Künstliche Intelligenz kann heute technische Fragen beantworten, Berichte erstellen, Daten interpretieren, Software schreiben, Bilder analysieren und Fachkräfte bei immer komplexeren Entscheidungen unterstützen. Daraus entsteht eine grundlegende Herausforderung für die Personenzertifizierung: Wenn ein Kandidat mit Unterstützung von KI arbeitet, wessen Kompetenz bewerten wir dann eigentlich?
Seit Jahrzehnten beruht die Personenzertifizierung auf einem vergleichsweise einfachen Prinzip. Eine Zertifizierungsstelle definiert die für einen Beruf oder eine Tätigkeit erforderliche Kompetenz, bewertet die Person anhand dieser Anforderungen und stellt bei deren Erfüllung ein Zertifikat aus, das die Kompetenz bestätigt.
Künstliche Intelligenz macht dieses Modell komplexer.
Die Fachkraft der Zukunft wird möglicherweise nicht jede Aufgabe eigenständig erledigen. Ingenieure, Inspektoren, Auditoren, Cybersicherheitsspezialisten, Analysten und andere Fachkräfte könnten zunehmend mit KI-Systemen arbeiten, die Teile des technischen Prozesses selbst ausführen können.
Die Personenzertifizierung steht daher vor einer neuen Frage: Wie soll Kompetenz nachgewiesen werden, wenn menschliche Fähigkeiten und maschinelle Fähigkeiten zunehmend zusammenwirken?
Bei der Personenzertifizierung Ging Es Schon Immer um Vertrauen
Der Zweck der Personenzertifizierung besteht nicht lediglich darin, Nachweise auszustellen.
Sie soll Vertrauen darin schaffen, dass eine zertifizierte Person die festgelegten Kompetenzanforderungen eines bestimmten Zertifizierungsprogramms erfüllt.
Arbeitgeber, Aufsichtsbehörden, Kunden und Eigentümer von Anlagen verlassen sich auf dieses Vertrauen, wenn zertifiziertes Personal Tätigkeiten ausführt, die Qualität, Sicherheit, Konformität, Zuverlässigkeit oder berufliche Ergebnisse beeinflussen können.
Wenn künstliche Intelligenz einen wachsenden Anteil einer beruflichen Aufgabe übernimmt, müssen Zertifizierungsprogramme bestimmen, welche Fähigkeiten nachweislich menschlich bleiben müssen und welche berechtigterweise mit technologischer Unterstützung eingesetzt werden dürfen.
ISO/IEC 17024:2026 Bezieht KI Unmittelbar in die Diskussion Ein
Die Veröffentlichung von ISO/IEC 17024:2026 ist besonders bedeutsam, weil die überarbeitete internationale Norm den Einsatz künstlicher Intelligenz in Personenzertifizierungsprozessen ausdrücklich behandelt.
Die Norm enthält spezifische Anforderungen an KI und formuliert Erwartungen an die Überwachung und Validierung KI-generierter Ergebnisse, eine angemessene menschliche Aufsicht sowie Kompetenz beim Einsatz von KI-Werkzeugen.
Dies spiegelt eine umfassendere Realität wider: Künstliche Intelligenz steht nicht mehr außerhalb der Konformitätsbewertung.
Sie kann inzwischen an Tätigkeiten im Zusammenhang mit Prüfung, Bewertung, Verwaltung und Überwachung sowie möglicherweise an Entscheidungsunterstützungsprozessen in Zertifizierungssystemen beteiligt sein.
Die Person führt die betreffende Aufgabe aus, und der Zertifizierungsprozess bewertet, ob sie über die erforderlichen Kenntnisse, Fertigkeiten und Fähigkeiten verfügt.
Technologie kann zu Analyse, Entwurf, Berechnung, Diagnose oder Entscheidungsunterstützung beitragen. Dadurch wird es notwendig, menschliche Kompetenz von maschinengestützter Leistung zu unterscheiden.
Die Erste Herausforderung: KI Kann die Richtige Antwort Liefern
Traditionelle Prüfungen gehen häufig davon aus, dass eine richtige Antwort die Kenntnisse des Kandidaten belegt.
Generative KI stellt diese Annahme infrage.
Ein Kandidat kann möglicherweise technisch anspruchsvolle Antworten, Berechnungen, Interpretationen oder schriftliche Erläuterungen erhalten, ohne selbst über die Kompetenz zu verfügen, die die Prüfung messen soll.
