AI Trainingsbedarfsanalyse Vorlage: Wie HR in DACH Skills, Rollen und Use Cases strukturiert erfasst

Diese ai training needs assessment Vorlage hilft dir, AI-Trainings nicht „auf Verdacht“ zu planen. Du sammelst klare Daten zu Rollen, Skills, Risiken und Use Cases und übersetzt sie in konkrete Maßnahmen. So führst du bessere Gespräche mit Fachbereichen, Betriebsrat und Management – und ersparst allen zufällige KI-Schulungen, die niemand nutzt.

Survey questions

Rolle & Arbeitskontext

Skala (falls nicht anders angegeben): 1 = Stimme überhaupt nicht zu, 5 = Stimme voll zu.

Ich arbeite in einem Bereich, in dem der Einsatz von KI-Tools für unsere täglichen Aufgaben relevant ist.
Meine Rolle enthält viele Routineaufgaben (z.B. Datenerfassung, Terminplanung, Reporting), die automatisierbar wirken.
Ich nutze in meiner Arbeit regelmäßig digitale Tools (z.B. Tabellenkalkulation, Textverarbeitung, E‑Mail, Datenbanken).
Ich kenne die wichtigsten Software-Tools und Apps, die mein Team täglich verwendet.
Der Umgang mit sensiblen Daten (Kundendaten, personenbezogene Daten) gehört zu meinem Job.
In meiner Arbeit gibt es standardisierte Prozesse oder Checklisten, die durch KI unterstützt werden könnten.
Welches Level beschreibt deine Rolle am besten? (Fachkraft ohne Führungsverantwortung, Teamleitung, Manager:in, Führungskraft Top-Management)
Wo arbeitest du überwiegend? (Vor Ort, Remote, Hybrid)
Welcher Bereich passt am besten zu deiner Funktion? (HR, Finance, Sales, Marketing, Operations, IT, Produktion, Sonstiges)

Aktuelle KI-Nutzung

Ich nutze aktuell KI‑gestützte Funktionen (z.B. Assistenten, Textgeneratoren, Analytics) in meinem Arbeitsalltag.
Ich habe ein generatives KI‑Tool (z.B. ChatGPT, Copilot) schon für eine Arbeitsaufgabe eingesetzt.
Wie häufig nutzt du KI‑Tools bei der Arbeit? (Täglich, Wöchentlich, Monatlich, Selten, Nie)
Wie häufig nutzt du KI‑Tools privat? (Täglich, Wöchentlich, Monatlich, Selten, Nie)
Mein Bereich ermutigt dazu oder erlaubt, neue KI‑Tools auszuprobieren.
Ich traue mir zu, neue KI‑Software selbstständig zu testen.
Mein Team hat Zugang zu KI‑basierten Analyse‑ oder Automatisierungstools (auch als Pilot).
Wir nutzen KI bereits in mindestens einem Kernprozess (z.B. Reporting, Kundenkommunikation, Programmierung, HR-Prozess).
Ich weiß, welche KI‑Tools in unserem Unternehmen offiziell freigegeben sind.

Skills & Wohlfühlen im Umgang mit KI

Ich verstehe die Grundlagen, wie KI und Machine Learning funktionieren.
Ich kann den Unterschied zwischen klassischer Software und KI‑basierten Tools in einfachen Worten erklären.
Ich kann wirksame Prompts schreiben bzw. einer KI die richtige Frage zu einem Arbeitsproblem stellen.
Ich fühle mich sicher darin, KI‑Vorschläge auf Richtigkeit und Nützlichkeit zu prüfen.
Ich fühle mich unsicher oder gestresst, wenn ich KI‑Tools in meinem Job nutzen soll. (umgekehrte Bewertung)
Ich weiß, wo ich Hilfe oder Ressourcen finde, wenn ich bei der Nutzung eines KI‑Tools unsicher bin.
Ich habe die digitalen Grundlagen (z.B. Excel, Datenbanken), um erweiterte KI‑Funktionen sinnvoll zu nutzen.
Ich kann KI‑Entwürfe (Text, Folien, Analysen) zu einem finalen, qualitativ guten Ergebnis weiterentwickeln.
Bei Bedarf könnte ich Kolleg:innen die grundlegende Nutzung von KI in unseren Workflows erklären.

