- Zusammenfassung des Webinars
KI-Lernen mit Videos: Weg von der Informationsflut, hin zum Just-in-Time-Training
In einem kürzlich in Zusammenarbeit mit dem Training Magazine veranstalteten Webinar untersuchten Amy Clark, Chief Operating Officer von Panopto, und Susy Martins, Gründerin und CEO von Advise2Rise, wie KI-gestütztes Lernen die Unternehmensschulungen verändert.
Die bevorstehende Disruption
Der Arbeitsplatz steht vor einem beispiellosen Wandel. „Bis 2030 werden sich voraussichtlich 70 % der heute in den meisten Berufen benötigten Fähigkeiten aufgrund der KI verändern“, erklärte Clark. „Das ist keine schrittweise Veränderung, sondern eine grundlegende Umwälzung.“
Laut dem Bericht „State of the Global Workplace 2025“ von Gallup sank das weltweite Mitarbeiterengagement im Jahr 2024 auf 21 %, was der Weltwirtschaft geschätzte 438 Milliarden US-Dollar an Produktivitätsverlusten kostete. Die Umstellung auf hybrides Arbeiten hat die Herausforderungen beim Zugang zu Informationen verschärft, sodass Mitarbeiter nun Schwierigkeiten haben, Ratschläge zu finden, die früher durch persönliche Interaktionen leicht verfügbar waren. „Früher war man in einem Büro, wo einem die Leute halfen“, bemerkte Martins. „Und jetzt treiben Sie in einem Abgrund.“
Die drei Säulen des KI-gestützten Lernens
In einem Umfeld, in dem 60 % der Mitarbeiter Schwierigkeiten haben, die für ihre Arbeit erforderlichen Informationen zu finden, macht unsere KI-gestützte Videosuche alle Schulungsressourcen sofort durchsuchbar, und zwar nach jedem gesprochenen oder gezeigten Wort. Unternehmen, die diese Lösungen implementieren, haben diese Reibungsverluste um bis zu 60 % reduziert, da das Lernen genau dann stattfindet, wenn es benötigt wird.
Die Präferenzen der Mitarbeiter sprechen eindeutig für flexibles, selbstgesteuertes Lernen. Unternehmen, die KI-gestützte Lernlösungen einsetzen, berichten von einer 20-prozentigen Steigerung des Mitarbeiterengagements und einer 15-prozentigen Steigerung des Wissensrückhalts. Das Lernen wird genau dann zugänglich, wenn es benötigt wird, und nicht erst nach langwierigen Vorbereitungssitzungen. „Die Lösungen passen sich Ihrem Tempo an“, erklärte Martins. „Sie testen Sie, während Sie etwas tun, und wiederholen das, worin Sie persönlich mehr Hilfe benötigen.“
Herkömmliche Kennzahlen wie Abschlussquoten geben keinen Aufschluss darüber, ob das Lernen tatsächlich zu Veränderungen geführt hat. Ein Kunde aus der Fertigungsindustrie stellte fest, dass seine Mitarbeiter sich immer wieder einen bestimmten 90-sekündigen Ausschnitt aus einem Sicherheitsvideo ansahen, was auf Wissenslücken hindeutete. Durch die Überlagerung von Lerndaten mit Betriebsdaten konnten sie Standorte mit höheren Fehlerquoten identifizieren, gezielte Inhalte hinzufügen und innerhalb weniger Wochen Verbesserungen feststellen.
Auffordern als Führungskompetenz
Die Entwicklung der Fähigkeit, mit KI zu denken, ist von entscheidender Bedeutung. Die Qualität der Eingabeaufforderungen bestimmt, ob KI Abhängigkeit schafft oder Urteilsvermögen aufbaut. Eine schwache Eingabeaufforderung fordert die KI lediglich auf, eine Aufgabe zu erledigen, während stärkere Ansätze Kritik, die Identifizierung von blinden Flecken und die Analyse von Kompromissen zwischen verschiedenen Optionen verlangen. „Wenn KI Ihnen nur die Antworten liefert, dann werden Sie abhängig“, erklärte Clark. „Wenn sie jedoch Urteilsvermögen aufbaut, dann gewinnen Sie Fähigkeiten.“
Nachweisbarer ROI
Untersuchungen von Panopto Newton X haben ergeben, dass 77 % der Unternehmen, die Videos einsetzen, berichten, dass die Einbindung von Videos in Arbeitsabläufe die Produktivität steigert. KI-gestütztes videobasiertes Lernen hat in dokumentierten Fällen die Einarbeitungszeit von 40 auf 20 Stunden verkürzt. Panopto berichten von einer 24-prozentigen Verbesserung der Erfolgsquote bei Kompetenztests – ein Beweis dafür, dass das Gelernte nicht nur konsumiert, sondern auch aufgenommen und angewendet wurde.
Ein praktischer Fahrplan
Unternehmen müssen vor der Auswahl von Technologielösungen spezifische Reibungspunkte identifizieren: häufig gestellte Fragen, Schwierigkeiten bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter und zeitaufwändige Aktualisierungen. Die Pilotphase erfordert wirkungsvolle, risikoarme Anwendungsfälle mit moderat aufgeschlossenen Teams, die Offenheit mit realistischen Herausforderungen verbinden.
Technologieimplementierungen scheitern selten aufgrund der Technologie selbst. Durch die parallele Ausführung von Prozessen während der Implementierung ist eine sorgfältige Kalibrierung möglich, während gleichzeitig Vertrauen aufgebaut und vor Fehlern geschützt wird. Unternehmen sollten mit begrenzten Szenarien beginnen, die genau überwacht und kontrolliert werden können.
Das Grundprinzip lautet: Fortschritt vor Perfektion. Unternehmen, die mit einer Fertigstellung von 80 % starten, durch Iteration lernen und Transparenz wahren, erzielen eine nachhaltigere Akzeptanz als solche, die vor der Einführung Perfektion anstreben.
Mit Blick auf die Zukunft
Die Frage ist nicht, ob KI-gestütztes Lernen eingeführt werden soll, sondern wie schnell Unternehmen die Lücke zwischen traditionellen Modellen und modernen Arbeitsanforderungen schließen können. Führende Unternehmen integrieren KI bereits in ihre täglichen Arbeitsabläufe und schaffen Umgebungen, in denen Lernen nahtlos neben der Arbeit stattfindet und nicht als separates Ereignis. „Dies erfordert keine massive Umstellung über Nacht“, schlussfolgerte Clark. „Es beginnt mit einem Anwendungsfall, einem Arbeitsablauf, einem Moment, in dem das Lernen schneller und besser als zuvor stattfindet.“
Unternehmen wie Microsoft haben diesen Ansatz als Vorreiter eingeführt und den Begriff „Frontier Firms“ geprägt, um Arbeitsplätze zu beschreiben, an denen KI die Fähigkeiten jedes einzelnen Mitarbeiters erweitert. Diejenigen, die diese Veränderungen begrüßen, positionieren sich so, dass sie den kontinuierlichen Wandel mit fähigen, engagierten Mitarbeitern bewältigen können, die für alle kommenden Herausforderungen gerüstet sind.
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