KI und User Generated Content: Potenziale und Grenzen von L&D
München, Juli 2023 - Fakt ist: KI ist allgegenwärtig und generative KI wird L&D verändern. Daher gilt es die Herausforderung anzunehmen und zu prüfen, wie die Möglichkeiten von KI didaktisch und methodisch sinnvoll genutzt werden können. Wie man KI sinnvoll in die Content-Produktion integrieren kann und Lernende befähigt, selbst hochwertige Lerninhalte zu erstellen – aber auch wo die Grenzen liegen, zeigt youknow.
Für die Entwicklung von digitalen Lerninhalten bietet generative KI fast unendlich viele Einsatzmöglichkeiten und Verbesserungspotenziale. Besonders mit Blick auf User Generated Content (UGC) – also Content von Lernenden für Lernende, von Fachexpert:innen für Kolleg:innen. Das Thema steht seit Jahren im Fokus vieler L&D-Abteilungen, aber es fehlt bisher vielfach an Strategien und Tools, um User-generated Content in der Organisation in die Breite zu tragen. Genau hier kommt KI ins Spiel.
Content der Zukunft
User Generated Content wird der Content der Zukunft sein, deshalb sollten Unternehmen und L&D-Abteilungen jetzt handeln. Durch die rasanten technologischen Umbrüche sinkt die Halbwertszeit von Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten rapide. Das führt wiederum zu einem steigenden Bedarf an unternehmensspezifischen Lerninhalten. Die L&D-Abteilung hat meist aber nicht die Kapazitäten dieser Nachfrage in gleichem Maße nachzukommen und wird zum Flaschenhals.
Die Idee: Wieso die Wissensvermittlung nicht dahin verlagern, wo das Wissen liegt – zu den Fachexpert:innen. So gedacht, wird User Generated Content im Corporate Learning eine noch entscheidendere Rolle als bisher spielen. Die KI erleichtert Fachexpert:innen die Erstellung von Content, da zum einen smarte Tools didaktisch durch den Prozess führen, zum anderen aber auch methodisch an den richtigen Stellen Hilfestellungen erfolgen können. So können selbst Neulinge künftig schneller und einfacher ihr Wissen gut und korrekt aufgearbeitet weitergeben.
Risiken generativer KI
Doch wo Nutzen ist, kann auch Schaden entstehen. Mögen die Vorteile von KI auf der Hand liegen, so gibt es dennoch Risken in der Anwendung. Daher gilt es einige Punkte zu berücksichtigen, um dafür Sorge zu tragen, dass am Ende auch qualitativ hochwertiger Content entsteht:
- Datensicherheit: Ist das Produkt kostenlos, dann sind die Nutzenden das Produkt. Alles, was z.B. in ChatGPT landet, fließt in die USA und wird zum Training des Modells genutzt. Es gilt daher Teams zu sensibilisieren, niemals Kundendaten, Kundennamen, Firmeninterna etc. dort hochzuladen.
- Halluzinieren: Es gibt keine Garantie auf verlässliche Infos. Nicht nur das: Die KI kann extrem selbstbewusst Falschinformationen verbreiten und sogar nicht-existierende Quellen als Beweis angeben. Alles, was z.B. ChatGPT von sich gibt, muss verifiziert werden.
- Biases: Ein weiteres Risiko sind Vorurteile, die KI-Systeme aufgrund der Trainingsdaten haben. Wenn man z.B. die KI bittet "childcare worker" oder "accountant" darzustellen, zeigt sie bei ersterem eine Frau, bei letzterem hingegen einen Mann – einfach, weil in den Trainingsdaten häufiger Frauen als "Erzieher" gekennzeichnet werden und als "Buchhalter" eher Männer. Wer sich dieser Vorurteile bewusst ist, kann die KI explizit darauf trainieren, inklusivere und diversere Ergebnisse zu liefern.
Drei praxisnahe Use Cases für die Content-Produktion
Wenn man diese Aspekte beachtet, dann eröffnet generative KI viele Möglichkeiten im Corporate Learning. Hier sind drei Use Cases, die youknow bereits in der Praxis nutzt:
Use Case #1: Smarte Lernziel-Entwicklung
Wer kein Ziel hat, kann auch keines erreichen – sinnvolle Grob- und Feinlernziele sind daher für wirksame Trainings unerlässlich. Aber gerade für unerfahrene Content-Erstellende, die User Generated Content entwickeln, ist es oftmals schwierig sinnvolle Lernziele zu entwicklen. Hier kann KI schon heute unterstützten. ChatGPT ist die ideale Unterstützung, um Lernziele zu formulieren, denn diese folgen klaren Regeln.
youknow hat sich das in seinem Autorentool knowtion zu Nutze gemacht. Nutzende können umfassende Inhalte eingeben, diese werden von der KI strukturiert und nach der bloomschen Taxonomie werden daraus Lernziele formuliert – mit einem Klick.
Use Case #2: KI als Co-Autor
Guter Content lebt von anschaulichen Beispielen und plakativen Geschichten. Für viele Laien-Autor:innen stellt es aber eine Herausforderung dar, interessante Anekdoten zu finden. Das Ergebnis sind oft Textwüsten und trockene, faktenlastige Trainings.
Fakt ist aber, dass man mit Storytelling nachweislich besser lernt. Und auch dabei kann ChatGPT unterstützen, als Inspirationsquelle, Sparringspartner und Ideengeber, um Geschichten, Vergleiche oder Praxisbeispiele für digitale Trainings zu finden. Das beschleunigt den Content-Entwicklungsprozess erheblich.
Use Case #3: Begleitung von Autor:innen durch Chatbots
Den Support, den L&D bisher geleistet hat, wie z.B. mit den Fachexpert:innen Guidelines für UGC durchzugehen oder Lernziele gemeinsam zu definieren, kann schon heute ein Chatbot übernehmen. Der knowtion Chatbot wird z.B. mit Guidelines und Input von eLearning-Profis gefüttert und kann Autor:innen im "moment of need" unterstützen und jede Didaktik-Frage im Handumdrehen beantworten.
Diese drei Praxisbeispiele sind nur ein erster Vorgeschmack der zahlreichen Möglichkeiten, mit der L&D mit generativer KI User Generated Content auf das nächste Level heben kann.
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