• 29. November 2023

KI in Lernen und Entwicklung (L&D): Hype vs. Realität

Die Begeisterung für künstliche Intelligenz (KI) im Bereich Learning & Development (L&D) nimmt rapide zu, insbesondere an der Kreuzung mit Learning Management Systemen (LMS).

Die Rolle der KI in L&D ist kein vorübergehender Trend, sondern ein bedeutender Wandel hin zu kontinuierlichem Lernen und Innovation.

Dieses Wachstum bei den KI-integrierten LMS-Lösungen hat jedoch auch zu einem großen Marketing-Hype geführt, der es schwer macht, echte Vorteile von bloßen Schlagwörtern zu unterscheiden.

John McCarthy, ein KI-Pionier, hat bekanntlich gesagt, dass wenn KI erst einmal anfängt, effektiv zu arbeiten, wird sie nicht mehr als KI erkannt. Dies spiegelt die aktuelle Situation auf dem LMS-Markt wider, in der es entscheidend ist, das wahre Potenzial von KI in der L&D zu verstehen.

Dieser Blog soll L&D-Fachleuten helfen, sich in der Komplexität von KI in LMS zurechtzufinden, damit sie fundierte Entscheidungen treffen können.

Entdecken Sie:

Wie man KI im Bereich Lernen und Entwicklung einsetzt

1. Kernkonzept der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (AI) bedeutet im Grunde genommen, menschliche Intelligenz in Maschinen zu replizieren.

Ihre Rolle in L&D wird immer bedeutender und vielfältiger.

2. Einsatz von KI in L&D

Die Anwendungen von KI in L&D reichen von der Automatisierung von Verwaltungsaufgaben bis zur Erstellung personalisierter Lernpfade.

Der Markt bietet eine breite Palette von Lösungen, von denen jede auf ihre eigene Weise dazu beiträgt, die betriebliche Effizienz zu steigern und Lernerfahrungen zu personalisieren.

Diese Lösungen reichen von grundlegendem maschinellem Lernen und Analytik bis hin zu fortgeschrittenen KI-Funktionen.

Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von KI in L&D:

  • Personalisierte Lernpfade: KI-Algorithmen analysieren die Leistung, die Vorlieben und die Lernhistorie der Lernenden, um personalisierte Kurse und Materialien zu empfehlen.
  • Anpassungsfähige Lernsysteme: Diese Systeme passen sich in Echtzeit an die Bedürfnisse des Lernenden an und bieten bei Bedarf anspruchsvolleres oder unterstützendes Material an.
  • Prädiktive Analytik: KI kann Daten analysieren, um vorherzusagen, welche Lernenden Gefahr laufen, zurückzufallen, und Interventionen vorschlagen.
    Chatbots für Unterstützung und Engagement: KI-gestützte Chatbots können die Fragen der Lernenden in Echtzeit beantworten und so das Engagement und die Unterstützung verbessern.
  • Inhalt kuratieren und erstellen: KI-Algorithmen kuratieren und erstellen sogar Bildungsinhalte, die auf die Bedürfnisse verschiedener Lerngruppen zugeschnitten sind.
  • Sprachverarbeitung für Barrierefreiheit: KI-Tools wandeln Text in Sprache um oder übersetzen Materialien in verschiedene Sprachen und machen so das Lernen für ein breiteres Publikum zugänglich.

Erforschen Sie weitere Anwendungsfälle, um zu verstehen, wie KI und maschinelles Lernen einen datenorientierten Ansatz für das Lernen und die Entwicklung von Mitarbeitern schaffen können.

3. KI vs. Maschinelles Lernen

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen (ML) zu verstehen.

Maschinelles Lernen, eine Untergruppe der KI, konzentriert sich speziell auf Datenanalyse und Mustererkennung. Diese Unterscheidung ist der Schlüssel, um sich auf dem Markt zurechtzufinden und den Marketing-Hype zu durchschauen.

Wir werden auf den Unterschied später in diesem Blog näher eingehen.

4. Die wachsende Bedeutung von KI in der Unternehmensstrategie

Werfen wir einen Blick auf einige überzeugende Daten, die den Einfluss von KI in der Unternehmenslandschaft unterstreichen

  • Eine wichtige Erkenntnis von Gartner:

Eine Umfrage von Gartner zeigt, dass 79% der Unternehmensstrategen KI und Analytik als entscheidend für den Erfolg in den nächsten zwei Jahren ansehen.

Daten von Gartner research

  • Zukunftsaussichten für die KI-Integration:

Gartner sagt außerdem voraus, dass bis 2026 über 80% der Unternehmen generative KI-APIs nutzen oder generative KI in ihre Anwendungen integrieren werden.

