Es gibt verschiedene Weiterbildungsmöglichkeiten, die in der Organisation angewendet werden können, um die Mitarbeitenden zu schulen. Meistens werden On-the-Job-Trainings beziehungsweise Inhouse-Seminare eingesetzt. Sie kennzeichnen sich durch Integration von Lernen und Handeln aus und fördern einen betrieblichen Anwendungsbezug. Je nach KI-System und Person eignen sich unterschiedliche Lernformen. Die Weiterbildungsmöglichkeiten lassen sich in passiv, interaktiv und aktiv unterscheiden.

Bei einer passiven Weiterbildungsform liest man Informationen, hört diese oder schaut Videos, um neue Inhalte zu erlernen. Es gibt viele Online-Ressourcen, sowohl kostenpflichtig als auch kostenlos, wie z.B. Einführungsvideos zu Machine Learning oder Websites, Dokumente und Podcasts, die sich beispielsweise über Suchmaschinen finden lassen. Es ist auch sinnvoll, Thought Leader und Influencer im Bereich KI zu verfolgen, um so auf einem aktuellen Stand zu bleiben.

Eine interaktive Weiterbildung beinhaltet, dass man zunächst Inhalte aufnimmt und dann das Gelernte in Gruppendiskussionen oder beim Lösen von Aufgaben anwendet. Ein Beispiel dafür ist das Erlernen einer Programmiersprache und das Lösen einer Programmieraufgabe anschließend als Kontrolle des Lernfortschritts. Unterschiedliche Plattformen bieten Weiterbildungskurse von Unternehmen und Universitäten an, oft auch kostenlos. Weitere Möglichkeiten sind Offline-Seminare, Weiterbildungsangebote und Konferenzen, die entweder persönlich oder in Gruppen stattfinden können. Dabei sollte man auf die Bekanntheit der Referenten, die Anzahl der Teilnehmer und die Bewertungen achten, um die Qualität einzuschätzen. Persönliche Aktivitäten erfordern oft mehr Zeit und finanzielle Ressourcen, bieten aber die Möglichkeit, das Netzwerk auszubauen.

Bei aktiver Weiterbildung werden eigene (Lern-)Ziele gesetzt und erarbeitet. Ein Ziel ist beispielsweise, die erlernten KI-Fähigkeiten in einem neuen Bereich einzusetzen, wie zum Beispiel ein Algorithmus zur Wettervorhersage zu entwickeln, der täglich neue Daten aus dem Internet und der eigenen Wetterstation nutzt. Dabei definiert man das Problem selbst und erarbeitet eigenständig Lösungen.