| |
|
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.
|
| |
|
| |
| Ausgabe #6 | 05.05.2026 | Von: Friedl Wynants |
| |
|
 |
| |
| KI verändert alle Jobs. Nur meinen nicht. |
| |
„Muss ich mir wegen KI Sorgen um meinen Job machen?“ – eine Frage, die mir kürzlich eine Instructional Designerin in einem unserer Webinare gestellt hat. Wetten dass: Sie ist nicht die Einzige, die sich das gerade fragt.
Die ehrliche Kurzantwort lautet: Ja. Zumindest dann, wenn man Instructional Design im Kern weiterhin als Content-Produktion versteht. Denn genau dort ist KI inzwischen sehr stark: aus Rohmaterial Strukturen ableiten, Lernziele formulieren, Skripte entwerfen, Quizfragen erstellen, Varianten schreiben, Inhalte kürzen, übersetzen, zusammenfassen.
Interessant war aber der nächste Gedanke der Teilnehmerin. Sie überlegte, sich stärker auf Serious Games zu spezialisieren. Also auf ein Feld, das kreativer, besonderer, schwerer automatisierbar wirkt.
Ich glaube, darin steckt ein Muster: Wir erkennen, dass KI die Arbeitswelt verändert. Wir sehen auch, dass Aufgaben automatisiert, beschleunigt oder neu verteilt werden. Aber sobald es um die eigene Rolle geht, bewerten wir die Veränderung tendenziell als zu gering.
Dafür gibt es inzwischen einen Begriff: Perception Gap.
Das World Economic Forum (WEF) beschreibt damit eine auffällige Lücke: Viele Menschen sehen KI als große gesellschaftliche und wirtschaftliche Veränderung – rechnen aber nicht damit, dass der eigene Job wirklich betroffen ist. In Großbritannien sorgen sich laut WEF 70 Prozent der Beschäftigten um die wirtschaftlichen Folgen von KI. Gleichzeitig glauben nur 39 Prozent, dass der eigene Arbeitsplatz gefährdet ist.
Oder zugespitzt: KI verändert alles. Nur für mich nicht.
Was heißt das für L&D?
Diese Wahrnehmungslücke ist für L&D besonders brisant: Ausgerechnet die Funktion, die andere beim Wandel begleiten soll, steht selbst mitten in diesem Wandel.
Denn viele Aufgaben, die lange zum Kern der Arbeit gehörten, werden zunehmend von KI vorbereitet, beschleunigt oder teilweise übernommen.
Dadurch verschiebt sich der Wertbeitrag von L&D. Weniger entscheidend wird, wer den ersten Content-Entwurf erstellt. Wichtiger wird: Wer das eigentliche Arbeitsproblem versteht. Wer gute Lern- und Unterstützungsformate auswählt. Wer Qualität sichert. Wer Transfer ermöglicht. Wer Lernen näher an den Moment bringt, in dem es gebraucht wird.
Deshalb reicht es nicht, KI nur als Thema für andere Fachbereiche zu behandeln. L&D muss den eigenen blinden Fleck anschauen: Welche Teile unserer Arbeit verlieren an Wert? Welche werden wichtiger?
Vielleicht ist das der unbequemste, aber wichtigste erste Schritt: L&D nicht nur als Begleiter der Transformation zu sehen, sondern als Teil davon.
Unterm Strich: Wer den Wandel für andere begleiten will, muss zuerst den eigenen Perception Gap schließen. |
| |
|
 |
| |
| 2 Mythen über KI und sichere Jobs |
| |
- „Spezialisierung schützt.“ → Nicht automatisch.
Spezialisierung kann sehr wertvoll sein – wenn sie ein echtes Problem besser löst als KI es kann. Serious Games, VR-Trainings oder aufwändige Medienformate werden nicht verschwinden. Aber das Format allein ist kein Schutzschild. Die entscheidende Frage lautet: Welches Problem löse ich damit – und warum wird genau diese Fähigkeit in einer KI-geprägten Arbeitswelt wichtiger?
- „Wenn ich KI-Tools nutze, bin ich vorbereitet.“ → Nicht unbedingt.
Toolnutzung ist ein guter Anfang, aber noch keine echte Vorbereitung. Entscheidend ist nicht, ob jemand ChatGPT, Copilot oder Claude nutzt, sondern ob KI die eigene Arbeitsweise verändert: ob sie direkt im Arbeitskontext eingesetzt wird, Aufgaben schneller oder gründlicher erledigt werden und das eigene Urteilsvermögen dadurch freier wird für das, was wirklich zählt. Wer KI nur punktuell nutzt, aber die eigene Rolle nicht hinterfragt, bleibt leicht im Perception Gap stecken.
|
| |
|
 |
| |
| Der 20-Minuten-Check für den eigenen KI-Blindspot |
| |
Wer den eigenen Perception Gap testen will, kann niedrigschwellig anfangen: Tools wie Will Robots Take My Job?, Replaced by Robot!? oder Job Futuromat geben eine erste Einschätzung, wie stark bestimmte Berufe von Automatisierung betroffen sein könnten. Beide arbeiten mit Berufs- und Tätigkeitsdaten aus
US-amerikanischen Arbeitsmarktdatenbanken und machen Automatisierungsrisiken schnell greifbar.
