Wie Sie KI-MultiplikatorInnen in Ihrer Organisation aufbauen

KI-Projekte scheitern selten an der Technologie. Sie scheitern daran, dass das Wissen bei wenigen Personen hängen bleibt, dass Use Cases nicht in den Arbeitsalltag übersetzt werden oder dass nach dem Pilotprojekt niemand mehr für die Weiterentwicklung zuständig ist. Ein bewährter Ansatz, um KI-Kompetenz nachhaltig in einer Organisation zu verankern, ist der Aufbau interner KI-MultiplikatorInnen: Mitarbeitende, die nicht nur selbst mit KI arbeiten, sondern ihr Wissen aktiv in Teams, Abteilungen oder Standorte weitertragen.

Das Grundprinzip: Befähigung statt Wissensvermittlung

Der zentrale Gedanke hinter jedem MultiplikatorInnen-Konzept ist das Befähigungsprinzip. Der Fokus liegt nicht darauf, Teilnehmenden möglichst viel KI-Wissen zu vermitteln, sondern sie in die Lage zu versetzen, dieses Wissen selbstständig weiterzuverarbeiten und -zugeben. Die MultiplikatorInnen sollen als Coaches in ihrer Organisation auftreten und im Idealfall langfristig eine selbsttragende Community für das Thema KI aufbauen.

Das bedeutet konkret: Eigenverantwortung und Selbstorganisation der Gruppe nehmen im Laufe der KI-MultiplikatorInnen-Qualifizierung kontinuierlich zu.

Ein tragfähiges Konzept adressiert dabei drei zentrale KI-Kompetenzdimensionen, die künftige MultiplikatorInnen benötigen:

• Fachlich – ein solides KI-Verständnis mit einer guten Orientierung im Markt der Anbieter und Lösungen.
• Methodisch – die Fähigkeit, Use Cases zu identifizieren, zu bewerten und unter Berücksichtigung von Governance-Anforderungen in die eigene Organisation zu übertragen.
• Didaktisch – die Kompetenz, Wissen weiterzugeben, andere zu coachen und eine Community aufzubauen und zu moderieren.

Diese drei Dimensionen bauen idealerweise systematisch aufeinander auf – von der Wissensvermittlung über die praktische Anwendung bis hin zur eigenständigen Weitergabe.

Wichtig ist außerdem, dass die Qualifizierung konsequent an der Praxis der jeweiligen Organisation ausgerichtet ist. Typische Rahmenbedingungen wie hohe Datenschutzsensibilität, Legitimations- und Akzeptanzfragen gegenüber Leitung oder Betriebs- bzw. Personalrat, der Umgang mit ungesteuerter "Schatten-KI" sowie knappe Ressourcen sollten sich in allen zur Qualifizierung eingesetzten Beispielen, Fallstudien und Übungen widerspiegeln. Abstrakte Theorie hilft an dieser Stelle wenig – gefragt sind reproduzierbare, niedrigschwellige Instrumente, die sich direkt im Arbeitsalltag einsetzen lassen.

Didaktischer Ansatz: Aktivierung statt Frontalvortrag

Wissen, das nur gehört wurde, wird selten weitergegeben. Deshalb setzt ein wirksames Qualifizierungskonzept auf einen Methodenmix aus kompakten Impulsvorträgen, kuratierten Quellen zur eigenständigen Weiterbildung, Übungsaufgaben und geleiteten Diskussionen anhand praxisnaher Fallbeispiele.

Im Mittelpunkt steht die durchgängige Aktivierung der Teilnehmenden des Qualifizierungsprogramms. Statt passiv zuzuhören, arbeiten sie fortlaufend an eigenen Fällen aus ihrem Arbeitsumfeld und erarbeiten Ergebnisse, die sie direkt in ihrem Team oder ihrer Abteilung einsetzen können.

Bewährte Methoden dafür sind zum Beispiel:

• Fallkarten-Arbeit – Analyse praxisnaher KI-Szenarien aus dem eigenen Organisationskontext anhand strukturierter Diskussionsfragen.
• Peer-Feedback-Runden – Teilnehmende des Qualifizierungsprogramms stellen eigene Use Cases vor und erhalten direktes Feedback aus der Gruppe.
• Teach-back-Sequenzen – Teilnehmende erklären der Gruppe frisch erlernte Inhalte in eigenen Worten – eine der wirksamsten Methoden, um Wissen wirklich zu verankern.

Für die asynchrone Zusammenarbeit empfiehlt sich eine zentrale, kollaborative Plattform, auf der Aufgaben, Ergebnisse und Materialien gebündelt werden. Diese Inhalte können dann auch als individuelle Wissensdatenbank nach der Qualifizierung dienen.

Aufbau der Qualifizierungsphase

Qualifizierungsphase 1: Basisverständnis schaffen

Der Auftakt der Qualifizierung soll ein gemeinsames Basisverständnis schaffen, die Gruppe vernetzen und die Rolle der künftigen KI-MultiplikatorInnen verorten.

