Überbrückung der KI-Qualifikationslücke: ein Leitfaden für HR- und L&D-Führungskräfte

83% der Personalleiter geben an, dass KI ihre Effizienz verbessert hat, doch zwei Drittel machen sich immer noch Sorgen über ihre Rolle im Personalmanagement.* Die Einführung von KI nimmt zu, aber außerhalb der Führung ist die Akzeptanz uneinheitlich. Widerstand, Verwirrung und Befürchtungen hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit bestehen nach wie vor — obwohl KI immer wieder ganz oben auf den Lernwunschlisten der Mitarbeiter steht.*

Um die Lücke zwischen KI-Fähigkeiten zu schließen, müssen Personalleiter verstehen, wer sie wie einsetzt und wo es an Fähigkeiten oder Selbstvertrauen mangelt.

In diesem Artikel werden die tatsächlichen Auswirkungen der KI-Qualifikationslücke, fünf Strategien zu ihrer Behebung und eine Checkliste zur Bewertung der Situation Ihrer Teams beschrieben. Sie werden auch ein Beispiel dafür sehen, wie strukturierte KI-Unterstützung in der Praxis aussieht.
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Schauen Sie sich die Daten an, die hinter der Einführung von KI stehen, Qualifikationslücken und was HR-Teams tun, um die Nase vorn zu haben.

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*Bericht über die Belegschaftstrends von Leapsome, 2024
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Was ist die KI-Qualifikationslücke?

Die KI-Qualifikationslücke ist das Missverhältnis zwischen den Fähigkeiten, die Mitarbeiter für den effektiven Einsatz von KI-Tools benötigen, und den aktuellen Fähigkeiten der Belegschaft. Also, wann 63% der Entscheidungsträger identifizieren ein kritischer Mangel an KI-Fähigkeiten in ihrem Unternehmen, das heißt, ihren Teams fehlt das Kernwissen, das sie benötigen, um KI effektiv einzusetzen.

Diese Lücke könnte sich wie folgt zeigen:

• Mangelnde technische Kenntnisse bei der Arbeit mit Tools, die Chatbots oder Dateneinblicke ermöglichen
• Schwierigkeiten bei der Entwicklung und Verwaltung von Prompts, die zuverlässige Ergebnisse von Tools wie ChatGPT und Claude erhalten
• Schwierigkeiten bei der Integration von KI in die täglichen Arbeitsabläufe in Vertrieb, Betrieb und Support‍

Für Ihr Unternehmen bedeutet dies, dass Automatisierungsmöglichkeiten verpasst werden. Anstatt zu rationalisieren Berichterstattung, Onboarding, oder Content Operations, Teams sind in manueller Arbeit festgefahren. In der Zwischenzeit sind Manager nicht in der Lage, zu erkennen, wo Prozesse neu gestaltet werden könnten. Auf Führungsebene schwächt dies die strategische Ressourcenallokation und die skalierbare Einführung von KI.

Sobald Sie diese Lücke geschlossen haben, befähigen Sie Ihre Mitarbeiter, KI mit Zuversicht zu nutzen und so Produktivität und Effizienz zu steigern.
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Warum die KI-Qualifikationslücke im Jahr 2025 wichtig ist

94% der Personalleiter stimmen zu dass das Versäumnis, Mitarbeiter im Bereich KI auszubilden oder weiterzubilden, mehrere Risiken birgt. Aber anstatt interne Fähigkeiten zu entwickeln, ziehen viele Unternehmen Berater hinzu, um die Lücke zu schließen. Das mag kurzfristig funktionieren, führt aber zu einer Abhängigkeit, die ineffizient und teuer ist.

Andere Teams verwenden standardmäßig alte Tools und Prozesse, auch wenn es bessere Optionen gibt. Stellen Sie sich einen Manager vor, der manuell schreibt Leistungsbeurteilungen wenn das Unternehmen ein KI-Performance-Management-Tool einführt, das Bewertungen aus Kollegen- und Selbstfeedback erstellt. Die Qualität des Feedbacks leidet, und Manager verlieren Zeit bei Aufgaben, die innerhalb von Sekunden erledigt werden könnten.

Skalieren Sie das jetzt auf andere Rollen und Abteilungen. Das Ergebnis ist eine Belegschaft, die nicht nur unterproduktiv ist, sondern auch nicht mit der Art und Weise übereinstimmt, wie das Unternehmen funktionieren sollte. Infolgedessen kommt der bei der Beschaffung von KI-Lösungen prognostizierte ROI in der Praxis nicht zum Tragen.

