Künstliche Intelligenz ist in vielen Unternehmen bereits fester Bestandteil des Arbeitsalltags. Eine aktuelle Umfrage des TÜV-Verbands zeigt jedoch deutliche Defizite bei Regeln und Qualifizierung. Beschäftigte nutzen KI häufig eigenständig und ohne klare Leitplanken. Gleichzeitig wächst die Unsicherheit über die Auswirkungen auf den eigenen Job. Unternehmen stehen damit vor der Aufgabe, den Einsatz systematisch zu steuern.
Künstliche Intelligenz etabliert sich zunehmend als Werkzeug im beruflichen Alltag. Fast die Hälfte der Erwerbstätigen setzt KI bereits im Job ein, Tendenz steigend. Besonders häufig wird sie zur Informationssuche, Texterstellung und Ideenfindung genutzt. Damit verändert sich nicht nur die Art der Aufgabenerledigung, sondern auch die Anforderungen an Beschäftigte.
„Künstliche Intelligenz wird zum festen Bestandteil der Arbeitswelt“, sagt Dr. Joachim Bühler, Geschäftsführer des TÜV-Verbands. „Der Wandel betrifft nicht nur einzelne Aufgaben, sondern ganze Arbeitsprozesse. Unternehmen müssen den Einsatz von KI deshalb aktiv steuern, klare Regeln schaffen und ihre Beschäftigten auf die neuen Anforderungen vorbereiten.“
Auffällig ist dabei die Bandbreite der Einsatzszenarien: Während einfache Anwendungen dominieren, sind komplexere Nutzungen wie Programmierung oder Datenanalyse bislang weniger verbreitet. Dennoch zeigt sich, dass KI quer durch Tätigkeitsfelder Einzug hält und zunehmend als produktivitätssteigerndes Werkzeug betrachtet wird.
Quelle: © TÜV-VerbandUnsicherheit über Auswirkungen auf den Arbeitsplatz
Mit der wachsenden Verbreitung steigt auch die Verunsicherung unter Beschäftigten. Ein Drittel sieht die eigene Tätigkeit zumindest teilweise durch generative KI ersetzbar. Gleichzeitig geht die Mehrheit davon aus, dass sich vor allem Aufgabenprofile verändern werden.
„Das zeigt, dass die Auswirkungen von KI im Job sehr unterschiedlich wahrgenommen werden”, sagt Bühler. „Wie stark sich Beschäftigte durch KI bedroht sehen, hängt vom jeweiligen Tätigkeitsfeld, den konkreten Aufgaben und dem beruflichen Umfeld ab.“
Neben Automatisierungseffekten entstehen neue Kompetenzanforderungen. Dazu zählen insbesondere:
- das präzise Formulieren von Eingaben (Prompting)
- die Bewertung und Einordnung von KI-Ergebnissen
- die kritische Prüfung von Inhalten
Diese Fähigkeiten werden zunehmend zu Schlüsselkompetenzen im digitalen Arbeitsumfeld.
Fehlende Leitlinien und Qualifizierungsangebote
Trotz der breiten Nutzung fehlt es in vielen Unternehmen an klaren Rahmenbedingungen. Nur ein Drittel der Beschäftigten berichtet von konkreten Vorgaben für den KI-Einsatz, während mehr als die Hälfte ohne Regeln arbeitet.
„Vielen Beschäftigten fehlt es an einer verbindlichen Orientierung im Umgang mit Künstlicher Intelligenz”, sagt Bühler. „Hier müssen Arbeitgeber mit klaren Vorgaben für den Einsatz von KI nachlegen.“
Parallel dazu zeigt sich ein deutlicher Nachholbedarf bei der Weiterbildung. Nur ein Teil der KI-Nutzenden hat sich gezielt qualifiziert – häufig in Eigeninitiative und über frei verfügbare Lernangebote.
Laut Bühler:
„In Sachen KI-Weiterbildung ist Deutschland immer noch ein Entwicklungsland. Viele Arbeitgeber haben beim Einsatz von KI die passenden Rahmenbedingungen noch nicht geschaffen. Es reicht nicht, dass Mitarbeitende die Technologien nutzen, sie müssen auch wissen, wie sie dies sicher und verantwortungsvoll tun. Arbeitgeber müssen hier nachsteuern.“
Vertrauen in KI bleibt begrenzt
Trotz intensiver Nutzung begegnen viele Beschäftigte den Ergebnissen generativer KI mit Skepsis. Die Qualität hängt stark von der Formulierung der Eingaben ab, gleichzeitig sind Nachbearbeitung und Kontrolle oft notwendig.
„KI ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das aber richtig eingesetzt werden muss. Die Ergebnisse wirken oft plausibel, sind aber nicht automatisch verlässlich”, sagt Bühler. Mit der Verbreitung von KI im Arbeitsalltag wächst die Verantwortung im Umgang mit den Ergebnissen. Gerade im beruflichen Kontext müssen Inhalte kritisch geprüft und eingeordnet werden.“
Typische Kritikpunkte sind fehlende Quellen, ungenaue Ergebnisse sowie fehlerhafte oder veraltete Inhalte. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, KI nicht als autonome Lösung, sondern als unterstützendes Werkzeug zu verstehen.
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