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Spätestens mit der kostenlosen Verfügbarkeit von LLMs hat das Thema Künstliche Intelligenz (KI) die breite Öffentlichkeit erreicht. Das Bewusstsein für die Relevanz von KI wächst in Unternehmen schon viel länger. KI ermöglicht neue Produktionsprozesse, die viel stärker maschinell gesteuert werden, erhöht die Effizienz in der Logistik und verändert auch die Informationsbasis und die Tools für die meisten Dienstleistungen erheblich. Inwieweit diese Technologien jedoch die Arbeitswelt und die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt grundlegend verändern werden, ist umstritten. Obwohl relativ klar ist, welche einzelnen Aktivitäten in Zukunft von KI übernommen werden könnten, liegt es letztlich an Unternehmen und Kunden zu entscheiden, wo sie diese Möglichkeiten nutzen wollen. Zunächst ist es jedoch wichtig zu verstehen, was KI jetzt und in naher Zukunft tun kann. Um dies beurteilen zu können, benötigen Unternehmen ihre Mitarbeiter oder zumindest einige von ihnen, um über das entsprechende Know-how zu verfügen. KI-bezogenes Grundwissen kann in Berufsbildungs- und Studienprogramme integriert oder durch Weiterbildungen an bestehende Mitarbeiter weitergegeben werden.

Situation kleiner und mittlerer Unternehmen

Große Unternehmen haben sich längst an den Einsatz von KI angepasst und erproben zukunftssichere Arbeitsprozesse, die KI in verschiedenen Formen (Robotik oder maschinelles Lernen) einsetzen und damit unterschiedliche Anforderungen an die menschliche Belegschaft stellen. Auch für kleine und mittlere Unternehmen ist der Einsatz von KI ein zentrales Zukunftsthema, doch fehlt es ihnen oft an Spezialisten, die die Möglichkeiten von KI für ihr Tätigkeitsfeld einschätzen und entsprechende Entwicklungsimpulse geben können. Auch aus Sicht der Unternehmen ist es ein wichtiges Anliegen, die Mitarbeiter mit den notwendigen Kompetenzen auszustatten (Ulrich& Frank, 2021),kann aber nicht allein von ihnen erreicht werden. Es geht nicht nur um reine KI-Spezialisten, deren Beschäftigung für kleinere Unternehmen kaum finanziell tragfähig wäre und derzeit nicht rentabel erscheint, sondern um die Vorbereitung von Fachkräften im Unternehmen auf den Einsatz von KI. Um zeitnah auf die sehr schnellen Entwicklungen im Bereich der KI reagieren zu können, bedarf es Qualifizierungsstrategien, die sowohl zukünftige als auch aktuelle Spezialisten ansprechen. Das Projekt KI B3 - Künstliche Intelligenz in die Berufsausbildung einbringen (FKZ: 21IV005F), gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, hat daher sowohl ein Zusatzmodul für Auszubildende als auch verschiedene Ausbildungsformate für erfahrene Fachkräfte entwickelt und erprobt (Achtenhagen et al., 2024).

Inhalte und Prioritäten aus Sicht der verschiedenen Stakeholder

Da solche Zusatzqualifikationen und Schulungen in ihrem Umfang begrenzt sein müssen, liegt eine zentrale Herausforderung in der Auswahl von Inhalten aus dem weiten Bereich des KI-Wissens. Im Projekt KI B3 waren KI-Experten der Universität Stuttgart für die didaktisch sinnvolle Struktur eines Curriculums verantwortlich, gleichzeitig mussten aber auch die Interessen und Anregungen der beteiligten Lehrenden und Auszubildenden berücksichtigt werden. Aus diesem Grund wurden Lehrkräfte an Berufsschulen befragt und Auszubildende in einer Online-Umfrage befragt. Beide Gruppen betonen die Bedeutung eines allgemeinen Grundwissens über KI mit spezifischen Anwendungsbereichen und Beispielen sowie dem Thema Datenanalyse, den Grenzen der KI und den mit KI verbundenen ethischen Fragen. Auszubildende halten auch das Thema maschinelles Lernen für besonders wichtig (Rotet al., 2024). Dementsprechend wurden diese Themen als zentrale Inhalte in die Schulungen aufgenommen, die als Blended-Learning-Kurse an Berufsschulen und über Weiterbildungsanbieter angeboten wurden. Die Evaluation dieser Kurse zeigte einen klaren Lernerfolg und eine hohe Zufriedenheit mit den Inhalten und der didaktischen Gestaltung. Die Bedeutung der begleitenden Präsenzsitzungen wurde besonders hervorgehoben. Die richtige Balance zwischen Grundwissen und konkreten Anwendungsbeispielen und Übungen in den Lernmöglichkeiten erwies sich ebenfalls als entscheidend für den Erfolg (siehe auch Petridou & Lao, 2024). Die Auszubildenden kritisierten das Fehlen konkreter Anwendungsbeispiele.

