Future Skills: Diese Zukunftskompetenzen braucht die digitale Arbeitswelt

Digitalisierung, künstliche Intelligenz, Automatisierung und vernetzte Produktionsprozesse verändern die Arbeitswelt. Dabei entstehen nicht nur neue Technologien und Berufsbilder. Auch bestehende Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Arbeitsweisen entwickeln sich kontinuierlich weiter.

Unternehmen benötigen deshalb Mitarbeitende, die digitale Anwendungen sicher nutzen, Daten kritisch bewerten, Prozesse verstehen und Veränderungen aktiv mitgestalten können. Diese Fähigkeiten werden als Future Skills oder Zukunftskompetenzen bezeichnet.

Future Skills umfassen weit mehr als technische Fachkenntnisse. Sie verbinden digitale Kompetenzen mit Daten- und Prozessverständnis, analytischem Denken, Problemlösung, Kommunikation, Selbstorganisation und Lernfähigkeit. Dadurch bleiben Mitarbeitende auch dann handlungsfähig, wenn sich Technologien, Aufgaben und Rahmenbedingungen verändern.

Für den produzierenden Mittelstand sind diese Kompetenzen besonders wichtig. Industrie 4.0 verbindet Maschinen, Produktionsdaten, ERP-Systeme und unterschiedliche Fachbereiche. Die eingesetzten Technologien können ihren Nutzen nur entfalten, wenn Mitarbeitende die Zusammenhänge verstehen, verfügbare Informationen verantwortungsvoll verwenden und Entscheidungen fachlich einordnen können.

Was sind Future Skills?

Future Skills sind fachliche und überfachliche Kompetenzen, die Menschen benötigen, um in einer sich verändernden Arbeitswelt lernfähig, handlungsfähig und anpassungsfähig zu bleiben.

Sie sind nicht ausschließlich an einzelne Berufe, Technologien oder Softwareprodukte gebunden. Viele Zukunftskompetenzen lassen sich auf unterschiedliche Aufgaben und Arbeitsumgebungen übertragen.

Dazu gehören insbesondere:

• digitale Kompetenzen
• Datenkompetenz
• Technologie- und KI-Kompetenz
• Prozess- und Systemverständnis
• analytisches und kritisches Denken
• Problemlösungskompetenz
• Kreativität und Innovationsfähigkeit
• Kommunikationsfähigkeit
• Teamfähigkeit
• Selbstorganisation
• Anpassungsfähigkeit
• Lernbereitschaft
• Eigenverantwortung

Future Skills ersetzen kein fachliches Wissen. Sie ermöglichen es Mitarbeitenden vielmehr, ihr Fachwissen in neuen Situationen, digitalen Prozessen und interdisziplinären Teams wirksam einzusetzen.

Welche Zukunftskompetenzen konkret benötigt werden, hängt von Branche, Rolle, Aufgabe und technologischem Umfeld ab. Ein Produktionsplaner braucht andere vertiefte Fähigkeiten als eine Mitarbeiterin im Vertrieb, ein Instandhalter oder eine Führungskraft. Dennoch gibt es grundlegende Kompetenzfelder, die in nahezu allen Unternehmensbereichen an Bedeutung gewinnen.

Warum werden Zukunftskompetenzen wichtiger?

Digitale Technologien verändern nicht nur einzelne Tätigkeiten. Sie verbinden Prozesse, Abteilungen, Maschinen, Kunden, Lieferanten und externe Partner miteinander.

In einem Fertigungsunternehmen greifen beispielsweise folgende Bereiche ineinander:

• Kundenauftrag
• Einkauf
• Materialwirtschaft
• Produktionsplanung
• Fertigungssteuerung
• Lager und Logistik
• Qualitätssicherung
• Instandhaltung
• Vertrieb
• Service
• Rechnungswesen
• Controlling

Eine Änderung in einem Bereich kann unmittelbare Auswirkungen auf andere Prozesse haben. Mitarbeitende müssen deshalb zunehmend über den eigenen Aufgabenbereich hinausdenken.

Gleichzeitig übernehmen Software, Automatisierung und künstliche Intelligenz wiederkehrende Aufgaben. Der Schwerpunkt vieler Tätigkeiten verschiebt sich dadurch stärker in Richtung:

• Überwachung und Bewertung
• Umgang mit Ausnahmen
• Analyse komplexer Zusammenhänge
• Problemlösung
• Kommunikation
• kreative Gestaltung
• Entscheidung
• kontinuierliche Verbesserung

Digitale Anwendungen liefern Informationen, Empfehlungen und Prognosen. Sie nehmen Mitarbeitenden jedoch nicht die Verantwortung ab, Ergebnisse fachlich zu prüfen und in den richtigen betrieblichen Zusammenhang einzuordnen.

Future Skills, digitale Kompetenzen und Zukunftskompetenzen

Die drei Begriffe hängen eng zusammen, sind aber nicht vollständig deckungsgleich.

Future Skills

Future Skills ist der übergeordnete Begriff für Kompetenzen, die in einer sich schnell verändernden Arbeitswelt an Bedeutung gewinnen.