‍Die Personalabteilung ist einzigartig positioniert, um hier eine Vorreiterrolle einzunehmen. Die Beziehung zwischen KI und HR wird für den unternehmensweiten Kapazitätsaufbau immer wichtiger. Laut unserer HR-Insights-Bericht 2025, Personalleiter sind:

• Bereit, Schlagkraft zu erzielen — 92% fühlen sich bereit, Geschäftsergebnisse zu erzielen.
• Beeinflussungsstrategie — Fast die Hälfte (48%) der Personalleiter trifft bereits wichtige Geschäftsentscheidungen.
• Verantwortlich für die Produktivität der Belegschaft — 62% beaufsichtigen dies jetzt als Teil ihrer Rolle.

Diese HR-Statistik spiegeln eine Veränderung in der Art und Weise wider strategisch die Funktion ist geworden. Die Tatsache, dass 60% der Führungskräfte Wenn Sie den Widerstand der Mitarbeiter gegen die Implementierung von KI als dringende Herausforderung kennzeichnen, wird eines deutlich: Es handelt sich nicht nur um ein IT-Problem. Es ist sowohl eine Frage der Denkweise und des Selbstvertrauens als auch eine Frage der Fähigkeiten. Daher fällt es natürlich in den Zuständigkeitsbereich der Personalabteilung, den Mangel an KI-Fähigkeiten zu beheben.
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5 Möglichkeiten zur Überbrückung der KI-Qualifikationslücke

Ihr Unternehmen muss KI-Fähigkeiten als Teil der Art und Weise betrachten, wie Arbeit erledigt wird — über Hierarchieebenen, Abteilungen, Aufgaben und Projekte hinweg bis hin zur strategischen Planung.

Die folgenden fünf Ansätze konzentrieren sich auf rollenspezifische Fähigkeiten, die in direktem Zusammenhang mit Geschäftsergebnissen stehen. Sie spiegeln wider, was Sie bereits vorantreiben: Produktivität, Entwicklung von Fähigkeiten und Einführung neuer Tools und Prozesse.
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1. Richten Sie die Entwicklung von KI-Fähigkeiten auf die Geschäftsstrategie aus

KI-Training sollte nicht isoliert stattfinden. Um die Qualifikationslücke zu schließen, Sie müssen den Aufbau von KI-Fähigkeiten mit umfassenderen Geschäftsprioritäten in Einklang bringen — wie die Steigerung der betrieblichen Effizienz, die Förderung datengestützter Entscheidungen oder die Verbesserung der Erfahrung der Mitarbeiter. Das beginnt damit, KI-Kompetenz zu einem zu machen Diskussion auf C-Suite-Ebene. Führungskräfte sollten verstehen:

• Welche Fähigkeiten werden benötigt — Führungskräfte sollten Zugang zu Daten darüber haben, welche KI-Fähigkeiten in verschiedenen Rollen und Funktionen fehlen oder sich herausbilden, und zwar auf der Grundlage strukturierter Bewertungen wie einer Checkliste für KI-Qualifikationslücken.
  
  
• Wie sie mit Ergebnissen in Verbindung stehen — Sie müssen herausfinden, wie KI-Fähigkeiten zu messbaren Auswirkungen auf Effizienz, Geschwindigkeit, Mitarbeitererfahrung und letztlich auf den ROI beitragen.
  
  
• Wo die größten Chancen liegen — Sie sollten wissen, welche Abteilungen oder Arbeitsabläufe am meisten von gezielter Schulung und Unterstützung profitieren würden.
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Eine Möglichkeit, dies zu operationalisieren, besteht darin, die Entwicklung von KI-Fähigkeiten an Rahmenbedingungen für die Zielsetzung. Ein unternehmensweites Ziel zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten könnte sich beispielsweise wie folgt zusammensetzen:

• Ziele auf Teamebene — Dazu könnten die Durchführung von KI-Trainings oder die Integration von KI in monatliche Berichtsworkflows gehören.
  

• KI-bezogene Projekte — Könnte die Verwendung von KI beinhalten, um die Ergebnisse von Engagement-Umfragen zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren.
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• ‍Individuelle Ziele im Zusammenhang mit Werkzeugkenntnissen — Von den Mitarbeitern könnte erwartet werden, dass sie Aufforderungen entwickeln, die aus Leistungsdaten umsetzbare Erkenntnisse generieren.
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💡 Tools wie Leapsome Tore kann hier eine wichtige Rolle spielen, indem es Ihnen hilft, zu visualisieren, wie jede Ebene zur umfassenderen Strategie beiträgt, was wiederum dazu beiträgt, dass sich alle engagieren und Rechenschaft ablegen.

2. Rekrutiere und fördere KI-Fähigkeiten

Für Positionen, die nicht technisch versiert sind, ist natürlich kein tiefes technisches Fachwissen erforderlich, aber sie erfordern grundlegende Kenntnisse im Umgang mit KI-Tools, Dateninterpretation und Experimenten.

