In der SAP Training und Change Management Community Session ging es im Februar um KI Kompetenzentwicklung. Diesesmal habe ich nicht moderiert, sondern selbst einen Impuls gegeben. 

Als Intro habe ich unterschiedliche Befragungsergebnisse vorgestellt. Eine Studie von Stifterverband und McKinsey mit rund 1000 Firmen zeigt beispielsweise, dass bei fast 80 Prozent befragter deutscher Firmen grundlegende KI-Kenntnisse fehlen.

Danach stellte ich unser SAP AI Skill-Self Assessment vor. Die Auswertung von ca. 130 Befragten zeigt: Motivation ist am höchsten, dann kommt Awareness. Beim Wissen zeigen sich Lücken, und die Implementierungskompetenz fällt am geringsten aus. Die hohe Motivation bildet eine gute Basis für die Weiterentwicklung von Awareness, Wissen und vor allem der praktischen Anwendungskompetenz. Details zur Auswertung findet Ihr hier. 

Sieben Tipps zur KI-Kompetenzentwicklung

Tipp 1: KI-Grundlagen für alle

Ich sehe grundlegende KI-Kenntnisse als essenziell für alle – vom Schüler bis zum SAP-Entwickler. In der SAP Community haben wir mit Kollegen eine kuratierte Liste von SAP AI Trainings erstellt, die in etwa einem Tag absolvierbar ist. Die Grundlagenkurse decken Joule Agents, Business AI allgemein und Responsible AI Themen wie Ethik ab. 

Formelles Lernen durch E-Learning macht für Grundlagen absolut Sinn. Neben SAP-Angeboten empfehle ich Microsoft Akademien, DeepLearning.AI, Open HPI mit deutschsprachigen Onlinekursen oder den KI Campus. Viele Angebote sind kostenfrei. Bereits bei den Grundlagen ist der Austausch in Communities wichtig sowie das Ausprobieren.

Tipp 2: Selbsteinschätzung durchführen – Wo stehe ich?

Ich rate immer zu einer Standortbestimmung für sich selbst und das Team. Ein Self-Assessment für sich oder sein Team bietet eine einfache Selbsteinschätzung. Dahinter können verschiedene Kompetenzmodelle stehen.

Das Modell von Stifterverband und McKinsey unterscheidet zwischen Grundwissen, praktischer generativer KI-Kompetenz wie Prompting, Inhalteerstellung und Prozessautomatisierung sowie analytischen Kompetenzen. Die Modell- und Toolauswahl bleibt wichtig – es braucht ein Gefühl dafür, welches Tool für welche Herausforderung passt, ob Gemini, Claude oder SAP-Lösungen. Datengetriebenes Entscheiden und datenbasiertes Handeln gehören ebenso dazu wie die kritische ethische Einordnung von KI.

Das AI Competency Framework von Next Education von Professor Ehlers ist allgemeiner aufgestellt mit Future Skills für eine durch KI geprägte Lebenswelt. Es umfasst das Arbeiten und Gestalten mit und für KI als Umsetzungskompetenz, persönliche Fähigkeiten wie kreative Problemlösung sowie die Gestaltung des sozialen Umfelds mit ethischer und Kooperationskompetenz.

Mein pragmatisches Modell gliedert sich in technische, analytische, soziale, ethische und Veränderungskompetenz. Es folgt dem Schema Skills, Knowledge und Attitudes – man muss etwas wissen, etwas können, und bei manchen Themen wie Ethik geht es auch um Einstellungen und Haltung.

In der Session führten wir eine Live-Selbsteinschätzung per Mentimeter durch. Die Teilnehmenden ordneten sich bei verschiedenen SAP-KI-Themen zwischen Awareness und Practice ein und wir sahen, dass sich die meisten im Bereich Awareness verorten.

Tipp 3: Rollenbasierte Lernpläne für KI

Nach der Selbsteinschätzung sollte man sich die Frage stellen: Wo will ich hin? Ein Lernplan sollte nach Rolle und Qualifikation ausgerichtet sein. Die Anforderungen für Entwickler beispielsweise unterscheiden sich von denen für Beraterinnen.

In der SAP Community habe ich einen Blog mit einer Vorauswahl und Empfehlung für KI Lerninhalte erstellt. Es gibt hier rollenbasierte Angebote für Business User, Admins, Berater und technische KI-Lernangebote. Ein neuer Trainer-geführter Kurs “Applying Business AI Solutions in Finance” steht als Virtual Training Lab oder im Klassenzimmer zur Verfügung.

Auch Live-Sessions werden regelmäßig aktualisiert, derzeit gibt es 186 Sessions rund um KI-Themen. Übungssysteme zum Ausprobieren, Zertifizierungen wie für den GenAI Developer oder Positioning SAP Business AI für Presales und Beratung ergänzen das Angebot.

Tipp 4: Lernziele setzen und Fortschritt dokumentieren

Verbunden mit dem Punkt davor ist es hilfreich sich konkrete Lernziele zu setzen. Nicht nur “ich will KI lernen”, sondern beispielsweise “bis Ende März die drei Joule Grundkurse absolvieren, Projekte umsetzen und Blogbeiträge lesen”.

