KI-Kompetenz-Assessment (EU AI Act Art. 4)
Anonyme Selbsteinschätzung der KI-Kompetenz Ihrer Mitarbeitenden – als Bedarfsanalyse und Nachweisgrundlage für die Schulungspflicht nach Artikel 4 der KI-Verordnung.
Seit dem 2. Februar 2025 verpflichtet Artikel 4 der EU-KI-Verordnung Unternehmen, die KI einsetzen, für ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz ihrer Mitarbeitenden zu sorgen. Der erste Schritt ist eine ehrliche Bestandsaufnahme: Wer nutzt KI wie häufig, wie sicher fühlen sich die Teams beim Anwenden, Bewerten und beim Umgang mit Risiken – und wo ist Schulung am dringendsten? Diese Vorlage ist an etablierte KI-Kompetenz-Skalen wie die Meta AI Literacy Scale (MAILS, Universität Würzburg) angelehnt und deckt drei Kompetenzfelder ab: Anwenden & Nutzen, Verstehen & Bewerten sowie Ethik & Risiken. Die Ergebnisse dienen zugleich als dokumentierte Bedarfsanalyse für Ihr AI-Act-Compliance-Dossier.
Wann sollten Sie diese Vorlage einsetzen?
Diese Vorlage eignet sich besonders für:
- Als Bedarfsanalyse und Nachweisgrundlage für die KI-Kompetenz-Pflicht nach Art. 4 KI-Verordnung
- Vor und nach KI-Schulungen, um Lernfortschritt messbar zu machen
- Zum Start eines KI-Rollouts als Baseline je Abteilung
Alle Fragen dieser Vorlage
- 1Einwilligung
Ich habe verstanden, dass die Teilnahme freiwillig und anonym ist, und nehme teil. *
- 2Einfachauswahl
Wie häufig nutzen Sie KI-Werkzeuge (z. B. ChatGPT, Copilot, DeepL) für Ihre Arbeit? *
- Nie
- Seltener als monatlich
- Mehrmals im Monat
- Mehrmals pro Woche
- Täglich
- 3Matrix
Anwenden & Nutzen
Wie sehr treffen die folgenden Aussagen auf Sie zu?
Trifft gar nicht zu Trifft eher nicht zu Teils / teils Trifft eher zu Trifft voll zu Ich kann gängige KI-Werkzeuge sicher für meine Aufgaben einsetzen. Ich kann Anfragen (Prompts) so formulieren, dass ich brauchbare Ergebnisse erhalte. Ich weiß, für welche Aufgaben in meinem Arbeitsalltag sich KI gut eignet – und für welche nicht. Ich kann KI-Ergebnisse sinnvoll in meine Arbeitsabläufe einbauen. - 4Matrix
Verstehen & Bewerten
Trifft gar nicht zu Trifft eher nicht zu Teils / teils Trifft eher zu Trifft voll zu Ich verstehe in Grundzügen, wie generative KI ihre Antworten erzeugt. Ich kann einschätzen, wie verlässlich ein KI-Ergebnis ist. Ich erkenne typische Fehler von KI-Systemen, z. B. erfundene Fakten (Halluzinationen). Ich prüfe KI-Ergebnisse, bevor ich sie weiterverwende. - 5Matrix
Ethik & Risiken
Trifft gar nicht zu Trifft eher nicht zu Teils / teils Trifft eher zu Trifft voll zu Ich weiß, welche Daten ich in KI-Werkzeuge eingeben darf – und welche nicht. Ich kenne die internen Regeln unseres Unternehmens zum KI-Einsatz. Ich achte auf Urheberrecht und Vertraulichkeit, wenn ich mit KI arbeite. Mir ist bewusst, dass KI-Ergebnisse Verzerrungen (Bias) enthalten können. - 6Einfachauswahl
Wie schätzen Sie Ihre KI-Kompetenz insgesamt ein?
- Einsteiger:in – ich habe KI bisher kaum genutzt
- Grundkenntnisse – ich nutze KI gelegentlich für einfache Aufgaben
- Fortgeschritten – KI ist fester Teil meiner Arbeitsweise
- Expert:in – ich unterstütze auch andere beim KI-Einsatz
- 7Mehrfachauswahl
Zu welchen Themen wünschen Sie sich Schulung oder Unterstützung?
Mehrfachauswahl möglich.
- Grundlagen: Wie funktioniert generative KI?
- Besser prompten: Anfragen wirksam formulieren
- Datenschutz, Urheberrecht und KI-Verordnung
- KI-Werkzeuge für meinen konkreten Aufgabenbereich
- KI-Ergebnisse prüfen und bewerten
- Kein Schulungsbedarf
- 8Freitext
Wo könnte KI Sie in Ihrem Arbeitsalltag am meisten entlasten?
Vom Fragebogen zum Dashboard
Jede Frage wird automatisch zu einer Variable im DataLion-Datensatz. Daraus entsteht ein Kompetenz-Dashboard, das Sie nach Abteilung, Standort oder Welle filtern können:
- AI-Literacy-Index: Der Mittelwert über alle Kompetenz-Aussagen als KPI-Kachel – Ihre zentrale Kennzahl für das AI-Act-Reporting und den Vorher-Nachher-Vergleich von Schulungen.
- Profil der drei Kompetenzfelder: Mittelwert-Balken für Anwenden, Verstehen und Ethik & Risiken zeigen auf einen Blick, welches Feld Schulungspriorität hat.
- Zustimmungsprofil je Aussage: Divergierende Balken machen für jede einzelne Aussage sichtbar, wie sich Zustimmung und Ablehnung verteilen – ideal, um konkrete Wissenslücken zu finden.
- Kompetenz-Heatmap je Abteilung: Kreuzen Sie Kompetenzfelder mit Abteilungen: Die Heatmap zeigt, wo gezielte Trainings nötig sind, statt alle gleich zu schulen.
- Gewünschte Schulungsthemen: Die Mehrfachauswahl zu Schulungswünschen als Donut oder Balken – daraus wird direkt Ihr Trainingsplan.
- KI-Themenanalyse der offenen Antworten: Die offene Frage zu Einsatzideen werten Sie mit DataLions KI-Themen- und Sentiment-Analyse aus – als Wordcloud oder Themenliste.
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Häufige Fragen
Was verlangt Artikel 4 der KI-Verordnung genau?
Basiert der Fragebogen auf einem validierten Instrument?
Sollte die Befragung anonym sein?
Starten Sie mit dieser Vorlage
Laden Sie die Vorlage in DataLion, passen Sie sie an Ihre Marke an und sammeln Sie Antworten – DSGVO-konform und in Minuten.