KI im Bericht zur Personalentwicklung 2026

KI ist nicht mehr nur ein Experiment, sondern ein Teil der täglichen Arbeit in der Personalentwicklung

87 % der Befragten nutzen bereits KI, nur 2 % haben eine Einführung nicht geplant. Die meisten haben die Experimentierphase bereits verlassen, 36 % nutzen KI in definierten Arbeitsabläufen und 9 % beginnen, sie in ihren Unternehmen zu skalieren.

Den größten Nutzen bringt KI heute durch die Geschwindigkeit

Heute nutzen die Personalentwicklungsteams KI in der Design- und Entwicklungsphase hauptsächlich für die Spracherzeugung (63 %), die Erstellung von Inhalten und Quizfragen (60 %), die Videoerstellung (52 %) und Übersetzungen (38 %). Hauptvorteile sind eine schnellere Produktion (84 %) und eine bessere Lernerfahrung (66 %).

Die nächste Phase: Auswirkungen auf die Lernenden

Die Personalentwicklungsteams erwarten in Zukunft die größten Gewinne bei personalisiertem Lernen (72 %), größerer interner Reichweite (65 %) und verbessertem Engagement der Lernenden (56 %). Geplant ist die Einführung von Bewertungen und Simulationen (36 %), adaptiven Lernpfaden (33 %), die Bewertung von Fähigkeiten (32 %) und KI Tutoren (29 %). Der Nutzen verlagert sich von der Zeitersparnis (88 %) zu messbaren Einflüssen auf das Geschäft (55 %) und leichterer globaler Lokalisierung (54 %).

Das Lernökosystem wird zunehmend dezentralisiert

Nur 47 % sind der Ansicht, dass das Learning Management System (LMS) das Rückgrat ihres Ökosystems bleiben wird. Die Erwartungen an den Einsatz von KI verteilen sich auf eingebettete Funktionen (19 %), Produktivitätswerkzeuge (17 %), eigenständige Systeme (17 %) und systemübergreifende, agentenbasierte Ebenen (19 %). 27 % sind sich nicht sicher.

Das Interesse an agentenbasierter KI (KI, die autonom handeln kann) ist groß, aber die Teams sind zurückhaltend

Die meisten sind begeistert (27 %), vorsichtig (39 %) oder sagen, dass sie mehr lernen müssen (29 %). Sondiert werden vor allem der Einsatz von KI Tutoren (49 %), Coaching und Mentoring (43 %), personalisierte Anleitung (43 %) und Verwaltungsautomatisierung (38 %).

Die Budgets sind nach wie vor niedrig und fragmentiert

39 % geben maximal 5 % ihres Budgets für Personalentwicklung für KI aus, und 30 % wissen gar nicht, wie viel sie ausgeben. Eine zweckgebundene Finanzierung steckt noch in den Kinderschuhen.

Mangelnde KI Bereitschaft bremst den Fortschritt

Sicherheit (58 %), Genauigkeit (52 %), rechtliche Beschränkungen (41 %) und Integrationsprobleme (36 %) sind nach wie vor die größten Hindernisse. Auch wenn 74 % sagen, dass ihre Unternehmenskultur Experimentieren fördert, haben nur 45 % das Gefühl, dass die IT die Einführung von KI unterstützt.

Trotz dieser Reibungen ist der Optimismus groß

66 % sind der Ansicht, dass die KI den Einfluss der Personalentwicklung stärken wird, und 72 % sind der Meinung, dass die Funktion sich durch Anpassung weiter entwickeln wird. Personalentwicklungsteams wünschen sich praktische Unterstützung, beispielsweise KI Kompetenzen und Design-Schulungen (67 %), Anleitungen zum Arbeitsablauf (63 %), zur Erfolgsmessung (63 %) und Integrationshilfen (50 %).

Antworten

Es wurden 421 Antworten erfasst, die mehr als 20.000 Datenpunkte lieferten.

Statistische Signifikanz

Mit einer geschätzten Zahl von etwa 600.000 Fachleuten für Personalentwicklung und Instructional Design weltweit enthält diese Stichprobe eine Fehlermarge von ±5 % bei einem Konfidenzniveau von 95 %, so dass die Ergebnisse in ihrer Tendenz verlässlich sind.

