KI Schulung: Warum die meisten nichts verändern

Alle 40 Leute waren in der KI Schulung, aber nur vier Wochen später arbeiten alle wie bisher auch.

Das ist kein Einzelfall sondern leider die Realität.

Und es liegt nicht daran, dass die Schulung schlecht war. Die Folien waren gut, der Trainer war kompetent, die Bewertungsrunde hinter war freundlich. Trotzdem ist nichts passiert. Weil eine Schulung Wissen vermittelt, und Wissen ist nicht das, was im Mittelstand fehlt.

Das Wissensproblem ist längst gelöst

Jeder in Deinem Unternehmen kann heute in zehn Minuten herausfinden, was ein Large Language Model ist. Es gibt YouTube, es gibt kostenlose Kurse, es gibt die Tools selbst, die einem beim Benutzen erklären, was sie tun.

Trotzdem nutzen laut HKA-Studie 40% der mittelständischen Unternehmen KI in irgendeiner Form, aber nur 21% haben eine tatsächliche KI-Strategie.¹ Die Lücke zwischen diesen beiden Zahlen ist kein Wissensdefizit. Da draußen sitzen keine 19% Unternehmen, die einfach nicht wussten, dass es ChatGPT gibt.

Die Lücke ist eine Anwendungslücke. Die Leute wissen, was KI kann. Sie wissen nur nicht, was sie am Montagmorgen mit ihrem eigenen Prozess machen sollen.

Was in einer typischen KI Schulung passiert

Der Ablauf ist fast überall gleich. Erst ein Grundlagenteil: Was ist KI, was ist generative KI, kurze Geschichte, ein paar beeindruckende Demos. Dann ein Tool-Teil: So bedienst Du ChatGPT, so bedienst Du CoPilot, hier sind zehn Formulierungen, die bessere Ergebnisse liefern. Dann eine Übung an einem Beispiel, das nicht aus Deinem Unternehmen stammt.

Am Ende gehen die Teilnehmenden raus und finden das alles ziemlich interessant. Dann kommen sie an ihren Schreibtisch zurück, wo dieselben 200 E-Mails, dieselbe Excel-Liste und dieselbe Abstimmung mit dem Vertrieb warten wie vorher. Und der Transfer von "interessant" zu "ich mache meine Arbeit jetzt anders" findet nicht statt.

Das ist keine Kritik an Trainerinnen und Trainern. Das ist ein Formatproblem. Eine Schulung ist darauf ausgelegt, Wissen in Köpfe zu bekommen. Sie ist nicht darauf ausgelegt, einen Arbeitsablauf zu verändern.

Warum generische Beispiele nicht übertragen

In den meisten KI-Weiterbildungen wird an Beispielen geübt, die für alle funktionieren müssen. Eine Marketing-E-Mail umformulieren. Ein Meeting-Protokoll zusammenfassen. Einen Text auf Englisch übersetzen.

Das Ding ist aber: eine Arbeit besteht nicht aus generischen Aufgaben. Sie besteht aus einer Angebotskalkulation, die drei Systeme und zwei Kollegen braucht. Aus einer Wareneingangsprüfung, bei der jemand mit einem Messschieber und einer Liste durch die Halle läuft. Aus einer Reklamationsbearbeitung, in der 80% der Fälle gleich sind und 20% völlig anders.

Ein generisches Beispiel zeigt Dir, dass KI Text umformulieren kann. Es zeigt Dir nicht, ob KI Deine Reklamationen vorsortieren kann. Und genau das ist die Frage, die Dich interessiert.

Wenn Du wissen willst, wie so ein Workflow konkret aussieht, habe ich das in ein kostenloses 30-Minuten-Video gepackt. Du nimmst Dir darin einen echten Workflow aus Deinem Alltag vor und arbeitest ihn mit einer Vorlage durch. Kein Grundlagenteil, keine Tool-Tour.

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Der Unterschied zwischen Wissen und Können

Es gibt einen Grund, warum niemand Schwimmen aus einem Buch lernt. Motorisches Können entsteht durch Tun, nicht durch Zuhören. Bei KI im Arbeitsalltag ist es genauso, nur dass es niemand so behandelt. Aber auch hier gilt: Machen ist wie Wollen, nur krasser.

