KI-Literacy Readiness Mini-Audit (10-Minuten-Self-Check)

KI-Literacy Readiness Mini-Audit (10-Minuten-Self-Check)

Ein 10-Minuten-Self-Check für Organisationen, die sich fragen: „Sind unsere Leute eigentlich KI-literat?" Gebaut aus der Assessment-Instrument-Spec (Phase 5) und dem compliance/evaluation-White-Space. Kein bewerteter Test — ein Gesprächsstarter. Die volle Version (aufgabenbasiert, objektiv, Art.-4-ready) ist das ALaaS-Baseline-/Abschluss-Instrument.

1. Rollenabdeckung — wer ist im Scope?

Setzen Sie ein Häkchen bei den Rollen, die KI-Systeme nutzen oder beaufsichtigen:

• Knowledge Worker (Office / Operations)
• Kundenorientiert / Support / KMU-Personal
• Vertrieb / Erlös
• Entwickler:innen / Analyst:innen / Daten
• Führungskräfte / Teamleads
• Compliance / Risiko / Rechts-nahe

Gap-Signal: Wenn „Compliance / Risiko" nicht ankreuzt ist, Sie aber KI einsetzen, sind Sie exakt im compliance/evaluation-White-Space, den das Korpus als dünn-und-im-Aufwind markiert — und wo die Art.-4-Exposition liegt.

2. Aufgabenrealität — was tun sie tatsächlich mit KI?

Können Sie für jede relevante Rolle eine echte Aufgabe benennen, die sie mit KI erledigt (statt „die nutzen ChatGPT")?

Rolle	Echte KI-Aufgabe (arbeitsplatzspezifisch)	Dokumentiert?

Gap-Signal: Wenn Sie keine Aufgabe benennen können, haben Sie Tool- Adoption ohne Literacy. Die berufsalignierten Task-Matrizen der Spec existieren genau, um das konkret zu machen.

3. Evidenz-Niveau — können Sie belegen, dass es gewirkt hat?

• Wir schulen Menschen in KI
• Wir messen Literacy mit einem objektiven Instrument (nicht nur einem Smile-Sheet)
• Wir messen auf den echten Aufgaben des Jobs, nicht mit Quiz-Scores
• Wir führen pro Rolle ein Protokoll (geschult → gemessen → auf welchem Niveau)

Gap-Signal: Die meisten Organisationen setzen Häkchen 1, wenige 2–4. Das ist der org-implementation/evaluation- und compliance/evaluation-White-Space — das Feld hat Instrumente (MAIL-CS, AICOS, SAIL4ALL, SFAILQ), aber fast keine Evidenz, dass Programme sie genutzt haben.

4. Maturity-Read (eine Zeile pro Spalte)

Level	Sie sind hier, wenn…	Mark
1 Awareness	Menschen wissen, dass KI existiert	☐
2 Application	Menschen nutzen ein Tool bei einer definierten Aufgabe, prüfen Ausgaben	☐
3 Evaluation	Menschen wählen Tools nach Passung, beurteilen Ausgaben, handhaben Edge Cases	☐
4 Integration	Menschen gestalten KI-Workflows, wägen Konsequenzen ab, lehren andere	☐

Was Ihre Häkchen sagen

• Meist Level 1–2, Compliance nicht angekreuzt → Sie sind im White-Space. Starten Sie mit einem Compliance-Track + objektivem Baseline (Guide 1 §8.1, Guide 2 §8.1).
• Level 3–4 punktuell, keine Messung → Sie haben Skill, aber keinen Beleg. Ergänzen Sie das aufgabenbasierte Evaluation-Design (Guide 2 §5) — das ist Ihr Art.-4-Datensatz.
• Alle vier Evidenz-Kästchen angekreuzt → Sie sind dem Korpus voraus. Veröffentlichen Sie Ihre Methode; Sie besitzen die Lücke, die sonst niemand gefüllt hat.

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Begleitforschung: research_brief_2026.md (die Evidence-Lücke), guide_implementation.md, guide_evaluation.md, assessment_spec.md. Voller Audit = ALaaS Baseline-/Abschluss-Instrument.