Nur 36 Prozent fühlen sich ausreichend geschult – der Hebel liegt in den eigenen Fällen

Die Nutzung ist der Weiterbildung davongelaufen. 74 Prozent der Mitarbeitenden im operativen Tagesgeschäft nutzen KI täglich oder mehrmals pro Woche. Ausreichend weitergebildet fühlen sich nur 36 Prozent der Befragten. Das zeigt die Studie «AI at Work» der Boston Consulting Group vom Juni 2026.

Die Lücke bleibt nicht ohne Folgen. Wer sich die Arbeit mit KI selbst beigebracht hat, nutzt sie für das, was beim ersten Versuch funktioniert hat – und lässt den Rest liegen. Gute Ansätze bleiben bei einer Person, Fehler wiederholen sich bei mehreren. Der Betrieb weiss nicht, wofür KI im Team eingesetzt wird und wo es hakt.

Warum allgemeine Kurse wenig verändern

Ein Kurs mit fremden Beispielen zeigt, was KI kann. Ob sie bei der eigenen Offerte, beim eigenen Protokoll oder bei der eigenen Kundenanfrage hilft, bleibt offen. Die Übertragung auf den Arbeitsalltag ist der schwierige Teil, und genau den überlässt ein allgemeiner Kurs den Teilnehmenden. Schulung an eigenen Fällen dreht das um: Gelernt wird an der Aufgabe, die morgen wieder auf dem Tisch liegt.

Das Vorgehen in vier Schritten

1. Aufgaben wählen: Jede Person nennt drei Alltagsaufgaben, die regelmässig anfallen und Zeit kosten – etwa eine Antwort auf eine wiederkehrende Kundenfrage, eine Zusammenfassung oder einen Entwurf
2. Gemeinsam mit KI lösen: Die Aufgabe wird im Werkzeug bearbeitet, das im Betrieb freigegeben ist, mit echtem Material und unter Einhaltung der internen Regeln für Daten
3. Festhalten, was funktioniert hat: Auftrag an die KI, Ergebnis und die nötige Nachbearbeitung kurz notieren. Daraus entsteht eine Sammlung, die das ganze Team nutzen kann
4. Monatlich nachbesprechen: Das Team geht die Fälle gemeinsam durch, übernimmt, was trägt, und streicht, was nicht hilft

Worauf es bei der Nachbesprechung ankommt

Die monatliche Runde ist der eigentliche Lernort. Dort wird sichtbar, wer welchen Ansatz gefunden hat, und dort entsteht ein gemeinsamer Stand statt vieler persönlicher Gewohnheiten. Drei Fragen genügen als Gerüst:

• Welche Aufgabe ging mit KI besser, und woran lag es
• Wo musste das Ergebnis stark nachgebessert werden
• Was übernimmt das Team als gemeinsamen Standard

Die Antworten auf die dritte Frage gehören schriftlich festgehalten. Eine kurze Sammlung bewährter Aufträge mit Beispiel ist für neue Mitarbeitende wertvoller als jeder Einführungskurs.

Was in der Praxis schiefgeht

• Die Aufgaben sind zu gross gewählt: Wer mit dem Jahresbericht beginnt, erlebt Frust statt Fortschritt. Tragfähiger sind kleine, häufige Aufgaben
• Die Nachbesprechung fällt aus, sobald es im Betrieb eng wird. Dann bleibt jede Person bei ihrem eigenen Stand, und die Lücke im Team schliesst sich nicht
• Es werden nur Erfolge gezeigt: Gerade die Fälle, in denen KI ein falsches oder unbrauchbares Ergebnis geliefert hat, schärfen den Blick für die Prüfung
• Niemand ist zuständig: Ohne benannte Person, die die Runde ansetzt und die Sammlung pflegt, verläuft das Vorgehen nach dem ersten Monat

Wo die Grenzen liegen

• Schulung an eigenen Fällen ersetzt keine Regeln. Welche Daten in welches Werkzeug dürfen, gehört vorher geklärt
• Fachliche Verantwortung bleibt bei der Person, die das Ergebnis verwendet. KI liefert einen Entwurf, keine geprüfte Aussage
• Wer KI bisher kaum nutzt, braucht für den Einstieg eine kurze Einführung in die Grundlagen, bevor eigene Fälle sinnvoll bearbeitet werden können

Der Zuschnitt für den Start

Begonnen wird mit einer kleinen Gruppe, die KI bereits nutzt, und mit Aufgaben aus einem Bereich, in dem sich Ergebnisse leicht beurteilen lassen. Trägt das Vorgehen dort, kommen weitere Personen und Aufgaben dazu. Die Sammlung aus der ersten Gruppe ist dann bereits die Grundlage für alle, die nachkommen.