KI in der Aus- und Weiterbildung (2026)

L&D hat ein Messproblem. Es ist schwierig, die Verbindung zwischen Investitionen in Lernen und Geschäftsergebnissen zu beweisen (oder zumindest es deinem Finanzteam ordentlich zu erklären).

In einer Umfrage von 2025 gaben fast 1 von 3 Führungskräften zu, dass sie ihre L&D-Investitionen nicht mit dem Umsatz oder der Gewinnspanne ihres Unternehmens verbinden konnten.

Das ist ein Problem, und KI verschärft es nur.

Nehmen wir das Training von Führungskräften, das ich dutzende Male durchgeführt habe. Vor Jahren war es einfach, die Führungsetage für die Entwicklung von Führungskräften zu gewinnen. Nicht nur haben es alle getan, sondern es gab auch eine Vielzahl von Forschungsergebnissen, die zeigten, dass Führungskräfte Leistung und Bindung fördern.

Heute ist es viel schwieriger, den Nutzen von Investitionen in das mittlere Management darzulegen, insbesondere wenn Unternehmen versuchen, ihre Hierarchien zu verschlanken oder Manager vollständig durch KI zu ersetzen. Aber es ist auch eine Gelegenheit, zu überdenken, ob dein Managementtraining wirklich funktioniert hat.

Wenn das dich in eine existenzielle Krise über deine Stellenbeschreibung stürzt, bist du nicht allein. KI erhöht die Anforderungen daran, wie wir Auswirkungen messen und unseren Wert für das Geschäft nachweisen. Ich denke, es gibt uns auch die Gelegenheit, darüber nachzudenken, welchen Wert wir als Lernexperten beitragen.

Wie wird KI in Schulung und Entwicklung eingesetzt? 

87 % der L&D-Fachleute nutzen bereits KI, laut unserem Bericht 2026. Wie sie sie nutzen, variiert jedoch erheblich. Einige Organisationen experimentieren noch, während einige wenige sie systematisch in ihre Arbeitsabläufe integrieren.

Hier sind vier Trends, die ich bei der Nutzung von KI durch L&D-Teams sehe.

1. Die Inhaltserstellung beschleunigen

84 % der L&D-Teams nutzen KI, um ihre Inhaltserstellung zu beschleunigen. Das umfasst Aufgaben wie das Erstellen von Inhalten und Quizfragen (60 %), die Generierung von Erzählungen (63 %), die Erstellung von Videos (52 %) und die Lokalisierung von Materialien (38 %). Während nur 39 % angeben, KI zur Verstärkung ihrer Strategie einzusetzen.

Hinweis: Unsere Umfrage hatte 421 Teilnehmer, von denen viele unsere Kunden oder Teil unserer Netzwerke sind. Das führt wahrscheinlich dazu, dass die KI-Akzeptanzraten höher ausfallen.

2. Implementierung adaptiver Lernpfade 

33 % der L&D-Teams planen, innerhalb der nächsten 12 bis 18 Monate personalisierte Lernwege zu implementieren. Die gute Nachricht ist, dass du nicht unbedingt neue Inhalte entwerfen musst, um zu starten. 

Das liegt daran, dass du wahrscheinlich eLearning-Inhalte irgendwo hast, sei es in einem ungenutzten LMS/LXP oder sogar unpubliziert in einem Autorentool. Es könnte sich um eigenständige Kurse oder feste Programme mit festgelegten Meilensteinen handeln, wie Bewertungen. 

Mit Tools wie einer KI-nativen oder kopflosen Lernplattform können diese eLearning-Komponenten in dynamische Erfahrungen verwandelt werden, basierend auf der Rolle des Benutzers oder dessen früheren Erfahrungen. Das bedeutet, dass du bei der Gestaltung von Lernerfahrungen nicht mehr zwischen Skalierbarkeit und Personalisierung wählen musst.

