PowerPoint KI Schulung: Erkennen Ihre Mitarbeiter KI-Risiken?

Eine PowerPoint KI Schulung klingt zunächst nach einer einfachen Präsentation: ein paar Folien, einige Beispiele, ein kurzer Hinweis auf Datenschutz und EU-KI-Verordnung. In der Praxis reicht das nicht. Sobald Künstliche Intelligenz im Unternehmen eingesetzt wird, entstehen Fragen, die sich nicht mit einem schnellen „Ja“ oder „Nein“ beantworten lassen.

Im Arbeitsalltag geht es um konkrete Entscheidungen. Welche Informationen dürfen in einen Prompt? Warum kann ein KI-Ergebnis trotz überzeugender Formulierung falsch sein? Was unterscheidet ein KI-Modell von einem KI-System? Und wer trägt Verantwortung, wenn KI-Ergebnisse ungeprüft übernommen werden?

Eine professionelle KI-Mitarbeiterschulung muss genau hier Orientierung geben. Mitarbeiter müssen nicht jedes technische Detail beherrschen. Sie sollten aber die Grundlagen kennen, die sie benötigen, um KI im eigenen Arbeitsalltag sicher einzuordnen.

KI verstehen

Viele KI-Anwendungen lassen sich heute ohne Vorkenntnisse bedienen. Texte zusammenfassen, Bilder bearbeiten oder eine KI-Funktion in einer Software auswählen – die Einstiegshürde ist niedrig.

Anspruchsvoller ist die Einordnung. Was gilt überhaupt als Künstliche Intelligenz? Gehören Spamfilter, Übersetzungssoftware, automatische Bildverbesserung, Predictive Maintenance oder KI in der Qualitätskontrolle dazu?

Dazu kommen Begriffe wie generative KI, Large Language Model, KI-Modell oder KI-System. Für den Arbeitsalltag zählt vor allem eines: Mitarbeiter müssen verstehen, mit welcher Art von Anwendung sie arbeiten und welche Folgen das für die Nutzung hat.

Genau hier setzt eine KI-Schulung für Unternehmen an. Sie schafft das Grundverständnis, damit Mitarbeiter KI-Anwendungen im Arbeitsalltag richtig einordnen und angemessen nutzen können.

Überzeugend falsch

KI-generierte Ergebnisse wirken oft schlüssig, professionell und belastbar. Genau darin liegt das Risiko. Gerade generative KI kann sogenannte Halluzinationen erzeugen: Inhalte, die plausibel erscheinen, aber fehlerhaft, unbelegt oder frei erfunden sind.

Für Mitarbeiter wird daraus eine praktische Kernfrage: Woran erkenne ich, ob ich einem KI-Ergebnis vertrauen kann – und wie gründlich muss ich es prüfen, bevor ich damit weiterarbeite?

Ähnlich relevant ist Bias. Verzerrungen in Daten oder Modellen können dazu führen, dass Ergebnisse Personen, Sachverhalte oder Optionen systematisch unterschiedlich bewerten. Besonders kritisch wird das bei Personalentscheidungen, Bewertungen oder Qualitätskontrollen.

Begriffe wie Halluzination und Bias zu kennen, reicht deshalb nicht. Entscheidend ist, dass Mitarbeiter erkennen, wann solche Effekte ihre eigene Arbeit betreffen und wie sie darauf reagieren müssen.

Menschliche Kontrolle

KI kann Informationen auswerten und Entscheidungen vorbereiten. Je stärker solche Ergebnisse in Arbeitsprozesse einfließen, desto wichtiger wird die Frage, welche Rolle der Mensch dabei tatsächlich übernimmt.

Hier fällt häufig der Begriff Human in the Loop. Im Arbeitsalltag muss daraus mehr werden als ein Haken am Ende des Prozesses. Reicht es, ein KI-Ergebnis nur zu bestätigen? Oder muss der Mitarbeiter es nachvollziehen und bei Bedarf korrigierend eingreifen können?

Besonders kritisch wird es, wenn KI-Empfehlungen zur Routine werden. Was passiert, wenn Mitarbeiter sie aus Zeitdruck oder Gewohnheit übernehmen? Ist der Mensch dann noch Teil der Entscheidung – oder nur noch die letzte Bestätigung des Systems?