Dadurch entsteht eine wichtige Unterscheidung zwischen dem Erzielen eines richtigen Ergebnisses und dem Nachweisen von Kompetenz.
Das Abrufen von Wissen Könnte Weniger Wichtig Werden
Viele traditionelle Zertifizierungsprüfungen legen großen Wert auf das Erinnern technischer Informationen.
Fachkräfte arbeiten jedoch zunehmend in Umgebungen, in denen Normen, Vorschriften, Datenbanken, digitale Werkzeuge und KI-Assistenten jederzeit zugänglich sind.
Dies wirft für Programmeigner eine wichtige Frage auf:
Soll die Zertifizierung weiterhin messen, wie viele Informationen sich eine Fachkraft merken kann — oder zunehmend bewerten, ob sie Informationen interpretieren, überprüfen, hinterfragen und richtig anwenden kann?
In vielen Berufen könnte sich Kompetenz zunehmend auf anspruchsvollere Fähigkeiten verlagern.
KI-Kompetenz Könnte Teil der Beruflichen Kompetenz Werden
Fachkräften die Nutzung künstlicher Intelligenz zu untersagen, entspricht möglicherweise nicht immer ihrem tatsächlichen Arbeitsumfeld.
In vielen Branchen könnte von kompetenten Fachkräften zunehmend erwartet werden, KI effektiv einzusetzen.
Damit verändert sich die Frage der Zertifizierung.
Anstatt zu fragen, ob ein Kandidat eine Aufgabe ohne KI ausführen kann, muss ein Zertifizierungsprogramm mitunter feststellen, ob der Kandidat KI verantwortungsvoll einsetzen kann und dabei für das Ergebnis beruflich verantwortlich bleibt.
Erkennen, dass KI-generierte Ergebnisse ungenau, unvollständig, verzerrt, veraltet oder für den konkreten technischen Kontext ungeeignet sein können.
KI-generierte Informationen unabhängig bewerten, bevor sie als Grundlage beruflicher Arbeit dienen.
Verstehen, wann KI-Unterstützung geeignet ist und wann die fachliche Analyse unabhängig bleiben muss.
Beim Einsatz externer KI-Systeme die Auswirkungen auf Vertraulichkeit, Datenschutz, geistiges Eigentum und Cybersicherheit erkennen.
Unangemessenes übermäßiges Vertrauen in Automatisierung vermeiden und maschinengenerierte Empfehlungen weiterhin hinterfragen können.
Verstehen, dass der Einsatz eines KI-Werkzeugs die berufliche Verantwortung nicht automatisch auf die Technologie überträgt.
Sollte KI bei Zertifizierungsprüfungen Erlaubt Sein?
Möglicherweise gibt es darauf keine allgemeingültige Antwort mehr.
Der richtige Ansatz sollte davon abhängen, was das Zertifizierungsprogramm messen soll.
Der KI-Zugang kann untersagt werden, wenn nachgewiesen werden soll, dass der Kandidat persönlich über grundlegende Kenntnisse, Rechenfähigkeit, Interpretationsfertigkeiten oder sicherheitskritisches Urteilsvermögen verfügt.
KI kann zugelassen werden, wenn die verantwortungsvolle Nutzung digitaler Werkzeuge zur tatsächlichen beruflichen Tätigkeit gehört und die Bewertung auf Verifizierung, Urteilsvermögen und Rechenschaftspflicht ausgerichtet ist.
Ein anspruchsvolles Zertifizierungsprogramm könnte letztlich beide Formen verlangen.
Kandidaten könnten zunächst grundlegende eigenständige Kompetenz nachweisen und anschließend zeigen, dass sie berufliche Aufgaben mit zugelassenen KI-Werkzeugen unter kontrollierten Bedingungen ausführen können.
Praktische Bewertung Gewinnt an Wert
KI erhöht die Bedeutung von Bewertungsmethoden, die untersuchen können, wie ein Kandidat tatsächlich an ein technisches Problem herangeht.
Multiple-Choice-Fragen bleiben unter geeigneten Umständen nützlich. Sie können jedoch nur begrenzte Nachweise fachlichen Urteilsvermögens liefern, wenn fortschrittliche KI-Werkzeuge nahezu sofort Antworten erzeugen.
Realistische berufliche Situationen vorlegen, in denen Kandidaten unvollständige oder widersprüchliche Informationen bewerten müssen.
