Von der KI-Euphorie zur Umsetzung
Die wichtigsten Ergebnisse des State of Learning Technologies Reports 2026
In den letzten Jahren war der Bereich der Lerntechnologien von Versprechen und Hype geprägt: Neue Plattformen, neue Funktionen und vor allem neue KI-gestützte Features haben die Möglichkeiten im Corporate Learning grundlegend verändert. Doch für viele Unternehmen bringen diese Versprechen ganz eigene Herausforderungen mit sich.
Die Frage ist nicht mehr, ob sich Lernen modernisieren muss, sondern wie dies in komplexen Unternehmensumgebungen nicht nur gelingt, sondern echten Mehrwert schafft und langfristiges Vertrauen gewonnen werden kann.
Dieses Spannungsfeld steht im Mittelpunkt des State of Learning Technologies 2026 Reports, der auf den Erkenntnissen von 420 L&D-Entscheidern aus Unternehmen mit über 1.000 Mitarbeitenden in Europa, Nordamerika und im asiatisch-pazifischen Raum basiert. Die bereits zum dritten Mal durchgeführte Studie soll ein klares Bild davon vermitteln, was derzeit in den Unternehmen tatsächlich passiert und wohin der Weg in Zukunft führt.
Nicht KI ist die Hürde, sondern die Integration
Künstliche Intelligenz ist bereits seit einigen Jahren ein fester Bestandteil der Diskussion über Lerntechnologien, doch der Kern dieser Debatte hat sich gewandelt: Anstatt zu fragen, was KI theoretisch leisten könnte, konzentrieren sich L&D-Verantwortliche nun darauf, was nötig ist, damit KI in der Praxis funktioniert und das tägliche Lernen unterstützt.
53% der L&D-Verantwortlichen geben an, dass die Integration von KI und neuen Lerntechnologien derzeit ihre größte Herausforderung ist – was zugleich den Wandel vom bloßen Experimentieren hin zur effektiven Umsetzung unterstreicht. Die Hürden rund um das Thema KI sind oft nicht konzeptioneller, sondern operativer Natur und betreffen nicht nur die Integration in bestehende Systeme, sondern auch die technische Komplexität, Datensicherheit sowie Governance.
Mit anderen Worten: Der Fokus hat sich von der reinen Innovation hin zur Verantwortung verschoben. KI verspricht zwar Schnelligkeit und Personalisierung im Lernkontext, aber nur dann, wenn sie vertrauenswürdig und kontrollierbar ist und sich nahtlos in bestehende Ökosysteme einbetten lässt.
Ein klar strukturierter Learning-Stack entsteht
Gleichzeitig beginnt sich die Landschaft der Lerntechnologien zu stabilisieren. 73% der befragten Unternehmen arbeiten mittlerweile mit einem LMS als zentrale Grundlage, das durch Analytics, Learning Hubs und Autorenwerkzeuge ergänzt wird. Anstatt die Anzahl der Plattformen weiter auszubauen, fließen Investitionen im L&D-Bereich verstärkt in Funktionen, die Effizienz und Sichtbarkeit erhöhen.
Diese Konsolidierung ist ein Zeichen für einen reifenden Markt: Learning-Teams priorisieren Kohärenz vor Neuheit und Funktionserweiterung vor Plattformwechsel. Eine schnellere Content-Erstellung, tiefere Einblicke in Kompetenzen und aussagekräftigere Analytics entwickeln sich von optionalen Extras zu unverzichtbaren Kernanforderungen.
Von Aktivitätsmetriken zu echten Ergebnissen
Die Erfolgsmessung im Bereich Learning & Development entwickelt sich ebenfalls weiter. Abschlussquoten und Teilnehmer-Feedback sind zwar nach wie vor von Bedeutung, reichen jedoch als primäre Erfolgsindikatoren nicht mehr aus.
Immer mehr Unternehmen erfassen mittlerweile Produktivitätssteigerungen und Kompetenzverbesserungen, und auch die Analyse potenzieller Skill-Gaps hat sich weitgehend etabliert. Dennoch bleibt die Verknüpfung von Lerndaten mit Geschäftsergebnissen eine der größten Herausforderungen: 44% der Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre L&D-Aktivitäten mit der allgemeinen Geschäftswirkung in Verbindung zu bringen. Fragmentierte Systeme und begrenzte Analysekapazitäten gehören zu den häufigsten Hindernissen, die Teams davon abhalten, eine klare Erfolgsgeschichte präsentieren zu können.
Große Skill-Ansprüche, geringe Skill-Einblicke
Skill-Management hat sich von einem „Nice-to-have“ zu einer strategischen Priorität entwickelt, da mittlerweile 86% der Unternehmen irgendeine Form von Skills-Initiative implementiert haben. Der Druck beim Thema Upskilling nimmt stetig zu. Dabei hat sich KI-Kompetenz als ein zentraler Kompetenzschwerpunkt herauskristallisiert, der die Art und Weise verändert, wie Organisationen die Entwicklung Ihrer Mitarbeitende überdenken.
Die Umsetzung der Skill-Entwicklung bleibt jedoch uneinheitlich. Das Erfassen von Skills, deren Aktualisierung, das Zuweisen passender Lernpfade für Mitarbeitende und die Erfolgsmessung über längere Zeiträume stellen L&D-Teams weiterhin vor Herausforderungen. Das Problem ist nicht der Wille, sondern die Intelligenz – also die Frage, wie Unternehmen Skill-Frameworks in etwas verwandeln können, das praxistauglich, vertrauenswürdig und skalierbar ist.
Eine praxisnahe Agenda für L&D-Verantwortliche
Zusammenfassend zeigen die Ergebnisse des State of Learning Technologies 2026, dass die Lerntechnologie in eine pragmatischere Phase eintritt. Erfolg im kommenden Jahr bedeutet weniger, jedem neuen Feature hinterherzujagen, als vielmehr die Grundlagen zu beherrschen:
-
Strukturierung des Tech-Stacks um einen klaren Kern
-
Einbettung von Lernen direkt in den Arbeitsalltag
-
Sichtbarkeit und Messbarkeit von Kompetenzen
-
Konsequente Verknüpfung von Lernen mit Performance und Geschäftszielen
Die größten Fortschritte machen nicht die Unternehmen mit den meisten Tools, sondern diejenigen, die ihren Wert in einer Sprache belegen können, die das Management versteht.
Während diese Highlights nur erste Muster aufzeigen, liefert der vollständige Bericht ein weitaus detaillierteres Bild. Er analysiert, wie verschiedene Regionen auf den aktuellen Druck reagieren und wo die Erwartungen an die Wirksamkeit am schnellsten steigen. Für L&D-Verantwortliche, die über kurzlebige Trends hinaus verstehen wollen, was in der Praxis tatsächlich funktioniert, bietet der Report eine fundierte, datengestützte Basis für die Strategieplanung 2026.
