Digital Upskilling – Warum KI-Tools alleine nicht reichen

Unabhängig davon, ob eine KI-Lösung gekauft, selbst entwickelt oder kombiniert wird: Entscheidend ist, dass Mitarbeitende sie sinnvoll, sicher und produktiv einsetzen können.

KI ist in vielen Unternehmen bereits etablierter Teil konkreter Investitionsentscheidungen. Neue Anwendungen versprechen effizientere Prozesse, bessere Entscheidungen und eine spürbare Entlastung im Arbeitsalltag. Entsprechend investieren Organisationen zunehmend in KI-Lösungen; sei es durch den Einkauf bestehender Tools oder durch die Entwicklung eigener Anwendungen. 

Doch in der Praxis zeigt sich immer deutlicher: Der Kauf oder Bau einer KI-Anwendung ist nur der erste Schritt. Der eigentliche Mehrwert entsteht erst dann, wenn Mitarbeitende verstehen, wie sie diese Technologien sinnvoll, sicher und verantwortungsvoll einsetzen können. 

Genau deshalb wird Digital Upskilling zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Unternehmen müssen nicht nur in Technologie investieren, sondern auch in die Fähigkeiten, das Vertrauen und die Anwendungskompetenz ihrer Workforce. 

Technologie allein verändert noch keine Arbeitsweise

Viele Digitalisierungsinitiativen beginnen mit einer technischen Frage: Welche Lösung brauchen wir? Welches Tool ist das richtige? Welche KI-Anwendung kann unseren Prozess effizienter machen? 

Diese Fragen sind wichtig, sie reichen aber nicht aus.Eine neue Technologie verändert den Arbeitsalltag nicht automatisch. Sie muss verstanden, akzeptiert und in bestehende Prozesse integriert werden. 

Auch Studien zeigen, dass der Erfolg von KI nicht nur von der Technologie selbst abhängt, sondern stark davon, ob Unternehmen die notwendigen Fähigkeiten und Rahmenbedingungen schaffen. KI bietet zwar erhebliches Produktivitätspotenzial, dieses wird aber vor allem dort realisiert, wo Unternehmen Arbeit, Skills und Technologie gemeinsam weiterentwickeln [1]. 

Typische Herausforderungen entstehen zum Beispiel, wenn: 

• Mitarbeitende nicht wissen, wofür sie ein neues Tool konkret verwenden können 

• Unsicherheit besteht, welche Daten eingegeben werden dürfen 

• KI-Ergebnisse ungeprüft übernommen oder grundsätzlich abgelehnt werden 

• neue Anwendungen parallel zu alten Arbeitsweisen existieren 

• nur einzelne „Power User“ profitieren, während andere zurückbleiben 

• Führungskräfte keine klare Orientierung zur Nutzung geben 

Das Ergebnis: Die Technologie ist vorhanden, aber ihr Potenzial bleibt ungenutzt. 

Warum Digital Upskilling jetzt besonders relevant ist 

Die Anforderungen an Mitarbeitende verändern sich durch KI und Automatisierung deutlich. Technologische Entwicklungen gelten als zentrale Treiber für veränderte Kompetenzanforderungen am Arbeitsmarkt. Besonders gefragt sind demnach unter anderem analytisches Denken, technologische Kompetenzen, Anpassungsfähigkeit und lebenslanges Lernen [2]. Digitale Expertise und kontinuierliches Weiterbilden sind entscheidend, damit Beschäftigte mit technologischen Veränderungen Schritt halten und Unternehmen neue Technologien produktiv einsetzen können [3]. 

Für Unternehmen bedeutet das: Wer KI erfolgreich nutzen will, muss seine Mitarbeitenden nicht nur mit neuen Tools ausstatten, sondern sie aktiv befähigen, diese Tools im Arbeitsalltag wertschöpfend einzusetzen. 

Digital Upskilling wird damit zu mehr als einer Trainingsmaßnahme. Es wird zu einem strategischen Bestandteil erfolgreicher Transformation. 

Vom Tool-Fokus zum Kompetenz-Fokus 

Viele Unternehmen investieren viel Zeit in die Auswahl und Implementierung neuer Technologien. Weniger Aufmerksamkeit enthalten oft die Fragen: 

• Welche Kompetenzen brauchen unsere Mitarbeitenden, um mit diesen Tools zu arbeiten? 

• Welche Rollen verändern sich dadurch? 

• Welche Prozesse müssen angepasst werden? 

• Welche Regeln braucht es für einen sicheren und verantwortungsvollen Einsatz? 