3. Schulung im Arbeitsablauf anbieten

Josh Bersin prägte 2018 den Begriff "Lernen im Arbeitsablauf", um zu beschreiben, dass Mitarbeiter die Informationen erhalten, die sie benötigen, wenn sie sie benötigen, ohne zwischen den Kontexten wechseln zu müssen. Damit das im großen Stil funktioniert, muss die Schulung modular sein. 40 % der Teams nutzen bereits KI-Such- und Wissensassistenten, um dies zu ermöglichen.

Mit KI sind wir näher denn je dran, diese Lücke zu schließen. Stell dir eine Krankenschwester vor, die sich darauf vorbereitet, ein Verfahren durchzuführen, das sie in letzter Zeit nicht mehr gemacht hat. Vor dem Betreten des Raums kann sie in natürlicher Sprache suchen: "Wie führe ich dieses Verfahren durch?" und erhält sofort die richtige Anleitung aus dem geprüften Wissensbestand ihrer Organisation.

Ressourcen werden im Moment des Bedarfs bereitgestellt, mit flexiblen Lieferstandards, damit du verfolgen kannst, was funktioniert und was nicht.

4. Skill-Gaps vorhersagen

Laut dem Talent Velocity Advantage Bericht 2026 von LinkedIn berichten 86 % der Unternehmen, dass sie bessere Einblicke in die benötigten Fähigkeiten ihrer Organisation benötigen, um sich anzupassen und zu wachsen.

Das ist keine Neuigkeit. Wir suchen immer nach Wegen, um besser vorherzusagen, welche Anforderungen die Branche hat und wohin sie sich entwickeln wird. Das bedeutet, dass wir nicht nur unsere Belegschaft messen, sondern auch besser im Prognostizieren werden müssen.

Was das benötigt, sind Werkzeuge, die in der Mustererkennung hervorragend sind. Wir werden nicht immer richtig liegen, aber was wir tun können, ist, KI-Tools zu nutzen, um musterbasierte Vorhersagen zu erstellen, die auf historischen Daten basieren. Das ist es, was KI gut macht: massive Datensätze zu bearbeiten und darauf zu trainieren, subtilen Korrelationen vorherzusehen, ohne die Vorurteile, die wir mitbringen.

Die Frage ist, wo man anfangen soll. Die folgenden Anwendungsfälle sind die, bei denen L&D-Teams die größte Traktion sehen.

6 Wege, wie du KI in deine Personalentwicklungsstrategie integrieren kannst.

Es ist verlockend, einfach mit KI-Tools zu experimentieren, und wenn du es noch nicht getan hast, gibt es viele Beispiele dafür, wie deine Kollegen KI bereits nutzen.

Aber bevor du anfängst, zu experimentieren, fordere ich dich heraus, es strategischer anzugehen.

Einer der häufigsten Fehler, die ich sehe, ist, dass Teams ihre KI-Implementierung mit den Tools beginnen. Ein glänzendes neues Tool wird nicht all deine Probleme lösen, insbesondere wenn du bereits Schwierigkeiten hast zu zeigen, wie deine Arbeit mit dem Geschäft verbunden ist.

Gehe stattdessen zurück zu deiner Strategie und Roadmap. Finde eine Lernerfahrung, die eine Auffrischung oder eine komplette Überarbeitung benötigt. Bestimme mit deinen Evaluierungsdaten, was sich ändern muss und warum. Dokumiere dann, wo die KI im Workflow auftauchen wird, wer für die Qualität der KI-Ausgaben verantwortlich ist und wie du wissen wirst, ob es die Leistung verbessert. 

Hier sind Beispiele, was ich damit meine.

1. Inhaltserstellung

Es ist wieder die Zeit der Leistungsbeurteilungen. Nachdem dir wiederholt versichert wurde, dass sich „nichts“ ändert, erfährst du, dass die Bewertungsskala nur geringfügig umgeschrieben wurde. Statt in Panik zu geraten, dass du überall diese Bewertungsskala verwendet hast, gehst du zu deinem Unternehmens-LLM und bittest ihn, alle Ressourcen mit der vorherigen Skala aufzulisten. Sobald du all diese Ressourcen (Leitfäden für Facilitatoren, Einseiter usw.) gefunden hast, verwendest du das LLM, um aktualisierte Versionen zu erstellen. Eine nächtliche Inhaltserstellungssitzung abgewendet.