Human in the Loop bedeutet deshalb, die tatsächliche Rolle des Menschen im KI-gestützten Prozess klar zu definieren. Wann Kontrolle erforderlich ist und wie sie sinnvoll ausgestaltet wird, hängt vom konkreten KI-Einsatz ab.

Daten und Prompts

Ein Prompt ist nicht immer nur eine harmlose Frage. Mitarbeiter geben Texte ein, laden Dokumente hoch oder lassen KI-Systeme Informationen aus anderen Anwendungen verarbeiten. Dabei können personenbezogene Daten, vertrauliche Unternehmensinformationen oder Geschäftsgeheimnisse betroffen sein.

Für Mitarbeiter ist nicht immer sofort erkennbar, welche Informationen sie gerade an ein KI-System übermitteln. Muss ein Dokument einen Namen enthalten, um personenbezogene Daten zu enthalten? Was ist mit Metadaten, technischen Zeichnungen, internen Kalkulationen oder Kundenunterlagen?

Gerade bei cloudbasierten Anwendungen lohnt sich ein genauer Blick auf Datenschutz und Konfiguration, bevor personenbezogene oder vertrauliche Informationen in KI-Systeme eingegeben werden.

Mitarbeiter müssen einschätzen können, welche Informationen sie einer KI anvertrauen dürfen – und wann vor der Eingabe genauer geprüft werden muss.

KI als Angriffsziel

KI-Systeme schaffen zusätzliche Angriffsflächen. Begriffe wie Prompt Injection, Data Poisoning oder Model Poisoning beschreiben Wege, ein KI-System oder dessen Ergebnisse gezielt zu beeinflussen.

Besonders relevant wird das, wenn eine KI nicht nur die direkte Eingabe eines Mitarbeiters verarbeitet, sondern auch auf Dokumente, Webseiten oder andere Datenquellen zugreift. Kann sich in einem Dokument eine versteckte Anweisung befinden, die das Verhalten des KI-Systems verändert? Und würde ein Mitarbeiter bemerken, dass die KI von ihrem eigentlichen Auftrag abweicht?

Noch gravierender wird es, wenn ein KI-System auf Unternehmensdaten zugreifen oder selbst Aktionen ausführen kann. Welche Berechtigungen braucht es wirklich? Und was passiert, wenn manipulierte Inhalte auf ein System treffen, das mehr Zugriffsrechte hat, als für seine Aufgabe erforderlich sind?

Diese Risiken zeigen, warum Information security und das Need-to-Know-Prinzip beim Einsatz von KI nicht optional sind.

Rollen und Pflichten

Mit der EU-KI-Verordnung kommen weitere Begriffe hinzu, die Unternehmen beim KI-Einsatz einordnen müssen. Dazu gehört die Unterscheidung zwischen Anbieter und Betreiber eines KI-Systems. Welche Rolle nimmt ein Unternehmen ein, das eine KI nur für die eigene Arbeit nutzt? Und kann sich diese Rolle ändern, wenn ein bestehendes KI-System angepasst oder für andere Zwecke eingesetzt wird?

Mit der jeweiligen Rolle können unterschiedliche Anforderungen verbunden sein. Auch Transparenzpflichten und Risikokategorien spielen im Zusammenhang mit der KI-Verordnung eine Rolle. Für Mitarbeiter und Verantwortliche stellt sich daher die Frage, welche Anforderungen für den eigenen KI-Einsatz tatsächlich relevant sind.

Hinzu kommt die KI-Kompetenz. Wer mit KI-Systemen arbeitet, braucht Kenntnisse, die zum jeweiligen Einsatz passen. Ein Mitarbeiter, der generative KI für alltägliche Aufgaben nutzt, hat andere Fragen als jemand, der ein KI-System einführt oder betreibt.

Welche Anforderungen daraus für ein Unternehmen und seine Mitarbeiter entstehen, lässt sich deshalb nicht allein anhand des Begriffs „KI“ beantworten. Zuerst muss klar sein, welches KI-System wie eingesetzt wird und welche Rolle das Unternehmen dabei einnimmt.

Können Ihre Mitarbeiter das?

