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Alle zwei Wochen filtern wir das KI-Rauschen und bringen auf den Punkt, was für Learning & Development wirklich zählt: relevante Entwicklungen, Tool-Checks, Mini-Hacks und vieles mehr.
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| Ausgabe #1 | 24.02.2026 | Von: Friedl Wynants |
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| GPT, Claude Cowork & Co.: Werden KI-Agenten jetzt unsere neuen L&D-Kollegen? |
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Plötzlich sind sie überall: KI-Agenten. Aber was steckt wirklich dahinter? Ein KI-Agent ist ein System, das ein Ziel versteht, eigenständig Arbeitsschritte plant und (wenn erlaubt) Tools nutzt, um ein Ergebnis abzuliefern – inkl. Rückfragen und mit definierten Leitplanken.
Im Vergleich dazu:
- Chatbot / Assistent: beantwortet Fragen, reagiert auf Eingaben und liefert eine direkte Antwort.
- Workflow-Automation: führt feste, vordefinierte Schritte aus („Wenn x, dann y").
- Agent: bekommt ein Ziel („Mach das fertig"), entscheidet über Teilschritte, nutzt ggf. Dateien/Tools, iteriert und liefert ein Ergebnis, das der User abnimmt.
Kurz gesagt: Mit Agenten kommen wir von Antworten zu Ergebnissen.
Was bedeutet das für L&D? Wenn KI vom „Antworten geben“ zum „Aufgaben erledigen“ übergeht, betrifft das L&D auf strategischer und auf operativer Ebene. Lernen wird weniger „Kurszeit" und mehr Begleitung im Moment der Anwendung – also vom „Vorratslernen“ zur Befähigung on the job.
Strategisch heißt das: L&D rückt näher an den Workflow. Nicht nur Inhalte bereitstellen, sondern mitgestalten, wie KI-Agenten im Arbeitsalltag unterstützen. Dafür braucht es zweierlei: Menschen, die wissen, wie sie mit Agenten arbeiten – und verlässliches, gut strukturiertes Unternehmenswissen, auf das diese Systeme zugreifen können. L&D wird vom Trainingsanbieter zum Architekten für KI-gestütztes Arbeiten.
Im operativen L&D-Alltag bedeuten Agenten vor allem: weniger Klickarbeit, mehr Fokus auf Konzept und Qualität. Statt Prompt-Gymnastik delegiert ihr Ziele und schafft Kontext, der Agent arbeitet in Teilschritten, ihr nehmt ab.
Typische Agenten-Rollen, die heute schon funktionieren und entlasten (natürlich immer mit Review, sprich „Human-in-the-Loop“):
- Content Co-Worker: Sortiert Rohmaterial → Struktur, Lernziele, Übungen/Quiz, Varianten
- Berichtsassistent: Fasst Lernkennzahlen zusammen, erkennt Auffälligkeiten (z. B. Abbrüche) und erstellt eine Executive Summary
- Skills-Agent: Macht Lernpfad-Vorschläge nach Rolle oder Skills
- Agentische Lern-Buddys: Liefern Erklärungen, coachen, geben Feedback, zertifizieren oder stoßen Transfer an → Unterstützung der Lernenden im Moment of Need
Unterm Strich: Die Frage ist also nicht, ob Agenten kommen – sondern wie L&D sie gestaltet. |
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| 3 Mythen über KI-Agenten in L&D |
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- „Man muss Tekkie sein" → Nein!
Eine gute Aufgabenbeschreibung + Kontext schlägt Prompt-Akrobatik und technische Skills
- „Agenten arbeiten autonom, also ohne Kontrolle“ → Nein!
Produktiv werden sie mit klaren Grenzen und „Human-in-the-Loop" (definierten menschlichen Review-Punkten)
- „Agenten ersetzen L&D“ → Nein!
Sie verschieben Arbeit: weniger Fleißarbeit, mehr Steuerung & Qualität, mehr Zeit für Strategie und Kultur
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| Context-Engineering statt prompten – so geht es richtig |
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Die Suche nach dem heiligen Prompt war gestern – Agenten brauchen Kontext. Context-Engineering heißt also: Dem KI-Agenten die Arbeitsumgebung bauen, in der er die besten Ergebnisse erzielt – also weniger Halluzination, mehr Qualität.
Dafür eignet sich im Alltag das FOKUS-Schema:
- Fragestellung: Aufgabe und Ziel. Für wen ist das Ergebnis gedacht? Die Aufgabe ist fertig, wenn …
- Originalquellen: Gültige Quellen – als Datei oder online
- Kriterien: Stil/Ton, Terminologie, Quellenpflicht, Kennzeichnung „KI-unterstützt“, …
- Umfang: Formales zum Output wie Länge, Formatierung (Bulletpoints, Fließtext …)
- Selbstchecks: kurze Prüfungen, z. B. „zeige mind. 1 Quelle je Punkt“, „nenne 1 mögliches Missverständnis“
🔗 Quelle: https://now.you-know.de/e/811453/LinkedIn-Fokus-Schema/crjdv/1577563483/h/-bX5gpAmUO_oevah-5Je_3jQ_5DVD2cBjhrA9xttnfk |
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| Compliance-Realität in der EU: AI-Literacy ist nicht mehr optional |
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Laut EU-Zeitplan gelten AI-Literacy-Pflichten seit 2. Februar 2025; die Verordnung wird in weiten Teilen ab 2. August 2026 voll anwendbar.
Warum ist das relevant? Wenn Agenten in Workflows einziehen, braucht es Skills, Policies, Trainingsformate und Nachweise zur AI Literacy, die über „Tool-Schulung" hinausgehen. |
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| Offene Standards für Agenten: Der SCORM-Moment der Agentic-Welt |
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Große Player setzen auf gemeinsame Regeln: OpenAI, Anthropic und Block treiben unter dem Dach der Linux Foundation offene Standards für KI-Agenten voran.
Das Signal: Wenn Agenten künftig in Unternehmens-Workflows arbeiten, zählt nicht der nächste Einzel-Assistent, sondern Interoperabilität, also das sichere Zusammenspiel mit Daten, Tools und Systemen. Für L&D fühlt sich das an wie ein SCORM-Moment: Erst Standards machen Skalierung möglich.
🔗 Quelle: https://now.you-know.de/e/811453/Wired-AI-Standard/crjdy/1577563483/h/-bX5gpAmUO_oevah-5Je_3jQ_5DVD2cBjhrA9xttnfk |
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| Was, wenn KI-Agenten wie Mitarbeitende organisiert werden? |
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Ich kenne mehrere Organisationen mit Dutzenden Agenten, die in Teams arbeiten – mit klaren Rollen, Routinen und sogar „HR“ für Agenten. In einem Fall führt ein HR-Agent Feedback-Gespräche mit anderen Agenten, analysiert typische Fehler und gibt Entwicklungsimpulse, um die Leistung systematisch zu verbessern.
Klingt nach Sci-Fi? Ist aber die logische Konsequenz, wenn Agenten eigenständig Aufgaben übernehmen und Ergebnisse liefern. Für L&D ergibt sich daraus eine ungewohnte Perspektive: Entwickeln wir künftig nur Menschen – oder auch eine digitale Belegschaft?
Eine Prognose wage ich nicht. Aber eines ist klar: So viel Dynamik gab es in L&D seit 30 Jahren nicht – mich fasziniert das. |
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In diesem Sinne: Weiterdenken lohnt sich!
Viele Grüße
Friedl Wynants |
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