Wenn sich durch die Veränderungen der Kompetenzen auch Vorteile für die Mitarbeitenden ergeben, wie beispielsweise die Möglichkeit auf eine höhere Position, kann das die Motivation zu neuen Arbeitsweisen steigern. Nachdem der Bedarf anhand der tatsächlichen Qualifikationen der Mitarbeitenden abgestimmt wurde, ist es ratsam den Mitarbeitenden genau zu erklären, welche konkreten Fähigkeiten sie durch die Veränderungen benötigen. Das bietet ihnen die Chance, neue Fähigkeiten zu erlernen und sich auf neue, spannendere Aufgaben zu konzentrieren. Durch Weiterbildungen können die Mitarbeitenden profitieren und ihre Fertigkeiten erweitern. Wenn möglich, sollten sie auch die Möglichkeit haben, ihre Wünsche bezüglich ihres zukünftigen Kompetenzprofils zu äußern. Zum Beispiel kann die KI monotone Aufgaben übernehmen, wodurch eine Erweiterung des eigenen bisherigen Arbeitsbereiches denkbar wird. Es ist wichtig zu betonen, dass Schulungen und Weiterbildungen angeboten werden, um bestimmte Kompetenzen zu erwerben oder sich darin zu spezialisieren. Das Erlernen neuer Fähigkeiten kann für die Mitarbeitenden zeitaufwendig und herausfordernd sein, daher ist es wichtig ihnen zu vermitteln, dass ausreichend Zeit für die Umstrukturierung zur Verfügung gestellt wird. Im Bereich „Meinungen bilden“ geht es also darum, in welchen Bereichen positive die Meinung zu KI-Systemen durch den Aufbau von Kompetenzen, welche sich durch das System und im Umgang mit dem System ergeben, gefördert und beeinflusst werden können.

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.

Unter dem Begriff „Lernen 4.0“ fallen unter anderem Applikationen auf dem Smartphone, praxisnahe Simulationen wie virtuelle 3D-Welten sowie Virtual oder Augmented Reality. Durch den Einsatz von Intelligenter Software, einschließlich KI, können dem Lernenden Vorschläge für den weiteren Lernverlauf unterbreitet und die Lerninhalte basierend auf dem Lernfortschritt automatisch angepasst werden. Auf diese Weise erhält der Lernende die Möglichkeit, aktiv an der Entwicklung seines Kompetenzprofils mitzuwirken.

Lernen 4.0 ermöglicht eine hohe Flexibilität in Bezug auf Lernzeit und Lernort. Nutzende können Themen in ihrem eigenen Lerntempo bearbeiten, die Reihenfolge der Inhalte selbst festlegen und die Häufigkeit der Wiederholungen bestimmen. Durch diese Lernform ist auch das Lernen am Arbeitsplatz und im Arbeitsprozess, also On-the-Job, möglich. Ein Beispiel dafür ist ein Mitarbeitender in einem Sanitär-Heizungs-Klima-Unternehmen, der während eines Kundenauftrags über eine Datenbrille direkt an der Heizungsanlage Schaltpläne oder Bedienungsanleitungen auf dem Brillendisplay abrufen kann. Diese Art des Lernens ermöglicht es den Nutzenden, Lektionen direkt am Arbeitsplatz zu absolvieren, um beispielsweise ein Problem zu lösen. Digitale Wissenseinheiten können dabei schnell erfasst werden und helfen, akute Probleme, die im Arbeitskontext auftreten, zu bewältigen.

Unter anderem entsteht durch die Lernform 4.0 eine zielgerichtete Förderung, indem sich dieses an die Bedürfnisse jedes Einzelnen adaptiert. Die verwendeten Medien können sich an die jeweilige Arbeitssituation, den Wissensstand, den Qualifizierungsbedarf, die Sprache, das Lernverhalten und die digitalen Nutzungsgewohnheiten des Lernenden anpassen. Mit dieser Lernform können auch Personen erreicht werden, die bisher in der beruflichen Weiterbildung unterrepräsentiert waren, wie geringfügig Beschäftigte, nicht formal Qualifizierte, ältere Erwerbstätige und Migranten bzw. Migrantinnen. Insbesondere adaptive Lernsysteme passen sich individuell an jeden Lerntyp an, was die Motivation und Akzeptanz des Lernenden erhöhen kann.

Neben dem direkten Lernen mit KI sind offen zugängliche Systeme wie ChatGPT dabei hilfreich, um die Zusammenarbeit mit KI-Systemen zu fördern. Beispielsweise können Online-Chat Bots in den Alltag der Mitarbeitenden integriert werden und so die Einstellung in eine innovationsfreundliche Richtung lenken, da sie erste Berührungspunkte mit einer KI sammeln können. Steigen Komplexität und Autonomie stufenweise, also von offen zugänglicher KI, über lernen mit KI zu der Arbeit mit KI, dann erfolgt der Implementierungsprozess über einen nachvollziehbaren Zeitraum hinweg.

Um das richtige Weiterbildungsprogramm auszuwählen, kann ein vierstufiges und sich wiederholendes Vorgehen hilfreich sein:

1. Zieldefinition: Es sollten klare Lernziele sowohl auf persönlicher als auch organisatorischer Ebene festgelegt werden. Möchte man ein breites und oberflächliches Verständnis verschiedener Bereiche der KI erlangen oder strebt man ein tiefes Verständnis von bestimmten Themen wie neuronalen Netzwerken an? Ist das Ziel, die erworbenen Fähigkeiten in der Kundenproblemlösung oder der technischen Implementierung von KI einzusetzen? Es ist zudem ratsam, sich über zukünftige Entwicklungen im Bereich KI zu informieren, um sicherzustellen, dass die erlangten Qualifikationen nicht kurz darauf durch einen Algorithmus ersetzt werden.

2. Persönliche Lernpräferenzen: Das Weiterbildungsprogramm sollte auf die individuellen Lernpräferenzen des Mitarbeitenden abgestimmt sein. Dabei kann man darüber nachdenken, ob lieber alleine oder in einer Gruppe gelernt wird, ob der persönliche Austausch beim Lernen wichtig ist oder ob lieber eigenständig Probleme gelöst werden, oder ob bevorzugt über mehrere Tage bestimmte Themen oder täglich kurze Lerneinheiten zu absolvieren sind.

3. Disziplinierte Durchführung: Basierend auf den ersten beiden Schritten kann ein maßgeschneidertes Lernprogramm erstellt werden. Die konsequente Durchführung der verschiedenen Lernmodule erfordert Disziplin, insbesondere wenn sie neben der täglichen Hauptbeschäftigung absolviert werden. Ein Zeitplan mit Meilensteinen kann helfen, die Disziplin aufrechtzuerhalten. Es besteht auch die Möglichkeit, bestimmte Teile des Programms mit dem Arbeitgebenden oder anderen Stakeholdern wie Kunden oder Lieferanten abzustimmen, um Synergien für alle Beteiligten zu schaffen.

4. Ziel-Redefinition: Agilität ist ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Entwicklung im Bereich KI. Dies bedeutet, dass das Weiterbildungsprogramm flexibel sein sollte, um Änderungen und neue Entwicklungen zu berücksichtigen. Es ist wichtig, die allgemeine Diskussion über KI zu verfolgen und das Programm bei starken Veränderungen der Rahmenbedingungen, wie beispielsweise bei neuen Vorschriften, entsprechend anzupassen.

Durch dieses sich wiederholende Vorgehen kann ein passendes Weiterbildungsprogramm ausgewählt und den individuellen Bedürfnissen und Veränderungen angepasst werden.