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KI-Schulungen & Workshops

Vom Awareness-Workshop bis zum Train-the-Trainer-Konzept — Teams befähigen, sicher und produktiv zu nutzen.

Die meisten Mitarbeitenden haben schon ausprobiert — meist privat, oft mit kostenlosen Cloud-Tools, fast immer ohne Schulung. Das Ergebnis ist : Daten landen in fremden Cloud-Diensten, werden für Wahrheit gehalten, und niemand weiß, welche Tools das Team eigentlich nutzt.

Seit 2. Februar 2026 ist nach Art. 4 Pflicht: Unternehmen, die einsetzen, müssen nachweisen, dass ihre Mitarbeitenden die genutzten Systeme verstehen — Funktionsweise, Grenzen, Risiken. Schulung ist damit nicht mehr nice-to-have, sondern regulatorische Anforderung.

Gute Schulung erkennt zwei Realitäten an: Eine Geschäftsführung braucht andere Inhalte als ein Sachbearbeiter, und eine Halbtags-Veranstaltung verändert ohne Folgepflege keine Arbeitsweise. Deshalb bauen wir kein Standardprogramm, sondern ein abgestuftes Curriculum mit und Update-Disziplin.

Ablauf5 Schritte im Überblick

  1. Zielgruppen-Analyse

    Rollen, Vorwissen, vorhandene Tools, Branchen-Pflichten — Lernziele pro Zielgruppe definieren.

  2. Curriculum-Design

    Modulare Bibliothek (Grundlagen, , Tools, Datenschutz, ), drei Tiefen-Stufen, Bauplan nach Bedarf.

  3. Durchführung

    Hands-on in , eigene Daten oder anonymisierte Beispiele, vor Ort / remote / hybrid.

  4. intensiv ausbilden, Cascade-Modell in die Abteilungen, KI-Champions mit Arbeitszeit-Anteil.

  5. Nachhaltigkeit & Update

    , monatliche Labs, halbjährliche Auffrischer, Onboarding-Integration, regulatorische Updates.

Vom Awareness-Workshop zur dauerhaften KI-Kompetenz

Eigene DatenRemote/Vor Ort

Schulungen wirken nur, wenn Teilnehmer in der Session selbst arbeiten — mit echten Tools, an echten Aufgaben, mit eigenen Daten (sofern es Datenschutz erlaubt) oder mit anonymisierten Beispielen. Folien-Marathons mit Q&A am Ende verändern keine Arbeitsweise.

Format-Bausteine, frei kombinierbar:

  • Live-Demo — der Trainer zeigt einen Workflow in echtem Tool, mit allen Stolpersteinen
  • Geführte Übung — Teilnehmer machen Schritt für Schritt mit, identische Aufgabe für alle
  • Eigenarbeit in Sandbox — Teilnehmer wenden Gelerntes auf eigene Beispiele an, Trainer geht herum
  • Gruppen-Aufgabe — 3–4 Teilnehmer entwickeln gemeinsam einen Use-Case-Prompt, präsentieren am Ende
  • Q&A im Kontext — Fragen werden nicht am Ende gesammelt, sondern direkt im Modul beantwortet, wenn sie aufkommen

Vor Ort, remote, hybrid:

  • Vor Ort — beste Lernergebnisse, ideal bei sensiblen Themen und größeren Gruppen mit gemischtem Vorwissen
  • Remote (Video-Konferenz) — günstig, standortübergreifend, gut für Awareness und Auffrischer; weniger geeignet für intensive Hands-on-Tage
  • Hybrid — Kern-Team vor Ort, Außenstandorte zugeschaltet; funktioniert, braucht aber gute Technik und einen zusätzlichen Moderator

Sandbox-Umgebung statt Live-Systeme:

  • Eigene Test-Instanz von Open WebUI oder dem genutzten Cloud-Tool — Teilnehmer experimentieren ohne Angst, etwas kaputt zu machen
  • Synthetische oder anonymisierte Daten — realitätsnah, aber ohne Personenbezug
  • Vorbereitete Prompts und Negativ-Beispiele — Teilnehmer lernen auch, was nicht funktioniert und warum

Jeder Workshop endet mit drei konkreten Ergebnissen pro Teilnehmer: eine eigene Prompt-Lösung für eine Aufgabe aus dem Alltag, ein Eintrag in die team-eigene Prompt-Bibliothek, und eine Selbst-Einschätzung, wo sie sich nach dem Workshop sehen.

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CascadeKI-Champion

Bei mehr als 30–50 Mitarbeitenden lohnt sich ein Train-the-Trainer-Ansatz: Statt jedes Mal eine externe Schulung zu buchen, werden ausgewählte interne Multiplikatoren intensiv ausgebildet — und schulen anschließend ihre eigene Abteilung. Das skaliert günstiger und passt besser zum Alltag, weil die Multiplikatoren die Use Cases ihrer Kollegen kennen.