Kandidaten bei der Ausführung technischer oder beruflicher Aufgaben beobachten, anstatt sich ausschließlich auf Wissensfragen zu stützen.
Kandidaten auffordern, die Überlegungen, Annahmen, Alternativen und Grenzen hinter ihren Schlussfolgerungen zu erläutern.
Von Kandidaten verlangen, belastbare Nachweise von schwachen, irrelevanten oder möglicherweise falschen Informationen zu unterscheiden.
Fehlerhafte KI-generierte Ergebnisse vorlegen und bewerten, ob Kandidaten Fehler, Auslassungen oder unsichere Empfehlungen erkennen können.
Von Kandidaten verlangen, die Angemessenheit einer technischen oder beruflichen Entscheidung zu begründen und sie bei Rückfragen zu verteidigen.
Die Kompetente Fachkraft Muss die Maschine Hinterfragen Können
Eine der wichtigsten künftigen Kompetenzanforderungen könnte die Fähigkeit sein, zu erkennen, wann ein KI-System falschliegt.
Künstliche Intelligenz kann falsche Informationen mit großer Sicherheit präsentieren. In hoch spezialisierten technischen Bereichen kann das Ergebnis überzeugend wirken, selbst wenn wichtige Annahmen, Normen, Grenzen oder Risiken missverstanden wurden.
Automatisierungsbias Schafft ein Neues Kompetenzrisiko
Fachkräfte können sich übermäßig auf automatisierte Empfehlungen verlassen, nur weil das Ergebnis analytisch oder maßgeblich erscheint.
Dieses Phänomen ist besonders relevant, wenn KI in Sicherheit, Inspektion, Ingenieurwesen, Auditierung, Cybersicherheit, Gesundheitsversorgung oder anderen Tätigkeiten mit folgenreichen fachlichen Entscheidungen eingesetzt wird.
Personenzertifizierungsprogramme müssen daher möglicherweise bewerten, ob Kandidaten Folgendes verstehen:
Berufliche Verantwortung Verschwindet Nicht
Künstliche Intelligenz kann Analysen, Empfehlungen oder Entwürfe von Schlussfolgerungen erstellen. Die berufliche Verantwortung bleibt jedoch ein wichtiger Gesichtspunkt.
Bei vielen regulierten oder sicherheitsrelevanten Tätigkeiten muss letztlich eine Person entscheiden, ob Informationen hinreichend zuverlässig sind, um eine Handlung oder Entscheidung zu begründen.
- Kann der Kandidat erklären, wie eine KI-generierte Schlussfolgerung zustande gekommen ist?
- Kann der Kandidat erkennen, wann das Ergebnis technischen Anforderungen widerspricht?
- Kann der Kandidat kritische Informationen unabhängig überprüfen?
- Versteht der Kandidat, wann KI nicht eingesetzt werden sollte?
- Kann der Kandidat Unsicherheit erkennen und die Angelegenheit angemessen eskalieren?
- Versteht der Kandidat die Auswirkungen auf Vertraulichkeit und Datensicherheit?
- Kann der Kandidat für das abschließende fachliche Urteil verantwortlich bleiben?
KI Kann Auch in den Zertifizierungsprozess Selbst Einfließen
Künstliche Intelligenz verändert nicht nur das Verhalten von Kandidaten.
Auch Zertifizierungsstellen könnten KI zunehmend in ihren Zertifizierungstätigkeiten einsetzen.
Mögliche Anwendungen umfassen administrative Bearbeitung, Unterstützung bei der Prüfungsentwicklung, Fernüberwachung, Bewertungsunterstützung, Anomalieerkennung, Interaktion mit Kandidaten und Analyse von Zertifizierungsinformationen.
ISO/IEC 17024:2026 berücksichtigt diese Entwicklung unmittelbar durch Anforderungen an KI in Zertifizierungsprozessen.
Zeigt die Bewertung weiterhin, was die Person selbst weiß, versteht und verantwortungsvoll ausführen kann?
Werden KI-generierte Ergebnisse angemessen validiert, beaufsichtigt und kontrolliert, sodass die Zertifizierung fair und zuverlässig bleibt?
Menschliche Aufsicht Wird auf Beiden Seiten Unverzichtbar
KI schafft somit zwei unterschiedliche Anforderungen an menschliche Aufsicht in der Personenzertifizierung.
Der Kandidat muss möglicherweise die verantwortungsvolle Aufsicht über KI nachweisen, die bei der beruflichen Arbeit eingesetzt wird.
