeln, Argumente prüfen und Arbeitsentwürfe erstellen.
Microsoft Copilot	Arbeit in Word, PowerPoint, Outlook, Teams und Excel unterstützen, sofern die Organisation entsprechende Systeme freigegeben hat.
Perplexity und KI-gestützte Recherche	Recherchefragen strukturieren, Quellenhinweise erhalten und Informationen besser einordnen, ohne Quellenprüfung zu ersetzen.
Bild- und Kreativ-KI	Bildideen, Visuals, Kampagnenmotive, Präsentationsideen und kreative Entwürfe vorbereiten.
Excel, Power Query und Power BI	Daten strukturieren, Kennzahlen interpretieren, Auswertungsfragen formulieren und einfache Reporting-Logiken verstehen.
Interne KI-Systeme und Wissensdatenbanken	Organisationseigenes Wissen, Richtlinien, Prozesse und Vorlagen sicherer nutzbar machen, sofern Zugriffe und Rollen geklärt sind.

Praxisstation 1: KI verstehen, ohne technisch zu überfordern

Viele Unsicherheiten entstehen, weil KI entweder überschätzt oder unterschätzt wird. Die Schulung erklärt deshalb verständlich, was KI-Systeme tun, wie generative KI arbeitet und warum KI-Ergebnisse nicht automatisch wahr, vollständig oder neutral sind.

Unterschiede zwischen KI, Machine Learning, Deep Learning, generativer KI und Sprachmodellen verstehen.
Grundprinzipien von Training, Daten, Mustern, Wahrscheinlichkeiten und Ausgaben einordnen.
Verstehen, warum KI plausibel klingende Fehler erzeugen kann.
Unterschied zwischen Suchmaschine, Chatbot, Copilot und Fachsystem erkennen.
KI-Ergebnisse als Vorschläge behandeln, nicht als automatische Wahrheit.

Für Teams, die danach konkrete Tool-Nutzung vertiefen möchten, kann die Inhouse-Schulung „KI-Tools für Führungskräfte“ oder eine fachbezogene KI-Schulung sinnvoll sein.

Praxisstation 2: Chancen und Grenzen im eigenen Arbeitsumfeld erkennen

AI Literacy wird erst wirksam, wenn Teilnehmende KI auf eigene Aufgaben übertragen können. Deshalb arbeitet der Kurs mit typischen Arbeitssituationen aus Verwaltung, Kommunikation, HR, Service, Führung, Projektarbeit, Analyse und Organisation.

Geeignete KI-Aufgaben im eigenen Arbeitsalltag identifizieren.
Ungeeignete oder riskante KI-Anwendungsfälle erkennen.
Zwischen Entwurf, Entscheidung, Automatisierung und menschlicher Freigabe unterscheiden.
Aufgaben nach Nutzen, Risiko, Datenbedarf und Kontrollbedarf priorisieren.
Erste einfache KI-Workflows für wiederkehrende Aufgaben skizzieren.

Ein realistisches Transferziel ist, innerhalb von 4 bis 8 Wochen drei bis fünf niedrigschwellige KI-Anwendungsfälle sicherer zu nutzen und gleichzeitig klare Grenzen für sensible Daten, Entscheidungen und Veröffentlichungen zu definieren.

Praxisstation 3: Prompting als Arbeitskompetenz

Gute KI-Nutzung beginnt mit guten Aufgabenstellungen. Der Kurs zeigt, wie Prompts aufgebaut werden, damit KI-Ausgaben hilfreicher, genauer und besser prüfbar werden. Dabei geht es nicht um Trickformeln, sondern um klare Arbeitsaufträge.

Prompts mit Rolle, Aufgabe, Kontext, Zielgruppe, Format und Prüfkriterien formulieren.
KI-Ausgaben iterativ verbessern, statt den ersten Entwurf ungeprüft zu übernehmen.
Unterschiedliche Prompt-Typen nutzen: Zusammenfassung, Vergleich, Ideenfindung, Prüfung, Umformulierung und Strukturierung.
Eigene Beispiele und Kriterien in Prompts einbauen.
Prompting für E-Mails, Protokolle, Präsentationen, Checklisten, FAQ, Recherchen und einfache Auswertungen üben.