KI-Kompetenz zeigt sich nicht im Wiederholen von Begriffen, sondern in der Anwendung auf konkrete Situationen. Diese Fragen zeigen schnell, wo noch Unsicherheit besteht:

• Welche Informationen dürfen in einen Prompt eingegeben werden?
• Wann können personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder vertrauliche Informationen betroffen sein?
• Warum kann ein KI-Ergebnis trotz überzeugender Formulierung falsch sein?
• Woran erkennen Mitarbeiter Halluzinationen, Bias oder andere Verzerrungen?
• Wann reicht menschliche Kontrolle nicht aus – und wann muss aktiv geprüft oder eingegriffen werden?
• Wie können Prompt Injection, manipulierte Dokumente oder unsichere Datenquellen KI-Ergebnisse beeinflussen?
• Welche Rolle spielt das Unternehmen nach der EU-KI-Verordnung: Anbieter, Betreiber oder etwas anderes?
• Welche internen Vorgaben gelten für den konkreten KI-Einsatz im Arbeitsalltag?

Wenn Mitarbeiter Begriffe kennen, die Fragen dahinter aber nicht sicher beantworten können, beginnt genau dort KI-Kompetenz. Eine KI-Schulung sollte deshalb nicht nur zeigen, wie KI bedient wird. Sie muss vermitteln, welche Fragen Mitarbeiter beim Einsatz von KI stellen müssen.

PowerPoint KI Schulung

Genau diese Fragen greifen wir in unserer KI Schulung für Mitarbeiter auf. Sie richtet sich an Unternehmen und Organisationen, die ihren Mitarbeitern einen sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit KI im Arbeitsalltag vermitteln möchten.

Vor der Schulung sollte klar sein, welche Anwendungen im Unternehmen überhaupt genutzt werden dürfen. Mehr dazu finden Sie unter KI-Tools sicher freigeben.

Im Mittelpunkt steht nicht das Auswendiglernen einzelner Fachbegriffe. Mitarbeiter sollen verstehen, wann diese Themen für ihre eigene Arbeit relevant werden und welche Fragen sie beim Einsatz von KI stellen müssen.

Welche Antworten hinter Begriffen wie Bias, Halluzination, Human in the Loop oder Prompt Injection stehen und was Mitarbeiter daraus für ihren täglichen Umgang mit KI ableiten sollten, behandeln wir gemeinsam in der Schulung.

FAQ

Was lernen Mitarbeiter?

Mitarbeiter lernen, KI-Ergebnisse kritisch einzuordnen, Risiken wie Bias, Halluzinationen und Prompt Injection zu erkennen und zu verstehen, welche Rolle Datenschutz, Informationssicherheit, menschliche Kontrolle und die EU-KI-Verordnung beim Einsatz von KI im Arbeitsalltag spielen.

Was bedeutet Bias?

Bias bezeichnet eine Verzerrung, die durch Daten, Annahmen oder den Einsatzkontext entstehen kann. In der Schulung wird behandelt, warum solche Verzerrungen für Unternehmen relevant sind und worauf Mitarbeiter bei KI-generierten Ergebnissen achten sollten.

Was sind KI-Halluzinationen?

Halluzinationen sind KI-Ausgaben, die überzeugend wirken, obwohl Informationen falsch, unbelegt oder erfunden sind. Mitarbeiter müssen deshalb verstehen, warum ein professionell formuliertes KI-Ergebnis nicht automatisch richtig ist.

Gehört Prompt Injection dazu?

Ja. Prompt Injection wird als mögliches Risiko für KI-Systeme behandelt, insbesondere wenn diese neben Mitarbeitereingaben auch Dokumente, Webseiten oder andere Datenquellen verarbeiten. Welche Auswirkungen daraus entstehen können, ist Bestandteil der Schulung.

Was bedeutet Human in the Loop?

Human in the Loop beschreibt die Einbindung eines Menschen in einen KI-gestützten Prozess. Entscheidend ist, welche Kontroll- und Eingriffsmöglichkeiten tatsächlich bestehen und wann menschliche Kontrolle erforderlich ist. Diese Zusammenhänge werden anhand des KI-Einsatzes im Arbeitsalltag behandelt.

Geht es auch um die EU-KI-Verordnung?

Ja. Die Schulung greift relevante Grundlagen der EU-KI-Verordnung auf, darunter Anbieter und Betreiber, Risikokategorien, Transparenzpflichten und KI-Kompetenz. Sie vermittelt ein grundlegendes Verständnis der rechtlichen Rahmenbedingungen, ersetzt jedoch keine individuelle Rechtsberatung.