KI definiert L&D neu – Von der Inhaltsvermittlung zur strategischen Orchestrierung
Lassen Sie mich eines gleich zu Beginn klarstellen: Lernen und Entwicklung STERBEN NICHT aus.
Aber sie durchlaufen eine Entwicklung, die völlig transformieren wird, wie wir Menschen fördern und was die Aufgabe derjenigen ist, die sich Gedanken darüber machen, wie dies geschieht.
Wie alles um uns herum verändert KI die Personalentwicklung. Überlegen Sie, was vermutlich gerade jetzt in Ihrem Unternehmen passiert:
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- Ihre Entwickler besuchen keine Kurse mehr zu Best Practices in Python – sie fragen GitHub Copilot, während sie programmieren.
- Ihr Kundenserviceteam meldet sich nicht mehr im LMS an, um die Gesprächsleitfäden zu überprüfen – sie fragen ChatGPT nach Echtzeit-Unterstützung.
- Ihr Vertriebsteam schaut sich keine Trainingsvideos zum Umgang mit Einwänden an – sie nutzen KI, um sich auf Anrufe vorzubereiten und Nachfass-E-Mails zu schreiben.
Der gesamte Ansatz von Lernen und Entwicklung, also die Idee, dass man spezialisierte Mitarbeitende braucht, um Lernen zu kuratieren, bereitzustellen und zu messen, verliert an Bedeutung, weil KI all das mittlerweile in einer Qualität und einem Umfang bewältigt, mit denen es immer schwerer wird mitzuhalten – und das auch noch schneller und günstiger.
Der schleichende Zusammenbruch des Wertversprechens von Lernen und Entwicklung
Drehen wir die Zeit zurück und schauen, was Lernen und Entwicklung Organisationen im letzten Jahrzehnt versprochen hat.
Phase 1: „Wir steigern das Engagement“
Der Fokus lag darauf, dass die Mitarbeitenden Lernressourcen tatsächlich nutzen. Die Herausforderung war real: Wie kann man die Aufmerksamkeit der Mitarbeitenden gewinnen, wenn so viele andere Dinge um sie buhlen?
Teams für Lernen und Entwicklung arbeiteten hart daran, Inhalte ansprechender, zugänglicher und überzeugender zu gestalten. Abschlussraten und Engagement-Scores wurden zu den wichtigsten Kennzahlen, weil sie messbar waren und Aktivität zeigten.
Die schwierigere Frage, ob dieses Engagement tatsächlich auch geschäftlichen Nutzen brachte, blieb oft unbeantwortet – nicht, weil es Lernen und Entwicklung egal war, sondern weil es wirklich schwer zu messen war.
Phase 2: „Wir werden Qualifikationen fördern“
Das war echter Fortschritt. Das Wertversprechen verlagerte sich auf Fähigkeitsentwicklung: Menschen helfen, neue Kompetenzen zu erwerben, damit Unternehmen intern befördern statt extern einstellen können.
Das machte angesichts der hohen Kosten, des Zeitaufwands und des Wettbewerbs auf dem Arbeitsmarkt sehr viel Sinn. Lernen und Entwicklung wurden zu strategischen Partnern in der Talententwicklung. Bei vielen Unternehmen funktionierte dieses Modell gut und brachte echten Mehrwert.
Phase 3: „Wir sind ergebnisorientiert“
Das ist eine natürliche Weiterentwicklung: sich nicht nur auf Engagement oder Kompetenzaufbau zu fokussieren, sondern direkt auf Leistung und Produktivität in den tatsächlichen Jobrollen. Statt Abschlüsse zu messen, misst man jetzt Unternehmensauswirkungen. Statt Kursen liefert man Performance Support.
Dieser Ansatz fand immer mehr Anklang und stellte die Reife von Lernen und Entwicklung als strategischer Funktion unter Beweis.
Und dann kam KI und hat die Gleichung grundlegend verändert.