Praxisstation 4: Risiken, Halluzinationen und Fehlerquellen erkennen

KI-Kompetenz bedeutet, Fehlerquellen zu kennen. Sprachmodelle können falsche Quellen nennen, veraltete Informationen verwenden, Zusammenhänge erfinden oder sensible Aspekte übersehen. Deshalb trainiert der Kurs konkrete Prüfmechanismen.

Halluzinationen, Scheingenauigkeit und erfundene Quellen erkennen.
Fakten, Zahlen, Rechtsfragen und fachliche Aussagen gezielt prüfen.
Bias, stereotype Annahmen und einseitige Perspektiven identifizieren.
Kontextverlust und falsche Verallgemeinerungen vermeiden.
KI-Ausgaben mit Fachwissen, Quellen, Vier-Augen-Prinzip und Freigaben absichern.

Für Bereiche mit höherem Daten- oder Reporting-Anteil ist die Inhouse-Schulung „Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz“ eine passende Vertiefung.

Praxisstation 5: Datenschutz, Vertraulichkeit und sichere Nutzung

Viele Risiken entstehen nicht durch die KI selbst, sondern durch falsche Eingaben. Teilnehmende lernen deshalb, welche Informationen nicht unkontrolliert in KI-Systeme gehören und wie mit anonymisierten, fiktiven oder freigegebenen Beispielen gearbeitet werden kann.

Sensible Datenarten erkennen: personenbezogene Daten, Kundendaten, Personalthemen, Gesundheitsdaten, Vertragsdaten, Finanzdaten und interne Strategien.
Öffentliche KI-Systeme, interne KI-Systeme und freigegebene Unternehmenslösungen unterscheiden.
Prompts so formulieren, dass vertrauliche Details vermieden werden.
Anonymisierung, Abstraktion und Übungsdaten praktisch nutzen.
Freigabewege mit Datenschutz, IT, Recht, Compliance oder Betriebsrat einordnen.

Praxisstation 6: KI-Verordnung, Art. 4 und dokumentierbare Kompetenz

Die Schulung ordnet AI Literacy ausdrücklich im Kontext der europäischen KI-Verordnung ein. Teilnehmende erhalten kein juristisches Gutachten, aber ein verständliches Arbeitsmodell, wie KI-Kompetenz im jeweiligen Nutzungskontext aufgebaut und dokumentiert werden kann.

Wichtig ist die Verbindung aus Wissen, Anwendungskontext, Rollen, Risiken und Verantwortung. AI Literacy ist nicht nur ein einzelner Vortrag, sondern ein nachvollziehbarer Qualifizierungsbaustein für Personen, die KI-Systeme nutzen, bewerten oder deren Ergebnisse weiterverarbeiten.

Grundverständnis zu Art. 4 der KI-Verordnung und KI-Kompetenz aufbauen.
Rollen von Anbietern, Betreibern, Nutzenden und Organisationen unterscheiden.
Lernziele, Agenda, Teilnehmendenkreis und Transferaufgaben dokumentieren.
KI-Nutzung im Arbeitskontext mit Risiken, Datenarten und Kontrollbedarf verknüpfen.
Grenzen der Schulung klar benennen: keine Rechtsberatung, keine technische Zertifizierung, keine vollständige Governance-Prüfung.

Praxisstation 7: Transfer in Teams und Organisationen

AI Literacy wirkt nur, wenn nach der Schulung konkrete Routinen entstehen. Deshalb endet der Kurs nicht bei Wissensvermittlung, sondern mit übertragbaren Arbeitsmitteln für den Alltag.

Erste KI-Leitplanken für Teams formulieren.
Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben entwickeln.
Checklisten für Daten, Quellen, Freigaben und Ergebnisprüfung erstellen.
Geeignete Pilotaufgaben für die nächsten 4 bis 8 Wochen definieren.
Offene Fragen für IT, Datenschutz, Führung oder Fachbereiche sammeln.

Für Organisationen, die AI Literacy anschließend strategisch verankern möchten, kann die Inhouse-Schulung „KI in der Unternehmensführung“ ein sinnvoller nächster Schritt sein.

DACH-Format: Inhouse beim Kunden oder Live-Online

Die Schulung wird ausschließlich als firmeninternes Format durchgeführt. Sie ist kein offenes Seminar mit Einzelbuchungen. Dadurch können Vorkenntnisse, Rollen, Tools, Datenschutzanforderungen, Beispiele und Transferziele gezielt auf Ihre Organisation abgestimmt werden.

