Diese Vorlage hilft dir, mit strukturierten AI Enablement Survey Questions zu messen, wie sicher, unterstützt und informiert Mitarbeitende sich beim Einsatz von KI im Alltag fühlen. Du erkennst früh, wo Trainings, Tools oder Richtlinien nicht funktionieren – und kannst gezielt nachsteuern, statt nur den nächsten KI‑Workshop zu planen.

Survey questions

Geschlossene Fragen (Likert-Skala 1–5)

Skala: 1 = Stimme überhaupt nicht zu, 2 = Stimme eher nicht zu, 3 = Teils/teils, 4 = Stimme eher zu, 5 = Stimme voll zu.

(1) Awareness & Understanding

(2) Skills & Confidence

(3) Tools & Workflows

(4) Governance, Safety & Trust

(5) Manager & HR Support

(6) Impact on Work

(7) Culture & Change

(8) Overall Satisfaction & Future Needs

0–10-Bewertungsfragen

Skala: 0 = überhaupt nicht / sehr negativ, 10 = extrem / sehr positiv.

Offene Fragen

Decision table für AI Enablement Survey Questions

Key takeaways

Definition & scope

Diese Umfrage misst, wie Mitarbeitende, Führungskräfte und HR/IT AI Enablement erleben: Bekanntheit von KI-Tools, Skills und Selbstvertrauen, Passung in Workflows, Governance & Datenschutz, Unterstützung durch Führung/HR, spürbare Effekte und Kultur. Sie eignet sich für einen unternehmensweiten Rollout oder gezielte Pilotgruppen und unterstützt Entscheidungen zu Trainings-Roadmaps, KI-Skill-Matrizen, Tool-Konfiguration, Governance-Updates und Change Management – ideal abgestimmt mit Betriebsrat und Datenschutz.

Scoring & thresholds

Die geschlossenen Fragen nutzen eine 1–5-Likert-Skala, die Ratings R1–R4 eine 0–10-Skala. Für die Auswertung hilft ein klares Raster: Scores <3,0 gelten als kritisch, 3,0–3,9 als „verbesserungsbedürftig“ und ≥4,0 als gesund. So kannst du aus den AI Enablement Survey Questions konkrete Entscheidungen ableiten, statt nur „Stimmungsbilder“ zu sammeln.

Follow-up & responsibilities

Die beste KI-Umfrage bringt wenig, wenn niemand sich zuständig fühlt. Lege deshalb vor dem Versand fest, wer welche Signale bearbeitet: Führungskräfte auf Team-Ebene, HR/L&D für Trainings, IT für Tools, Legal/Datenschutz für Governance. Eine Talentplattform wie Sprad Growth oder vergleichbare Lösungen kann Versand, Erinnerungen und Follow-up-Aufgaben automatisiert anstoßen.

Fairness & bias checks

AI Enablement muss fair sein – technisch und kulturell. Prüfe deshalb, ob bestimmte Gruppen sich systematisch weniger unterstützt oder stärker gefährdet fühlen. Nutze die AI Enablement Survey Questions als Radar: nicht nur für Modell-Bias, sondern auch für Enablement-Bias zwischen Standorten, Job-Familien oder Arbeitsmodellen.

Examples / use cases

Beispiel 1 – Hohe Awareness, niedrige Sicherheit

Ein Dienstleistungsunternehmen hatte mehrere KI-Keynotes und Hands-on-Sessions durchgeführt. Die AI Enablement Survey Questions zeigten: Awareness (Q1–Q4 >4,0) hoch, aber Skills & Confidence (Q8–Q11 ≈2,7) niedrig; Impact auf Arbeit (Q36–Q39 ≈3,0) nur mittel. Viele Kommentare: „Schön, aber nicht für meine Rolle.“

HR nutzte die Ergebnisse, um die Trainings konsequent rollenbasiert aufzubauen und einfache KI-Skill-Matrizen pro Funktion zu definieren. Für jede Rolle wurden drei konkrete Workflows mit KI entworfen. Nach 3 Monaten zeigte ein kurzer Pulse: R1 (Confidence) lag im Schnitt 2 Punkte höher, viele Teams meldeten konkrete Zeitersparnisse.