Rolle des KI-Champions:

  • Erste Anlaufstelle für Kollegen mit KI-Fragen — niedrigschwelliger als die IT-Abteilung
  • Pflegt die abteilungs-eigene Prompt-Bibliothek und sammelt funktionierende Beispiele
  • Bringt neue Use Cases aus dem Team in regelmäßige Champion-Runden ein
  • Eskaliert kritische Fälle (Datenschutz, Halluzinationen mit Folgen) an den AI Officer
  • Hilft beim Onboarding neuer Mitarbeitender — KI-Tools sind Teil der Einarbeitung

Inhalt der Trainer-Ausbildung:

  • Alle technischen Module der Deep-Dive-Stufe — der Champion muss tiefer im Stoff stehen als sein Team
  • Didaktik-Grundlagen — wie erklärt man Halluzination einem skeptischen Kollegen? Wie strukturiert man eine 30-Minuten-Lerneinheit?
  • Coaching-Werkzeuge — Lernziel-Definition, einfache Übungsformate, Q&A-Moderation
  • Eskalations-Pfade — ab wann ist eine Frage zu groß für den Champion und gehört an IT, AI Officer oder Datenschutzbeauftragten

Cascade-Modell in der Praxis:

  • Stufe 1 — 2–4 Champions werden extern in 2 Tagen ausgebildet
  • Stufe 2 — Champions führen je eigene Abteilung in 90-Minuten-Awareness-Sessions ein
  • Stufe 3 — Champions begleiten ihre Abteilungen in monatlichen 30-Minuten-Lab-Sessions, sammeln Use Cases ein
  • Stufe 4 — vierteljährliches Champions-Treffen mit externem Sparring, neue Themen, Update zur Rechtslage

Wichtig: Multiplikatoren bekommen Arbeitszeit für ihre Rolle — typischerweise 10–20 % einer Vollzeit-Stelle. Wer ohne offizielle Freistellung „nebenbei“ Champion sein soll, wird innerhalb weniger Wochen aufgeben.

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AuffrischerOnboarding

Eine einmalige Schulung verändert keine Arbeitsweise nachhaltig — schon gar nicht in einem Themengebiet, in dem sich Modelle, Tools und Rechtslage alle paar Monate ändern. Nachhaltige KI-Kompetenz braucht laufende Pflege, nicht nur einen Workshop-Termin im Kalender.

Was nach dem ersten Workshop weiterläuft:

  • Geteilte Prompt-Bibliothek — versioniert, kategorisiert, mit Beispiel-In- und Output. Power-User pflegen, alle profitieren
  • Cheat Sheets & Quick-Reference-Karten — gedruckt oder digital, häufige Anwendungsfälle auf einem Blatt
  • Monatliche Lab-Sessions — 30 bis 60 Minuten, neue Tools, neue Use Cases, offene Fragen aus dem Alltag
  • Halbjährliche Auffrischer — was hat sich an Tools, Modellen, Rechtslage geändert; was haben wir gelernt
  • Q&A-Channel — Slack, Teams oder Mattermost, dort sammeln sich Fragen und Antworten als wachsende Wissensbasis

Onboarding neuer Mitarbeitender:

  • KI-Awareness-Modul ist Teil des Standard-Onboardings, nicht optional
  • Verpflichtende Bestätigung der internen KI-Policy mit den Tool-Freigaben
  • Erste eigene Prompt-Übung mit dem KI-Champion der Abteilung in der ersten Arbeitswoche
  • Verweis auf Prompt-Bibliothek und Q&A-Channel als laufende Ressourcen

Update-Disziplin bei regulatorischen Änderungen:

  • Mit der nächsten AI-Act-Stufe (Hochrisiko-Pflichten ab August 2026) wachsen die Anforderungen — Schulungsinhalte werden mit dem AI Officer angepasst
  • Neue Tools im Stack (z. B. ein zweites Self-Hosted-Modell) bekommen einen 30-Minuten-Einführungs-Slot
  • Vorfälle (z. B. ein Datenschutz-Beinahe-Fehler) werden anonymisiert als Lern-Beispiel im nächsten Auffrischer aufgearbeitet

Erfolgs-Indikatoren sind dabei nicht Teilnehmer-Zahlen, sondern: Schrumpft die Schatten-KI? Wachsen die Einträge in der Prompt-Bibliothek? Kommen weniger Routinefragen bei der IT an? Sind die Compliance-Pflichten nach Art. 4 AI Act dokumentierbar erfüllt?

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