Stellen Sie sich vor, Sie könnten einen Blick in die Zukunft werfen und schon heute erfahren, welche Fähigkeiten Sie für den Erfolg im Arbeitsleben von Morgen brauchen werden. Klingt zu schön, um wahr zu sein? Ist es aber nicht! Denn genau diese faszinierenden Einblicke liefert die bahnbrechende AIComp-Studie. In einer Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) immer mehr Einzug in unseren Alltag und unsere Jobs hält, gibt diese Studie endlich Antworten auf die brennende Frage:
Welche “Future Skills” sind unverzichtbar, um in einer von KI geprägten Arbeitswelt zu bestehen und erfolgreich zu sein? Die Ergebnisse sind ebenso überraschend wie wegweisend!
Das Forschungskollektiv NextEducation befragte im Rahmen der Studie mehr als 1.600 erwerbstätige Erwachsene in Deutschland, mit Fokus auf die Region Baden-Württemberg, zu ihren Erfahrungen und Einschätzungen bezüglich KI. Die Ergebnisse zeigen: Der Einfluss von KI auf unsere Lebens- und Arbeitswelten wird von den Teilnehmenden als bedeutsam und vielschichtig wahrgenommen.
Breites Spektrum an Kompetenzen gefragt
Um der Komplexität der KI-Thematik gerecht zu werden, wählten die Forscher einen ganzheitlichen Ansatz. “Wir haben die erforderlichen Kompetenzen aus der Sicht der Individuen selbst betrachtet”, erklärt Studienleiter Prof. Dr. Ulf-Daniel Ehlers. Diese subjektwissenschaftliche Perspektive bildet die Grundlage für das umfassende AIComp-Kompetenzmodell, das in einem zweiten Forschungsbericht detailliert vorgestellt wird.
Die Studie beleuchtet nicht nur das Spektrum der benötigten Zukunftskompetenzen, sondern untersucht auch die bereits vorhandenen Fähigkeiten der Befragten im Kontext von KI. Dabei zeigt sich eine Lücke zwischen den geforderten und den aktuell verfügbaren Kompetenzen. “Unsere Ergebnisse liefern wertvolle Ansatzpunkte, um diese Lücke durch gezielte Bildungsangebote zu schließen”, so Ehlers.
Der Future Skills-Ansatz der Studie ist dabei theoretisch fundiert: Kompetenz wird als Handlungsdisposition und -befähigung verstanden und in der Handlungskompetenztheorie verankert. Zudem greift die Studie auf das Habituskonzept des Soziologen Pierre Bourdieu zurück, um die Entstehung von Kompetenzen im Spannungsfeld von individuellen Anlagen und gesellschaftlichen Strukturen zu erklären.
Einstellungen zu KI: Zwischen Optimismus und Skepsis
Ein spannendes Nebenergebnis der Studie sind die vielfältigen Einstellungen der Teilnehmenden gegenüber KI. Während einige die Potenziale der Technologie zur Verbesserung von Arbeitsprozessen und Lebensqualität optimistisch sehen, äußern andere Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Arbeitsplatzsicherheit und ethischer Fragen.
Ob jemand KI eher positiv oder negativ gegenübersteht, hängt dabei auch von den eigenen Kompetenzen ab: “Wer sich durch Bildung und Erfahrung befähigt fühlt, mit KI umzugehen, steht der Technologie offener gegenüber”, fasst Co-Autor Martin Lindner zusammen. Unternehmen sollten daher nicht nur in die KI-Kompetenzentwicklung ihrer Mitarbeitenden investieren, sondern auch transparent und ethisch fundiert mit dem Einsatz von KI umgehen.
Neuer Index bildet KI-Nutzung ab
Um die Intensität und Art der KI-Nutzung greifbarer zu machen, entwickelten die Forscher einen eigenen KI-Aktivitätsindex (KIX). Dieser erwies sich als sehr aussagekräftig: “Der KIX ist ein deutlich besserer Prädiktor für die Kompetenzeinschätzungen der Befragten als klassische demografische Faktoren wie Alter oder Geschlecht”, berichtet Co-Autorin Emily Rauch.
Dennoch sind auch beim KIX Unterschiede zwischen den Geschlechtern und Altersgruppen erkennbar: Männer und jüngere Befragte nutzen KI tendenziell intensiver als Frauen und Ältere. Diese Erkenntnis deckt sich mit früheren Studien zur Technologienutzung und unterstreicht die Notwendigkeit, bei der KI-Kompetenzförderung alle Bevölkerungsgruppen mitzunehmen.
