Die verfügbaren Copilot-Berichte können Trends bei Einführung und Nutzung zeigen, abhängig von Produkten, Lizenzen, Berechtigungen, Konfiguration, Datenverfügbarkeit und Datenschutzschwellen. Sie zeigen nicht automatisch, ob die Ergebnisse verlässlich sind.
Diese Unterscheidung ist wichtig, wenn Unternehmen Microsoft 365 Copilot ausweiten oder KI-Agenten in ihre Abläufe integrieren. Aktivierte Lizenzen, Zugriffsrechte und Nutzungszahlen sind relevante Kennzahlen. Sie beantworten aber nicht die Frage, ob Mitarbeitende mit den Ergebnissen sicher und verantwortungsvoll umgehen können.
Ein Team kann KI täglich einsetzen und trotzdem falsche Schlussfolgerungen aus generierten Analysen ziehen oder vertrauliche Informationen in ungeeignete Systeme eingeben. Ein anderes Team nutzt KI seltener, erzielt aber bei komplexen Aufgaben bessere Ergebnisse.
Für HR, Learning & Development und Transformation-Verantwortliche stellt sich deshalb die Frage: Messen wir nur die Nutzung eines Tools – oder auch die Fähigkeit, es für relevante Aufgaben verlässlich einzusetzen?
Warum das Thema gerade jetzt relevant ist
Der Microsoft Work Trend Index 2026 beschreibt einen Wandel: Unternehmen entscheiden zunehmend, welche Aufgaben Menschen selbst übernehmen und welche Tätigkeiten KI-Systeme oder Agenten unterstützen sollen. Die Studie umfasst eine Befragung von 20.000 Personen, die KI nutzen, in zehn Ländern, durchgeführt von Edelman Data x Intelligence im Auftrag von Microsoft. Dabei handelt es sich nicht um eine Stichprobe von 20.000 Microsoft-Beschäftigten: Dies sind Daten einer von Microsoft beauftragten Studie, keine Ergebnisse von Selectic-Assessments. Die im Bericht beschriebenen Readiness-Merkmale beruhen auf Selbstauskünften, nicht auf objektiven Kompetenztests.
Eine McKinsey-Studie vom Juli 2026 zeigt zugleich, dass sich fast 90 Prozent der Organisationen oder Einheiten, die in den individuellen Berichten der befragten Führungskräfte beschrieben werden, noch in den ersten beiden Phasen der KI-Transformation befinden: Befähigung und Automatisierung statt umfassender Neugestaltung. Diese Einordnung beruht auf den individuellen Berichten, nicht auf repräsentativen Audits oder einer Messung der Marktprävalenz.
Die Schlussfolgerung ist nicht, dass jedes Unternehmen möglichst viele allgemeine KI-Schulungen anbieten sollte. Vielmehr braucht es eine fundierte Ausgangsmessung, um Qualifikationslücken von technischen Hürden und mangelndem Vertrauen zu unterscheiden.
KI-Nutzung ist nicht gleich KI-Kompetenz
Abhängig von Produkten, Lizenzen, Berechtigungen, Konfiguration, Datenverfügbarkeit und Datenschutzschwellen stellt Microsoft mit Copilot Analytics Berichte zu aktivierten und aktiven Nutzern, Anwendungen, Nutzungstrends und Agenten bereit. Für die Steuerung eines Rollouts sind diese Informationen wertvoll.
Für Personalentwicklung und zielgerichtete Befähigung sind jedoch weitere Daten erforderlich:
| Ebene | Leitfrage | Mögliche Daten |
|---|---|---|
| Nutzung | Wer hat Zugang und wer nutzt das System? | Aktivierungen und Nutzungsmetriken |
| Kompetenz | Können Mitarbeitende Ergebnisse richtig einordnen, prüfen und verbessern? | Strukturierte Assessments und praxisnahe Aufgaben |
| Erleben | Wie nehmen die Menschen die Veränderung wahr? | Angaben zu Nutzung, Zuversicht, Erwartungen und Bedenken |
Mehr Interaktionen mit Copilot bedeuten nicht automatisch bessere Entscheidungen oder mehr geschäftlichen Nutzen.
Wenn eine Abteilung viel KI nutzt, aber die Qualität der Ergebnisse unzuverlässig einschätzt, sind zusätzliche Lizenzen kaum die einzige Antwort. Wenn die Arbeitsqualität stimmt, die Nutzung jedoch gering bleibt, sollten Prozesse, Freigaben und Unterstützung untersucht werden.