Gleichzeitig muss die Zertifizierungsstelle eine angemessene Aufsicht über die KI gewährleisten, die in ihrem eigenen Zertifizierungsprozess eingesetzt wird.
Die Prüfungssicherheit Verändert Sich
Generative KI schafft auch praktische Herausforderungen für die Prüfungssicherheit.
Traditionelle Kontrollen, die verhindern sollen, dass Kandidaten Bücher, Websites oder andere Personen konsultieren, reichen möglicherweise nicht aus, wenn leistungsfähige KI-Unterstützung über verschiedene Geräte und Anwendungen zugänglich ist.
Zertifizierungsstellen müssen daher möglicherweise die Prüfungsgestaltung überdenken, anstatt sich ausschließlich auf stärkere Überwachung zu verlassen.
Vertrauen darin schaffen, dass der angemeldete Kandidat tatsächlich die Person ist, die die Bewertung absolviert.
Die Abhängigkeit von Fragen verringern, die KI-Systeme beantworten können, ohne echte Kompetenz nachzuweisen.
Prüfen, ob bestehende Überwachungsansätze für moderne digitale Bewertungsumgebungen weiterhin geeignet sind.
Prüfungsinhalte schützen und mögliche Beeinträchtigungen der Sicherheit von Bewertungsmaterialien überwachen.
Geeignete Verfahren zur Untersuchung ungewöhnlicher Prüfungsmuster einrichten, ohne automatisierte Erkennung als abschließenden Beweis anzusehen.
Kompetentes menschliches Urteilsvermögen bewahren, wenn automatisierte Werkzeuge zu Entscheidungen über die Prüfungssicherheit beitragen.
Zertifizierungsprogramme Müssen Möglicherweise Neu Gestaltet Werden
Bestehende Zertifizierungsprogramme wurden häufig entwickelt, bevor generative KI allgemein verfügbar war.
Programmeigner sollten daher prüfen, ob bestehende Kompetenzkriterien und Bewertungsmethoden die zertifizierte berufliche Tätigkeit weiterhin abbilden.
Die Überprüfung sollte beim Beruf selbst beginnen.
- Welche beruflichen Aufgaben werden inzwischen regelmäßig durch KI unterstützt?
- Welche Fähigkeiten müssen weiterhin ohne technologische Unterstützung nachgewiesen werden?
- Sollte die kompetente Nutzung von KI zu einer ausdrücklichen Kompetenzanforderung werden?
- Welche KI-bezogenen Risiken sind für den Beruf relevant?
- Messen derzeitige Prüfungen das Erinnern von Wissen, obwohl sie Urteilsvermögen messen sollten?
- Sollten praktische, mündliche oder szenariobasierte Bewertungen ausgebaut werden?
- Wie sollte die Zertifizierung mit sich rasch verändernder Technologie umgehen?
- Sollten Rezertifizierungsanforderungen neue digitale Kompetenzen einschließen?
Rezertifizierung Könnte Wichtiger Werden
Künstliche Intelligenz entwickelt sich erheblich schneller als traditionelle berufliche Qualifikationszyklen.
Ein vor mehreren Jahren angemessenes Kompetenzprofil bildet die mit dem Beruf verbundenen Werkzeuge, Risiken oder Verantwortlichkeiten möglicherweise nicht mehr ausreichend ab.
Dies könnte die Bedeutung von Rezertifizierung und fortdauernder Kompetenz erhöhen.
Unterschiedliche Berufe Brauchen Unterschiedliche Antworten
Es sollte keine allgemeingültige KI-Kompetenzanforderung für jeden Beruf geben.
Ein ZfP-Techniker, ein Managementsystem-Auditor, eine Cybersicherheitsfachkraft, ein Schweißspezialist, ein Inspektor, ein Ingenieur und ein Finanzanalyst arbeiten auf unterschiedliche Weise mit KI.
Zertifizierungsprogramme müssen daher berufsspezifisch bleiben.
Eine allgemeine Aussage zum Bewusstsein liefert nur begrenzte Nachweise dafür, dass die Person KI in einem bestimmten beruflichen Kontext angemessen einsetzen kann.
Das Programm definiert, wie KI den betreffenden Beruf beeinflusst, welche Risiken damit verbunden sind, welches menschliche Urteilsvermögen erforderlich ist und welche Verifizierungsverantwortlichkeiten angemessen sind.
