Gestalten für Bereitschaft, nicht nur Effizienz, in einer KI-unterstützten Welt

David Rice: KI hat nicht deine Stellenbeschreibung gestohlen, sondern die Art, wie du sie über ein Jahrzehnt beschrieben hast. KI erledigt es schneller, günstiger und genau im Moment des Bedarfs. Wenn du im Bereich L&D tätig bist und deine Arbeit so geframt hast, dass du Schulungen lieferst, Inhalte produzierst oder Menschen direkt in ihrem Arbeitsfluss Antworten gibst, hat Taylor Blake, Senior Vice President von AI Labs und New Initiatives bei Degreed, schlechte Nachrichten.

Du bist in Schwierigkeiten, denn KI kann all das erledigen – und braucht deine Hilfe nicht. Aber eines kann sie nicht: Sie kann nicht die Fähigkeiten der Menschen für Entscheidungen mit hoher Tragweite erweitern. Sie kann sie nicht auf Momente vorbereiten, die noch nicht eingetreten sind, oder Bereitschaft aufbauen anstatt nur Reaktionsfähigkeit. Sie kann Menschen nicht helfen, in der strategischen Komplexität zurechtzukommen, wenn nun ein Einzelner einen massiven Unterschied machen kann.

Und genau diese Chance verpasst L&D, während einige in der Branche sich damit beschäftigen, die Inhaltslieferung zu verteidigen. Das Team von Taylor baut nicht nur KI-Tools für Unternehmen. Sie nutzen sie intern als Kunde null, was bedeutet, dass sie in den Konsequenzen ihrer eigenen Entscheidungen leben. Und das, was sie entdecken, ist unangenehm.

Die Kluft zwischen einer KI-Demo und KI in der Praxis ist riesig. Der Drang zur Effizienz schmälert die emotionale Kapazität der Menschen. Manchmal ergeben sich Nebenwirkungen, mit denen man nie gerechnet hätte – wie Taylors 10-jährige Tochter, die statt ihrer Eltern Bestätigung von einer KI sucht. Heute sprechen wir darüber, warum L&D unbedingt weiterdenken muss – sonst wird es ersetzt.

Der Unterschied zwischen Lernen zur richtigen Zeit und echter Bereitschaft und warum beides jetzt zählt; wie KI jede Arbeit strategischer und riskanter macht; das Effizienz-Paradoxon, bei dem wir zwar mit KI mehr erledigen, uns jedoch beschäftigter als je zuvor fühlen – und warum gerade die nachdenklichen Skeptiker KI-Werkzeuge entwickeln sollten und nicht nur die Optimisten.

Ich bin David Rice, das ist Menschen, die Menschen führen. Und wenn du deinen aktuellen Wertbeitrag verteidigst, anstatt ihn neu zu denken, wird dieses Gespräch dein Weckruf sein. Also lass uns loslegen.

Hallo Taylor, willkommen! Wie geht es dir?

Taylor Blake: Mir geht’s gut, David. Danke, dass ich hier sein darf.

David Rice: Wir hatten die Gelegenheit, uns auf der Gartner-Konferenz auszutauschen.

Es war sehr interessant zu erfahren, was ihr bei Degreed alles macht, und ich wollte gern mit dem Gedanken starten, dass Degreed quasi Kunde null ist, oder? Ihr experimentiert damit nicht nur zur Produktentwicklung, sondern seid auch selbst Nutzer eurer KI-Tools. Mich interessiert: Was sind die größten Vorteile, die ihr dadurch gewonnen habt? Wie hat das eure Herangehensweise verändert?

Taylor Blake: Ja, absolut. Der Grund, warum wir diese Experimente machen, warum wir KI-Labs haben, ist, dass es mit KI so viele neue Technologien und Fähigkeiten gibt, die wir erst wirklich verstehen müssen – und das ist ziemlich schwer. Es gibt keine klaren Vorgaben, die man liest und sofort versteht, wie sie sich auf L&D-Anwendungsfälle oder Nutzererfahrung übertragen.

