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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 #2 | 10.03.2026 | Von: Friedl Wynants |
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| KI wird genutzt. Aber ist sie schon Teil der Arbeit? (Adoption ≠ Integration) |
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Zwei KI-Zahlen, die auf den ersten Blick gut klingen – und auf den zweiten nicht mehr so:
In der EU nutzen laut einer Studie der Europäischen Investitionsbank (EIB) 37% der Unternehmen generative KI. In den USA sind es 36%. Klingt nach: „Wir sind gut im Rennen.“
Aber dann kommt Zahl zwei: In den USA setzen 81% dieser Unternehmen KI in mindestens zwei Geschäftsprozessen ein. In der EU sind es nur 55%.
Viele Organisationen legen aktuell noch den Fokus auf Adoption („Wie bringen wir die Mitarbeitenden dazu, KI zu nutzen?“) – aber erst die konsequente Integration in Arbeitsprozesse führt zu spürbaren Wertbeiträgen.
Kurz gesagt: Adoption sorgt für Nutzung – Integration für Ergebnisse.
Was bedeutet das für L&D? Der Sprung von Adoption zu Integration passiert selten freiwillig oder selbstgesteuert – er braucht Verbindlichkeit und Governance.
Drei Dinge, die L&D dazu beitragen kann:
- Rahmen setzen, damit KI nicht „irgendwie“ genutzt wird – im L&D-Bereich und darüber hinaus
Weniger als Regelwerk-Monster, eher als „Minimum Viable Governance“: Was ist erlaubt? Was ist tabu? Wo braucht es Review? Und vor allem: gelungene Anwendungsbeispiele sichtbar machen.
- Skills-Knappheit als größte Integrationsbremse lösen
Die EIB nennt Skills-Knappheit als eine der größten Hürden für tiefere KI-Integration. Übersetzt: Wer integrieren will, braucht nicht nur Tools, sondern Menschen, die sie sicher, souverän und routiniert nutzen können. Das klingt doch nach einem L&D-Thema!
- Lernen mit KI neu denken
KI sollte nicht nur beschleunigen, was wir im Lernen ohnehin schon tun. Wenn KI Teil von Arbeitsprozessen wird, verschiebt sich auch die Rolle von Lernen: weg vom Vorratslernen – hin zur Unterstützung im Moment of Need, direkt im Arbeitskontext. Die zentrale Frage lautet dann nicht mehr: „Welches Training brauchen wir?“ Sondern: Welche Arbeitsprobleme müssen gelöst werden – und welche Form der Unterstützung hilft dabei?
Unterm Strich: Die spannende Frage ist nicht mehr nur, ob eure Organisation KI „nutzt“. Sondern: Wo wird sie Teil der Arbeit – und wer gestaltet diese Integration? |
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| 3 Mythen über Integration von KI |
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- „Wenn alle ein KI-Training gemacht haben, sind wir beim Thema KI gut aufgestellt.“ → Nein. Training schafft Nutzungsfähigkeit, aber keine Nutzungsroutine. Die entsteht nur durch regelmäßige Anwendung im Alltag – womit wir bei Mythos 2 sind:
- „KI muss freiwillig sein – sonst nutzen die Leute das nie.“ → Nein. Freiwilligkeit hilft beim Start. Für Integration braucht es zusätzlich Verbindlichkeit: Klare Standards, wann und wo KI genutzt wird und wie Ergebnisse geprüft werden.
- Governance bremst – je weniger Regeln, desto schneller kommt Innovation.“ → Nein. Ohne Leitplanken entsteht Unsicherheit („Darf ich das?“) oder Wildwuchs (Jeder macht es anders). Beides bremst die Skalierung. Gute Governance beschleunigt, weil sie Klarheit schafft.
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| AI-Nutzung: Deutschland hängt ausgerechnet bei „jung & hochgebildet“ hinterher |
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| OECD-Zahlen (2026) zeigen: Bei der KI-Nutzung der 16–24-Jährigen liegt Deutschland deutlich hinter dem EU-Schnitt zurück (52,7% 🇩🇪 vs. 63,4% 🇪🇺) – und auch bei Menschen mit hohem Bildungsniveau liegt Deutschland unter EU-Durchschnitt. Europäischer Spitzenreiter ist übrigens jeweils Norwegen. Also: Nicht unbedingt davon ausgehen, dass „die Jungen“ oder „die High Performer“ KI automatisch treiben. |
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| Global Sentiment Survey 2026: KI ist „normal“ geworden – der Druck, Wirkung zu zeigen, steigt |
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Die neue L&D Global Sentiment Survey von Donald Taylor (3.797 Teilnehmende aus 105 Ländern) deutet an: Das KI-Fieber hat seinen Peak erreicht – KI ist weniger Neuheit, mehr Alltag. Gleichzeitig erreicht „Showing value“ als L&D-Priorität ein Allzeithoch – Stichwort „Business Impact schaffen und zeigen“. Die größten Challenges werden komplettiert von „Budget and resource constraints“.
🔗 Quelle: https://now.you-know.de/e/811453/-global-sentiment-survey-2026-/csbx7/1588555953/h/IqiU7LTU5R2AvIPvZ2fTtZ2jXG9D1mYwaTZD453b3hM |
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| Wenn wir „Wirkung“ sagen – meinen wir dann wirklich Business Impact? |
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Wir sprechen in dieser Ausgabe viel über Wirkung, Ergebnisse, „showing value“. Und gleichzeitig messen viele Organisationen Lernerfolg immer noch in Teilnahmequoten, Happy Sheets oder Lernstunden. Das sind Aktivitätsdaten. Sie sagen höchstens: Training hat stattgefunden. Nicht: Es hat etwas verändert.
Das wäre halb so wild, wenn Budgets unbegrenzt wären. Sind sie aber nicht. Im Gegenteil: In vielen Unternehmen wird Budget zunehmend nach Business Impact verteilt – also entlang von Fragen wie: Reduzieren wir Kosten? Steigern wir Umsatz? Senken wir Risiken? Beschleunigen wir Time-to-Competence? Wer darauf keine plausible Antwort hat, landet automatisch in der Kategorie „nice to have“.
Deshalb halte ich „Impact“ für keine Reporting-Übung, sondern eine strategische Entscheidung: Wofür steht L&D im Unternehmen? Für Trainings – oder für bessere Performance?
Eine Frage, die ich in letzter Zeit Kunden als Gedankenexperiment gern gestellt habe:
„Wie könnten wir klassisches (Vorrats-)Lernen komplett eliminieren?“
Wenn man das ernsthaft durchdenkt, landet man ziemlich schnell bei anderen Lösungen: Unterstützung im Workflow, Feedback in Echtzeit, Coaching im Moment der Anwendung – und klassische Lernformate dort, wo sie wirklich wirken, also zum Aufbau von Grundwissen oder Transformationsbereitschaft.
Denn am Ende ist die unbequeme Wahrheit: Nicht der Kurs verdient Budget – sondern der Effekt.
Eine Frage zum Weiterdenken:
Wenn wir klassisches Training zu einem bestimmten Thema komplett streichen müssten – welche Form der Unterstützung würde an seine Stelle treten? |
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Vielleicht ein guter Impuls für die nächste L&D-Diskussion im Team.
Viele Grüße
Friedl Wynants |
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