Warum neue Mitarbeitende KI-Inhalte kaum prüfen können

Warum können neue Mitarbeitende KI-Inhalte kaum bestätigen?

Wer einen KI-Entwurf freigibt, bestätigt damit, dass er fachlich stimmt. Genau hier liegt das Problem: Neue Mitarbeitende können die fachliche Korrektheit noch nicht vollständig beurteilen. Für das Bestätigen brauchen sie also die Kompetenz, die sie erst aufbauen. Ein Klick auf «Freigeben» ist dann keine Prüfung. Es ist eine Unterschrift unter etwas, das man nicht ganz überblickt.

Erfahrung allein löst das Problem aber auch nicht. In einer Studie mit Marketing- und Vertriebsfachleuten wurden die Teilnehmenden vorgewarnt und ausdrücklich gebeten, KI-Fehler zu finden. Trotzdem erkannte niemand alle Fehler konsistent. Wenn schon gewarnte Profis Fehler übersehen: Wie soll das eine Person in der dritten Arbeitswoche schaffen?

In der EU ist das Problem auch rechtlich angekommen. Artikel 14 des EU AI Act verlangt für Hochrisiko-KI (Systeme in besonders heiklen Einsatzfeldern), dass Aufsichtspersonen die Grenzen des Systems verstehen. Sie müssen auf Automationsbias achten, also auf die Neigung, maschinellen Ergebnissen zu stark zu vertrauen. Und sie müssen Ausgaben interpretieren, übersteuern oder zurückweisen können. Genau diese Fähigkeiten fehlen Einsteigern noch.

Wie real ist die Prüfaufgabe im Alltag?

Rund ein Siebtel der Firmen, also etwa 14 Prozent, schreibt Arbeitszeugnisse bereits mit KI. Ein Arbeitszeugnis lebt von Formulierungen. Wer den Entwurf freigibt, muss beurteilen können, ob jede Aussage zur tatsächlichen Leistung passt. Dafür braucht es Fachwissen, das neue Mitarbeitende noch nicht vollständig haben. Die Prüfaufgabe ist also kein Randthema, sondern in vielen Personalabteilungen bereits Alltag.

Wie viel in KI-Texten schiefgehen kann, zeigt ein Beispiel aus der Medizin. Bei UC Davis Health entstanden während zweier Monate 7'545 Notizen mit einem Ambient-AI-System, also einer KI, die das Gespräch mithört und daraus eine Notiz schreibt. Von 356 geprüften Notizen enthielten 18,0 Prozent Auslassungen und 11,5 Prozent erfundene, nicht besprochene Angaben. In 9,3 Prozent waren tatsächlich besprochene Angaben falsch aufgenommen oder falsch zugeordnet. In 5,3 Prozent wären die Fehler potenziell schwerwiegend gewesen, wenn niemand sie korrigiert hätte.

Für die Prüfung heisst das: Die kritischen Stellen verstecken sich in einem Teil der Dokumente. Wer sie finden will, muss wissen, was hätte drinstehen müssen. Genau das weiss eine neue Mitarbeiterin noch nicht.

Wie lässt sich die Prüflast sinnvoll verteilen?

Die Lösung liegt nicht darin, jeden neuen Mitarbeitenden in wenigen Wochen zum Fachexperten zu machen. Sie liegt im Prozess. Ein KI-gestützter Korrektur-Workflow kann Fälle identifizieren, in denen eine menschliche Überprüfung besonders wertvoll ist. Erfahrene Fachkräfte setzen ihre Zeit dann dort ein, wo ihr Urteil den Unterschied macht, statt jeden Entwurf Zeile für Zeile zu lesen.

Für neue Mitarbeitende ändert sich damit die Rolle. Sie müssen nicht mehr pauschal einen ganzen Text bestätigen, dessen fachliche Richtigkeit sie nicht beurteilen können. Markierte Fälle gehen an jemanden, der das Fach beherrscht. Die Verantwortung liegt dort, wo das Wissen ist.

Was folgt daraus für die Einführung von KI?

Meine Folgerung aus der Praxis: Der Prozess muss für alle funktionieren, nicht nur für jene, die gern mit KI arbeiten. Die Haltung in der Belegschaft ist nämlich gespalten. In einer Erhebung der OECD sagten vier von fünf KI-Nutzenden, KI verbessere ihre Arbeitsleistung. Drei von fünf berichteten von mehr Freude an der Arbeit. Gleichzeitig machen sich in der Schweiz 43 Prozent von 500 befragten Beschäftigten Sorgen, was KI für ihren Arbeitsplatz bedeutet. 76 Prozent erwarten, dass KI zu Stellenabbau führt.

Auch beim Lernen gibt es eine Lücke. Im EY European AI Barometer 2025 mit 4'942 Beschäftigten bildeten sich 52 Prozent der Nicht-Führungskräfte nicht in KI weiter, bei den Führungskräften waren es 30 Prozent. Von den über 50-Jährigen verfolgen 42 Prozent eine KI-Weiterbildung, bei Jüngeren sind es nahe 70 Prozent. Im Schweizer KI-Barometer waren nur 28 Prozent mit den angebotenen Weiterbildungen zufrieden.

Für Firmen mit EU-Geschäft kommt eine Pflicht hinzu. Der EU AI Act gilt unter anderem für Anbieter, die KI-Systeme in der EU auf den Markt bringen. Die im Juli 2026 geänderte Fassung von Artikel 4 verpflichtet Anbieter und Betreiber, Massnahmen zum Aufbau von KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden zu unterstützen. Kompetenz aufzubauen braucht aber Zeit. Bis sie da ist, muss der Prozess die Lücke tragen.

Welche Prüfpunkte braucht ein Einführungsprozess?