„KI transformiert Lernen und Entwicklung in nie zuvor dagewesener Geschwindigkeit. Sie macht die Funktion nicht überflüssig, sondern definiert sie neu“, sagt Valerie Gobeil, Direktorin für Talentmanagement und Lernen bei Workleap. „Der Wert von Lernen und Entwicklung verschiebt sich weg von der Contenterstellung hin zur Gestaltung der Systeme, Gewohnheiten und Umgebungen, die kontinuierliches Lernen zu einem Teil der täglichen Arbeit machen.“
Brandon Sammut, Chief People and AI Transformation Officer bei Zapier, bringt es noch direkter auf den Punkt: „Mit KI erleben wir eine Beschleunigung der Inhaltsallgegenwärtigkeit. Die falsche Sichtweise wäre es, dies als Bedrohung für Lernen und Entwicklung zu sehen – die richtige Sichtweise ist, es als enorme Hilfe und Zeitersparnis zu betrachten.“
Dieser Wandel passiert nicht, weil Lernen und Entwicklung versagt hat – die Technologie hat einfach das erreicht, worauf Lernen und Entwicklung seit Jahren hingearbeitet hat. Sie müssen wissen, wie man eine SQL-Abfrage schreibt? Sie benötigen Hilfe beim Formulieren einer schwierigen E-Mail? Sie wollen schnell ein komplexes Konzept verstehen? Der Weg des geringsten Widerstands ist nicht mehr „Suche im LMS“ oder „Frage das L&E-Team“. Es ist „Frag ChatGPT“ und erhalte innerhalb von 30 Sekunden eine individuelle Antwort.
Teams aus Lernen und Entwicklung haben jahrelang über „Performance Support“ und „Learning on Demand“ gesprochen. Die Vision war richtig. Die Schwierigkeit bestand darin, dass die Technologie, dies wirklich im großen Maßstab, mit echter Personalisierung und in Echtzeit umzusetzen, schlichtweg nicht existierte – zumindest nicht so, wie es beschrieben wurde. Ein KI-Assistent, der überall dort verfügbar ist, wo gearbeitet wird, ändert die Spielregeln komplett.
Dr. Jill Stefaniak, Chief Learning Officer bei Litmos, betont die anhaltende Notwendigkeit von Lernen und Entwicklung.
„Das Zeitalter der KI braucht Lernen und Entwicklung als Geschäftsfunktion, um zu bestehen“, sagt sie. „Achtzig Prozent der Führungskräfte berichten, dass die Einführung von KI in ihren Teams stagniert, weil es an Fachwissen zum effektiven Einsatz der Tools fehlt. Fachleute aus Lernen und Entwicklung bringen strategisches, menschenzentriertes Urteilsvermögen ein, das sicherstellt, dass Lernerfahrungen im Kontext verankert sind. Das Schaffen von Sinn und der Aufbau von Kompetenzen zur Unterstützung von Lernen waren nie wichtiger als jetzt.“
Die drei Funktionen, die L&D erfüllte (und wer sie übernimmt)
Lassen Sie uns eine ehrliche Einschätzung darüber wagen, was L&D häufig geliefert hat und wie das künftig aussehen könnte:
1. Informationskuratierung und Zugriff
Was L&D tat: Relevante Inhalte finden oder erstellen, sie im LMS organisieren und durchsuchbar machen.
Was KI macht: Greift sofort auf das gesamte menschliche Wissen zu, passt es Ihrem Kontext an, beantwortet Folgefragen.
Wem gehört das jetzt: KI.
2. Kompetenzentwicklung und Übung
Was L&D tat: Kurse, Workshops, Simulationen entwickelt, um den Leuten beim Aufbau von Fähigkeiten zu helfen.
Was KI macht: Bietet unbegrenzt viele Übungsszenarien, sofortiges Feedback, personalisiertes Coaching im großen Maßstab.
Wer es jetzt wirklich macht: Menschen lernen, indem sie etwas tun – mit KI als Copilot –, anstatt zuerst Kurse zu absolvieren.
„Fähigkeiten haben heute eine kürzere Halbwertszeit, aber das bedeutet nicht, dass Mitarbeitende weniger Entwicklung brauchen – vielmehr brauchen sie konstante Entwicklung", sagte Gobeil. „Der neue Auftrag für L&D lautet nicht mehr ‚Trainingsproduktion‘, sondern Leistung ermöglichen. Das heißt, Strukturen zu schaffen, die Menschen fördern, experimentieren lassen und schnelles Anpassen ermöglichen.“
3. Organisationaler Wandel und Ausrichtung
Was L&D tat: Einführung neuer Prozesse, Tools oder Strategien durch Trainingsprogramme.
Was tatsächlich Veränderung vorantreibt: Direktes Coaching durch Führungskräfte, Kommunikation durch das Management, kollegiales Lernen, echte Anreize.
Wer das übernehmen sollte: HR (Kultur), Führung (Strategie), Manager (Umsetzung).