Inhouse beim Kunden: Präsenzformat für Mitarbeitende, Führungskräfte, HR, IT, Datenschutz, Kommunikation, Verwaltung, Projektteams oder Fachbereiche an Ihrem Standort in Deutschland, Österreich oder der Schweiz.
Live-Online: Interaktiver Online-Workshop für verteilte Teams oder Organisationen mit mehreren Standorten.
Individuelle Anpassung: Abstimmung auf Vorkenntnisse, Tool-Landschaft, Rollen, Datenarten, Freigabeprozesse und konkrete Arbeitsaufgaben.
Praxisorientierter Transfer: Entwicklung erster Prompt-Vorlagen, Prüfchecklisten, KI-Leitplanken und Anwendungsszenarien.
Optionale Transferphase: Nach 4 bis 8 Wochen kann ein Follow-up genutzt werden, um erste KI-Erfahrungen, offene Fragen und Governance-Punkte auszuwerten.

Datenschutz, Sicherheit und KI-Governance

AI Literacy muss Sicherheits- und Governance-Fragen verständlich machen. Teilnehmende lernen, warum KI-Nutzung nicht nur eine persönliche Tool-Frage ist, sondern auch Organisation, Daten, IT-Sicherheit, Compliance, Freigaben und Verantwortung betrifft.

Die Schulung sensibilisiert dafür, welche Informationen in öffentliche KI-Systeme eingegeben werden dürfen, welche Daten anonymisiert oder durch Übungsdaten ersetzt werden sollten und wann Datenschutz, IT-Sicherheit, Recht, Compliance, Betriebsrat oder interne Freigaben eine Rolle spielen.

Fachliche Orientierung bieten unter anderem die Informationen der Europäischen Kommission zur KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung: AI Literacy – Questions & Answers der Europäischen Kommission. Für Sicherheitsfragen verweist die Schulung außerdem auf die KI-Informationen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik: BSI: Künstliche Intelligenz. Die konkrete rechtliche Bewertung einzelner KI-Systeme oder Datenverarbeitungen sollte organisationsintern mit den zuständigen Fachstellen erfolgen.

Einordnung durch die Bildungsakademie am Rosental

„AI Literacy wird dann wertvoll, wenn Menschen KI nicht nur bedienen, sondern Ergebnisse einordnen, Risiken erkennen und Verantwortung im eigenen Arbeitskontext übernehmen können. Genau dort setzt diese Inhouse-Schulung an.“

Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental

Die Bildungsakademie am Rosental versteht AI Literacy als praktische Grundqualifizierung. Im Mittelpunkt steht nicht die Begeisterung für einzelne Tools, sondern die Fähigkeit, KI im Arbeitsalltag sicher, kritisch und nachvollziehbar zu nutzen.

Stimmen aus der Praxis

„Die Schulung hat uns geholfen, KI nicht mehr nur als Tool-Frage zu sehen. Entscheidend waren die gemeinsamen Begriffe, die Datenschutzgrenzen und die Prüfung von KI-Ergebnissen.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Personalentwicklung, öffentliche Einrichtung

„Besonders hilfreich war die Verbindung aus einfachen Beispielen, Prompt-Übungen und klaren Risiken. Auch Kolleginnen und Kollegen ohne KI-Erfahrung konnten sehr gut mitarbeiten.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Teamleitung Verwaltung, kommunale Organisation

„Für uns war wichtig, dass AI Literacy nicht theoretisch blieb. Wir haben konkrete Prüffragen und erste Regeln für den Umgang mit KI im Arbeitsalltag mitgenommen.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Projektmanagement, mittelständisches Unternehmen

Was Teilnehmende nach der Schulung besser können

Nach der Schulung verfügen Teilnehmende über ein gemeinsames Grundverständnis von KI. Sie können KI-Systeme realistischer einschätzen, geeignete Anwendungsfälle erkennen, Prompts klarer formulieren, Ergebnisse kritischer prüfen und sensible Daten besser schützen.

