26. November 2025

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Was Sie 2026 mit der KI können müssen

KI Kompetenzprofile, KI Workshop und vieles mehr. Das sollten Sie sich für 2026 vornehmen.

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Was Sie 2026 mit der KI können müssen - Get the Point

Was ist ein KI-Kompetenzprofil und warum reicht eine Stellenbeschreibung nicht mehr?

Ein KI-Kompetenzprofil beschreibt, welche Fähigkeiten, Kenntnisse und Einstellungen eine bestimmte Rolle im Unternehmen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz wirklich braucht. Es geht dabei nicht um allgemeine Aufgaben oder Wunschlisten, sondern um konkrete Skills, die für die Nutzung, Einführung oder Steuerung von KI-Systemen erforderlich sind.

Der Unterschied zur klassischen Stellenbeschreibung:
Stellenbeschreibungen listen meist Aufgaben und Verantwortlichkeiten auf. Kompetenzprofile fokussieren auf das „Wie“: Welche Fähigkeiten sind nötig, um KI sinnvoll und sicher einzusetzen? Was muss jemand wissen, können und wie muss er oder sie eingestellt sein, um KI nicht nur zu bedienen, sondern auch zu hinterfragen und weiterzuentwickeln?

Beispiel:
Ein Data Analyst braucht 2026 nicht nur technisches Know-how, sondern auch die Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch zu bewerten und ethische Risiken zu erkennen. Ein Teamlead muss nicht programmieren können, aber verstehen, wie KI-Prozesse das Team und die Wertschöpfungskette verändern.

Diese Rollen und Kompetenzen sind 2026 entscheidend

Unternehmen, die 2026 erfolgreich mit KI arbeiten wollen, setzen auf differenzierte Kompetenzprofile für verschiedene Rollen. Die wichtigsten:

Anwender:innen
Nutzen KI-Tools im Alltag, automatisieren Routineaufgaben, prüfen Ergebnisse und geben Feedback. Sie müssen wissen, wie sie KI-Ergebnisse einschätzen, wo Fehler lauern und wann sie besser auf das Bauchgefühl als auf den Algorithmus hören.

Führungskräfte
Entscheiden, wo KI sinnvoll eingesetzt wird, wie Teams mitgenommen werden und welche Risiken tragbar sind. Ihr Alltag: Zwischen Innovationsdruck, Datenschutz und der Aufgabe, Akzeptanz zu schaffen – ohne sich im Buzzword-Nebel zu verlieren.

IT-Verantwortliche
Sind die Brücke zwischen Technik, Business und Compliance. Sie müssen KI-Systeme verstehen, sicher und rechtskonform betreiben und erklären können, wie und warum ein System zu bestimmten Ergebnissen kommt.

Change- und Produktverantwortliche

Begleiten die Einführung von KI, moderieren Widerstände und sorgen dafür, dass neue Tools auch wirklich genutzt werden. Sie müssen zwischen Skepsis und Überforderung navigieren und echte Mehrwerte sichtbar machen.

Typische Kompetenzen, die 2026 zählen:

Technisches Verständnis von KI-Systemen
Datenkompetenz (Erhebung, Bewertung, Nutzung)
Kritisches Denken und Reflexion
Ethische und rechtliche Bewertung
Kommunikation und Vermittlung
Change-Management
Offenheit für Neues und Fehlerkultur

Für jede Rolle werden die acht wichtigsten Kompetenzen priorisiert – alles andere ist Kür.

3. So führen Sie Kompetenzprofile Schritt für Schritt in Ihrem Unternehmen ein

Schritt 1: Rollen identifizieren
Wer arbeitet wie und wo mit KI? Welche Rollen sind für die Wertschöpfung oder das Tagesgeschäft entscheidend?

Schritt 2: Personas entwickeln
Beschreiben Sie typische Aufgaben, Herausforderungen und Situationen für jede Rolle. Nutzen Sie echte Beispiele aus dem Unternehmensalltag.

Schritt 3: Kompetenzen auswählen
Wählen Sie aus einem Kompetenzraster (z.B. 21 Kompetenzen in sieben Feldern) die acht wichtigsten für jede Rolle aus. Weniger ist mehr – Fokus statt Überforderung.

Schritt 4: Praxisabgleich
Führen Sie Interviews oder Workshops mit Mitarbeitenden, um die Profile mit der Realität abzugleichen. Was funktioniert, wo gibt es Lücken?

Schritt 5: Schulungsbedarf ableiten
Leiten Sie aus den Profilen ab, welche Trainings, Coachings oder Lernformate wirklich gebraucht werden – und was Sie sich sparen können.

Schritt 6: Personalentwicklung anpassen
Nutzen Sie die Profile für Zielvereinbarungen, Feedbackgespräche und individuelle Entwicklungspläne.

Schritt 7: Regelmäßige Evaluation
Überprüfen Sie die Profile jährlich und passen Sie sie an neue Anforderungen, Technologien und Erfahrungen an.