Die wichtigsten Zahlen und Fakten aus der AIComp-Studie in der Übersicht
Stichprobe und Tätigkeitsfelder
- Stichprobe: 1644 Erwerbstätige in den Regionen Karlsruhe und Heilbronn, quotiert nach Geschlecht, Alter und Tätigkeit (S. 26, 28)
- Verteilung nach Tätigkeitsfeldern: 31,4% Produktion/Fertigung, 25,6% Forschung/Entwicklung, 20,7% IT/Softwareentwicklung, 22,3% Sonstige (S. 28)
Bedeutung und Nutzung von KI
- Bedeutung von KI: 59,8% sehen KI als bedeutsam für ihren Tätigkeitsbereich, 42,2% als bedeutsam für ihre tägliche Arbeit (S. 29)
- Persönliche Bedeutung von KI: Für 31,7% ist KI persönlich sehr bedeutsam, für 44,6% eher bedeutsam, für 23,7% (eher) nicht bedeutsam (S. 31)
- KI-Nutzungsintensität: 12,3% nutzen KI gar nicht, 49,2% gelegentlich, 28,9% häufig, 9,6% sehr häufig (S. 30)
KI-Kompetenzen und -Lücken
- Kompetenzen: 13 Kompetenzfelder wurden identifiziert, jeweils mit 3-6 spezifischen Einzelkompetenzen (S. 36-37)
- Kompetenzniveaus: Für jede Kompetenz wurde das aktuelle und das zukünftig erforderliche Niveau auf einer Skala von 1 (Grundkompetenz) bis 8 (Expertenkompetenz) erhoben (S. 39)
- Kompetenz-Gaps: Im Durchschnitt liegen die erforderlichen Kompetenzniveaus 1,07 Skalenstufen über den aktuellen (S. 41)
- Größter Kompetenz-Gap: Im Bereich “KI-spezifische Interaktionskompetenzen” mit einer Differenz von 1,5 Skalenstufen (S. 42)
- Kompetenzfeld mit höchstem aktuellem Niveau: “Grundlegende KI-Kompetenzen” mit einem Mittelwert von 4,17 auf der 8-stufigen Skala (S. 40)
- Kompetenzfeld mit niedrigstem aktuellem Niveau: “KI-spezifische Interaktionskompetenzen” mit einem Mittelwert von 2,94 (S. 40)
KI-Aktivitäts-Index (KIX)
- KI-Aktivitäts-Index (KIX): Skala von 0 bis 100, Mittelwert der Stichprobe bei 28,4 (S. 44)
- KIX nach Geschlecht: Männer durchschnittlich bei 34,1, Frauen bei 21,8 (S. 45)
- KIX nach Alter: 18-25-Jährige bei 34,6, über 55-Jährige bei 20,2 (S. 45)
- KIX nach Bildungsabschluss: Befragte mit Hochschulabschluss durchschnittlich bei 37,2, Befragte mit Berufsausbildung bei 22,1 (S. 46)
- Anteil der Befragten mit KIX über 50: 15,6% (S. 44)
- Zusammenhang KIX und Kompetenzen: Signifikante positive Korrelation von r=0,39 zwischen KIX und aktuellen Kompetenzniveaus (S. 46)
Einstellungen zu KI und Auswirkungen auf die Arbeit
- Einstellungen zu KI: 47,3% sehen KI optimistisch, 28,4% neutral, 24,3% pessimistisch (S. 48)
- Zusammenhang Einstellungen und Kompetenzen: Optimisten haben im Schnitt 0,6 Skalenstufen höhere aktuelle Kompetenzniveaus als Pessimisten (S. 49)
- Einschätzung der Substituierbarkeit: 18,4% halten ihren Job für leicht durch KI ersetzbar, 41,8% für teilweise ersetzbar, 39,8% für nicht ersetzbar (S. 50)
- Einschätzung der Veränderung des eigenen Berufsbilds durch KI: 42,1% erwarten starke Veränderungen, 44,7% moderate Veränderungen, 13,2% keine Veränderungen (S. 51)
Weiterbildungsbereitschaft
- Bereitschaft zur KI-bezogenen Weiterbildung: 56,3% sind sehr bereit, 31,9% eher bereit, 11,8% (eher) nicht bereit (S. 52)
Lernziele der Studie
Die AIComp-Studie hat insgesamt 13 zentrale KI-Kompetenzfelder identifiziert, die für das erfolgreiche Arbeiten mit Künstlicher Intelligenz von Bedeutung sind. Diese reichen von grundlegenden KI-Kenntnissen über spezifische technische Fähigkeiten bis hin zu übergreifenden Kompetenzen wie Kreativität und ethischem Urteilsvermögen. Im Einzelnen umfassen die 13 Felder folgende Bereiche: Grundlegende KI-Kompetenzen, KI-Anwendungskompetenzen, KI-Entwicklungskompetenzen, KI-Integrationskompetenzen, KI-Strategiekompetenzen, Kompetenzen für die Mensch-KI-Interaktion, Führungskompetenzen im KI-Kontext, KI-bezogene Kreativitätskompetenzen, Kompetenzen zum ethischen Umgang mit KI, KI-bezogene Lernkompetenzen, Kompetenzen zur KI-Kollaboration, Kompetenzen zur KI-Kommunikation sowie emotionale Kompetenzen im Umgang mit KI. Jedes dieser Felder beinhaltet mehrere spezifische Einzelkompetenzen, die in der Studie näher beleuchtet werden. Insgesamt ergibt sich so ein umfassendes und differenziertes Bild der “Future Skills”, die in einer von KI geprägten Arbeitswelt gefragt sein werden.