KI-Tools warenjedoch nicht nur Gegenstand des Lernens, sondern wurden auch zur Gestaltung der Lernumgebungen verwendet. Dazu wurde unter anderem ein Chatbot entwickelt, der die Fragen der Lernenden zu den Inhalten und Themen des Kurses beantworten konnte. Erste Ergebnisse deuten auf eine hohe Akzeptanz des Chatbots hin, obwohl dessen Einsatz noch vorsichtig ist. Es ist wahrscheinlich, dass sich die Lernenden an den proaktiven Einsatz solcher KI-Tools gewöhnen und sie als verfügbare Ressource verinnerlichen müssen.

Herausforderungen

Die in der Forschung aufgetauchte Kritik am fehlenden Bezug zur (eigenen) Berufspraxis offenbart eine zentrale Herausforderung. Da die Schulungen über Berufsschulen und Ausbildungsanbieter angeboten wurden, mangelte es an direkter Einbindung in den Arbeitsalltag der Lernenden. Dies würde eine stärkere Beteiligung der Unternehmen oder der jeweiligen Vorgesetzten oder Ausbilder an den Schulungsmaßnahmen erfordern. Eine Alternative könnten sogenannte Lernfabriken sein, die Produktions- und Arbeitsbedingungen simulieren, die in den jeweiligen Unternehmen noch nicht umgesetzt wurden (Merkel et al., 2017).

Bisher wurde das Angebot vor allem von besonders fähigen Auszubildenden und Facharbeitern aufgegriffen. Das hohe Maß an Selbststeuerung, das Lernende in einer virtuellen Lernumgebung benötigen, sowie die anspruchsvollen Inhalte des Kurses könnten jedoch schwächere Lernende schnell überfordern. In einem kürzlich gestarteten Projekt wird untersucht, wie KI im Lernumfeld eingesetzt werden kann, um insbesondere diese Zielgruppe zu unterstützen. Eine weitere besondere Herausforderung sind die ethischen Fragen und Datenschutzbeschränkungen, die adaptiven und personalisierten Lernstrategien strenge Grenzen setzen.

Referenzen

Rott, K. J., Lao, L., Petridou, E. & Schmidt-Hertha, B. (2022). Anforderungen an eine zusätzliche KI-Qualifikation in der dualen Berufsausbildung: Ergebnisse aus Studien von Auszubildenden und Lehrkräften. Computer und Bildung: Künstliche Intelligenz, 2022, 100102. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100102

Merkel, L., Atug, J., Merhar, L., Schultz, C., Braunreuther, S., & Reinhart, G. (2017). Intelligente Produktion lehren: Ein Einblick in die Lernfabrik für cyber-physische Produktionssysteme (lvp). Procedia Manufacturing 9, 269 -274. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.04.034

Ulrich, P. & Frank, V. (2021). Relevanz und Akzeptanz von KI-Technologien im deutschen Mittelstand - Ergebnisse aus umfragebasierter Forschung. Procedia Compututer Science 192, 2152-2159, https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.228 (englisch)

Achtenhagen, C., Rott, K. J. & Zühlke, A. (2024). Die Entwicklung von neuen Bildungsabschlüssen. Ein Making-of aus dem InnoVET-Projekt KI B3. berufsbildung. Zeitschrift für Theorie-Praxis-Dialog 78(2), 21-25. 10.3278/BB2402W007

Petridou, E., & Lao, L. (2024). Ermittlung von Herausforderungen und bewährten Verfahren für die Umsetzung von KI-Zusatzqualifikationen in der beruflichen Aus- und Weiterbildung: Analyse gemischter Methoden. Internationale Zeitschrift für lebenslange Bildung43(4), 385–400. https://doi.org/10.1080/02601370.2024.2351076

Biografische Anmerkung

Dr. Bernhard Schmidt-Hertha ist ordentlicher Professor für Allgemeinbildung und Bildungsforschung in (Deutschland). Seine Forschungsschwerpunkte sind Lernen im späteren Leben, Übergänge, berufliche Bildung, Schulabbrecher oder digitale Medien in der Bildung. Er ist Mitherausgeber von drei wissenschaftlichen Zeitschriften und Mitglied des Lenkungsausschusses der Deutschen Gesellschaft für Bildungsforschung. 2009 gründete er das European Network on Education and Learning of Older Adults (ELOA), das bis heute aktiv ist.