Sie verstehen grundlegende KI-Begriffe und Funktionsprinzipien.
Sie unterscheiden Chatbots, Sprachmodelle, Copilots, Suchsysteme, Bild-KI und Fachanwendungen.
Sie erkennen geeignete und ungeeignete KI-Anwendungsfälle im Arbeitsalltag.
Sie formulieren bessere Prompts für einfache berufliche Aufgaben.
Sie prüfen KI-Ausgaben auf Plausibilität, Fakten, Quellen, Bias und Tonalität.
Sie erkennen sensible Daten und typische Datenschutzrisiken.
Sie verstehen die Bedeutung von menschlicher Kontrolle und Freigabe.
Sie erhalten eine nachvollziehbare Grundlage, um KI-Kompetenz im Sinne der KI-Verordnung intern zu dokumentieren.

Abgrenzung zu anderen KI-Kursen

Dieser Kurs konzentriert sich auf Grundlagen, Orientierung und sichere KI-Kompetenz. Für Fachbereiche oder Rollen mit spezifischen Aufgaben können vertiefende KI-Inhouse-Schulungen der Bildungsakademie am Rosental sinnvoll sein.

KI-Tools für Führungskräfte: stärkerer Fokus auf Führung, Entscheidungen, Meetings, Kommunikation und Reporting.
KI in der Unternehmensführung: stärkerer Fokus auf Strategie, Governance, Roadmap und Organisationssteuerung.
KI in Marketing, Kommunikation & Redaktion: stärkerer Fokus auf Kommunikation, Redaktion, Medienarbeit und Content-Prozesse.
Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz: stärkerer Fokus auf Kennzahlen, Reporting, Excel, Power Query und Power BI.
Innovationsförderung durch KI im Arbeitsumfeld: stärkerer Fokus auf Ideenentwicklung, Prototyping, Innovationshypothesen und Pilotprojekte.

Pro und Contra: AI Literacy realistisch bewerten

AI Literacy ist ein wichtiger Einstieg, aber kein Ersatz für Spezialwissen, Rechtsprüfung oder technische Implementierung. Der Kurs arbeitet deshalb bewusst mit Chancen und Grenzen.

Chancen	Grenzen und Risiken
Gemeinsames Grundverständnis zu KI, Begriffen, Chancen und Grenzen.	AI Literacy ersetzt keine technische Fachschulung für komplexe KI-Systeme.
Bessere Sicherheit im Umgang mit Prompts, KI-Ausgaben, Quellen und Daten.	Ohne Transfer können Inhalte nach dem Workshop schnell wieder abstrakt bleiben.
Dokumentierbarer Beitrag zum Aufbau von KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung.	Die Schulung ersetzt keine Rechtsberatung und keine vollständige KI-Governance.
Mehr Akzeptanz, weil Unsicherheiten und Mythen offen bearbeitet werden.	Teilnehmende mit sehr unterschiedlichen Vorkenntnissen benötigen gute didaktische Abstimmung.
Klare Grundlage für spätere Fachkurse und konkrete KI-Projekte.	Konkrete Tool-Implementierung, Automatisierung oder Datenintegration brauchen vertiefende Formate.

FAQ zur Inhouse-Schulung AI Literacy

Was ist AI Literacy?

AI Literacy bedeutet, Künstliche Intelligenz grundlegend zu verstehen, sinnvoll anzuwenden, kritisch zu bewerten und verantwortungsvoll mit KI-Ergebnissen umzugehen. Dazu gehören Begriffe, Funktionsweisen, Chancen, Grenzen, Risiken, Datenschutz, Bias, Halluzinationen, menschliche Kontrolle und sichere Nutzung im eigenen Arbeitskontext.

Was lernt unser Team in dieser Schulung?

Ihr Team lernt, was KI ist, wie generative KI funktioniert, welche Aufgaben KI unterstützen kann und welche Risiken entstehen. Teilnehmende üben einfache Prompts, prüfen KI-Ergebnisse, erkennen sensible Daten, bewerten typische Fehlerquellen und entwickeln erste Regeln für den sicheren KI-Einsatz im Arbeitsalltag.

Gilt die Schulung als Kompetenznachweis nach KI-VO Art. 4?

Die Schulung kann als dokumentierbarer Qualifizierungsbaustein für KI-Kompetenz im Sinne von Art. 4 der KI-Verordnung genutzt werden, ersetzt aber keinen amtlichen Nachweis und keine juristische Einzelfallprüfung. Organisationen können Agenda, Lernziele, Teilnehmendenkreis, Inhalte und Transferaufgaben dokumentieren.

Für wen ist die AI-Literacy-Schulung geeignet?