2. Lokalisierung

Du wurdest gebeten, technische Operations-Teams in ganz Lateinamerika zu schulen. Das bedeutet, regulatorische Inhalte in ansprechendes Lernen umzuwandeln und dies zunächst auf Englisch, Spanisch und Portugiesisch zu tun. Mit einer KI-Video-Plattform kannst du Schulungen in allen drei Sprachen produzieren und lokalisieren, ein Teammitglied vor Ort die Qualität überprüfen lassen und wenn sich die Vorschrift im nächsten Jahr ändert, die Quelle einmal aktualisieren und über alle Varianten hinweg erneut veröffentlichen.

So ging das Supportteam von LATAM Airlines bei der Schulung ihrer verteilten Belegschaft von 37.000 vor, was die Produktionszeit um 83 % verkürzt hat und über 16.000 Lernende in drei Sprachen erreicht hat.

3. Szenariobasierte Rollenspiele

Ein Manager kontaktiert dich, da die Gesprächsprotokolle zeigen, dass die Supportmitarbeiter Probleme haben, frustrierte Kunden zu deeskalieren. Sie können nicht jeden vom Boden für einen Workshop abziehen, und du hast nicht die Kapazität, um mehrere Sitzungen zu leiten. Also wendest du dich an KI für skalierbare Rollenspiele. Du gibst die Gesprächsprotokolle in ein LLM ein, um drei Szenarien auf der Grundlage der häufigsten Eskalationsmuster zu erstellen. 

Mit einem KI-Coaching-Tool oder Agenten bietest du 5-minütige Sitzungen basierend auf den Szenarien an. Sie erhalten sofortiges Feedback und die Möglichkeit, es erneut zu versuchen, bevor sie wieder an die Anrufe gehen. 

4. Just-in-Time-Support

Ein neu beförderter Manager fühlt sich überfordert. Ihr HR Business Partner ist im Urlaub, und sie haben noch kein formelles Managementtraining durchlaufen. In einer Stunde haben sie ein Treffen mit einem direkten Vorgesetzten, der in Elternzeit geht. Sie haben keine Ahnung, was sie tun sollen.

Glücklicherweise hast du einen Manager-Support-Agenten aufgebaut, der sie bei der Vorbereitung auf das Treffen unterstützt. Sie können schnell Trainingsressourcen durchsehen, wie einen Coaching-Leitfaden zur Unterstützung des Übergangs und zur Aufrechterhaltung des Kontakts während der Abwesenheit. Der Agent sendet ihnen auch Erinnerungen über Kontakte, die der direkte Vorgesetzte mit Fragen zu Leistungen oder anderen Themen erreichen kann.

5. Personalisierte Lernpfade

Zwei neue Software-Ingenieure beginnen in deiner Firma. Sie beginnen in derselben Rolle und haben die gleichen Jahre an Erfahrung. Aber ein Ingenieur hat noch nie in deiner Branche gearbeitet. Deine KI-native Lernplattform passt die Einarbeitungserfahrungen entsprechend an und bietet dem letzteren Ingenieur einen „Neu in der Branche“-Lernpfad. 

6. Fähigkeitsmapping und Gap-Analyse

In einer Planungssitzung erfährst du, dass die Unternehmenspläne eine Expansion in eine neue Region innerhalb der nächsten 18 Monate vorsehen. Das Workforce-Planning-Team sucht Unterstützung beim Mapping der Bereitschaft der bestehenden Belegschaft für diesen Übergang. Also erstellst du eine Fähigkeitskarte und nutzt KI, um sie mit deinen aktuellen Mitarbeiterdaten im HRIS abzugleichen. Von dort kannst du fehlende Fähigkeiten identifizieren und anfangen, Entwicklungswege zu gestalten — bevor die Expansion offiziell beginnt.

