Künstliche Intelligenz war in diesem Jahr das dominierende Thema im Bereich Learning & Development: sie sorgt für Begeisterung, Verunsicherung und jede Menge Experimente. Vom Chatbot, der Trainingsmodule in Sekunden erstellt, bis hin zu Algorithmen, die individuelle Lernpfade empfehlen: Die Möglichkeiten scheinen grenzenlos. Gleichzeitig zeigt sich: Potenzial heißt noch lange nicht Performance. Die Realität ist komplexer – und spannender.
Ein neuer Report von Donald H. Taylor und Egle Vinauskaite, AI in L&D: The Race for Impact, geht der Frage auf den Grund, wo KI im Learning & Development wirklich etwas bewegt. Auf Basis von Umfragedaten, Insights von Expertinnen und Experten sowie Praxisbeispielen zeigt die Studie: Das Bewusstsein für KI ist groß, die messbaren Effekte dagegen sind noch ausbaufähig.
In diesem Blogbeitrag fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse zusammen: Was treibt den Wandel an? Was bremst ihn? Und wie können L&D-Teams aus Neugier konkrete Handlungen entwickeln?
Wo KI im Learning & Development aktuell steht
Laut AI in L&D: The Race for Impact markiert das Jahr 2025 einen Wendepunkt: KI wird nicht mehr nur ausprobiert, sondern aktiv eingesetzt. Zum ersten Mal geben über die Hälfte der befragten L&D-Fachkräfte an, KI tatsächlich zu nutzen. Der Anteil ist im Vergleich zum Vorjahr um 14 Prozentpunkte gestiegen – auf 54 Prozent.
Gleichzeitig bleibt ein kritischer Blick wichtig. Die Autorinnen und Autoren schreiben: „Auch wenn die Begeisterung groß ist, experimentieren viele Unternehmen noch, statt KI systematisch einzusetzen.“ Ein bekanntes Muster: Viele Pilotprojekte, wenige ganzheitliche Lösungen. Innovation ist gefragt, aber echte Wirkung entsteht nur, wenn KI in die tägliche Lernstrategie eingebettet wird und nicht mit dem Testen verschiedener Tools endet.
Kurz gesagt: KI ist im L&D angekommen, aber noch nicht ausgereift. Die entscheidende Frage lautet nicht mehr ob, sondern wie. Und genau da beginnt das eigentliche Rennen.
Mehr als Content Creation: Wo KI echten Mehrwert liefert
KI im Learning & Development bringt mehr als nur Geschwindigkeit in die Content-Produktion. Tools, die Quizfragen generieren oder Texte zusammenfassen, sind nützlich – aber der eigentliche Mehrwert zeigt sich dort, wo KI Produktivität, Personalisierung und Performance stärkt. Eine Matrix im Report beschreibt drei zentrale Wirkungsfelder:
- Produktivität: KI automatisiert Aufgaben, die viel Zeit kosten, z. B. Transkriptionen, Verschlagwortung, Feedback-Zusammenfassungen oder erste Textentwürfe.
- Personalisierung: KI passt Lernprozesse individuell an, analysiert Verhalten und Fortschritt und empfiehlt den nächsten passenden Schritt.
- Performance: KI kann Lernaktivitäten mit konkreten Geschäftsergebnissen verknüpfen. Sie identifiziert Kompetenzlücken, prognostiziert künftige Anforderungen und zeigt, wo Entwicklung direkten Einfluss auf die Unternehmensziele hat.
Im Report heißt es dazu treffend: „Generative KI steigert die Effizienz – prädiktive KI liefert strategische Erkenntnisse.“ Das eine optimiert das Hier und Jetzt, das andere bereitet den Weg in die Zukunft. Wenn beide Formen zusammenspielen, wird KI zur Brücke zwischen Lernen und Unternehmenserfolg.
Jetzt herausfinden
Welche Hürden bremsen den Fortschritt der KI in L&D?
Trotz vieler positiver Beispiele bleibt klar: Es gibt nach wie vor Barrieren, die KI im Learning & Development ausbremsen. Fünf davon stechen besonders hervor: Kompetenzen, Daten, Ethik, strategische Einbindung und Technologie.
Kompetenzen: Viele L&D-Fachkräfte wissen noch nicht genau, wie sie KI sinnvoll einsetzen können. Der Report zeigt: Wer bereits Erfahrungen gesammelt hat, vertraut der Technologie eher. Für alle anderen überwiegt die Unsicherheit.
Daten: Themen wie Datenschutz, Datensicherheit und fragmentierte Systeme sorgen weiterhin für Zurückhaltung. Vielen Organisationen fehlt die Datenbasis, um KI im großen Stil einzusetzen.