‍Das bedeutet, dass die Stellenbeschreibungen aktualisiert werden müssen, um diesem Wandel Rechnung zu tragen. Fügen Sie klare Erwartungen in Bezug auf KI-Komfort oder Datenkompetenz hinzu — auch für Rollen in der Personalabteilung, im Marketing oder im operativen Bereich. Stellen Sie in Vorstellungsgesprächen praktische Fragen dazu, wie Kandidaten KI eingesetzt haben, um Arbeitsabläufe zu verbessern, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen oder Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Du solltest auch nach innen schauen. Einige Ihrer besten KI-Befürworter sind bereits im Team: Mitarbeiter, die Wege gefunden haben, KI in ihre tägliche Arbeit zu integrieren, ohne dass sie dazu aufgefordert wurden. Identifizieren Sie sie frühzeitig, fördern Sie ihre Methoden und bauen Sie ihren Einfluss auf Onboarding, Peer-Learning oder funktionsübergreifende Projekte aus. Je sichtbarer und normalisierter die KI-Kompetenz wird, desto schneller verbreitet sie sich im gesamten Unternehmen.
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✨ Reales Beispiel für KI-Interessenvertretung: das Leapsome AI Ambassador Program

Leapsome hat ein KI-Kernteam von Botschaftern mit mehreren Hauptzielen eingerichtet, darunter:

· Steigerung der Effizienz durch die Automatisierung von Routineaufgaben, um Zeit für strategische Arbeit zu gewinnen
· Weiterbildung der Belegschaft durch Schulung der Mitarbeiter in der Arbeit mit KI-Technologien

Zu den Arbeitsprinzipien der KI-Botschafter gehören:

‍🌟 Den KI-gesteuerten Wandel begrüßen und Begeisterung wecken, indem die Fähigkeiten der KI demonstriert werden
🌟 Suche nach Möglichkeiten, Prozesse radikal zu verbessern
🌟 Ressourcen und Erkenntnisse teilen über spezielle Kanäle
🌟 Priorisierung der Automatisierung mit vorhandenen Tools gegenüber manuellen Prozessen oder dem Kauf neuer Werkzeuge

Das Programm konzentriert sich auf die Identifizierung von KI-Botschaftern in allen Teams, die bei der Formulierung und Umsetzung der KI-Strategie von Leapsome helfen. Dieser strukturierte Ansatz zielt darauf ab, das KI-Denken im gesamten Unternehmen voranzutreiben und schnelle, praktische Anwendungen voranzutreiben.

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3. Entwickeln Sie rollenbasierte KI-Weiterbildungsprogramme

Ein effektives KI-Trainingsprogramm beginnt damit, herauszufinden, wo sich KI-Weiterqualifizierung am stärksten auf die täglichen Aufgaben auswirkt — sei es beim Verfassen effektiver Aufforderungen, beim Interpretieren von KI-generierten Erkenntnissen oder beim Integrieren von Tools in Routineabläufe. Generisches, einheitliches Training wird diese spezifischen Lücken nicht schließen. In verschiedenen Rollen wird KI unterschiedlich eingesetzt, und das Training sollte dem Rechnung tragen.

Zum Beispiel benötigen HR-Teams möglicherweise KI-Unterstützung für die Analyse Umfragen zum Engagement, während sich das Finanzwesen auf Folgendes konzentrieren könnte KI-Prozessautomatisierung für die monatliche Berichterstattung. Rechtsteams könnten von Tools profitieren, die politische Dokumente zusammenfassen oder Compliance-Risiken hervorheben. Was zählt, ist, dass das Training für die Aufgaben jedes Teams relevant ist.

Um rollenspezifische Programme in großem Maßstab zu erstellen, können Sie eine Lösung wie Leapsome verwenden Lernen, sodass Sie maßgeschneiderte Lernpfade erstellen und zuweisen können, die auf Team-, Rollen- oder Kompetenzschwerpunkten basieren und dabei eine Mischung aus internen und externen Inhalten verwenden. Die effektivsten Programme legen den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung — die Schulung der Teams mit den Tools, Workflows und Szenarien, mit denen sie täglich arbeiten. So bauen Sie echte Vertrautheit und Selbstvertrauen auf.
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4. Schulen Sie Teams darin, KI kritisch und effektiv einzusetzen

Es ist leicht anzunehmen, dass Menschen, wenn sie erst einmal wissen, wie man KI-Tools benutzt, auch wissen, wie man sie gut benutzt. Aber ohne die Fähigkeit, Ergebnisse in Frage zu stellen, Ungenauigkeiten zu erkennen oder Annahmen in Frage zu stellen, riskieren Teams, KI-Antworten für bare Münze zu nehmen, was gefährliche Folgen haben kann.

Zum Beispiel könnte ein Personalmanager ein unspezialisiertes KI-Tool bitten, die Ergebnisse einer Umfrage zum Engagement zusammenzufassen und sie so darzustellen, wie sie sind — ohne zu bemerken, dass isolierte, aber hochriskante Probleme wie Burnout oder Diskriminierung ausgeschlossen werden.