Wenn L&D-Anbieter die Zeichen der Zeit erkennen
Taylor Blake führt KI-Experimente bei Degreed durch, einer der führenden Learning-Experience-Plattformen auf dem Markt. In einem kürzlichen Gespräch habe ich versucht, zwischen den Zeilen zu lesen, was er sagt.
„KI-Assistenten und Copiloten übernehmen die Rolle der Echtzeit-Unterstützung im Arbeitsalltag. Wenn du nicht weiterkommst, wendest du dich nicht an L&D, sondern greifst direkt auf deinen KI-Assistenten zu.“
„Unternehmen stellen weniger Leute ein. Die Erzählung ‚internes Upskilling als Alternative zu teurer Einstellung von außen‘ funktioniert nicht mehr, wenn schlichtweg weniger Leute benötigt werden.“
„Wir öffnen gerade eine neue Werkzeugkiste rund um KI-gestützte Konversationen, Dialoge und Coaching.“
Übersetzung: Degreed weiß, dass ihr zentrales Geschäftsmodell sich verändern muss. Sie schwenken auf „KI-gestütztes Coaching und Dialog“ um, weil das wahrscheinlich die einzige noch verteidigbare Position ist.
Mit anderen Worten: Diejenigen, die daran gearbeitet haben, Lernerinhalte zugänglich und messbar zu machen, sehen, wie KI den Zugang zu Inhalten zum Gut macht. Ihre Überlebensstrategie muss deshalb eine ganz andere werden.
Was sich tatsächlich verändert – und was das für Ihr Budget bedeutet
Die Frage ist nicht: „Was sollten wir nicht mehr finanzieren?“, sondern vielmehr: „Welche Probleme lösen wir eigentlich – und was ist heute der beste Weg, sie zu lösen?“
L&D bleibt Teil Ihrer Strategie, aber 2026 und darüber hinaus wird sich das Bild verändern.
Lernmanagementsysteme
Was LMS-Plattformen versprachen: Ein zentraler Ort, an dem alle Lerninhalte für jeden verfügbar sind, mit integriertem Tracking und Reporting.
Was sich verändert hat: Das grundlegende Problem, das LMS-Plattformen lösten – Informationen zugänglich machen –, wurde von KI eleganter gelöst. Die Hürde, sich erst ins LMS einzuloggen → Kurskatalog zu durchsuchen → das richtige Modul zu finden → 20 Minuten Video zu schauen → die 30 Sekunden herauszufiltern, die man braucht, wirkt absurd im Vergleich zu: „Frag ChatGPT oder Claude.“
Und interne Kenntnisse? Ein berechtigter Einwand. Ihr KI-Assistent kennt nicht automatisch die spezifischen Prozesse, Richtlinien oder „institutionelle Weisheit“ Ihres Unternehmens. Allerdings waren LMS-Plattformen hierfür auch nie die beste Lösung.
Interne Wikis oder Wissensdatenbanken (Notion, Confluence), Loom zum Vorführen von Prozessen, Slack-Kanäle für Echtzeit-Entdeckung und Dokumentation direkt am Arbeitsplatz sind dafür besser geeignet – und können für einen natürlichen Zugang per KI genutzt werden.
Content-Bibliotheken: Von 10.000 Kursen zur bedarfsgerechten Synthese
Was Content-Bibliotheken versprachen: Zugang zu Tausenden Kursen zu jedem Thema, damit Mitarbeitende alles lernen konnten, was sie brauchten.
Was sich verändert hat: Das Wertversprechen „Wir haben 10.000 Kurse“ ist zusammengebrochen, wenn KI Informationen aus Millionen von Quellen synthetisieren und exakt auf Ihren Kontext zuschneiden kann. Niemand braucht mehr einen vierstündigen Kurs über „Effektive E-Mail-Kommunikation“ – sie brauchen gerade jetzt Hilfe beim Verfassen genau dieser schwierigen E-Mail.
Das eigentliche Problem: Die Auslastung der meisten Content-Bibliotheksabonnements liegt bei 5–15 %. Sie zahlen für Kurse, die 85 % Ihrer Mitarbeitenden niemals nutzen werden. Und wenn sie wirklich etwas lernen müssen, gehen sie immer häufiger zu YouTube, Reddit oder KI, bevor sie sich in Ihre Lernplattform einloggen.
France Hoang, CEO und Gründer von BoodleBox, einer kollaborativen KI-Plattform für Bildung und Arbeitsmarktfähigkeit, gibt einen neuen Denkanstoß, worauf sich L&D konzentrieren sollte.
