Der technologische Fortschritt definiert kontinuierlich neu, was es bedeutet in der heutigen Gesellschaft und in der Geschäftswelt technologisch kompetent (engl. “literate”) zu sein. Der jüngste Aufschwung der Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) hat diesen Wandel besonders beschleunigt und eine Neubewertung der bestehenden Konzepte für technologische Kompetenz (engl. “Literacy”) erforderlich gemacht. KI-Technologien haben zwar erstaunliche Fähigkeiten erlangt, weisen aber auch einzigartige Aspekte auf, die sie von früheren Technologien unterscheiden, wie etwa ihre Undurchsichtigkeit. Diese Dynamik hat Forscher in der Wirtschaftsinformatik und verwandten Disziplinen dazu veranlasst, sich mit dem Thema der KI-Kompetenz (engl. “AI Literacy”) zu befassen und zu untersuchen, was es bedeutet, im Umgang mit dieser neuen Klasse von Technologien kompetent zu sein. KI-Kompetenz bezieht sich auf eine ganzheitliche menschliche Befähigung in verschiedenen Themenbereichen der KI, die eine zielgerichtete, effiziente und ethische Nutzung von KI-Technologien ermöglicht. Unser derzeitiges Verständnis dieser neuen Form von Kompetenz ist jedoch noch recht begrenzt. Da sich KI als Phänomen nicht nur technologisch von früheren Technologien unterscheidet, sondern auch signifikante neue soziologische und psychologische Auswirkungen auf den Menschen hat, bleibt unklar, was ein solches neues Konzept der KI-Kompetenz beinhalten muss, um die Menschen auf die effiziente und verantwortungsvolle Nutzung und Verwaltung dieser Technologien vorzubereiten. Darüber hinaus gibt es nur wenig Forschung zu den spezifischen Auswirkungen von KI-Kompetenz auf Menschen und Organisationen, was für die Weiterentwicklung von Mensch-KI-Interaktionen und -Kollaborationen entscheidend ist. Daher zielt diese Dissertation darauf ab, die KI-Kompetenz und ihre Auswirkungen auf Individuen und Organisationen zu verstehen, indem sie drei übergreifende Forschungsfragen stellt. Erstens geht es um die Frage, wie KI-Kompetenz konzeptualisiert, gemessen und erworben werden kann, um so die Grundlage für weitere KI-Kompetenzforschung zu schaffen. Zweitens werden die Auswirkungen der KI-Kompetenz auf den einzelnen Menschen untersucht, insbesondere die Frage, wie sie sich auf die KI-bezogene Kognition (z.B. KI-bezogene Absichten und Einstellungen) und das Verhalten (z.B. KI-Delegationsverhalten) in der Zusammenarbeit und Interaktion zwischen Mensch und KI auswirkt. Drittens werden die Auswirkungen der KI-Kompetenz auf Organisationen untersucht, insbesondere wie die KI-Kompetenz des Top-Management-Teams die KI-Strategie und -Implementierung ihrer Organisation beeinflusst. Um diese drei Forschungsfragen zu beantworten, stützt sich diese Arbeit auf fünf Forschungsartikel. Der erste Artikel trägt zur Beantwortung der ersten Forschungsfrage bei, indem er sich auf die Konzeptualisierung von KI-Kompetenz für Nutzer konzentriert. Er führt eine systematische Literaturrecherche durch, um das vorhandene Wissen zusammenzufassen, und entwickelt einen konzeptionellen Rahmen für KI-Kompetenz. Anhand dieses Rahmens werden sechs Themenbereiche und fünf Kompetenzdimensionen der KI-Kompetenz identifiziert, die einen Einblick in die Kompetenz von Nutzern geben, die für die zweckmäßige, effiziente und ethische Nutzung von KI-Technologien erforderlich ist. Darüber hinaus identifiziert und strukturiert er die bestehende Forschung zu den verschiedenen Lernmethoden zum Erwerb von KI-Kompetenz sowie zu den bisher entdeckten Auswirkungen von KI-Kompetenz. Zur weiteren Beantwortung der ersten Forschungsfrage zielt der zweite Artikel auf die Entwicklung eines Messinstruments zur Beurteilung der individuellen KI-Kompetenz ab. In Anlehnung an etablierte Skalenentwicklungsverfahren werden