Was sind die Vorteile und Herausforderungen der Verwendung von KI in L&D?

Wenn du eines der Anwendungsszenarien ausprobierst, die ich geteilt habe, wirst du wahrscheinlich einige anekdotische Vorteile feststellen, wie zum Beispiel, dass dein Team Zeit spart. Wenn du jedoch versuchst, die geschäftliche Argumentation für die Integration von KI in deine L&D-Strategie zu formulieren, insbesondere wenn das den Erwerb neuer Tools einschließt, solltest du ein paar wichtige Überlegungen im Hinterkopf behalten.

1. Kapazität

Vorteile: L&D-Führungskräfte berichten durchgängig von Geschwindigkeit als dem wichtigsten Gewinn. 88 % der Teams berichten von Zeitersparnis bei der Erstellung von Inhalten. Schnellere Produktion bedeutet, dass Inhalte näher am Moment des Bedarfs bereitgestellt werden können. Es hält mit dem Geschäft Schritt.

Herausforderungen: Inhalte schneller zu produzieren, führt nicht unbedingt zu besseren Ergebnissen. Wir produzieren zwar mehr Inhalte, verstehen jedoch nicht, ob diese das Verhalten verändern. (Ich habe über dieses Muster als Readiness Debt geschrieben.) Das Risiko für L&D-Führungskräfte besteht darin, dass KI es einfach macht, produktiv zu wirken, ohne tatsächlich einen Einfluss zu haben.

2. Kosten

Vorteile: 45 % der Teams berichten bereits von Kosteneinsparungen durch KI. Das liegt daran, dass sie aufhören können, spezialisierte Aufgaben wie Grafikdesign oder Videoproduktion auszulagern. Diese Posten summieren sich schnell, besonders jedes Mal, wenn Inhalte aktualisiert werden.

Herausforderungen: KI kann teuer sein, insbesondere auf Unternehmensebene. Lizenzkosten und Nutzungslimits können beeinflussen, wie du diese Tools entwirfst und verwendest (mehr dazu im Abschnitt zu den Tools weiter unten).

3. Governance

Vorteile: Die Implementierung von KI-Governance in deine Arbeitsabläufe ist eine Gelegenheit, Prozesse zu standardisieren und zu dokumentieren, die dein Team wahrscheinlich seit Jahren informell betreibt. Wie Inhalte überprüft werden oder wie Aktualisierungen genehmigt werden.

Herausforderungen: Die meisten Unternehmen lernen immer noch, wie man KI steuert. Das bedeutet, dass L&D-Teams oft nicht wissen, wer welches Tool besitzt oder wie man neue Tools integriert.

4. Geschäftsauswirkungen

Vorteile: 41 % der L&D-Teams sagen, dass KI bereits zur Geschäftsauswirkung beiträgt, indem sie ihnen ermöglicht, Inhalte schneller zu erstellen und Geschäftsbedürfnisse zu erfüllen. Es verkürzt auch die Zeit zwischen der Inhaltsbereitstellung und dem Erkennen von Signalen dafür, dass es funktioniert.

Herausforderungen: Die meisten Teams haben noch nicht die Reife erreicht, um messbare Geschäftsauswirkungen von KI in L&D nachzuweisen. Nur 19 % verwenden KI zur Bewertung, verglichen mit 65 %, die sie für die Inhaltsentwicklung nutzen.

Wie misst du die Auswirkungen von KI auf Schulungsergebnisse?

Eine robuste Bewertung der Schulungsergebnisse kann sich manchmal wie eine Herkulesaufgabe anfühlen. Deshalb nehmen wir manchmal NPS oder Abschlussquoten. Und wahrscheinlich ist das der Grund, warum 63 % der L&D-Teams mehr Unterstützung bei der Bewertung der Auswirkungen benötigen.