Personenzertifizierung Könnte Wertvoller Werden — Nicht Weniger Wertvoll
Es könnte scheinen, dass künstliche Intelligenz die Bedeutung beruflicher Zertifizierung verringert, weil Maschinen zunehmend Expertenaufgaben übernehmen können.
Das Gegenteil könnte eintreten.
Mit zunehmenden KI-Fähigkeiten könnten Organisationen unabhängige Nachweise höher bewerten, dass die Person, die maschinengenerierte Informationen beaufsichtigt, interpretiert und anwendet, tatsächlich kompetent ist.
Zertifizierung kann die Gewissheit vermitteln, dass eine Person nicht nur ein KI-Werkzeug bedienen kann, sondern auch erkennt, wann seinen Ergebnissen vertraut werden sollte — und wann nicht.
Was Zertifizierungsstellen und Programmeigner Jetzt Prüfen Sollten
Organisationen mit Personenzertifizierungsprogrammen sollten beginnen zu bewerten, wie künstliche Intelligenz sowohl die von ihnen zertifizierten Berufe als auch ihre eigenen Zertifizierungsprozesse beeinflusst.
Feststellen, ob die aktuellen Kompetenzkriterien noch widerspiegeln, wie der Beruf tatsächlich ausgeübt wird.
Bewertungsmethoden identifizieren, die möglicherweise Informationsbeschaffung statt echter beruflicher Kompetenz prüfen.
Klar festlegen, ob KI-Werkzeuge bei bestimmten Bewertungen untersagt, erlaubt oder bewusst einbezogen werden.
Feststellen, ob Verifizierung, kritisches Denken, KI-Kompetenz oder die Fähigkeit zur menschlichen Aufsicht Bestandteil des Programms werden sollten.
Ermitteln, wo künstliche Intelligenz in Zertifizierungstätigkeiten eingesetzt wird, und geeignete Validierungs- und Aufsichtskontrollen einrichten.
Sicherstellen, dass Bewerter und Prüfungspersonal verstehen, wie KI die Leistung von Kandidaten und die Gültigkeit der Bewertung beeinflussen kann.
Prüfungssicherheit, Kontrollen für Fernbewertungen und Regelungen zur Kandidatenauthentifizierung überdenken.
Feststellen, ob Regelungen zur fortdauernden Kompetenz den technologischen Wandel ausreichend berücksichtigen.
Von der Wissenszertifizierung zur Kompetenzsicherung
Künstliche Intelligenz verdeutlicht eine wichtige Unterscheidung, die in der Personenzertifizierung schon immer bestanden hat.
Wissen ist nicht dasselbe wie Kompetenz.
Eine Fachkraft kann über Informationen verfügen, ohne zu wissen, wie sie anzuwenden sind. Umgekehrt kann eine Fachkraft mittels Technologie auf Informationen zugreifen und dennoch außergewöhnliches Urteilsvermögen, Interpretationsvermögen und praktische Fähigkeiten zeigen.
Die Herausforderung moderner Zertifizierungsprogramme besteht daher darin, zu bestimmen, welche Kombination aus Wissen, praktischen Fertigkeiten, fachlichem Urteilsvermögen und technologisch unterstützten Fähigkeiten echte Kompetenz darstellt.
Wen Zertifizieren Wir Eigentlich?
Dies könnte im nächsten Jahrzehnt zu einer der prägenden Fragen der Konformitätsbewertung werden.
Zertifizierungsstellen müssen menschliche Kompetenz von automatisierten Fähigkeiten unterscheiden und zugleich anerkennen, dass verantwortungsvolle Technologienutzung selbst Teil beruflicher Kompetenz werden kann.
Die stärksten Zertifizierungsprogramme werden daher nicht lediglich versuchen, künstliche Intelligenz aus der Bewertungsumgebung auszuschließen.
Sie werden bestimmen, wo eigenständige menschliche Kompetenz unverzichtbar bleibt, wo KI-gestützte Fähigkeiten berechtigt sind und wie beide bewertet werden können, ohne das Vertrauen in das Zertifikat zu beeinträchtigen.
Das Zertifikat der Zukunft sollte nicht nur zeigen, dass eine Person ohne künstliche Intelligenz arbeiten kann. Es sollte nachweisen, dass sie kompetent, verantwortlich und zu fachlichem Urteilsvermögen fähig bleibt, wenn künstliche Intelligenz Teil der Arbeit ist.