Ihre Anfrage zur KI-Schulung ist ein Diagnoseproblem
Falsche Diagnose: Anfragen zu KI-Schulungen verschleiern häufig unklare Ergebnisse, fehlerhafte Arbeitsabläufe, brachliegendes Fachwissen oder eine schwache Prüfungspraxis.
Begrenzte Wirkung: 85 Prozent der Mitarbeitenden sagen, dass KI-Schulungen ihnen nicht dabei helfen, Tools in ihrer Rolle effektiv anzuwenden.
Verantwortung für Arbeitsabläufe: Eine erfolgreiche Einführung von KI erfordert die Neugestaltung von Prozessen und die Zuweisung von Verantwortung über Enablement-Teams hinaus.
Verborgene Kosten: Nicht geprüfte KI-Ergebnisse verlagern die Bewertungsarbeit nachgelagert, verschwenden die Zeit der Empfänger und verringern das Vertrauen zwischen Teams.
Strategische Rolle: HR sollte die Neugestaltung von KI-Arbeitsabläufen anführen, weil technologische Veränderungen Rollen, Kompetenzen, Budgets und Karrierewege neu gestalten.
Ein Manager klopft an die Tür des Leiters für Befähigung. Die Botschaft lautet immer sinngemäß: „Mein Team nutzt die neuen Tools nicht so, wie ich gehofft hatte, also brauchen wir mehr Schulungen, um das zu beheben.“
Markus McKay-Fleisch ist seit zwanzig Jahren in der Erwachsenenbildung tätig und hat sich in den vergangenen zwei Jahren speziell auf die Einführung von KI bei Smartsheet konzentriert, wo er die KI-Befähigung im Bereich der professionellen Dienstleistungen leitet.
Bei seinem kürzlich gehaltenen Vortrag auf der AI4 beschrieb er diese Anfrage als die häufigste, die an ihn herangetragen wird, und als jene, die am ehesten falsch interpretiert wird. Seine Antwort ist keine Kursübersicht, sondern eine Frage: Welches Ergebnis möchten Sie erreichen?
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Eine Schulungsanfrage ist ein Symptom. Sie kommt bereits mit einer Diagnose daher, und diese Diagnose ist meist falsch.
Das zeigt sich in den Daten, über die Befähigungsteams bereits verfügen. Die Abschlussquoten sehen gut aus, oft weil die Schulung verpflichtend ist. Die Nutzung erzählt eine andere Geschichte.
In einigen Organisationen nutzen die Menschen die Tools kaum. In anderen verwenden sie sie ständig, greifen standardmäßig auf die teuersten verfügbaren Modelle zurück, und dann steht die Finanzabteilung vor der Tür und fordert Schulungen, durch die der Verbrauch wieder gesenkt werden soll. Beide Muster führen zur gleichen Anfrage. Keines davon ist ein Wissensproblem.
Es gibt Lichtblicke, aber sie sind oft isoliert. Die Menschen, die ihre eigenen Arbeitsabläufe neu gestalten und wirklich transformative Ergebnisse erzielen? Allzu oft bleibt dieses Wissen dort, wo es entstanden ist, und wird nicht weitergegeben.
Die Schulung kommt an und funktioniert nicht
Der Bericht zur KI-Bereitschaftslücke 2026 von Docebo, für den Centiment 2.000 Befragte in den USA, im Vereinigten Königreich, in Kanada, Frankreich, Deutschland und Italien befragte, ergab, dass 85 % der Beschäftigten sagen, die Schulung, die sie erhalten, helfe ihnen nicht dabei, KI in ihrer Rolle einzusetzen.
Docebo verkauft Lernsoftware, was angesichts der Stoßrichtung dieses Ergebnisses erwähnenswert ist. Für die Zwecke dieser Diskussion wollen wir jedoch annehmen, dass diese Zahl Bestand hat, denn nach der Stimmung im Raum bei McKay-Fleischs Vortrag zu urteilen, würde ich sagen, dass sie nicht allzu weit von der Realität entfernt ist.
