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KI definiert die Rolle von L&D neu
Schneller produziert ist noch nicht gelernt
Leinfelden-Echterdingen, Oktober 2026 – Die Diskussion rund um Künstliche Intelligenz in Learning & Development konzentriert sich häufig auf einen Aspekt: die schnellere Erstellung von Lerninhalten. Tatsächlich können Unternehmen heute mit KI in kürzester Zeit Texte, Lernmodule, Videos oder Wissensbausteine erzeugen. Damit reduziert sich die Debatte häufig auf einen Nebenaspekt. Denn die eigentliche Veränderung liegt nicht in der schnelleren Produktion von Lerninhalten, sondern in der Frage, wie Wissen kuratiert, bereitgestellt und im Arbeitsalltag nutzbar gemacht wird.
Wenn die Erstellung von Content immer einfacher wird, verändert sich die Rolle von HR- und L&D-Verantwortlichen grundlegend. Die Frage lautet nicht mehr: "Wie produzieren wir genügend Lerninhalte?" sondern: "Welche Inhalte sind wirklich relevant?"
Aus Sicht der Know How! AG lassen sich aktuell drei zentrale Entwicklungen beobachten:
1. Content entsteht schneller als je zuvor
KI reduziert den Aufwand für die Erstellung und Aktualisierung von Lerninhalten erheblich. Wissen kann schneller bereitgestellt und an neue Anforderungen angepasst werden. Bei der KI-gestützten Content-Produktion kann Technologie viele zeitintensive Arbeitsschritte übernehmen. Didaktische Konzeption und Qualitätssicherung bleiben jedoch menschliche Aufgaben. Entscheidend ist, dass didaktische und gestalterische Standards nicht nur in den Köpfen einzelner Expertinnen und Experten vorhanden sind, sondern als verbindliches Regelwerk vorliegen.
Qualität entsteht durch klare Regeln, nachvollziehbare Prozesse und eine bewusste Freigabe.
2. Kuratierung wird zum Erfolgsfaktor
Je mehr Inhalte verfügbar sind, desto wichtiger wird die Auswahl. Lernende benötigen Orientierung statt zusätzlicher Informationsflut. Die Qualität, Einordnung und zielgruppengerechte Aufbereitung von Wissen gewinnen an Bedeutung.
Die Aufgabe besteht weniger darin, jede Änderung selbst umzusetzen. L&D gestaltet vielmehr ein System, in dem Fachbereiche relevante Informationen aktuell halten können, ohne dabei didaktische und technische Standards zu verlieren.
Aus Produzieren wird Kuratieren. Aus einzelnen, abgeschlossenen Kursprojekten entsteht eine Infrastruktur, in der Wissen kontinuierlich gepflegt wird.
3. KI begleitet Lernen im Arbeitsalltag
Moderne Lernsysteme entwickeln sich zunehmend von reinen Trainingsplattformen hin zu intelligenten Wissensbegleitern. Informationen stehen genau dann zur Verfügung, wenn sie benötigt werden, sei es beim Onboarding, bei neuen Aufgaben oder während laufender Projekte. So wird aus einer Suchfunktion ein Lernbegleiter. Wissen muss nicht mehr ausschließlich über Kursnamen, Schlagwörter oder Menüstrukturen gefunden werden. Die Frage der lernenden Person wird zum Ausgangspunkt.
Die Know How! Lernplattform verbindet dafür unterschiedliche Formen des Wissenszugangs: eine natürlich-sprachliche Suche, rollen- und lernstandsbezogene Empfehlungen sowie Lernpläne, die Pflichtinhalte und ergänzende Angebote sinnvoll zusammenführen können. Grundlage bleiben die Inhalte, die im jeweiligen Unternehmensbereich freigegeben wurden.
Dieser Punkt ist entscheidend für das Vertrauen. Ein Lernassistent sollte nicht auf beliebige externe Informationen zurückgreifen, sondern transparent innerhalb der freigegebenen Wissensbasis arbeiten. Datenschutz, Betrieb und Zugriffsrechte gehören deshalb an den Anfang eines Projekts und nicht ans Ende.
Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt jedoch eine Erkenntnis bestehen: Lernkultur, Kompetenzentwicklung, Praxistransfer und Veränderungsbegleitung lassen sich nicht automatisieren. Unternehmen benötigen weiterhin klare Lernstrategien und Menschen, die Lernen wirksam gestalten.
Was KI L&D-Teams nicht abnimmt
KI verschiebt Aufgaben, sie ersetzt sie nicht. Aus bisherigen Projekterfahrungen lassen sich drei Grundsätze ableiten:
1. Didaktische Qualität muss beschreibbar sein
Wer nicht festgelegt hat, wodurch ein guter Lerninhalt gekennzeichnet ist, kann diese Qualität auch nicht automatisiert reproduzieren. KI benötigt Regeln, Beispiele und klare Prüfkriterien.
2. Aktualisierung braucht Verantwortung
Eine leicht pflegbare technische Lösung genügt nicht. Es muss geklärt sein, wer Inhalte prüft, wer Änderungen freigibt und in welchen Abständen zentrale Wissensquellen kontrolliert werden.
3. Vertrauen braucht nachvollziehbare Grenzen
Lernende müssen erkennen können, auf welcher Wissensbasis eine Antwort entsteht. Ebenso wichtig ist die Klarheit darüber, welche Fragen der Lernassistent beantworten soll und wann menschliche Expertise erforderlich bleibt.
Die Rolle von L&D entwickelt sich damit weiter: weg von der ausschließlichen Produktion einzelner Kurse, hin zur Gestaltung eines Systems, in dem Wissen gepflegt, sinnvoll strukturiert und im richtigen Moment bereitgestellt wird.
Aktuelle Projekterfahrungen der Know How! AG zeigen, dass viele Unternehmen bereits über wertvolle Wissensbestände verfügen. Die entscheidende Frage lautet häufig nicht, ob genügend Inhalte vorhanden sind, sondern wie diese sinnvoll strukturiert, aktuell gehalten und für Mitarbeitende nutzbar gemacht werden können.
Wer sich dazu austauschen möchte, kann einen unverbindlichen Gesprächstermin mit Markus Grunwald vereinbaren. Gemeinsam lässt sich prüfen, welche Potenziale bestehende Inhalte für KI-gestützte Lernassistenten und moderne Wissenszugänge bieten.