Die Schulung eignet sich für Mitarbeitende, Führungskräfte, HR, IT, Datenschutz, Kommunikation, Verwaltung, Projektteams, Service, Vertrieb und Fachabteilungen. Sie ist besonders sinnvoll, wenn eine Organisation ein gemeinsames Grundverständnis schaffen möchte, bevor einzelne Fachbereiche tiefer in KI-Anwendungen einsteigen.

Benötigen Teilnehmende technische Vorkenntnisse?

Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich. Die Schulung erklärt KI verständlich und praxisnah. Teilnehmende müssen nicht programmieren können. Hilfreich ist lediglich die Bereitschaft, eigene Arbeitsaufgaben einzubringen, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und über Chancen, Grenzen und Verantwortung im Arbeitsalltag zu sprechen.

Welche KI-Tools werden behandelt?

Typischerweise werden ChatGPT, Google Gemini, Claude, Microsoft Copilot, Perplexity, Bild-KI, einfache Recherche-Tools und ausgewählte Office- oder Analysewerkzeuge eingeordnet. Die genaue Tool-Auswahl wird an Ihre Organisation, vorhandene Freigaben, Datenschutzanforderungen und Vorkenntnisse angepasst.

Ist die Schulung eher theoretisch oder praktisch?

Die Schulung verbindet Grundlagen und Praxis. Teilnehmende lernen zentrale Begriffe, arbeiten aber zugleich mit konkreten Beispielen: Prompts formulieren, KI-Antworten prüfen, sensible Daten erkennen, Quellen hinterfragen, Bias-Risiken diskutieren und mögliche Einsatzfelder im eigenen Arbeitsumfeld bewerten.

Wie unterscheidet sich AI Literacy von einer Tool-Schulung?

AI Literacy vermittelt ein breites Grundverständnis für KI, Risiken, Verantwortung und sichere Nutzung. Eine Tool-Schulung geht stärker in einzelne Anwendungen, Funktionen und Workflows. AI Literacy ist daher der sinnvolle Einstieg, wenn viele Rollen und Fachbereiche zunächst eine gemeinsame Orientierung benötigen.

Wie unterscheidet sich AI Literacy von KI in der Unternehmensführung?

AI Literacy richtet sich breiter an Mitarbeitende und Fachbereiche und vermittelt Grundlagen für sichere Nutzung. KI in der Unternehmensführung ist strategischer und behandelt Governance, Roadmap, Organisation, Investitionen, Risikosteuerung und Entscheidungsarchitektur auf Leitungsebene.

Wie hilft die Schulung beim sicheren Umgang mit ChatGPT?

Teilnehmende lernen, ChatGPT und ähnliche Systeme als Arbeitsassistenz zu nutzen, ohne Ergebnisse ungeprüft zu übernehmen. Sie üben Prompts, erkennen Halluzinationen, vermeiden sensible Daten in Eingaben und prüfen Antworten auf Fakten, Quellen, Tonalität, Bias und Plausibilität.

Wie wird Prompting trainiert?

Prompting wird anhand einfacher beruflicher Aufgaben trainiert: Zusammenfassungen, E-Mails, Protokolle, Ideen, Checklisten, FAQ, Präsentationsentwürfe und Recherchefragen. Teilnehmende lernen, Rolle, Kontext, Ziel, Ausgabeformat, Zielgruppe und Prüfkriterien klar in Prompts einzubauen.

Wie werden Halluzinationen erklärt?

Halluzinationen werden als plausible, aber falsche oder erfundene KI-Ausgaben erklärt. Der Kurs zeigt typische Beispiele: falsche Quellen, erfundene Zahlen, ungenaue Zusammenfassungen oder nicht belegte Behauptungen. Teilnehmende lernen, KI-Ergebnisse nicht als Wahrheit zu behandeln, sondern systematisch zu prüfen.

Wie wird Bias in KI-Systemen behandelt?

Bias wird als Risiko verzerrter Daten, einseitiger Muster oder stereotyper Ausgaben behandelt. Teilnehmende lernen, KI-Antworten auf Sprache, Annahmen, Zielgruppenbilder, Ausschlüsse und Fairness zu prüfen. Besonders wichtig ist menschliche Kontrolle, wenn KI Aussagen über Menschen, Gruppen oder Entscheidungen unterstützt.