  • Perspektive auf die Einführung von KI:

76% der HR-Führungskräfte sind der Meinung, dass ihre Organisationen ins Hintertreffen geraten werden, wenn sie nicht bald KI-Lösungen wie generative KI für das Kompetenz- und Talentmanagement einsetzen.

KI kann die Effizienz Ihrer Weiterbildungsprogramme erheblich steigern, indem sie auf die individuellen Bedürfnisse der Lernenden zugeschnitten wird und so eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und des Lernens fördert.

  • Personalisierte Lernprogramme verbessern das Engagement der Mitarbeiter und erhöhen die Mitarbeiterbindung:

Einem Bericht von Deloitte zufolge können personalisierte Lernprogramme zu einer 10%igen Steigerung des Mitarbeiterengagements führen. Die Anpassungsfähigkeit, die KI für Lernpfade mit sich bringt, trägt entscheidend zu diesem Aufschwung bei.

Eine im Journal of Applied Psychology veröffentlichte Studie ergab, dass personalisierte Lernansätze die Retentionsrate um 25-60% verbessern können.

  • AI hilft, die Effizienz zu steigern:

Untersuchungen der Brandon Hall Group zeigen, dass Unternehmen, die KI-gesteuerte Analysen in ihrer L&D-Strategie einsetzen, eine Effizienzsteigerung verzeichnen.

In den letzten 20 Jahren gab es einige Schlüsselpunkte, die unsere Branche und die Art und Weise, wie das Lernen in Unternehmen genutzt wird, vorangebracht haben. Der Aufstieg der KI ist einer dieser Wendepunkte. Die KI ist bereits da und bietet ständig neue Möglichkeiten, sowohl das Lernen als auch die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Es gibt aber auch Vorbehalte. Die Risiken und Vorteile müssen richtig eingeschätzt werden. Wie bei jeder Technologie sollten klare Ziele und Vorteile die Einführung vorantreiben, nicht die Technologie selbst. “

– Valamis Chief Visionary Officer, Jari Järvelä.

Dieses Wachstum unterstreicht die sich entwickelnde Landschaft und die zunehmende Bedeutung des Verständnisses der nuancierten Unterschiede zwischen KI und ML, wenn Personal- und F&E-Fachleute neue Technologien bewerten und einsetzen.

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KI vs. Maschinelles Lernen: Was sind die Hauptunterschiede?

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) bilden häufig das Rückgrat fortschrittlicher Lernsysteme, haben jedoch unterschiedliche Aufgaben und Eigenschaften. Hier finden Sie einen detaillierten Überblick über die Unterschiede zwischen beiden.

1. Definition und Umfang:

Künstliche Intelligenz (KI): KI ist ein umfassenderes Konzept, das sich auf die Schaffung intelligenter Maschinen konzentriert, die in der Lage sind, menschliche Intelligenzprozesse wie Problemlösung, Lernen und Entscheidungsfindung zu simulieren. Das übergreifende Ziel der KI ist es, Systeme zu schaffen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Maschinelles Lernen (ML): ML hingegen ist eine Teilmenge der KI, die es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen. ML-Systeme werden nicht explizit für die Ausführung einer Aufgabe programmiert, sondern verwenden Algorithmen und statistische Modelle, um Muster zu analysieren und Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

2. Lernen und anpassen:

AI: KI-Systeme sind in der Lage, neue oder unvorhergesehene Situationen durch Problemlösungsfähigkeiten zu bewältigen. Sie sind darauf ausgelegt, die menschliche Intelligenz zu imitieren, um auf eine Vielzahl von Aufgaben zu reagieren.

ML: ML-Systeme verbessern ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben, wenn sie im Laufe der Zeit mit mehr Daten konfrontiert werden. Sie passen sich an, indem sie die zugrunde liegenden Algorithmen anpassen, um die Genauigkeit oder Effizienz zu verbessern.

3. Ziel:

AI: Das Ziel ist es, natürliche Intelligenz zu simulieren, um komplexe Probleme zu lösen.

ML: Das Ziel ist es, aus Daten zu lernen, um die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe zu maximieren.

4. Daten und Leistung:

AI: Die Leistung von KI wird anhand der Genauigkeit und Effizienz der Aufgabenerfüllung gemessen.

ML: Die Leistung von ML verbessert sich mit den Daten. Je mehr Daten es hat, aus denen es lernen kann, desto besser ist seine Leistung.

