KI-Kompetenz, kurz erklärt

Was ist KI-Kompetenz (AI Literacy)?

Genug über KI zu wissen, um sie gut zu nutzen und zu beurteilen, was sie liefert. Hier die Definition aus der Forschung, was dazugehört und warum man KI-Kompetenz nicht misst, indem man Leute fragt, wie gut sie sind.

Eine Definition

Im Englischen heißt KI-Kompetenz AI Literacy. Die Forschenden hinter diesem Test stützen sich auf die Definition von Duri Long und Brian Magerko (Markus et al., 2025). AI Literacy ist demnach

„eine Reihe von Kompetenzen, die Menschen befähigen, KI-Technologien kritisch zu bewerten, wirksam mit KI zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten und KI als Werkzeug zu nutzen, online, zu Hause und am Arbeitsplatz“ (Long & Magerko, 2020, eigene Übersetzung).

Einfach gesagt: Du weißt ungefähr, wie KI funktioniert und wo sie danebenliegt, du kannst mit ihr arbeiten, und du kannst beurteilen, was sie dir liefert.

Sie überschneidet sich mit digitaler Kompetenz, Daten- und Medienkompetenz, ist aber nicht dasselbe: Bei KI-Kompetenz geht es gezielt darum, zu wissen, was KI-Systeme können und was nicht, und in der Praxis kritisch und verantwortungsvoll mit ihnen umzugehen (Markus et al., 2026).

Das betrifft nicht nur Leute aus der Technik. Die Autorinnen und Autoren des Tests nennen KI-Kompetenz eine Schlüsselkompetenz weit über technische Berufe hinaus (Markus et al., 2026).

Was dazugehört

Der Test teilt KI-Kompetenz in sechs Bereiche (Markus et al., 2025):

• Kennen und verstehen: die Grundfunktionen von KI und wie man KI-Anwendungen nutzt.
• Nutzen und anwenden: Wissen über KI und KI-Werkzeuge in verschiedenen Situationen anwenden.
• Erkennen: erkennen, ob eine Anwendung auf KI beruht oder nicht.
• Ethik: Fairness, Verantwortung, Transparenz und Sicherheit im Umgang mit KI.
• Erschaffen: KI-Anwendungen bewerten, vorhersagen, was sie tun, und sie entwickeln.
• Generative KI: KI, die Inhalte erzeugt, verstehen, reflektieren und kompetent einsetzen.

Warum Fragen nach dem Selbstbild nicht reichen

Bisher wurde KI-Kompetenz meist per Selbsteinschätzung erhoben (Markus et al., 2025). Doch Selbstbild und tatsächliches Wissen passen kaum zusammen. In der Normierungsstudie lag der Zusammenhang zwischen dem Ergebnis in diesem Test und der selbst eingeschätzten KI-Kompetenz bei r = 0,05, also fast bei null (Markus et al., 2026).

Deshalb stellt dieser Test Fragen mit richtigen und falschen Antworten. Er misst, was du über KI weißt; wie gut du in der Praxis mit KI-Werkzeugen arbeitest, ist eine andere Frage (Markus et al., 2026).

Vor dem KI-Führerschein: erst mal den eigenen Stand testen

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