Use Cases & Pain Points

In meinem Job gibt es wiederkehrende oder mühsame Aufgaben, die aus meiner Sicht KI übernehmen könnte.
Ich verbringe viel Zeit mit datenbezogenen Aufgaben (Analyse, Reporting, Recherche), die KI beschleunigen könnte.
Ich erlebe häufig Informationsüberflutung (E‑Mails, Dokumente, Chats), die mich ausbremst.
Ich stoße regelmäßig auf manuelle Engpässe (Copy‑Paste, Umformatieren, doppelte Dateneingaben), die automatisierbar wären.
Mein Team hat keine klare Orientierung, bei welchen Aufgaben KI unseren Output verbessern könnte.
Wir suchen oft Informationen oder Referenzen, die KI‑Tools schneller bereitstellen könnten.
Welche 3 Aufgaben würdest du am liebsten mit KI unterstützen lassen? (Freitext oder Mehrfachauswahl)
In welchen Tools würde dir KI‑Unterstützung am meisten helfen? (Office‑Suite, CRM, ERP, HR‑System, Fachsoftware, Sonstiges)

Risiken & Bedenken

Ich mache mir Sorgen um Datenschutz, wenn ich bei der Arbeit KI‑Tools nutze.
Ich befürchte, dass ich mit KI unbeabsichtigt vertrauliche Unternehmens‑ oder Personendaten preisgeben könnte.
Ich habe Angst, dass KI einen Teil meiner heutigen Aufgaben ersetzen könnte.
Ich vertraue darauf, dass unser Unternehmen klare Regeln hat, welche Daten mit KI‑Tools genutzt werden dürfen.
Ich finde, wir brauchen mehr Training dazu, wie wir KI‑Ergebnisse auf Verzerrungen oder Fehler prüfen.
Ich bin unsicher wegen rechtlicher oder Compliance‑Risiken beim Einsatz von KI.
Ich weiß nicht genau, wie die DSGVO beeinflusst, was ich in KI‑Tools eingeben darf.
Ich würde KI bei der Arbeit nur dann wirklich nutzen, wenn Betriebsrat und Datenschutz sie explizit freigegeben haben.

Lernpräferenzen

Ich lerne neue Tools am besten in praktischen Übungen, nicht nur in Präsentationen.
Kurzformate zum Selbstlernen (Videos, interaktive Demos) würden mir helfen, KI‑Skills aufzubauen.
Live‑Workshops im Team, in denen wir an echten Aufgaben arbeiten, wären für mich am wertvollsten.
Meine bevorzugte Lernsprache für KI‑Themen ist: Deutsch, Englisch, egal.
Ich würde an einem Team‑Workshop zu KI teilnehmen, wenn es ein Angebot gibt.
Ich bin bereit, einen Teil meiner Arbeitszeit in das Lernen neuer KI‑Tools zu investieren, wenn sie für meinen Job relevant sind.
Ich bevorzuge Lernen in kleinen Einheiten über mehrere Wochen statt eines einzigen langen Trainingstags.
Ich wünsche mir rollen‑spezifische KI‑Trainings (z.B. für HR, Sales, Finance) statt sehr allgemeiner Sessions.
Ich bin offen für geführte KI‑Prompts/Vorlagen direkt in unseren bestehenden Tools.

