Künstliche Intelligenz verändert Unternehmen grundlegend – von Prozessen über Aufgaben bis hin zu Rollenprofilen. Doch der technologische Wandel gelingt nur, wenn Menschen aktiv eingebunden werden. Weiterbildung ist dabei essenziell, reicht allein aber nicht aus. Entscheidend ist ein Zusammenspiel aus praxisnahen Schulungen, gezielter Rekrutierung und einer Lernkultur, die Offenheit und Eigenverantwortung fördert. Der Artikel beleuchtet, wie Unternehmen KI-Kompetenz strategisch entwickeln können – und warum Technologie nur dann erfolgreich ist, wenn sie auf menschliches Know-how trifft.
Der Einsatz von KI prägt die Art und Weise, wie Aufgaben erledigt werden – in nahezu allen Bereichen eines Unternehmens. Routinetätigkeiten werden automatisiert, Abläufe effizienter gestaltet, Entscheidungspfade neu definiert. Doch während sich die Technologien in rasantem Tempo weiterentwickeln, stellt sich eine zentrale Frage: Verfügt die Belegschaft über das nötige Wissen, um diesen Wandel mitzugestalten?
Mitarbeiter reagieren dabei unterschiedlich auf Veränderungen. Manche empfinden KI als Bedrohung und fürchten um ihre berufliche Zukunft. Andere sehen neue Chancen, sich weiterzuentwickeln und komplexere Aufgaben zu übernehmen. «Schulungen können helfen, Unsicherheiten zu reduzieren – aber nur, wenn sie gezielt, praxisnah und lösungsorientiert gestaltet sind», betont Ulf Persson, CEO von ABBYY.
Für ihn steht fest: Weiterbildung ist kein optionales Add-on, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor. Unternehmen müssen aktiv in die Entwicklung ihrer Teams investieren. Es geht dabei nicht nur um Wissensvermittlung, sondern auch um den Aufbau von Vertrauen und Akzeptanz im Umgang mit neuen Technologien.
Lernen mit echtem Praxisbezug
Wissen entfaltet erst dann Wirkung, wenn es in der Praxis anwendbar ist. Deshalb sollten Trainings nicht auf abstrakte Theorie beschränkt bleiben, sondern konkrete Aufgaben aus dem Berufsalltag aufgreifen. ABBYY verfolgt diesen Ansatz mit der firmeneigenen ABBYY University. Diese richtet sich nicht nur an interne Mitarbeitende, sondern spricht auch externe Fachkräfte sowie Kunden und Partner an.
Angeboten werden rollenbasierte technische Produktschulungen, die auf reale Anwendungsszenarien zugeschnitten sind. «Es geht nicht nur um Technologieverständnis», erklärt Persson. «Wir vermitteln, wie man mit intelligenten Automatisierungslösungen in echten Transformationsprojekten Mehrwert schafft.» So lernen Teilnehmende, die Lösungen nicht nur zu bedienen, sondern in bestehende Prozesse zu integrieren und für operative Ziele nutzbar zu machen.
Rekrutierung und Weiterbildung müssen zusammenspielen
Trotz intensiver Schulungsprogramme bleibt in vielen Unternehmen eine Lücke bestehen – besonders dort, wo spezifisches KI-Fachwissen gefragt ist. Die Nachfrage nach Talenten übersteigt das Angebot, vor allem in regulierten Branchen wie der Finanzindustrie. Ulf Persson betont, dass Weiterbildung durch gezielte externe Rekrutierung ergänzt werden muss. Nur so lassen sich Fähigkeiten aufbauen, die intern nicht oder noch nicht ausreichend vorhanden sind.
Gleichzeitig weist er auf ein häufiges Missverständnis hin: Technische Exzellenz allein garantiert keinen Projekterfolg. Wer KI-Lösungen entwickelt, ohne die Geschäftsprozesse zu verstehen, riskiert Fehlinvestitionen. Deshalb sind interdisziplinäre Teams gefragt – mit technologischer, betrieblicher und regulatorischer Expertise.
«Ein KI-System kann technisch perfekt sein – aber wenn es das Geschäftsproblem nicht trifft oder die Integration scheitert, wird es zur teuren Fehlinvestition», erklärt Persson. Erfolg entsteht dort, wo Technologie- und Prozesskompetenz Hand in Hand gehen.
Regulierung als zusätzliche Herausforderung
Insbesondere für Finanzdienstleister gelten besonders strenge Anforderungen an den Einsatz von KI – etwa in Bezug auf Sicherheit, Transparenz und Ethik. Der europäische Digital Operational Resilience Act (DORA) verpflichtet Unternehmen dazu, sämtliche IT-Systeme einschließlich KI gegen Sicherheitsrisiken abzusichern und jederzeit nachvollziehbar zu gestalten. Auch bei der Auswahl von Technologiepartnern steigen die Anforderungen. Zertifizierungen wie das Financial Supplier Qualification System (FSQS) helfen Unternehmen dabei, verlässliche Anbieter zu identifizieren. ABBYY erfüllt die FSQS-Anforderungen seit drei Jahren in Folge – ein Beleg für das Engagement des Softwareanbieters in den Bereichen Compliance, Zuverlässigkeit und regulatorische Exzellenz.
