Zum Hauptinhalt
Porträt von Mathias Ellmann

KI-Kompetenz · typische Beratungsfälle

AI Literacy: typische Use Cases

AI Literacy wird besonders dann relevant, wenn Mitarbeitende, Führungskräfte und technische Rollen Künstliche Intelligenz bereits nutzen oder künftig verantwortungsvoll einsetzen sollen. Entscheidend ist nicht möglichst viel allgemeines KI-Wissen, sondern die Frage, welche Kompetenz für welche Rolle und welche Entscheidung tatsächlich benötigt wird.

Zur Beratungsleistung Use Cases ansehen Alle Use Cases

Beratungs- und Problemlösungszyklus

Die Use Cases werden nicht als starre lineare Projekte verstanden. Neue Informationen können frühere Annahmen verändern. Diagnose, Zielformulierung, Analyse und Entscheidungsfindung werden deshalb bei Bedarf mehrfach durchlaufen. Die anschließende Umsetzungsplanung übersetzt die Entscheidung in konkrete nächste Schritte.

1

Diagnose

Problem und Situation präzisieren. Beobachtungen, Symptome, Grenzen, Beteiligte, Informationslücken und Annahmen werden getrennt betrachtet.

2

Zielformulierung

Den gewünschten Zustand und überprüfbare Erfolgskriterien bestimmen. Dabei wird geklärt, was erreicht, erhalten, vermieden oder beendet werden soll.

3

Analyse

Mehrere Erklärungen und Handlungsoptionen entwickeln. Alternativen, Abhängigkeiten, Risiken, Nebenwirkungen und verfügbare Mittel werden untersucht.

4

Entscheidungsfindung

Bewertungskriterien festlegen, Optionen vergleichen, Zielkonflikte sichtbar machen und eine begründete Priorisierung beziehungsweise Entscheidung treffen.

5

Umsetzungsplan

Die gewählte Lösung in Verantwortlichkeiten, Meilensteine, Nachweise, Kontrollen und erneute Entscheidungspunkte übersetzen.

Methodische Grundlage: Die Struktur ist eine eigenständige, auf die hier angebotenen Beratungsleistungen übertragene Anwendung eines iterativen Problemlösungsansatzes in Anlehnung an Nicolai Andler, Tools für Projektmanagement, Workshops und Consulting – Kompendium der wichtigsten Techniken und Methoden, Band 6, Publicis, Erlangen, 2015. Die hier beschriebenen Use Cases, Fragestellungen und Beratungsinhalte sind auf die jeweiligen Leistungsfelder von Mathias Ellmann zugeschnitten.

Typische Ausgangssituationen

Geeignet für

  • Unternehmen vor oder während eines breiteren KI-Rollouts
  • Führungskräfte mit Verantwortung für KI-gestützte Entscheidungen
  • Fachbereiche, die generative KI oder andere KI-Werkzeuge einsetzen
  • Technische Teams, die Ergebnisse und Grenzen von KI verständlich vermitteln müssen

Typische Ergebnisse

  • Rollenbezogenes Kompetenzprofil
  • Priorisierte Lernziele
  • Abgrenzung zwischen notwendigem Grundlagenwissen und Spezialwissen
  • Trainings- oder Workshopkonzept
  • Transfer- und Überprüfungskriterien für die Anwendung im Arbeitsalltag

Typische Use Cases

Die folgenden Beispiele zeigen typische Entscheidungssituationen. Ein konkretes Beratungsprojekt wird nicht automatisch nach diesem Muster durchgeführt, sondern an Problem, Ziel, verfügbare Informationen und organisatorische Rahmenbedingungen angepasst.

Use Case 1

Rollenbezogene Kompetenzlücken vor einem KI-Rollout

Ausgangslage: Eine Organisation möchte KI-Werkzeuge breiter einsetzen. Es ist jedoch unklar, welche Kompetenzen Mitarbeitende, Führungskräfte und technische Rollen tatsächlich benötigen.

1. Diagnose

Erheben, welche Rollen KI nutzen, bewerten, freigeben oder technisch betreiben und wo konkrete Wissens- oder Entscheidungsdefizite bestehen.

2. Zielformulierung

Für jede relevante Rolle einen realistischen Soll-Zustand definieren: Was muss verstanden, beurteilt und praktisch beherrscht werden?

3. Analyse

Kompetenzfelder, typische Arbeitssituationen, Risiken, vorhandenes Wissen und notwendige Lerntiefe vergleichen und daraus Lernpfade entwickeln.

4. Entscheidungsfindung

Lerninhalte nach Relevanz, Risiko, Rolle und Anwendungsnähe priorisieren und geeignete Trainingsformate auswählen.