Jeder Fünfte dieser Befragten erhielt überhaupt keine KI-Schulung, was bedeutet, dass ein Teil dieser 85 % eher ein Fehlen als ein Scheitern beschreibt. Nimmt man diese Gruppe heraus, beschreibt die Zahl immer noch eine Mehrheit der Beschäftigten, die an etwas teilgenommen haben und danach nicht in der Lage waren, das Gelernte anzuwenden.
Die aussagekräftigere Zahl findet sich auf der anderen Seite der Umfrage. Unter den Verantwortlichen für Lernen geben 79 % an, KI für Aufgaben wie die Erstellung von Inhalten einzusetzen. Nur 9 % sagen, dass ihre Organisation KI genutzt hat, um einen Arbeitsablauf neu zu definieren.
Lernabteilungen haben KI als Produktionsbeschleuniger aufgenommen. Sie erstellen dieselben Kurse schneller. Die Arbeit, zu überdenken, wie die Tätigkeit selbst ausgeführt wird, ist nahezu vollständig unerledigt geblieben. Das ist eine treffende Erklärung dafür, warum die Kurse nicht ankommen.
Sprache ist die Schnittstelle
Dreißig Jahre lang diente betriebliche Weiterbildung weitgehend dazu, Plattformwissen zu vermitteln. Softwareanbieter verschoben Schaltflächen, fügten Funktionen hinzu, änderten die Navigation, und jemand musste den Menschen beibringen, wo sich die einzelnen Elemente befanden. Allein Microsoft brachte dafür eine kleine Branche hervor.
Generative KI beseitigte die Hürde, die den Großteil dieser Lehrpläne rechtfertigte. Die Schnittstelle ist Sprache. Ein Nutzer beschreibt das gewünschte Ergebnis, und das System stellt die einzelnen Schritte zusammen. Die Frage „Wie mache ich das?“, die das Rückgrat der Befähigung bildete, kann nun direkt an das Tool gerichtet werden, innerhalb der Anwendung oder über ein Allzweckmodell, das auf öffentlich zugängliche Hilfedokumentation zugreift.
Was als tatsächliche Hürde bleibt, ist nach McKay-Fleischs Einschätzung das organisatorische Verständnis und das menschliche Urteilsvermögen.
Das Problem des organisatorischen Verständnisses lässt sich anschaulich an den Nutzungsdaten seines eigenen Unternehmens zeigen. Bei der Durchsicht der Daten zu Claude Projects bei Smartsheet zählte er mehr als fünfzig separate Projekte, die von Beschäftigten aus den Bereichen Finanzen, Kundenbetreuung, Vertrieb und HR erstellt wurden und alle darauf abzielten, markenkonforme Materialien zu erstellen. Präsentationen, Werbematerialien, das Übliche.
Bemerkenswert ist, dass keines dieser Projekte aus dem Marketingteam stammte. Die Abteilung, die für die Marke zuständig ist, hatte nichts erstellt, und die mehr als fünfzig Personen, die Lösungen dafür entwickelten, waren nicht auf die Idee gekommen, nachzufragen.
Jede dieser Personen hatte ein echtes Problem erkannt und ein leistungsfähiges Tool eingesetzt, um es zu lösen. Was keiner von ihnen tat, war zu erkennen, dass das Problem in den Zuständigkeitsbereich einer anderen Person fiel, wo die Fachkenntnisse, die Ausgangsmaterialien und die Möglichkeit, das Ganze langfristig zu pflegen, bereits vorhanden waren. Das ist kein Defizit beim Formulieren von Eingaben. Kein Kurs über das Verfassen besserer Anweisungen vermittelt den Instinkt, die zuständige Person zu suchen.
Menschliches Urteilsvermögen ist die größere Kategorie, und McKay-Fleisch grenzt sie auf die Fehlerquelle ein, mit der die meisten Organisationen derzeit leben. Er nennt sie die „Schlampenkanone“. Menschen erzeugen Inhalte zu nahezu null Kosten und versenden sie, ohne sie zu überprüfen. Dadurch wird die Arbeit der Bewertung auf diejenigen verlagert, die diese Inhalte erhalten.