Unternehmensfokus

Die Umfrage spiegelt eine vielfältige Teilnehmerbasis aus verschiedenen Rollen, Branchen und Regionen wider, mit einem starken Unternehmensfokus, da fast die Hälfte der Teilnehmer in Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern arbeitet.

Verzerrung durch Pioniere

Da die Umfrage hauptsächlich in KI-affinen Netzwerken verbreitet wurde, überrepräsentiert die Stichprobe wahrscheinlich Pioniere der Branche gegenüber der breiteren Population der Aus- und Weiterbildungsexperten.

KI Nutzung in der Personalentwicklung ist üblich, auch wenn sie noch nicht unternehmensweit ist

KI ist ein normaler Bestandteil der Personalentwicklungsangebote geworden, auch wenn die meisten Teams noch am Anfang stehen. Eine große Mehrheit (87 %) der Befragten fühlt sich sicher im Umgang mit KI.

Nur 6 % äußern Unbehagen. Dieses Konfidenzintervall entspricht der weiten Verbreitung von KI in Personalentwicklungsteams.

Die meisten Teams berichten von aktiver oder beginnenden KI Nutzung

Die Mehrheit gibt an, ihr Team nutze KI bereits in Lernprogrammen. 57 % setzen KI heute aktiv ein, weitere 30 % führen erste Pilotprojekte durch. Das bedeutet, dass fast neun von zehn Teams die Phase des Herumprobierens hinter sich haben.

13 % der Befragten nutzen KI derzeit nicht, 10 % davon sondieren noch die Möglichkeiten, und 3 % haben keine Pläne oder stießen auf Hindernisse. Im letzten Jahr nutzten 20 % keine KI.

„Der Einsatz wird professioneller, ist aber weit davon entfernt, einheitlich zu sein. Viele Teams befinden sich noch in der Anfangsphase; eine kleine Gruppe sprintet voraus.”

- Dr. Philippa Hardman

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Die Einführung ist allgemein, aber ungleichmäßig

Auf die Frage nach dem Reifegrad ihrer Projekte sehen sich die meisten Teams in der Mitte der Kurve. 36 % ordnen sich in einer frühen Experimentier- oder Pilotphase ein, und 39 % geben an, sie nutzten KI aktiv in spezifischen Arbeitsabläufen. Nur 9 % haben KI unternehmensweit skaliert, und nur 6 % geben an, KI sei vollständig integriert oder Teil einer „KI-first“-Mentalität. Nur 1 % sagen, sie nutzen KI überhaupt nicht.
Die Nutzung ist weit verbreitet, aber der Reifegrad variiert noch erheblich.

KI ist ein nahezu universeller Bestandteil der Personalentwicklungswerkzeuge

Der Einsatz der KI verschiebt sich von der individuellen Nutzung zu teamweiten Arbeitsabläufen und ist jetzt ein nahezu universeller Bestandteil der Personalentwicklungswerkzeuge. Nur 2 % der Befragten geben an, sie nutzten keine allgemeinen KI-Tools, während die große Mehrheit auf Tools wie ChatGPT (74 %), Copilot (54 %) und Gemini (39 %) setzt. 

Viele Befragte beschreiben die Nutzung von KI für spezifische Aufgaben in Design und Entwicklung, unterstützt durch geteilte Prompts, Vorlagen oder entstehende Teamnormen. Dies markiert eine klare Verschiebung vom isolierten Experimentieren und einer ad-hoc „Asset-Beschleunigung“ hin zu konsistenteren, ganzheitlichen Arbeitsabläufen.

KI ist jetzt fest im täglichen Personalentwicklungsprozess verankert

84 % der Befragten gaben an, dass die Geschwindigkeit der größte Anreiz für die Nutzung von KI in ihren Arbeitsabläufen ist.
Die intensivste Nutzung betrifft Kernaufgaben in der Produktion wie Text-zu-Sprache (63 %), Quiz-Erstellung (60 %), Videoproduktion (52 %) und Übersetzung/Lokalisierung (38 %).
Diese Aktivitäten konzentrieren sich auf die Design- und Entwicklungsphasen von ADDIE (Analysieren, Entwerfen, Entwickeln, Implementieren und Evaluieren), wobei mehr als 65 % der Befragten KI routinemäßig zur Erstellung von Lernmaterialien einsetzen.