Eine typische Agenda umfasst:

• Ankommen & Community-Building: Vorstellungsrunde, Erhebung der Vorerfahrungen und Sammeln offener Fragen als Grundlage für bedarfsorientierte Schwerpunkte und erstes Networking.
• Impulsvorträge: Begriffsklärungen, Rolle und Verantwortung der MultiplikatorInnen, relevante Governance-Anforderungen (z. B. EU AI Act, DSGVO), zentrale Informationsquellen und passende KI-Anwendungen im jeweiligen Organisationskontext.
• Praxisarbeit: Beschreibung von KI-Anwendungsfällen anhand konkreter Beispiele sowie Fallkarten mit Diskussionsfragen zur richtigen Konzeption.
• Abschluss & Ausblick: gemeinsame Erwartungsklärung, Vorschau auf die Blended-Learning-Phase und Einführung in die gewählte Kollaborationsplattform.

Qualifizierungsphase 2: Best Practices und Werkzeuge für das Daily Business

In der zweiten Phase sollte der Fokus darauf liegen, Best Practices zu vermitteln und sofort einsetzbare „Hilfsmittel“, wie Canvas, Checklisten und Entscheidungsframeworks, den Teilnehmenden an die Hand zu geben. Also Werkzeuge, die die MultiplikatorInnen direkt in ihrer Organisation nutzen können.

Inhaltlich könnten in dieser Phase zum Beispiel folgende Themen behandelt werden:

1. Use Cases identifizieren, beschreiben und priorisieren (z. B. mit einem Use-Case-Canvas)
2. Lösungen bewerten (Entscheidungsframework für Anbieter- und Produktauswahl)
3. KI-Umsetzung sicher gestalten: Datenschutz, Risikoerkennung und Mitigationsstrategien
4. Change-Management: Umgang mit Widerständen, interne Kommunikation, geeignete Schulungsformate

Qualifizierungsphase 3: Von der Wissensaneignung zur Wissensvermittlung

Der Abschluss der Qualifizierungsphase befähigt die Teilnehmenden, Inhalte eigenständig weiterzugeben. Dazu gehören die Vermittlung fachlicher Informationen und didaktischen Vorgehens, die Definition benötigter Kompetenzen, die Vorstellung unterschiedlicher Schulungsformate mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen, der Umgang mit Widerständen sowie Präsentationsübungen. Ergänzend helfen Elemente zur persönlichen Weiterentwicklung: Quellen, um auf dem aktuellen Stand der Technik zu bleiben, und Unterstützung bei der Festlegung persönlicher Zielsetzungen. Auch hier empfehlen sich durchgängig aktivierende, interaktive Methoden mit konsequentem Bezug zu den eigenen Anwendungsfällen sichern Praxistransfer und Nachhaltigkeit.

Die Transferphase: Von der Schulung zur selbsttragenden Community

Die eigentliche Herausforderung beginnt nach der Qualifizierungsphase – wenn das Gelernte im Arbeitsalltag Bestand haben soll. Deshalb lohnt sich eine mehrmonatige Transferphase, in der die KI-MultiplikatorInnen begleitet werden.

Typische Inhalte dieser Phase sind:

• Erfahrungsaustausch anhand von Reflexionsfragen – strukturierte Reflexion darüber, was in der eigenen Organisation angewendet wurde und welche Wirkung es hatte.
• Retrospektiven – regelmäßiger Blick auf Fortschritte, Hindernisse und notwendige Anpassungen.
• Kollegiales Coaching – die Gruppe unterstützt sich gegenseitig bei der Lösung eigener Fälle, begleitet durch Moderation und gezielte Impulse.
• Gemeinsame Zielsetzung – die Community entwickelt eine eigene Agenda und definiert gemeinsame Ziele.

Wiederkehrende Formate wie ein monatlicher KI-Stammtisch oder regelmäßige Peer-Coaching-Runden sowie eine gemeinsam gepflegte Wissensbasis helfen, das Momentum zu halten. Wo möglich, lohnt sich zudem die Anbindung an eine übergreifende KI-Community – etwa auf Branchen- oder Verbandsebene –, damit der Austausch nicht an den eigenen Organisationsgrenzen endet.

Fazit

Ein MultiplikatorInnen-Konzept ist mehr als eine Schulungsreihe. Es ist ein didaktisch durchdachter Prozess, der Wissen, Methodik und Coaching-Kompetenz systematisch aufbaut und Verantwortung schrittweise in die Organisation zurückgibt. Wer KI nachhaltig in Unternehmen oder Behörden verankern will, kommt an genau diesem Perspektivwechsel nicht vorbei: Weg von der einmaligen Schulung, hin zu einer selbsttragenden Community, die auch nach Ende der offiziellen Qualifizierung eigenständig weiterlernt und weiterträgt.

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