Was Teams tatsächlich lernen müssen, ist nicht die Bedienung eines Tools. Es ist die Fähigkeit einzuschätzen:

• Welche Schritte in meinem Prozess sind überhaupt Kandidaten für KI?
• Was genau geht an welcher Stelle rein, was kommt raus?
• Wo muss zwingend ein Mensch draufschauen, bevor es weitergeht?
• Woran merke ich, dass das Ergebnis falsch ist?
• Wann ist KI der schlechtere Weg als eine simple Regel oder ein Makro?

Dieses Urteilsvermögen lässt sich nicht vortragen. Es entsteht, wenn ein Team einmal den kompletten Weg gegangen ist: eigener Prozess, eigene Daten, eigenes Ergebnis und eigener Fehlschlag zwischendurch.

Was stattdessen funktioniert

Die Formate, die im Mittelstand tatsächlich etwas verändern, haben drei Eigenschaften gemeinsam.

Sie arbeiten am echten Prozess. Nicht an einem Beispielfall, sondern an dem Ablauf, der die Teilnehmenden gerade wirklich Zeit kostet. Das klingt banal, ist aber der entscheidende Unterschied. Wer den eigenen Prozess auseinandernimmt, lernt nebenbei alles über KI, was er braucht.

Am Ende steht etwas, das läuft. Kein Foliensatz, kein Maßnahmenplan, sondern ein funktionierender Prototyp. Und sei er noch so klein. Eine laufende Demo verändert eine Diskussion im Unternehmen sofort, weil es nicht mehr um Möglichkeiten geht, sondern über etwas Sichtbares.

Die Leute bauen es selbst. Wenn eine Agentur den Prototyp baut, hat das Team etwas gesehen. Wenn das Team ihn selbst baut, hat es etwas verstanden. Das ist der Unterschied zwischen einer Demo und einer Fähigkeit, die im Haus bleibt.

Der Nebeneffekt: Wer einmal selbst einen kleinen KI-Prototyp gebaut hat, entwickelt ein sehr realistisches Gefühl dafür, was geht und was nicht. Das ist genau die Ernüchterung, die man braucht, um sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Sie kommt aus der Praxis, nicht aus einer Folie mit Grenzen und Risiken.

Wann eine Schulung trotzdem richtig ist

Es gibt Fälle, in denen eine klassische KI Schulung das passende Format ist. Wenn es wirklich nur darum geht, eine große Gruppe auf einen gemeinsamen Stand zu bringen, ist ein Vortrag effizient. Wenn ein neues Tool eingeführt wird und alle die Bedienung kennen müssen, ist eine Tool-Schulung sinnvoll.

Nur sollte man dann auch die richtige Erwartung daran haben. Eine Schulung sorgt dafür, dass alle das gleiche Wissen haben. Sie sorgt nicht dafür, dass sich ein Prozess verändert. Wer Veränderung erwartet und Wissensvermittlung einkauft, ist danach enttäuscht und hält KI für überschätzt.

Der teuerste Fehler ist nicht die Schulung selbst. Es ist die Schlussfolgerung danach: "Wir haben das mit der KI probiert, hat nicht viel gebracht."

Vom Wissen zum ersten laufenden Ergebnis

Wenn Du das Gefühl hast, dass in Deinem Unternehmen viel über KI geredet und wenig verändert wurde, liegt das selten an den Leuten. Es liegt am Format.

Genau dafür gibt es den AI Hackathon: ein zweitägiger KI Innovationsworkshop, in dem Dein Team an einem echten Prozess aus Deinem Unternehmen arbeitet und am Ende einen laufenden Prototypen hat. Keine Programmierkenntnisse nötig. Kein Foliensatz am Ende, sondern etwas, das man vorführen kann.

Es ist der Unterschied zwischen "Wir wissen jetzt, was KI kann" und "Wir haben etwas gebaut, das bei uns funktioniert".

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¹ HKA/KARL-Studie 2025: KI im deutschen Mittelstand, Hochschule Karlsruhe, Prof. Dr. Steffen Kinkel (517 Unternehmen befragt) - www.h-ka.de

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