Sie umfassen:

• technologische Kompetenzen
• digitale Kompetenzen
• methodische Kompetenzen
• kognitive Kompetenzen
• soziale Kompetenzen
• persönliche Kompetenzen

Digitale Kompetenzen

Digitale Kompetenzen beziehen sich auf den sicheren, kritischen und zielgerichteten Umgang mit digitalen Technologien, Anwendungen, Informationen und Daten.

Dazu gehören unter anderem:

• digitale Anwendungen bedienen
• Informationen digital recherchieren und bewerten
• Daten strukturiert erfassen und verarbeiten
• über digitale Kanäle kommunizieren
• in vernetzten Teams zusammenarbeiten
• digitale Inhalte erstellen
• Datenschutz und Informationssicherheit beachten
• digitale Risiken erkennen
• digitale Probleme lösen
• Ergebnisse digital dokumentieren

Digitale Kompetenzen bilden einen wichtigen Teilbereich der Future Skills. Sie decken jedoch nicht alle Anforderungen der zukünftigen Arbeitswelt ab.

Zukunftskompetenzen

Zukunftskompetenzen ist die deutsche Bezeichnung für Future Skills. Der Begriff betont Fähigkeiten, die Menschen benötigen, um auch bei veränderten Aufgaben, Technologien und Rahmenbedingungen handlungsfähig zu bleiben.

Dazu zählen neben digitalen Fähigkeiten beispielsweise:

• kritisches Denken
• Lernbereitschaft
• Kommunikationsfähigkeit
• Teamfähigkeit
• Anpassungsfähigkeit
• Selbstständigkeit
• kreatives Denken
• Veränderungskompetenz

Die sechs zentralen Future-Skills-Kompetenzfelder

Future Skills lassen sich in sechs miteinander verbundene Kompetenzfelder gliedern.

1. Digitale Kompetenzen

Digitale Kompetenzen beschreiben die Fähigkeit, digitale Technologien und Informationen sicher, zielgerichtet und kritisch zu nutzen.

Dazu gehören:

• digitale Anwendungen bedienen
• relevante Informationen recherchieren
• digitale Daten strukturiert erfassen
• Informationen bewerten
• digitale Inhalte erstellen
• über digitale Kanäle kommunizieren
• in virtuellen Teams zusammenarbeiten
• Datenschutz und Informationssicherheit beachten
• digitale Risiken erkennen
• Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren

Digitale Kompetenz bedeutet nicht, dass alle Mitarbeitenden programmieren müssen. Entscheidend ist, dass sie die für ihre Arbeit relevanten Systeme verstehen und verantwortungsvoll verwenden.

In einem Fertigungsunternehmen kann dies beispielsweise bedeuten:

• Fertigungsaufträge digital aufrufen
• Materialentnahmen korrekt erfassen
• Produktionsmengen zurückmelden
• Qualitätsabweichungen dokumentieren
• Dashboards interpretieren
• digitale Arbeitsanweisungen verwenden
• Bestandsinformationen prüfen
• Systemmeldungen richtig einordnen
• mobile Anwendungen sicher nutzen

2. Datenkompetenz

Vernetzte Prozesse erzeugen große Mengen an Daten. Datenkompetenz beschreibt die Fähigkeit, diese Daten zu verstehen, ihre Qualität zu beurteilen und daraus geeignete Schlüsse zu ziehen.

Dazu gehören:

• Datenquellen kennen
• Kennzahlen richtig interpretieren
• unvollständige oder widersprüchliche Daten erkennen
• Plan- und Ist-Werte vergleichen
• Zusammenhänge von Ursache und Wirkung prüfen
• geeignete Visualisierungen verstehen
• Annahmen und Unsicherheiten erkennen
• Grenzen von Prognosen berücksichtigen
• Entscheidungen nachvollziehbar dokumentieren

Datenkompetenz beginnt bereits bei der Datenerfassung. Falsche Mengeneinheiten, unvollständige Rückmeldungen oder veraltete Stammdaten beeinflussen spätere Planungen und Auswertungen.

Mitarbeitende sollten daher nicht nur wissen, wo ein Wert eingetragen wird. Sie müssen auch verstehen, wie dieser Wert in nachgelagerten Prozessen verwendet wird.

Beispiel aus der Produktion

Wird eine Materialentnahme nicht korrekt im ERP-System zurückgemeldet, betrifft das nicht nur den Lagerbestand. Die fehlende Buchung kann auch Materialplanung, Nachkalkulation, Bestellvorschläge, Kostenbewertung und Verfügbarkeitsauskünfte beeinflussen.

Datenkompetenz bedeutet in diesem Fall, die bereichsübergreifenden Folgen der eigenen Eingabe zu verstehen.

3. Technologie- und KI-Kompetenz

Technologiekompetenz geht über die reine Bedienung digitaler Anwendungen hinaus. Sie umfasst ein grundlegendes Verständnis dafür, wie Technologien funktionieren, welche Aufgaben sie unterstützen und wo ihre Grenzen liegen.

