AI Literacy: Was der EU AI Act unter KI-Kompetenz versteht

Stand: 15. September 2026. Dieser Beitrag ist eine Einordnung aus der Praxis, keine Rechtsberatung.

AI Literacy wird oft verwendet wie der Name eines Kurses. Im Gesetz ist sie etwas anderes. Die KI-Verordnung definiert den Begriff, und diese Definition beschreibt nicht, was jemand über KI weiß, sondern wie jemand mit KI umgeht.

Das hat eine praktische Folge. Wer wissen will, ob ein Team KI-kompetent ist, erfährt wenig, wenn er fragt, was die Mitarbeitenden über KI wissen. Er muss zusehen, wie sie damit arbeiten. Die Definition steht in Art. 3 Nr. 56 der KI-Verordnung¹ und ist dieselbe, die hinter Artikel 4 steht.

Was bedeutet AI Literacy laut Gesetz?

Das Gesetz fasst KI-Kompetenz als die Fähigkeiten, das Wissen und das Verständnis, die es Anbietern, Betreibern und Betroffenen erlauben, KI-Systeme sachkundig einzusetzen und sich der Chancen und Risiken von KI bewusst zu werden. So gibt es auch der AI Act Explorer zu Artikel 4² wieder. Erwägungsgrund 20³ nennt den Zweck: Die Beteiligten sollen informierte Entscheidungen über KI-Systeme treffen können. Zwei Dinge fallen auf. Es geht um Einsatz, nicht um Theorie. Und es geht um Chancen und Risiken zugleich: Wer KI meidet, wo sie helfen würde, ist so wenig kompetent wie jemand, der ihr blind vertraut.

Was die Definition sagt	Woran man es im Alltag erkennt
Sachkundiger Einsatz	KI wird für die Teilaufgaben eingesetzt, bei denen sie hilft
Bewusstsein für Chancen	KI wird nicht gemieden, wo sie die Arbeit besser macht
Bewusstsein für Risiken	Die Ausgabe wird geprüft, bevor sie weitergeht
Passend zu Kenntnissen, Erfahrung und Kontext	Eigenes Fachwissen steuert erkennbar das Werkzeug
Informierte Entscheidungen	Das Werkzeug wird bewusst weggelassen, wo es schadet

Kompetent im Sinne des Gesetzes ist, wer gut mit KI arbeitet, nicht, wer sie erklären kann.

Für wen gilt die Pflicht aus Artikel 4?

Die Pflicht trifft nicht nur die Hersteller von KI-Systemen, sondern ausdrücklich auch die Betreiber, also jedes Unternehmen, dessen Mitarbeitende mit KI arbeiten, Copilot und ChatGPT eingeschlossen. Seit der Omnibus-Verordnung (EU) 2026/1744⁴, in Kraft seit dem 27. Juli 2026, lautet sie: Maßnahmen ergreifen, die die Entwicklung der KI-Kompetenz des Personals unterstützen. Ein bestimmtes Niveau muss niemand garantieren. Kontextbezogen bleibt die Pflicht trotzdem: Zu berücksichtigen sind technische Kenntnisse, Erfahrung, Ausbildung und der Einsatzkontext der jeweiligen Person. Die EU-Kommission⁵ schreibt dazu, es gebe keine Einheitslösung und keine vorgeschriebenen Schulungen. Genau deshalb funktioniert die eine Schulung für das ganze Haus auch als Compliance-Idee nicht.

Woran erkennt man AI Literacy im Alltag?

Aus der abstrakten Definition wird beobachtbares Verhalten, wenn man vier Fragen an eine konkrete Arbeitssituation stellt. Wird KI für die richtigen Teilaufgaben eingesetzt, und bewusst nicht dort, wo sie schadet? Wird zielführend mit dem Werkzeug interagiert statt in einem einzigen vagen Prompt? Wird die Ausgabe kritisch geprüft und eingeordnet? Fließt eigenes Fachwissen erkennbar in die Steuerung ein? Diese vier Dimensionen sind genau das, was Proveo in Fallaufgaben bewertet.

66 %

der Beschäftigten, die KI nutzen, verlassen sich auf KI-Ausgaben, ohne deren Richtigkeit zu prüfen. Die dritte der vier Fragen ist die, an der es am häufigsten scheitert.

Die Zahl stammt aus der Studie von KPMG und der University of Melbourne⁷, in der mehr als die Hälfte der Befragten auch von Fehlern in der eigenen Arbeit durch KI berichtet. Die Erklärung liefert das Experiment von Dell'Acqua und Kollegen⁸: Menschen misstrauen generativer KI dort, wo sie stark ist, und vertrauen ihr zu sehr, wo sie schwach ist.

23 %

schlechter schnitten Berater mit KI bei Aufgaben außerhalb der Fähigkeiten des Modells ab als die Gruppe ohne Werkzeug.

