Nachdem die hohen Kosten für die Einstellung externer KI-Experten erkannt wurden, haben einige CIOs Strategien entwickelt, um AI-Kompetenzen intern aufzubauen – nicht nur in der IT, sondern in der gesamten Organisation. Frühadaptoren haben vier unterschiedliche Ansätze identifiziert, die jedes Unternehmen für AI-Trainingsprogramme in Betracht ziehen sollte. **Steigerung der Büroproduktivität** Arco, ein Bau-Dienstleistungsunternehmen, startete eine AI-Schulung, die sich auf die Nutzung von Microsoft Copilot konzentrierte, um Meetings zu transkribieren, To-do-Listen zu erstellen und diese in Microsoft Planner zu integrieren. Die ersten Sessions richteten sich an eine kleine Gruppe von Führungskräften und Assistenten, wobei Microsoft-Experten die Schulung leitete. Der Schutz der Privatsphäre stand dabei im Vordergrund, weshalb Meeting-Transkripte innerhalb des Unternehmens blieben, so Robin Patra, Arcos Leiter für Daten und KI. Der Erfolg wurde anhand von drei Metriken gemessen: der Häufigkeit der Copilot-Aktivierung im Vergleich zur Anzahl der besuchten Meetings, der Integration der Copilot-Ergebnisse in Arbeitsabläufe sowie Zufriedenheitsumfragen der Teilnehmer. Nach einem erfolgreichen Pilot im Oktober 2024 erweiterte Arco das Tool und machte die Schulung für alle 4. 000 Mitarbeitenden bis November verpflichtend. Der Kurs, genannt AI 101, ist inzwischen ein fünfstündiges Online-Programm, das die Grundlagen von KI abdeckt. **Verbesserung der Kernfunktionen** Aufbauend darauf startete Arco einen zweiten Kurs, AI 102, ein freiwilliges fünftägiges Online-Programm, das darauf fokussiert, KI an Geschäftspraktiken in der Bauindustrie auszurichten – von Kostenschätzungen und Design bis hin zu Projektmanagement und -durchführung. Etwa zwei Drittel der Belegschaft haben den Kurs absolviert, bei dem die Teilnehmenden mindestens eine Innovationsidee auf dem Unternehmensportal einreichen müssen. Innovationsteams und Konstruktionsabteilungen prüfen die Vorschläge, manchmal auch in Zusammenarbeit mit den Beitragenden zur Weiterentwicklung. Ein Beispiel: Ein Jurist schlug vor, große Sprachmodelle (LLMs) zu verwenden, um die Akteneinsicht zu beschleunigen, indem ähnliche frühere Fälle identifiziert werden, was eine schnellere Reaktion ermöglicht. Dies führte zur Implementierung eines KI-Tools für die juristische Dokumentenanalyse und Antwortentwürfe. **Leidenschaftliche Schulung mit Low-Code/No-Code-Tools** Arco entwickelte zudem ein drittes Programm für KI-Interessierte, die Anwendungen mit Low-Code- und No-Code-Plattformen speziell für die Bauindustrie entwickeln möchten. Dieses praktische Training, das vierteljährlich am Hauptsitz in St. Louis stattfindet und von externen Dozenten geleitet wird, haben etwa 80 Teilnehmer absolviert, die motiviert sind, KI-Aufforderungen und Lösungen zu entwickeln. **Entwicklung von KI-Kompetenzen in der gesamten Organisation** Ingenieurunternehmen sind oft Vorreiter bei der Technologieadoption. Lexmark ist ein Beispiel hierfür: Vor vier Jahren begann man eine Partnerschaft mit der North Carolina State University zur Einrichtung der AI Academy, die Mitarbeitern ermöglicht, kostenlos Studienabschlüsse zu erwerben, erklärt Vishal Gupta, CITO.

Anfangs beschäftigte das Unternehmen nur fünf Data Scientists im Bereich KI, heute sind es 100, die vier zentrale Trainingspfade abgeschlossen haben. Das Training richtet sich nicht nur an Spezialisten, sondern umfasst auch Mitarbeitende aus HR, Finanzen, Produktion und anderen Bereichen. Auch ohne Programmiererfahrung lernen die Mitarbeitenden Python, um KI-Anwendungen entwickeln zu können. Freiwillige nehmen an dreistündigen Kursen teil, die vier Abende pro Woche über ein Jahr verteilt stattfinden, begleitet von Mentoren und in Projekte eingebunden, die auf die Unternehmensziele abgestimmt sind. Gupta bemerkt, dass niemand abgesprungen ist und die Fluktuation gering ist, weil die Mitarbeitenden die Chance schätzen, ihre Fähigkeiten auszubauen und praktisch anzuwenden. Bisher haben sechs Kohorten die Ausbildung abgeschlossen, was Lexmark nicht nur mit qualifizierten Mitarbeitenden, sondern auch mit praxisnahen KI-Anwendungsfällen aus verschiedenen Geschäftsbereichen ausstattet. Die Absolventen können KI-ärmere Probleme in Bereichen wie Produktion, Kundenservice, Vertrieb und mehr erkennen und lösen. **Aufbau einer KI-Kultur** Marc Booker, Vize-Rektor für Strategie an der University of Phoenix, empfiehlt, KI durch praktische Erfahrung in Gemeinschaften und Mentoring-Programmen zu erlernen. Diese Foren bringen Technologen und weniger erfahrene Kolleg:innen zusammen, um Ideen auszutauschen und an realen Problemen zu arbeiten. Solche Gemeinschaften konzentrieren sich meist auf den Ausbau von Fähigkeiten in Bereichen wie maschinelles Lernen und LLMs und fördern vielfältige Teamzusammenstellungen. Diese Gemeinschaften erleichtern Veränderungsprozesse, indem sie Fähigkeiten aufbauen und die Angst vor KI-Akzeptanz verringern. Die Beteiligung der Führungsebene und festgelegte Moderatoren sind dabei essenziell, während Mentoring oft organisch entsteht. Booker beobachtet, dass Business-Professionals sich durch die Teilnahme manchmal zu Technologen entwickeln. Lexmark legt zudem Wert auf den Aufbau einer Kultur jenseits technischer Schulungen. Im letzten Jahr führte das Unternehmen die KI-Grundlagen (AI Foundations) ein, einen Kurs, der dazu dienen soll, Ängste abzubauen und die frühe Akzeptanz zu fördern. Ursprünglich waren rund 1. 000 Teilnehmer:innen geplant, doch innerhalb von zwei Monaten meldeten sich 5. 000 ihrer 7. 000 Mitarbeitenden an – ein Zeichen für große Begeisterung. Vorausschauende CIOs und IT-Leiter sehen diese Begeisterung als Chance, nicht nur neue KI-Werkzeuge einzuführen, sondern auch Innovationen zu fördern und Mitarbeitende zu befähigen, Probleme kreativ zu lösen. Durch die Fokussierung der Schulungsprogramme auf klare Ergebnisse können IT-Leiter das volle Potenzial von KI entfalten und eine Belegschaft für zukünftige Herausforderungen wappnen. **Mehr zum Aufbau von KI-Kompetenzen:**