„AI Leadership“ bezeichnet die Kompetenz, den Einsatz von KI-Systemen in einem werteorientierten, transparenten und reflektierten Rahmen zu steuern, ohne die Entscheidungshoheit an die eingesetzten KI-Technologien abzugeben. Im Hochschulkontext umfasst diese Kompetenz die strategische Zielorientierung, das technische Urteilsvermögen und eine ethisch-rechtliche Sensibilität für die verantwortungsbewusste Nutzung von KISystemen unter Wahrung „guter wissenschaftlicher Praktiken“ – (gleichermaßen) durch Lehrende und Lernende. Der Begriff steht damit in enger Verbindung zu etablierten Konzepten wie Digital Literacy, Data Literacy und AI Literacy, erweitert diese jedoch um die Dimension einer aktiven Führungs- und Steuerungskompetenz. AI Leadership lässt sich somit als die zentrale Zukunftskompetenz im agentischen Zeitalter beim Einsatz von (Multi-)KIAgentensystemen bewerten.

AI Leadership ist ein ganzheitlicher Ansatz und zielt darauf ab, die Potenziale von KI vollständig zu erkennen und zielgerichtet zu nutzen, sodass sie die menschliche Arbeit optimal unterstützt und die Gestaltungs- und Steuerungshoheit nicht – bewusst oder unbewusst – an KI-Systeme abgegeben wird. AI Leadership stellt somit einen entscheidenden Erfolgsfaktor für den künftigen Einsatz immer leistungsstärkerer KI-Systeme in der Mensch-Maschine-Kooperation dar. Durch das Verständnis und den strategischen Einsatz der verschiedenen Rollen, die KI-Systeme einnehmen können, ermöglicht AI Leadership eine synergetische bis hin zu einer symbiotischen Zusammenarbeit (Wang, 2021) von Mensch und Maschine, die insbesondere die Innovationsfähigkeit von Organisationen steigern soll.

AI Leadership wird zur Königsdisziplin und bedeutet einen werteorientierten und verantwortungsvollen Umgang mit Macht, verbunden mit einer Gestaltungs- und Steuerungskompetenz auf kontinuierlich wachsendem Kompetenzniveau im Zeitalter von generativer KI.

KI-gestütztes Schreiben beschreibt einen Schreibprozess, der durch eine KI-basierte Software in unterschiedlichen Phasen des Schreibprozesses und mit unterschiedlicher Intensität und Funktionalität unterstützt wird. Er gliedert sich in die beiden Teilbereiche KI-gestützte Textbearbeitung und KI-gestützte Textgenerierung. Die primären Zielsetzungen des KI-gestützten Schreibens sind die effizientere Bearbeitung vorhandener Texte oder das automatisierte Generieren neuer Textsequenzen.