Bedarfe von Führung & Team

Meine Führungskraft unterstützt den Einsatz von KI, um unsere Arbeit zu verbessern.
Wir sprechen in Teammeetings regelmäßig über neue Technologien wie KI‑Tools.
Mein Team würde von einer einfachen „So arbeiten wir mit KI“-Guideline profitieren.
Unser Bereich braucht klare Richtlinien, welche KI‑Tools wir sicher nutzen dürfen.
Meine Führungskraft formuliert klare Erwartungen, ob und wie wir KI nutzen sollen.
Meine Führungskraft bräuchte zusätzliche Unterstützung, um uns zu KI‑Nutzung und Risiken gut zu coachen.
In meinem Team gibt es mindestens eine Person als „KI‑Champion“, die andere bei Fragen unterstützt.
In Mitarbeiter‑ oder Entwicklungsgesprächen sprechen wir bereits über KI‑Skills und zukünftige Workflows.

Optionale Gesamtfrage

Wie zufrieden bist du insgesamt mit den KI‑Trainings und der Unterstützung durch unser Unternehmen? (0 = Überhaupt nicht, 10 = Sehr zufrieden)

Offene Fragen

Was ist eine Sache, die das Unternehmen starten sollte, damit du KI besser in deiner Arbeit nutzen kannst?
Was ist heute deine größte Hürde im Umgang mit KI‑Tools oder KI‑Trainings?
Was wünschst du dir, dass Führung oder HR bei der Kommunikation oder Einführung von KI aufhören?
Auf welche zusätzlichen KI‑Skills oder Themen hättest du in den nächsten 12 Monaten am meisten Interesse?

Entscheidungs- / Bewertungstabelle für dein AI Training Needs Assessment

Fragebereich / Dimension	Score / Schwellenwert	Empfohlene Aktion	Verantwortlich (Owner)	Ziel / Frist
Skills & Wohlfühlen (KI‑Basics, Prompting, Bewertung)	Durchschnitt <3,0	Basis‑KI‑Workshops und einfache Prompt‑Cheat‑Sheets aufsetzen; erste Pilotgruppen definieren.	L&D / HR	Innerhalb von 14 Tagen: erste Sessions terminieren, Materialien bereitstellen
Aktuelle KI‑Nutzung (Adoption & Häufigkeit)	<20 % nutzen KI wöchentlich	Live‑Demos freigegebener Tools + offene „Office Hours“ mit realen Use Cases organisieren.	HR Business Partner + Bereichsleitungen	Innerhalb von 30 Tagen: mind. 1 Demo pro Kernbereich
Use Cases & Pain Points (Automatisierungspotenzial)	>50 % melden viele repetitive Tasks / unklare KI‑Use Cases	Team‑Workshops durchführen, Workflows mappen und 3–5 priorisierte KI‑Use Cases je Team festlegen.	Teamleads mit HR‑Unterstützung	Innerhalb von 21 Tagen: Workshop abgeschlossen, Use‑Case‑Liste dokumentiert
Risiken & Bedenken (Datenschutz, Job‑Sicherheit, Compliance)	Durchschnittliche Bedenken‑Items ≥4,0	Q&A mit Datenschutz, IT, Legal und Betriebsrat; kurze KI‑Policy + FAQ veröffentlichen.	HR, Legal, Datenschutz	Innerhalb von 7 Tagen: Q&A‑Termin; innerhalb von 30 Tagen: Policy veröffentlicht
Lernpräferenzen (Formate, Sprache, Takt)	≥60 % bevorzugen dasselbe Format	KI‑Lernpfade an bevorzugte Formate anpassen (z.B. Microlearning + Labs, rollenbasiert).	L&D	Innerhalb von 45 Tagen: Entwurf von Lernpfaden für Hauptrollen
Führung & Team‑Bedarfe (Unterstützung, Leitplanken)	Führungssupport‑Items <3,0	Kompakte Manager‑Trainings zu KI‑Coaching, Risiken & Gesprächsführung designen.	HR / People Development	Innerhalb von 30 Tagen: Manager‑Trainings für alle Pilotbereiche abgeschlossen
Gesamtalignment (alle Abschnitte)	Irgendeine Dimension <3,0 in einem Bereich	90‑minütigen KI‑Bedarfs‑Workshop mit diesem Bereich durchführen und Aktionsplan vereinbaren.	HR Business Partner + Bereichsleitung	Innerhalb von 21 Tagen: Workshop; +7 Tage: Plan schriftlich teilen