- Lernziel: Kenntnis der 13 identifizierten KI-Kompetenzfelder mit ihren insgesamt 54 Einzelkompetenzen
Erklärung: Die Studie hat 13 verschiedene Bereiche identifiziert, in denen Kompetenzen im Umgang mit KI benötigt werden. Insgesamt umfassen diese Bereiche 54 spezifische Fähigkeiten, die für die Arbeit mit KI relevant sind. - Lernziel: Verständnis der aktuellen und zukünftig erforderlichen Kompetenzniveaus in den jeweiligen Feldern
Erklärung: Für jede der identifizierten Kompetenzen wurde ermittelt, welches Niveau derzeit vorhanden ist und welches Niveau in Zukunft voraussichtlich benötigt wird. Dadurch lässt sich der Entwicklungsbedarf in den einzelnen Kompetenzbereichen abschätzen. - Lernziel: Kenntnis der größten Kompetenzlücken und des damit verbundenen Entwicklungsbedarfs
Erklärung: Durch den Vergleich von aktuellen und erforderlichen Kompetenzniveaus zeigt die Studie auf, in welchen Bereichen die größten Diskrepanzen bestehen. Das verdeutlicht, welche Kompetenzen besonders dringend entwickelt und gefördert werden müssen, um fit für die Zukunft zu sein. - Lernziel: Verständnis des Zusammenhangs zwischen KI-Nutzungsintensität, KI-bezogenen Kompetenzen und KI-bezogenen Einstellungen
Erklärung: Die Studie untersucht, wie die Häufigkeit der KI-Nutzung, die vorhandenen KI-Kompetenzen und die Einstellungen gegenüber KI zusammenhängen. Dadurch lässt sich besser verstehen, welche Faktoren die erfolgreiche Anwendung von KI im Arbeitskontext begünstigen oder hemmen können. - Lernziel: Kenntnis der Chancen und Herausforderungen, die sich aus der KI-Transformation für Erwerbstätige und Unternehmen ergeben
Erklärung: Die Ergebnisse der Studie verdeutlichen, welche Möglichkeiten und Vorteile der Einsatz von KI in der Arbeitswelt bietet, zeigen aber auch die damit verbundenen Schwierigkeiten und Hürden auf. Dieses ausgewogene Verständnis ist wichtig, um die KI-Transformation erfolgreich zu gestalten.
Fazit: Future Skills gezielt fördern
Die AIComp-Studie liefert wegweisende Erkenntnisse zu den Zukunftskompetenzen, die wir in einer von KI geprägten Welt benötigen. Sie zeigt aber auch, dass bei vielen Menschen noch Lücken zwischen den geforderten und vorhandenen Fähigkeiten bestehen. Um diese zu schließen, sind Wirtschaft, Politik und Bildungseinrichtungen gleichermaßen gefragt.
Gezielte Kompetenzentwicklung ist der Schlüssel, um die Potenziale von KI verantwortungsvoll zu nutzen und gleichzeitig Ängste abzubauen. Denn nur wer die Technologie versteht und einzuordnen weiß, kann ihre Möglichkeiten aktiv mitgestalten – im Beruf ebenso wie im Alltag. Die AIComp-Studie liefert hierfür eine fundierte Grundlage und eröffnet spannende Perspektiven für die Zukunft.
Die AIComp-Studie versteht sich somit nicht nur als wissenschaftlicher Beitrag, sondern auch als Orientierungshilfe für die Gestaltung einer zukunftsfähigen Bildungs- und Arbeitswelt. Ihre Ergebnisse können wertvolle Impulse für die Entwicklung von Curricula, Weiterbildungsangeboten und arbeitsmarktpolitischen Strategien liefern, die den Anforderungen einer KI-geprägten Zukunft gerecht werden.
Quelle: AI Comp KI Studie – PDF Download, Die Studie wurde von Ulf-Daniel EhlersUlf erstellt.
Full Prof. of Education Management & LLL @ Baden-Wurttemberg Cooperative State University & Scientific Director NextEducation, Founding Vicepresident DHBW, Author, Speaker, Aufsichtsrat,
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