KI hilft, die Inhaltserstellung zu beschleunigen

Teams geben an, dass sie die KI für Ideenfindung, Skripterstellung, Storyboarding, Übersetzung und Zusammenfassung von Forschungsergebnissen nutzen, unterstützt durch menschliche Qualitätskontrolle.

Zwei Drittel (66 %) geben an, dass sie KI nutzen, um die Lernerfahrung zu verbessern. KI reduziert auch die operative Belastung durch Verwaltungsabbau (40 %) und Lokalisierung (37 %).

40 % der Befragten nutzen derzeit KI-gestützte Such- und Wissensassistenten.

Die nächsten Entwicklungsschritte der KI

Die nächste Welle dreht sich weniger um schnellere Produktion, sondern eher um adaptives, intelligenzgesteuertes Lernen.

Das stärkste Wachstum gibt es bei adaptiven Anwendungsfällen: Bewertungen/Simulationen (36 % in Pilotphase), personalisierte Lernpfade (31 % in der Pilotphase; 33 % in Planung), Kompetenzzuordnung (30 %; 32 %) und KI-Tutoren/Chatbots (30 %; 29%).

Die Teams erwarten außerdem, dass KI stärker in die späteren ADDIE-Phasen vordringt, insbesondere Implementierung und Evaluation, wo das Interesse an Unterstützung im Lernfluss und frühzeitigeren Einblicken in die Lerneffektivität steigt.

Ausblick

Die Befragten erwarten, dass KI die Personalisierung vertieft, mehr Routinearbeiten automatisiert und reichhaltigere Erfahrungen wie Simulationen, Coaching und Rollenspiele ermöglicht.

Die Zukunft der KI in der Personalentwicklung liegt weniger in der Produktion einzelner Inhalte, sondern viel stärker darin, intelligente Funktionen im gesamten Lernökosystem zu integrieren.

Der erste Nutzen betrifft nicht nur die Schnelligkeit

Die meisten Befragten geben an, KI helfe ihnen bereits, Lerninhalte schneller zu produzieren, wobei 88 % den Wert in der bei der Inhaltserstellung eingesparten Zeit sehen.

Kosteneinsparungen beginnen sich ebenfalls abzuzeichnen, 45 % bestätigten schon heute finanzielle Vorteile, wobei viele deutlichere und besser messbare Gewinne erwarten, wenn die KI in mehr Arbeitsabläufe eingebettet ist.

Ein ähnlicher Anteil (41 %) gibt an, KI trage bereits zum Geschäftserfolg bei, oft durch schnellere Lieferung, Steigerung der Produktion und reibungslosere Abstimmung mit Stakeholdern.

Verbesserungen beim Engagement stehen zwar noch am Anfang, sind aber erheblich: 40 % verzeichnen eine höhere Zufriedenheit und ein höheres Engagement der Lernenden in den Programmen, bei denen KI eingesetzt wird.

Lokalisierung entwickelt sich ebenfalls zu einem bedeutenden Wertschöpfungsbereich, wobei 32 % bereits Verbesserungen bei Übersetzung und regionaler Anpassung feststellen.

Diese Effekte sind noch nicht konstant, deuten aber auf ein breiteres Nutzungsprofil hin, auch wenn sich die meisten Teams noch in den Anfangsphasen der Einführung befinden.

„Derzeit liegt der Nutzen der KI in der Personalentwicklung in der Geschwindigkeit: schnellere Produktion, hochwertigere Inhalte und präzisere Lernerfahrungen. Eine kleinere Gruppe rechnet damit, dass die Zukunft von etwas anderem geprägt sein wird: durch personalisiertes, situatives Lernen, das sich an Kontext und Bedarf anpasst, statt einem einheitlichen Standard zu folgen.”

- Kevin Alster

Ausblick

Die Erwartungen für die nächsten zwei Jahre verschieben sich klar auf messbare Ergebnisse. 

Teams erwarten eine deutliche Verbesserung der Lernerfahrung, wobei 72 % davon ausgehen, dass KI stärker personalisiertes Lernen ermöglicht, während dieser Vorteil heute nur von 24 % erkannt wird. 

Höhere Erwartungen gibt es auch an die interne Reichweite (65 %), verbesserte Interaktion und Zufriedenheit der Lernenden (56 %), besser messbare Geschäftserfolge (55 %) und einfachere Lokalisierung (54 %), was auf eine Entwicklung hin zu skalierbaren, maßgeschneiderten Lernangeboten bei geringeren Betriebskosten hinweist.