Wenn du KI in die Gleichung einbringst, fügst du eine weitere Komplexitätsebene hinzu. Deshalb brauchst du eine effiziente Methode zur Bewertung vor und nach der Einführung von KI.

Um zu beginnen, benötigst du vier Eingaben:

• Ein beobachtbares Verhalten, das die Schulung verändern oder beeinflussen sollte.
• Zwei Signale dieses Verhaltens im Arbeitsablauf: ein führender Indikator (etwas, das du während oder direkt nach der Schulung beobachten kannst) und einen nachlaufenden Indikator (etwas, das einige Wochen später in Leistungsdaten erscheint).
• Ein Proxy-Messwert für Geschäftsauswirkungen.

(Ich weiß, du hast gerade mit den Augen gerollt bei Signalen und Proxy-Messwerten.)

Hier ist, was ich meine, an einem meiner oben genannten Szenarien — KI-Coaching für Kundensupportmitarbeiter.

Angenommen, du hast im letzten Quartal ein E-Learning entwickelt, das sich auf die Deeskalation von Anrufen mit frustrierten Kunden konzentriert. Du hast es über dein LMS veröffentlicht und 1 000 globale Agenten zugewiesen.

Bevor du KI-Coaching einführen kannst, musst du dokumentieren, was mit dem vorherigen Eingriff passiert ist. Verwende beispielsweise folgende Vorlage:

"Wir erwarteten, dass sich Verhalten X ändert. Wir sehen Beweise, dass es das hat (oder nicht), weil sich Metrix Y in die erwartete Richtung bewegt hat (oder nicht). Hier ist, was wir als Nächstes tun werden."

In diesem Fall könnte das so aussehen:

"Nach Abschluss des E-Learnings erwarteten wir, dass die Agenten frustrierte Kunden konsistenter mit dem drei Schritte Lösungssystem [beobachtbares Verhalten] deeskalieren. Die Manager berichten von weniger Eskalationen [führender Indikator], und die durchschnittliche Bearbeitungszeit bei schwierigen Anrufen ist gesunken [nachlaufender Indikator]. Darüber hinaus hat sich die Kundenzufriedenheit bei gelösten Beschwerden verbessert [Proxy-Messwert]. Dennoch zeigen Agenten weiterhin inkonsistentes Verhalten in den ersten 60 Sekunden dieser Anrufe, was darauf hindeutet, dass es notwendig ist, sich auf den ersten Schritt, die Bestätigung, im Lösungssystem zu konzentrieren."

Es gibt einen Grund, warum das mit einem einmaligen Kurs schwer zu beheben ist.

Das ist deine Basislinie vor KI. Jetzt kannst du dich darauf konzentrieren, Übungen und Feedbackschleifen für die Agenten zu erstellen. Also identifizierst du eine ausgewählte Gruppe der 1 000, die mehr Übung benötigt und testest ein KI-Coaching-Tool aus. Du baust einige Szenarien auf, die sich speziell auf die ersten 60 Sekunden eines schwierigen Anrufs konzentrieren.

Nach einem Monat beobachtest du mehr Konsistenz in den eingehenden Bestätigungen in den Anrufprotokollen der Pilotteilnehmer. Ihre Eskalationsrate sinkt ebenfalls weiter im Vergleich zur Kontrollgruppe.

Um die Kosten unter Kontrolle zu halten (KI-Coaching kann teuer sein, Leute), entscheidest du, das Tool nach Bedarf zur Verfügung zu stellen. Manager markieren jeden, der ein Muster von Inkonsistenz in den Bestätigungen zeigt und ermutigen sie, sich selbst für das Coaching anzumelden.

Schließlich verfolgst du, ob Vertreter, die die KI-Szenarien genutzt haben, in den nächsten drei Monaten eine Verbesserung bei den Erstkontaktlösungen zeigen. Verantwortlich ist das Geschäftskriterium, das die Führung interessiert.