Wie wird Datenschutz im Kurs berücksichtigt?

Datenschutz ist ein zentraler Bestandteil der Schulung. Teilnehmende lernen, welche personenbezogenen, vertraulichen oder sensiblen Informationen nicht unkontrolliert in öffentliche KI-Systeme gehören. Dazu zählen Kundendaten, Personaldaten, Gesundheitsdaten, Vertragsdaten, interne Strategien, Finanzdaten und unveröffentlichte Dokumente.

Können eigene Beispiele eingebunden werden?

Eigene Beispiele können eingebunden werden, sofern sie anonymisiert, freigegeben oder als fiktive Übungsfälle vorbereitet werden. Häufig eignen sich neutrale E-Mails, öffentliche Texte, anonymisierte Prozessfragen, fiktive Protokolle, interne Fragestellungen ohne vertrauliche Daten oder allgemeine Arbeitsaufgaben.

Wie hilft AI Literacy bei Akzeptanz im Team?

AI Literacy kann Akzeptanz fördern, weil Unsicherheiten, Mythen und Übertreibungen offen geklärt werden. Mitarbeitende lernen, was KI kann, was KI nicht kann und wie sie KI sicher nutzen können. Dadurch entsteht eine gemeinsame Sprache für Chancen, Grenzen und Verantwortung.

Wie unterstützt die Schulung Führungskräfte?

Führungskräfte erhalten ein realistisches Grundverständnis, um KI-Anwendungsfälle besser einzuordnen, Erwartungen zu steuern, Mitarbeitende zu befähigen und Risiken anzusprechen. Für konkrete Führungsroutinen wie Meetings, Reporting und Entscheidungsvorbereitung ist anschließend der Kurs „KI-Tools für Führungskräfte“ sinnvoll.

Wie unterstützt die Schulung HR und Personalentwicklung?

HR und Personalentwicklung können AI Literacy nutzen, um ein gemeinsames Kompetenzniveau aufzubauen. Die Schulung hilft, Lernziele, Zielgruppen, Rollen, Dokumentation und Transferaufgaben zu strukturieren. Sie eignet sich besonders als Startpunkt für organisationsweite KI-Qualifizierung.

Wie unterstützt die Schulung Datenschutz und IT?

Datenschutz und IT profitieren, weil Mitarbeitende typische Datenrisiken, Tool-Unterschiede und Freigabewege besser verstehen. Die Schulung schafft eine Grundlage, um interne Regeln verständlicher zu kommunizieren und unkontrollierte KI-Nutzung im Arbeitsalltag zu reduzieren.

Wie lange dauert die Inhouse-Schulung?

Die Dauer wird individuell abgestimmt. Häufig eignet sich ein Tagesworkshop für den Einstieg. Für größere Zielgruppen, mehrere Rollen, unterschiedliche Vorkenntnisse oder vertiefende Transferaufgaben kann ein mehrteiliges Format mit Vorabklärung, Workshop, Pilotaufgabe und Follow-up sinnvoll sein.

Kann die Schulung online durchgeführt werden?

Die Schulung kann als Live-Online-Workshop durchgeführt werden. Dieses Format eignet sich besonders für verteilte Teams oder Organisationen mit mehreren Standorten. Auch online bleibt der Kurs interaktiv mit Beispielen, Prompt-Übungen, Gruppenarbeit, Reflexionsfragen und gemeinsamen Reviews.

Welche Ergebnisse können wir nach der Schulung erwarten?

Realistische Ergebnisse sind ein gemeinsames Grundverständnis, bessere Prompts, mehr Sicherheit im Umgang mit KI-Ausgaben, klarere Datenschutzsensibilität, erste Prüffragen, einfache KI-Leitplanken und eine bessere Einschätzung geeigneter Anwendungsfälle. Die Schulung schafft eine Grundlage, ersetzt aber keine vollständige KI-Strategie.

Kann die Schulung mit einem Transfertermin ergänzt werden?

Ein Transfertermin ist sinnvoll, wenn erste KI-Routinen im Arbeitsalltag überprüft werden sollen. Dabei können Prompt-Vorlagen, Datenregeln, offene Fragen, Tool-Erfahrungen, Prüfschritte, Fachbereichsanwendungen und Governance-Punkte gemeinsam ausgewertet werden.

Können im Kurs interne KI-Leitlinien entstehen?