Insbesondere im Bereich Lokalisierung gibt es viel Optimismus. Obwohl Lokalisierung heute nicht der Faktor mit dem größten Effekt ist, zeigen die Daten für die Zukunft, dass Teams zunehmend erwarten, dass KI die langjährigen Hindernisse für regionale Anpassung und Übersetzung beseitigt und eine schnellere sowie konsistentere Massennutzung weltweit ermöglicht.

Eine kleinere, aber wichtige Gruppe erwartet, dass KI direkt als leistungsunterstützender Faktor Einfluss gewinnt, wobei 17 % davon ausgehen, dass in den nächsten 2 Jahren der größte Effekt durch die Unterstützung der Mitarbeitenden im Arbeitsfluss durch Coaching, Antworten und kontextuelle Anleitung entsteht.

Der Schwerpunkt verschiebt sich von der Inhaltserstellung in Richtung Lernerfahrung, Skalierung und messbare Geschäftsergebnisse.

Die Budgets wachsen, aber die meisten Unternehmen befinden sich noch in den Anfangsphasen

Die Ausgaben für KI in der Personalentwicklung sind noch bescheiden und oft unklar. Die meisten Teams investieren nur geringe Beträge, wobei 26 % 1–5 % ihres Budgets und 15 % 6–10 % einplanen. Weitere 30 % kennen ihre Ausgaben überhaupt nicht, was darauf hindeutet, dass ihre KI-Aktivitäten noch verstreut und ungeplant sind.

In den nächsten 12–18 Monaten sinkt der Anteil derer, die nichts für KI ausgeben, von 13 % auf 5 %, und mehr Teams wollen zweistellige Investitionen tätigen. Die Budgets beginnen mit der Akzeptanz Schritt zu halten, auch wenn die Governance hinterherhinkt.

Ursachen für Blockaden sind Risiken, Infrastruktur- und Fähigkeitslücken

Als Blockaden am häufigsten genannt werden Sicherheitsbedenken (58 %), gefolgt von Bedenken zur Richtigkeit (52 %), Integrationsproblemen (46 %) und rechtlichen Einschränkungen (41 %). Budgetfreigaben (44 %) und Beschaffungsprozesse (19 %) verursachen Reibungen, während Fähigkeitslücken, insbesondere fehlende interne Expertise (46 %) und Widerstand von Stakeholdern (29 %), den Fortschritt weiter bremsen.

Nur 6 % sehen gar keine Blockaden.

Die Unternehmenskultur unterstützt, aber die operative Ausrichtung ist gemischt

Die Unternehmenskultur unterstützt Experimente stark, 74 % sagen, dass ihr Unternehmen das Ausprobieren von KI-Tools fördert.

Die Regelwerke, Prozesse und Zuständigkeiten für Daten und Systeme sind noch in der Entwicklung

Die meisten Teams vermeiden den Einsatz personenbezogener oder sensibler Lerndaten mit KI (59 %), so dass sich Experimente auf risikoarme Inhaltsaufgaben konzentrieren.

Bei Teams, die personenbezogene Daten (PII) verarbeiten, erfolgt die Aufsicht typischerweise durch die Abteilungen für IT, Informationssicherheit oder Recht (13 %); 18 % sagen, ihr Genehmigungsprozess sei unklar.

Mit der zunehmenden Personalisierung könnten diese Lücken einschränkend wirken.

Es ist weniger klar, welche Rolle das LMS in Zukunft spielen soll

Das LMS bildet für viele Teams weiterhin das Rückgrat des Lernökosystems, aber das Vertrauen in seine langfristige Rolle ist unterschiedlich. Nur 47 % glauben, dass es in den kommenden drei Jahren das Rückgrat ihres Systems bleibt, während der Rest neutral ist oder erwartet, dass sich der Schwerpunkt verschiebt.

Gerechnet wird somit nicht mit einem Ersatz, sondern einer Umverteilung. Das LMS wird Teil eines breiteren, stärker vernetzten Ökosystems, in dem Lerninhalte, Daten und KI-gesteuerte Dienste ungehinderter zwischen den Tools fließen und in dem die Personalentwicklungsteams von Einzellösungen zu Bausteinen aus multimodalen KI-Stacks auf Basis allgemeiner KI wechseln.

