Der Begriff AI-Literacy wirkt auf den ersten Blick sperrig. Viele verbinden damit Technik, vielleicht auch Schulung, aber selten etwas, das sie selbst betrifft. Dabei steht hinter diesem Wort ein Bildungsthema, das gerade ganz still unseren Alltag verändert und die Kompetenzen überall, nicht nur in der Wirtschaft. Denn künstliche Intelligenz entscheidet längst mit und ist überall präsent: in E-Mails, Tools, Plattformen oder Dokumenten, die wir täglich verwenden. AI-Literacy geht über Tool-Bedienung hinaus, es geht um Klarheit, Wissen und das tiefe Verständnis wie KI wirklich wirkt. In dieser dreiteiligen Artikelserie befassen wir uns damit, wie wir das Kompetenzfeld KI fundiert verstehen, definieren und lehren bzw. lernen.

Was ist AI-Literacy eigentlich?

AI-Literacy ist mehr als nur “Technikverständnis” oder ein “reflektiertes Mindset”. Es beschreibt die Fähigkeit, künstliche Intelligenz mit Verstand zu nutzen, ihre Wirkweise nachvollziehen zu können und die Konsequenzen dieser Nutzung für sich und andere einzuordnen. Es geht um Kompetenz im Denken und Handeln, es geht nicht um Meinungen, sondern um Klarheit und Verantwortung.

In vier Bereichen zeigt sich, was AI-Literacy im Kern ausmacht:

1. VERSTEHEN:
Wie KI-Systeme Informationen verarbeiten, auf welchen Daten sie beruhen und warum sie Wahrscheinlichkeiten erzeugen statt Wahrheiten. Wer das erkennt, kann unterscheiden, was ein Vorschlag der KI ist und was eine eigene Entscheidung bleiben sollte.

2. ANWENDEN:
Wie KI-Tools im eigenen Alltag sinnvoll eingesetzt werden, sei es in Texten, Recherchen, Analysen oder Prozessen. Dabei zählt nicht, wie neu das Tool ist, sondern wie bewusst, eingebettet und zielgerichtet es genutzt wird.

3. REFLEKTIEREN:
Wie man den Einfluss von KI einschätzt, nicht nur auf sich selbst, sondern auch auf andere. Wer mit Menschen arbeitet, weiß: Jede technikgestützte Entscheidung verändert Kommunikation, Wahrnehmung, Vertrauen und Verantwortung.

4. MITGESTALTEN:
Wie man KI nicht nur nutzt oder bedient, sondern mitgestaltet, zum Beispiel durch präzise Prompts, ethische Rahmung oder eigene Prinzipien im Umgang mit datenbasierten Systemen. Auch No-Code-Tools und Co-Creation-Prozesse gehören hier dazu.

WICHTIG:
AI-Literacy ist kein Spezialwissen für Entwickler oder Techniker. Denn es betrifft alle, die Entscheidungen treffen, Wissen vermitteln, Kommunikation begleiten oder Menschen unterstützen: Deshalb geht es auch um Technik, ja, aber im gleichen Maß auch um Verantwortung, den menschlichen Faktor, also wie Menschen KI verstehen – und sehr wichtig dabei-  wie sie sich damit fühlen. Dieser Dreiklang ist entscheidend, eben nicht nur Technik, sondern ihre Wirkung auf ihre Umwelt. Denn was viele vergessen, die denken, sie entkommen dem “Hype”, weil sie nicht direkt damit arbeiten: KI wirkt längst mit – ob sichtbar oder unsichtbar.

Warum AI-Literacy mehr ist als Digital Literacy

Viele verwechseln AI-Literacy mit allgemeinem Technikverständnis oder Digital Literacy. Aber die Unterschiede sind deutlich und sie entscheiden darüber, wie souverän und wirksam Menschen mit KI umgehen können. Während Digital Literacy meist den Umgang mit digitalen Tools, Plattformen und Inhalten meint, geht es bei AI-Literacy um das Verständnis von Systemen, die Entscheidungen beeinflussen, Muster erzeugen und dabei nicht linear, sondern probabilistisch funktionieren.