Man muss diese Dinge wirklich probieren – wir testen sie intern. Das hat ein paar Effekte. Erstens hilft es uns wirklich zu erkennen, was schon bereit ist und was nicht. KI durchläuft derzeit ihre verschiedenen Hype-Phasen, aber jede Fähigkeit und jeder Anwendungsfall für KI – manche sind bereit, manche nicht.

Dass wir diese Dinge selbst testen können, gibt uns Überzeugung, wo etwas wirklich bereit ist, und hilft uns festzustellen: Etwas ist noch nicht so weit. Außerdem denken wir, dass viele Lernerfahrungen auf das individuelle Erleben zurückgehen. Dadurch, dass wir wirklich Kunde null sind und das selbst durchlaufen, steigt der Anspruch: Wir wollen, dass das wirklich tolle Erlebnisse sind. Erst wenn wir sagen können: „Ich würde das selbst nutzen“, können wir es als Grundlage nehmen, um es als Fähigkeit für Firmenkunden anzubieten.

David Rice: Was mir an diesem Modell gefällt: Es zwingt einen irgendwie zur Verantwortlichkeit, oder? Man verkauft nicht einfach die Idee an den Markt und ist dann weg, sondern lebt mit den Konsequenzen der eigenen Entscheidungen, nicht wahr?

Das finde ich ziemlich selten. Ich kann mir vorstellen, dass dabei Spannungen sichtbar werden, die man sonst nie aufdecken würde – was Menschen von KI erwarten versus was sie tatsächlich nutzen, wenn sie in ihren Arbeitsprozess integriert wird.

Taylor Blake: Ja, absolut. Und es gibt so viele verschiedene Ebenen. Der Unterschied zwischen einer KI-Demo und dem Einsatz in der Praxis kann riesig sein, und das weiß man erst genau, wenn man es selbst ausprobiert.

Man muss diese Probleme wirklich sehen und erleben, um zu erkennen, was schiefgeht und wie man damit umgeht. Ja, wir fühlen diese Verantwortlichkeit wirklich, und indem wir die Dinge erst selbst ausgiebig nutzen, erleben wir all die Probleme – aber wir erkennen auch: Wir sind nicht unbedingt unsere Kunden.

Selbst wenn es für uns läuft – es ist nur die Grundlage. Danach gibt es noch viele weitere Schritte, bis diese Fähigkeiten für Großkunden wirklich einsatzbereit sind.

David Rice: Groß oder klein, L&D ändert sich, oder? Als wir auf der Konferenz sprachen, haben wir darüber geredet, dass KI L&D quasi das Terrain wegnimmt, oder?

Sie ist schneller darin, Menschen im Arbeitsfluss Hindernisse aus dem Weg zu räumen, als es L&D-Teams können – das ist schon ein gewaltiger Umbruch. Wie bleibt L&D relevant, wenn das Freiräumen von Blockaden nicht mehr der eigentliche Wertbeitrag ist?

Taylor Blake: Ich denke, das ist eine gute Herausforderung für L&D, denn wir müssen uns klarmachen, dass wir, wenn wir unsere Aufgabe als Trainingslieferant, Inhaltsproduzent oder Antwortgeber in den Arbeitsfluss verstehen, wirklich ein Problem haben.

Denn KI kann vieles davon schon. Ja, sie braucht Hilfe, Anleitung und Leitplanken. Aber KI kann viel davon übernehmen. Doch L&D hat die Chance, viel weiterzudenken. Nicht jedes Leistungsproblem ist ein Trainingsproblem, aber viele Leistungsprobleme hängen mit Menschen zusammen.

L&D sollte die Perspektive einnehmen, Menschen beim Wandel zu helfen, Fähigkeiten zu erweitern, bessere Arbeit zu leisten. Wer nur Training und Inhaltslieferung macht – das wird aufgefressen. Wer breiter denkt, sieht eine Vielzahl von Chancen. Technologie und Gelegenheiten sind inzwischen keine Beschränkungen mehr für Unternehmen. Die eigentliche Grenze für strategische Entwicklungen ist der Mensch.

