KI-Schulungspflicht: Was Artikel 4 AI Act verlangt

Artikel 4 des EU AI Act verpflichtet Unternehmen bereits seit dem 2. Februar 2025 dazu, sich mit der KI-Kompetenz ihrer Beschäftigten auseinanderzusetzen. Seit dem 2. August 2026 wird diese Verpflichtung auch durchgesetzt. Die Frist für die KI-Schulungspflicht ist damit verstrichen: Sie ist kein künftiges Compliance-Thema mehr, sondern eine aktuelle Aufgabe für HR-Verantwortliche und Unternehmen, die KI-Systeme einsetzen.

Gleichzeitig hat sich der rechtliche Maßstab kurz vor Beginn der Durchsetzung verändert. Der seit dem 27. Juli 2026 geltende Digital Omnibus (EU) 2026/1744 hat Artikel 4 abgeschwächt. Statt ein ausreichendes Niveau an KI-Kompetenz sicherstellen zu müssen, sind Unternehmen nun verpflichtet, Maßnahmen zu ergreifen, die deren Entwicklung unterstützen. Gefordert wird damit eine nachweisbare Bemühung, kein garantierter Lernerfolg.

Für HR bedeutet das dennoch mehr als eine allgemeine Sensibilisierung für künstliche Intelligenz. Unternehmen müssen klären, wer mit welchen KI-Systemen arbeitet, welches Wissen dafür erforderlich ist und wie entsprechende Maßnahmen dokumentiert werden. Das betrifft auch internationale Teams und Beschäftigte, die über einen Employer of Record angestellt sind.

Dieser Leitfaden zeigt, welche Anforderungen Artikel 4 nach dem Digital Omnibus stellt, welche Beschäftigten berücksichtigt werden müssen, wie sich ein belastbares KI-Kompetenz-Schulungsprogramm aufbauen lässt und welche Sanktions- und Compliance-Risiken Unternehmen beachten sollten.

Was Artikel 4 nach dem Digital Omnibus verlangt

Artikel 4 des EU AI Act richtet sich an Anbieter und Betreiber von KI-Systemen. Anbieter entwickeln oder vermarkten KI-Systeme unter ihrem eigenen Namen oder ihrer eigenen Marke. Für viele Unternehmen ist jedoch vor allem die Rolle als Betreiber relevant: Wer KI-Anwendungen beispielsweise in HR, Recruiting oder anderen Geschäftsprozessen einsetzt, fällt grundsätzlich in diese Kategorie.

Die KI-Schulungspflicht betrifft damit nicht nur Technologieunternehmen, die selbst KI entwickeln. Auch Unternehmen, die verfügbare KI-Systeme in ihre Arbeitsabläufe integrieren, müssen prüfen, welche Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz erforderlich sind. Das gilt unabhängig davon, ob KI die zentrale Funktion eines Tools bildet oder als Bestandteil einer umfassenderen Software eingesetzt wird.

Bemühenspflicht statt garantiertem Lernerfolg

Seit dem 27. Juli 2026 gilt ein veränderter rechtlicher Maßstab. Mit dem Digital Omnibus (EU) 2026/1744 wurde die bisherige Verpflichtung, ein ausreichendes Niveau an KI-Kompetenz sicherzustellen, abgeschwächt. Anbieter und Betreiber müssen nun Maßnahmen ergreifen, die darauf abzielen, die Entwicklung dieser Kompetenz zu unterstützen. Ein bestimmtes Niveau einzelner Personen müssen sie ausdrücklich nicht garantieren.

Für die KI-Kompetenz-Pflicht für Arbeitgeber ist dieser Unterschied wesentlich. Unternehmen müssen nicht nachweisen, dass jede Person nach einer Schulung denselben Wissensstand erreicht hat. Sie sollten jedoch zeigen können, dass sie den vorhandenen Bedarf geprüft und angemessene Maßnahmen ergriffen haben. Die Pflicht zur Förderung der KI-Kompetenz bleibt damit eine konkrete Compliance-Aufgabe, auch wenn sie seit dem Digital Omnibus als Bemühenspflicht ausgestaltet ist.

Der Umfang des Programms sollte sich deshalb nicht daran orientieren, möglichst viele Schulungsstunden oder Zertifikate vorweisen zu können. Entscheidend ist vielmehr, ob die gewählten Maßnahmen zur tatsächlichen KI-Nutzung im Unternehmen passen und die relevanten Beschäftigten erreichen.