Gezielte, praktische Schulungen in den Bereichen Prompt Engineering, Erkennung von Vorurteilen und kritischem Denken werden helfen. Wenn Sie das obige Szenario fortsetzen, könnten Sie einen Workshop durchführen, in dem die Teams KI-generierte Zusammenfassungen der Umfragedaten zum Engagement überprüfen und das Tool dann verwenden, um Folgefragen zu stellen oder Aufforderungen neu zu formulieren, um herauszufinden, was möglicherweise übersehen wurde. Das Zusammenbringen funktionsübergreifender Teams kann auch das Lernen beschleunigen. Durch die Erstellung kleiner Gruppen — beispielsweise Personalabteilung, L&D und Produkt — können Teams KI-Workflows im Kontext testen, Ansätze vergleichen und gemeinsame Standards entwickeln. Wenn Mitarbeiter voneinander lernen, nicht nur anhand der Dokumentation, entwickeln sie ein entscheidenderes Urteilsvermögen und anpassungsfähigere Praktiken.
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5. Belohnen Sie Experimente und beseitigen Sie die Angst vor dem Scheitern

Wann 60% der Personalleiter geben an, dass ihre Mitarbeiter Widerstand leisten Da KI eine dringende Herausforderung darstellt, signalisiert sie ein tieferes Problem: Menschen werden nichts übernehmen, was sie nicht sicher beim Ausprobieren fühlen. Dieser Widerstand wird sich nicht allein durch politische Maßnahmen oder Schulungen verlagern — die Menschen brauchen die Freiheit, mit dem zu experimentieren, was funktioniert und was nicht.

Die Schaffung von Raum für Tests mit niedrigen Einsätzen — wie KI-Hack-Wochen oder Opt-in-Sprints — hilft, Druck abzubauen und Neugierde zu wecken. Ein einfaches Beispiel: Geben Sie jedem Team eine Woche Zeit, um einen manuellen Prozess durch eine KI-gestützte Alternative zu ersetzen, und teilen Sie dann in einer offenen Teambewertung mit, was funktioniert hat (und was nicht).

Die Präsentation interner Erfolge sorgt für Sichtbarkeit und Dynamik und die Anerkennung von Teams und Einzelpersonen, die auf sinnvolle Weise experimentieren, unterstreicht, dass die Einführung von KI ein sich entwickelnder Prozess und keine einmalige Initiative ist.
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Checkliste zur Identifizierung von KI-Qualifikationslücken

Verwenden Sie diese Checkliste als Bewertungsrahmen, um den aktuellen Stand der KI-Fähigkeiten Ihres Unternehmens zu bewerten. Sie können es im Rahmen einer Arbeitssitzung mit Teamleitern und Abteilungsleitern konsultieren oder es in die bestehende Leistungs- und Entwicklungsplanung integrieren, einschließlich Diskussionen über wie du deine Teammitglieder coachen kannst durch ihre Herausforderungen bei der Einführung von KI.

Ziel ist es, aufzuzeigen, wo Teams bereits stark sind, wo die Akzeptanz hinterherhinkt und wo gezielte Unterstützung (wie Schulung, Coaching oder Neugestaltung der Arbeitsabläufe) am dringendsten benötigt wird. Überprüfe es regelmäßig, um deine Fortschritte zu verfolgen und deinen Lern- und Entwicklungsansatz an die Weiterentwicklung deiner Teams anzupassen.

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Schließen Sie die Lücke in den KI-Fähigkeiten mit Leapsome

Die meisten Teams werden keinen Nutzen aus KI ziehen, wenn sie nicht in die Art und Weise eingebettet ist, wie sie Entscheidungen treffen, Aufgaben erledigen und zusammenarbeiten — und das wird nicht durch generische Schulungen oder isolierte Tools geschehen. HR-Teams benötigen eine Möglichkeit, echte Fähigkeiten aufzubauen, Fortschritte zu verfolgen und die Akzeptanz zu einem Teil der täglichen Arbeit zu machen.

‍Leapsome hilft dir dabei, genau das zu tun. Mit Werkzeugen für Lernen, Zielsetzung, und Leistungsbeurteilungen, können Sie rollenspezifische Schulungen erstellen, sie mit realen Ergebnissen verknüpfen und sehen, wo Unterstützung benötigt wird.

Entscheidend ist, dass Sie KI-Lernen direkt mit dem individuellen Wachstum und den Teamprioritäten verknüpfen können, sodass die Einführung nicht im luftleeren Raum erfolgt. Dank des integrierten Feedbacks und der Fortschrittsverfolgung ist es einfacher zu erkennen, wo der Support arbeitet — und die Zustimmung aller Ebenen Ihres Unternehmens einzuholen.
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