Drei Fragen, bevor Copilot und KI-Agenten skaliert werden
Ein Nutzungsdashboard ist ein Ausgangspunkt, aber keine Bewertung der Mitarbeitenden. Bevor Unternehmen Copilot oder KI-Agenten breiter einsetzen, sollten drei operative Fragen geklärt sein.
1. Erzielen die Teams mit KI verlässliche Arbeitsergebnisse?
Aktivierte Lizenzen zeigen den Zugang, Nutzungszahlen die Aktivität. Beides sagt wenig darüber aus, ob eine KI-gestützte Analyse, Zusammenfassung oder Empfehlung für eine Geschäftsentscheidung zuverlässig genug ist. Für relevante Tätigkeiten braucht es klare Qualitätskriterien. Mehr Prompts bedeuten nicht automatisch mehr Kompetenz.
2. Ist klar, wann menschliches Urteilsvermögen unverzichtbar ist?
KI beschleunigt viele Aufgaben, kann aber überzeugend klingende Fehler erzeugen. HR, IT und Fachbereiche sollten Prüfverantwortung, Eskalation und den Umgang mit sensiblen Daten gemeinsam klären. Entscheidend ist, wo Unterstützung und Kontrollmechanismen erforderlich sind.
3. Sind Mitarbeitende auf die Veränderung vorbereitet – über den technischen Zugang hinaus?
Zwei Teams mit ähnlicher Nutzungsquote können sehr unterschiedliche Hürden erleben: Unsicherheit über zulässige Anwendungen, geringes Vertrauen oder eine schlechte Einbindung in Arbeitsabläufe. Deshalb sollten praktische Fähigkeiten, selbstberichtete Nutzung und Wahrnehmungen getrennt betrachtet werden.
Diese Fragen sind Managemententscheidungen, keine Offenlegung des Selectic-Bewertungsmodells. Das AI Readiness Assessment liefert strukturierte Evidenz über praktische Fähigkeiten und die Erfahrungen der Beschäftigten; Methodik und Bewertungskriterien werden im Rahmen einer konkreten Lösungsprüfung erläutert.
Ein 30-Tage-Plan zur Vorbereitung des Copilot-Rollouts
Die folgende Übersicht ist eine praktische Planungsvorlage, kein Versprechen, eine gesamte KI-Transformation in 30 Tagen abzuschließen.
| Zeitraum | Aufgabe | Entscheidung |
|---|---|---|
| Tag 1–5 | Pilotbereich, Rollen, Anwendungsfälle und Qualitätskriterien mit HR, IT und Fachbereichen festlegen | Welcher Geschäftsprozess steht im Mittelpunkt? |
| Tag 6–12 | Relevante Fähigkeiten prüfen, Einstellungen erheben und vorhandene Nutzungsdaten auswerten | Wo steht die Zielgruppe heute? |
| Tag 13–18 | Fachliche Lücken von Akzeptanzproblemen und Prozesshürden unterscheiden | Wo ist Unterstützung am dringendsten? |
| Tag 19–25 | Gezielte Lernangebote und kleine praktische Tests durchführen | Verbessert sich die Arbeit mit KI? |
| Tag 26–30 | Ergebnisse, Risiken und offene Fragen bewerten, nächste Messung vereinbaren | Skalieren, anpassen oder pausieren? |
Nicht jeder Beschäftigte muss KI-Spezialist werden. Entscheidend ist zu verstehen, welche Kompetenzen welche Rolle benötigt und wo gezielte Maßnahmen den größten Nutzen versprechen.
Selectic · Blueprint
Ist Ihr Copilot-Rollout bereit für die nächste Phase?
Fordern Sie den 30-Tage-Blueprint an: eine kompakte Planungshilfe für HR, IT und Fachbereiche.
Was verlangt der EU AI Act tatsächlich?
Artikel 4 des EU AI Act verpflichtet Anbieter und Betreiber von KI-Systemen dazu, Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz der Personen zu ergreifen, die diese Systeme in ihrem Auftrag einsetzen. Dabei sind Wissen, Erfahrung, Ausbildung und Anwendungskontext zu berücksichtigen.