Genau diese Grenze zu erkennen, ist AI Literacy: zu wissen, wann das Werkzeug trägt und wann nicht, ohne dass es auf dem Ergebnis steht. Die meisten Unternehmen wissen über ihre eigene AI Literacy allerdings nur die ersten beiden Dinge.

Was Unternehmen über ihre AI Literacy meist wissen

AI Literacy zeigt sich nicht daran, was jemand über KI weiß, sondern daran, wann jemand ihr misstraut.

Warum ist AI Literacy nie abgeschlossen?

Artikel 4 verlangt, KI-Kompetenz zu fördern, ein Verb im Präsens, kein abgeschlossener Zustand. Modelle und Werkzeuge ändern sich in Monaten; eine Kompetenz, die im letzten Jahr belegt wurde, sagt wenig über heute. Die EU-Kommission verlangt kein Zertifikat, empfiehlt aber interne Aufzeichnungen, und sie hält bloßes Verweisen auf die Gebrauchsanweisung der Werkzeuge für wenig wirksam. Dass Kompetenz nicht mit dem Zugang kommt, zeigt eine Studie von Microsoft Research⁹: Je mehr jemand der generativen KI vertraut, desto weniger kritisch prüft diese Person die Ergebnisse; je mehr sie dem eigenen Können vertraut, desto kritischer. Die Beschäftigten sehen den Bedarf selbst: In der BCG-Befragung AI at Work 2025¹¹ fühlt sich nur eine Minderheit angemessen geschult.

8 %

der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten schulten 2025 alle Mitarbeitenden im Umgang mit KI. Ein großer Teil hatte gar kein Angebot.

So beschreibt es Bitkom¹⁰. AI Literacy ist deshalb nichts, was ein Unternehmen einmal hat und abhakt. Sie will in einem laufenden Rhythmus gemessen, gefördert und belegt werden.

Fazit

AI Literacy ist kein Zertifikatsname und kein Schlagwort, sondern eine Arbeitsdefinition: sachkundiger Einsatz, im Bewusstsein von Chancen und Risiken, passend zur eigenen Rolle. Beispiele für Maßnahmen sammelt das Living Repository der EU-Kommission⁶, ausdrücklich ohne Konformitätsvermutung. Wer wissen will, wie es um die AI Literacy im eigenen Haus steht, braucht keine weitere Begriffsklärung, sondern eine Messung, die Verhalten sichtbar macht.

Quellen

Methode, Stichprobe und weitere Zahlen lassen sich je Quelle aufklappen.

1. Verordnung (EU) 2024/1689 auf EUR-Lex. ↩
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   Volltext der KI-Verordnung mit der Definition der KI-Kompetenz in Art. 3 Nr. 56.

2. AI Act Explorer: Artikel 4 KI-Kompetenz. ↩
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   Aktueller deutscher Wortlaut nach der Omnibus-Änderung.

3. AI Act Explorer: Erwägungsgrund 20. ↩
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   Zweck der KI-Kompetenz: informierte Entscheidungen über KI-Systeme.

4. Verordnung (EU) 2026/1744 im Amtsblatt. ↩
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   Der Digital Omnibus on AI, in Kraft seit 27. Juli 2026. Artikel 4 als Pflicht zu Maßnahmen, ohne garantiertes Kompetenzniveau einzelner Personen.

5. EU-Kommission: „AI literacy: Questions and Answers“. ↩
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   Keine Einheitslösung, keine vorgeschriebenen Schulungen, kein Zertifikat; interne Aufzeichnungen empfohlen; Verweis auf Gebrauchsanweisungen allein wenig wirksam.

6. EU-Kommission: Living Repository zu KI-Kompetenz. ↩
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   Praxisbeispiele für Maßnahmen, ohne Konformitätsvermutung.

7. KPMG und University of Melbourne: „Trust, attitudes and use of AI“, 2025. ↩
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   Über 48.000 Befragte in 47 Ländern. 66 % der KI-Nutzenden prüfen KI-Ausgaben nicht, 56 % berichten von Fehlern in ihrer Arbeit durch KI.

8. Dell'Acqua et al., „How People Can Create and Destroy Value with Generative AI“, BCG / Harvard Business School, 2023. ↩
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   Experiment mit 758 Beratern. Bei Aufgaben außerhalb der Modellfähigkeiten 23 % schlechter als die Kontrollgruppe ohne KI.

9. Microsoft Research: „The Impact of Generative AI on Critical Thinking“, 2025. ↩
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   Befragung von 319 Wissensarbeitern mit Carnegie Mellon: höheres Vertrauen in KI geht mit weniger kritischem Denken einher, höheres Vertrauen in das eigene Können mit mehr.

10. Bitkom: „Durchbruch bei Künstlicher Intelligenz“, 2025. ↩
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    8 % der Unternehmen ab 20 Beschäftigten schulen alle Mitarbeitenden im Umgang mit KI, 43 % haben kein Angebot.

11. BCG: „AI at Work 2025“. ↩
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    Über 10.600 Beschäftigte in 11 Ländern; nur ein Drittel fühlt sich angemessen für KI geschult.