Vergessen Sie ewige Schulungsrunden und Buzzword-Bingo – wir wollen Ihnen einen Überblick darüber geben, was Marketing- & Sales-Teams in der KI-Realität wirklich können müssen.

KI-Kompetenzprofile sind 2026 kein Nice-to-have mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Trotzdem herrscht in vielen Unternehmen Unsicherheit: Was genau ist ein Kompetenzprofil? Welche Rollen brauchen welche Skills? Und wie gelingt die Integration in den laufenden Betrieb, ohne dass alles im Aktionismus oder in endlosen Workshops versandet?

In diesem Beitrag erfahren Sie:

Was ein KI-Kompetenzprofil wirklich ist und warum es sich von klassischen Stellenbeschreibungen unterscheidet
Welche Rollen und Kompetenzen in modernen Unternehmen 2026 entscheidend sind
Wie Sie Kompetenzprofile Schritt für Schritt in Ihrem Unternehmen einführen
Welche Fehler Sie vermeiden sollten
Praktische Tipps, Checklisten und Antworten auf die häufigsten Fragen aus der Unternehmenspraxis

KI generiertes Bild von unserem Büro mit einem interface Hologramm. Für KI Schulungen für Marketing und Vertrieb

4. Typische Fehler und wie Sie sie vermeiden

Gießkannen-Schulungen:
Alle bekommen das gleiche Training – Ergebnis: Zeitverschwendung und Frust.
Besser: Schulungen und Entwicklung an den Kompetenzprofilen ausrichten.
Zu generische Profile:
Kompetenzprofile, die alles und nichts abdecken, helfen niemandem.
Besser: Für jede Rolle die acht wichtigsten Kompetenzen festlegen.
Keine Einbindung der Betroffenen:
Profile werden am Schreibtisch entwickelt und dann „ausgerollt“.
Besser: Mitarbeitende und Führungskräfte aktiv einbinden, Feedback ernst nehmen.
Keine regelmäßige Anpassung:
Profile werden einmal erstellt und dann vergessen.
Besser: Mindestens jährlich überprüfen und anpassen.

5. Praktische Tipps, Checklisten und Antworten auf die wichtigsten Fragen

Checkliste für die Einführung von KI-Kompetenzprofilen:

Rollen im Unternehmen klar definieren
Für jede Rolle Aufgaben und Herausforderungen beschreiben
Die acht wichtigsten Kompetenzen pro Rolle auswählen
Workshops oder Interviews mit Mitarbeitenden durchführen
Schulungsbedarf gezielt ableiten
Personalentwicklung und Feedback an den Profilen ausrichten
Profile jährlich überprüfen und aktualisieren

KI-Kompetenzprofile sind 2026 der entscheidende Hebel, um KI im Unternehmen nicht nur einzuführen, sondern auch sinnvoll und sicher zu nutzen. Wer auf differenzierte, praxisnahe Profile setzt, gewinnt Klarheit, spart Ressourcen und macht sein Unternehmen zukunftsfähig. Wer weiter auf Hype und Gießkanne setzt, bleibt auf der Strecke.

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Die 15-Minuten-KI-Methode ist ein kurzer Sprint, in dem ihr einen konkreten KI-Use-Case sofort testet, bewertet und verbessert. Ablauf: Ziel definieren, Prompt/Workflow bauen, Ergebnis messen, iterieren. So prüft ihr in einem Meeting Machbarkeit, Datenbedarf und ROI-Potenzial – ohne lange Vorarbeit. Ideal, um Hürden abzubauen und PoCs gezielt zu priorisieren. Tipp: Ergebnisse protokollieren und direkt in eine Use-Case-Pipeline überführen. Mehr dazu in unseren KI-Workshops.

KI-Technologien revolutionieren die Arbeitsweise von Kommunikationsteams durch intelligente Automatisierung. Moderne KI-Tools wie ChatGPT, Claude und Perplexity unterstützen bei der Content-Generierung, während Natural Language Processing (NLP) die Textanalyse und Content-Optimierung übernimmt.

In unseren KI-Workshops lernen Marketing-, Sales- und Brand-Teams, wie sie Kommunikationsautomatisierung gezielt einsetzen: Von der automatischen Texterkennung bis zur personalisierten Content-Erstellung. Besonders Marketing- und PR-Abteilungen profitieren von der Priorisierung wiederkehrender Aufgaben und können sich auf strategische Kommunikation konzentrieren.

Es gibt nicht die eine „beste KI“ – die richtige Wahl hängt strikt von eurem Use-Case ab (Text, Bild, Datenanalyse, Automatisierung) und von Qualitätsniveau, Geschwindigkeit, Compliance und Budget.