Die Unterscheidungsaufgabe besteht darin, die Ausgabe zu verstehen, die man erhält, sicherzustellen, dass sie korrekt ist, und sicherzustellen, dass sie wertvoll ist. Was mit dieser Mentalität der Inhaltskanone passiert ist: Diese Aufgabe fällt den Menschen zu, an die der Inhalt gesendet wird, und das ist nicht angemessen.
BetterUp Labs und das Social Media Lab der Stanford University haben diese Verlagerung in einer im vergangenen September im Harvard Business Review veröffentlichten Studie in Zahlen gefasst. Vierzig Prozent der Beschäftigten gaben an, im Vormonat das erhalten zu haben, was die Forschenden als „Arbeitsmüll“ bezeichneten. Jeder Vorfall beanspruchte ungefähr zwei Stunden der Zeit des Empfängers, was die Forschenden mit etwa $186 pro Beschäftigtem und Monat bewerteten.
Der Prüfschritt ist nicht verschwunden. Er wurde nachgelagert an jemanden verlagert, der sich nicht dafür entschieden hat, die ursprüngliche Absicht nicht erkennen kann und keine Möglichkeit hat, den Inhalt zurückzusenden.
Neugestaltung und Transformation sind unterschiedliche Budgets
McKay-Fleisch unterscheidet zwischen zwei Bereichen, die bei den meisten Budgets für Befähigung nicht berücksichtigt werden. Bei der Neugestaltung von Arbeitsabläufen geht es darum, ein Ergebnis zu erreichen. Die KI-Transformation umfasst alles, was sich in diesem Zusammenhang ändern muss: die Organisationsstrukturen, die Rollen und die Fähigkeiten, die Menschen benötigen, um diese Rollen auszufüllen.
Die meisten Maßnahmen zur KI-Befähigung werden finanziert, als träfen sie auf keinen dieser Bereiche zu. Sie werden als Tool-Schulungen finanziert – die richtige Antwort auf eine Hürde, die nicht mehr existiert.
Die KI-Auswirkungsstudie von Grant Thornton aus dem Jahr 2026, für die 950 Führungskräfte aus zehn Branchen sowie dem Bereich des privaten Beteiligungskapitals befragt wurden und deren Erhebung zwischen dem 23. Februar und dem 18. März dieses Jahres stattfand, ergab, dass nur 12 % der Führungskräfte ihre Belegschaft als vollständig auf KI vorbereitet betrachten. Weitere 81 % stufen sie als einigermaßen oder größtenteils bereit ein, und 97 % erkennen Herausforderungen bei der Einführung irgendeiner Art an.
Auf die Frage, warum KI-Initiativen hinter den Erwartungen zurückbleiben, nannten diese Führungskräfte Fragen der Unternehmensführung und Compliance-Fragen mit 46 % an erster Stelle. Unzureichende Schulungen folgten mit 31 %. Rund 34 % bezeichneten Schulungen als den am stärksten unterfinanzierten Investitionsbereich ihrer Organisation.
Die Diagnose, die Führungskräfte in großem Maßstab stellen, ist also dieselbe, die beim Direktor für Befähigung ankommt. Nicht genug Schulungen. Mehr davon finanzieren.
Die eigene Einschätzung von Grant Thornton dazu ist es wert, festgehalten zu werden. Sensibilisierungsschulungen erzeugen Vertrautheit statt Kompetenz. Vertrautheit ist genau das, worauf die meisten KI-Lehrpläne ausgelegt sind, und genau das beschreiben 85 % der von Docebo befragten Beschäftigten, wenn sie sagen, dass die Schulung ihnen nicht geholfen hat, ihre Arbeit zu erledigen. Das Geld fließt irgendwohin. Es fließt in die Maßnahme, die von den Personen, die sie genehmigen, die geringste strukturelle Veränderung erfordert.