Relevante Themen können sein:

• Automatisierung
• künstliche Intelligenz
• Internet of Things
• Maschinenvernetzung
• Cloud-Anwendungen
• digitale Assistenzsysteme
• Robotik
• Datenanalyse
• digitale Zwillinge
• additive Fertigung
• Cybersicherheit

Nicht jede Person benötigt in allen Bereichen Expertenwissen. Unternehmen sollten zwischen unterschiedlichen Kompetenzstufen unterscheiden:

• Grundlagenwissen für alle Mitarbeitenden
• anwendungsbezogenes Wissen für bestimmte Rollen
• vertieftes Fachwissen für Spezialisten
• strategisches Wissen für Führungskräfte

KI-Kompetenz als Future Skill

KI-Kompetenz bedeutet, künstliche Intelligenz zielgerichtet, kritisch und verantwortungsvoll einzusetzen.

Dazu gehören:

• geeignete Anwendungsfälle erkennen
• Aufgaben klar formulieren
• Ergebnisse fachlich überprüfen
• mögliche Fehler berücksichtigen
• vertrauliche Daten schützen
• Empfehlungen nicht ungeprüft übernehmen
• Verantwortlichkeiten klären
• Grenzen der verwendeten Lösung kennen
• Ergebnisse transparent dokumentieren

KI kann Fachwissen unterstützen, aber nicht automatisch ersetzen. Besonders bei geschäftskritischen Entscheidungen bleibt eine fachliche Prüfung notwendig.

4. Prozess- und Systemkompetenz

Digitale Arbeit findet selten in isolierten Einzelschritten statt. ERP-Systeme, Produktionssoftware und weitere Anwendungen verbinden Abläufe und Daten über mehrere Unternehmensbereiche hinweg.

Prozesskompetenz beschreibt die Fähigkeit, den eigenen Arbeitsschritt in diesem größeren Zusammenhang zu verstehen.

Mitarbeitende sollten erkennen:

• welche Informationen sie erhalten
• woher diese Informationen stammen
• welche Daten sie selbst erfassen
• wer diese Daten anschließend benötigt
• welche Auswirkungen Fehler oder Verzögerungen haben
• welche Abhängigkeiten zu anderen Bereichen bestehen
• welche Aufgabe das ERP-System im Gesamtprozess übernimmt
• wann eine Abweichung eskaliert werden muss
• welche Rolle und Verantwortung sie selbst besitzen

Prozesskompetenz hilft dabei, Daten nicht als isolierte Eingabepflicht zu behandeln. Sie schafft ein Verständnis dafür, wie verschiedene Tätigkeiten zur Gesamtleistung des Unternehmens beitragen.

5. Methodische und kognitive Kompetenzen

Technologien können Informationen bereitstellen und Routinen automatisieren. Die Bewertung komplexer Situationen bleibt jedoch eine zentrale menschliche Aufgabe.

Wichtige methodische und kognitive Future Skills sind:

• analytisches Denken
• kritisches Denken
• strukturiertes Problemlösen
• Kreativität
• Entscheidungsfähigkeit
• Priorisierung
• vernetztes Denken
• Abstraktionsfähigkeit
• systematisches Experimentieren
• Lernkompetenz

Kritisches Denken

Kritisches Denken bedeutet, Informationen nicht ungeprüft zu übernehmen.

Dazu gehört:

• Quelle und Datenqualität hinterfragen
• Annahmen erkennen
• alternative Erklärungen prüfen
• Korrelation und Ursache unterscheiden
• Ergebnisse mit Erfahrungswissen abgleichen
• Unsicherheiten transparent machen
• Empfehlungen auf Plausibilität prüfen

Diese Fähigkeit wird besonders wichtig, wenn Dashboards, Prognosen oder KI-Systeme konkrete Handlungsvorschläge liefern.

Problemlösungskompetenz

Problemlösungskompetenz geht über das Beheben eines sichtbaren Fehlers hinaus.

Ein strukturiertes Vorgehen umfasst:

1. Problem eindeutig beschreiben
2. Auswirkungen abgrenzen
3. relevante Daten sammeln
4. Ursachen untersuchen
5. Alternativen entwickeln
6. Maßnahmen bewerten
7. Lösung umsetzen
8. Wirkung überprüfen

In vernetzten Produktionsumgebungen sollten Probleme nicht ausschließlich lokal betrachtet werden. Eine Maßnahme an einer Maschine kann Auswirkungen auf Materialfluss, Folgeprozesse, Kosten und Liefertermine haben.

6. Soziale und persönliche Kompetenzen

Je vernetzter Arbeit wird, desto wichtiger werden Kommunikation und Zusammenarbeit.

Relevante soziale Zukunftskompetenzen sind:

• Kommunikationsfähigkeit
• Teamfähigkeit
• Empathie
• Konfliktfähigkeit
• Feedbackkompetenz
• interdisziplinäre Zusammenarbeit
• interkulturelle Kompetenz
• verständliche Wissensvermittlung
• aktives Zuhören

Zu den persönlichen Kompetenzen gehören:

• Selbstorganisation
• Eigenverantwortung
• Anpassungsfähigkeit
• Lernbereitschaft
• Neugier
• Zuverlässigkeit
• Belastbarkeit
• Reflexionsfähigkeit
• Umgang mit Unsicherheit
• Veränderungsbereitschaft

Überfachliche Fähigkeiten ersetzen kein Fachwissen. Sie ermöglichen aber, dieses Wissen in wechselnden Teams, neuen Prozessen und unbekannten Situationen wirksam einzusetzen.