Beispiel 2 – Governance-Ängste blockieren Copilot

In einer anderen Organisation war Copilot technisch ausgerollt, die Nutzung blieb aber niedrig. Die Post-Launch-Pulse-Variante der Umfrage ergab gute Scores zu Tools & Workflows (Q15–Q18 ≈4,0), aber schwache Werte bei Governance & Trust (Q22–Q25 ≈2,8). Kommentare nannten vor allem DSGVO-Sorgen und Angst vor „Big Brother“-Monitoring.

Legal, Datenschutz und HR erstellten ein einseitiges „Do/Don’t“ zur KI-Nutzung, vereinfachten die Dienstvereinbarungs-Zusammenfassung und führten kurze Datenschutz-Q&As durch. Sie erläuterten Logging, Aufbewahrungsfristen und dass Survey-Daten nie für individuelle Sanktionen genutzt werden. 8 Wochen später lagen die Trust-Scores >3,8 und die Copilot-Nutzung hatte sich nahezu verdoppelt.

Beispiel 3 – Führungskräfte fühlen sich im KI-Coaching allein

In einem DACH-Fertigungsunternehmen zeigten die Antworten der Mitarbeitenden eine hohe Neugier auf KI, aber manager-spezifische Fragen (Q34, O7) machten deutlich: Viele Führungskräfte fühlten sich unvorbereitet. Kommentare: „Mein Team stellt Fragen, die ich nicht beantworten kann“ oder „Ich habe Angst, zu viel zu versprechen“.

HR entwickelte einen „KI für Führungskräfte“-Track mit Fokus auf typischen Teamfragen, Risikoszenarien und der Integration von KI in 1:1s. Nach einem 6‑wöchigen Programm lag Q34 bei ≥4,0 und Teams berichteten von deutlich strukturierteren KI-Experimenten.

Implementation & updates

Nutze diese AI Enablement Survey Questions als wiederkehrenden Baustein eurer KI-Einführung – nicht als einmaliges Projekt. Richte den Zeitpunkt an wichtigen Meilensteinen aus: Baseline vor großen Rollouts, Puls nach 4–8 Wochen, einmal pro Jahr ein Deep Dive. In DACH solltest du den Betriebsrat früh einbeziehen, Rechtsgrundlage (Einwilligung vs. berechtigtes Interesse), Datenminimierung, Löschfristen und Rollenrechte klären.

Sinnvolle Kennzahlen über die Zeit sind u.a.: Teilnahmequote (Ziel ≥60–70 %), Durchschnittsscores pro Block, Anteil Teams unter dem Aktionsschwellenwert (<3,0), Verläufe von R1–R4 und Abschlussquoten der vereinbarten Maßnahmen nach jedem Survey-Zyklus. Wenn ihr bereits Skill-Management-Software nutzt, lassen sich diese KPIs gut mit AI-bezogenen Skilldaten verbinden.

Conclusion

AI Enablement hängt weniger von der „neuesten KI“ ab, sondern davon, ob Menschen sich informiert, sicher und fähig fühlen, sie im Alltag zu nutzen. Die AI Enablement Survey Questions geben dir ein ehrliches Bild: Wo fehlt Awareness, wo sind Skills dünn, wo wirkt Governance abschreckend und wo hilft KI schon spürbar. Du erkennst Probleme Monate früher, als es Beschwerden oder Vorfälle tun würden.

Zweiter Effekt: Die Umfrage verbessert Gespräche. Klare Fragen bieten Führungskräften und HR einen neutralen Einstieg, um über Ängste, Produktivität und Fairness zu sprechen, statt zu raten. Das stärkt psychologische Sicherheit – besonders, wenn KI-Fehler oder Beinahe-Vorfälle auftreten. Drittens liefern die Ergebnisse harte Zahlen für Prioritäten: Welche Trainings zuerst, welche Policy-Stellen vereinfachen, welche Tool-Integration reparieren.