Maßnahmen müssen zum tatsächlichen Einsatz passen

Artikel 4 verlangt keinen einheitlichen Ansatz für alle Beschäftigten. Bei der Auswahl geeigneter Maßnahmen sind unter anderem vorhandene technische Kenntnisse, Erfahrung sowie Ausbildung und Fortbildung zu berücksichtigen. Hinzu kommen der Kontext, in dem ein KI-System eingesetzt wird, und die Personen oder Personengruppen, auf die sich seine Nutzung auswirkt.

Eine Person, die gelegentlich generative KI zur Unterstützung bei administrativen Aufgaben verwendet, benötigt daher nicht zwangsläufig dieselben Kenntnisse wie jemand, der KI-Systeme im Recruiting einsetzt oder KI-generierte Ergebnisse für Personalentscheidungen bewertet. Je näher die Nutzung an Entscheidungen mit Auswirkungen auf andere Personen liegt, desto wichtiger wird eine Schulung, die neben der Bedienung auch Grenzen, Risiken und verantwortungsvolle Nutzung berücksichtigt.

Ein KI-Kompetenz-Schulungsprogramm kann deshalb unterschiedliche Lernpfade nach Rolle und Einsatzszenario vorsehen. Ein Grundmodul kann allgemeine Kenntnisse zur sicheren und verantwortungsvollen KI-Nutzung vermitteln, während zusätzliche Inhalte auf konkrete Systeme, Aufgaben oder Risiken abgestimmt werden. So bleibt der Aufwand verhältnismäßig, ohne relevante Einsatzbereiche pauschal gleich zu behandeln.

Auch innerhalb derselben Risikokategorie kann der erforderliche Kompetenzumfang unterschiedlich ausfallen. Maßgeblich ist nicht nur, welches KI-System verwendet wird, sondern auch, wie es in einen konkreten Arbeitsprozess eingebunden ist. Nutzt ein Team KI beispielsweise lediglich zur Vorbereitung interner Inhalte, entstehen andere Anforderungen als bei einer Anwendung, deren Ergebnisse in Entscheidungen über Bewerbende oder Beschäftigte einfließen. Unternehmen sollten deshalb nicht nur Systeme klassifizieren, sondern auch deren konkrete Nutzungsszenarien dokumentieren. So können Schulungsinhalte nachvollziehbar an Rollen und Risiken ausgerichtet und bei veränderten Einsatzbedingungen gezielt angepasst werden.

Nachweisbar ist nicht das gleiche wie zertifiziert

Artikel 4 schreibt kein bestimmtes Schulungs- oder Zertifizierungsformat vor. Unternehmen können daher unterschiedliche Maßnahmen kombinieren, sofern diese zur jeweiligen Situation passen. Entscheidend ist, dass die getroffenen Maßnahmen nachvollziehbar sind.

Für die KI-Schulung-Nachweispflicht sollten Unternehmen deshalb dokumentieren können, welche Maßnahmen durchgeführt wurden, wen sie betrafen und auf welche KI-Nutzung sie ausgerichtet waren. Auch Zeitpunkt, Inhalte und Teilnahme lassen sich festhalten. Eine solche Dokumentation macht nachvollziehbar, wie das Unternehmen seinen konkreten Schulungsbedarf bewertet und darauf reagiert hat.

Gerade der neue, flexiblere Maßstab erhöht damit die Bedeutung einer strukturierten Dokumentation: Wenn kein einheitliches Schulungsprogramm vorgeschrieben ist, muss im Zweifel erkennbar sein, warum die gewählten Maßnahmen für die jeweilige Organisation und ihre KI-Nutzung angemessen waren.

Die Pflicht endet nicht an der EU-Grenze

Artikel 4 ist auch für international aufgestellte Unternehmen relevant. Die Anforderungen des AI Act gelten innerhalb seines räumlichen Anwendungsbereichs unabhängig davon, ob ein Unternehmen seinen Hauptsitz innerhalb oder außerhalb der Europäischen Union hat. Der AI Act kann zudem Anbieter und Betreiber in Drittländern erfassen, wenn die von einem KI-System hervorgebrachten Ergebnisse in der EU verwendet werden.

Für globale HR-Teams bedeutet das, dass AI-Act-Compliance in Deutschland nicht isoliert betrachtet werden sollte. Entscheidend ist, welche KI-Systeme im Unternehmen eingesetzt werden, welche Personen in ihrem Auftrag damit arbeiten und wo die Ergebnisse dieser Systeme verwendet werden. Gerade bei internationalen Strukturen sollte der Schulungsbedarf deshalb über Länder- und Gesellschaftsgrenzen hinweg geprüft werden.

