Kurzfassung: Ich beschäftige mich aktuell mit der Frage, wie Mitarbeitende eines Unternehmens im Pharmabereich sinnvoll und verantwortungsvoll für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz geschult werden können. Dabei wird schnell klar, dass klassische Schulungslogiken nicht ausreichen. KI-Kompetenz entsteht nicht durch Standardkurse, sondern durch kontextbezogenes, risikoorientiertes und kontinuierliches Lernen im Arbeitsalltag.
Warum die Frage nach KI-Kompetenz im Pharmaumfeld besonders ist
Der Pharmasektor ist geprägt von regulatorischer Dichte, hoher Verantwortung und sensiblen Entscheidungen. KI wird hier nicht als Spielwiese eingeführt, sondern als Werkzeug, das reale Auswirkungen auf Forschung, Entwicklung, Zulassung oder Kommunikation haben kann. Entsprechend hoch ist die Unsicherheit auf Seiten der Mitarbeitenden.
Viele Unternehmen reagieren darauf mit der naheliegenden Lösung: Schulungen. Oft sind das allgemeine Einführungen zu KI, rechtlichen Grundlagen oder Funktionsweisen. Was dabei jedoch häufig fehlt, ist der Bezug zur eigenen Arbeitspraxis. Genau hier beginnt das eigentliche Problem.
Kontext schlägt Einheitslösung
KI-Kompetenz entsteht nicht abstrakt, sondern immer im konkreten Nutzungskontext. Entscheidend ist nicht, ob Mitarbeitende grundsätzlich wissen, was ein KI-System ist, sondern ob sie verstehen, wie genau die im Unternehmen eingesetzte KI funktioniert, wofür sie genutzt wird und welche Rolle sie selbst dabei einnehmen.
Eine Mitarbeiterin im Regulatory Affairs Bereich benötigt eine andere Form von Kompetenz als jemand aus Marketing, Datenanalyse oder medizinischer Kommunikation. Einheitliche Schulungsformate erzeugen hier oft mehr Verwirrung als Klarheit.
Kompetenz folgt dem Risiko
Der KI-VO-Leitfaden macht deutlich, dass Kompetenzanforderungen risikobasiert gedacht werden müssen. Je höher das Risiko eines KI-Systems, desto höher die Anforderungen an Verständnis, Eingriffsfähigkeit und Verantwortungsbewusstsein.
Mitarbeitende müssen verstehen, was ein System tut und was nicht. Sie müssen Risiken erkennen können und wissen, wann menschliches Eingreifen notwendig ist. Vor allem aber muss klar sein, wer Verantwortung trägt. KI entbindet nicht von Verantwortung, sie verschiebt sie.
Lernen ist kein einmaliges Ereignis
KI-Kompetenz lässt sich nicht in einem Workshop „abschließen“. Sie entsteht in Stufen. Ein grundlegendes Verständnis in der gesamten Organisation bildet die Basis, vertiefte Kompetenzen werden in Schlüsselrollen aufgebaut, und anwendungsbezogenes Lernen findet im Arbeitsalltag statt.
Nicht alles für alle, sondern das Richtige für die Richtigen. Diese Differenzierung ist entscheidend, um Überforderung ebenso zu vermeiden wie Scheinsicherheit.
Praxis schlägt Theorie
Der vielleicht wichtigste Punkt ist, dass Kompetenz nicht durch Erklären entsteht, sondern durch Erleben. KI muss ausprobiert, hinterfragt und diskutiert werden. Fehler sind dabei kein Zeichen von Inkompetenz, sondern ein notwendiger Teil des Lernprozesses.
Gerade im regulierten Umfeld wird Lernen häufig mit Fehlervermeidung gleichgesetzt. Beim Aufbau von KI-Kompetenz ist diese Logik kontraproduktiv. Entscheidend ist ein geschützter Rahmen, in dem Erfahrungen reflektiert und systematisch ausgewertet werden können.
Verantwortung ist Teil von Kompetenz
KI-Kompetenz bedeutet nicht nur zu wissen, wie Systeme funktionieren, sondern auch, welche rechtlichen und ethischen Pflichten damit verbunden sind. Transparente Dokumentation, Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und klare Zuständigkeiten gehören untrennbar dazu.
Auch der Einsatz externer KI-Systeme entbindet nicht von Verantwortung. Diese Erkenntnis ist für viele Organisationen unbequem, aber zentral für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI.
KI-Kompetenz als Daueraufgabe
KI-Systeme verändern sich, Einsatzszenarien erweitern sich und regulatorische Anforderungen entwickeln sich weiter. Entsprechend kann Kompetenzaufbau kein einmaliges Projekt sein, sondern muss dauerhaft Teil der Unternehmenssteuerung werden.
Unternehmen, die KI-Kompetenz als kontinuierlichen Prozess verstehen, schaffen nicht nur regulatorische Sicherheit, sondern auch Vertrauen bei ihren Mitarbeitenden.
Fazit
KI-Kompetenz im Pharmaunternehmen entsteht nicht durch Standardkurse, sondern durch kontextbezogenes, risikoorientiertes und praxisnahes Lernen. Lernen, Anwendung, Risikobewusstsein und Verantwortung müssen systematisch in den Arbeitsalltag integriert werden.
Nicht als Pflichtübung, sondern als Teil einer verantwortungsvollen und realistischen KI-Nutzung.