Veränderungen durch GenAI
Laut Stanford AI Index 2024 steigen Leistung und Verbreitung generativer KI rasant. Gleichzeitig sinken die Kosten fĂĽr deren Einsatz. Die Folgen fĂĽr die Arbeitswelt sind tiefgreifend.
Diverse Studien prognostizieren: Der menschliche Anteil an der Arbeitsleistung wird deutlich sinken. Gleichzeitig steigen durch KI-Assistenzsysteme Tempo und Qualität der Arbeitsergebnisse. Die Studie «The cybernetic teammate» von Dell’Acqua et al. (2025) kommt zu dem Schluss, dass Einzelpersonen mit KI ähnliche Resultate erzielen wie zuvor interdisziplinäre Teams.
Zugleich können Mitarbeitende mit KI-Unterstützung Aufgaben bewältigen, die eigentlich ausserhalb ihrer Kernkompetenzen liegen. «Wir haben in den Studien gesehen, dass sich die Nachfrage nach Arbeitskräften verändern und es dabei zu Verschiebungen zwischen verschiedenen Funktionsbereichen kommen wird», so Christoph Meier.
Zielbild klären: Rolle von Learning & Development (L&D) neu denken
Wie positioniert sich L&D im Unternehmen der Zukunft? Da gebe es grundsätzlich zwei Richtungen, so Christoph Meier: als Transformationstreiber, der unternehmensweite KI-Transformation aktiv unterstütze, oder als Effizienzpartner, der interne Bildungsleistungen über Qualität, Zeit sowie Kosten optimiere. Beide Perspektiven seien kombinierbar, im ersten Schritt gehe es jedoch um die Entwicklung einer klaren Vorgehensweise.
Strategie entwickeln
Dafür empfiehlt Christoph Meier klassische Marktfeldstrategien: bestehende Zielgruppen stärker bedienen, neue Formate entwickeln oder Prozesse verbessern. Besonders Letztgenanntes hält er für naheliegend – vor allem mit Blick auf die internen L&D-Prozesse: von der Bedarfsanalyse über die Konzeption und Entwicklung bis hin zu Durchführung und Evaluation.
Massnahmen: Prozesse und Plattformen neu denken
In jedem dieser Prozessschritte bieten generative KI-Werkzeuge grosses Potenzial:
- Analyse: Erstellen von Umfragen, Analyse von Bedarfsanforderungen und Ursachen
- Konzeption: didaktische Vorschläge, Zielgruppenspezifizierung
- Content-Erstellung: automatische Generierung von Lernressourcen in diversen Gefässen
- Implementierung: individuelle Lernpfade ĂĽber LXP
- Evaluation: automatische Auswertung, Feedback sowie Visualisierung
Tools wie ChatGPT, Claude oder Custom GPTs unterstützen dabei zunehmend auch mit dialogischem Feedback. «Ich muss als L&D-Verantwortlicher diese Werkzeuge kennen, muss wissen, für welche Aufgaben ich sie einsetzen kann, welche es überhaupt gibt und wie ich sie gezielt anwenden kann», sagte Meier. Zusätzlich empfiehlt er eine Plattformstrategie. Verschiedene Systeme – von klassischen HR-Plattformen (SAP SuccessFactors) bis zu Autorenwerkzeugen (Synthesia, EasyGenerator) und spezialisierten Learning-Management-Systeme (LMS) – integrieren zunehmend KI-Funktionalität. Doch die Vielfalt sei unübersichtlich: «Es braucht Bewertungsraster, um Datenschutz, Ergebnisqualität und Nutzungskosten im Blick zu behalten.»
Navigieren im Wandel