Rekrutierung neu denken
Viele Berufe im KI-Umfeld sind erst in den letzten Jahren entstanden – klassische Stellenprofile greifen hier oft zu kurz. Wer erfolgreich rekrutieren will, sollte weniger auf formale Berufserfahrung achten und stattdessen Lernfähigkeit, analytisches Denken und Datenkompetenz in den Vordergrund stellen. Gleichzeitig lohnt sich der Blick nach innen: Mitarbeitende mit ähnlichen Qualifikationen oder Erfahrungen aus verwandten Bereichen können durch gezielte Weiterentwicklung in neue Rollen hineinwachsen.
«Wir brauchen Menschen, die neugierig bleiben, selbstständig denken und Veränderung als Chance begreifen», so Persson. «Diese Haltung ist entscheidend, um neue Technologien nicht nur zu verstehen, sondern auch sinnvoll einzusetzen.»
Lernen als strategischer Dauerprozess
Technologie entwickelt sich weiter – und mit ihr die Anforderungen an die Belegschaft. Unternehmen sollten Lernen daher als festen Bestandteil ihrer Entwicklungskultur verankern. Dazu gehört, berufliche Weiterbildung als Teil individueller Leistungsziele zu etablieren. Ebenso wichtig sind interne Wissensnetzwerke und der regelmäßige Austausch zu konkreten Anwendungsfragen. Partnerschaften mit Lösungsanbietern helfen dabei, Entwicklungen frühzeitig zu erkennen. Und Mitarbeitende sollten die Möglichkeit erhalten, neue KI-Tools in kleineren Projekten auszuprobieren und eigene Erfahrungen zu sammeln.
Diese Maßnahmen schaffen nicht nur Fachwissen. Sie fördern auch Eigenverantwortung, Offenheit und bereichsübergreifendes Denken. All das sind Voraussetzungen für eine erfolgreiche digitale Transformation.
Früh beginnen, langfristig profitieren
Damit künftige Fachkräfte den Anforderungen der KI-gestützten Arbeitswelt gewachsen sind, braucht es mehr als kurzfristige Schulung. Der Aufbau entsprechender Fähigkeiten muss früher ansetzen – schon in der Ausbildung. Programme großer Technologiekonzerne wie Amazon oder staatliche Initiativen zeigen, dass öffentlich-private Partnerschaften Wirkung entfalten können. Doch diese Angebote müssen stärker skaliert und breiter zugänglich gemacht werden.
Ulf Persson plädiert für eine engere Verzahnung von Unternehmen und Hochschulen. «Ein Schulterschluss zwischen Wirtschaft und Bildung ist notwendig. Wir brauchen Absolventinnen und Absolventen, die nicht nur über theoretisches Wissen verfügen, sondern auch ein Gefühl dafür haben, wie KI in der Praxis funktioniert.» Der frühzeitige Kontakt mit der Technologie nimmt Berührungsängste und fördert eine generationenübergreifende Akzeptanz.
Mit Kompetenz Zukunft gestalten
Künstliche Intelligenz verändert Strukturen, Prozesse und Aufgabenprofile. Doch ihr Potenzial entfaltet sich nur dann vollständig, wenn Unternehmen sie mit den richtigen Fähigkeiten und dem passenden Mindset verknüpfen. Weiterbildung bleibt dabei zentral, ist aber nur ein Teil der Lösung. Entscheidend ist ein Zusammenspiel aus gezielter Entwicklung, aktiver Rekrutierung und einer Kultur, die Lernen fördert.
«Die Unternehmen, die heute in Menschen investieren, sichern sich mehr als Fachwissen», sagt Persson. «Sie schaffen die Voraussetzung, um Veränderungen souverän zu begegnen – und daraus neue Stärke zu entwickeln.» Wer frühzeitig und entschlossen auf Kompetenzentwicklung setzt, schafft die Basis für nachhaltigen Erfolg. So entsteht eine Arbeitswelt, in der Technologie und Human Intelligence wirkungsvoll zusammenkommen.
Abbyy
ABBYY ist ein international tätiger Softwareanbieter mit Schwerpunkt auf dokumentenbasierter KI. Das Unternehmen entwickelt Lösungen für die automatisierte Verarbeitung und Auswertung von Geschäftsdokumenten. Die Technologien adressieren zentrale Anforderungen wie Genauigkeit, Skalierbarkeit und nahtlose Integration in bestehende Systeme.