• Wie schaffen wir Vertrauen und Akzeptanz? 

Genau hier liegt der Unterschied zwischen einer reinen Tool-Einführung und echter Transformation. 
Eine KI-Anwendung kann beispielsweise helfen, Informationen schneller zusammenzufassen, Dokumente vorzubereiten oder Daten zu analysieren. Ob daraus aber tatsächlich ein Produktivitätsgewinn entsteht, hängt davon ab, ob Mitarbeitende wissen, wann der Einsatz sinnvoll ist, wie sie gute Eingaben formulieren, wie sie Ergebnisse kritisch prüfen, welche Daten sie verwenden dürfen, wann menschliche Kontrolle erforderlich ist und wie das Tool in den bestehenden Arbeitsprozess passt. 

Obwohl KI immer ausgeprägter im Arbeitsalltag ankommt, stehen viele Organisationen noch vor der Herausforderung, klare Nutzungsregeln, passende Kompetenzen und Akzeptanz aufzubauen [4]. Genau diese Lücke zwischen technischer Verfügbarkeit und praktischer Anwendung schließt Digital Upskilling. 

Welche Kompetenzen Unternehmen aufbauen sollten 

Digital Upskilling bedeutet nicht, dass alle Mitarbeitenden zu Technologieexpert:innen werden müssen. Vielmehr geht es darum, ein gemeinsames Grundverständnis und die richtigen Anwendungskompetenzen aufzubauen. 

1. Grundkenntnisse für KI und digitale Tools 

Mitarbeitende sollten verstehen, was KI-Anwendungen leisten können und wo ihre Grenzen liegen. Gerade bei generativer KI ist es wichtig zu wissen, dass Ergebnisse plausibel wirken, aber dennoch falsch, unvollständig oder verzerrt sein können. 

Das ist auch aus Governance-Sicht relevant: Der EU AI Act verankert das Konzept der sogenannten AI-Literacy. Anbieter und Betreiber von KI-Systemen sollen sicherstellen, dass Personen, die mit KI-Systemen arbeiten, über ein angemessenes Maß an KI-Kompetenz verfügen [5]. Damit wird deutlich: KI-Kompetenz ist nicht nur ein Produktivitätsthema, sondern auch ein Thema von Verantwortung, Risikomanagement und Compliance. 

2. Anwendungskompetenz im eigenen Arbeitsbereich 

Der größte Nutzen entsteht, wenn Mitarbeitende konkrete Anwendungsfälle in ihrem Alltag erkennen. Ein Finance-Team nutzt KI anders als HR, Legal, Sales oder Operations. Upskilling sollte daher nicht abstrakt bleiben, sondern an echten Aufgaben ansetzen.  Unternehmen setzen digitale Transformation dann erfolgreicher um, wenn sie technologische Veränderung mit neuen Arbeitsweisen und gezieltem Kompetenzaufbau verbinden [1], [6]. 

3. Daten- und Sicherheitsbewusstsein 

Ein besonders wichtiger Aspekt ist der verantwortungsvolle Umgang mit Daten. Mitarbeitende müssen wissen, welche Informationen in ein Tool eingegeben werden dürfen und welche nicht. Das betrifft insbesondere vertrauliche Unternehmensdaten, personenbezogene Daten und kundenspezifische Informationen. 

Gerade in Europa und Österreich ist dieser Punkt besonders relevant, weil Datenschutz, Informationssicherheit und regulatorische Anforderungen eine zentrale Rolle spielen. Neben der DSGVO gewinnt auch der EU AI Act an Bedeutung, da er Unternehmen stärker in die Verantwortung nimmt, KI-Systeme sicher und nachvollziehbar einzusetzen [5]. 

4. Kritisches Denken und Qualitätskontrolle 

KI kann unterstützen, aber sie ersetzt nicht fachliche Verantwortung. Mitarbeitende müssen in der Lage sein, Ergebnisse zu prüfen, einzuordnen und bei Bedarf zu korrigieren. 

Analytisches Denken und kritische Reflexionsfähigkeit sind zentrale Zukunftskompetenzen [2]. Gerade im Umgang mit KI ist das entscheidend: Mitarbeitende müssen nicht nur wissen, wie sie ein Tool bedienen, sondern auch, wann sie einem Ergebnis vertrauen können und wann nicht. 

