Haben KI-Akademien ausgedient?
Wenn sich KI-Modelle immer einfacher bedienen lassen, wieso braucht man dann überhaupt noch KI-Weiterbildungen? Also genau solche, wie wir von Leaders of AI sie anbieten. Ist unser Unternehmen bald so relevant wie Telefonbücher, Disketten und Kassettenrekorder?
Die Frage ist nicht rhetorisch. Sie ist real. Und sie kommt nicht von außen, sondern aus unserem eigenen Umfeld. Von Freunden, die unseren Kurs aufschieben. Von Unternehmen, die lieber "noch bis 2027 abwarten" statt mit KI zu starten. Von Menschen, die glauben: In einem Jahr ist KI so einfach, dass man keine Schulung mehr braucht.
Wir haben uns mit dieser Frage auseinandergesetzt und nennen euch 5 richtig gute (datengestützte) Gründe, wieso gute KI-Akademien nicht redundant sind.
5 Gründe, warum man auch in Zukunft KI-Weiterbildungen braucht
1. KI wird einfacher zu bedienen, aber schwerer zu führen
Ja, KI-Tools werden intuitiver. Bald sagst du einfach "Mach mal", und die KI macht. Aber damit die KI das Richtige macht, musst du wissen, was "richtig" überhaupt bedeutet. Du musst deine Arbeitsprozesse in klare Schritte zerlegen können, definieren, wann ein Ergebnis gut genug ist, und erkennen, wann die KI Unsinn produziert. Das ist keine technische Fähigkeit wie Prompting, sondern Führungskompetenz. Und die wird nicht einfacher, nur weil die Tools besser werden.
2. Nutzung ist nicht gleich Kompetenz
Nur weil du jeden Tag Claude, Gemini oder ChatGPT nutzt, heißt das nicht per se, dass du gut darin bist. Unsere interne Studie mit über 6.000 Teilnehmern zeigt: 52 Prozent nutzen KI intensiv, aber nur 13 Prozent trauen sich zu, sie wirklich zu können. 720 Personen gaben an, KI auf höchstem Niveau zu nutzen und schätzten gleichzeitig ihre Kompetenz nur mittelmäßig ein. Tägliche KI-Nutzung ist also keine Garantie dafür, dass du weißt, wie du KI strategisch einsetzt, Fehler erkennst oder Agenten baust. Das ist wie Autofahren: Du fährst jeden Tag routiniert zur Arbeit, aber das macht dich nicht zu einem guten Fahrer, der in kritischen Situationen richtig reagiert. (Hinweis: Mehr zu unserer Studie erfährst du in Kürze, stay tuned.)
3. Organisationen haben Strategien, aber keine Umsetzung
Fast alle Unternehmen haben eine KI-Strategie auf dem Papier. Aber nur 39 Prozent steuern KI aktiv durch das Top-Management (Quelle: KPMG, Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026). Noch krasser: 84 Prozent der Unternehmen wollen in den nächsten drei Jahren mindestens zehn Prozent ihrer Stellen automatisieren, haben aber ihre Rollenprofile noch nicht angepasst (Quelle: Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026). Die Technologie ist da, die Strategie ist da, aber niemand hat die Organisation darauf vorbereitet. Keine klaren Verantwortlichkeiten, keine Governance, keine neuen Arbeitsweisen. KI-Akademien wie Leaders of AI lehren genau das: wie man Organisationen umbaut, nicht nur Tools installiert.
4. Die Komplexität verlagert sich, sie verschwindet nicht
Die Komplexität verschwindet nicht, sie verschiebt sich. Früher musstest du technisch verstehen, wie man promptet. Bald übernimmt die KI das Prompting selbst. Aber dann musst du strategisch verstehen: Was will ich überhaupt? Welche Prozesse soll die KI übernehmen? Wie erkenne ich, ob das Ergebnis gut ist? Bessere Werkzeuge senken die Hürde zum Benutzen. Sie senken nicht die Hürde für die Transformation. Je einfacher KI wird, desto größer wird das, was Menschen damit vorhaben. Genau dort entsteht der Bedarf, den eine Akademie deckt. Wer jetzt wartet, verpasst nicht nur Zeit, sondern die Lernkurve, das Verständnis dafür, wie man KI führt, nicht nur benutzt.