Wenn sie eine Verbesserung zeigen, ist das dein Geschäftsargument für die Investition in KI.

Was sind die besten KI-Tools für Schulung und Entwicklung?

Die besten KI-Tools für L&D zu finden, ist wie das perfekte Paar Jeans zu finden. Du musst viele Paare anprobieren, um die richtige Passform zum richtigen Preis zu finden, die zu dem passt, was du bereits besitzt.

Auch wenn die Metapher etwas vereinfacht sein mag, hier ist, was ich meine. Jedes Mal, wenn du dein Technik-Setup ergänzt, tust du das mit einem Budget und organisatorischen Rahmenbedingungen. Das bedeutet zu verstehen, welche Tools du bereits hast (egal, ob L&D sie besitzt oder nicht) und wie sie miteinander arbeiten oder nicht. Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Genauigkeit, Integrationsherausforderungen und rechtliche Einschränkungen können auch KI-Beschaffungen verzögern.

Deshalb möchte ich mit einem Tool beginnen, auf das du wahrscheinlich schon Zugriff hast, aber wahrscheinlich nicht kontrollierst: das LLM.

1. Große Sprachmodelle (LLMs)

Ich betrachte LLMs als die Arbeitspferde der KI für L&D-Teams. Sie sind der Ort, an dem wir die meiste Unterstützung erhalten, sei es bei Zeit- und Kosteneinsparungen für didaktisches Design oder bei der Freisetzung von Kapazitäten für strategischere Aufgaben.

Die meisten Unternehmenseignungen haben bereits ein LLM, was bedeutet, dass es möglicherweise bereits mit internen Wissensquellen verbunden ist und (hoffentlich) deinem L&D-Technik-Setup angeschlossen ist. Egal, ob es Claude, ChatGPT, Perplexity, Gemini oder etwas anderes ist, mach es für dich nutzbar. 

Wenn dein Unternehmen verschiedene LLMs in Betracht zieht oder du die Möglichkeit hast, eines selbst auszuwählen, empfehle ich dringend, Dr. Philippa Hardmans Analyse der KI-Modelle für didaktische Designer zu lesen.

2. Lernmanagementsysteme und Lernplattformen (LMS/LXP)

Während ein LMS traditionell der Ort war, an dem Lernen bereitgestellt, verfolgt und gemessen wird, hat sich ein LXP mehr auf die Lernerfahrung selbst konzentriert. Heute verschwimmen die Grenzen zwischen beiden.

Es gibt nur wenige KI-native LMS oder LXP-Plattformen. Häufiger wird KI für administrative Aufgaben wie Einschreibungen und Erinnerungen oder für Analysen wie Dashboards und Berichterstattung hinzugefügt. Das größte Potenzial liegt in personalisierten Lernerfahrungen: die Fähigkeit, dass Mitarbeiter die Plattform so nutzen können, wie sie es bei einem LLM tun würden — Fragen stellen, ähnlich wie bei einem Trainer, aber in einer kontrollierten Umgebung, in der die Informationen sorgfältig geprüft sind.

Nur wenige Plattformen können diese Erfahrung bieten, weshalb ich Sana empfehle.

Sana unterstützt Lernen im Fluss der Arbeit mit Funktionen wie seinem KI-Tutor. Mitarbeiter können in natürlicher Sprache nach Antworten suchen, kurzfristige Hilfe erhalten, ohne die Plattform zu verlassen, und personalisierte Inhaltsempfehlungen erhalten.

Geeignet für: Teams, die ein altes System ersetzen oder eine neue Plattform einführen möchten und Teams, die von statischen Inhaltsbibliotheken zu dynamischem und personalisierten Lernen wechseln.

Schwächen, wenn: Teams eine robuste SCORM-Inhaltsbibliothek haben, die sie innerhalb einer Plattform beibehalten möchten.