Welche Future Skills benötigt der produzierende Mittelstand?

Industrie 4.0 verbindet Menschen, Maschinen, Software und Unternehmensprozesse. Dadurch verändern sich die Kompetenzanforderungen in nahezu allen Bereichen eines Fertigungsunternehmens.

Future Skills in Produktion und Shopfloor

Auf dem Shopfloor werden unter anderem folgende Fähigkeiten wichtiger:

• digitale Aufträge und Arbeitsanweisungen nutzen
• Betriebs- und Maschinendaten verstehen
• Qualitätsdaten korrekt erfassen
• Störungen digital melden
• Mensch-Maschine-Schnittstellen bedienen
• automatisierte Prozesse überwachen
• Abweichungen früh erkennen
• Datenschutz und IT-Sicherheit beachten
• Prozessverbesserungen einbringen
• bereichsübergreifende Auswirkungen verstehen

Technisches Erfahrungswissen bleibt dabei unverzichtbar. Digitale Kompetenzen ergänzen dieses Wissen und helfen, es in vernetzten Prozessen wirksam einzusetzen.

Future Skills in Produktionsplanung und Fertigungssteuerung

Produktionsplaner benötigen unter anderem:

• Prozess- und Systemverständnis
• Datenkompetenz
• Kapazitäts- und Materialverständnis
• Umgang mit Planungsszenarien
• Interpretation von Plan-Ist-Abweichungen
• Priorisierung bei Zielkonflikten
• Kommunikation mit Vertrieb, Einkauf und Produktion
• Verständnis für ERP-, PPS- und APS-Daten
• Bewertung automatisierter Planungsvorschläge
• Umgang mit Störungen und Ausnahmen

Future Skills in der Instandhaltung

In der Instandhaltung gewinnen unter anderem folgende Kompetenzen an Bedeutung:

• digitale Störungsdiagnose
• Interpretation von Zustandsdaten
• Umgang mit vernetzten Anlagen
• digitale Wartungsdokumentation
• Analyse wiederkehrender Fehler
• Zusammenarbeit mit Produktion und IT
• Verständnis für datenbasierte Wartungsansätze
• kritische Bewertung automatisierter Empfehlungen

Future Skills in Einkauf und Materialwirtschaft

Relevante Zukunftskompetenzen sind:

• Datenanalyse
• digitale Lieferantenkommunikation
• Bestands- und Bedarfsverständnis
• Risikobewertung
• Umgang mit vernetzten Beschaffungsprozessen
• Interpretation von ERP- und Dispositionsdaten
• Bewertung automatischer Bestellvorschläge
• funktionsübergreifende Zusammenarbeit
• Verständnis für Lieferketten und Abhängigkeiten

Future Skills in Vertrieb und Service

Wichtiger werden:

• Nutzung zentraler Kunden- und Auftragsdaten
• digitale Kommunikationskompetenz
• Verständnis für Lieferfähigkeit und Produktionsabhängigkeiten
• datenbasierte Kundenbetreuung
• mobile Systemnutzung
• Umgang mit digitalen Serviceangeboten
• verständliche Vermittlung komplexer Lösungen
• Interpretation von Kunden- und Prozessdaten

Future Skills für Führungskräfte

Führungskräfte benötigen nicht zwingend das tiefste technische Detailwissen. Sie müssen jedoch die Auswirkungen digitaler Technologien einordnen können.

Dazu gehören:

• digitale Strategie verstehen
• Kompetenzbedarf erkennen
• Lernen ermöglichen
• Verantwortung in digitalen Prozessen klären
• Veränderung verständlich kommunizieren
• Daten kritisch nutzen
• ethische und rechtliche Fragen berücksichtigen
• interdisziplinäre Zusammenarbeit fördern
• Experimente und kontrolliertes Lernen ermöglichen
• mit Unsicherheit umgehen
• den verantwortungsvollen Einsatz von KI vorleben

Future Skills und ERP-Systeme

Ein ERP-System verbindet Daten und Prozesse unterschiedlicher Unternehmensbereiche. Deshalb verändert eine ERP-Einführung nicht nur die verwendete Software, sondern häufig auch Aufgaben, Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeit.

Mitarbeitende benötigen unter anderem folgende ERP-bezogene Zukunftskompetenzen:

• prozessorientiertes Denken
• Verständnis zentraler Stammdaten
• korrekte Datenerfassung
• Kenntnis von Rollen und Berechtigungen
• Umgang mit Workflows und Freigaben
• Interpretation von Kennzahlen
• Verständnis bereichsübergreifender Auswirkungen
• sichere Nutzung rollenbezogener Funktionen
• verantwortungsvoller Umgang mit Unternehmensdaten
• Bereitschaft, bisherige Parallelprozesse aufzugeben
• Fähigkeit zur eigenständigen Fehleranalyse

ERP-Kompetenz ist mehr als Softwarebedienung

Eine rein technische Schulung beantwortet meist nur:

Wo muss ich klicken?