Wo die KI in diesem Ökosystem existieren wird, ist noch nicht klar. Die Antworten verteilen sich fast gleichmäßig auf vier Möglichkeiten: eingebettet im LMS oder LXP (19 %), eingebettet in Produktivitätstools (17 %), Bereitstellung über eigenständige KI-Plattformen (17 %) oder als systemübergreifende agentische Schicht (19 %).

Die größte Gruppe mit 27 % hat noch gar keine Vorstellungen. Diese Unsicherheit widerspiegelt eine Marktsituation, die sich so schnell entwickelt, dass sich noch kein dominantes Muster herausbilden konnte.

Agentische KI weckt Interesse, auch wenn das Verständnis noch ausbaufähig ist

Die meisten Befragten erkennen das Potenzial agentischer KI. Rund 27 % sagen, sie sondieren bereits die Möglichkeiten, weitere 39 % sind interessiert, aber zurückhaltend. Nur 4 % haben Bedenken, und niemand lehnt sie komplett ab. Die Zurückhaltung scheint eher aus Unkenntnis als aus Ablehnung zu resultieren.

Die Sondierungsmuster zeigen, wo agentische KI an Bedeutung gewinnt. KI-Tutoren führen mit 49 %. Personalisierte Anleitung und Coaching liegen jeweils bei 43 %, was auf eine Verschiebung zu Tools hinweist, die Lernende kontinuierlich unterstützen, statt nur bei geplanten Schulungen.

Zwar ist das Interesse am stärksten bei lernerorientierten Erfahrungen, die sich in Echtzeit anpassen und in Echtzeit reagieren, aber 37 % der Befragten erwähnten auch Agenten zur Kurserstellung.

Die Automatisierung der Verwaltung (38 %) und KI-gestützte Bewertungen (34 %) liegen ebenfalls im Trend, da Teams den manuellen Aufwand reduzieren und die Messung von Kompetenzen modernisieren wollen.

Wo werden KI-Fähigkeiten deiner Meinung nach in deinem Lernökosystem hauptsächlich angesiedelt sein?

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Nachweis des Nutzens

Personalentwicklungsteams stehen unter wachsendem Druck, den Nutzen von KI zu belegen. Die Messung des Nutzens beim Einsatz von KI ist eine der größten Kompetenzlücken, wobei 63 % sagen, sie benötigten Unterstützung bei der Bewertung des Nutzens, und nicht nur höhere Geschwindigkeit.

Teams wollen zeigen, dass KI Engagement, Personalisierung und Effektivität verbessert, nicht nur die Effizienz in der Produktion.

„In den nächsten 12–24 Monaten erwarte ich eine deutliche Trennung zwischen Teams, die KI nutzen, um schneller zu arbeiten, und Teams, die mit KI intelligentere, personalisierte und evidenzbasierte Lernökosysteme aufbauen.“

- Dr. Philippa Hardman

Integration und Architektur

Integration bleibt eines der größten Hindernisse. Ein Pilotprojekt mit KI ist einfach, die Anbindung an LMS, HRIS (Human Resource Information Systems) und Wissensplattformen aber deutlich komplexer.

Die Hälfte der Befragten (50 %) gibt an, sie benötige mehr Unterstützung bei der technischen Integration. Wenn Teams mehrstufige KI-Stacks zusammenführen, gewinnen Fragen zu Datenfluss, Governance und Systemarchitektur an Bedeutung.

Schneller Wandel

Trotz der Herausforderungen ist die Aussicht positiv. Viele glauben, dass KI die strategische Rolle der Aus- und Weiterbildung stärken wird, wobei 72 % zustimmen, dass sich die Funktion durch Anpassung weiter entwickeln wird, und 58 %, dass die Aus- und Weiterbildung durch KI mehr strategischen Einfluss erhält. Bedenken wegen eines möglichen Wertverlusts des Berufs gibt es zwar (29 % stimmen zu), aber der Optimismus überwiegt deutlich.

Die größte Unsicherheit betrifft das Tempo. Nur 34 % halten das Tempo des KI Wandels für beherrschbar, während viele neutral oder unsicher sind. Das Vertrauen in die Zukunft der Aus- und Weiterbildung ist hoch, aber echter Fortschritt hängt vom Aufbau der Fähigkeiten, der Governance und der Infrastruktur ab, die für die verantwortungsvolle und effektive Nutzung der KI nötig sind.