Digitale Kompetenzen helfen, ein Dokument zu formatieren, ein Online-Tool zu bedienen oder Inhalte zu teilen. AI-Literacy dagegen fordert, zu verstehen, wie die Daten zustande kommen, welche Muster dabei verstärkt werden und welche Entscheidungen durch Algorithmen aka KI vorbereitet oder sogar durchgeführt werden. Und gerade diese Entscheidungen können durch die Funktionsweise der Technik falsch, nicht begründet oder sogar gefährlich sein.

Diese Unterscheidung ist also akademischer Nebensatz. Sie betrifft die Tiefe, mit der Menschen Verantwortung übernehmen können – in Gesprächen, in Begleitungen, in Organisationen. Wer diese Differenz erkennt, merkt schnell: Es reicht nicht, mit KI umgehen zu können. Es braucht ein Gespür für ihre Logik, für ihren Kontext und für die Dynamik, die daraus entsteht. Und wie die Menschen und die Umwelt damit umgehen, sprich sie nutzen, verstehen und sich dabei fühlen.

Auf welcher Grundlage beruhen diese Einsichten?

Viele denken, AI-Literacy ist nun ein neues Schlagwort. Nein das ist es ganz und gar nicht – in den letzten Jahren haben Bildungsforscher, Psychologen, Technologieethiker und Organisationsentwickler weltweit untersucht, was Menschen brauchen, um künstliche Intelligenz souverän, reflektiert und konstruktiv in ihre Arbeit einzubetten: Wir wussten, dass sie kommen würde und sind im Grund sogar gut vorbereitet und wissen viel. Es ging dabei nicht nur um technisches Know-how, sondern um menschliche Reife, didaktisches Verständnis und ethische Sensibilität, immer eingebettet in reale Anwendungskontexte.

Die folgenden zehn Studien und Frameworks zeigen deutlich:

AI-Literacy ist mehrdimensional, anspruchsvoll und muss für Menschen machbar sein, das heißt, es ist kein bildungtheorisches Phänomen, sondern ist der Missing Link zwischen AI-Wissenschaft und dem Alltag.

Die nachfolgenden Studien stammen aus Hochschulen, Praxisprojekten und internationalen Reviews. Und sie liefern eine belastbare Grundlage für das, was jetzt gebraucht wird:

10 wegweisende Studien und Frameworks zu AI-Literacy:

Die nachfolgenden 10 Studien und Frameworks stehen stellvertretend für andere und sollten nur einen Einblick geben und dem Verständnis dienen, wie AI-Literacy bezogen auf die Praxis eingeordnet und definiert werden kann:

1. „Conceptualizing AI‑Literacy: An Exploratory Review“ – Ng et al. (2021):
Dieses einflussreiche Review definiert vier Dimensionen: Verstehen, Anwenden, Reflektieren und ethische Fragen – und bildet die Grundlage vieler späterer Modelle
Link zur Review

2. „AI Literacy in Higher Education“ – EDUCAUSE (2024)
Strategischer Überblick, wie Hochschulen AI-Literacy als Querschnittskompetenz verankern – mit Relevanz auch für andere Bildungsbereiche.
Link zur Quelle

3. „Three Literacies for AI-Ready Professionals“ – Gu & Ericson (2025) 
Analyse von AI-Literacy, Data Literacy und Ethics Literacy in Unternehmenskontexten. Zeigt, wie alle drei Bereiche zusammengehören.
Preprint über arXiv verfügbar

4. „Kompetenzstudie zur KI-Nutzung in Unternehmen“ – Fraunhofer FIT (2023)
Deutsche Erhebung mit Fokus auf die Kompetenzlücken in der Wirtschaft, speziell in HR, Führung und Beratung.
PDF-Download