Für eine nachhaltige Nutzung müssen Mitarbeitende zusätzlich verstehen:

• Warum wird dieser Schritt ausgeführt?
• Welche Daten werden benötigt?
• Wer arbeitet mit dem Ergebnis weiter?
• Welche Folgen hat eine falsche Buchung?
• Wann darf ein Prozess fortgesetzt werden?
• Welche Ausnahmefälle gibt es?
• Wer entscheidet bei Abweichungen?
• Welche Kennzahlen werden aus den Daten gebildet?

ERP-Kompetenz verbindet daher Systemwissen mit Fach-, Prozess- und Datenkompetenz.

Wie verändert künstliche Intelligenz die benötigten Zukunftskompetenzen?

Künstliche Intelligenz kann Informationen analysieren, Inhalte erzeugen, Muster erkennen und Handlungsvorschläge bereitstellen. Dadurch verändert sich der Schwerpunkt vieler Tätigkeiten.

Wichtiger werden:

• Aufgaben sinnvoll an KI-Systeme delegieren
• geeignete Eingaben formulieren
• Ergebnisse fachlich überprüfen
• Fehler und unplausible Aussagen erkennen
• Datenkontext berücksichtigen
• nachvollziehbare Entscheidungen treffen
• sensible Informationen schützen
• Verantwortung nicht an das System abgeben
• Mensch und Technologie sinnvoll kombinieren

Die entscheidende Fähigkeit liegt nicht darin, jede KI-Funktion technisch entwickeln zu können. Mitarbeitende müssen erkennen, wann ein KI-Ergebnis hilfreich ist, wann zusätzliche Informationen fehlen und wann menschliches Fachwissen Vorrang hat.

Hard Skills und Soft Skills zusammendenken

Die Trennung zwischen Hard Skills und Soft Skills ist für die digitale Arbeitswelt nur begrenzt hilfreich.

Ein Produktionsplaner kann ein APS-System technisch beherrschen. Ohne Kommunikationsfähigkeit kann er notwendige Änderungen dennoch nicht mit Vertrieb, Einkauf und Fertigung abstimmen.

Eine Mitarbeiterin kann ausgezeichnet kommunizieren. Ohne Daten- und Prozessverständnis kann sie eine fehlerhafte Auswertung jedoch nicht zuverlässig erkennen.

Future Skills entstehen deshalb aus der Verbindung von:

• Fachwissen
• Technologieverständnis
• Datenkompetenz
• Prozesskompetenz
• methodischen Fähigkeiten
• Sozialkompetenz
• Selbstkompetenz

T-Shaped Skills als Kompetenzmodell

Ein T-förmiges Kompetenzprofil verbindet Fachspezialisierung und bereichsübergreifendes Verständnis.

Der vertikale Teil des T steht für tiefes Wissen in einem Fachgebiet.

Der horizontale Teil steht für Fähigkeiten wie:

• Kommunikation
• Prozessverständnis
• digitale Grundkompetenz
• Zusammenarbeit
• Datenverständnis
• Problemlösung
• Lernfähigkeit

Dieses Profil ist besonders für vernetzte Unternehmensprozesse relevant. Spezialisten müssen ihre Expertise einbringen und gleichzeitig mit anderen Fachrichtungen zusammenarbeiten können.

Nicht jede Person muss alle Bereiche gleichermaßen beherrschen. Entscheidend ist eine sinnvolle Kombination aus fachlicher Tiefe und bereichsübergreifender Anschlussfähigkeit.

Wie können Unternehmen ihren Kompetenzbedarf ermitteln?

Kompetenzentwicklung sollte nicht mit einer allgemeinen Schulungsliste beginnen. Zuerst muss geklärt werden, welche Fähigkeiten für Strategie, Prozesse und Rollen tatsächlich benötigt werden.

1. Strategische Veränderungen bestimmen

Unternehmen sollten prüfen:

• Welche Technologien sollen eingeführt werden?
• Welche Prozesse werden digitalisiert?
• Welche Geschäftsmodelle verändern sich?
• Welche Systeme werden ersetzt?
• Welche Aufgaben entstehen neu?
• Welche Tätigkeiten entfallen oder verändern sich?
• Welche regulatorischen Anforderungen kommen hinzu?
• Welche Rolle spielen Automatisierung und KI?

2. Rollen und Prozesse analysieren

Für jede relevante Rolle wird betrachtet:

• heutige Aufgaben
• zukünftige Aufgaben
• eingesetzte Systeme
• benötigte Daten
• Entscheidungsverantwortung
• Zusammenarbeit mit anderen Bereichen
• erforderliches Fachwissen
• erforderliche digitale Kompetenzen
• mögliche Risiken bei fehlender Kompetenz

3. Soll-Kompetenzen definieren

Kompetenzen sollten so konkret beschrieben werden, dass sie beobachtbar und entwickelbar sind.

Zu allgemein:

Mitarbeitende benötigen digitale Kompetenzen.

Konkreter:

Mitarbeitende können Produktionsdaten im ERP-System korrekt erfassen, auffällige Abweichungen erkennen und nach dem definierten Eskalationsweg weitergeben.