„In KMUs, wo jeder Dollar zählt, können wir es uns nicht mehr leisten, Content-Bibliothekare zu sein. Die Frage ist nicht mehr ‚Welche Informationen brauchen Mitarbeitende?‘, sondern ‚Welche Fragen stellen sie noch nicht?‘ KI demokratisiert den Zugang zu Information, L&D muss Weisheit demokratisieren.“
Was tatsächlich funktioniert? Zugang zu KI-Tools für Erklärungen und Beispiele in Echtzeit, kuratierte Playlists mit wirklich herausragenden Ressourcen, Expertenkontakte innerhalb des Unternehmens und bezahlte Kurse oder Zertifizierungen nur, wenn wirklich tiefe, strukturierte Expertise in einem bestimmten Bereich benötigt wird.
L&D-Personalbestand: Vom Dienstleister zum strategischen Orchestrator
Was L&D-Teams versprochen haben: Spezialisierte Expertise in Instruktionsdesign, Curriculum-Entwicklung, Anbietermanagement, Lerntechnologien und Programmdurchführung.
Was sich verändert hat: Viele dieser Spezialkenntnisse werden durch KI zur Massenware. Einen Kursentwurf erstellen? KI. Lernziele formulieren? KI. Relevante Inhalte finden? KI. Das hochspezialisierte Feld des Instruktionsdesigns begegnet dem gleichen Wandel wie alle anderen Wissensarbeitsbereiche.
Die differenzierte Realität: Die Kompetenzen, die L&D-Fachleute mitbringen – wie das Verständnis, wie Menschen lernen, das Gestalten von Lernerlebnissen, die Begleitung von Veränderungen und die Messung von Wirkung – sind nach wie vor wertvoll. Nur eben in einem anderen Kontext als bisher.
Chris Eigeland, CEO und Mitbegründer von Go1, einem Aggregator für L&D-Inhalte, sieht in diesem Wandel eher Chancen als Bedrohungen.
„Exzellente L&D-Leiter:innen und -Funktionen werden den Wechsel zu einer KI-gestützten Arbeitswelt nicht nur überstehen, sondern florieren“, sagt er. „In den letzten Jahren war L&D von Verwaltungstätigkeiten wie Content-Beschaffung, dem Aufsetzen von Kampagnen und mühsamem Reporting geprägt. Das Versprechen eines KI-gestützten HR- und L&D-Teams ist, dass viele dieser ‚traditionellen‘ Aufgaben automatisiert werden können, sodass L&D-Verantwortliche sich auf die Lieferung und Messung klarer Geschäftsergebnisse konzentrieren können.“
L&D-Fachleute könnten Mitarbeitende dabei unterstützen, wie Erwachsene effektiv lernen – wie sie bessere Fragen stellen, gezielt üben, Wissen kontextübergreifend übertragen und andere unterrichten. Sie könnten Peer-Learning-Netzwerke ermöglichen, Führungskräfte in ihrer Lernfunktion unterstützen und das messen, was wirklich zählt: Lerngeschwindigkeit, Adoptionsraten und Geschäftserfolg.
Sammut zeichnet eine Vision für diese weiterentwickelte Rolle.
„Wo L&D-Teams in den kommenden Jahren einen deutlichen Unterschied machen können, ist, die Funktion neu zu denken und eine hochwertige Datenbasis zu schaffen, auf deren Grundlage KI Lernen und Coaching personalisieren kann, sowie Wirkungsmodelle zu entwickeln, die L&D-Interventionen (Just-in-Time-Micro-Learning, Coaching im Arbeitsfluss) mit individuellem Wachstum und Geschäftserfolg korrelieren.
„Der L&D-Fachmann der Zukunft ist ein:e Technologe:in, der:die die Kunst der Personalentwicklung versteht, Datenmodelle gezielt einsetzt, um Lernangebote zu personalisieren, und L&D-Investitionen wirkungsvoll mit Geschäftsergebnissen verknüpft.“
Realität beim Personalbestand: Wahrscheinlich benötigen Sie keine acht L&D-Mitarbeitenden mehr, die Instruktionsdesign und Programmmanagement betreiben. Aber Sie könnten zwei bis drei Menschen brauchen, die Peer-Learning unternehmensweit orchestrieren, Führungskräfte beim Teamaufbau coachen, Lerngeschwindigkeit und Wirkung messen, Barrieren für Experimente abbauen und interne Expert:innen mit Kolleg:innen vernetzen, die deren Wissen benötigen.