5. „AI and the Futures of Learning“ – UNESCO (2021) 
Kulturell und global orientierter Bericht mit Schwerpunkt auf ethischer Bildung, Vielfalt und Zukunftskompetenz im Umgang mit KI.
Volltext-Link

6. „Toward AI Literacy: Concepts, Assessment, and Implications“ Kong et al. (2022) 
Wissenschaftlich fundierte Systematik, wie AI-Literacy gemessen und praktisch vermittelt werden kann.
Link zur Studie

7. „The AI Literacy Gap – Overreliance on AI“ – Microsoft Research (2023)
Studien zum Fehlen von AI-Know-how trotz steigender Nutzung und zu Risiken wie Übervertrauen in KI. Analyse, warum AI-Wissen bei vielen Nutzer fehlt, trotz wachsender Tool-Nutzung. Zeigt, wie man Literacy im Arbeitskontext fördern kann.
Publikation als Whitepaper

8. „Do People Engage Cognitively with AI?“ – K. Z. Gajos & L. Mamykina (2022)
Ist zwar nicht direkt ein AI-Literacy Studie, aber passt gut zum Thema, wie sehr Menschen sich kritisch mit AI-Ergebnissen auseinandersetzen und sie aktiv zu verstehen versuchen  – oder eben nicht.
Link zur Studie

9. „AI Skills for the Future“ – OECD (2022) 
Überblick über Anforderungen an KI-Kompetenz in Bildung und Beruf – mit Empfehlungen für Politik, Wirtschaft und Zivilgesellschaft.
OECD Paper – Volumne 1   und OECD Paper – Volumne 2

10. „AI Literacy in Early Childhood Education“ – Erickson Institute (2024) 
Ein überraschender Zugang: Wie frühpädagogische Konzepte helfen, KI als Denkhilfe zu verstehen – und das auch relevant für Erwachsenenbildung sein kann.
Download des Research-Papers

Was die Studien gemeinsam zeigen: fünf Einsichten, die zählen

1. Orientierung statt Bedienlogik

Wenn man diese zehn Studien nebeneinanderlegt, fällt eines auf: Es geht nicht darum, technisches Wissen zu addieren, sondern darum, ein neues Denken zu ermöglichen. AI-Literacy entsteht nicht durch Bedienlogik, sondern durch ein inneres Verstehen, das Orientierung gibt und zwar nicht nur der oberflächlichen Technik, sondern der Zusammenhänge. Alle Forschungsarbeiten betonen, dass es nicht reicht, ein Tool zu beherrschen.

Entscheidend ist, ob Menschen nachvollziehen, warum es bestimmte Ergebnisse liefert, und was diese Ergebnisse auslösen können. Es geht also um Tiefe und die Zusammenhänge.

2. Verantwortung im Alltag

Ein zweiter roter Faden zeigt sich dort, wo es um Verantwortung geht: AI-Literacy ist kein akademisches Zusatzthema, sondern betrifft konkrete Entscheidungen im Alltag. Viele Studien weisen darauf hin, dass vor allem im Berufsleben – besonders in Beratung, Führung und Bildung – noch große Lücken bestehen.

Gerade dort, wo Menschen mit Menschen arbeiten, fehlen oft verlässliche Konzepte, um den Einfluss von KI richtig einzuordnen. Die Forschung spricht hier von einer strukturellen Leerstelle, in der oft Unsicherheit wächst.

3. Lernen durch Reflexion

Ein dritter Punkt betrifft die Art, wie Menschen lernen. Die erfolgreichsten Literacy-Programme in den Studien setzen nicht auf abstrakte Schulungen, sondern auf Praxisnähe, Reflexion und ethische Auseinandersetzung. Es geht nicht um „richtiges Prompten“, sondern darum, sich ein Urteil zu bilden, mitzudenken und eigene Grenzen zu definieren.