4. Vorhandene Kompetenzen erfassen

Geeignete Instrumente können sein:

• Selbsteinschätzung
• strukturierte Gespräche
• praktische Aufgaben
• Beobachtung im Arbeitsprozess
• Workshops
• Wissenstests
• Prozesssimulationen
• Auswertung wiederkehrender Fehler
• Rückmeldungen von Führungskräften und Key Usern

Eine reine Selbsteinschätzung sollte nicht die einzige Grundlage sein.

5. Kompetenzlücken priorisieren

Nicht jede Lücke ist gleich kritisch.

Priorisiert werden sollten Kompetenzen, die:

• für geschäftskritische Prozesse erforderlich sind
• mehrere Bereiche betreffen
• ein hohes Fehler- oder Sicherheitsrisiko besitzen
• für geplante Technologien benötigt werden
• kurzfristig nicht extern ersetzt werden können
• Voraussetzung für weitere Lernschritte sind

Upskilling und Reskilling unterscheiden

Upskilling

Upskilling entwickelt vorhandene Fähigkeiten weiter.

Beispiele:

• Produktionsplanung um Datenanalyse ergänzen
• Mitarbeitende im Lager für mobile ERP-Prozesse qualifizieren
• Führungskräfte im Umgang mit digitalen Kennzahlen schulen
• bestehendes Prozesswissen um KI-Kompetenz erweitern
• Instandhalter für digitale Zustandsdaten qualifizieren

Reskilling

Reskilling bereitet Mitarbeitende auf grundlegend veränderte oder neue Aufgaben vor.

Beispiele:

• manuelle Datenerfassung entwickelt sich zur Datenprüfung
• operative Planung erweitert sich um Szenariosimulation
• Maschinenbedienung umfasst zusätzlich digitale Prozessüberwachung
• Administration verändert sich in Richtung Prozessmanagement
• Qualitätsprüfung wird durch datenbasierte Analyse ergänzt

Welche Form erforderlich ist, hängt davon ab, wie stark sich die jeweilige Rolle verändert.

Wie lassen sich Future Skills entwickeln?

Praxisnahes Lernen

Kompetenzen entwickeln sich besonders wirksam, wenn Wissen direkt auf reale Aufgaben angewendet wird.

Geeignete Ansätze sind:

• Übungen mit echten Prozessfällen
• Pilotprojekte
• Lernaufgaben im Arbeitsprozess
• begleitete Systemnutzung
• Simulationen
• Job Rotation
• Hospitationen
• bereichsübergreifende Projektarbeit

Rollenbezogene Schulungen

Ein allgemeiner Kurs zur Digitalisierung ist selten für alle Funktionen gleichermaßen relevant.

Schulungen sollten sich an konkreten Rollen, Prozessen und Verantwortlichkeiten orientieren.

Lernpartnerschaften und Mentoring

Erfahrene Mitarbeitende verfügen über Prozess- und Erfahrungswissen. Neue Fachkräfte bringen möglicherweise aktuelle Technologiekenntnisse ein.

Lernpartnerschaften können beide Perspektiven verbinden und den Wissenstransfer in beide Richtungen fördern.

Key User und Multiplikatoren

Bei ERP- und Digitalisierungsprojekten können Key User neue Prozesse testen, Wissen weitergeben und Kolleginnen und Kollegen unterstützen.

Dafür benötigen sie:

• methodische Vorbereitung
• ein klares Mandat
• Zugang zu Informationen
• direkte Kommunikationswege
• ausreichend Zeit
• Unterstützung durch Führungskräfte

Selbstgesteuertes Lernen ermöglichen

Lebenslanges Lernen funktioniert nur, wenn Mitarbeitende dafür Zeit, Zugang zu Inhalten und erkennbare Entwicklungsmöglichkeiten erhalten.

Unternehmen sollten klären:

• Welche Lernangebote stehen bereit?
• Wann kann gelernt werden?
• Wie wird Wissen angewendet?
• Wer unterstützt bei Fragen?
• Wie werden Lernerfolge sichtbar?
• Welche Entwicklungsperspektiven entstehen?

Fehler als Lernquelle nutzen

Digitale Transformation führt nicht sofort zu perfekten Abläufen. Probleme sollten strukturiert untersucht werden, ohne notwendiges Lernen durch eine reine Schuldzuweisung zu verhindern.

Dies bedeutet nicht, Fehler folgenlos zu akzeptieren. Es bedeutet, Ursachen zu erkennen, Maßnahmen abzuleiten und Wiederholungen zu vermeiden.

Die Rolle von Führung bei der Entwicklung von Future Skills

Führungskräfte beeinflussen wesentlich, ob Kompetenzentwicklung im Unternehmen tatsächlich stattfindet.

Sie sollten:

• zukünftige Kompetenzanforderungen verständlich machen
• Lernziele mit betrieblichen Zielen verbinden
• Zeit für Qualifizierung einplanen
• Wissenstransfer fördern
• Rückmeldungen ermöglichen
• bereichsübergreifende Zusammenarbeit unterstützen
• eigene Wissenslücken offen bearbeiten
• digitale Werkzeuge verantwortungsvoll vorleben
• neue Fähigkeiten im Arbeitsalltag einfordern
• Lernerfolge anerkennen

Ein Lernangebot entfaltet wenig Wirkung, wenn das Tagesgeschäft dauerhaft jede Qualifizierung verdrängt.

