GenAI-Fähigkeiten im Arbeitsalltag: Was wirklich zu trainieren ist
Generative AI Skills ist mit 967 Papers die zweitgrößte Kategorie im Korpus. Aber die meisten Programme trainieren nur Prompting. Was im Arbeitsalltag wirklich zählt, geht darüber hinaus.
3D: Konzept-Graph (Knoten & Kanten)
1. Die Fähigkeiten, die zählen
- Outputs interpretieren: Halluzinationen erkennen, Evidenz prüfen, Quellen validieren.
- Tools auswählen: welches GenAI-Tool für welche Aufgabe (RAG, Agents, Multimodal).
- Ethical judgment: Bias erkennen, Datenschutz wahren, Verantwortung übernehmen.
- Integration: GenAI in bestehende Workflows einbetten (nicht als Add-on).
2. Was NICHT zu trainieren ist
Tool-Bedienung allein. Definitionen, die Programmierung/Statistik betonen, verfehlen, was Arbeitende wirklich brauchen (AI Literacy Assessment Revisited). Siehe Design für den Job.
3. Im ALaaS-Angebot
GenAI-Skills sind Teil des Team-Programms (Stufe 2): rollenspezifische Schulung nach dem Playbook, mit objektivem Baseline/Abschluss-Assessment. Siehe Angebotsstufen.
Weiterführende Links
Quellen: Guide 1 (Implementierung), §2.2/§4; Korpus 16.459 Papers (Stand 2026-10). EOF echo "de B done"