Menschen sind entscheidend: Wie schnell sie sich wandeln, wie offen sie für Veränderung sind, wie schnell sie sich ausrichten lassen. Es gibt so viele menschzentrierte Herausforderungen, und L&D sollte sagen: Wir können helfen. Wir müssen unsere Instrumente erweitern, wie wir unterstützen können.

Es geht nicht mehr nur um Inhalte oder klassische Kurse und Schulungen.

David Rice: Ein wichtiger Punkt: Hier liegen riesige Chancen. Wenn wir jemanden im Moment des Bedarfs erreichen – wenn es wirklich drängt, wenn sie etwas verbessern wollen –, dann ist die Fähigkeit, nicht nur Inhalte zu liefern, sondern auf individuelle Menschen einzugehen, der Schlüssel. L&D weiß das besser als jeder andere.

Menschen lernen unterschiedlich. Diese Anpassung, dieses Individualisieren – das eröffnet neue Möglichkeiten, wie wir Angebote gestalten: Ob Schulungen, Mikro-Lerneinheiten oder was auch immer. Die Möglichkeiten sind praktisch unbegrenzt.

Taylor Blake: Genau. Es geht nicht nur um den Moment des Bedarfs, sondern auch um die Phase davor – Bereitschaft. Wir sprechen manchmal abwertend über alles, was nicht „just in time“ ist, als sei das wie eine Versicherung – also Zeitverschwendung.

Weil „just in time“ so effizient, relevant und ausgerichtet ist, wurde darauf so viel Wert gelegt. Aber wir sollten die Idee der Bereitschaft wieder aufgreifen. Denn es gibt Dinge, für die man Menschen vorbereiten, qualifizieren, bereit machen muss – schon bevor die Bedarfssituation eintritt.

Gerade weil KI unsere Aufgaben strategischer macht und wir schnell riskantere Entscheidungen treffen müssen und uns mehr Hebelwirkung verschafft wird – wie bereiten wir Menschen auf diesen Moment vor? Vorbereitung und Bereitschaft sind heute so wichtig wie nie zuvor.

David Rice: Das Wort „Effizienz“ hast du erwähnt – das beschäftigt uns ständig. Es zeichnet sich aber ab, dass Lernen nicht allein effizienter werden muss, sondern Menschen auf den Wandel vorbereiten soll. Welche Infrastruktur ist dafür im Unternehmen notwendig? Was verlangt das von denen, die diese Aufgaben übernehmen?

Taylor Blake: Der Trend zur Effizienz ist interessant. Nehmen wir als Beispiel ein Buch: Viele von uns würden ein Buch benennen können, das unsere Sicht auf etwas verändert hat. Hätte man dieses Buch aber als Zusammenfassung oder auf wenige Sätze reduziert, wäre es nicht ansatzweise so wirkungsvoll gewesen.

Wir sehen, dass alles aufs Kleinste zu verdichten, um Wissen transaktional zu übermitteln, nicht genügt. Veränderung ist kein Informations- oder Anleitungsproblem allein. Menschen brauchen Zeit und Raum dafür. Was es dafür braucht? Dialog. Werkzeuge, die im Unternehmen allen ermöglichen, sich an Veränderungen zu beteiligen, Feedback zu geben, ihre Gedanken und Erfahrungen zu teilen. Change geht nicht durch ein Memo oder einen Schalter, sondern nur über offenen Dialog.

KI gibt uns mehr Tools dafür, um Wandel als Zweiseiten-Straße zu ermöglichen.

David Rice: Genau! Viele Jahre lang ging es beim betrieblichen Lernen darum, Inhalte günstiger, schneller, leichter konsumierbar zu machen. Aber disruptive Veränderungen, Anpassungen – das ist ein emotionaler Prozess. Da braucht es Reflexion, Rückmeldung, Kontext – eben zutiefst menschliche, komplexe Dinge.