Recruiting nach Kompetenzen statt nur nach Abschlüssen

Neue Berufsbilder und sich verändernde Aufgaben machen starre Anforderungsprofile zunehmend ungeeignet.

Neben Ausbildung und Berufserfahrung können Unternehmen stärker betrachten:

• nachweisbare Fähigkeiten
• praktische Problemlösung
• Lernbereitschaft
• Technologieverständnis
• Prozessdenken
• Zusammenarbeit
• Veränderungsfähigkeit
• Übertragbarkeit vorhandener Kompetenzen

Dies bedeutet nicht, formale Qualifikationen grundsätzlich abzuwerten. In vielen Tätigkeiten bleiben sie fachlich oder rechtlich notwendig. Sie sollten jedoch durch eine kompetenzorientierte Betrachtung ergänzt werden.

Typische Fehler bei der Entwicklung von Future Skills

Digitalisierung nur als IT-Thema behandeln

Digitale Prozesse betreffen Fachbereiche, Führung, Organisation und Zusammenarbeit.

Allen Mitarbeitenden dieselben Kompetenzen zuordnen

Kompetenzanforderungen unterscheiden sich nach Rolle und Aufgabe.

Nur Softwarefunktionen schulen

Die Bedienung ohne Prozessverständnis führt häufig zu fehlerhaften oder unvollständigen Daten.

Lernen vom Arbeitsalltag trennen

Wissen wird schneller vergessen, wenn es nicht praktisch angewendet wird.

Soziale Kompetenzen als Nebenthema behandeln

Kommunikation, Zusammenarbeit und Problemlösung sind für vernetzte Prozesse geschäftsrelevant.

Kompetenzbedarf nur aus Stellenbeschreibungen ableiten

Stellenbeschreibungen bilden zukünftige Aufgaben nicht immer ausreichend ab.

Bestehendes Erfahrungswissen unterschätzen

Digitalisierung ersetzt nicht automatisch das Wissen erfahrener Fachkräfte. Dieses Wissen sollte erfasst und mit neuen Technologien verbunden werden.

Keine Zeit für Weiterbildung einplanen

Lernen kann nicht dauerhaft zusätzlich zum unveränderten Arbeitsumfang stattfinden.

Schulungsteilnahme mit Kompetenz gleichsetzen

Eine absolvierte Schulung zeigt nicht automatisch, dass eine Person das Gelernte sicher anwenden kann.

KI-Ergebnisse ungeprüft übernehmen

KI-Kompetenz umfasst immer eine fachliche und kritische Bewertung.

Wie lässt sich die Entwicklung von Future Skills messen?

Kompetenzen lassen sich nicht allein anhand absolvierter Kurse bewerten.

Mögliche Messgrößen sind:

• sichere Durchführung neuer Prozesse
• Qualität der Datenerfassung
• korrekte Nutzung digitaler Systeme
• weniger wiederkehrende Bedienfehler
• erfolgreiche Bearbeitung praktischer Aufgaben
• verbesserte Zusammenarbeit zwischen Bereichen
• Zahl gelöster Prozessprobleme
• Nutzung neuer Funktionen
• Qualität von Planungs- und Entscheidungsgrundlagen
• dokumentierter Wissenstransfer
• Fähigkeit zur selbstständigen Fehleranalyse
• Entwicklung rollenbezogener Kompetenzprofile

Die Kennzahlen müssen zum jeweiligen Lernziel passen. Eine hohe Zahl absolvierter Lernmodule ist kein ausreichender Nachweis für praktische Handlungskompetenz.

Future Skills mit Abas ERP und Digitalisierung verbinden

Ein ERP-System führt zahlreiche Unternehmensbereiche und Daten zusammen. Es kann damit auch sichtbar machen, wo neue Kompetenzen benötigt werden.

Bei der Einführung oder Weiterentwicklung von Abas ERP sollten Unternehmen nicht nur technische Funktionen betrachten, sondern auch die erforderlichen Fähigkeiten:

• Welche Rollen arbeiten künftig anders?
• Welche Daten müssen Mitarbeitende verstehen?
• Welche Prozesse werden stärker integriert?
• Welche manuellen Tätigkeiten entfallen?
• Welche Entscheidungen werden datenbasiert unterstützt?
• Welche neuen Verantwortlichkeiten entstehen?
• Welche Fachbereiche müssen enger zusammenarbeiten?
• Welche Kenntnisse benötigen Key User?
• Welche Kompetenzen sind für KI- und Production-Intelligence-Anwendungen erforderlich?

Abas ERP verbindet unter anderem Vertrieb, Einkauf, Materialwirtschaft, Fertigung, Lager, Rechnungswesen und Controlling. Dadurch haben Eingaben und Entscheidungen in einem Bereich häufig Auswirkungen auf weitere Unternehmensprozesse.

