Warum KI-Kompetenz in Leistungsgespräche gehört

Wenn ihr es mit KI-Transformation ernst meint, reicht der Satz: «Unsere Mitarbeitenden sollen KI nutzen» nicht mehr.

Wer KI als echte Unternehmensfähigkeit aufbauen will, muss sichtbar machen, wo Mitarbeitende stehen. Nicht als Spielerei. Und zwar als Grundlage für Entwicklung, Führung und Leistung. Und darum gehört aus unserer Sicht gehört KI-Kompetenz in Leistungsgespräche.

KI-Kompetenz bleibt oft unsichtbar. Genau das ist das Problem.

Viele Unternehmen messen inzwischen KI-Nutzung. Sie sehen Logins, Tool-Aktivität, Lizenznutzung oder Prompt-Volumen. Das hilft für einen ersten Überblick.

Aber es beantwortet nicht die entscheidende Frage:

Nutzt jemand KI so, dass daraus tatsächlich Mehrwert entsteht?

Zwischen «ich lasse mir eine E-Mail umformulieren» und «ich baue einen wiederverwendbaren Agenten, der einen Teamprozess verbessert» liegt ein grosser Unterschied.

Beides ist KI-Nutzung. Aber nur eines verändert die Arbeitsweise eines Unternehmens nachhaltig.

Genau deshalb braucht es bessere Methoden als reine Nutzungsstatistiken. Unternehmen müssen erkennen können, ob Mitarbeitende KI oberflächlich verwenden oder ob sie damit Denken, Workflows und Zusammenarbeit verbessern.

Ein KI-Fitness-Score kann dabei helfen. Aber nur, wenn er richtig eingesetzt wird.

Damit ist ein Score gemeint, der beispielsweise folgende Verhaltensweisen misst:

• Wie tief nutzt die Person KI?
• Erstellt sie eigene Agents oder wiederverwendbare Lösungen?
• Nutzt sie mehrstufige Denkprozesse statt einzelner Schnellprompts?
• Baut sie skalierbare Abläufe, die über die eigene Produktivität hinausgehen?
• Entsteht daraus Wirkung für Team, Funktion oder Unternehmen?

Doch zuerst müssen dafür die Mitarbeitenden geschult werden. Ansonsten wissen sie gar nicht was «tiefe Nutzung» überhaupt bedeutet. Und niemanden kann man an einem Anspruch messen, den ihm nie jemand erklärt hat. Erst wenn die Leute gesehen haben, wie mehrstufiges Arbeiten, eigene Agents und saubere Abläufe konkret aussehen, wird eine Einstufung machbar. Dafür arbeiten wir mit unserem KI-Schulungssystem, mit welchem die Leute flächendeckend geschult werden können.

Hohe Nutzung ist noch kein hoher Wert

Ein häufiger Fehler: Unternehmen setzen intensive KI-Nutzung automatisch mit Kompetenz gleich. Nur stimmt das nicht immer.

Jemand kann sehr viel KI nutzen und trotzdem wenig Business Impact erzeugen. Vielleicht optimiert die Person nur persönliche Kleinarbeit. Vielleicht baut sie Automatisierungen, die alle 15 Minuten laufen, aber nichts Relevantes verbessern. Die bessere Frage lautet:

Welche Wirkung entsteht aus dieser KI-Nutzung?

Führt sie zu besseren Entscheidungen? Kürzeren Durchlaufzeiten? Wiederverwendbaren Lösungen? Weniger manueller Arbeit? Höherer Qualität? Besserem Wissenstransfer?

Wenn ja, wird der Score interessant. Wenn nein, zeigt er vor allem: Hier ist jemand aktiv. Aber Aktivität ist noch keine Wirkung. Paradoxerweise sind niedrige Scores häufig aussagekräftiger als hohe.

Wenn jemand kaum KI nutzt oder nur sehr oberflächlich arbeitet, gibt es meist drei mögliche Erklärungen:

• Die Person hat noch keine Gewohnheit aufgebaut.
• Sie erhält nicht genügend Unterstützung.
• Ihr wurde nie klar gesagt, was erwartet wird.

Mit allen drei Punkten kann man arbeiten.

Vielleicht braucht die Person konkretere Beispiele aus dem eigenen Arbeitsbereich. Vielleicht fehlt Zeit zum Üben. Vielleicht blockiert die Führungskraft. Vielleicht sind die verfügbaren Tools schlecht erklärt. Vielleicht hat niemand sauber gezeigt, welche Qualität erwartet wird.

Und genau hier müssen Unternehmen fair bleiben. Wer KI-Kompetenz misst, muss Mitarbeitenden auch eine faire Chance geben, besser zu werden.