Vielleicht haben wir das falsche Gerüst gebaut für das Lernen, das wir heute eigentlich brauchen?

Taylor Blake: Ja. Vielleicht war früher der Engpass die Information. Heute ist Wissen leicht produziert und verteilt. Jetzt merken wir: Wissen allein reicht nicht. Veränderung ist eine Reise, erfordert Emotion, Denken, Fühlen. Da braucht es neue Instrumente und Interventionen.

KI ist dafür ein gutes Beispiel, weil jede Organisation damit konfrontiert ist: Die Gefühle, Sorgen, die Begeisterung, die Angst – Menschen bringen unterschiedliche Erfahrungen ein. Wir brauchen neue Wege, darauf einzugehen.

David Rice: Du baust neue, KI-gestützte Werkzeugkästen für Wandel und Ausrichtung, etwa Sprachschnittstellen, Coachings, Echtzeit-Feedback. Welche Anwendungsfälle funktionieren so besser? Schließlich geht es nicht nur um Produktentscheidungen – es sind auch Annahmen darüber, welche Menschen wir im Arbeitsleben formen wollen.

Taylor Blake: Am Beispiel KI-Transformation: Alles verändert sich so rasant, dass der alte Change-Management-Ansatz, Änderungen als Projekte zu betrachten und abzuschließen, nicht mehr taugt. Heute braucht man ein System, das kontinuierlich Wandel steuert, Menschen ausrichtet und anpasst.

Wir brauchen mehr Dialog, mehr Sichtbarkeit: Wo stehen die Menschen, was sind die Sorgen? Interventionen können Coaching sein, durch Manager oder KI. Es braucht Flexibilität, weil die Bedarfe unterschiedlich sind.

Vor allem brauchen wir Systeme, die aufnehmen, adaptieren, im Gespräch bleiben. Das gelingt nicht durch Annahmen und Top-down-Veränderungen, sondern indem Menschen einbezogen werden.

David Rice: Es geht nicht nur um Produktinnovation, sondern auch um Grundannahmen menschlichen Verhaltens. Da sind viele Fragen: Welche Reibung lohnt sich zu lösen? Welche Autonomie wollen wir Menschen geben? Das alles hat Auswirkungen auf das Arbeits-Design.

Taylor Blake: Ja, deshalb glauben wir ans Experimentieren. Kleine Konzepte schnell testen, damit wir uns schnell ein Bild machen können. Was heute gut scheint, kann in neun Monaten schon überholt sein. Es kommt auf Metakompetenzen und Agilität an, nicht nur auf Programme und Pakete.

David Rice: Du sagtest einmal, KI räumt niederschwellige Aufgaben weg, übrig bleiben Urteilsvermögen, Strategie, schnelleres Arbeiten. Das klingt gut, aber die Leute landen schneller in anspruchsvollen Situationen, mit weniger Zeit für Entwicklung. Wie denkt ihr über Bereitschaft nach?

Taylor Blake: Beispiel Fluglotsen aus einem Freakonomics-Podcast: Ein extrem komplexer Beruf, in dem die Technik alle leichten Aufgaben übernommen hat – übrig bleibt anspruchsvolle, entscheidende Beurteilung. Extrem fordernd, oft überfordernd. Wichtig sind hier Training, psychologisches wie fachliches, Pausen, Verständnis für die kognitive Komplexität.

Ein weiteres Beispiel von Nikki Helmer, unserer Chief Product Officer: Früher haben Menschen in europäischen Städten vieles zu Fuß erledigt, heute im Vorort kaum noch. Deshalb braucht es bewusste Anreize, sich zu bewegen – etwa Fitnessstudios. Früher war das organisch, heute müssen wir aktiv sorgen. Das Gleiche gilt für anspruchsvolle Arbeit: Auch das müssen wir heute bewusst schaffen, statt es dem Zufall zu überlassen.

