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Wie KI einheitliche Weiterbildungsansätze auflöst

foto magnific ki

KI verändert nahezu alle beruflichen Rollen – welche neuen Kenntnisse gefragt sind und welche bestehenden Kompetenzen sie ergänzen, entwickelt sich jedoch je nach Rolle unterschiedlich: im Data-Bereich anders als in der IT. Parallel gewinnen bestimmte menschliche Kompetenzen über Berufsfelder hinweg an Bedeutung – allen voran kritisches Denken: In Deutschland stiegen die Kurseinschreibungen im Jahresvergleich um 64 Prozent, weltweit um 108 Prozent. Damit zählt kritisches Denken zu den am schnellsten wachsenden Fähigkeiten auf Coursera [1].

Der daraus entstehende Bedarf ist groß, die Dynamik bereits sichtbar. Laut dem aktuellen »Future of Jobs Report« des Weltwirtschaftsforums gehen Unternehmen weltweit davon aus, dass bis 2030 rund 29 Prozent der Beschäftigten in ihrer bestehenden Tätigkeit weiterqualifiziert werden müssen [2]. In Deutschland wiederum ist die Nutzung von KI-Fortbildungen unter Beschäftigten laut einer Studie von 37 Prozent im Jahr 2024 auf 63 Prozent im Jahr 2025 gestiegen [3]. Wie sich der Kompetenzbedarf angesichts der KI-Entwicklung konkret unterscheidet, zeigt der Vergleich zweier verwandter Berufsfelder.

 

Data und IT: Ähnliches Muster, verschiedene Schwerpunkte

Im Bereich Data, der Datenanalyse ebenso einschließt wie Engineering und Management, rücken Validierungs- und Qualitätssicherungskompetenzen in den Vordergrund. Unter Lernenden in Data-Rollen zählen »Kritisches Denken« (plus 168 Prozent) und »Datenqualität« (plus 108 Prozent) zu den am schnellsten wachsenden Kompetenzen auf Coursera. Beide stehen in direktem Bezug zu klassischen Data-Tätigkeiten wie der Beurteilung und Strukturierung von Daten.

Im Berufsfeld IT lässt sich eine andere Schwerpunktverschiebung beobachten: Hier zählen »Generative Model Architectures« und »Machine Learning Methods« zu den zehn am stärksten wachsenden Kompetenzen. Gleichzeitig bleiben etablierte Grundlagen wie JSON und SQL weiterhin zentral. Mit »Debugging« gehört eine weitere Fähigkeit dazu, die auf den ersten Blick nichts mit KI zu tun hat, mit zunehmender KI-Nutzung jedoch eine neue Bedeutung als Kontroll- und Validierungskompetenz erhält.

Bereits dieser Vergleich macht sichtbar, wie stark sich die KI-getriebene Entwicklung von Kompetenzen innerhalb technischer Rollen unterscheidet. Standardisierte KI-Kurse greifen daher oft zu kurz: Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt für den Einsatz von KI qualifizieren wollen, müssen rollen­spezifische Weiterbildungsansätze entwickeln und umsetzen.

Anthony Salcito, General Manager Enterprise bei Coursera, kommentiert:

»Der Ausbau von KI-Kompetenzen muss an die vorhandenen fachlichen Grundlagen anknüpfen und auf diese abgestimmt sein. In IT-Rollen bedeutet das, an bestehende Programmier- und Datenbankkenntnisse anzuknüpfen – im Data-Bereich entsprechend an Validierungs- und Qualitätssicherungskompetenzen. Für Unternehmen stellt sich daher vor allem die Frage, welche Fähigkeiten eine Rolle bereits prägen und welche zusätzlichen Kompetenzen der Einsatz von KI erfordert. Eine Orientierung können hierbei Lernpfade bieten, die spezifisch auf Tätigkeiten und Arbeitsaufgaben zugeschnitten sind.«

 

[1] Coursera Job Skills Report 2026: www.coursera.org/skills-reports/job-skills/
Datenbasis: 6 Millionen Enterprise-Nutzende, Vergleichszeiträume 1. Oktober 2024 bis 30. September 2025 beziehungsweise 1. Oktober 2023 bis 30. September 2024.
[2] World Economic Forum (WEF), Future of Jobs Report 2025: www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/
[3] EY European AI Barometer 2025: www.ey.com/de_de/newsroom/2025/07/ey-european-ai-barometer-2025
Befragung von 4.942 Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern in neun europäischen Ländern, davon 1.000 in Deutschland. Veröffentlicht am 14. Juli 2025.

 


Welche Fortbildungen IT‑Mitarbeiter im Bereich KI unbedingt brauchen

  1. Grundlagenkompetenzen (für alle IT‑Rollen)

Diese Skills sind heute Pflicht, unabhängig von Spezialisierung.

  • KI‑Grundlagen & Machine‑Learning‑Basics

Verstehen, wie Modelle funktionieren, wo ihre Grenzen liegen und wie man sie sicher einsetzt.

