Künstliche Intelligenz ist in den Unternehmen angekommen, doch ihr Potenzial bleibt oft ungenutzt. Viele investieren in Tools, unterschätzen aber die eigentliche Herausforderung: den Menschen. Warum Weiterbildung neu gedacht werden muss, welche Fehler Unternehmen machen und wie der erfolgreiche Einstieg gelingt, erklärt Alexia Bertschi, Chief Development & Learning Officer bei Vantage Education, im Interview. Sie verantwortet die strategische Bildungsentwicklung und betreut zudem die KI-Studiengänge der HSO.
PRESTIGE Business: Frau Bertschi, wo steht die heutige Weiterbildung beim Thema KI und wo besteht der grösste Nachholbedarf?
Alexia Bertschi: Die Weiterbildung hat sehr schnell auf das Thema KI reagiert, allerdings häufig mit einem starken Fokus auf Tools statt auf die tatsächliche Wirkung im Unternehmen. Viele Angebote zeigen, was technologisch möglich ist, aber zu wenig, wie KI konkret in bestehende Geschäftsprozesse integriert und wirklich wertschöpfend eingesetzt wird.
Der grösste Nachholbedarf liegt in der konsequenten Übersetzung in den Unternehmensalltag. Führungskräfte und Mitarbeitende müssen verstehen, wie sich ihre Rolle verändert und wie KI sie im täglichen Arbeiten produktiver macht – nicht nur punktuell, sondern nachhaltig.
KI verändert zudem Machtverhältnisse im Unternehmen. Wer sie gezielt einsetzen kann, trifft schneller bessere Entscheidungen und verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil. Studien wie jene des McKinsey Global Institute (2023) zeigen klar: Entscheidend ist die Integration in den Arbeitsalltag. Genau dort setzen wir auch in unseren praxisnahen Lehrgängen an, etwa an der HSO, wo wir mit realen Anwendungsfällen arbeiten.
Welche Kompetenzen fehlen am häufigsten im Umgang mit KI?
In der Praxis sehen wir oft, dass die Fähigkeit zur kognitiven Steuerung fehlt. Es geht darum, bewusst zu entscheiden, wann man selbst denkt und wann man KI sinnvoll einsetzt.
Die grössere Gefahr liegt weniger in der falschen Nutzung als im falschen Vertrauen. KI formuliert oft sehr überzeugend, weshalb Ergebnisse schneller akzeptiert werden, als sie kritisch geprüft werden. Dieses Phänomen ist als „Automation Bias“ bekannt.
Entscheidend sind daher strukturierte Problemanalyse, kritisches Einordnen und ein klares Kontextverständnis. Nur so wird KI zur Unterstützung und nicht zum Ersatz von Denken.
Warum reicht es nicht, KI einfach „on the job“ zu lernen?
Learning by Doing ist wichtig, aber bei KI oft nicht ausreichend. Viele entwickeln schnell Routinen, die funktionieren, aber nicht unbedingt optimal oder nachhaltig sind.
Unser Gehirn verstärkt das, was wir wiederholt anwenden. Ohne Reflexion schleichen sich ineffiziente oder fehleranfällige Arbeitsweisen ein. Gerade bei KI ist das kritisch, weil Ergebnisse plausibel wirken, aber nicht immer belastbar sind.
Strukturierte Weiterbildung schafft hier den nötigen Abstand, um Zusammenhänge zu verstehen und bessere Arbeitsweisen aufzubauen. Besonders wirksam ist das, wenn Teilnehmende mit eigenen Praxisfällen arbeiten und sich branchenübergreifend austauschen.
Was machen Unternehmen konkret falsch, wenn sie Mitarbeitende „KI-fit“ machen wollen?
Ein typisches Muster: Lernen wird als einmalige Massnahme verstanden. Ein Training, ein Tool und dann soll es funktionieren.
Positiv ist, dass Unternehmen überhaupt ins Tun kommen. Problematisch wird es, wenn nach ersten Erfolgen die Weiterentwicklung ausbleibt. Die Integration in Prozesse und den Alltag fehlt.