Die 9 % von Docebo sind dieselbe Erkenntnis aus der entgegengesetzten Richtung. Lernfunktionen haben KI enthusiastisch zur Erstellung von Inhalten eingeführt und die Neugestaltung der Arbeit kaum angegangen. Ich würde das so übersetzen: Beide Budgets werden für die Neugestaltung von nichts ausgegeben.
Was die Anfrage in vier Fällen bedeutet
Wenn eine Führungskraft nach einer Schulung fragt, steckt meist eine von vier Bedingungen dahinter. Jede hat ein Signal, das sie erkennbar macht, und eine Antwort, die kein Kurs ist.
Das Ergebnis wurde nie benannt
Das Signal ist, dass die Führungskraft die Frage, wie Erfolg aussieht, nicht beantworten kann, ohne Aktivitäten zu beschreiben. Die Nutzung steigt oder sinkt, aber niemand kann sagen, was das Team können soll, was es zuvor nicht konnte. Menschen experimentieren ohne ein konkretes Ziel, und das Experimentieren wird als mangelnde Akzeptanz interpretiert.
Die Maßnahme ist eine Arbeitssitzung mit der Führungskraft, um ein messbares Ergebnis zu definieren und anschließend rückwärts zu der dafür erforderlichen Fähigkeit zu arbeiten.
Der Arbeitsablauf wurde nie neu gestaltet
Das Signal ist, dass KI in einen Prozess integriert wurde, der auf einer Einschränkung beruhte, die durch die KI beseitigt wurde. Genehmigungsketten, die auf der früher benötigten Zeit für die Erstellung von Entwürfen basieren. Übergaben, die existierten, weil zwei Personen unterschiedliche Tools verwendeten. Prüfzyklen, die auf menschlichen Fehlermustern statt auf Fehlermustern von Modellen kalibriert sind.
Die Menschen verwenden das Tool in einem Prozess, der sie für die dadurch erzeugte Geschwindigkeit bestraft. Die Maßnahme ist eine Prozessanalyse mit der Funktion, die für den Arbeitsablauf verantwortlich ist, und es ist nicht die Aufgabe Ihrer Befähigungsfunktion, dies allein zu erledigen.
Das Fachwissen ist vorhanden und bleibt ungenutzt
Das Signal ist eine große Leistungsstreuung innerhalb desselben Teams, das dieselben Werkzeuge verwendet. Versierte Anwender haben das Problem bereits gelöst. Ihre Lösungen befinden sich in persönlichen Projektdateien und Browser-Tabs.
Die Maßnahme besteht in der Extraktion und Verteilung dieses Wissens. McKay-Fleisch beschreibt dies als die direkte Einbettung des Wissens versierter Anwender in die Ergebnisse der Befähigungsarbeit, anstatt weitere Sitzungen für Menschen durchzuführen, die das Problem bereits gelöst haben.
Die Disziplin bei der Prüfung ist zusammengebrochen
Das Signal ist das Muster des „Arbeitsmülls“: Beschwerden über die Qualität der Ergebnisse, die von den Empfängern und nicht von den Erstellern kommen. Die Kennzahlen des erstellenden Teams sehen hervorragend aus. Das Volumen steigt, die Durchlaufzeit sinkt, und die Kosten wurden an den nächsten Schreibtisch weitergereicht.
Die Maßnahme ist ein Standard dafür, was vor der Weitergabe geprüft wird und von Führungskräften durchgesetzt wird, ergänzt durch die unangenehme Aufgabe, Erstellern mit hohem Volumen mitzuteilen, dass ihre Zahlen teilweise das Problem anderer sind.
Keines der vier Probleme lässt sich durch einen Lehrplan lösen. Bei drei davon liegt die alleinige Verantwortung nicht bei der Befähigungsabteilung – genau deshalb landen sie immer wieder bei ihr.