Wichtigste Erkenntnisse

Mit der Umfrage strukturierst du KI‑Skills, Ängste und konkrete Team‑Workflows.
Trainings startest du nur dort, wo Daten niedrige Sicherheit oder hohe Handarbeit zeigen.
Survey‑Ergebnisse plus 90‑Minuten‑Workshops machen aus KI‑Hype greifbare Use Cases.
Segmentiere nach Rolle und Skill‑Level, um sinnvolle KI‑Lernpfade zu bauen.
Beziehe DSGVO, AVV und Betriebsrat früh ein, um Vertrauen nachhaltig zu sichern.

Definition & Scope

Diese ai training needs assessment Umfrage misst, wie Mitarbeitende KI im echten Arbeitsalltag nutzen, verstehen und bewerten. Sie richtet sich an alle relevanten Gruppen – von Frontline bis Management – und kann unternehmensweit oder bereichsweise laufen. Die Ergebnisse steuern Entscheidungen zu KI‑Trainingsprogrammen, rollenbasierten Lernpfaden, Policies sowie zu Pilot‑Bereichen vor dem Skalieren.

Scoring & thresholds

Die meisten Items nutzen eine 1–5‑Likert‑Skala (1 = Stimme überhaupt nicht zu, 5 = Stimme voll zu). Werte unter 3,0 signalisieren klaren Handlungsbedarf, 3,0–3,9 bedeuten „beobachten und unterstützen“, ab 4,0 gilt eine Dimension als überwiegend gesund. Ausgewertet wird nach Fragen, Dimensionen (z.B. Skills, Nutzung, Risiko, Führung) und Bereichen.

Skala klar definieren: 1 = Stimme überhaupt nicht zu, 5 = Stimme voll zu; Zufriedenheit: 0–10.
Dimensions‑Durchschnitte <3,0 als kritisch markieren und binnen 14 Tagen einen Maßnahmenplan fordern.
Bei 3,0–3,9 leichtere Interventionen planen (optionale Trainings, Peer‑Sharing, gezielte Kommunikation).
Bereiche mit ≥0,5 Punkten Abstand zum Unternehmensdurchschnitt für fokussierte Unterstützung flaggen.
Dokumentieren, welche Schwelle welche Standardaktion auslöst, um Ad‑hoc‑Reaktionen zu vermeiden.

Follow-up & responsibilities

Klare Verantwortlichkeiten verhindern, dass dein AI Training Needs Assessment nur ein hübsches Dashboard bleibt. HR koordiniert, aber Führungskräfte, IT, Legal und Betriebsrat haben definierte Rollen. Sehr niedrige Werte oder starke Risiko‑Signale erfordern eine Reaktion innerhalb von ≤24–48 Stunden, Standard‑Trainings innerhalb von 2–4 Wochen.

HR/People Team analysiert Ergebnisse und teilt eine einfache Bereichsübersicht innerhalb von 3 Arbeitstagen.
Führungskräfte besprechen Team‑Scores (v.a. Items ≤2,0) innerhalb von 7 Tagen in einem Regelmeeting.
L&D konzipiert oder adaptiert KI‑Trainings für Gruppen mit niedrigen Skill/Nutzungs‑Scores innerhalb von 30 Tagen.
IT, Legal und Datenschutz bearbeiten kritische Datenschutz‑/Compliance‑Flags innerhalb von ≤48 Stunden.
Der Betriebsrat wird früh in die Ergebnisinterpretation und die Ausgestaltung von Leitplanken eingebunden.

Fairness & bias checks

KI‑Kompetenz und ‑Zugang sind selten gleich verteilt. Dein AI Training Needs Assessment sollte diese Unterschiede sichtbar, aber Einzelpersonen nicht identifizierbar machen. Das ist besonders im DACH‑Kontext mit DSGVO, AVV und Mitbestimmung wichtig.

