Mehr als Prompts: KI strategisch in der Ausbildung nutzen

Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr. Sie ist in unserem Arbeitsalltag und somit auch in der Ausbildungspraxis angekommen. Ausbildungsverantwortliche und Auszubildende nutzen ChatGPT, Copilot und Gemini wie selbstverständlich. Was oft fehlt, sind klare Leitlinien, der Austausch mit Kolleg:innen, das Skalieren einzelner Anwendungsszenarien und die Rückkopplung mit der Unternehmensstrategie. Das kann zu Doppelspurigkeit, Effizienz- und Orientierungsverlusten führen. Die Herausforderung besteht darin, die KI-Nutzung im Unternehmen strategisch einzubetten und sie an eine Vision zu koppeln, die von den Entscheider:innen bis zum Azubi mitgetragen wird (Ricken et. al, 2021).

Dieser Fachbeitrag zeigt dir warum die strategische Einbettung von KI in dein Unternehmen und in deine Ausbildungspraxis notwendig ist, um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen. Du lernst Chancen und Risiken einzuordnen und wie du KI sinnvoll und nachhaltig in dein Unternehmen integrierst.

Laut einer Bitkom-Studie aus dem Jahr 2025 nutzte 2025 bereits jedes dritte Unternehmen KI – fast doppelt so viele wie im Vorjahr. Jedes zweite Unternehmen plant oder diskutiert ihren Einsatz (Streim & Hecker, 2025). KI wird bislang vor allem im Kundenkontakt und Marketing eingesetzt, deutlich seltener jedoch in Management, Personal, Wissensmanagement oder Produktion. Das zeigt: KI wird häufig noch punktuell statt strategisch genutzt. Gleichzeitig experimentieren viele Mitarbeitende eigeninitiativ mit KI, oft ohne gemeinsame Standards, Dokumentation oder Leitlinien.  Angesichts der dynamischen Entwicklung und der durch den EU AI Act steigenden Anforderungen an Unternehmen sowie an die individuellen KI-Kompetenzen wächst der Handlungsdruck. Wer KI erfolgreich nutzen möchte, braucht mehr als einzelne Tools und Prompts. Entscheidend ist eine klare Strategie, die den KI-Einsatz konsequent an den Unternehmenszielen ausrichtet.

Der Handlungsdruck ist in der Ausbildung sogar noch größer. Junge Menschen nutzen generative KI deutlich häufiger als die Gesamtbevölkerung: Laut Eurostat verwenden 16- bis 24-Jährige KI fast doppelt so häufig. Eine europäische Studie zeigt zudem, dass 88 bis 96 Prozent der Jugendlichen KI mehrmals pro Woche zum Lernen einsetzen (Eurostat, 2026; Google & Livity, 2025). Richtig eingesetzt kann KI Lernprozesse unterstützen und Lernerfolge verbessern. Ohne klare pädagogische Leitplanken besteht jedoch die Gefahr, dass Auszubildende Aufgaben an KI delegieren, anstatt Kompetenzen aufzubauen. Da viele KI bereits aus Schule oder Freizeit kennen, übertragen sie ihre Nutzungsgewohnheiten häufig unreflektiert auf den Betrieb. Eine KI-Strategie für die Ausbildung schafft Orientierung, definiert klare Regeln und stellt sicher, dass KI den Kompetenzaufbau unterstützt statt ersetzt.

Eine KI-Strategie geht weit über den Einsatz einzelner Tools oder Prompts hinaus. Sie versteht KI als strategische Querschnittsaufgabe, die Prozesse, Rollen und Geschäftsmodelle verändert. Eine gut definierte KI-Strategie reduziert zudem das Risiko von Schatten-KI. Sie schafft klare Standards für den KI-Einsatz und fördert einen sicheren datenschutzkonformen Umgang. Ausgehend von der Unternehmensstrategie definiert sie Ziele, Verantwortlichkeiten und konkrete Maßnahmen und schafft Orientierung für alle Mitarbeitenden. Ergänzende Leitlinien legen fest, welche KI-Anwendungen wofür genutzt werden dürfen. Durch die kontinuierliche Evaluation von Nutzen, Aufwand und Investitionen wird sichtbar, in welchen Bereichen KI tatsächlich Mehrwert schafft und wo weiterer Handlungsbedarf besteht.