5. KI-Akademien lehren nicht Technologie, sondern den Umgang mit ihr
Eine gute KI-Akademie bringt dir heute nicht mehr bei, wie man ChatGPT bedient, sondern wie man seine Arbeitsprozesse expliziert, damit die KI sie übernehmen kann. Oder wie man seine Qualitätsstandards definiert, damit man erkennen kann, ob die KI gut arbeitet. Wie sich Muster erkennen lassen, damit man versteht, wann KI funktioniert und wann nicht. Und wie man KI-Agenten führt, damit man nicht nur ein Tool bedient, sondern eine hybride Organisation aus Menschen und Agenten aufbauen kann. Fakt ist: Die Tools ändern sich alle sechs Monate, aber diese Prinzipien bleiben gleich. Und genau die muss man lernen.
Wie wir das selbst gelernt haben
Wir von Leaders of AI wissen das nicht aus der Theorie. Wir wissen das, weil wir es durchlebt haben. Ein Rückblick.
November 2022. Dominic (Co-Founder LOA) stellt ChatGPT eine harmlose Frage zur Vorbereitung auf ein Schachturnier. Drei Jahre später erwirtschaften wir mit 8,5 Menschen und über fünfzig KI-Agenten 13 Millionen Euro Jahresumsatz. Aber der Weg dorthin war nicht gerade, sondern ein permanentes Experiment.
Practice what you preach
Von Anfang an hatten wir eine Regel: Wir werden nie mehr als zehn Menschen sein. Alles andere läuft über KI-Agenten. Nicht weil wir technikverliebte Nerds sind, sondern weil wir verstehen wollten, wie eine hybride Organisation wirklich funktioniert.
Das war unser Differenzierungsmerkmal: Practice what you preach. Wir lehren nicht, was wir gelesen haben. Wir lehren, was wir täglich tun. Und woran wir scheitern.
Monika, unsere KI-Agentin, scheitert am Portal der Deutschen Bahn. Andere Agenten produzieren plötzlich Unsinn. Aber genau darum geht es: Wir wollen wissen, wo die Grenzen liegen. Nicht im Hype, sondern in der Praxis.
Verkaufen vor Entwickeln
Januar 2024. Wir starten unseren ersten Kurs. Genauer gesagt: Wir verkaufen ihn. Zu diesem Zeitpunkt existiert lediglich eine PDF-Seite, auf der der Kurs beschrieben ist. Das war's. Kein fertiges Produkt. Keine Videos. Keine Aufgaben.
Die erste Kohorte startet am 14. Januar 2024. Wir entwickeln den Kurs, während er läuft. Jeweils etwa eine Woche vor den Teilnehmenden.
Klingt verrückt? War es auch.
Aber es war die beste Entscheidung, die wir treffen konnten. Weil die Rückmeldungen von zahlenden Teilnehmenden in Echtzeit kamen, nicht von Testpersonen. Die erste Case Study? Eine Vollkatastrophe. Teilnehmende brauchten vierzig Stunden, um sie zu lösen. Erst mehrere Iterationen innerhalb der drei Kursmonate brachten den Umfang auf ein Maß, das zur Zielgruppe passte.
Wer wartet, bis alles perfekt ist, verpasst nicht nur Zeit. Er verpasst die Lernkurve. Er verpasst, dass seine Organisation anfängt, Muster zu erkennen. Er verpasst, dass seine Leute lernen, mit Unsicherheit umzugehen.
Helga schreibt bessere Prompts als wir
Hier ist ein Beispiel, das die meisten überrascht.