Umsetzungsplan

Trainingsstaffel, Praxistransfer, interne Ansprechpartner und Kriterien für die spätere Überprüfung des Kompetenzaufbaus festlegen.

Use Case 2

Generative KI in einem Fachbereich verantwortungsvoll einführen

Ausgangslage: Ein Fachbereich nutzt bereits generative KI, aber Regeln, Qualitätsmaßstäbe und Verständnis für Grenzen unterscheiden sich stark.

1. Diagnose

Konkrete Nutzungssituationen, Fehlannahmen, sensible Daten, typische Qualitätsprobleme und bestehende Kontrollmechanismen erfassen.

2. Zielformulierung

Ein gemeinsames Mindestverständnis darüber schaffen, wann KI hilfreich ist, wann Ergebnisse überprüft werden müssen und welche Nutzung vermieden werden soll.

3. Analyse

Anwendungsfälle nach Nutzen, Fehlerfolgen, Vertraulichkeit, notwendiger Fachprüfung und menschlicher Verantwortung unterscheiden.

4. Entscheidungsfindung

Verbindliche Kompetenzschwerpunkte und Nutzungsszenarien für Training und praktische Übungen auswählen.

Umsetzungsplan

Rollenspezifische Workshops, Fallbeispiele, Checklisten und Wiederholungsformate in den Arbeitsalltag integrieren.

Use Case 3

Führungskräfte auf KI-gestützte Entscheidungen vorbereiten

Ausgangslage: Führungskräfte erhalten Modellmetriken, Scores oder KI-Empfehlungen, können deren Aussagekraft und Grenzen jedoch nur schwer einschätzen.

1. Diagnose

Ermitteln, welche Entscheidungen tatsächlich durch KI beeinflusst werden und welche Informationen Führungskräften für eine verantwortbare Bewertung fehlen.

2. Zielformulierung

Führungskräfte sollen Wahrscheinlichkeiten, Unsicherheit, Datenqualität, Zielgrößen und Modellgrenzen ausreichend verstehen, um Entscheidungen begründet hinterfragen zu können.

3. Analyse

Typische Entscheidungsfehler, Kennzahlen, Eskalationssituationen und notwendige Rückfragen anhand konkreter Unternehmensfälle untersuchen.

4. Entscheidungsfindung

Diejenigen Kompetenzen priorisieren, die für reale Freigaben, Kontrollen und Managemententscheidungen benötigt werden.

Umsetzungsplan

Management-Workshops mit Entscheidungsfällen, Leitfragen und einem wiederverwendbaren Bewertungsrahmen etablieren.

Vertiefende Bücher und fachliche Grundlagen

Mehrere der in der Beratung verwendeten Denkweisen werden in den folgenden Büchern ausführlicher behandelt. Die Buchseiten enthalten zusätzliche Informationen zu Inhalt, Zielgruppe und thematischen Schwerpunkten.

Buchcover Kritisches Denken in Data Science mit Python

Kritisches Denken in Data Science mit Python

Fragestellungen, Annahmen, Unsicherheit, Fairness und verantwortbare Entscheidungen.

Buchseite ansehen
Buchcover Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python

Von Daten zu Lösungen in Data Science mit Python

Vom Problem über Daten und Analyse bis zur Entscheidung und umsetzbaren Lösung.

Buchseite ansehen
Buchcover Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python

Von Modellen zu Entscheidungen in Machine Learning mit Python

Modelle, Metriken, Risiken, Unsicherheit, Fairness und Entscheidungsunterstützung.

Buchseite ansehen

Einordnung der Beratung

Die Beratung unterstützt bei technischer, organisatorischer und wirtschaftlicher Analyse, Entscheidungsfindung und Umsetzungsplanung. Sie ersetzt keine individuelle Rechtsberatung, Steuerberatung, Anlageberatung oder psychotherapeutische Beratung. Bei Fragestellungen zum EU AI Act werden technische, organisatorische und methodische Aspekte behandelt; rechtliche Bewertungen müssen gegebenenfalls durch entsprechend qualifizierte Rechtsberatung ergänzt werden.

Konkreten Beratungsfall besprechen

Wenn Ihre Situation einem der beschriebenen Use Cases ähnelt, kann zunächst die konkrete Entscheidungs- oder Problemstellung abgegrenzt werden. Daraus lässt sich bestimmen, welche Form der Beratung sinnvoll ist.

Telefon

+49 157 84776747

E-Mail

mail@mathiasellmann.de

Bitte übermitteln Sie sensible oder vertrauliche Unterlagen erst über einen zuvor abgestimmten sicheren Übermittlungsweg. Zeitkritische Fristen gelten erst dann als übernommen, wenn dies ausdrücklich bestätigt wurde.