David Rice: Auch für das Verständnis: Früher lernten wir viel durch niederwertige Aufgaben, die heute automatisiert sind. Diese Aufgaben haben uns oft das nötige Kontextwissen gegeben. Nun müssen wir gezielt Wege schaffen, um dieses Wissen zu erwerben. Das wird ein anderer Ansatz.

Taylor Blake: Genau. Vielleicht ein schlechtes Beispiel, aber wir hatten neulich Probleme mit der Heizung. Die jungen Installateure haben eine Checkliste: Ist keine Standardlösung dabei, empfehlen sie, sofort eine neue Anlage zu kaufen. Der alteingesessene Handwerker aber kennt das System in- und auswendig, findet individuell eine Lösung.

David Rice: Ja.

Taylor Blake: Und dieses tiefgehende Verständnis verlieren wir, wenn wir es nicht bewusst fördern. Firmen werden das schmerzhaft merken, wenn bei ihren Leuten nur oberflächliches Wissen vorhanden ist. Wir müssen Gelegenheiten schaffen, die „harten Lektionen“ aktiv nachzuholen.

David Rice: Früher habe ich in Baumärkten wie Home Depot einen Zusammenhang für so vieles gesehen – auf der Suche nach Analogie zum Schreiben oder zum Erzählen. Tatsächlich suchen wir heute alle nach „Gene“ – dem alten Hasen in der Sanitärabteilung. Die jungen Verkäufer finden das Werkzeug, aber Gene weiß, wie das System funktioniert. Damit verändert sich unser ganzes Berufsleben.

Studien zeigen, dass besonders erfahrene, kontextkundige Mitarbeiter immer wertvoller werden: Wenn KI komplexe Aufgaben übernehmen soll, braucht sie enorm viel Kontext. Deine Aussage ist also spannend.

Taylor Blake: Wir reden ständig über Kontext für KI – wie groß der Kontextbereich ist und welche Dokumente sie dazu braucht. Vergleichen wir das mit Menschen, besonders langjährigen Mitarbeitern: Ihr Kontextwissen stammt aus vielen Jahren Erfahrung. So vieles ist unsichtbar, in keiner Doku. Wir müssen bewusster auf menschliche Expertise setzen, sie sichtbar und wertvoll machen.

David Rice: Unbedingt. Es geht um den Wert gelebter Erfahrung, das unterschätzen wir oft – vielleicht weil ich älter werde, aber sie ist unser bester Lehrer.

KI kann viel, aber keine gelebte Erfahrung vorweisen. Sie kennt die stillen Zwischentöne nicht. Einen bestimmten Gesichtsausdruck bei einer Versammlung etwa – das kann KI nicht nachvollziehen. Daher ist der Wert menschlicher Erfahrung unschlagbar.

Früher gab es ein Gleichgewicht aus einfachen und stressigen Aufgaben. Jetzt mit KI gibt's keine natürlichen Pausen mehr. Das Switchen zwischen Kontexten wurde belächelt, dabei hatte es auch Vorteile.

Gestalten wir so womöglich aus Versehen Burnout? Was kann man tun?

Taylor Blake: Erstmal verstehen: Die Arbeit verändert sich. In einer Netflix-Serie wurde gesagt: In der Führungsetage entscheidet man kaum mehr über „80/20“-Situationen, sondern über knappe Fälle, weil alles Offensichtliche niedriger entschieden wird. Es bleiben komplexe, strategische Fälle, ohne klare Antwort.

Das bedeutet: Mitarbeiter müssen Entscheidungen begründen, vertreten, aushalten, wenn jemand widerspricht. Dieser Druck wächst enorm.

Wie gegensteuern? Mehr Vorbereitung, Simulationen, Coaching – auch im Team: Fluglotsen machen das so. Mehr Verantwortungsteilung, gemeinsames Auffangen. Sonst droht Burnout.