Sinnvoll ist ein strukturiertes Vorgehen: Anforderungen und No-Gos definieren, 2–3 Modelle shortlist, dann ein Proof of Concept mit klaren KPIs fahren (Output-Qualität, Zeitersparnis, Fehlerrate, Kosten pro Vorgang). Bewertet zusätzlich Hosting-Optionen (Cloud, EU-Region, On-Prem), Datenschutz/Governance, Integrationen (z. B. in CRM, CMS, BI), TCO (Lizenz, Betrieb, Monitoring) und Vendor-Lock-in.

Für den produktiven Betrieb zählen außerdem Eval-Frameworks, Guardrails, Observability und Rollback-Strategien.

Ergebnis: datenbasierte Entscheidung statt Hype – oft ist es ein Portfolio aus 1–2 Kernmodellen plus spezialisierten Tools. Wir begleiten Auswahl, KPI-Definition, PoC-Design und Integration.

KI lernt aus Daten, indem sie Muster erkennt – über überwachtes Lernen (Labels), unüberwachtes Lernen (Clustering/Muster) und bestärkendes Lernen (Ziel/Feedback). Im Unternehmen verbessert ihr Ergebnisse kontinuierlich durch Feintuning auf eigene Daten, Wissensintegration via RAG (Retrieval Augmented Generation) und systematische Feedback-Loops aus dem Tagesgeschäft.

Entscheidend sind saubere Datenpipelines, klare Zielmetriken (z. B. Genauigkeit, Konsistenz, Halluzinationsrate), Versionierung von Modellen/Prompts, sowie Monitoring und Human-in-the-Loop für kritische Fälle. Mit MLOps-Governance legt ihr Freigabeprozesse, Audit-Trails, Sicherheits- und Datenschutzregeln fest, damit Lernen nachvollziehbar und sicher bleibt.

So verbindet ihr Lernfähigkeit mit Stabilität und Compliance. Wir setzen Daten- und Qualitätsprozesse inkl. Evaluations-Setups auf.

Ganz ohne Basistraining nein; aber vortrainierte Foundation-Modelle können Aufgaben per Zero-/Few-Shot lösen, wenn sie gutes Prompting, Beispiele und Kontext erhalten.

Für unternehmensrelevante Qualität ist ein Stufenplan sinnvoll: Start mit Zero-/Few-Shot und strukturierten Prompts, dann Wissensintegration (RAG) für firmenspezifische Fakten, anschließend gezieltes Feintuning für wiederholbare, stabile Outputs.

Ergänzt das durch Evaluationssets, Guardrails (z. B. PII-Filter, Policy-Checks) und Monitoring, um Drift und Fehler früh zu erkennen. So kommt ihr schnell zu ersten Ergebnissen und erhöht schrittweise Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Compliance.

Wir designen Zero-/Few-Shot-Prompts, bauen Knowledge-Integrationen und planen das Feintuning mit euch.

Eine KI-Akademie vermittelt Prompt-Basics für den Kommunikationsalltag. Teilnehmer lernen in kurzen Sessions und bringen sich die für Sie relevanten Inhalte sukzessive selber bei.

Die Get the Point KI Workshops hingegen kombinieren theoretisches Wissen mit direkter Anwendung, damit Teams sofort produktiver arbeiten können. Die Inhalte sind abgestimmt auf den individuellen, tatsächlichen Nutzen der einzelnen Teilnehmer, Abteilungen und Unternehmen. In einer Vorabumfrage werden Pain-Points identifiziert und bereits erste spezifische Assistenten für die Teilnehmer vorbereitet. Im Workshop werden Teams angeleitet, sodass sie nach 6 Stunden eigene Arbeitsabläufe mit KI-Prozessen zu optimieren.

Wie erstelle ich effektive Prompts für Content-Generierung?
Wie automatisiere ich lästige Alltagsaufgaben mit KI-Assistenten?
Wie nutze ich Kommunikationsdaten für personalisierte Kampagnen?

Natural Language Processing (NLP) ermöglicht Kommunikationsabteilungen eine datenbasierte Content-Optimierung. Diese KI-Technologie analysiert Kommunikationsdaten, erkennt Muster in der Textanalyse und optimiert Inhalte automatisch für verschiedene Zielgruppen.

Kommunikationsteams nutzen NLP für Personalisierung im Marketing und zur Automatisierung wiederkehrender Aufgaben. In unseren KI-Schulungen lernen Teilnehmer aus Marketing-, Brand- und Sales-Abteilungen, wie sie Texterkennung und intelligente Algorithmen in ihren Kommunikationsalltag integrieren. Der KI-Einsatz wird dabei immer an den spezifischen Bedürfnissen der jeweiligen Kommunikationsprozesse ausgerichtet.

Corinna Mielke

Markenmanagerin

Markenmanagerin, Projektleiterin, Texterin. Master in digitaler Kommunikation, Medien- & Eventmanagerin. Hobby-Einrichterin, Tänzerin, Powerfrau. Interessiert, neugierig, abenteuerlustig.

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