Mikrozertifikate und KI-Schulungen: Wie seriös ist der Markt wirklich?
Der Boom staatlich geförderter KI-Weiterbildungen verspricht Zukunftssicherheit. Viele Angebote wirken modern, gefördert und zukunftssicher. Doch was steckt wirklich dahinter?
businessman touching glowing hexagon icons with target certificate education and innovation symbols representing digital strategy management and smart business technology
Foto: Smarterpix/NongEngEng
Hinter der Fassade moderner, geförderter KI-Kurse für Arbeitnehmer steckt oft Ernüchterung: Ein Medienbericht zeigt, dass Lücken im System genutzt werden – manche Anbieter verdienen mit oberflächlichen Schulungen, andere begehen sogar Fördermittelbetrug.
Viele staatlich geförderte Weiterbildungen im Bereich Künstliche Intelligenz beschränken sich darauf, den Teilnehmenden den Umgang mit Tools wie ChatGPT oder ähnlichen Programmen zu zeigen. Dabei bleiben zentrale Kompetenzen oft unberücksichtigt: Der verantwortungsvolle Umgang mit Daten, das kritische Bewerten von Ergebnissen oder die sinnvolle Integration von KI in Unternehmensprozesse werden nur selten vermittelt. Außerdem fehlt in vielen Kursen ein systematischer Abgleich zwischen den Inhalten und den vorhandenen Fähigkeiten der Teilnehmenden. Auch die konkreten Anforderungen und Bedürfnisse der Unternehmen werden nur selten berücksichtigt, sodass viele Mitarbeitende in Schulungen landen, die weder ihre individuellen Kenntnisse fördern noch den betrieblichen Mehrwert wirklich erhöhen.
Fehlendes Feedback und Qualitätskontrolle
Direktanbieter von Weiterbildungen stehen unter ständigem Druck, ihre Qualität hochzuhalten, da sie sonst wichtige Unternehmenskunden verlieren würden. Im Markt für staatlich geförderte Kurse fehlt dieses unmittelbare Feedback jedoch häufig. Die Förderstruktur sorgt dafür, dass Unternehmen kaum Einfluss auf die Kursinhalte oder die Qualität nehmen können. Dadurch können selbst unseriöse Anbieter über längere Zeiträume am Markt bestehen, ohne ihre Angebote spürbar zu verbessern oder inhaltlich nachzubessern.
Zu viele Angebote, zu wenig fachkundige Prüfung
Ein weiteres Problem: Den Zertifizierungsstellen fehlt häufig ausreichend fachkundiges Personal, um komplexe Lehrpläne für KI-Schulungen wirklich zu bewerten. Gleichzeitig stehen auch die Arbeitsagenturen vor einer kaum überschaubaren Menge an Angeboten. Das führt dazu, dass geförderte Teilnehmer oft in Kursen landen, die weder zu ihren Fähigkeiten noch zu ihren beruflichen Zielen passen.
Zwar plant die Bundesregierung eine Modernisierung des Zertifizierungs- und Fördersystems. Doch diese gilt als komplex und zeitaufwendig. In der Zwischenzeit hat die Bundesagentur für Arbeit bereits reagiert und mit Warnhinweisen auf Werbung unseriöser Anbieter aufmerksam gemacht.
Klare Standards statt Kurs-Dschungel
Der wachsende Markt für geförderte Weiterbildungen zeigt: Ohne klare Qualitätsmaßstäbe fehlt vielen Teilnehmenden und Unternehmen die nötige Orientierung. Eine durchdachte Regulierung kann hier Vertrauen schaffen und Angebote vergleichbarer machen. Es geht dabei nicht um starre Einheitlichkeit, sondern um Mindeststandards bei Lernzielen, Prüfungen, Transparenz und Praxisbezug. Zu starke Regulierung würde Innovation bremsen – zu wenig Kontrolle jedoch öffnet Tür und Tor für inhaltlich schwache Angebote. Entscheidend ist deshalb ein ausgewogenes System, das Qualität sichert und gleichzeitig Entwicklung ermöglicht.
Eine wichtige Rolle können dabei Branchenverbände und Arbeitgeber übernehmen. Sie wissen, welche Kompetenzen im Arbeitsalltag wirklich gebraucht werden und können helfen, relevante Standards zu definieren. Gleichzeitig stärken sie die Akzeptanz von Mikrozertifikaten am Arbeitsmarkt und schaffen Orientierung im wachsenden Weiterbildungsangebot. Laut Arbeitsforscherin Julia Backmann von der Universität Münster werden Mikrozertifizierungen künftig ohnehin stärker Teil strategischer Personalentwicklung sein. Sie können Unternehmen und Beschäftigten helfen, mit technologischen Veränderungen Schritt zu halten und Kompetenzen gezielt und kontinuierlich aufzubauen.
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