Wichtig ist nur: Der Jobtitel ist nicht die eigentliche Analyse. Spannend wird es erst auf Aufgabenebene.
Deshalb der eigentliche Tipp: Nehmt euch 20 Minuten und schreibt die 10 häufigsten Aufgaben eurer letzten Arbeitswoche auf. Dann markiert jede Aufgabe mit drei Fragen:
- Kann KI dafür heute schon einen brauchbaren ersten Entwurf liefern?
- Würde KI die Aufgabe deutlich beschleunigen, wenn ich sie richtig einsetze?
- Wo braucht es weiterhin menschliches Urteil, Kontext, Verantwortung oder Beziehung?
Das ermöglicht einen ehrlichen ersten Blick darauf, welche Teile der eigenen Arbeit sich verändern werden und wo die nächste Lernaufgabe liegt. |
| |
|
 |
| |
| KI rückt in immer mehr Tätigkeiten vor |
| |
Der neue Anthropic Economic Index zeigt, dass KI-Nutzung immer breiter in den Arbeitsalltag vorrückt. Konkret: Im November entfielen noch 24 Prozent aller Claude-Nutzungen auf die zehn häufigsten Aufgaben. Im Februar waren es nur noch 19 Prozent. KI wird also nicht nur für ein paar Spezialaufgaben genutzt – sie rückt immer breiter in den Arbeitsalltag vor. Für L&D wird damit die Aufgabenebene wichtiger: Welche Tätigkeiten verändern sich konkret – und welche Skills brauchen Menschen dafür?
🔗 Quelle: https://now.you-know.de/e/811453/onomic-index-march-2026-report/cw5dt/1616853195/h/UWUJaXT4Mbl1Eq8swkDzcgef8u3bKZl2wOQzKkT9l64 |
| |
| GenAI-Lernen boomt – kritisches Denken auch |
| |
Der Coursera Job Skills Report 2026 zeigt einen starken Anstieg bei KI-bezogenen Lernaktivitäten. Unter Enterprise-Lernenden sind die Einschreibungen in GenAI-Kurse im Jahresvergleich um 234 Prozent gestiegen. Gleichzeitig verzeichnet Coursera in den analysierten Karrierefeldern einen durchschnittlichen Anstieg von 120 Prozent bei Einschreibungen rund um Critical Thinking. Aus L&D-Sicht bestätigt das: AI Literacy sollte nicht nur Toolkompetenz vermitteln, sondern auch Urteilsfähigkeit.
🔗 Quelle: https://now.you-know.de/e/811453/skills-reports-job-skills/cw5dx/1616853195/h/UWUJaXT4Mbl1Eq8swkDzcgef8u3bKZl2wOQzKkT9l64 |
| |
|
 |
| |
| Wer begleitet eigentlich L&D durch den eigenen Wandel? |
| |
Mich beschäftigt der Perception Gap vor allem mit Blick auf die Doppelrolle von L&D:
L&D soll Organisationen helfen, mit Veränderung umzugehen. Neue Technologien verstehen. Skills aufbauen. Menschen befähigen. Unsicherheit reduzieren. Orientierung geben.
Aber beim Thema KI steht L&D selbst mitten in der Veränderung. Viele Aufgaben, die lange selbstverständlich zur eigenen Arbeit gehört haben, werden neu verteilt: Konzeption, Content-Erstellung, Qualitätssicherung, Transferbegleitung, Wissenszugang, Datenanalyse.
Das ist erstmal unbequem. Aber vielleicht auch eine große Chance.
Denn wenn KI bestimmte Teile der Content-Produktion übernimmt, kann L&D näher an die Fragen rücken, die wirklich zählen: Welche Probleme bewegen Menschen wirklich in ihrem Arbeitsalltag? Wo fehlt Wissen im moment-of-need? Wo scheitert Transfer? Und wie lösen wir damit echte Business-Probleme für unsere Organisation?
Der eigene blinde Fleck ist deshalb ein guter Startpunkt.
Aber wer begleitet eigentlich L&D durch diesen Wandel? Eine Antwort haben wir noch nicht.
Vielleicht beginnt glaubwürdige KI-Transformation in L&D genau dort: bei der Bereitschaft, die eigene Arbeit genauso ehrlich zu hinterfragen wie die der anderen. |
| |
In diesem Sinne: Weiterdenken lohnt sich!
Viele Grüße
Friedl Wynants |
| |
| |
|
|
|
| |
| |
| 💌 Wenn Ihnen dieser Newsletter hilft, teilen Sie ihn gern im Team oder Netzwerk. Danke, dass Sie die AI in L&D Community weiter wachsen lassen. |
| |
| |
| |
|
Sie möchten tiefer in AI für L&D eintauchen und Insights, Einordnungen und Praxistipps erhalten? Dann schreiben Sie unsgerne oder vernetzen Sie sich mit unseren KI-Experten auf LinkedIn.
|
|
|
| |
Ausgabe verpasst?
Alle bisherigen Newsletter finden Sie im Archiv |
| |
|
|
