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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 #10 | 30.06.2026 | Von: Friedl Wynants |
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| Kursabschluss heißt nicht Kompetenz |
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Laut einer aktuellen Moodle-Befragung nutzen 52% der befragten US-Beschäftigten KI, um die Tests in Pflichtschulungen zu absolvieren. 12% lassen KI sogar das komplette Training übernehmen (oder sollte man sagen „durchklicken“?).
Das klingt im ersten Moment wie ein neues Problem – ist es aber nur zum Teil.
Natürlich ist es problematisch, wenn Mitarbeitende Pflichttrainings an KI auslagern. Bei Themen wie Compliance, Datenschutz, Arbeitssicherheit oder IT-Security geht es nicht um ein Häkchen im System, sondern um Verhalten im Arbeitsalltag.
Aber die unbequeme Nachricht liegt woanders: Wenn ein Training so gebaut ist, dass ein KI-Agent es durchklicken und den Abschlusstest bestehen kann, dann war der Kursabschluss („Completion“) vermutlich schon vorher kein besonders guter Nachweis für Kompetenz.
Completion ist eine bequeme Metrik: einfach zu messen, einfach zu berichten und daher in vielen Organisationen der Standard für Nachweispflichten. Aber sie beantwortet nur die eine simple Frage: Wurde das Training abgeschlossen?
Sie beantwortet nicht: Hat jemand etwas verstanden? Wird es angewendet? Werden bessere Entscheidungen getroffen? Steigen Qualität oder Performance? Verändert sich Verhalten?
KI macht sichtbar, was wir Learning Professionals eigentlich schon lange wissen: Aktivität ist leichter zu messen als Wirkung – dabei ist Wirkung das, worauf es wirklich ankommt.
Was heißt das für L&D?
Kurz gesagt: Wir müssen genauer hinschauen, welche Rolle ein Lernformat erfüllen soll.
Manchmal braucht es ein gutes (!) E-Learning, um Grundlagen zu schaffen. Manchmal braucht es eine Übung, um das Gelernte anzuwenden. Manchmal braucht es Reflexion, Feedback oder Begleitung nach dem Training. Und manchmal hilft ein KI-Buddy im Arbeitsalltag mehr als ein weiterer Kurs im Katalog.
Statt „Ist der Kurs abgeschlossen?“ ist die Frage vielmehr: „Woran erkennen wir, dass Lernen im Arbeitsalltag etwas verändert?“. Solche Metriken sind anspruchsvoller. Aber sie lassen sich finden: über Anwendungssituationen, Qualität von Entscheidungen, Fehlerquoten, Risikoreduktion, Zeit bis zur sicheren Umsetzung oder Feedback aus dem Arbeitsalltag.
Unterm Strich: KI macht das L&D-Grundproblem sichtbar, das schon länger besteht: Ein abgeschlossener Kurs ist kein Beweis für Kompetenz. Wer das akzeptiert, kann die richtigen Fragen stellen – und näher an echte Wirkung kommen. |
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| 2 Mythen über Kursabschluss und Kompetenz |
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- „Dann müssen wir Abschlusstests einfach KI-sicher machen.“ → naja …
Zum Teil stimmt das. Gerade bei verpflichtenden Nachweisen dürfen Tests nicht beliebig leicht sein. Bessere Fragen, realistischere Fälle und weniger reine Wissensabfrage helfen. Aber wer nur den Test härter macht, landet im Katz-und-Maus-Spiel: bessere Tests gegen bessere KI-Modelle – das Spiel werden wir verlieren.
Der bessere Weg führt über die Frage „Wo zeigt sich die Kompetenz später wirklich?“. Bei Compliance vielleicht in einer konkreten Entscheidungssituation. Bei IT-Security im Umgang mit einer verdächtigen Mail. Bei Softwaretrainings in der sicheren Anwendung eines Prozesses. Je näher der Nachweis an der Anwendung liegt, desto aussagekräftiger wird er.
Solche Nachweise lassen sich erheben: durch Beobachtungen im Arbeitskontext, Feedback von Führungskräften oder Kollegen, Fehlerquoten, Bearbeitungszeiten oder gezielte Situationsaufgaben – kurz nach dem Training, aber nah an der echten Anwendung.
- „Ein gutes Training wirkt schon für sich.“ → eher nicht
Gute Lerninhalte sind auch im KI-Zeitalter wichtig. Sie schaffen Orientierung, machen Komplexes verständlich und wecken Interesse für ein Thema. Aber Wirkung entsteht selten direkt im Moment des Lernens.
Entscheidend ist, was danach passiert: Gibt es eine Brücke zur Anwendung? Ein bewährtes Muster: Grundlagentraining für Orientierung – ergänzt um gezielte Transferimpulse, Reflexionsmomente oder einen KI-Buddy, der im Arbeitsalltag unterstützt.