5. Beispiele:

KI: Im Kontext von L&D könnte KI eingesetzt werden, um einen virtuellen Tutor zu schaffen, der mit den Lernenden auf natürliche, menschenähnliche Weise interagieren kann, sich an ihre Bedürfnisse anpasst und ihnen eine persönliche Anleitung bietet.

ML: ML könnte eingesetzt werden, um die Lernmuster von Einzelpersonen zu analysieren und dann die Bereitstellung von Inhalten auf der Grundlage dieser Muster anzupassen, um die Lernergebnisse zu verbessern.

Durch die Unterscheidung zwischen KI und ML können L&D-Fachleute besser durch die technischen und Marketing-Terminologien navigieren und sicherstellen, dass sie in die am besten geeigneten und vielversprechendsten Technologien für die Bedürfnisse und Ziele ihres Unternehmens investieren.

Die mit Abstand größte Herausforderung ist der überzogene Hype. Wir sollten nicht einmal über künstliche Intelligenz sprechen – so etwas gibt es nicht. Maschinelles Lernen oder algorithmusgesteuerte statistische Big-Data-Analysen sind in der Realität weit weniger entwickelt, als der ganze Hype vermuten lässt. Solche Tools können Geschäftsführern dabei helfen, große Datensätze bequem zu verwalten und neue und aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen.“

Lauri Järvilehto, Gründer der Finnischen Akademie für Philosophie und Mitbegründer des Lernspielstudios Lightneer

Die KI in der LMS-Landschaft: Was L&D-Fachleute wissen sollten

Bei der Integration von KI in LMS geht es um praktische, unmittelbare Lösungen und nicht nur um futuristische Ideen. Diese Integration ist für L&D-Fachleute entscheidend, um sie zu verstehen und zu nutzen.

Zum Beispiel:

  • KI kann die Zusammenstellung von Inhalten auf der Grundlage individueller Lernpräferenzen oder früherer Verhaltensweisen automatisieren und so das Lernerlebnis erheblich verbessern;
  • und KI-gestützte Analysen können verwertbare Einblicke in die Leistung der Lernenden liefern und dabei helfen, Kurse effektiver zu gestalten.

Bei der erfolgreichen Integration von KI in LMS geht es nicht nur um die Technologie, sondern auch darum, ihre Fähigkeiten zu verstehen und optimal zu nutzen.
Beispiel für den praktischen Einsatz von KI in Lernen und Entwicklung

Die Rolle der Datenqualität für die Wirksamkeit von KI

Eine entscheidende Erkenntnis, die in unserem letzten Whitepaper hervorgehoben wird, ist die wechselseitige Beziehung zwischen der Effektivität von KI und der Qualität der von ihr verarbeiteten Daten.

KI funktioniert als fortschrittliche Methode zur Verarbeitung von Daten, zur Durchführung von Berechnungen, Vorhersagen und spezifischen Aktionen. Ihre Funktionalität hängt jedoch von den Informationen ab, die sie erhält, wobei die Genauigkeit ihrer Ergebnisse direkt proportional zur Datenqualität ist.

Im Kontext des organisatorischen Lernens dient die Experience API (xAPI) als wichtiges Instrument, wenn auch mit gewissen Einschränkungen.

Die xAPI erfasst und speichert zwar effektiv eine Vielzahl von Lernaktivitäten in einem Learning Record Store (LRS), ist aber auf die Erfassung des Lernens innerhalb der digitalen Systeme eines Unternehmens, z.B. des internen Netzwerks, beschränkt und kann keine externen Lernquellen erfassen.

LRS Übersicht

Die Kombination von xAPI-Daten mit anderen Geschäftsdaten kann jedoch von großem Nutzen sein.

Außerdem können Daten aus Lebensläufen und Umfragen Aufschluss über vorhandene Kenntnisse, Fähigkeiten und Zertifizierungen geben.

Das übergeordnete Ziel ist es, umfassende Daten über die Lernenden zu sammeln, damit die KI Muster und Korrelationen im Lernverhalten über verschiedene demografische Gruppen hinweg erkennen kann.

Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, Qualifikationsdefizite zu erkennen und zu beheben, Prozesse zu optimieren und andere Vorteile zu nutzen, die die Unternehmensleistung erheblich steigern. Dies unterstreicht die unverzichtbare Rolle von Qualitätsdaten bei der Maximierung des Potenzials von KI in der LMS-Landschaft und damit auch im breiteren Bereich von Lernen und Entwicklung.