Ergebnisse nach Bereich, Rollenlevel, Standort, Betriebszugehörigkeit und Remote vs. Vor Ort auswerten.
Wenn non‑technische Rollen oder ältere Gruppen deutlich geringere Sicherheit zeigen, gezielte, langsamer getaktete Formate anbieten.
Anonymitätsregeln setzen, z.B. Auswertungen nur für Gruppen mit ≥7 Teilnehmenden anzeigen.
Vorab klären, wer Rohdaten sieht, wie lange sie gespeichert werden und auf welcher DSGVO‑Rechtsgrundlage.
Eine AVV mit Survey‑Anbietern vereinbaren und den Betriebsrat vor dem Roll‑out einbeziehen.

Examples / use cases

Case 1: Niedrige KI‑Skills, hohe Handarbeit in Finance

Ein Finance‑Team bewertet KI‑Grundlagen und Prompting nur mit 2,4, meldet aber sehr hohen manuellen Aufwand im Reporting. HR und L&D führen zwei praxisnahe Labs durch, in denen reale Monatsabschlüsse mit einem freigegebenen KI‑Tool vorbereitet werden. Nach 2 Monaten steigt der Selbst‑Score auf 3,7, die Dauer des Month‑End‑Closings sinkt um 15 %.

Case 2: Hohe Datenschutz‑Sorgen in HR & Legal

HR‑ und Legal‑Teams zeigen starke Sorgen zu DSGVO und Vertraulichkeit (Ø 4,3 bei Risiko‑Items), obwohl sie KI bereits nutzen. HR lädt Datenschutzbeauftragte:n und Betriebsrat zu einem gemeinsamen Q&A ein; gemeinsam entsteht eine kurze KI‑Policy mit Grün/Gelb/Rot‑Beispielen zur Datennutzung. Im nächsten Puls steigt das Vertrauen in die Regeln von 2,8 auf 4,1, die Nutzung bleibt stabil – aber sicherer.

Case 3: Versteckte Power‑User in Operations

In mehreren Werken nutzen Mitarbeitende privat täglich KI‑Tools, bewerten aber „Manager‑Support“ und Klarheit zu freigegebenen Tools niedrig. Die Umfrage macht diese Power‑User sichtbar; sie werden zu lokalen KI‑Champions. Gemeinsam entstehen einfache KI‑Checklisten für Schichtübergaben und Qualitätsprüfungen. Nach 3 Monaten sinkt die Nacharbeitsquote, und das Management fordert eine systematischere Skill‑Steuerung, z.B. über Konzepte wie im Guide zu Skill Management.

Implementation & updates

Behandle dein AI Training Needs Assessment als wiederkehrenden Prozess, nicht als einmaliges Projekt. Starte klein mit einem Pilot, schärfe Fragen und Schwellenwerte und rolle dann in Wellen aus. Die Insights helfen dir, rollenbasierte KI‑Lernpfade zu bauen und dein KI‑Trainingsprogramm an Tools und Regulierung anzupassen. Eine Talent‑Plattform wie Sprad Growth kann Survey‑Versand, Reminder und Follow‑up‑Tasks automatisieren.

Pilot: Survey + 1 Workshop in einem Bereich innerhalb von 30 Tagen durchführen; Bereichsleitung und Betriebsrat einbinden.
Refine: Unklare Fragen, Schwellenwerte und Kommunikation anhand des Pilots innerhalb von 14 Tagen anpassen.
Roll‑out: Auf weitere Bereiche oder das gesamte Unternehmen in Wellen über 60–90 Tage erweitern.
Verknüpfen: Ergebnisse mit Entwicklungsplänen, Performance‑Gesprächen und Rollenprofilen verbinden – KI‑Skills werden Teil des Alltags‑HR.
Review: Survey mindestens jährlich wiederholen, plus kurzen Puls alle 6–12 Monate zur Fortschrittsmessung.

90‑minütiger KI‑Trainingsbedarfs‑Workshop (Team‑Level)

Der Workshop übersetzt Survey‑Daten in konkrete Workflows und Use Cases. Er funktioniert digital (z.B. Whiteboard‑Tool) oder mit physischen Sticky Notes.