Wo das gelingt, entsteht keine technikgetriebene Anpassung, sondern echte (KI-)Mündigkeit: ein Begriff, der in vielen Studien bewusst gewählt wird.

4. Selbstwirksamkeit statt Anpassung

Auffällig ist auch, wie stark Haltung (Werte und Emotionen) und Selbstwirksamkeit betont werden. AI-Literacy ist kein Tool-Wissen, sondern ein Denk- und Handlungsspielraum. Die Frage ist nicht: „Wie gut kann ich KI einsetzen?“ Sondern: „Wie treffe ich Entscheidungen, wenn KI Teil des Prozesses ist?“

Wer AI-Literacy besitzt, bleibt nicht passiv, sondern gestaltet – im Kopf, im Gespräch, in der Verantwortung. Das unterscheidet eine bloße Nutzung von einer bewussten Anwendung.

5. Jetzt, nicht später

Und schließlich macht die Forschung klar: Es sind nicht Tools, die zukunftsfähig machen, sondern Menschen, die sie mit Klugheit nutzen. AI-Literacy ist keine Garantie für Fehlerfreiheit,  aber sie ist der einzige Weg, wie wir als Gesellschaft gemeinsam entscheiden können, wie wir KI verstehen, einsetzen und verantworten: Als Teil unserer Realität (nicht als Ausnahme).

Die Studien zeigen deutlich: Diese Kompetenz wird jetzt gebraucht – und nicht später oder irgendwann.

Warum das gerade jetzt zählt – und für wen

Es ist aktuell zu beobachten, dass viele die wahre Tiefe des Themas AI-Literacy vermeiden. Dazu sollten wir Verständnis haben und uns vor Augen führen: Wir leben in einer Welt, die sich auf so vielen Ebenen so schnell ändert – Menschen haben verschiedene Formen, diese Belastung zu umgehen (hier mehr): 

1. VERLEUGNUNG ODER ABLEHNUNG

Sie ignorieren das Problem und blenden es einfach aus: “Mal sehen wann der Hype vorbei ist.”

2. ÜBERLEGEN UND ZÖGERN

Sie versuchen sie zuerst einmal zu verstehen, um die richtige Lösung zu finden – und schieben Entscheidungen auf: “KI mache ich später.”

3.) OPERATIVE HEKTIK:

Sie probieren Lösungen aus, ändern die Meinungen und Orientierung (wieder und wieder): “Alle haben schon KI-Agenten, die will ich jetzt auch”.

4.) SIMPLIFIZIEREN:

Sie konzentrieren sich auf einzelne Faktoren der Krisen-Situation – und übersehen Wesentliches: “Mit 3 Klicks habe mein kompletten Workflow automatisiert”.

5.) MUSTERTRANSFER:

Sie bewerten die Krisen-Situation emotional (Emotionale Intelligenz) und suchen nach Bewertungs-und Verhaltensmustern aus ihrer Erfahrung und Vergangenheit, die sie anwenden können: “Bei der Softwareeinführung XYZ vor 4 Jahren haben wir gute Erfahrung gemacht, das machen wir jetzt genauso”

Das Problem:
KI ist anders als alles, was wir bisher in der Menschheit erlebt haben. So hilft keine dieser bewährten menschlichen Reaktionsformen. Wir müssen neue Wege beschreiten, Menschen auf die umfassenden Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz und damit die AI-Literacy vorzubereiten.

Wann beginnt AI-Literacy – und woran erkennt man sie?

Viele glauben, sie hätten bereits AI-Literacy, weil sie ChatGPT bedienen oder Prompts schreiben. Doch das greift zu kurz. Denn zwischen Nutzung und Verständnis liegt eine entscheidende Lücke.

AI-Literacy beginnt nicht beim Tool, sondern im Kopf. Sie zeigt sich nicht daran, ob jemand KI verwendet, sondern wie bewusst und wie differenziert er oder sie das tut. Und genau hier zeigt sich, wer wirklich souverän mit KI umgeht und wer nur auf der Oberfläche bleibt.