Wo L&D wirklich führen kann: Governance, Leitplanken und strategische Orchestrierung
Während große Teile der klassischen L&D-Arbeit automatisiert oder dezentralisiert werden, entsteht eine kritische Lücke – und genau hier sollte L&D Verantwortung übernehmen. Eigeland verweist auf eine bedenkliche Diskrepanz.
„Während bereits 82 % der Unternehmen KI für das Lernen einsetzen, sagen nur 23 % der L&D-Fachleute, dass Verantwortung und Klarheit für die KI-Lernstrategie ihres Unternehmens ‚sehr klar‘ sind. Governance ist fragmentiert, da Mitarbeitende auf die veränderte Welt reagieren, aber genau in diesem Feld sollte L&D führen: Den Rahmen schaffen, Leitplanken setzen und den Menschen das Vertrauen geben, KI verantwortungsvoll und rollenrelevant einzusetzen.“
Das ist die gewandelte Rolle: nicht Inhalte liefern, sondern die Struktur schaffen, in der effektives und sicheres Lernen möglich wird.
Wie das in der Praxis aussieht:
Lernen nach Rolle, nicht nach Thema gestalten. Wie Eigeland feststellt: „‚KI-Kompetenz‘ sollte für einen Service-Mitarbeiter, einen Finanzmanager oder eine Führungskraft unterschiedlich definiert werden. Rollenspezifische Erwartungen reduzieren Unklarheiten und machen Governance wirklich umsetzbar.“
Das bedeutet, wegzugehen von „alle machen den KI-101-Kurs“ hin zu „so sieht verantwortungsvoller KI-Einsatz in deiner spezifischen Rolle mit deinen individuellen Aufgaben aus“.
Integrieren Sie Lernen in bestehende Arbeitsabläufe. „Wenn L&D für den Rahmen verantwortlich ist“, führt Eigeland aus, „ist der schnellste Weg zur Akzeptanz, Lernen dort zu platzieren, wo bereits gearbeitet wird – nicht in einem separaten Portal. Das schafft natürliche Leitplanken und sorgt für eine konsequente Umsetzung in der Praxis.“
Lassen Sie KI die operativen Aufgaben übernehmen. „Mit der Struktur und Aufsicht durch L&D kann KI operative Arbeiten übernehmen – wie das Zusammenfassen von Inhalten, das Erstellen erster Lernpfade oder das Auswerten von Feedback. So werden menschliche Experten für die wirklich wichtigen Aufgaben freigesetzt: Qualitätsgestaltung, Coaching und die Ausrichtung auf die Unternehmensziele.“
Eigelands Fazit bringt die Chance auf den Punkt: „Die versprochene Effizienz durch KI materialisiert sich nur dann, wenn Menschen wissen, wie sie die Werkzeuge nutzen. Das macht L&D unverzichtbar. Nicht überflüssig, sondern noch zielgerichteter. Teams, die auf Steuerung, Problemlösung und echte Verhaltensveränderung setzen, bleiben unentbehrlich.“
Hier entwickelt sich L&D vom Inhaltsverwalter zum strategischen Enabler: Die Mitarbeitenden erhalten nicht nur Zugang zu KI-Tools, sondern auch zu den Rahmenbedingungen, Leitplanken und rollenspezifischer Anleitung, um diese effektiv einzusetzen.
Wo diese Aufgaben heute verortet sind
Wenn sich L&D als eigenständige Funktion wandelt, wohin wandern dann diese Verantwortlichkeiten?
HR übernimmt: Veränderungsmanagement, Entwicklung von Führungskompetenzen, Karrieregespräche sowie Wohlbefinden und nachhaltige Leistungsfähigkeit (besonders entscheidend, wenn KI Auszeiten eliminiert).
Engineering/IT kümmert sich um: Tool-Zugänge, Sicherheit und Governance, maßgeschneiderte KI-Integrationen und Arbeitsabläufe, technische Kompetenzentwicklung und Innovationslabore.
Führungskräfte verantworten: Coaching im richtigen Moment und im konkreten Arbeitskontext, Feedback und Entwicklungsgespräche, teambezogenen Kompetenzaufbau und das Schaffen von Freiraum für Experimente.
Individuen treiben voran: KI-gestützten Kompetenzerwerb genau bei Bedarf, kollegiales Lernen und Wissensaustausch, persönliche Experimente und Eigenverantwortung für das eigene Wachstum.
