KI-Kompetenzen bewerten und stärken

Die Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer größere Rolle in einer modernen Arbeitswelt. Bewerten und stärken Sie Ihre KI-Kompetenzen mit dem AIComp, der auf einem umfassenden Referenzrahmen für künstliche Intelligenz basiert.

Beschreibung
Kompetenzmodell
Rechtlicher Rahmen

AIComp steht für AI Competence Check (ACC) und ist ein umfassendes Tool zur Bewertung und Förderung individueller KI-Kompetenzen. Es integriert sich in den europäischen Referenzrahmen für digitale Kompetenzen DigComp und dient dazu, die Fähigkeiten im Umgang mit künstlicher Intelligenz zu analysieren und gezielt weiterzuentwickeln.

Wichtige Merkmale des AI Competence Checks:

Verschiedene Wissenstests: Nutzer bewerten ihre Kompetenzen für verschiedene KI-Bereiche selbstständig und absolvieren Tests, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in verschiedenen KI-bezogenen Bereichen prüfen.
Individuelle Kompetenzanalyse: Ergebnisse zeigen Stärken und Entwicklungsfelder auf, die als Grundlage für personalisierte Lernempfehlungen dienen.
Maßgeschneiderte Handlungsempfehlungen: Basierend auf den Ergebnissen erhalten die Teilnehmenden konkrete Vorschläge für Weiterbildungsmaßnahmen und Qualifikationen.
Organisationsbezogene Berichte: Ergebnisse können für umfassende Auswertungen auf Team- oder Organisationsebene genutzt werden.

Einsatzbereiche:

Mitarbeiterentwicklung: Unternehmen können den AIComp nutzen, um die KI-Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden systematisch zu fördern.
Bildung: Bildungsanbieter können den AIComp in ihre Programme integrieren, um digitale und KI-bezogene Fähigkeiten zu stärken.
Führungsentwicklung: Unterstützung bei der Vorbereitung von Führungskräften auf die Herausforderungen der digitalen Transformation.

Durch die Kombination von Selbstbewertung, Tests und datengestützten Handlungsempfehlungen unterstützt der AI Competence Check sowohl Einzelpersonen als auch Organisationen, ihre digitale Zukunft kompetent zu gestalten.

Der Digital Competence Check (DCC) basiert auf dem DigComp 2.1, dem europäischen Referenzrahmen für digitale Kompetenzen und wurde um nationalen Bedarf erweitert. Der DCC unterteilt sich in sechs Kompetenzbereiche. Die einzelnen Kompetenzbereiche werden dabei durch insgesamt 24 Einzelkompetenzen beschrieben, die je nach Bedarf in 4 oder 8 Kompetenzstufen gegliedert sind.

Kompetenzbereich	Beschreibung	Definition und Zweck
KI-Grundlagen	Dieser Untertest zielt darauf ab, das grundlegende Verständnis von KI-Konzepten, Machine Learning und verwandten Technologien zu bewerten. Er dient als Basis für das Verständnis der Anwendung und Risiken von KI-Systemen.	Grundbegriffe (z. B. KI, ML, Deep Learning) KI-Typen (schwache / starke KI) Funktionalität von KI-Systemen (Datenverarbeitung, Algorithmen) Grenzen und Möglichkeiten von KI
KI-Anwendungsbereiche & Einsatzszenarien	Dieser Untertest bewertet die Fähigkeit, verschiedene KI-Anwendungen und ihre Einsatzgebiete in verschiedenen Kontexten zu erkennen und einzuordnen. Er soll zeigen, ob Mitarbeiter potenzielle Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsfälle identifizieren können.	Erkennung typischer KI-Anwendungen Kenntnisse der KI-Integration in Geschäftsprozesse Beispiele im beruflichen Kontext Fähigkeit zur Unterscheidung geeigneter und ungeeigneter Anwendungen.
Rechtliche Grundlagen & Compliance	Dieser Untertest zielt darauf ab, das Verständnis der wichtigsten rechtlichen Rahmenbedingungen für KI zu testen. Dies beinhaltet den "AI Act", Datenschutzrichtlinien und ethische Aspekte. Die Fähigkeit, regulatorische Anforderungen umzusetzen, ist entscheidend.	EU-KI-Verordnung (AI Act) Wichtige Artikel (z.B. Risikokategorien, Compliance) Datenschutz (DSGVO) Verbotene KI-Praktiken Anforderungen bei der Nutzung von KI-Systemen
Risikomanagement & Ethik	Dieser Untertest bewertet das Bewusstsein für potenzielle Risiken und ethische Implikationen im Zusammenhang mit KI-Systemen. Er soll die Fähigkeit der Mitarbeiter prüfen, Risiken zu identifizieren, bewerten und angemessene Maßnahmen abzuleiten.	Identifizierung und Bewertung von KI-Risiken Bias-Erkennung & Vermeidung Datenschutzrisiken Manipulations- und Beeinflussungsrisiken Ethische Prinzipien bei KI Soziale und Umweltauswirkungen von KI
Datenschutz & Privatsphäre	Dieser Untertest bewertet das Verständnis der Anforderungen an den Schutz von Daten und Privatsphäre im Kontext von KI-Anwendungen. Die korrekte Verarbeitung und Speicherung von Daten ist für den rechtmäßigen Einsatz von KI von zentraler Bedeutung.	DSGVO und ihre Anwendung auf KI-Systeme Datenerhebung Datenverarbeitung Datenminimierung Rechte der Betroffenen (Auskunft, Löschung, etc.)
KI-Systembetrieb & Dokumentation	Dieser Untertest bewertet das Verständnis für die praktische Implementierung und Wartung von KI-Systemen. Hier geht es um Dokumentationspflichten, Überwachung und Fehlermanagement und dient der Gewährleistung von Sicherheit und Compliance im laufenden Betrieb.	Implementierung von KI-Systemen System-Überwachung und -Wartung Qualitäts- und Risikomanagement Dokumentations- und Meldepflichten Transparenz-Anforderungen
Interaktion mit KI-Systemen	Dieser Untertest bewertet die Fähigkeit der Mitarbeiter, effektiv und sicher mit KI-Systemen zu interagieren. Dies beinhaltet die korrekte Eingabe von Daten, die Interpretation von Ausgaben und die Fähigkeit zur Feedback-Schleife um die Systeme kontinuierlich zu verbessern.	Bedienung von KI-Systemen Interpretation von KI-Ausgaben Feedback-Mechanismen Fehlererkennung Sicherheit von KI-Systemen

Ab dem ab dem 2. Februar 2025 gelten neue Anforderungen zu KI-Kompetenzen gemäß Art. 113, Art. 4 AI Act (https://ai-act-law.eu/de/artikel/4/):

Die Anbieter und Betreiber von KI‑Systemen ergreifen Maßnahmen, um nach besten Kräften sicherzustellen, dass ihr Personal und andere Personen, die in ihrem Auftrag mit dem Betrieb und der Nutzung von KI‑Systemen befasst sind, über ein ausreichendes Maß an KI‑Kompetenz verfügen, wobei ihre technischen Kenntnisse, ihre Erfahrung, ihre Ausbildung und Schulung und der Kontext, in dem die KI‑Systeme eingesetzt werden sollen, sowie die Personen oder Personengruppen, bei denen die KI‑Systeme eingesetzt werden sollen, zu berücksichtigen sind.