Dieselbe Eingabeaufforderung, zwei Antworten und ein Schulungsprogramm, das es nicht beheben kann
Unter all dem liegt eine technische Ebene, die die meisten Personalverantwortlichen dazu angehalten wurden zu ignorieren. Dieses Ignorieren führt zu schlechter Befähigungsarbeit.
Mitarbeiter begegnen KI auf mehreren Oberflächen. Da ist der in eine Anwendung integrierte Assistent, der anhand der Dokumentation dieser Plattform trainiert wurde und innerhalb der tatsächlichen Daten des Benutzers arbeitet.
Daneben gibt es das universell einsetzbare Modell, das über ein Verbindungsprotokoll auf dieselbe Plattform zugreift. McKay-Fleischs Beispiel ist eine Anfrage zum Erstellen einer Übersicht, die zeigt, welche Projekte planmäßig, gefährdet oder überfällig sind, gruppiert nach Portfolio und Verantwortlichem.
Seiner Ansicht nach sollte das Ergebnis unabhängig davon identisch sein, wo der Benutzer die Eingabe vornimmt. Auf vielen Plattformen ist das derzeit nicht der Fall.
Dieser Unterschied ist eine Frage der Systemarchitektur, und durch Schulungen zu Eingabeaufforderungen lässt er sich nicht beseitigen. Die Befähigungsarbeit kann jedoch vermitteln, welche Oberfläche welches Ergebnis liefert, und den Menschen klar sagen: Für diese Aufgabe gehen Sie hierhin.
Überspringt man diesen Schritt, bringt man den Mitarbeitern bei, dass die Werkzeuge unzuverlässig sind – eine Lektion, die sie auf breiter Ebene anwenden und länger behalten werden als alles aus dem Lehrplan.
Die zweite technische Variable ist der Umfang des Kontexts, den die Plattform im Namen des Benutzers bereitstellt. Ein universell einsetzbares Modell, das mit Geschäftsdaten verbunden ist, versteht nicht automatisch, was diese Daten bedeuten, wie sie strukturiert sind oder was die Anwendung damit macht. Die besseren Plattformen laden dieses Verständnis serverseitig und bündeln es in wiederverwendbaren Anweisungssätzen, von denen jeder verbundene Benutzer profitiert, ohne zu wissen, dass sie existieren. Smartsheet tut dies mit dem, was McKay-Fleisch als „native Fähigkeiten“ bezeichnet.
Die Konsequenz für die Befähigungsarbeit ist unmittelbar und wirkt sich auf das Budget aus. Wo die Plattform den Kontext trägt, sinkt der Umfang der erforderlichen Anweisungen für Eingabeaufforderungen für Benutzer stark. Wo sie das nicht tut, sind die Entwicklung von Eingabeaufforderungen und Kontexten tragende Fähigkeiten, und die Schulung muss sie angemessen abdecken.
Verantwortliche für Befähigungsarbeit sollten Anbieter fragen, in welcher dieser beiden Welten sie sich befinden. Die Antwort bestimmt einen wesentlichen Teil des Lehrplans.
Zwei Betrachtungen derselben Organisation
Die Zahl von 12 % vollständig vorbereiteter Mitarbeiter verbirgt eine Spaltung. Unter CIOs und CTOs beschreiben 39 % ihre Belegschaft als vollständig vorbereitet. Bei COOs liegt der Wert bei 7 %.
Technologieverantwortliche messen die Einführung auf Systemebene: bereitgestellte Lizenzen, aktive Integrationen, protokollierte Nutzung. Verantwortliche für den Betrieb messen, ob die Arbeit besser geworden ist. Die Differenz von 32 Prozentpunkten steht für einen erheblichen Arbeitsaufwand bei der Beantwortung dieser beiden Fragen.
Die Verteilung des Unterstützungsbedarfs macht dies noch deutlicher. Auf Mitarbeiter an der Front entfallen 37 % der Angaben dazu, wo Führungskräfte den größten Unterstützungsbedarf sehen. Auf mittlere Führungskräfte entfallen 30 %. Auf die obere Führungsebene entfallen 8 %.