3. eLearning Authoring-Tool

eLearning-Autorentools ermöglichen dir, die Inhalte zu erstellen, die in deinem LMS oder LXP gehostet werden. Einige Plattformen haben ein internes Autorentool, mit dem du Kurse oder Programme mit Komponenten wie Wissensüberprüfungen oder interaktiven Szenarien erstellen kannst.

Viele eLearning-Autorentools haben KI integriert, und das hat einen strukturellen Grund. Diese Tools wurden entwickelt, um Inhalte in SCORM-Paketen auszugeben. SCORM ist ein statischer Standard, was bedeutet, dass KI nicht in der Lage ist, die Inhalte zu ändern. Das schränkt deine Fähigkeit ein, Inhalte an einzelne Lernende anzupassen oder Daten über Abschlussquoten und Bewertungsergebnisse hinaus zu erfassen. Deshalb siehst du Plattformen wie Sana, die einen KI-nativen Ansatz für die Autorenerstellung verfolgen.

Das heißt, eine der Hauptmethoden, wie KI mit eLearning-Autorentools arbeitet, ist die Transformation, wie Inhalte erstellt werden. Früher ging ein Instructional Designer in diese Tools und stellte einen Kurs zusammen, indem er jedes Element manuell auswählte. Jetzt kann er natürliche Sprache und vorhandene Inhalte nutzen, um einen bedeutenden Vorsprung zu gewinnen. So funktioniert es mit dem KI-Assistenten von Articulate 360.

Articulate 360 ist ein Paket von eLearning-Tools, darunter Rise, ein browserbasiertes Autorentool. Mit ihrem KI-Assistenten können Teams Kurse mit natürlicher Sprache und vorhandenen Materialien wie Präsentationen oder PDFs erstellen. Er erstellt Inhalte und generiert Bewertungen, Bilder und Erzählungen.

Am besten für: Teams, die bereits Articulate verwenden, oder Teams, die SCORM- oder xAPI-konforme Ergebnisse benötigen.

Schwächen, wenn: Teams eine robuste SCORM-Inhaltsbibliothek haben, die sie innerhalb einer Plattform beibehalten möchten.

4. Video-Plattformen

L&D-Teams investieren zunehmend in Schulungslösungen, die personalisiertes Lernen in großem Umfang bieten, wie Video-Training. KI-Video-Plattformen verwandeln die zeit- und kostenintensive Produktion in einen schlanken Workflow, den jeder Instructional Designer schnell erlernen kann.

Mit KI-gestützten Plattformen wie Synthesia können Instructional Designer den Videokreationsprozess steuern. Sie können mit einem Prompt, einem Skript oder einem vorhandenen Dokument wie einem Transkript oder SOP beginnen und ein verfeinertes Schulungsvideo erstellen, das in über 140 Sprachen veröffentlicht oder verteilt werden kann.

Synthesia.

Synthesia verwandelt schriftliche Schulungsinhalte in präsentierte Videos, egal ob du mit einem Skript, einer SOP oder sogar einem alten Präsentationsdeck beginnst. Du kannst schnell einen ersten Entwurf eines Videos erstellen, was besonders hilfreich sein kann, wenn Schulungen häufig aktualisiert und in großem Maßstab angeboten werden müssen.

Möchtest du sehen, wie ein KI-unterstützter Workflow zur Videoproduktion aussieht? Sieh dir diesen kurzen Überblick an.

Am besten für: Trainings, die häufige Aktualisierungen oder Lokalisierungen benötigen, Prozessdemonstrationen und Inhalte, die als Ergänzung zu einem bestehenden Programm, wie Onboarding, Compliance oder Managementschulungen, bereitgestellt werden.

Schwächen: Wenn du komplexe Szenari simulationen oder filmische Produktionsqualität möchtest. 

5. Coaching

Als ich meine Karriere im L&D begann, war Coaching nur für leitende oder "hochpotentielle" Mitarbeiter reserviert. Gute Coaches sind teuer, zu Recht, und nur wenige L&D-Teams haben das Budget, um auch bezahlbares Coaching für ihre breitere Belegschaft zugänglich zu machen.