Um KI systematisch im Unternehmen zu integrieren, ist es sinnvoll, Schritt für Schritt und in zwei Stoßrichtungen vorzugehen: Top-down von der Geschäftsführung bis zu den Auszubildenden und Bottom-up von den Auszubildenden und Mitarbeitenden zurück zur Führungsebene. Der Top-down-Ansatz schafft die strategischen und organisatorischen Rahmenbedingungen. Dazu gehört zunächst zu prüfen, ob die notwendigen Voraussetzungen für den KI-Einsatz erfüllt sind. Darauf aufbauend entwickelt ihr eine KI-Strategie, aus der sich eine KI-Leitlinie ableiten lässt, die den Mitarbeitenden Orientierung und Sicherheit bietet. Parallel können Bottom-up in den Abteilungen Anwendungsfälle identifiziert, erprobt und erfolgreiche Lösungen in die strategische Weiterentwicklung eingebracht werden.  

Der erste Schritt zur Implementierung einer KI-Strategie besteht darin zu prüfen, ob alle notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind. Das umfasst sowohl technische, organisatorische als auch rechtliche Voraussetzungen.  

Ist mein Unternehmen technisch bereit für KI?  

Analysiere den Ist-Zustand der Digitalisierung deines Unternehmens. Verschaffe dir einen Überblick über verwendete Systeme, Schnittstellen und Prozesse

• Sind alle Prozesse vollständig digitalisiert?
• Sind alle Daten zentral abgelegt und für alle verfügbar
• Gibt es eine einheitliche Dateistruktur
• Gibt es bereits Cloud- oder Serverlösungen mit sicherem Zugriff
• Wo sind Schnittstellen zwischen Softwarelösungen
• Gibt es ein IT-Sicherheitskonzept und Backups
• Gibt es ein Rollen- und Berechtigungskonzept?
• Sind alle Endgeräte aktuell?  

Ist mein Unternehmen organisatorisch bereit für KI?  

• Sind Prozesse standardisiert?
• Wurden Verantwortlichkeiten benannt? Bennene KI-Verantwortliche in deinem Unternehmen. Diese Gruppe entwickelt Standards, tauscht sich über Abteilungen hinweg aus und bewertet neue Ideen
• Wurden Mitarbeitende qualifiziert? Qualifiziere deine Mitarbeitenden im Hinblick auf den Umgang mit Daten, Prompting, Ergebnisprüfung und Dokumentation
• Wie ist die Haltung der Belegschaft gegenüber KI?
• Wie wird mit Fehlern umgegangen
• Wie wird Wissen über Abteilungen hinweg ausgetauscht?
• Sind Daten aktuell, vollständig, bereinigt, klar abgelegt und die Ablageorte kommuniziert?

Welche rechtlichen Voraussetzungen sind zu berücksichtigen?

• Datenschutz nach DSGVO
• Nutzungsbedingungen von KI-Anbietern
• EU AI Act
• Betriebsrat
• Transparenzpflichten

Wenn alle notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind, steht die Formulierung einer konkreten KI-Strategie an. Hierzu eignet sich folgendes Vorgehen:

1. Geschäftsmodell analysieren und Ziel für deine KI-Strategie formulieren: Frage dich, was du mit einem KI-Einsatz erreichen oder verbessern willst. Wo verlieren Mitarbeitende viel Zeit? Wo leidet die Qualität? Wo fehlt Personal? Welche Software und KI-Lösungen gibt es in diesen Bereichen? Formuliere ein spezifisches, messbares, attraktives, realistisches und zeitlich fixiertes Ziel.  
2. Weiterentwicklung des Geschäftsmodells und Überblick über Software- und KI-Lösungen verschaffen: Betrachte sämtliche Prozesse, Kundenschnittstellen, Produkte, Services und Geschäftsmodelle, Wettbewerber, Technologien und KI-Tools. Analysiere die Stärken und Schwächen deines Unternehmens (intern) und mögliche Chancen und Risiken (extern). Wie kann KI hier dazu beitragen, deine Stärken auszubauen und Chancen zu nutzen? Welche Schwächen kannst du mit KI bekämpfen und welche Risiken kannst du durch einen KI-Einsatz minimieren. Oder entstehen durch den KI-Einsatz neue Risiken?
3. Ideensammlung und Bündelung zu Stoßrichtungen: Sammle gemeinsam mit relevanten Fach- und Führungskräften Ideen zu möglichen zukünftigen Projekten wie „Einführung von digitalen Berichtsheften in der Ausbildung“ „Einsatz von Chatbots“, „Einführung eines Customer Relationship Managementsystems“ und weitere. Anschließend gruppiert ihr alle Projekte thematisch zu Stoßrichtungen. Es können sich Stoßrichtungen wie „Digitalisierung von ausbildungsrelevanten Dokumentationsprozessen“ oder „Qualifizierung des Personals“ ergeben.
4. Priorisierung der Stoßrichtung und kritisches Sparring: Besprecht welche Stoßrichtung priorisiert behandelt werden soll und in welcher Reihenfolge andere Stoßrichtungen umgesetzt werden sollen. Prüft dabei, ob alle technischen, organisatorischen und rechtlichen Voraussetzungen für eine Umsetzung erfüllt sind und, ob die ausgewählte Stoßrichtung zur übergeordneten Unternehmensstrategie beiträgt. Diskutiert, ob ein KI-Einsatz hier zum Ausbau von Stärken beiträgt oder bestehende Risiken minimiert werden. Welche Risiken entstehen durch KI und wo gibt es noch offene Aufgaben, die im Vorfeld erledigt werden müssen? Werden interne und externe Prozesse, Stakeholder und Abhängigkeiten berücksichtigt?  
5. Umsetzung und Projektmanagement: Setzt die Maßnahmen der drei wichtigsten Stoßrichtungen schrittweise innerhalb von zwölf bis achtzehn Monaten um. Beginnt mit Quick Wins, also Projekten, die sich schnell umsetzen lassen, einen hohen Nutzen versprechen und früh sichtbare Erfolge schaffen. Plant anschließend alle weiteren priorisierten Maßnahmen. Behaltet den Überblick, welche Projekte bereits umgesetzt werden, welche als Nächstes folgen und welche zunächst zurückgestellt werden. Wichtig: Neue Projekte werden erst gestartet, wenn Kapazitäten frei werden und laufende Vorhaben abgeschlossen sind. So entwickelt sich die KI-Integration kontinuierlich und strategisch statt punktuell und ungeplant. 

Eine KI-Strategie beschreibt die langfristigen Ziele eines Unternehmens: Sie legt fest, warum KI eingesetzt wird, welche Anwendungsfelder Priorität haben und wie KI zur Unternehmens- und Ausbildungsstrategie beitragen soll. Im Arbeitsalltag beantwortet sie jedoch häufig nicht die konkreten Fragen der Mitarbeitenden, Ausbilder:innen und Auszubildenden. Hier setzt eine KI-Leitlinie an. Sie übersetzt die strategischen Ziele in verbindliche Regeln für die tägliche Praxis. Dadurch schafft sie Orientierung, reduziert Unsicherheiten und sorgt dafür, dass KI im gesamten Unternehmen einheitlich, datenschutzkonform und verantwortungsvoll eingesetzt wird. Gleichzeitig verhindert sie eine sogenannte KI-Schattenwelt, in der Mitarbeitende unterschiedliche oder nicht freigegebene KI-Anwendungen nutzen und jeder nach eigenen Regeln arbeitet.

Was gehört in eine KI-Leitlinie?

• Klar definierte Einsatzbereiche: wofür darf KI genutzt werden und wofür nicht? 

• Zugelassene KI-Tools: Welche KI-Anwendungen dürfen im Unternehmen verwendet werden und unter welchen Voraussetzungen können neue Tools eingeführt werden?
• Verantwortung festlegen: Wer ist für die Qualität und Richtigkeit von Ergebnissen verantwortlich? Die Verantwortung bleibt stets beim Mitarbeitenden.  
• Datenschutz und Informationssicherheit: Welche Daten dürfen in eine KI eingegeben werden und wie werden personenbezogene und sensible Unternehmensdaten geschützt?
• Innovation ermöglichen: An wen können sich Mitarbeitende oder Ausbilder:innen wenden, wenn sie konkrete KI-Anwendungsfälle identifizieren und pilotieren möchten?
• Dokumentation und Qualitätssicherung: Wie wird KI-Nutzung dokumentiert, KI-Ergebnisse geprüft und wie werden Erfahrungen geteilt? 