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KI in der Mitarbeiterschulung und -entwicklung: Wie man LMS-Lösungen evaluiert

Die Wahl einer KI-gesteuerten LMS-Lösung erfordert einen durchdachten Ansatz, um die Übereinstimmung mit den Lern- und Entwicklungszielen des Unternehmens sicherzustellen. Hier finden Sie einen Rahmen, der Fachleuten bei der Bewertung von Anbietern und der Suche nach der richtigen Lösung hilft:

1. Verstehen Sie Ihre Bedürfnisse

Identifizieren Sie die wichtigsten Ziele: Bestimmen Sie die primären Geschäftsziele, die Sie durch die Integration von KI in LMS erreichen wollen, wie z.B. eine verbesserte Personalisierung, verbesserte Inhaltsempfehlungen oder eine rationalisierte Inhaltsproduktion.

2. Die Bewertung des Anbieters

Erkundigen Sie sich zunächst nach den KI-Funktionen: Bitten Sie die Anbieter, ihre KI-Funktionen zu erläutern und darzulegen, wie diese Funktionen Ihre LMS-Ziele erreichen können. Versuchen Sie zu verstehen, welche Technologie hinter den KI-Funktionen steckt und wie sie im LMS eingesetzt werden.

Fordern Sie dann Demonstrationen an: Bitten Sie um Demonstrationen der KI-Funktionen in Aktion innerhalb des LMS, wobei Sie sich darauf konzentrieren sollten, wie sie Ihre Hauptziele erfüllen können.

Und zum Schluss führen Sie Pilottests mit realen Anwendungsfällen und Benutzergruppen innerhalb Ihrer Organisation durch, um zu sehen, wie gut die KI bei tatsächlichen Geschäftsfällen funktioniert.

3. Die Wahl an den Unternehmenszielen ausrichten

Langfristige Ausrichtung: Bewerten Sie, wie gut die KI-Funktionen mit Ihren langfristigen L&D-Strategien und den allgemeinen Unternehmenszielen übereinstimmen.

4. Bewerten Sie die Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit

Erkunden Sie die Skalierbarkeit: Bewerten Sie die Skalierbarkeit der KI-Funktionen und erkundigen Sie sich nach der Roadmap des Anbieters für zukünftige KI-Erweiterungen.

Prüfen Sie die Anpassungsfähigkeit: Verstehen Sie, wie anpassungsfähig das LMS an die sich entwickelnden organisatorischen Anforderungen und die aufkommenden KI-Trends im L&D-Sektor ist.

5. Erkundigen Sie sich nach dem Umgang mit Daten und Sicherheit

Unserer Erfahrung nach ist dies einer der wichtigsten Schritte bei der Auswahl eines Anbieters. Verstehen Sie, wie das LMS mit Daten umgeht, die für eine effektive KI-Funktionalität entscheidend sind, und stellen Sie sicher, dass robuste Datenschutz- und Compliance-Maßnahmen vorhanden sind.

6. Bewerten Sie den Support des Anbieters

Beurteilen Sie den Umfang des Supports und der Schulungen, die der Anbieter anbietet, damit Ihr Team die KI-Funktionen des LMS effektiv nutzen kann.

7. Erfolgsmetriken definieren

Legen Sie klare Metriken fest, um die Auswirkungen und den Return on Investment (ROI) der KI-gesteuerten LMS-Lösung bei der Erreichung Ihrer L&D-Ziele zu bewerten.

8. Holen Sie Feedback ein

Fragen Sie nach Referenzen von anderen Kunden, insbesondere von solchen mit ähnlichen L&D-Zielen, um Einblicke in deren Erfahrungen mit den KI-Funktionen des LMS zu erhalten.

9. Kontinuierliche Bewertung

Schaffen Sie Mechanismen für eine kontinuierliche Bewertung und Verbesserung, um sicherzustellen, dass die KI-Funktionen relevant bleiben und weiterhin einen Mehrwert bieten, wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln.

Zum Schluss: KI in L&D: Hype vs. Realität

Hype:

  • Marketing im Overdrive. Unternehmen sind oft zu begeistert von KI im Bereich Learning & Development, insbesondere bei LMS. Sie lassen KI manchmal erstaunlicher klingen, als sie tatsächlich ist, was verwirrend sein kann.
  • Fehlinterpretation und Überschätzung. Manchmal denken Unternehmen, dass KI in LMS alles verändern wird, aber das liegt oft daran, dass sie die tatsächlichen Fähigkeiten nicht vollständig verstehen, was zu überzogenen Erwartungen und einem Missverständnis der praktischen Anwendungen führt.
  • Verwirrung von KI und maschinellem Lernen. Es gibt eine weit verbreitete Verwechslung zwischen KI und maschinellem Lernen. Dieses Missverständnis trägt zu unklaren Vorstellungen über ihre jeweilige Rolle und ihren Beitrag zu L&D-Systemen bei.
  • Überzogene Erwartungen. Die Auswirkungen von KI auf die Effizienz und Effektivität des Lernens werden oft überbewertet. Dabei wird die für die erfolgreiche Integration von KI erforderliche Grundlagenarbeit übersehen, was zu unrealistischen Erwartungen hinsichtlich des potenziellen Nutzens führt.

