KI-Kompetenzen der Belegschaft: 85,7 % nutzen KI, 36,7 % bilden sich weiter

Der Befund aus Singapur: nahezu universelle Nutzung, stillstehende Weiterbildung

Der Bericht zur digitalen Wirtschaft Singapurs, im Oktober 2026 von der staatlichen Behörde IMDA veröffentlicht, misst einen Befund, der die KI-Kompetenzen der Belegschaft unmittelbar betrifft: die KI-Nutzung am Arbeitsplatz erreicht 85,7 % der befragten Personen, nach 77,6 % im Jahr davor.

Dieselbe Erhebung fragt nach dem Umfang der erhaltenen Weiterbildung. 68 % geben an, sich bei KI weiterqualifizieren zu müssen, während 36,7 % in den vorangegangenen zwölf Monaten einen entsprechenden Kurs besucht haben^[1].

Die beiden Zahlen beschreiben unterschiedliche Gruppen mit begrenzter Überschneidung. Zwischen denen, die den Bedarf erkennen, und denen, die Zugang zu einem Kurs hatten, liegen über dreißig Punkte. Dieser Raum ist der eigentliche Umfang des Problems.

Der Befund verdient eine methodische Präzisierung: Es handelt sich um eine Befragung der Kommunikationsbehörde unter Beschäftigten und Organisationen in Singapur, mit Erhebungsjahr 2026 für die Personen und 2025 für die Unternehmen. Die Stichprobe wird in aggregierter Form veröffentlicht, und die Zeitreihe erlaubt den Vorjahresvergleich.

Der häufigste Grund betrifft eine Unternehmensentscheidung

Die nützlichste Frage des Fragebogens betrifft die Gründe für den fehlenden Zugang zur Weiterbildung. Die häufigste Antwort, 34,9 %, nennt den eigenen Arbeitgeber: Diese Personen berichten, außerhalb der Programme geblieben zu sein, weil die Organisation sie außen vor gelassen hat.

Die weiteren Hürden erzählen dieselbe Geschichte mit anderen Worten:

• 34,1 % nennen fehlende Zeit;
• 26,6 % geben Schwierigkeiten bei der Wahl des richtigen Kurses an;
• 17,8 % nennen die Kosten;
• 15,1 % bleiben im Zweifel über die Zustimmung der eigenen Führungskraft zu den Kursstunden.

Zeit, Zustimmung und Orientierung sind Variablen, die eine Organisation steuert. Der Wille der Menschen erscheint am Ende der Liste, nahezu unsichtbar. Die Kompetenzlücke entsteht in dieser Erhebung aus einer Managemententscheidung.

Die Sprache des Widerstands gegen Veränderung hält dieser Rangfolge kaum stand. Die Menschen fordern Weiterbildung in großer Zahl und nennen Hürden logistischer und genehmigungsbezogener Art.

Der Bericht selbst erkennt es an: Den Abstand zu schließen «may require greater employer support and clearer signposting to suitable training opportunities».

Was die Organisationen sehen: eine Nutzung an der Oberfläche

Die Organisationen, die KI eingeführt haben, geben ihre eigene Version. Für 2025 erklären sie, dass 71,9 % der Mitarbeitenden KI in irgendeiner Form einsetzen können, nach 66,4 % im Vorjahr.

Die interne Verteilung zählt mehr als die Gesamtzahl. Die größte Gruppe, 47,6 %, nutzt KI für allgemeine Aufgaben. 19,3 % wenden sie auf fachspezifische Probleme an, und 5 % entwickeln Lösungen für komplexe Arbeiten.

Die Menschen beschreiben sich auf dieselbe Weise: rund die Hälfte prüft die Ergebnisse häufig, während nur ein Viertel Aufgaben automatisiert oder KI in den Arbeitsablauf holt. Verbreitung und Beherrschung sind zwei getrennte Maße, und hier gehen sie auseinander.

Der Unterschied zwischen 47,6 % und 5 % zeigt, wo die Prozesse stehen bleiben. Eine allgemeine Nutzung erzeugt Entwürfe und Zusammenfassungen, während eine auf das Fach angewandte Nutzung die Art verändert, wie Arbeit erledigt wird.

Die berichteten Gewinne machen Untätigkeit teuer

Wer KI nutzt, berichtet konkrete Ergebnisse. 72,9 % erklären eine höhere Produktivität, 68,9 % eine bessere Arbeitsqualität, 61,6 % mehr Gelegenheiten für Tätigkeiten mit höherem Wert.

Unter denen, die eine Zeitersparnis angeben, gewinnen rund sechs von zehn Personen bis zu einer Stunde pro Tag.

Diese Zahlen verändern die Wirtschaftlichkeitsrechnung der Weiterbildung. Eine Stunde pro Tag und Person, hochgerechnet auf eine Belegschaft, ist eine Größe, die eine Finanzleitung zu lesen weiß. Die Kosten der ausgelassenen 34,9 % werden in verlorenen Stunden messbar.