Erfolgreiche Unternehmen verstehen Lernen als kontinuierlichen Prozess mit Anwendung, Austausch und Weiterentwicklung. Genau diesen ganzheitlichen Ansatz verfolgen wir auch in unseren B2B-Programmen.
Welche Denkweise braucht es, um KI wirklich produktiv einzusetzen?
Es braucht eine aktive, steuernde Denkweise. KI ist kein Ersatz für Denken, sondern ein Werkzeug.
Produktives Arbeiten entsteht im Wechsel zwischen zwei Fähigkeiten: Ideen entwickeln und Ergebnisse kritisch prüfen. KI kann beides unterstützen, aber sie nimmt einem diesen Wechsel nicht ab.
Wer KI gut nutzt, stellt bessere Fragen, ordnet Ergebnisse ein und übernimmt Verantwortung. KI belohnt gute Denker und macht Schwächen sichtbar.
Wenn ein KMU morgen mit KI starten will: Welche drei Schritte empfehlen Sie konkret?
Erstens: Nicht bei einzelnen Tasks starten, sondern bei der Wertschöpfungskette. Wo gehen heute Zeit, Qualität oder Marge verloren?
Zweitens: Mit einem klaren Use Case beginnen – klein, aber mit echtem Business Impact. Ein Beispiel ist die Offertenerstellung: Hier kann KI Inhalte strukturieren, Vorschläge machen und Daten wiederverwenden. Das spart Zeit und erhöht die Qualität.
Drittens: Direkt im Alltag umsetzen. Konzepte sind schnell erstellt, entscheidend ist die Anwendung mit echten Daten und Mitarbeitenden.
Langfristig geht es darum, Prozesse grundsätzlich neu zu denken.
Wo überschätzen Unternehmen KI und wo unterschätzen sie sie?
Überschätzt wird oft, wie zuverlässig KI ohne menschliche Einordnung funktioniert. Gut formulierte Inhalte verleiten dazu, ihnen zu vertrauen.
Unterschätzt wird hingegen, wie stark sich Arbeitsweisen verändern, wenn KI gezielt eingesetzt wird.
In der Praxis scheitert KI selten an der Technologie – sondern an der Anwendung.
Führt der KI-Boom zu oberflächlichem Aktionismus?
Teilweise ja, vor allem, wenn der Druck hoch ist. Dann wird Aktivität schnell mit Fortschritt verwechselt.
Gleichzeitig gibt es viele Unternehmen, die sehr bewusst vorgehen. Erfolgreich sind jene, die Geschwindigkeit mit Disziplin kombinieren: ausprobieren, lernen, anpassen.
Welche Rolle spielt gesunder Menschenverstand im Umgang mit KI?
Urteilsfähigkeit wird zentral. Der Unterschied entsteht nicht bei der Generierung von Inhalten, sondern bei deren Bewertung.
KI kann Inhalte schnell produzieren, aber einordnen, gewichten und entscheiden bleibt Aufgabe des Menschen.
Wird KI Mitarbeitende ersetzen oder ihre Rolle anspruchsvoller machen?
Beides passiert gleichzeitig. Ein Teil der Arbeit wird anspruchsvoller, ein Teil wird ersetzt.
Routinetätigkeiten nehmen ab, während Aufgaben rund um Einordnung, Entscheidung und Verantwortung an Bedeutung gewinnen. KI verändert vor allem wissensintensive Tätigkeiten, während Automatisierung und Robotik zunehmend physische Arbeiten übernehmen.
Für die Weiterbildung bedeutet das: Es reicht nicht mehr, Wissen zu vermitteln. Es geht darum, Menschen zu befähigen, mit KI zu arbeiten, Ergebnisse zu bewerten und sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Die eigentliche Herausforderung liegt nicht in der Technologie, sondern darin, Menschen auf diese neuen Rollen vorzubereiten.