David Rice: Wir müssen alle mithelfen, Spielraum zu erhalten. Gerade im Leadership – wie entwickeln wir Führung weiter, damit emotionale Kapazitäten erhalten bleiben, wenn Arbeit immer anspruchsvoller wird? Diese Herausforderung bleibt. Aber wir sprechen inzwischen offener über Work-Life-Balance und mentale Gesundheit. Zeit, das Gelernte jetzt zu nutzen.

Taylor Blake: Genau, und wir werden die Schattenseiten der Effizienz sehen. KI übernimmt theoretisch vieles, und trotzdem fühlen sich Menschen gestresster denn je – alles wird immer unübersichtlicher. Das Streben nach ständiger Optimierung geht irgendwann schief, unsichtbare Faktoren werden nicht berücksichtigt, bis das System instabil wird und wir nachbessern müssen.

David Rice: Absolut.

Du bist in einem Bereich, wo Scheitern oft gewünscht ist. Aber in echten Unternehmen haben die Experimente echte Konsequenzen für Menschen. Wie hältst du die Balance zwischen Ambition und Verantwortung? Gab es neulich eine spezielle Spannung?

Taylor Blake: Genau deshalb experimentieren wir außerhalb der Kundensysteme mit kleinen Teams. So wollen wir das Risiko für echte Nutzer reduzieren. Aber klar – die Spannung bleibt: Die Welt dreht sich rasant, die Ambitionen sind groß, aber auch die Auswirkungen.

Ein Beispiel – nicht aus dem Beruf, sondern privat: Meine ältere Tochter ist zehn und hat im letzten Sommer einen Schmetterlingsgarten angelegt. Sie hat geforscht und AI benutzt, um Rat zur Pflege einzuholen. Dann fragte sie mich, ob sie nochmal mit der KI sprechen könne. Warum? Nicht wegen einer Frage, sondern weil sie meint: KI ist so nett zu ihr, sie will einfach nur mit ihr sprechen.

Mir gingen da Warnlichter an: Hier entsteht eine Beziehung, die ich nicht erwartet hatte. Meine Tochter sucht nicht Bestätigung bei uns Eltern, sondern sehnt sich nach Lob von der KI. Es zeigt, wie groß die unerwarteten Auswirkungen scheinbar harmloser Anwendungen sein können.

Mein Team bringt viele Ideen, aber sie müssen von allen Seiten kritisch geprüft werden, damit wir sie mit gutem Gewissen auf den Markt bringen können. Das ist ein spannender Prozess.

David Rice: Da baut ihr quasi einen ethischen Rahmen ein – und stellt entscheidende Fragen. Was wir mit KI bauen, beeinflusst den Alltag der Menschen, ihre Interaktion mit dem, was ihnen wichtig ist. Das Beispiel deiner Tochter ist da sehr bezeichnend. Toll, dass ihr euch so reflektiert die entscheidenden Fragen stellt – das sollten wir alle tun.

Taylor Blake: Und natürlich gibt es blinde Flecken. Hinweise darauf sind wichtig, auch auf negative Effekte. Die müssen wir erwarten und aktiv in den Gestaltungsprozess einbeziehen. Ich will, dass die besorgten, nachdenklichen Leute Teil der KI-Entwicklung sind. Wer nur die Chancen sieht, wird Schaden anrichten. Wir brauchen diejenigen, die Risiken sehen – damit Verantwortung und Weitsicht in die KI-Produkte einfließen.

David Rice: Taylor, vielen Dank, dass du heute dabei warst. Es war mir eine große Freude.

Taylor Blake: Vielen Dank für die Einladung! Auch für mich war das hilfreich – eine Chance, über vieles nachzudenken und zu reflektieren.

David Rice: Zuhörer:innen, wenn ihr es noch nicht getan habt: Geht auf peoplemanagingpeople.com/subscribe. Meldet euch zum Newsletter an! Dann gibt’s alle Updates – von Events über Podcasts bis zu neuen Content-Serien. Bis zum nächsten Mal: Testet Dinge aus – aber stellt euch immer die schwierigen Fragen.