Die wichtigsten ERP-bezogenen Future Skills sind deshalb:

• Prozessverständnis
• Datenkompetenz
• digitale Anwendungskompetenz
• bereichsübergreifende Zusammenarbeit
• eigenverantwortliche Datenpflege
• kritische Interpretation von Auswertungen
• Veränderungsbereitschaft
• kontinuierliches Lernen

Checkliste für Future Skills im Unternehmen

Strategie

• Sind die geplanten digitalen Veränderungen bekannt?
• Ist klar, welche Prozesse und Rollen betroffen sind?
• Werden Kompetenzanforderungen mit der Unternehmensstrategie verbunden?
• Sind Digitalisierung, KI und Industrie 4.0 berücksichtigt?
• Gibt es eine langfristige Kompetenzstrategie?

Kompetenzanalyse

• Sind vorhandene Fähigkeiten erfasst?
• Sind zukünftige Soll-Kompetenzen definiert?
• Werden fachliche und überfachliche Kompetenzen berücksichtigt?
• Sind kritische Kompetenzlücken priorisiert?
• Werden Rollen getrennt betrachtet?
• Werden praktische Fähigkeiten überprüft?

Digitale Kompetenzen

• Können Mitarbeitende relevante Systeme sicher nutzen?
• Verstehen sie digitale Datenflüsse?
• Kennen sie Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen?
• Können sie digitale Informationen kritisch bewerten?
• Wissen sie, wie ihre Eingaben Folgeprozesse beeinflussen?
• Können sie digitale Probleme eigenständig eingrenzen?

Daten und KI

• Können Mitarbeitende Kennzahlen interpretieren?
• Wird die Qualität von Daten hinterfragt?
• Werden KI-Ergebnisse fachlich geprüft?
• Sind Verantwortlichkeiten bei KI-gestützten Entscheidungen eindeutig?
• Ist bekannt, welche Informationen geschützt werden müssen?
• Werden Annahmen und Unsicherheiten transparent gemacht?

Lernen und Entwicklung

• Gibt es rollenbezogene Lernpfade?
• Ist ausreichend Lernzeit vorgesehen?
• Werden reale Prozessfälle eingesetzt?
• Gibt es Key User, Mentoren oder Lernpartnerschaften?
• Wird Wissen direkt im Arbeitsprozess angewendet?
• Werden Lernerfolge praktisch überprüft?
• Gibt es Angebote für Upskilling und Reskilling?

Führung

• Sind Führungskräfte auf die digitale Transformation vorbereitet?
• Unterstützen sie kontinuierliches Lernen?
• Leben sie den verantwortungsvollen Umgang mit Daten und Technologie vor?
• Fördern sie fachübergreifende Zusammenarbeit?
• Werden Fehler systematisch als Lernquelle ausgewertet?
• Werden neue Kompetenzen im Arbeitsalltag tatsächlich eingefordert?

ERP und Prozesse

• Verstehen Mitarbeitende den Gesamtprozess?
• Ist klar, welche Daten zentral im ERP-System gepflegt werden?
• Kennen die einzelnen Rollen ihre Verantwortlichkeiten?
• Werden Systemschulungen mit Prozesswissen verbunden?
• Sind alte Parallelprozesse kontrolliert beendet?
• Werden neue Fähigkeiten nach dem Go-live weiterentwickelt?
• Sind Key User ausreichend vorbereitet und verfügbar?

Fazit: Future Skills verbinden Mensch, Prozess und Technologie

Future Skills sind die Kompetenzen, die Menschen benötigen, um in einer digitalen, vernetzten und zunehmend automatisierten Arbeitswelt handlungsfähig zu bleiben.

Dazu gehören digitale Kompetenzen, Daten- und Technologieverständnis ebenso wie Prozessdenken, Problemlösung, Kommunikation, Selbstorganisation und Lernfähigkeit. Keine dieser Fähigkeiten wirkt isoliert. Erst ihr Zusammenspiel ermöglicht es, digitale Technologien sinnvoll in betriebliche Abläufe zu integrieren.

Für den produzierenden Mittelstand sind Zukunftskompetenzen besonders relevant. Industrie 4.0 verbindet Maschinen, Produktionsdaten, ERP-Systeme und Fachbereiche. Mitarbeitende müssen verstehen, wie ihre Arbeit in diese Zusammenhänge eingebettet ist und welche Auswirkungen ihre Entscheidungen auf nachgelagerte Prozesse haben.

Unternehmen sollten die Entwicklung von Future Skills deshalb nicht auf einzelne Schulungen beschränken. Notwendig sind eine strategische Analyse des zukünftigen Kompetenzbedarfs, rollenbezogene Lernangebote, praktische Anwendung und ausreichend Zeit für kontinuierliches Lernen.

Auch eine ERP-Einführung ist immer ein Kompetenzprojekt. Eine leistungsfähige Unternehmenssoftware erzeugt erst dann einen nachhaltigen Nutzen, wenn Mitarbeitende Prozesse verstehen, Daten verlässlich pflegen und neue Funktionen sicher einsetzen.

Future Skills sind damit kein festes Kompetenzpaket, das einmal erworben und anschließend abgeschlossen ist. Sie beschreiben die Fähigkeit, kontinuierlich zu lernen, neue Technologien kritisch zu nutzen und die digitale Transformation aktiv mitzugestalten.