Das Reflektieren und Teilen der Lernerfahrung unterstützt das Behalten und die Verankerung. Dies kann über Blogs, unsere LinkedIn Gruppe, die SAP Community Gruppe hier, Lerntagebücher oder Gespräche mit Kollegen erfolgen. Manche nutzen feste Termine, andere arbeiten selbstgesteuert.

Im Chat sammelten wir kurz Ergebnisse zu den letzten Lernerfahrungen. Die Teilnehmenden teilten: Nutzung von Microsoft Copilot, Synthesia für Videocontent und Trainingsinhalten, KI als Sparringpartner bei der Konzepterstellung, AI Agents, AI Content Production, Kulturautobiografie via AI Video und Podcasts.

Tipp 5: Mit und von anderen lernen

Ich bin seit Jahren Fan von Peer Learning über Formate wie Barcamps, Workshops, Lerngruppen, Promptatons, Communities und Live-Sessions. Der Austausch mit anderen unterstützt die Kompetenzentwicklung durch Reflexion und unterschiedliche Perspektiven.

Promptatons als Lightweight-Hackathon

Promptatons sind ein niedrigschwelliges Format, eine Art Lightweight-Hackathon von zwei Stunden bis zu einem Tag, hybrid, virtuell oder vor Ort. Bei SAP finden Beispielsweise Sessions mit über 100 Personen virtuell statt.

Das Format besteht aus minimalem Input zu gutem Prompting und Tools die man nutzen kann, dann folgen Challenges aus der Lebensrealität der Teilnehmenden. Mindestens eine Stunde, besser eineinhalb Stunden arbeiten Kleingruppen von drei bis vier Personen hands-on, unterstützt durch Coaches. Am Ende erfolgt ein Report-back zu Lessons Learned und Lösungswegen.

Die Challenges sollten aus der Praxis stammen und in Schwierigkeitsstufen verfügbar sein. Level 1 wäre beispielsweise das Designen von Personas, Zusammenfassen von Videos oder Schreiben von Blogs. Schwierigere Herausforderungen wären  Agenten oder GPTs bauen, etwa einen Lernbegleiter. Stretch-Goals fordern zusätzlich heraus.

Hier ein Beispiel: Innovative Idea generation (Level 2)

Create a prompt to brainstorm innovative ideas for a new product or service. Simulate a brainstorming session that generate ideas based on customer needs, industry trends etc. The final output should include a list of ideas with their potential impact.

Stretch Goal: Rank these ideas based on feasibility, viability, and desirability.
Tools to use: xy tool accessible for the group (or bring your own AI Tool). 

Wichtig ist ein digitales Whiteboard oder Brown Paper vor Ort, Selbstorganisation der Gruppen und Coaches mit Tool- und Prompting-Expertise. Die Reflexion des Lösungswegs sind hilfreich. Viele wünschen sich längeren Zugriff auf die erarbeiteten Prompts. 
Firmen wie Continental, Telekom, DM setzen Promptatons ein, um konkrete Anwendungsfälle aus zu probieren.

Communities und Lerngruppen

In der SAP Community gibt es die u.a. die AIDeveloper Community Gruppe, die AI Learning Group oder eben die Gruppe hier zu Lernen, Change & Transformation. Dort finden sich immer Blogs und Diskussionen im Forum. Man kann dabei durch eigene Fragen und durch das Beantworten von Fragen anderer lernen. Zusätzlich gibt es unterschiedliche Events zum Austausch.

Die neue AI Learning Group teilt vor allem neue Kurse, kuratiert von einem SAP Experten. Marc Green, ein erfahrener SAP-Mastertrainer, moderiert ebenfalls eine Gruppe und erklärt Themen in kurzen Videos mit viel Erfahrungswissen.

Lernleitfäden für kleine Lerngruppen sind eine weitere Möglichkeit. Die Learning Circle Experience zu Change Management funktionierte in Kleingruppen mit einem Leitfaden voller Impulse und Übungen. Der LernOS Lernleitfaden für generative KI kann von Teams oder Lerngruppen genutzt werden. Die Erfahrungen zeigen, dass manche auch die Termine komprimieren. So kann man sich statt drei Monate wöchentlich beispielsweise drei bis vier mal komprimiert treffen. Die Leitfäden verbinden das Lernen von und miteinander, sind relativ kostenneutral und haben das Element der sozialen Unterstützung und des Austausches. 

Tipp 6: Durch eigene Erfahrung und Handeln lernen

KI versteht man nur, indem man es nutzt. Bei einer breiten und mächtigen Technologie muss jeder kontextualisieren und prüfen, wo KI bei den eigenen Aufgaben hilft, wo man kreativer oder effektiver wird. Experimentierräume schaffen und erkunden ist wichtig. So kann man sich Lernprojekten vornehmen, um ein konkretes Problem mit KI zu lösen.

SAP AppHaus Methoden

Die SAP AppHaus Methoden bieten verschiedene Tools rund um KI. Der AI Exploration Workshop prüft Use Cases nach dem Dreiklang aus Design Thinking: Feasibility, Viability und Desirability. Es gibt einen Leitfaden für einen Tag oder eine Mini-Version für zwei Stunden. Weitere Vorlagen zur Agent Discovery und Agent Design führen einen Schritt weiter.