0–10 Min: Wichtigste Survey‑Insights für das Team teilen; Ziele und Grenzen von KI‑Nutzung klären.
10–35 Min: 5–10 typische Workflows auf einem Board abbilden (Schritte, Tools, Pain Points, manueller Aufwand).
35–60 Min: Markieren, wo KI helfen könnte (Entwürfe, Zusammenfassungen, Datenchecks, Templates, Automatisierung).
60–80 Min: Top‑3‑Use‑Cases nach Impact und Umsetzbarkeit priorisieren; jeweils Hoch/Mittel/Niedrig bewerten.
80–90 Min: Owner, nächste Schritte und Zeitleiste festlegen; im HR‑ oder Projektsystem dokumentieren.

Segmente für Training & Kommunikation

Auf Basis der Survey‑Daten kannst du Mitarbeitende in praxisnahe Segmente clustern – z.B. KI‑Einsteiger, vorsichtige Experimentierende, Power‑User. Trainings, Kommunikation und Zugänge sollten pro Segment verschieden aussehen, sonst langweilst du Fortgeschrittene und überforderst Starter. Später lässt sich diese Segmentierung in eine breitere, skills‑basierte Talent‑oder Marketplace‑Logik überführen, wie sie im Guide zu Talent Management beschrieben wird.

Segment	Typische Signale	Trainingsfokus	Owner & Timing
KI‑Einsteiger	Niedrige Skills & Nutzung, hohe Bedenken	KI‑Basics, sicheres Prompting, einfache Use Cases, DSGVO‑Regeln	L&D + Teamleads; Start innerhalb von 4 Wochen nach Survey
Vorsichtige Experimentierende	Mittlere Skills, punktuelle Nutzung, hohe Risiko‑Sensibilität	Tiefere Workflows, Evaluations‑Skills, klare Policies, Peer‑Labs	HR + IT; Labs innerhalb von 6 Wochen designen
Power‑User	Hohe Skills & Nutzung, niedrige wahrgenommene Unterstützung	Advanced Patterns, Automatisierung, Champion‑Rolle, Governance‑Input	HR + Führung; innerhalb von 3 Wochen als Champions einbinden

Metrics & kontinuierliche Verbesserung

Wenige, gut gewählte Kennzahlen reichen, um Wirkung deines AI Training Needs Assessment und der Folge‑Maßnahmen zu prüfen. Verbinde sie mit eurer People‑Analytics‑Logik und den KPIs eures KI‑Programms.

Teilnahmequote (Ziel ≥70 %) und Abdeckung über Bereiche und Rollenlevel.
Durchschnitts‑Scores pro Dimension (Skills, Nutzung, Risiko, Führung) und deren Veränderung über 6–12 Monate.
Abschlussquoten und Zufriedenheit für KI‑Trainingsmodule je Segment (Einsteiger, Experimentierende, Power‑User).
Adoption‑Metriken aus Tools (z.B. KI‑Features pro Woche), wo Datenschutz eine aggregierte Auswertung erlaubt.
Business Outcomes an KI‑Piloten koppeln (Zeitersparnis, Fehlerrate, Durchsatz) via Vorher/Nachher‑Vergleich.

Conclusion

Mit dieser ai training needs assessment Vorlage verstehst du strukturiert, wo deine Organisation bei KI steht – nicht nur bei Tools, sondern bei Skills, Risiken und konkreten Workflows. Anstatt generische Trainings für alle einzukaufen, erkennst du, welche Rollen bereit für intensiveren KI‑Einsatz sind, wo Grundlagen fehlen und wo Datenschutz‑oder Job‑Ängste Adoption blockieren würden.

Die Umfrage verbessert auch die Qualität von Gesprächen: Führungskräfte sprechen mit Teams über echte Daten statt Annahmen; Workshops fokussieren sich auf „diese drei Prozesse im nächsten Quartal“ statt auf abstrakte KI‑Trends. Klare Schwellenwerte und Owner machen aus Ergebnissen konkrete Schritte, während DSGVO‑ und Betriebsratsbeteiligung Vertrauen stabil hält.