In den letzten zehn Jahren haben Plattformen wie BetterUp versucht, dies zu ändern, indem sie erfahrene Coaches mit Mitarbeitern über Abonnementmodelle verbinden. Jetzt machen diese Unternehmen diese Erfahrung durch KI-Coaching sogar noch erschwinglicher.

BetterUp Grow ist eine KI-Coaching-Plattform, die auf Verhaltenswissenschaft basiert und auf über fünf Millionen Coaching-Sitzungen zurückgreift. Sie ist an deine Organisation anpassbar, was bedeutet, dass du Leitdokumente wie Karriereleitern oder Kompetenzenbibliotheken und Unternehmenswerte teilen kannst. So wird das Coaching auf die Prioritäten deiner Organisation abgestimmt.

Am besten für: Skalierung von Praxis und Feedbackverstärkung nach Live-Entwicklungsprogrammen sowie Bereitstellung von zeitgerechter Unterstützung in kritischen Momenten wie Leistungsbeurteilungen.

Schwächen: Wenn du einen menschlichen Coach mit allen sozialen Komponenten, Karriereberatung oder Empathie in Bezug auf die emotionale Belastung der Arbeit möchtest. 

Über den Kernstapel hinaus

Zusätzlich zu den oben genannten Kategorien gibt es noch eine Reihe weiterer Tools, die bei der Bewertung deines Tech-Stacks berücksichtigt werden sollten. KI-Notiznehmer, Tools zur Sitzungstranskription, Wissensmanagementplattformen und Enterprise-Suche fallen alle in diese Kategorie. Diese Tools werden oft von der IT oder dem Betrieb verwaltet, sind jedoch wertvolle Datenquellen, die das Lernen näher an den Workflow bringen können.

Dein Team wird wahrscheinlich auch einige leichtgewichtigere Tools verwenden, die auf Kreditkarten oder über individuelle Abonnements abgerechnet werden. Wenn dein Team beispielsweise Infografik-Funktionen benötigt, ist ein Tool wie Venngage eine Erkundung wert.

Egal, welche Lösung du in Betracht ziehst, ich empfehle, die Fragen in der folgenden Checkliste zu durchdenken.

Wie sieht die Zukunft von KI in L&D aus?

Wenn du bis hierhin durchgehalten hast, Glückwunsch. Das war ein ganz schöner Fußmarsch. Bevor du gehst, hier sind ein paar Erkenntnisse aus unserer Umfrage, die es wert sind, darüber nachzudenken.

Auch wenn ich nicht im Vorhersagegeschäft bin, denke ich, dass die Daten in die richtige Richtung gehen. Nur 47% der Befragten sagten, sie glauben, dass das LMS das Rückgrat ihres Stacks in drei Jahren sein wird. Ich verstehe das Gefühl, bin jedoch skeptisch gegenüber dem Zeitrahmen.

Zu viele Organisationen sind auf ihr LMS für Compliance-Tracking und Inhaltsbibliotheken angewiesen, sodass das notwendige Change Management für die meisten einen zu großen Aufwand darstellen würde. Sicher, agilere Organisationen werden es loswerden oder vielleicht nie eins erwerben. Aber ich sehe nicht, dass sich das in naher Zukunft ändern wird. Erinnerst du dich, als jeder sagte, SCORM würde sterben? Warte immer noch darauf.

Das gesagt, eine Einsicht, die ich wirklich wertvoll finde, ist, dass 58% der Befragten glauben, dass KI L&D mehr strategischen Einfluss gibt.

Persönlich denke ich, dass es uns die Fähigkeit gibt, die wir immer gebraucht haben, aber selten Ressourcen dafür hatten: die wahre Kraft der Arbeitsplatzentwicklung zu demonstrieren. Um ein echter Partner für das Unternehmen zu sein. Die Art, die Talente freisetzt und vielleicht sogar dabei hilft, die nächste große Wette zu platzieren.