„Als nächsten Schritt müssen Personalentwicklungsteams lernen, wie sie alles verbinden. Die Aussicht ist positiv, aber die Herausforderung klar: es geht nicht mehr um reine Inhaltserstellung, sondern um echte Leistungsunterstützung. Der einzigartige Wert der Personalentwicklung lag schon immer darin, Transformation voranzutreiben. Die Frage ist jetzt nicht mehr, ob KI uns ersetzt, sondern ob wir unsere Rolle weiterentwickeln und dem Unternehmen bei der Anpassung helfen können, indem wir den Fokus auf geschäftliche Anforderungen und Enablement legen und nicht nur auf Didaktik.”

- Kevin Alster

Die KI entwickelt sich schneller als die Strategie

Die meisten Teams setzen KI in den täglichen Arbeitsabläufen routinemäßig ein, aber viele befinden sich noch in der Anfangsphase der Einführung. Das entstehende Risiko ist nicht die geringe Nutzung, sondern eine zu oberflächliche Nutzung, die nicht zu einer datenbasierten oder ergebnisorientierten Arbeitspraxis führt.

Der Schwerpunkt hat sich auf die Integration in Arbeitsabläufe verschoben

Die Mehrheit der Teams arbeitet jetzt in Stufe 2 der Reifekurve, wobei einige Gruppen Stufe 3 (datenbasierte Entscheidungsfindung) und Stufe 4 (intelligente Automatisierung) erreichen, eine kleine Pioniergruppe sogar Stufe 5.

Die KI-Nutzung entwickelt sich von einzelnen Tools zu einer Full-Stack-Architektur

Teams verlassen sich zunehmend auf mehrstufige, multimodale Ökosysteme, die allgemeine KI, aus- und weiterbildungsbezogene Tools und interne Co-Piloten oder private LLMs kombinieren. Dieser Wandel bringt neue Anforderungen an Governance, Integration und Datenschutz mit sich.

KI breitet sich über den gesamten Lernzyklus aus

Die Nutzung erweitert sich über die Produktion hinaus auf Analyse, Implementierung und Evaluation, wobei Teams mit KI Feedback synthetisieren, Lerndaten zusammenführen, Inhaltslücken identifizieren und Portfolioentscheidungen unterstützen.

Die Content-Strategie wird datenbasierter

Fortgeschrittene Teams beginnen, mit KI zu bestimmen, was erstellt, verbessert oder eingestellt werden soll, und verlagern den Fokus von der Produktion von mehr Inhalt auf die Priorisierung der Inhalte mit der größten Wirkung.

Agentische KI bewegt sich in die Phase der aktiven Erprobung

Erste Pilotprojekte betreffen KI-Tutoren und KI-Mentoren, personalisierte Anleitungssysteme, in Arbeitsplatztools eingebettete Frage-Antwort-Assistenten und halbautomatisierte Lokalisierungsabläufe. Diese Prototypen signalisieren einen Trend zur Verschiebung von statischen Kursen zu responsiven, KI-gestützten Lernerfahrungen.

Der Mensch bleibt unverzichtbar

KI beschleunigt zwar die Produktion und unterstützt die Datenbereitstellung, Aus- und Weiterbildungsteams behalten aber weiterhin die Verantwortung für Lernforschung, kontextuelles Urteilsvermögen, ethische Standards, Qualitätssicherung und Wiedererkennbarkeit einer Marke. Der Mensch behält klar die Kontrolle über Relevanz und fachliche Strenge.

Die Einführung erfolgt schneller, als Regelwerke, Prozesse und Zuständigkeiten vorliegen

Mit der Einbettung der KI in Tools und Arbeitsabläufe wächst der Bedarf an klarer Orientierung, Listen genehmigter Tools, Datenrichtlinien und Aufteilung der Verantwortung zwischen den Abteilungen für Personalentwicklung, IT, Recht und Sicherheit. Die Einführung erfolgt schneller, als die zugrunde liegende Infrastruktur verfügbar ist.

Der zukünftige Nutzen entsteht durch Personalisierung und messbare Wirkung

Effizienzsteigerungen sind zum neuen Standard geworden. Die nächste Phase konzentriert sich auf adaptive Lernpfade, Unterstützung im Lernfluss, reichhaltigere Anleitung und klarere Verbindung zwischen Lernaktivität, Leistung und Geschäftsergebnissen.