Die Schulung kann erste Bausteine für interne KI-Leitlinien liefern. Dazu gehören Regeln für Daten, Tool-Nutzung, Quellenprüfung, Freigaben, sensible Inhalte, menschliche Kontrolle, Dokumentation und Verantwortlichkeiten. Vollständige Governance-Dokumente ersetzt der Kurs nicht, kann aber ein praxisnaher Startpunkt sein.

Wie wird der Lernerfolg gemessen?

Der Lernerfolg kann über Feedback, kurze Wissenschecks, Fallbeispiele, Transferaufgaben und beobachtbare Anwendung im Arbeitsalltag bewertet werden. Sinnvoll sind konkrete Kriterien wie bessere Datenklassifikation, sicherere Prompts, kritischere Ergebnisprüfung und klarere Einschätzung geeigneter KI-Anwendungsfälle.

Welche Rollen sollten teilnehmen?

Sinnvoll ist eine gemischte Gruppe aus Mitarbeitenden, Führungskräften, HR, IT, Datenschutz, Kommunikation, Verwaltung, Projektmanagement, Service und Fachabteilungen. Dadurch entsteht ein gemeinsames Grundverständnis, das spätere Fachkurse und interne KI-Regeln besser anschlussfähig macht.

Ist AI Literacy auch für öffentliche Einrichtungen geeignet?

AI Literacy ist für öffentliche Einrichtungen besonders relevant, weil dort Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Bürgerkommunikation, Transparenz, Gleichbehandlung und interne Freigaben eine große Rolle spielen. Die Schulung kann auf Verwaltungsprozesse, Bürgerkontakt, interne Kommunikation und öffentliche Verantwortung angepasst werden.

Ist AI Literacy auch für kleine Organisationen geeignet?

AI Literacy eignet sich auch für kleinere Organisationen, weil dort oft wenige Personen viele Rollen übernehmen. Der Kurs hilft, KI sicherer zu nutzen, Risiken zu erkennen und pragmatische Regeln zu entwickeln, ohne sofort komplexe Governance-Strukturen aufzubauen.

Wie fragen wir den Kurs an?

Sie können den Kurs über das Anfrageformular anfragen. Sinnvoll sind Angaben zu Zielgruppe, Format, Teamgröße, Vorkenntnissen, vorhandenen KI-Tools, Datenschutzfragen, gewünschten Lernzielen, typischen Arbeitsaufgaben und geplanten Einsatzfeldern. Auf dieser Grundlage entwickelt die Bildungsakademie am Rosental ein passendes Inhouse-Konzept.

Ihre Anfrage für eine Inhouse-Schulung zu AI Literacy

Wenn Ihre Organisation KI-Kompetenz systematisch aufbauen und Mitarbeitende für sichere, kritische und verantwortungsvolle KI-Nutzung befähigen möchte, können Sie den Kurs direkt als Inhouse-Schulung anfragen. Beschreiben Sie kurz Zielgruppe, Vorkenntnisse, vorhandene Tools, Datenschutzfragen, gewünschte Lernziele und typische Arbeitsaufgaben.

Kurz zusammengefasst

AI Literacy – Kompetenzen für den sicheren Umgang mit Künstlicher Intelligenz unterstützt Organisationen dabei, ein gemeinsames Grundverständnis für KI aufzubauen. Die Schulung vermittelt Grundlagen, Begriffe, Funktionsweisen, Chancen, Grenzen, Prompting, Halluzinationen, Bias, Datenschutz, Quellenprüfung, menschliche Kontrolle, sichere Nutzung und KI-Kompetenz nach Art. 4 der KI-Verordnung. Sie eignet sich als Einstieg für Mitarbeitende, Führungskräfte, HR, IT, Datenschutz, Kommunikation, Verwaltung, Projektteams und Fachbereiche.

English Summary

This in-house training helps organizations build practical AI literacy for employees, managers and specialist teams. The course explains core AI concepts, generative AI, language models, prompting, hallucinations, bias, data protection, source checking, human oversight and responsible AI use in day-to-day work. It is designed as a foundational AI competence format and can support documented AI literacy under Article 4 of the EU AI Act without replacing legal advice, technical certification or full AI governance.

BILDUNGSAKADEMIE AM ROSENTAL

Inhouse Schulung: ‚AI Literacy‘ als Einstieg in das KI-Thema