  • Prompt Engineering & KI‑gestützte Produktivität

Effektive Nutzung von Copilot‑Tools, LLMs, Automatisierung und KI‑gestützten Workflows.

  • Datenkompetenz (Data Literacy)

Datenqualität, Datenformate, Metadaten, Datenbereinigung, Bias‑Erkennung.

  • KI‑Risiken & Governance

Grundlagen zu Halluzinationen, Modellfehlern, Datenschutz, Auditierbarkeit, AI Act.

 

  1. Spezialisierte Skills für IT‑Operations (IT‑Ops, Sysadmins, Cloud‑Teams)

Diese Rollen müssen KI bereitstellen, integrieren und sicher betreiben.

  • MLOps / AIOps
  • Automatisierung von Trainings‑ und Deployment‑Pipelines
  • Monitoring von Modellen
  • Logging, Drift‑Erkennung, Versionierung
  • Cloud‑basierte KI‑Services

Azure AI, AWS SageMaker, Google Vertex AI – je nach Unternehmensstack.

  • Datenplattformen & Storage‑Optimierung

Da KI extrem I/O‑intensiv ist, brauchen IT‑Ops Know‑how zu:

  • Data Lakes / Lakehouses
  • verteilten Dateisystemen
  • GPU‑optimierten Datenpfaden
  • Performance‑Tuning für KI‑Workloads
  • Sicherheit & Compliance für KI‑Systeme
  • DSGVO
  • AI Act
  • Modell‑Auditierung
  • sichere Datenflüsse

 

  1. Spezialisierte Skills für Entwickler & Software‑Engineers

Diese Rollen müssen KI bauen, integrieren und erweitern.

  • Deep‑Learning‑Frameworks

PyTorch, TensorFlow, JAX – praxisorientiert, nicht akademisch.

  • LLM‑Integration & API‑Engineering
  • OpenAI‑APIs
  • Azure OpenAI
  • Retrieval‑Augmented Generation (RAG)
  • Vektordatenbanken (Pinecone, Chroma, Weaviate)
  • Agentic AI & Automatisierung

Wie man KI‑Agenten sicher und kontrolliert in Unternehmensprozesse integriert.

  • Software‑Architektur für KI‑Systeme
  • Microservices
  • Event‑Driven Architecture
  • KI‑Orchestrierung
  • Skalierung von Inferenz‑Workloads

 

  1. Spezialisierte Skills für Data‑Teams (Data Engineers, Data Scientists)

Diese Rollen müssen KI trainieren, optimieren und operationalisieren.

  • Feature Engineering & Datenaufbereitung

Der wichtigste Erfolgsfaktor für Modellqualität.

  • Modelltraining & Fine‑Tuning
  • Supervised / Unsupervised Learning
  • Fine‑Tuning von LLMs
  • LoRA, QLoRA, PEFT
  • Evaluierung & Benchmarking
  • Metriken
  • Bias‑Tests
  • Robustheit
  • Explainability (SHAP, LIME)
  • Data Engineering für KI
  • ETL/ELT‑Pipelines
  • Streaming‑Daten
  • Data Mesh / Data Fabric

 

  1. Fortbildungen für Führungskräfte in der IT

Auch IT‑Leiter brauchen KI‑Kompetenz – aber auf strategischer Ebene.

  • KI‑Strategie & Business‑Value

Wie KI Wert schafft, Kosten senkt und Prozesse verändert.

  • KI‑Governance & Risiko‑Management
  • AI Act
  • Modell‑Kontrollen
  • Verantwortlichkeiten
  • Auditierbarkeit
  • Change‑Management für KI‑Einführung

Teams befähigen, Rollen verändern, Prozesse neu denken.

 

  1. Konkrete Weiterbildungsprogramme (praxisorientiert)

Diese Formate funktionieren erfahrungsgemäß am besten:

  • 3‑stufiges internes KI‑Curriculum
  1. Basics (alle)
  2. Rollenbasierte Vertiefung
  3. Projektbezogene Spezialisierung
  • Hands‑on‑Labs statt Theorie

KI lernt man durch Tun, nicht durch Folien.

  • Zertifizierungen
  • Microsoft Azure AI Engineer
  • Google Professional ML Engineer
  • AWS Machine Learning Specialty
  • Coursera/DeepLearning.AI‑Zertifikate (sehr praxisnah)
  • KI‑Sicherheits‑Workshops

Besonders wichtig wegen AI Act & DSGVO.

 

Kurzfazit

IT‑Mitarbeiter brauchen heute drei Kompetenzschichten:

  1. Grundlagen für alle
  2. Rollenbasierte Spezialisierung
  3. Praxisorientierte KI‑Projekte

Unternehmen, die diese Struktur aufbauen, entwickeln nicht nur KI‑Kompetenz – sie schaffen die Grundlage für skalierbare, sichere und produktive KI‑Nutzung.

Albert Absmeier & KI

 

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