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Alle zwei Wochen filtern wir das KI-Rauschen und bringen auf den Punkt, was für Learning & Development wirklich zählt: relevante Entwicklungen, Tool-Checks, Mini-Hacks und vieles mehr.
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| Ausgabe #14 | 25.08.2026 | Von: Friedl Wynants |
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| AI Literacy war der Einstieg. AI Fluency ist der Reifetest. |
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Viele Organisationen haben beim Thema KI inzwischen ordentlich aufgeholt: Mitarbeitende bekommen Zugriff auf Tools, Guidelines werden geschrieben, Grundlagenschulungen ausgerollt. Begriffe wie Prompting, Halluzination oder Datenschutz sind kein völliges Neuland mehr.
Das ist wichtig. Aber es beantwortet noch nicht die entscheidende Frage: Können Menschen mit KI tatsächlich besser arbeiten?
Hier kommt ein Begriff ins Spiel, den man gerade immer häufiger hört: AI Fluency. Was steckt dahinter und worin unterscheidet er sich von der oft genannten AI Literacy (KI-Kompetenz)? Hier eine kurze Einordnung:
- AI Literacy beschreibt vereinfacht gesagt das grundlegende Verständnis von KI: Was kann sie? Wo liegen Grenzen und Risiken? Wie nutze ich sie grundsätzlich?
- AI Fluency geht weiter. Sie zeigt sich im Arbeitsalltag: Kann ich einschätzen, wann KI sinnvoll ist? Gebe ich ihr den richtigen Kontext? Erkenne ich ein Ergebnis, das überzeugend klingt, aber nicht richtig ist? Kann ich nachsteuern, gegenprüfen und meine Arbeitsweise sinnvoll verändern?
Kurz gesagt: AI Literacy schafft Orientierung. AI Fluency macht daraus Handlungsfähigkeit.
Das erkennt man zum Beispiel, wenn zwei Menschen dieselbe KI für dieselbe Aufgabe nutzen: Beide können prompten. Die eine Person übernimmt das erste plausible Ergebnis. Die andere hinterfragt Annahmen, ergänzt Kontext und prüft kritische Aussagen. Beide besitzen KI-Kompetenz, aber nur eine Person arbeitet wirklich souverän mit KI.
Was heißt das für L&D?
Eine Einführung in Copilot, ChatGPT oder das nächste Unternehmens-Tool kann sinnvoll sein. Fluency entsteht aber vor allem durch Anwendung im Arbeitsalltag.
Menschen müssen mit KI an echten Aufgaben arbeiten, Ergebnisse bewerten, Fehler erkennen und lernen, wann Vertrauen angebracht ist – und wann nicht.
Das spricht für Lernangebote …
- mit echten Aufgaben statt generischen Prompt-Beispielen
- mit Übungen und Feedback statt reiner Wissensvermittlung
- mit Situationen, in denen KI bewusst geprüft werden muss
- mit Transferbegleitung, bis aus einer neuen Möglichkeit Routine wird
Darin liegt doch eine Kernkompetenz von uns Learning Professionals: Aus Wissen berufliche Handlungsfähigkeit machen.
Wie fange ich an?
Startet nicht bei Tools oder allgemeinen AI Skills, sondern bei konkreten Arbeitssituationen: Wo verändert KI eine Aufgabe – und was müssen Menschen können, um dabei souverän zu handeln?
Wie sich daraus ganz praktisch ein Lernangebot entwickeln lässt, zeigen wir weiter unten im AI-Hack mit unserem Fluency-Check.
Unterm Strich: Der eigentliche Reifetest ist nicht, wie viele Menschen KI nutzen, sondern wie gut sie mit ihr arbeiten. |
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| 2 Mythen über das AI Fluency |
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- „Wer gut prompten kann, ist AI fluent.“ → Nein.
Prompting ist nur ein Teil davon. Entscheidend ist, ob jemand die Aufgabe sinnvoll zerlegt, der KI den richtigen Kontext gibt, Ergebnisse beurteilt und weiß, wann nachgearbeitet oder gegengeprüft werden muss. Ein perfekter Prompt macht noch keine souveräne KI-Nutzung.
- „AI Fluency ist eine Kompetenz, die für alle gleich aussieht.“ → Nein.
Ein sinnvoller Grundstock ist für alle wichtig. Wirklich relevant wird Fluency aber im jeweiligen Arbeitskontext: Im Vertrieb braucht es andere Routinen und Qualitätskriterien als in Legal, HR oder L&D. Deshalb lässt sich AI Fluency nicht komplett mit einem zentralen Standardtraining abhaken.
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| Der Fluency-Check für KI-Lernangebote |
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Bevor ihr das nächste KI-Training entwickelt, stellt euch vier Fragen:
- Was sollen Menschen danach konkret anders tun?
Nicht nur mehr wissen – sondern in einer echten Arbeitssituation anders handeln.
- Wo müssen sie KI bewusst prüfen?
Gute KI-Nutzung zeigt sich auch darin, Ergebnisse nicht einfach zu übernehmen.
- Welche reale Aufgabe soll mit KI besser gelöst werden?
Trainiert weniger Funktionen, sondern mehr Anwendung.
- Woran würde man zwei Wochen später merken, dass sich etwas verändert hat?
Zum Beispiel an besserer Qualität, weniger Schleifen oder mehr Sicherheit im Umgang mit KI.
Wenn diese vier Fragen beantwortet sind, entwickelt ihr gezielt AI Fluency im Arbeitsalltag.
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| Woran erkennt man eigentlich KI-Souveränität? |
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An einer Frage bleibe ich bei der AI-Fluency-Debatte hängen: Woran würden wir eigentlich erkennen, dass jemand wirklich gut mit KI arbeitet?
Zugriff aufs Tool? Sagt wenig. Ein absolviertes Training? Auch nicht. Selbst eine hohe Nutzungsquote ist noch kein Beweis dafür, dass am Ende bessere Arbeit entsteht.
Spannend wird es für mich an anderen Stellen: Kommt jemand mit KI schneller zu einem guten Ergebnis? Werden Entscheidungen besser? Erkennt die Person, wann ein Ergebnis plausibel klingt, aber trotzdem geprüft werden sollte? Und verändert sie ihre Arbeitsweise dort, wo KI tatsächlich einen Vorteil bringt?
Das macht die Sache für uns Learning Professionals anspruchsvoll. Denn AI Fluency lässt sich deutlich schwerer messen als Kursabschlüsse, Lernstunden oder aktive Nutzer.
Wir brauchen deshalb künftig andere Fragen in unseren Reports. Weniger: „Wie viele nutzen KI?“ Eher: „Was können sie dadurch heute besser als vorher?“
Denn spätestens wenn die erste große Welle an KI-Trainings durch ist, wird jemand fragen, was sie eigentlich gebracht hat.
Und darauf sollten wir eine bessere Antwort haben als: „Sehr viele haben teilgenommen.“ |
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In diesem Sinne: Weiterdenken lohnt sich!
Viele Grüße
Friedl Wynants |
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