Die Neufassung von Artikel 4 bietet Unternehmen somit mehr Flexibilität bei der konkreten Ausgestaltung ihrer Maßnahmen. Sie hebt die Verpflichtung zur Förderung der KI-Kompetenz jedoch nicht auf. Die Europäische Kommission stellt zudem klar, dass die Pflicht weiterhin für Anbieter und Betreiber gilt und praktische Beispiele zur Umsetzung bereitgestellt werden sollen.

Wer bei KI-Schulungen berücksichtigt werden muss

Der relevante Personenkreis ist breiter, als es die klassische Zuordnung zu IT- oder Technikteams vermuten lässt. Entscheidend ist, wer KI-Systeme im Auftrag des Unternehmens einsetzt, bedient oder mit deren Ergebnissen arbeitet. Auch das Beschäftigungsmodell darf dabei keine Lücken verursachen. Mitarbeitende, die über einen Employer of Record beschäftigt sind, müssen ebenso berücksichtigt werden wie Beschäftigte eigener Gesellschaften.

Statt pauschal ganze Abteilungen zu schulen, sollte der tatsächliche Kontakt mit KI den Ausschlag geben. Dadurch sind beispielsweise Beschäftigte in HR, Recruiting, Finance, Marketing oder Kundenservice relevant, während andere Personen innerhalb derselben Abteilung möglicherweise kaum mit KI arbeiten.

Für die praktische Umsetzung empfiehlt sich ein fünfstufiger Prozess:

1. Eingesetzte KI-Systeme erfassen

Zunächst braucht es einen vollständigen Überblick darüber, welche KI-Systeme im Unternehmen tatsächlich genutzt werden. Dazu gehören nicht nur eigenständige KI-Tools, sondern auch KI-Funktionen innerhalb bestehender HR-, Recruiting- oder Unternehmenssoftware.

Gerade solche integrierten Funktionen können bei einer Bestandsaufnahme der offiziell eingeführten KI-Anwendungen übersehen werden. Zusätzlich sollte geklärt werden, wofür das jeweilige System eingesetzt wird und welche Ergebnisse es erzeugt. So entsteht ein KI-Inventar, das nicht nur Anwendungen auflistet, sondern eine Grundlage für die Bewertung des konkreten Schulungsbedarfs schafft.

Dabei lohnt sich auch ein regelmäßiger Austausch mit den Fachbereichen, da dort neue KI-Funktionen oder Anwendungen häufig früher sichtbar werden als in zentralen HR- oder IT-Systemen.

2. Betroffene Mitarbeitende zuordnen

Im nächsten Schritt wird erfasst, welche Personen mit den jeweiligen Systemen arbeiten oder deren Ergebnisse im Arbeitsalltag nutzen. Die Zuordnung sollte deshalb nach tatsächlicher Rolle und Tätigkeit erfolgen und nicht allein nach Abteilung oder Stellenbezeichnung.

Dabei dürfen Organisationsgrenzen und Beschäftigungsmodelle keine blinden Flecken schaffen. Für die EU-AI-Act-Schulung von Mitarbeitenden sind deshalb auch über einen EOR beschäftigte Personen einzubeziehen, wenn ihre Tätigkeit entsprechende Berührungspunkte mit KI umfasst.

Ein solches Mapping verbindet jedes relevante KI-System mit den Personen oder Rollen, die damit arbeiten. Dadurch lässt sich anschließend gezielter bestimmen, wer welche Kompetenzen benötigt.

3. Schulungsinhalte nach Risiko abstufen

Nicht jede Rolle benötigt dasselbe Wissen. Inhalte sollten sich an den vorhandenen Kenntnissen, der konkreten Nutzung und dem Risikoniveau des jeweiligen KI-Systems orientieren. Beschäftigte, die KI lediglich für unterstützende Aufgaben einsetzen, benötigen beispielsweise andere Inhalte als Personen, die KI-gestützte Ergebnisse im Recruiting oder bei Personalentscheidungen verwenden.

Ein KI-Kompetenz-Schulungsprogramm kann deshalb verschiedene Lernpfade für unterschiedliche Rollen und Einsatzszenarien vorsehen. Neben allgemeinen Grundlagen können beispielsweise anwendungsspezifische Inhalte zu Grenzen eines Systems, verantwortungsvoller Nutzung oder relevanten Risiken ergänzt werden. So bleibt der Schulungsaufwand verhältnismäßig und auf den tatsächlichen Einsatz ausgerichtet.