5. Veränderungskompetenz 

Neue digitale Tools verändern Arbeitsweisen. Deshalb braucht es auch die Fähigkeit, sich auf neue Prozesse, Rollen und Formen der Zusammenarbeit einzulassen. Upskilling ist damit nicht nur technisches Training, sondern auch Change Management. Lebenslanges Lernen und Anpassungsfähigkeit sind zentrale Voraussetzungen, damit Beschäftigte und Organisationen technologische Veränderungen erfolgreich bewältigen können [3]. 

Warum Führungskräfte eine zentrale Rolle spielen 

Digital Upskilling kann nicht allein an HR oder IT delegiert werden. Führungskräfte spielen eine entscheidende Rolle dabei, ob neue Technologien tatsächlich im Arbeitsalltag ankommen. 

Sie müssen nicht jedes Tool im Detail beherrschen. Aber sie sollten Orientierung geben, wofür KI genutzt werden soll, klare Erwartungen und Leitlinien kommunizieren, neue Arbeitsweisen vorleben und den verantwortungsvollen Umgang mit KI fördern.  

Auch Leadership ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor für Digital Upskilling. Führungskräfte sehen zwar großes Potenzial in KI, stehen aber häufig vor der Herausforderung, Mitarbeitende gezielt auf neue Arbeitsweisen vorzubereiten [4]. Wenn Führungskräfte digitale Tools selbst kaum nutzen oder keine klare Haltung dazu haben, bleibt die Einführung oft oberflächlich. Wenn sie hingegen aktiv zeigen, wie Technologie sinnvoll eingesetzt werden kann, steigt die Akzeptanz im Team. 

Regulatorische Anforderungen machen Upskilling noch wichtiger 

Digital Upskilling ist nicht nur aus Produktivitätsgründen relevant. Es gewinnt auch aus regulatorischer Sicht an Bedeutung. 

Mit dem EU AI Act wird das Thema AI-Literacy ausdrücklich adressiert. Artikel 4 des EU AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, Maßnahmen zu ergreifen, damit Personen, die mit KI-Systemen umgehen, über ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz verfügen [5]. Das bedeutet: Mitarbeitende müssen nicht nur wissen, wie sie ein Tool bedienen, sondern auch, welche Chancen, Grenzen und Risiken damit verbunden sind. 

Unternehmen brauchen klare Regeln und geschulte Mitarbeitende, um KI verantwortungsvoll einzusetzen. 

Wie Unternehmen Digital Upskilling wirksam gestalten können 

Damit Upskilling nicht bei einmaligen Trainings stehen bleibt, sollten Unternehmen strukturiert vorgehen. 

1. Kompetenzen und Bedarf analysieren 

Am Anfang steht die Frage: Wo stehen unsere Mitarbeitenden heute? Welche digitalen Fähigkeiten sind bereits vorhanden? Wo gibt es Unsicherheit oder Wissenslücken? 
Diese Analyse sollte nicht nur technische Fähigkeiten betrachten, sondern auch Datenverständnis, Risikobewusstsein, Prozesswissen und Veränderungsbereitschaft. 

2. Upskilling mit Geschäftszielen verbinden 

Trainings sollten nicht isoliert stattfinden. Sie sollten klar mit den Zielen des Unternehmens verknüpft sein: effizientere Prozesse, bessere Kundenbetreuung, höhere Qualität, schnellere Entscheidungsfindung oder Entlastung von repetitiven Aufgaben. [1].  

3. Zielgruppenspezifische Lernangebote schaffen 

Nicht alle Mitarbeitenden benötigen dieselben Inhalte. Während manche Teams vor allem Grundlagen brauchen, benötigen andere vertiefte Anwendungstrainings für bestimmte Prozesse oder Funktionen. Ein wirksames Upskilling-Programm unterscheidet daher nach Rollen, Fachbereichen und Erfahrungslevel. 

4. Lernen an konkreten Use Cases ermöglichen 

Am effektivsten lernen Mitarbeitende, wenn sie den direkten Bezug zu ihrer Arbeit sehen. Statt nur allgemein über KI zu sprechen, sollten Trainings konkrete Beispiele behandeln: 

• Wie kann ich ein Meeting effizient vorbereiten? 

• Wie kann ich lange Dokumente zusammenfassen? 

• Wie kann ich erste Entwürfe erstellen? 

• Wie kann ich Datenanalysen unterstützen? 

• Wie kann ich repetitive Aufgaben reduzieren? 

So wird der Nutzen greifbar. 

5. Klare Leitlinien für den Einsatz schaffen 

Mitarbeitende brauchen Sicherheit. Unternehmen sollten daher klare Regeln definieren: 

• Welche Tools dürfen genutzt werden? 