Hier einige Unterscheidungskriterien (ohne Anspruch auf Vollständigkeit) zu diesem Kompetenzfeld “KI-Literacy”:

Menschen mit AI-Literacy…

1. verstehen, dass KI keine Wahrheiten liefert, sondern Wahrscheinlichkeiten.
→ Sie nehmen die Ergebnisse nicht für bare Münze, sondern interpretieren sie im Kontext.

2. können einschätzen, wo KI sinnvoll einsetzbar ist und wo nicht.
→ Sie sehen den Unterschied zwischen Assistenz und Verantwortung.

3. wissen, wie ein Modell funktioniert, was es kann und was es nie können wird.
→ Sie erkennen die Grenzen eines Systems.

4. reflektieren ihre eigene Rolle im Zusammenspiel mit KI.
→ Sie behalten Urteilskraft und Selbstverantwortung, auch wenn die Technik effizient ist.

5. hinterfragen, welchen Einfluss KI auf Sprache, Denken, Entscheidungsprozesse und Beziehungen hat.
→ Sie nutzen KI als Denkpartner, nicht als Ersatz für Reflexion.

Menschen ohne AI-Literacy…

1. verwechseln KI mit einer objektiven Quelle.
→ Sie glauben, was aus dem Modell kommt, sei „richtig“.

2. sehen Prompt Engineering als Kompetenz, nicht als Interface-Nutzung.
→ Sie kennen die Oberfläche, aber nicht den Mechanismus.

3. übernehmen Ergebnisse ungeprüft.
→ Sie merken oft nicht, wie sehr sie gesteuert werden.

4. unterschätzen die Wirkmechanismen hinter der Technik.
→ Sie glauben, KI sei neutral, obwohl sie mit Vorannahmen trainiert ist.

5. blenden die ethischen, sozialen und kognitiven Folgen aus.
→ Sie nutzen KI als Tool ohne den Raum, den sie beeinflusst, zu erkennen.

Diese Unterscheidung ist nicht vollständig und soll nur zur Einordnung helfen: Es gibt keine absolute AI-Literacy. Doch diese Aufstellung ist ein Kompass für Deine eigene Entwicklung. Denn AI-Literacy ist kein Status, den man einmal erreicht, sondern eine Kompetenz bzw. ein ganze Kompetenzfeld, das wächst, je tiefer man sich damit auseinandersetzt. Und genau deshalb zählt sie heute mehr denn je.

Fazit: AI-Literacy ist kein Techniktrend, sondern eine Schlüsselkompetenz mit Verantwortung

AI-Literacy bedeutet zu verstehen, wie KI-Systeme funktioniert, wie sie Ergebnisse erzeugen und wie sie unser Denken, Entscheiden und Kommunizieren beeinflussen (und nicht einfach KI-Tools nutzen). Nicht nur für Technikaffine, sondern für alle in einer KI-getriebenen Welt. Und besonders für diejenigen, die in ihrem Arbeitsumfeld Orientierung geben, Zusammenhänge erklären oder mit anderen gestalten. Denn was wir heute über KI verstehen, bestimmt, wie sicher, verantwortungsvoll und selbstbestimmt wir sie morgen nutzen.

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Dies ist der erste Teil eine dreiteiligen Blogartikel-Serie. Im nächsten Teil der Serie zeigen wir anhand von praktischen Use Cases, wie man AI-Literacy praktisch lernt und lehrt – je nach Kontext: im Coaching, in der Beratung, in der Bildung, oder im HR und Führung. Denn die Prinzipien bleiben gleich, aber die Anwendungen unterscheiden sich. Und genau darin liegt der Schlüssel: Wer versteht, wie AI-Literacy in der eigenen Arbeit wirkt, gewinnt Sicherheit – und Klarheit und kann andere unterstützen.