Die nächsten Schritte bleiben überschaubar: Wähle einen Pilotbereich, lege die Fragen in eurem HR‑ oder Survey‑Tool an (oder in einer Talent‑Plattform, die KI‑Skills und Entwicklung unterstützt, z.B. Sprad Growth mit Atlas AI), stimme dich mit dem Betriebsrat ab und führe den ersten 90‑Minuten‑Workshop durch. Nutze die Ergebnisse, um 2–3 rollenbasierte KI‑Lernpfade zu entwerfen, und wiederhole die Umfrage nach einigen Monaten, um Veränderungen sichtbar zu machen. So entsteht nach und nach ein lebendiges, datenbasiertes Bild eurer KI‑Fähigkeiten im gesamten Unternehmen.

FAQ

Wie oft sollten wir diese KI‑Skills‑Umfrage durchführen?

Starte mit einer Basis‑Messung zum Beginn eures KI‑Programms oder vor einem größeren Roll‑out. Danach reicht meist eine leichtere Version alle 6–12 Monate oder immer dann, wenn ihr zentrale neue KI‑Tools einführt. Lass zwischen zwei Vollumfragen mindestens 3–4 Monate, damit Trainings, Policies und Piloten Wirkung entfalten können, bevor du erneut misst.

Was tun, wenn einzelne Teams sehr niedrige Scores zeigen?

Niedrige Scores sind ein Hinweis, kein Versagen. Nutze die Entscheidungstabelle: Für Bereiche mit Werten <3,0 planst du gezielte Workshops, Basis‑Literacy‑Trainings und klare Kommunikation. Bei sehr niedrigen Werten (≤2,0) bei Risiko‑oder Vertrauens‑Items solltest du Datenschutz, Legal und den Betriebsrat schnell einbinden und eine gemeinsame Botschaft zu Grenzen und Unterstützung abstimmen.

Wie gehen wir mit kritischen Kommentaren oder Job‑Ängsten um?

Nimm Hinweise zu Job‑Sicherheit oder Überwachung sehr ernst. Greife sie in Teammeetings und schriftlichen FAQs auf, erkläre transparent, welche Entscheidungen KI nicht allein treffen wird und wie Umschulung oder interne Mobilität funktionieren sollen. Laut einer OECD‑Analyse reduziert eine klare Reskilling‑Perspektive Widerstand gegen Automatisierung spürbar.

Wie binden wir Führungskräfte und HR Business Partner ein?

Briefe Führungskräfte vor dem Start zu Zielen, Anonymität und ihrer Rolle im Follow‑up. Bitte sie, ihre Teams aktiv zur Teilnahme zu motivieren. Nach der Auswertung sollten sie einfache Visualisierungen und eine kurze Gesprächsleitfaden‑Vorlage erhalten. HR Business Partner helfen beim Interpretieren von Mustern, moderieren Workshops und verknüpfen KI‑Trainings mit bestehenden Performance‑ und Entwicklungsprozessen.

Wie halten wir Fragebogen und Schwellenwerte aktuell?

Nach jedem Zyklus prüfst du, welche Items echte Entscheidungen ausgelöst haben und welche kaum genutzt wurden. Schwache Fragen streichst oder schärfst du; 2–3 neue Items zu relevanten Tools oder Regulierungen kannst du ergänzen. Überprüfe auch, ob die Schwellenwerte noch passen – mit steigenden Scores kannst du Erwartungswerte höher setzen. Ein jährlicher Review mit HR, IT, Legal und Betriebsrat sorgt dafür, dass Survey und Schwellen zu eurer KI‑Strategie passen.

Jürgen Ulbrich

CEO & Co-Founder of Sprad

Jürgen Ulbrich has more than a decade of experience in developing and leading high-performing teams and companies. As an expert in employee referral programs as well as feedback and performance processes, Jürgen has helped over 100 organizations optimize their talent acquisition and development strategies.