KI-Kompetenz gehört in Leistungsgespräche

Wenn KI-Kompetenz eine echte Erwartung ist, muss sie auch in die Leistungslogik des Unternehmens.

Sonst sendet ihr widersprüchliche Signale. Auf der einen Seite sagt ihr: «KI ist strategisch wichtig.» Auf der anderen Seite spielt es in Zielen, Feedback, Entwicklung und Führung kaum eine Rolle. Mitarbeitende merken das sofort.

KI-Kompetenz in Leistungsgespräche aufzunehmen heisst nicht, jeden Menschen nach derselben technischen Messlatte zu beurteilen. Die Erwartungen müssen zur Rolle passen.

Von einer HR Business Partnerin erwartet ihr andere KI-Fähigkeiten als von einem Data Engineer. Von einer Führungskraft erwartet ihr andere Fähigkeiten als von einer Lernenden. 

Aber alle sollten wissen:

KI-Kompetenz ist Teil professioneller Leistung. Als Fähigkeit, die bestimmt, wie gut jemand in einer KI-geprägten Arbeitswelt wirksam bleibt.

Ohne Enablement ist der Score unfair

Hier liegt der entscheidende Punkt: Wenn Unternehmen KI-Kompetenz in Leistungsgespräche aufnehmen, müssen sie auch investieren.

Dazu gehören:

• Klare Erwartungen pro Rolle und Funktion
• Schulungen, die mehr leisten als allgemeine Tool-Demos
• Coaching für konkrete Arbeitsprozesse
• Beispiele aus dem eigenen Unternehmenskontext
• Zeit zum Üben und Reflektieren
• Zugang zu den richtigen Tools
• Führungskräfte, die KI-Nutzung aktiv vorleben
• sichere Räume, in denen Fehler besprochen werden können

Wer Mitarbeitende an KI-Kompetenz misst, aber keine ernsthafte Befähigung bietet, baut Misstrauen auf. Der Score wird dann als Kontrolle gelesen. Nicht als Entwicklungshilfe. Und das wäre schade. Denn richtig eingesetzt, kann ein KI-Fitness-Score genau das Gegenteil bewirken: Er macht sichtbar, wer Unterstützung braucht, wo gute Muster entstehen und welche Teams bereits neue Arbeitsweisen entwickeln.

Beginnt mit den Gesprächen, nicht mit Rankings

Wenn ihr einen solchen Ansatz einführt, startet klein und nicht mit einem unternehmensweiten Ranking. Beginnt mit individuellen Gesprächen und klarer Methodik.

Erklärt was ihr messt, warum ihr es messt, was der Score leisten kann, wo seine Grenzen liegen, wie Mitarbeitende sich verbessern können und wie die Ergebnisse in Entwicklung und Leistung einfliessen. Das Ziel ist nicht, dass alle Mitarbeitenden möglichst hohe Scores erreichen, sondern KI so einsetzen, dass bessere Arbeit mit mehr Wirkung entsteht.

Häufige Fragen

Was misst ein KI-Fitness-Score?

Ein KI-Fitness-Score sollte nicht nur messen, wie häufig jemand KI nutzt. Entscheidend ist die Tiefe der Nutzung: ob Mitarbeitende mit KI mehrstufig arbeiten, Agents entwickeln, wiederverwendbare Lösungen teilen und dadurch Wirkung für Team oder Unternehmen erzeugen.

Warum sollte ein KI-Fitness-Score nicht öffentlich gerankt werden?

Ein öffentliches Ranking lenkt den Fokus schnell auf die Kennzahl statt auf echte Kompetenz. Besser sind individuelle Gespräche mit Kontext: Was macht die Person bereits gut, wo liegt Potenzial und welche nächsten Schritte helfen konkret?

Warum können niedrige Scores besonders wertvoll sein?

Niedrige Scores zeigen oft klar, wo Unterstützung fehlt. Vielleicht hat jemand noch keine Gewohnheit aufgebaut, braucht bessere Beispiele oder versteht die Erwartungen nicht. Damit wird der Score zu einem Diagnoseinstrument statt zu einem Urteil.

Gehört KI-Kompetenz wirklich in Leistungsgespräche?

Ja, wenn KI für das Unternehmen strategisch relevant ist. Was als wichtig kommuniziert wird, muss auch in Feedback, Entwicklung und Führung auftauchen. Die Erwartungen sollten aber zur Rolle passen und immer mit Enablement verbunden sein.

Was braucht es, damit ein KI-Fitness-Score fair ist?

Es braucht transparente Methodik, klare Kommunikation, rollenbezogene Erwartungen und echte Unterstützung. Dazu gehören Schulungen, Coaching, Beispiele aus dem Arbeitsalltag, Zeit zum Üben und Führungskräfte, die KI-Nutzung aktiv vorleben.