Was bleibt für L&D? Strategisch denkende Menschen, die die KI-Enablement-Strategie koordinieren (ohne sie selbst umzusetzen), die Einführung und Wirkung nachverfolgen (ohne Berichte zu erstellen), Verbindungen im gesamten Unternehmen schaffen (ohne die Arbeit selbst zu besitzen) und Chancen für systematische Intervention identifizieren (aber gemeinsam mit anderen realisieren).
Tatsächlich ist das wahrscheinlich kein Team. Das ist eher eine Rolle. Vielleicht zwei.
Das eigentliche Gespräch, das geführt werden muss
Wenn Sie Abteilungsleiter oder im C-Level sind, sollten Sie diese Fragen bei Ihrem nächsten Budgetmeeting stellen.
Statt: „Wie viel sollen wir für KI-Trainings ausgeben?“ Fragen Sie: „Wie restrukturieren wir L&D so, dass der Fokus auf Governance, Orchestrierung und Enablement liegt statt auf Inhaltsvermittlung?“
Statt: „In welche Trainingsplattform sollen wir investieren?“ Fragen Sie: „Welche Fähigkeiten müssen wir für die KI-Adoption aufbauen, die Plattformen allein nicht liefern können?“
Statt: „Wie messen wir den Trainingserfolg?“ Fragen Sie: „Wie messen wir die Lern-Geschwindigkeit und deren Auswirkungen auf Geschäftsergebnisse – statt bloßer Abschlussquoten?“
Statt: „Wer soll unser KI-Trainingsprogramm durchführen?“ Fragen Sie: „Wie verteilen wir das Lern-Enablement auf L&D, Führungskräfte und Peer-Netzwerke – statt es zu zentralisieren?“
„Führungskräfte interessieren sich nicht für Abschlussquoten“, sagt Hoang. „Sie wollen Wettbewerbsvorteile. Die neue ROI-Diskussion ist klar: Zeigen Sie, wie Lernen einen Vorsprung bringt. Im Mittelstand hat niemand Zeit für langfristige Projekte, die sich nicht auszahlen. Die Leitenden wollen wissen, wie KI-gestütztes Lernen die Kompetenzentwicklung beschleunigt hat oder wie es Führungskräften geholfen hat, schneller bessere Entscheidungen zu treffen.“
Hoangs Aussage bringt das neue L&D-Mandat auf den Punkt: „KI ist das Werkzeug. L&D der Architekt. Verwalten Sie die Technologie nicht einfach – nutzen Sie sie, um etwas zu schaffen, das ohne menschliche Intuition nicht möglich wäre.“
Eine andere Art der Investition
So sieht ein cleveres KI-Fähigkeitenbudget aus: Kein dreijähriger Detailplan, sondern eine grundsätzliche Neuausrichtung der Ausgaben.
Weg von: LMS-Lizenzen, Content-Bibliotheks-Abos, hohen L&D-Teamgehältern, Kursentwicklung und Abschlussquoten-Tracking.
Hin zu: KI-Toolzugängen für alle, geschützter Zeit für Experimente, Coaching-Fähigkeiten für Führungskräfte, Lernnetzwerken auf Peer-Ebene, rollenspezifischen Governance-Rahmenwerken und Metriken, die Lerngeschwindigkeit und Geschäftsergebnisse erfassen.
Das Geld fließt nicht in Plattformen und Programme, sondern in Zugänge, Zeit und strategische Orchestrierung.
Der Weg nach vorn
Lernen ist wichtiger denn je. Aber Abteilungen, die klassische Trainingsprogramme in Learning Management Systemen abbilden? Dieses Modell dürfte bald ausgedient haben.
Diese Zukunft braucht kein Trainingsbudget von $1M, das in Plattformen und Inhalte investiert wird. Sie braucht eine ehrliche Bestandsaufnahme, eine kluge Neuverteilung und L&D-Verantwortliche, die bereit sind, ihre Funktion zu transformieren statt sie zu verteidigen.
Am Ende spielen sie eine wichtige Rolle dabei, wie Arbeit heute tatsächlich abläuft: mit KI als Co-Pilot, Führungskräften als Coaches und L&D als strategische Funktion, die sicherstellt, dass all dies zu realen Fähigkeiten und messbarem Geschäftserfolg führt.
Es ist am besten, jetzt aktiv zu werden, denn Ihre Mitarbeitenden lernen bereits von KI – unabhängig davon, ob Sie eine Strategie dafür haben oder nicht.