Wirklichkeit:

  • Praktische Anwendungen. In der Realität verbessert die KI die Lernprogramme erheblich, indem sie auf die individuellen Bedürfnisse der Lernenden zugeschnitten wird. Sie liefert wertvolle datengestützte Erkenntnisse, die effektivere und personalisierte Lernerfahrungen ermöglichen.
  • Verbessertes Engagement und Bindung. KI-gestützte personalisierte Lernprogramme erhöhen nachweislich das Engagement der Mitarbeiter. Berichte und Studien, die wir bereits erwähnt haben, zeigen, dass diese Art des Lernens das Engagement der Menschen erhöht und ihnen hilft, sich Dinge besser zu merken.
  • Schlauer arbeiten. Unternehmen, die KI-gesteuerte Analysen in ihre L&D-Strategien einbeziehen, erleben eine höhere Effizienz. Untersuchungen der Brandon Hall Group zeigen, dass solche Integrationen zu strafferen und effektiveren Lernprozessen führen.
  • Gute Daten sind wichtig. Der Erfolg und die Effektivität von KI in der Forschung und Entwicklung hängen stark von der Qualität der Eingangsdaten ab. Qualitativ hochwertige, relevante Daten sind entscheidend dafür, dass KI-Systeme genaue und nützliche Erkenntnisse liefern können.
  • Strategische Integration. Zur erfolgreichen Integration von KI in L&L gehört nicht nur die Einführung der Technologie, sondern auch das Verständnis dafür, wie die KI-Fähigkeiten im Einklang mit den Unternehmenszielen genutzt werden können. Dieser strategische Ansatz stellt sicher, dass KI einen sinnvollen Beitrag zu den L&D-Zielen leistet.
  • Fortbildung und Anpassungsfähigkeit. Mit Blick auf die Zukunft werden L&D-Landschaften eine kontinuierliche Fortbildung in KI und Anpassungsfähigkeit an KI-getriebene Trends erfordern. Diese Betonung des ständigen Lernens und der Innovation ist unerlässlich, um mit den Entwicklungen im Bereich der KI und ihren Anwendungen in L&D. Schritt zu halten.

KI in L&D ist ein bedeutender Fortschritt, nicht nur ein Trend. Sie bietet zahlreiche Vorteile.

L&D-Experten spielen bei dieser Entwicklung eine entscheidende Rolle. Es ist wichtig, den Hype hinter sich zu lassen und sich auf den tatsächlichen Wert von KI zu konzentrieren, um fundierte Entscheidungen bei der Auswahl von LMS zu treffen.

Der Schwerpunkt sollte darauf liegen, KI strategisch zu nutzen, LMS-Anbieter sorgfältig auszuwählen, das L&D-Team weiterzubilden und mit den neuen KI-Trends Schritt zu halten. Auf diese Weise können Fachleute aus dem Bereich Forschung und Entwicklung das wachsende Potenzial von KI effektiv ausschöpfen.

Datengestütztes L&D

Wenn Sie das Potenzial von KI und maschinellem Lernen in Ihrem Unternehmen ausloten möchten, sollten Sie sich das Angebot von Valamis nicht entgehen lassen. Sehen Sie sich das Angebot von Valamis genauer an und entdecken Sie, wie wir Ihr Unternehmen mit moderner LMS-Technologie voranbringen können.

Autor

Jari Jarvela

Jari Järvelä

Chief Visionary Officer

+358 50 564 3101

Jari hat 20 Jahre Berufserfahrung auf dem Gebiet des digitalen Lernens und kennt sowohl die Herausforderungen als auch die Vorteile, die es mit sich bringt. Durch seinen Hintergrund als Master of Education (M.Ed.) hat er viele Seiten des Lernens in Unternehmen kennengelernt - von der Ausbildung und Unterstützung von Lehrern bis hin zum Verständnis, wie die Digitalisierung als Teil von Lernprozessen genutzt werden kann, und sogar die Erneuerung der Lernstrategien und -lösungen großer privater und öffentlicher Organisationen. Jari ist Mitbegründer von Valamis LXP (Learning Experience Platform) und war seitdem eng in die Produktentwicklung eingebunden, die er derzeit leitet.