Der Vergleich beider Seiten ist lehrreich: die 72,9 %, die Gewinne erklären, bestehen neben den 47,6 %, die als auf allgemeine Aufgaben beschränkt gelten. Der bereits erzeugte Wert kommt von der Oberfläche der Nutzung, und der Spielraum bleibt nahezu vollständig.

Die Nachfrage nach Kompetenzen kommt von außerhalb der Tech-Branche

Der lokale Arbeitsmarkt bestätigt die Richtung. Die Tech-Beschäftigung in Singapur stieg um 3,8 % auf 222.200 Personen im Jahr 2025, und der Antrieb kommt größtenteils von außerhalb der Technologiebranche.

Die Sektoren außerhalb von Information und Kommunikation beschäftigen 59 % der Tech-Fachkräfte des Landes. Ihr technischer Personalbestand wuchs um 5,3 %, gegenüber 1,8 % innerhalb der Branche selbst. Der Anteil der Stellenanzeigen, die mindestens eine KI-Kompetenz verlangen, stieg von 14 % auf 16,7 %.

Die digitale Wirtschaft erreichte 2025 144,1 Milliarden Singapur-Dollar, 19,3 % des BIP, wie auch die Berichterstattung von CNA^[2] wiedergibt. Die Verbreitung wächst auch unter den Unternehmen: von 14,5 % auf 23,4 % bei den KMU, von 62,5 % auf 70,4 % bei den großen lokalen Unternehmen.

Der Einwand: formale Weiterbildung misst wenig

Ein berechtigter Einwand kommt von den Personalverantwortlichen: Das Lernen im Arbeitsalltag wiegt mehr als der Kursraum, und die 36,7 % messen allein strukturierte Kurse. Der Einwand hat einen Teil Wahrheit, und die Daten zur Tiefe der Nutzung relativieren ihn.

Das informelle Lernen erzeugt die 47,6 %, die bei allgemeinen Aufgaben bleiben. Es bringt die Menschen an die Schwelle und überlässt den nächsten Sprung der Gestaltung.

Der Umfang gehört dazu: Dieser Befund betrifft die in Singapur befragten Personen, in einer Wirtschaft mit einem der strukturiertesten öffentlichen Weiterqualifizierungsprogramme der Welt. Eine ehrliche Lesart hält die Geografie fest und blickt auf den Mechanismus, der sich anderswo wiederholen lässt.

Eine von Digital CFO Asia^[3] veröffentlichte Analyse liest dasselbe Bild als Bremse für den Wandel der lokalen Belegschaft, mit der Weiterbildung als wichtigstem Hebel.

Was Organisationen tun, die den Abstand schließen

Die Organisationen, die diesen Raum schließen, setzen an drei in den Daten sichtbaren Hebeln an. Sie verwandeln die stillschweigende Zustimmung in eine ausdrückliche Einladung, denn eine von der eigenen Führungskraft entsandte Person betritt den Kursraum.

Dann senken sie die Last der Wahl: kurze Kataloge, namentlich nach Rolle benannte Lernpfade, klare Hinweise auf den passenden Kurs. Die 26,6 %, die Schwierigkeiten bei der Auswahl angeben, haben ein Navigationsproblem, lösbar mit einer Landkarte.

Schließlich schützen sie die Zeit im Kalender. Die Behörde Singapurs erweitert das Programm TechSkills Accelerator nach dieser Logik: Lernpfade zu finanzieren und auszuweisen senkt die beiden häufigsten Hürden, Zeit und Zustimmung. Die Organisationen, die ihre internen Talente umwandeln, beginnen hier, bevor sie am externen Markt suchen.

Was sich für Führungskräfte ändert

Die Bereitschaft der Führung bleibt der Engpass der Einführung, mehr als die Bereitschaft der Menschen. Dieser Befund bietet der Führungsebene vier konkrete Schritte.

• CEO: dem Aufsichtsgremium den Anteil der in Weiterbildung entsandten Personen vorlegen, neben dem Anteil, der KI nutzt.
• CHRO: die Einladung zur Weiterbildung zu einem dokumentierten Führungsakt machen, nach Rolle und Ebene.
• CFO: die Investition anhand der berichteten eingesparten Stunden bewerten, bis zu einer Stunde pro Tag und Person.
• Talent- und Vergütungsausschuss: den Abstand zwischen erklärtem Bedarf und erhaltener Weiterbildung als Kennzahl des Humankapitals verfolgen.

Der Übergang von der Verbreitung zur Beherrschung ist eine gestaltete Bedingung, bevor er eine individuelle Entscheidung ist. Wer die Gestaltung steuert, entscheidet, wie viele Menschen die Schwelle überschreiten.

Für Führungskräfte bleibt eine Gestaltungsfrage: Wie viele Personen in der eigenen Organisation haben in den letzten zwölf Monaten eine namentliche Einladung zur KI-Weiterbildung erhalten? Die Antwort kommt aus den Systemen, an einem Nachmittag. Der Abstand zwischen dieser Zahl und dem Anteil, der KI täglich nutzt, misst die Qualität des organisatorischen Entwurfs, vor der Qualität der Menschen.