eine systematische Literaturrecherche, Experteninterviews und eine Validierungsstudie durchgeführt, um ein Messmodell mit fünf Dimensionen und 13 Items zu erstellen. Die Ergebnisse der Studie zeigen die empirische Validität des vorgeschlagenen Messmodels und -instruments zur Bewertung der KI-Kompetenz von Individuen. Der dritte Artikel behandelt sowohl die erste als auch die zweite Forschungsfrage. Auf der Grundlage eines design-orientierten Forschungsansatzes (“Design Science Research”) wird eine Lernerfahrung für KI-Kompetenz entwickelt und ihre Auswirkungen auf die menschliche Kognition untersucht. Die entwickelte Lernerfahrung, eine mobile Lernanwendung, “AiLingo,” richtet sich an erwachsene Nicht-Experten und soll ihnen helfen, ihre KI-Kompetenz zu verbessern. Als solches stellt die Lernanwendung ein Werkzeug zur Förderung der KI-Kompetenz dar und vervollständigt damit die Antwort auf die erste Forschungsfrage. Darüber hinaus evaluiert die Studie die Lernanwendung durch ein Gruppenvergleichsexperiment. Die Ergebnisse zeigen, dass die Lernerfahrung zu größeren Lernfortschritten bei der KI-Kompetenz führt als eine Kontroll-Lernerfahrung. Dies bestätigt, dass die Lernerfahrung die KI-Kompetenz effizient steigern kann, sowie dass die KI-Kompetenz die KI-bezogenen Absichten und Einstellungen positiv beeinflusst, was einen Teil der zweiten Forschungsfrage beantwortet. Zudem kann das entwickelte Design-Artefakt (d.h. die mobile Lernanwendung) aus wissenschaftlicher Sicht auch als Manipulationsinstrument betrachtet werden, das in zukünftigen Studien eingesetzt werden kann. Der vierte Artikel befasst sich ebenfalls mit der zweiten Forschungsfrage und konzentriert sich darauf, wie die KI-Kompetenz das menschliche Verhalten in der Mensch-KI-Kollaboration beeinflusst, wobei der Schwerpunkt auf Delegationsentscheidungen liegt. Anhand eines Gruppenvergleichsexperiments im Kontext der Bildklassifizierung wird gezeigt, dass das Training von KI-Kompetenz die Delegationsentscheidungen von Menschen verbessert und zu einer besseren Aufgabenleistung führt. Die Ergebnisse haben Auswirkungen auf die Gestaltungsrichtlinien für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, indem sie die Rolle hervorheben, die potenzielle Trainingsfeatures zur Funktionsweise von KI und menschlichen Wahrnehmungsverzerrungen haben könnten. Der fünfte Artikel befasst sich mit der dritten Forschungsfrage und untersucht, wie die KI-Kompetenz von Top-Management-Teams (TMTs) die KI-Orientierung und -Umsetzungsfähigkeit von Unternehmen beeinflusst. Unter Rückgriff auf die Upper Echelons Theorie werden Beobachtungsdaten aus LinkedIn-Profilen von Führungskräften und Unternehmensdaten aus 10-k-Abschlussberichten analysiert, um zu zeigen, dass sich die KI-Kompetenz von TMTs positiv auf die KI-Orientierung und -Umsetzungsfähigkeit von ihren Unternehmen auswirkt. Darüber hinaus wird ein moderierender Effekt der Art des jeweiligen Unternehmens (Startup vs. etabliertes Unternehmen) auf den Effekt der KI-Kompetenz von TMTs auf die KI-Umsetzungsfähigkeit festgestellt. Diese fünf Artikel tragen gemeinsam zu einem umfassenden Verständnis von KI-Kompetenz bei. Indem sie KI-Kompetenz konzeptualisieren, messen und den Erwerb ermöglichen sowie die Auswirkungen von KI-Kompetenz auf Individuen und Organisationen untersuchen, bieten sie wertvolle Einblicke in die Förderung eines effektiven und verantwortungsvollen Umgangs mit KI-Technologien in unterschiedlichen Kontexten. Von der Verbesserung individueller Kompetenzen bis hin zur Beeinflussung organisationalen Strategien erweist sich KI-Kompetenz als zentraler Faktor, um die Komplexität der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI zu bewältigen und den Wert von KI-Technologien für Menschen zu maximieren.