• Welche Daten dürfen eingegeben werden? 

• Welche Ergebnisse müssen überprüft werden? 

• Wo ist menschliche Freigabe erforderlich? 

• Wer trägt Verantwortung für finale Entscheidungen? 

Solche Leitlinien reduzieren Risiken und stärken das Vertrauen in die Nutzung. Sie unterstützen außerdem die Anforderungen an einen verantwortungsvollen KI-Einsatz, wie sie im EU AI Act angelegt sind [5]. 

6. Kontinuierliches Lernen etablieren 

Digitale Technologien entwickeln sich laufend weiter. Upskilling darf daher kein einmaliges Projekt sein. Unternehmen sollten Lernangebote regelmäßig aktualisieren, Austauschformate schaffen und Best Practices aus der Organisation sichtbar machen.[2] 

Der eigentliche Wettbewerbsvorteil liegt in der Kombination aus Mensch und Technologie 

KI-Anwendungen und digitale Tools können Unternehmen produktiver, schneller und innovativer machen. Doch dieser Effekt entsteht nicht automatisch durch den Kauf einer Software oder den Aufbau einer eigenen Anwendung. Der entscheidende Unterschied liegt darin, ob Unternehmen ihre Mitarbeitenden befähigen, neue Technologien sinnvoll einzusetzen. Dort, wo digitale Kompetenzen breit aufgebaut werden, können Teams neue Möglichkeiten schneller erkennen, Risiken besser steuern und Veränderungen aktiver mitgestalten. 

Digital Upskilling ist damit kein Zusatz zur Technologieinvestition. Es ist eine Voraussetzung dafür, dass sich diese Investition überhaupt auszahlt. 

Fazit 

Unternehmen stehen heute nicht mehr vor der Frage, ob digitale Tools und KI ihren Arbeitsalltag verändern werden. Die entscheidende Frage lautet: Wie gut bereiten sie ihre Mitarbeitenden darauf vor? 

Wer lediglich KI-Anwendungen kauft oder baut, aber die Workforce nicht mitnimmt, riskiert geringe Nutzung, Unsicherheit und verpasste Produktivitätspotenziale. Wer hingegen gezielt in Digital Upskilling investiert, schafft die Grundlage für nachhaltige Transformation. 

Denn erfolgreiche Digitalisierung entsteht nicht durch Technologie allein. Sie entsteht dort, wo Menschen befähigt werden, Technologie verantwortungsvoll, sicher und wertschöpfend zu nutzen. 

Wir unterstützen Sie gerne! 

Gemeinsam schaffen wir die Grundlage dafür, dass Ihre Mitarbeitenden digitale Tools, KI-Anwendungen und Automatisierungslösungen sicher, produktiv und verantwortungsvoll nutzen können.  
Für ein Erstgespräch melden Sie sich gerne jederzeit bei uns!  

Quellen 

[1] PwC Global – AI Jobs Barometer 
Quelle: PwC, AI Jobs Barometer, aktuelle Ausgaben 2024/2025. 
https://www.pwc.de/de/workforce-transformation/ai-jobs-barometer.html.  

[2] World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025 
Quelle: World Economic Forum, The Future of Jobs Report 2025. 
https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/.  

[3] OECD – Digital Skills, AI and the Future of Work 
Quelle: OECD, Publikationen zu Skills for the Digital Transition, AI and the Labour Market und OECD Employment Outlook. 
https://www.oecd.org/en/publications/skills-for-the-digital-transition_38c36777-en.html.  

[4] Microsoft – Work Trend Index 
Quelle: Microsoft, Work Trend Index, aktuelle Ausgaben 2024/2025. 
https://news.microsoft.com/de-de/work-trend-index-2025-das-geburtsjahr-der-pionier-unternehmen/.  

[5] Europäische Union – EU Artificial Intelligence Act 
Quelle: Regulation (EU) 2024/1689, Artificial Intelligence Act, insbesondere Artikel 4. 
https://artificialintelligenceact.eu/de/article/4/.  

[6] PwC Global – Workforce Transformation / Global Workforce Hopes and Fears Survey 
Quelle: PwC Deutschland, „Global Workforce Hopes and Fears Survey“, Bereich Workforce Transformation. https://www.pwc.de/de/workforce-transformation/global-hopes-and-fears-survey.html.  
 

Autor:innen

Nadine Vosta
Innovation & AI
PwC Österreich

Pauline Prinz 
Innovation & AI
PwC Österreich