Wir haben 2023 selbst ein Prompt-Framework entwickelt. Das ACTION-Prinzip: studienbasiert, klar strukturiert. Es hat damals wirklich geholfen, bessere Ergebnisse aus ChatGPT rauszukitzeln. Wir waren überzeugt: Jeder muss lernen, richtig zu prompten.
Heute lassen wir die KI die Prompts selbst schreiben.
Wir haben Helga, unsere KI-Recruiterin. Wenn wir einen neuen KI-Agenten ins Team holen wollen, stellt Helga uns die typischen Personalfragen: "Welche Aufgaben sollen übernommen werden?", "Wo im Unternehmen arbeitet der Agent?", "Welche Charaktereigenschaften soll er haben?"
Aus den Antworten baut Helga dann den Prompt, der die Grundlage für diesen neuen Agenten darstellt. Die Qualität liegt bei 90 bis 95 Prozent eines Prompt-Experten. Ohne dass wir stundenlang an Formulierungen feilen müssen.
Die eigentliche Kompetenz ist nicht, perfekte Prompts zu schreiben. Die eigentliche Kompetenz ist, einschätzen zu können, ob ein Ergebnis gut ist. Ob die KI verstanden hat, was du willst. Ob der Output taugt oder Quatsch ist. Das kann dir kein Framework beibringen. Das lernst du nur durch Erfahrung.
Das Muster wiederholt sich
Wir sind heute in Harness Engineering so weit und so schnell, weil wir das Prinzip beim Prompting schon verstanden hatten. Wir sehen ein Muster, und das Muster wiederholt sich jetzt wieder. Nur ist es technisch ein bisschen anders kombiniert.
Aber eigentlich ist Harness Engineering exakt das gleiche Spiel wie beim Prompting: Testen, von Hand machen, erste Systeme, dann übernimmt die KI. Es ist immer der gleiche Zyklus. Das ist es, was die “Abwarter” nicht verstehen. Denn genau dieser Part wird auch 2027 nicht wegfallen. Weil die Komplexität nicht verschwindet. Sie verlagert sich nur. Von der Technik zur Führung. Von der Bedienung zum Verständnis. Von der Ausführung zur Strategie.
Die Führungsspanne gilt auch für KI
Hier ist etwas, das wir auch erst nach 2 Jahren verstanden haben: Bei KI-Agenten gibt es eine Führungsspanne.
Dominic begrenzt seine aktive Beziehung auf rund 10 gleichzeitig intensiv genutzte Agenten. Mehr als etwa 10 enge Arbeitsbeziehungen (Menschen und Agenten) sind nicht handhabbar. Alles darüber muss an einen orchestrierenden Agenten delegiert werden.
Das ist keine technische Grenze. Das ist eine menschliche.
Und genau das ist der Punkt: Je intelligenter die KI wird, desto wichtiger wird Führungskompetenz. Nicht Prompting. Nicht Technik. Sondern die Fähigkeit, klar zu formulieren, was du willst. Qualität von Schrott zu unterscheiden. Prozesse zu explizieren.
Das ist Führung. Und die wird nicht einfacher, nur weil die Modelle besser werden.
Also: Braucht man noch eine KI-Akademie?
Ja. Mehr denn je. Nicht weil die Technologie kompliziert ist. Sondern weil die Fragen, die sie aufwirft, kompliziert sind.
Nicht weil du lernen musst, wie man promptet. Sondern weil du lernen musst, wie man führt.
Nicht weil KI schwer zu bedienen ist, sondern weil es schwer ist, zu wissen, was man eigentlich will.
Und genau das (das Explizitmachen von Prozessen, das Formulieren von Qualitätsstandards, das Verstehen von Mustern) ist das, was eine KI-Akademie heute lehrt.
Nicht die Technologie. Sondern den Umgang mit ihr.
Und das wird nicht einfacher. Das wird wichtiger.
Quellen:
- Leaders of AI, interne Studie 2025/2026 (6.071 Teilnehmer)
- KPMG, Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026
- Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026
- Internes Transkript Leaders of AI, Nugget 7 "Organisation – Entstehung von LAI"