Diese Workshops können strategisch top-down umgesetzt werden. Ich empfehle zudem, dass jedes Team einen Business AI Exploration Workshop durchführt und gemeinsam AI Anwendungsfälle exploriert. 

Anbei die Chat-Ergebnisse zu Lieblings-Use-Cases der Teilnehmenden: ChatGPT für Programmierung, Zusammenfassung von To-Dos aus Meetings, Workshopvorbereitung, Konzepte, kritisches Feedback zu Konzepten, Copilot für Einsatzpläne von Azubis, Agenten für Onboarding-Fragen, Perplexity für Recherche, Textarbeit wie Vorbereitung, Erstellung, Strukturierung und Personalisierung, Daily Digest zur Strukturierung von Outlook. Ein Beispiel aus meiner Praxis: Bei Podcasts unterstützt KI bei Skriptvorbereitung, Recherche, Audio-to-Text-Transkription, Zusammenfassung als Newsletter, Covergestaltung und Bildbearbeitung.

Phasen beim AI Rollout war darauf eine Frage im Chat. Ich empfehle, Grundlagen und Anwendung parallel zu verbinden. Einfache Use Cases wie E-Mail schreiben, Meetings zusammenfassen oder Recherche kann man früh integrieren, statt eine große Schulungswelle vorweg zu machen ohne konkrete Anwendung. Bei KI Grundlagenschulungen ohne jegliche Anwendung wird sonst nur das Meiste vergessen. 

Tipp 7: Regelmäßig KI Kenntnisse updaten

Lernroutinen des regelmässigen Updaten sind notwendig, da KI sich schnell entwickelt. Der SAP AI-Newsletter, unsere Podcasts auf Apple, Spotify liefern solche regelmäßigen Updates. Veranstaltungen von SAP und Partnern, die TechEd für Entwickler und technisch Interessierte mit kostenfreien Inhalten sind weitere Quellen.

Ein Meta-Ansatz ist die Erstellung von AI News Agenten, etwa mit ChatGPT oder Perplexity, die zu speziellen Themen recherchieren und täglich oder wöchentlich ein Digest mit Links und kritischer Einordnung liefern.

Mein Tipp: KI immer einen Platz am Tisch geben. Bei jedem neuen Thema sollte man überlegen, wie KI helfen kann, auch multimodal oder im Dialog.

Chat-Ergebnisse zu Update-Quellen waren: The Neuron Newsletter, One Useful Thing | Ethan Mollick, heise KI Update, Doppelgänger TechTalk, SAP Learning Newsletter, KI-Podcast der ARD, Carrie Speaker auf TikTok, LinkedIn mit Experten wie Dennis Hassabis von DeepMind, Snip KI Newsletter, Corporate Learning Camp, Mastodon, YouTube-Kanäle wie Matt Wolf.

Ergänzenden SAP-Angebote und Formate

SAP bietet Kunden Innovation Days für Business AI, Inspiration Sessions als zweitägige Workshops, Maturity Assessments durch das Advisory Team (früher Business Transformation Berater)  zur Standortbestimmung auf der KI-Reise (Kontakt gerne über mich). 

AI Exploration Workshops vom SAP Apphaus und die Tool-Aktivierungsmission für SuccessFactors oder Online-Formate mit Breakout-Sessions sind verfügbar.

Die Agent Days in Berlin die z.B. Ende Februar laufen umfassen zwei Tage mit Inspiration und Breakout-Sessions nach Industrie. Das Thema Agents bietet hohes Potenzial für Automatisierung, gerade mit Joule Studio im SAP-Kontext.

Hackathons am 23.-27. März 2026 in München, Berlin, Zürich dauern eine Woche, erfordern Bewerbung mit Use Cases und bieten enge Betreuung. Dieses Hands-on Format ist aufwendig, aber durch die Konkretheit auch ein sehr starkes Lernformat.

Resüme, Diskussion und weitere Hinweise

Ein Teilnehmer merkte an, dass Context Engineering zwischen Content und Prompting als Kompetenz wichtig ist. Das ist wohl wahr: die Bedeutung von Kontext bei KI, z.B. mit Nutzung von RAG und eigener firmenrelevantem Daten ist absolut wichtig. Kompetenzmodelle sind vereinfachte Abbildungen der Realität und sollten flexibel angepasst werden.

Zusammenfassend ist für KI Kompetenz folgendes wichtig: Grundlagen verstehen, Selbsteinschätzung vornehmen, rollenbasierte Lernpläne erstellen, Ziele setzen und dokumentieren, Peer Learning nutzen, durch Handeln lernen und regelmäßig updaten.

Wir werden diese Themen weiter in der Community beleuchten. Weitere Kaffeeecken zu den Themen S/4 Transformationen, Change Readiness und Business Transformation Formaten sind geplant – ihr findet die Anmeldung wie immer auf der Webseite zur SAP Change & Training Kaffee-Ecke.