Neben einer strategischen Top-down-Umsetzung können Unternehmen bewusst Raum für Bottom-up-Innovationen schaffen. Viele wertvolle KI-Anwendungsfälle entstehen direkt im Arbeitsalltag, weil Mitarbeitende ihre Prozesse am besten kennen. Ideen mit hohem Nutzen oder schneller Umsetzbarkeit sollten nicht auf die strategische Roadmap warten müssen. Stattdessen empfiehlt sich ein klar definierter Innovationsprozess, über den neue Anwendungsfälle eingereicht, hinsichtlich Nutzen, Machbarkeit und Risiken bewertet und anschließend in Pilotprojekten erprobt werden. Kriterien wie Zeitersparnis, Qualitätsverbesserung, Akzeptanz und Fehlerquote helfen bei der Bewertung. Bewährte Lösungen werden standardisiert und auf weitere Unternehmensbereiche übertragen. So ergänzen sich Top-down Strategie und Bottom-Up-Innovation . Die Strategie gibt Orientierung, während Mitarbeitende die KI-Transformation mit praxisnahen Ideen kontinuierlich vorantreiben.

Die KI-Strategie für die Ausbildung leitet sich im Idealfall aus der übergeordneten Unternehmensstrategie ab und berücksichtigt gleichzeitig die besonderen Ziele der Ausbildung. Denn Auszubildende erlernen in der Ausbildung nicht nur den Umgang mit KI, sondern entwickeln auch umfassende Handlungskompetenz. Deshalb ist festzulegen, welche KI-Kompetenzen vermittelt werden, wann und wofür KI im Lernprozess eingesetzt werden darf und wie trotz KI ein nachhaltiger Kompetenzaufbau gelingt. Gleichzeitig bietet KI die Chance, Ausbilder:innen zu entlasten, individuelles Lernen zu fördern und Wissen leichter zugänglich zu machen. Klare Leitlinien schaffen dabei Orientierung und minimieren pädagogische sowie organisatorische Risiken wie Kompetenzverlust, Datenschutzprobleme oder mangelnde Ergebnisqualität. So unterstützt KI den Lernprozess, anstatt ihn zu ersetzen. Eine KI-Strategie für die Ausbildung kann beispielsweise einen stufenweisen Kompetenzaufbau vorsehen:

In der ersten Ausbildungsphase werden die Grundlagen geschaffen:

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz  
• Chancen und Risiken des KI-Einsatzes  
• Datenschutz und Datensicherheit  
• Quellen kritisch prüfen und Ergebnisse bewerten  
• Grundlagen des Promptings  

Anschließend wird der KI-Einsatz schrittweise in den Ausbildungsalltag integriert, beispielsweise für:

• die Verbesserung von Berichtsheften,  
• die Erstellung von Präsentationen,  
• das Generieren von Lernkarten,  
• das Erklären komplexer Fachtexte,  
• die Vorbereitung auf Prüfungen.  

Der Einsatz sollte dabei nicht pauschal freigegeben werden, sondern an den jeweiligen Ausbildungsstand und die Lernziele gekoppelt sein. So unterstützt KI den Lernprozess, ohne den eigenständigen Kompetenzerwerb zu ersetzen. Eine klare KI-Strategie für die Ausbildung schafft Transparenz für Ausbilder:innen und Auszubildende und stellt sicher, dass KI nicht nur effizient, sondern auch pädagogisch sinnvoll eingesetzt wird. 

Die strategische Integration von KI verändert Prozesse, Rollen und die Zusammenarbeit im Unternehmen. KI-gestützte Ausbildung wird zur gemeinsamen Aufgabe von Entscheider:innen und Ausbilder:innen. Während Entscheider:innen mit Strategie, Leitlinien und Ressourcen die Rahmenbedingungen schaffen, übertragen Ausbilder:innen diese auf die Ausbildungspraxis. Ihre Rolle wandelt sich von der Wissensvermittlung zur Lernbegleitung und zum Qualitätsmanagement der KI-gestützten Ausbildung. Azubis können eigene KI-Ideen einbringen und die Transformation aktiv mitgestalten. Dadurch entsteht eine offene Lern- und Arbeitskultur, in der KI transparent genutzt, Erfahrungen geteilt und Ergebnisse gemeinsam weiterentwickelt werden. So stärkt KI nicht nur die Ausbildungsqualität, sondern auch die Attraktivität des Unternehmens.