4. Maßnahmen durchführen und dokumentieren

Anschließend müssen die vorgesehenen Lernmaßnahmen durchgeführt und nachvollziehbar dokumentiert werden. Dazu gehören insbesondere Informationen darüber, welche Inhalte vermittelt wurden, welche Beschäftigten teilgenommen haben und wann die Maßnahme abgeschlossen wurde.

Außerdem sollte festgehalten werden, auf welche Rolle oder welches KI-System eine Maßnahme ausgerichtet war. So lässt sich später nachvollziehen, warum eine bestimmte Qualifizierung vorgesehen wurde und ob sie bei Veränderungen erneut geprüft werden muss. Ein bestimmtes Zertifikat schreibt Artikel 4 nicht vor, dokumentierte Abschluss- oder Teilnahmenachweise können jedoch belegen, welche Maßnahmen das Unternehmen ergriffen hat.

Mit Deel Engage, dem Learning-Management-System von Deel, lassen sich Schulungsinhalte bereitstellen und Abschlüsse zentral nachverfolgen. Dadurch können internationale HR-Teams Lernmaßnahmen und Teilnahmeinformationen an einem Ort verwalten.

5. Schulungsbedarf regelmäßig neu prüfen

KI-Kompetenz ist keine einmalige Compliance-Aufgabe. Werden neue KI-Systeme eingeführt, erhalten bestehende Anwendungen neue KI-Funktionen, verändern sich Aufgabenbereiche oder kommen neue Beschäftigte hinzu, sollte geprüft werden, ob die bisherigen Maßnahmen weiterhin ausreichen.

Dafür können Unternehmen konkrete Auslöser definieren, bei denen eine Neubewertung erfolgt. Neben neuen Tools oder Rollen können dazu wesentliche Änderungen an bestehenden Anwendungen oder am regulatorischen Rahmen gehören. So muss nicht das gesamte Programm in festen Abständen neu aufgebaut werden, während relevante Veränderungen dennoch berücksichtigt werden.

Für die KI-Schulungspflicht in Unternehmen entsteht damit ein fortlaufender Prozess aus Bestandsaufnahme, Zuordnung, Qualifizierung, Dokumentation und Aktualisierung.

Was Arbeitgeber jetzt sicherstellen sollten

Für CHROs mit verteilten Teams liegt die Herausforderung nicht allein darin, geeignete Lerninhalte bereitzustellen. Ebenso wichtig ist ein aktueller und nachvollziehbarer Überblick darüber, welche KI-Systeme eingesetzt werden, welche Beschäftigten sie nutzen und welche Maßnahmen bereits durchgeführt wurden. Bei mehreren Ländern, Gesellschaften und Beschäftigungsmodellen kann diese Dokumentation schnell komplex werden.

Damit daraus ein dauerhaft funktionierender Prozess entsteht, sollten auch die Zuständigkeiten zwischen HR, Compliance, IT und den jeweiligen Fachbereichen geklärt sein. HR kann beispielsweise Schulungsmaßnahmen und Teilnahmeinformationen verwalten, während Fachbereiche Änderungen bei der Nutzung einzelner KI-Systeme melden. Entscheidend ist weniger die konkrete Aufgabenverteilung als ein definierter Prozess, durch den relevante Veränderungen zuverlässig in Inventar und Schulungsplanung einfließen.

Vier Maßnahmen helfen dabei, die AI-Act-Compliance in Deutschland und darüber hinaus dauerhaft zu organisieren:

1. KI-Inventar aktuell halten: Eine einmalige Bestandsaufnahme zu Beginn der AI-Act-Vorbereitung reicht nicht aus. Neue Anwendungen und KI-Funktionen in bestehender Software sollten laufend erfasst werden, damit der Schulungsbedarf weiterhin dem tatsächlichen Einsatz entspricht. Sinnvoll ist dabei eine Verbindung zwischen KI-Inventar und Schulungsübersicht: Ändert sich ein System oder dessen Nutzung, lässt sich direkt prüfen, welche Rollen und Maßnahmen davon betroffen sind.
2. Verantwortlichkeiten festlegen: Es sollte eindeutig geregelt sein, wer Schulungs- und Teilnahmenachweise pflegt und Aktualisierungen anstößt, wenn sich Tools oder Aufgabenbereiche verändern. Klare Zuständigkeiten verhindern, dass Dokumentationslücken zwischen HR, Compliance und anderen Fachbereichen entstehen. Ebenso sollte feststehen, wer neue KI-Anwendungen meldet und entscheidet, ob daraus zusätzlicher Schulungsbedarf entsteht.
3. Regulatorische Änderungen einplanen: Auch die rechtliche Grundlage selbst kann sich verändern, wie der Digital Omnibus zeigt. Unternehmen brauchen deshalb einen schlanken Prozess, um relevante Änderungen zu erkennen und bestehende Maßnahmen neu zu bewerten. Der Deel Compliance Hub unterstützt globale Teams dabei, regulatorische Entwicklungen zentral zu verfolgen, sodass Anpassungsbedarf frühzeitig sichtbar wird. Eine regulatorische Änderung erfordert nicht automatisch ein vollständig neues Schulungsprogramm. Zunächst sollte geprüft werden, welche bestehenden Inhalte, Zielgruppen oder Nachweise tatsächlich betroffen sind. So bleibt der Prozess verhältnismäßig, und bestehende Maßnahmen können gezielt angepasst werden.
4. Dokumentation nicht aufschieben: Unternehmen sollten nicht auf erste eigenständige AI-Act-Sanktionen für Unternehmen wegen Artikel 4 warten. Bereits heute sollte nachvollziehbar sein, welche angemessenen Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz ergriffen wurden. Fehlende Nachweise können insbesondere bei regulatorischen Prüfungen oder KI-bezogenen Vorfällen zum Risiko werden.

Für Arbeitgeber wird die KI-Schulungspflicht damit zu einem laufenden Compliance-Prozess. Entscheidend ist nicht nur, einmal Schulungsmaßnahmen anzubieten, sondern KI-Nutzung, Zuständigkeiten, Nachweise und regulatorische Veränderungen dauerhaft miteinander zu verknüpfen.

Häufige Fehler bei der KI-Schulungspflicht

Die veränderte Formulierung von Artikel 4 schafft mehr Spielraum bei der Umsetzung, macht eine strukturierte Vorgehensweise aber nicht überflüssig. Besonders problematisch sind Maßnahmen, die entweder nicht nachweisbar sind oder den tatsächlichen KI-Einsatz im Unternehmen nicht vollständig abbilden.

Die Folgen können über eine regulatorische Prüfung hinausgehen: Kommt es beispielsweise zu einem KI-bezogenen Vorfall und kann ein Unternehmen keine angemessenen Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz nachweisen, kann dies zusätzliche Reputationsrisiken schaffen. Auch bei arbeitsrechtlichen oder datenschutzbezogenen Auseinandersetzungen rund um den Einsatz von KI kann eine fehlende Dokumentation die rechtliche Position des Unternehmens erschweren.

Entscheidend ist deshalb nicht, ein möglichst umfangreiches Programm aufzubauen. Die Maßnahmen müssen zum tatsächlichen Einsatz und Risiko der verwendeten KI-Systeme passen, die relevanten Personen erfassen und nachvollziehbar dokumentiert werden. Genau dieser risikobasierte Ansatz entspricht dem seit dem Digital Omnibus geltenden Maßstab von Artikel 4.

KI-Schulungspflicht strukturiert umsetzen

Die Anforderungen aus Artikel 4 lassen sich mit einem angemessenen und gut dokumentierten Programm erfüllen. Seit dem Digital Omnibus steht dabei nicht ein garantierter Lernerfolg im Mittelpunkt, sondern der Nachweis angemessener Maßnahmen zur Förderung der KI-Kompetenz. Unternehmen reduzieren damit regulatorische und reputationsbezogene Risiken und schaffen zugleich mehr Sicherheit im Umgang mit KI im Arbeitsalltag.

Entscheidend ist, Schulungsmaßnahmen nicht informell oder isoliert zu verwalten. Mit dem Lernmodul Engage von Deel können KI-Kompetenz-Kurse zentral bereitgestellt und Abschlüsse über ein Dashboard nachverfolgt werden. Der Deel Compliance Hub ergänzt diesen Prozess, indem der Compliance Monitor regulatorische Änderungen wie den Digital Omnibus sichtbar macht. So können Unternehmen prüfen, ob bestehende Maßnahmen angepasst werden müssen.

Die gemeinsame Verwaltung über Deel trägt außerdem zu einer einheitlichen Abdeckung über Länder und Beschäftigungsmodelle hinweg bei. Dazu gehören auch Mitarbeitende, die über Deel EOR beschäftigt sind.

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