Praktische nächsten Schritte: Wähle einen Pilotbereich, stelle aus den Frageblöcken eine kurze Baseline-Umfrage zusammen und definiere Owner und Deadlines für Follow-ups. Lade die Umfrage in euer bestehendes Engagement- oder HR-Tool, erkläre Zweck, Anonymität und Nutzung der Ergebnisse klar – ideal abgestimmt mit dem Betriebsrat. Nach dem ersten Zyklus passt du Trainings, Tools und Governance an und planst den nächsten Pulse, um zu sehen, ob euer AI Enablement sich messbar verbessert.

Frequently asked questions

Wie oft sollten wir diese AI Enablement Survey Questions einsetzen?
Bewährt hat sich: 1x jährlich eine umfassende Baseline (alle Blöcke) plus kurze Pulsbefragungen nach wichtigen Events – z.B. 4–8 Wochen nach einem Copilot-Rollout oder einer neuen KI-Policy. Wenn KI-Einführung strategische Priorität hat, sind quartalsweise Puls-Umfragen mit 8–12 Items ein guter Rhythmus. Wichtig ist eine vorhersehbare Taktung und dass du immer kommunizierst, was sich seit der letzten Umfrage geändert hat.

Was tun, wenn einzelne Teams sehr niedrige Scores haben?
Werte unter 3,0 sind Frühwarnsignale, kein Anlass zur Schuldzuweisung. Starte mit einem strukturierten Follow-up-Gespräch: Was steckt hinter den Zahlen, welche 1–2 konkreten Schritte würden am meisten helfen? Danach sollten Training, Workflows oder Kommunikation angepasst und ein klarer Zeitplan vereinbart werden. Bleiben Scores über mehrere Zyklen niedrig, solltest du das Thema in die AI-Steuergruppe oder Geschäftsführung eskalieren und prüfen, ob Strategie und Team-Realität zueinander passen.

Wie gehen wir mit sehr kritischen oder sensiblen Kommentaren um?
Lege einen klaren Triage-Prozess fest: Ein kleines, vertrauenswürdiges HR-/Legal-Team liest offene Antworten, anonymisiert sie für breitere Auswertungen und markiert potenzielle Vorfälle (z.B. Datenlecks, massiver Stress, Mobbing). Bei realen Risiken werden DSB, Legal und – wo nötig – der Betriebsrat eingebunden. Kommuniziere anschließend in allgemeiner Form („Wir haben Sorgen zu X gehört, wir tun nun Y“), damit Mitarbeitende sehen, dass kritisches Feedback zu Verbesserungen führt, nicht zu Strafen.

Wie schaffen wir Vertrauen in die Umfrage bei Führungskräften und Mitarbeitenden?
Vor dem Start solltest du klar erklären, warum ihr die Umfrage durchführt, wie Daten geschützt werden, wer welche Auswertungen sehen darf und wie lange Daten gespeichert bleiben. Mach deutlich, dass Ergebnisse zur Verbesserung von Tools, Trainings und Policies dienen – nicht zur Leistungsüberwachung. In DACH lohnt es sich, das Konzept mit dem Betriebsrat zu teilen und ggf. in einer Dienstvereinbarung zu verankern. Schulen von Führungskräften hilft, Ergebnisse neutral zu präsentieren, Diskussion zu fördern und gemeinsam mit dem Team realistische Maßnahmen zu definieren.

Wo finden wir Orientierung, ob unsere Ergebnisse „gut“ sind?
Öffentliche Benchmarks zu KI-Adoption ändern sich schnell. Grobe Orientierung bieten Studien wie der McKinsey State of AI Report, um mit Führung über Trends zu sprechen. Für konkrete AI Enablement Survey Questions ist dein bester Benchmark aber meist intern: Vergleiche Scores, Teilnahme und Impact nach jeder Welle, schaue, welche Maßnahmen wirken, und arbeite mit einer einfachen Ampel-Logik (rot <3,0, gelb 3,0–3,9, grün ≥4,0). So entsteht Schritt für Schritt eure eigene, belastbare Vergleichsbasis.