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| Der Completion-Detox |
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Ein einfacher Einstieg in andere Metriken ist der Completion-Detox. Detox steht hier für eine bewusste Pause vom automatischen Griff zur Completion-Rate: ein bestehendes Training anhand von fünf Fragen durchleuchten.
- Was messen wir heute?
Kursabschluss, Testergebnis, Lernzeit, Zufriedenheit? Das sind meist Aktivitätsdaten.
- Was soll sich im Arbeitsalltag verändern?
Soll jemand sicherer entscheiden, weniger Fehler machen, schneller handeln, ein Gespräch besser führen, ein Tool korrekt nutzen?
- Wo zeigt sich diese Veränderung konkret?
In welchem Moment wird das Gelernte gebraucht? Im Kundengespräch? Beim Umgang mit sensiblen Daten? In einer Führungssituation? Bei einer Prozessentscheidung?
- Woran könnten wir erkennen, dass es besser funktioniert?
Mögliche Signale sind zum Beispiel weniger Rückfragen, bessere Qualität, weniger Fehler, schnellere Bearbeitung, sicherere Entscheidungen, bessere Gesprächsführung oder gezielteres Feedback von Führungskräften.
- Welche Unterstützung braucht es nach dem Training?
Manchmal reicht ein gutes Training. Oft braucht es zusätzlich Erinnerung, Übung, Reflexion, Feedback oder Unterstützung im Moment der Anwendung.
Der wichtigste Schritt ist Frage 2. Denn sobald klar ist, welches Verhalten sich verändern soll, wird auch klarer, welche Metrik sinnvoll ist. |
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| KI-Training überall – die Kompetenzlücke bleibt trotzdem |
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Eine aktuelle DataCamp-Auswertung zeigt: 82% der befragten Enterprise-Leader bieten in ihrer Organisation bereits irgendeine Form von Training zu KI an. Gleichzeitig sagen 59%, dass ihr Unternehmen weiterhin eine AI-Skills-Lücke hat. Nur 35% berichten von einem reifen, organisationsweiten Upskilling-Programm.
Das passt zum Thema dieser Ausgabe: Zugang zu Training ist wichtig, aber daraus entsteht noch keine sichere Anwendung. Gerade bei KI braucht es Übung, Rollenbezug, Wiederholung und die Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu prüfen.
🔗 Quelle: https://now.you-know.de/e/811453/lating-to-workforce-capability/cyyz8/1634991022/h/wBrNggayFXxrAbvjbT1eD0YndwkmcLMVDxoV2UQYo8o |
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| 400 Milliarden Dollar für Corporate Learning – die Kompetenzlücke wächst trotzdem |
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Josh Bersin, führender Analyst für HR, Leadership und Learning, beschreibt in einer neuen Analyse, dass 74% der Unternehmen nach eigener Einschätzung mit der Nachfrage nach neuen Skills nicht Schritt halten. Und das in einem Markt, in dem weltweit rund 400 Milliarden Dollar für Corporate Learning ausgegeben werden.
Die Pointe ist unbequem: Mehr Inhalte allein lösen das Problem offenbar nicht. Für L&D ist das eine Chance zur Neupositionierung: Der Wertbeitrag liegt künftig stärker darin, Lernen mit Anwendung zu verbinden – durch bessere Wissenszugänge, Unterstützung im Arbeitsalltag, praxisnahe Übung, Reflexion und Metriken, die näher an echter Performance liegen.
🔗 Quelle: https://now.you-know.de/e/811453/billion-of-corporate-learning-/cyyzc/1634991022/h/wBrNggayFXxrAbvjbT1eD0YndwkmcLMVDxoV2UQYo8o |
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| Der blinde Fleck im L&D-Reporting |
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Aus der OKR-Welt kenne ich den Satz: „Nicht alles, was zählt, kann man zählen. Und nicht alles, was man zählen kann, zählt.“
Der passt auch in die L&D-Welt: Kursabschlüsse, Testergebnisse, Lernzeit, Teilnahmequoten – all das lässt sich gut zählen. Deshalb ist es in Reports so präsent.
Mindestens genauso zählen die Dinge, die nicht so einfach zu zählen (= messen) sind. Ob jemand in einer schwierigen Situation sicherer entscheidet, eine Führungskraft ein Gespräch besser führt oder Menschen sich trauen, KI sinnvoll zu nutzen – das lässt sich selten mit einem Klick nachweisen.
Der Spagat, zu dem KI uns zwingt, ist, nicht auf perfekte Messbarkeit zu warten, aber auch nicht beim leicht Zählbaren stehenzubleiben. |
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In diesem Sinne: Weiterdenken lohnt sich!
Viele Grüße
Friedl Wynants |
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