Ethik: Fragen nach Transparenz, Verzerrung und Urheberrecht bleiben offen. Ebenso wie die strategische Ausrichtung – wenn KI-Projekte ohne klaren Bezug zu den Unternehmenszielen laufen.
Technologie: Zu viele Tools, zu wenig Integration – technologische Inseln statt ganzheitlicher Lösungen.
Diese Herausforderungen sind nicht nur technischer, sondern vor allem kultureller Natur. Die Autoren plädieren dafür, dass L&D-Teams sich vom reinen Content-Erstellen hin zu datengestützten Beratenden entwickeln. Der wahre Mehrwert liegt nicht im schnelleren Produzieren, sondern im besseren Verstehen, Entscheiden und Belegen.
Der menschliche Faktor: Was Erfolg mit KI wirklich ausmacht
So datengetrieben das Thema auch ist, am Ende geht es bei KI im Learning & Development vor allem um Menschen. Hinter jeder Anwendung steht eine Fachkraft, die herausfinden will, was KI für den eigenen Arbeitsalltag, für das Team und für die persönliche Rolle bedeutet.
Die Studie zeigt ein gemischtes Bild: Viele fühlen sich inspiriert von den neuen Möglichkeiten – von automatisierter Content-Erstellung über individuelle Lernpfade bis hin zu intelligenten Analysen. Gleichzeitig herrscht Unsicherheit: Was passiert mit meiner Rolle, wenn KI bestimmte Aufgaben übernimmt, bevor ich mich an sie gewöhnt habe?
Taylor und Vinauskaite betonen: Die Herausforderung besteht nicht darin, Menschen durch Maschinen zu ersetzen, sondern darin, L&D-Rollen neu zu definieren. KI kann Routinearbeit und Analysen übernehmen – so bleibt mehr Raum für Empathie, Coaching, Storytelling und alles, was das Lernen menschlich macht.
Kurz gesagt: Wer lernt, mit KI zu arbeiten, statt ihr hinterherzulaufen, gestaltet die Zukunft des Lernens aktiv mit.
Vom Hype zur Wirkung: Wie L&D-Teams KI sinnvoll einsetzen
Der Report liefert einen klaren Fahrplan, wie sich KI Schritt für Schritt im Learning & Development verankern lässt, und zwar mit Fokus auf messbare Ergebnisse. Der Weg führt über vier Phasen: Verstehen, Ausprobieren, Integrieren, Messen.
Verstehen: KI-Grundwissen im Team aufbauen, damit alle dieselbe Sprache sprechen und Chancen erkennen.
Ausprobieren: Kleine, risikoarme Use Cases testen, um zu sehen, was im eigenen Umfeld wirklich funktioniert.
Integrieren: KI nicht als Zusatz sehen, sondern als festen Bestandteil in bestehende Lernprozesse und Systeme einbauen.
Messen: Wirkungen erfassen, Erfolge sichtbar machen und so stetig verbessern.
Im Report heißt es treffend: „Es geht nicht darum, KI am schnellsten einzuführen, sondern ihre Wirkung am schnellsten zu belegen.“ Erste Teams zeigen bereits, wie das geht – zum Beispiel mit KI-basierten Analysen zur frühzeitigen Identifikation von Lernabbrüchen oder durch adaptive Lernpfade, die sich in Echtzeit anpassen.
Die Botschaft: Erfolg mit KI entsteht, wenn Technologie auf menschliche Ziele einzahlt. Wenn KI nicht ersetzt, sondern ergänzt, dann beginnt der echte Wandel.
Ausblick
KI im Learning & Development ist kein kurzfristiger Hype mehr. Was mit Neugier und schnellen Tests begonnen hat, wird zunehmend zu einer strategischen Bewegung. Im Fokus steht nicht mehr die bloße Nutzung, sondern der messbare Nutzen: Routineprozesse automatisieren, Lernwege individualisieren und Lernerfolg mit Business-Ergebnissen verknüpfen.
Der Report macht deutlich: KI ersetzt keine Expertise, sie macht sie wirkungsvoller. Ihr größter Mehrwert liegt darin, Menschen und Organisationen zu besseren Entscheidungen zu befähigen – schneller und fundierter. Dafür braucht es Daten, Erkenntnisse und menschliches Urteilsvermögen.
Letztlich entscheidet nicht das Tool über den Erfolg von KI im L&D – sondern die Wirkung, die sie entfaltet. Und der Unterschied, den diese Wirkung für die Lernenden und das Unternehmen macht.
Sie möchten tiefer einsteigen? Hier finden Sie den vollständigen Report AI in L&D: The Race for Impact von Donald H. Taylor und Egle Vinauskaite.
