Viele Mitarbeitende, die heute Microsoft 365 Copilot am Arbeitsplatz nutzen können, wissen nicht, ob und in welchem Umfang ihnen unterschiedliche KI-Modelle oder Modellfunktionen zur Verfügung stehen. Häufig liegt das nicht an mangelndem Interesse, sondern an den organisatorischen Rahmenbedingungen: Welche Funktionen freigeschaltet sind, welche Modelle genutzt werden dürfen und welche Anwendungen überhaupt vorgesehen sind, wird meist zentral entschieden.
Das ist kein Einzelfall. Es ist der Normalzustand in vielen Unternehmen, mit denen wir sprechen. Wenn wir in Beratungsgesprächen fragen, ob bereits eine KI-Nutzungsrichtlinie existiert, lautet die häufigste Antwort: „Wir arbeiten daran. In zwei bis drei Monaten ist es so weit.“ Selten kommt ein klares Ja. Und selten kommt ein klares Nein. Häufig bleibt die Situation unklar.
Modellauswahl im Unternehmen: Wer entscheidet wirklich?
Die Ausgangssituation ist derzeit sehr uneinheitlich. Viele Organisationen erlauben den Einsatz von KI, ohne bereits klare Rahmenbedingungen gesetzt zu haben. Mitarbeitende nutzen KI dann so, wie sie es aus dem Privatleben kennen: über den Browser, mit dem Modell, das gerade verfügbar ist. Eine bewusste Modellwahl findet nicht statt. Dies geschieht nicht aus Desinteresse, sondern weil die Voraussetzungen dafür fehlen.
Dort, wo Microsoft 365 Copilot eingeführt wird, verändert sich die Situation grundlegend. Microsoft erweitert seine Copilot-Umgebungen zunehmend um unterschiedliche Modelloptionen und KI-Funktionen. Je nach Anwendung, Lizenz, Region und administrativer Freigabe auch unter Einbindung von Modellen externer Anbieter wie Anthropic. Welche Möglichkeiten tatsächlich zur Verfügung stehen, entscheidet jedoch nicht die einzelne Mitarbeiterin oder der einzelne Mitarbeiter, sondern die Organisation über IT-, Sicherheits-, Datenschutz- und Governance-Vorgaben.
Modellkompetenz bedeutet deshalb auch, zu wissen, welche Fragen man an welche Stelle im Unternehmen richten muss.
Warum Modellunterschiede im Arbeitsalltag relevant sind
Aktuelle Sprachmodelle unterscheiden sich nicht nur in Geschwindigkeit und Preis. Sie unterscheiden sich auch in ihren Stärken, Grenzen und Optimierungen: etwa darin, wie gut sie komplexe Zusammenhänge durchdenken, Lücken erkennen, längere Dokumente verarbeiten oder mehrstufige Probleme bearbeiten können.
Ein Modell, das für schnelle Standardaufgaben gut geeignet ist, kann bei anspruchsvollen Analyseaufgaben plausibel klingende, aber oberflächliche Ergebnisse produzieren, ohne dass das auf den ersten Blick erkennbar ist. Die Wahl eines ungeeigneten Modells kann im Arbeitsalltag zu falschen Analysen, unvollständigen Zusammenfassungen oder unnötigem Vertrauen in scheinbar überzeugende Ergebnisse führen.
Wer das nicht weiß, vertraut dem Ergebnis. Wer es weiß, prüft es.
Das ist der Unterschied zwischen KI-Nutzung und KI-Kompetenz. Und genau deshalb gehört die Frage der Modellauswahl in ein gut konzipiertes KI-Seminar und zwar nicht als Technikexkurs, sondern als Grundlage für bewusstes Urteilsvermögen im Arbeitsalltag.
Warum eine Beratung vor dem Seminar den Unterschied macht
Ein KI-Seminar, das Modellkompetenz vermitteln will, muss an der tatsächlichen Arbeitssituation der Teilnehmenden ansetzen. Das klingt selbstverständlich, ist es in der Praxis aber oft nicht.
Viele Weiterbildungsverantwortliche sind nur begrenzt mit der KI-Infrastruktur ihres Unternehmens vertraut. Welche Tools sind freigegeben? Welche Modelle oder Modellfunktionen stehen in Copilot, ChatGPT Enterprise, Gemini, Claude oder anderen Systemen tatsächlich zur Verfügung? Gibt es bereits eine Nutzungsrichtlinie? Sind Datenschutz, Informationssicherheit und Compliance eingebunden? Oder arbeitet die Organisation noch an diesen Grundlagen?
Diese Fragen können häufig nicht ohne ein Gespräch mit der IT-Abteilung oder den zuständigen Stellen für Datenschutz, Informationssicherheit und Governance beantwortet werden. Deshalb gehört für uns die Klärung dieser Rahmenbedingungen zum Standard jeder Seminarplanung, einschließlich der Frage, wer auf Unternehmensseite die konkreten technischen und organisatorischen Gegebenheiten erläutern kann.
Manchmal führt dieses Gespräch zu einer unbequemen Empfehlung: das Seminar erst dann durchzuführen, wenn die KI-Infrastruktur geklärt und ausgerollt ist. Lernen ohne passende Arbeitsgrundlage ist Lernen auf Vorrat: Gut gemeint, aber selten wirksam.
Die eigentliche Lernaufgabe
Was in jedem Fall vermittelt werden kann und soll: ein Urteilsvermögen, das über das Bedienen eines Tools hinausgeht. Die Fähigkeit zu erkennen, wann ein Ergebnis zu glatt ist, um wahr zu sein. Das Verständnis, dass unterschiedliche Modelle unterschiedliche Stärken, Grenzen und Einsatzbereiche haben und dass diese Unterschiede Konsequenzen für die Qualität der Arbeitsergebnisse haben.
Das setzt keine technische Ausbildung voraus. Es setzt Erfahrung, Reflexion und eine bewusste Auseinandersetzung mit den eigenen Arbeitsprozessen voraus. Genau das ist erwachsenenpädagogische Kernarbeit und der Grund, warum ein gutes KI-Seminar immer mit einer guten Beratung beginnt.
Die PCS Akademie bietet KI-Seminare in verschiedenen Formaten an, von der Kurzeinführung bis zum mehrteiligen Inhouse-Konzept. Welches Format zu Ihrer Situation passt, klären wir gerne im Gespräch.