Die Menschen, die Entscheidungen über KI treffen, fühlen sich unterstützt. Die zwei Drittel der Organisation, die mit diesen Entscheidungen leben, tun dies nicht.
Das ist das Muster hinter der Schulungsanfrage. Eine Führungskraft, die sich ausreichend ausgestattet fühlt, beobachtet ein Team, bei dem dies nicht der Fall ist, und greift nach der Maßnahme, die von der Führungskraft keinerlei Veränderung verlangt. Mehr Schulung ist eine Bitte, der entsprochen werden kann, ohne dass der Antragsteller etwas daran ändern muss, wie die Arbeit strukturiert ist, wem welche Entscheidung gehört oder was das Team erstellen soll.
Kaum jemand in dieser Stichprobe bestreitet, dass etwas nicht stimmt. Uneinigkeit besteht darüber, wo das Problem liegt.
Die Personalabteilung sollte die Verantwortung übernehmen, bevor sie automatisch bei ihr landet
McKay-Fleischs abschließende Empfehlung an die Runde lautete, zurückzugehen und festzustellen, wer in der Organisation für die Neugestaltung von KI-Arbeitsabläufen verantwortlich ist. Er merkte an, dass dies eine Zeit lang seine Aufgabe gewesen sei, bis Smartsheet jemanden für diese Rolle eingestellt habe.
In den meisten Unternehmen lautet die ehrliche Antwort: niemand. Und wenn niemand dafür verantwortlich ist, verschwindet die Arbeit nicht. Sie fließt zu denjenigen, die ihr am nächsten stehen, was normalerweise L&D oder die Befähigungsfunktion ist. Dort kommt sie Anfrage für Anfrage nach Schulungen an – ohne Auftrag und ohne Autorität über die Prozesse, die tatsächlich neu gestaltet werden müssten.
Es auf diese Weise zu übernehmen, ist die schlechteste Form, dafür verantwortlich zu sein. HR sollte die Neugestaltung von Arbeitsabläufen bewusst für sich beanspruchen – mit dem entsprechenden Budget und der entsprechenden Autorität –, denn die Alternative besteht darin, die Verantwortung ohne beides zu tragen.
Der Grund dafür, dass HR diese Verantwortung übernehmen sollte, ist nicht sentimental. Die Neugestaltung von Arbeitsabläufen bestimmt, welche Rollen es in drei Jahren geben wird, was diese Rollen erfordern und wer innerhalb des Unternehmens einen Weg in diese Rollen findet. Das sind Personalentscheidungen, die als Nebenprodukt von Technologieentscheidungen getroffen werden. Sie denjenigen zu überlassen, die zufällig gerade die Tools konfigurieren, ist eine Entscheidung – und genau diese Entscheidung treffen die meisten Organisationen derzeit standardmäßig.
Die Funktion, die versteht, wie Arbeit strukturiert ist, wie Kompetenzen aufgebaut werden und was mit den Menschen geschieht, wenn sich beides verändert, sollte bei diesem Thema an vorderster Stelle stehen. Dieser Anspruch muss erhoben werden, bevor sich das Organigramm um jemand anderen herum verfestigt.
Was Sie fragen sollten
Wenn der nächste Teamleiter anklopft, öffnen Sie nicht den Kurskatalog. Stellen Sie zwei Fragen.
- Welches Ergebnis möchten Sie erreichen? Nicht mehr Akzeptanz, nicht eine höhere Nutzung. Sondern etwas, das Sie direkt an der Arbeit messen könnten.
- In welchem Arbeitsablauf zeigt sich dieses Ergebnis, und wer ist dafür verantwortlich?
Wenn der Leiter beide Fragen beantworten kann, haben Sie etwas, das Sie aufbauen können. Wenn nicht, hätte die Schulung ohnehin nicht funktioniert, und das Nützlichste, was eine Person in einer Befähigungsfunktion tun kann, ist, dies offen auszusprechen.