Health Literacy, Digital Literacy und jetzt natürlich AI Literacy – Literacy ist zu einem dieser Begriffe geworden, die allgegenwärtig sind, aber fast immer unterschiedlich verstanden werden. Aber was heisst Literacy überhaupt?
Rund um das Thema Social Media und ein mögliches Social-Media-Verbot taucht immer wieder derselbe Ruf auf: Nicht Verbote sind die Lösung, sondern mehr Literacy.
Genau dieses Muster erleben wir jetzt auch, wenn Bedenken zu AI diskutiert werden. AI Literacy wird, ähnlich wie Digital Literacy, besonders gern dann gefordert, wenn man sich gegen mehr Regulierung positionieren will. Es überrascht daher wenig, dass in diesen Debatten auch viele Wirtschaftsakteure Literacy verlangen.
Wir werden immer wieder gefragt, was wir eigentlich unter AI Literacy oder Digital Literacy allgemein verstehen. Da Digital Literacy seit rund acht Jahren eines unserer Schwerpunktthemen ist, nehmen wir den aktuellen Bericht des Bundesrats sowie die laufende Diskussion zu AI Literacy zum Anlass, um zu erklären, warum unsere Beziehung zu diesem Begriff eine ambivalente ist.
Anwendungskompetenz ist nicht Literacy
Bevor wir auf AI Literacy eingehen, lohnt es sich, eine Verwechslung zu vermeiden: Anwendungskompetenz und Literacy sind zwei verschiedene Dinge.
Anwendungskompetenz bedeutet, ein Tool bedienen zu können. Literacy bedeutet, ein System (seine Mechanik, seine Anreize, seine Folgen) so zu verstehen, dass man eigene Entscheidungen treffen kann, statt nur zu reagieren. Nicht «ich kann das Tool bedienen», sondern «ich verstehe, was das Tool mit mir macht, wenn ich es benutze, und kann daraus eine Haltung ableiten».
Diese Unterscheidung zeigte sich schon vor rund zehn Jahren, als vielerorts gefordert wurde, alle Kinder müssten programmieren lernen. Im Grundsatz ist dagegen nichts einzuwenden, aber es bleibt Anwendungskompetenz. Programmieren war nämlich nicht die damals prognostizierte Garantie für einen sicheren Arbeitsplatz. Im Gegenteil: Gerade durch neue technologische Entwicklungen wie AI wird es voraussichtlich weniger Programmierende brauchen. Digital Literacy hingegen fordert, nicht nur die Anwendung zu lernen, sondern Digitalisierung auch kritisch zu reflektieren. Unser Leitsatz dabei: eine Digitalisierung, die der Gesellschaft dient, nicht andersherum.
Literacy hat ausserdem eine zeitliche Komponente, die im Wort selbst nicht steckt, aber im Kontext mitschwingt.
Ein einfaches Beispiel: Die Fähigkeit, zu lesen ist stabil, ein Buch von 1990 liest man wie eines von 2026. Digitale oder KI-Systeme hingegen verändern sich, während man sie zu verstehen versucht. Literacy heisst hier deshalb nicht nur, zu verstehen, wie etwas funktioniert, sondern eine Kulturtechnik anwenden zu können, die Funktionsweisen auch im Wandel greifbar macht.
Literacy kann deshalb kein fester Wissensstand sein. Wie funktioniert der Algorithmus, der mir etwas zeigt oder generiert? Wer verdient woran, wenn ich ihn nutze? Wem gehören meine Daten, sobald ich auf «Akzeptieren» tippe? Die Antworten ändern sich. Die Fähigkeit, sich diese Fragen immer wieder neu zu stellen, bleibt.
Drei Ebenen digitaler Ungleichheit werden dort unterschieden: der Zugang zu Geräten (Access Divide), die vorhandenen Kompetenzen (Skills Divide) und der Nutzen, den jemand daraus zieht (Usage Divide). Eine vierte Ebene wird zusätzlich erwähnt: «die Fähigkeit des Einzelnen, sich an die immer schnelleren und tiefgreifenderen Veränderungen anzupassen, die die Entwicklung digitaler Technologien mit sich bringen».
Im gleichen Absatz wird das dann aber wieder aufgelöst: Die vierte Ebene wird «als Kompetenzproblem verstanden und als solches der zweiten Ebene (Skills Divide) der digitalen Kluft zugeordnet».
Für uns ist genau diese vierte Ebene zentral. Sie fällt nach unserer Lesart in die Kategorie Literacy, nicht Skills. Ein Kompetenzproblem lässt sich mit Kursen und Schulungen lösen, eine Kulturtechnik muss laufend neu gelernt werden. Wer die vierte Ebene als reines Skills-Problem behandelt, unterschätzt, dass sich die Grundlage des Verstehens selbst ständig verschiebt, und entwickelt entsprechend unpassende Massnahmen.
Und jetzt also AI Literacy
Bei AI Literacy sehen wir dasselbe Muster wie bei Digital Literacy, nur schneller getaktet. Die Tools ändern sich rascher und die Interessen dahinter sind oft schwer nachzuvollziehen.
AI-Anwendungskompetenz bedeutet also, zu wissen, wie ein Prompt funktioniert und was AI kann und was nicht. AI Literacy dagegen bedeutet, zu verstehen, warum AI-Executives warnen, AI habe in ein paar Jahren die Macht, die gesamte Menschheit auszurotten.
Ein weiteres Beispiel: AI Literacy heisst auch, zu verstehen, wieso bestimmte AI-Tools kostenlos oder besonders günstig angeboten werden, und welche Abhängigkeiten dadurch entstehen. Wer ein Tool nutzt, ohne dessen Geschäftsmodell zu kennen, kann die eigene Nutzung nur schwer einordnen.
Wieso wir auf Literacy setzen
In unserer Arbeit fokussieren wir uns aus einem einfachen Grund auf Literacy: Anwendungskompetenz greift zu kurz, Advocacy machen andere besser. Literacy ist der Hebel, der uns bleibt, um eine Digitalisierung zu erreichen, die der Gesellschaft dient statt umgekehrt.
Wir unterstützen die Gesellschaft dabei, zu verstehen, was sie von der Digitalisierung erwarten kann und will. Eine mündige Zivilgesellschaft kann sich entsprechend auch differenzierter in politische Prozesse wie Abstimmungen einbringen und zum Beispiel Forderungen nach Verboten besser einordnen.
Genau diesen Hebel setzen wir in unseren Projekten laufend an – nicht indem wir Tools erklären, sondern indem wir Räume schaffen, in denen Menschen lernen, Systeme immer wieder neu zu hinterfragen. Das bleibt unser Massstab für alles, was künftig unter Digital und AI Literacy diskutiert wird.
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