Die geltende Fassung schreibt weder ein einheitliches individuelles Kompetenzniveau noch einen bestimmten obligatorischen KI-Test vor. Ein strukturiertes Assessment kann eine angemessene Befähigungsstrategie unterstützen und dokumentieren; es garantiert jedoch für sich genommen keine rechtliche Konformität. Datenschutz, betriebliche Mitbestimmung und anwendungsbezogene Vorgaben bleiben gesondert zu prüfen.
Die entscheidende Managementfrage
Stellen wir uns zwei Abteilungen mit ähnlicher Copilot-Nutzungsquote vor. In der ersten fühlen sich die Mitarbeitenden sicher, scheitern aber häufig bei der Überprüfung von KI-Antworten. In der zweiten sind die Vorbehalte größer, die praktischen Kompetenzen jedoch besser ausgeprägt. Dies ist ein hypothetisches Beispiel, kein Selectic-Kundenergebnis.
Ein reiner Nutzungsbericht würde beide Gruppen ähnlich bewerten. Eine kombinierte Betrachtung von Fähigkeiten und Wahrnehmungen legt unterschiedliche Maßnahmen nahe: mehr Verifikationstraining in der ersten, mehr Kommunikation und Unterstützung in der zweiten.
Genau hier wird aus einem Software-Rollout eine fundierte Personal- und Transformationsentscheidung.
Vor der nächsten Rollout-Welle: Was messen und wie entscheiden?
- Welche Rollen und Aufgaben reagieren besonders empfindlich auf KI-Fehler oder unsichere Datennutzung?
- Welche Kriterien zeigen, dass KI-gestützte Arbeit für diese Rollen verlässlich ist?
- Wie unterscheiden sich tatsächliche Fähigkeiten, selbstberichtete Nutzung und Einstellungen?
- Welche Evidenz wäre ausreichend, um die nächste Rollout-Stufe freizugeben?
Fordern Sie den 30-Day AI Rollout Readiness Blueprint von Selectic an. Die kompakte Planungshilfe unterstützt die Entscheidung über einen ersten Pilotversuch, Verantwortlichkeiten und die Evidenz vor der Skalierung. Sie ist kein Assessment und kein Nachweis der AI-Act-Konformität.
Selectic · Blueprint
Ist Ihr Copilot-Rollout bereit für die nächste Phase?
Planen Sie die nächste Einführungsphase für Copilot oder KI-Agenten? Fordern Sie den Blueprint an oder besprechen Sie mit Selectic eine evidenzbasierte Ausgangsmessung für eine klar definierte Zielgruppe.
Das Selectic AI Readiness Assessment erfasst praktische KI-Fähigkeiten mithilfe eines strukturierten Assessments sowie Angaben zu Nutzung und Wahrnehmung. So erhalten HR und L&D eine fundierte Grundlage für Qualifizierungsmaßnahmen und spätere Neubewertungen.
Häufige Fragen
Sind Copilot-Nutzung und KI-Readiness dasselbe?
Nein. Nutzungskennzahlen zeigen, wer Zugang hat und welche Funktionen verwendet werden. Readiness umfasst auch Kompetenzen, Urteilsvermögen und Einstellungen.
Welche KI-Kompetenzen sollten Unternehmen messen?
Die Verlässlichkeit KI-gestützter Arbeit, sichere Nutzungsgrenzen, rollenrelevante praktische Fähigkeiten und die Wahrnehmungen der Mitarbeitenden. Die genaue Messmethodik hängt vom Einsatzkontext ab.
Wie häufig sollte ein KI-Readiness-Assessment wiederholt werden?
Vor größeren Rollout-Wellen, nach gezielten Lernmaßnahmen oder bei relevanten Änderungen von Werkzeugen und Arbeitsprozessen. Ein allgemeingültiger Rhythmus existiert nicht.
Verlangt der AI Act einen KI-Test für alle Beschäftigten?
Nein. Artikel 4 nennt weder einen universellen Test noch eine verpflichtende individuelle Mindestpunktzahl, sondern verlangt kontextbezogene Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz.
Beweist ein Assessment den ROI von Copilot?
Nicht allein. Es liefert Informationen über Kompetenzen und ihre Entwicklung. Für einen ROI-Nachweis werden zusätzlich belastbare Geschäfts- und Prozesskennzahlen benötigt.
Quellen: Microsoft Work Trend Index 2026 · McKinsey, Juli 2026 · Microsoft Copilot Analytics · Europäische Kommission, KI-Kompetenz