Praxis-Guide: Readiness für KI-gestützte Lerninhalte

Die KI-gestützte Inhaltserstellung hängt von der Qualität der Eingaben ab. Bevor ein Kurs, ein Modul oder ein Lernpfad entsteht, sollten Organisationen wissen, wo das relevante Kernwissen liegt.

Dazu können Prozessdokumente, Produktinformationen, Schulungsunterlagen, Intranetseiten, aufgezeichnete Webinare, Präsentationen oder Interviews mit Experten gehören. In vielen Fällen liegt das wertvollste Wissen jedoch in keinem System. Es steckt bei erfahrenen Mitarbeitenden, die wissen, wie die Arbeit in der Praxis wirklich abläuft.

L&D-Teams sollten fragen:

• Welche Dokumente, Systeme oder Experten-Teams enthalten das Wissen, das wir brauchen?
• Ist das Quellmaterial aktuell und freigegeben?
• Welche Informationen sind sensibel, vertraulich oder für eine KI-gestützte Verarbeitung ungeeignet?
• Erfassen wir praktisches Know-how oder nur formale Prozessbeschreibungen?

Je besser das Ausgangswissen, desto nützlicher das KI-gestützte Ergebnis.

Ja, KI hilft dabei, Inhalte zu entwerfen und zu strukturieren. Aber Fachexperten bleiben unverzichtbar. Sie liefern Kontext, korrigieren Fehler und prüfen, ob der Inhalt die Realität abbildet.

Das heißt nicht, dass Experten zu Instructional Designern werden müssen, aber sie benötigen eine definierte Rolle im Prozess.

Bevor Organisationen KI-gestütztes Authoring skalieren, sollten sie festlegen, wann und wie Experten eingebunden werden. Liefern sie Ausgangsmaterial? Prüfen sie Entwürfe? Geben sie die finale Version frei? Und wie viel Zeit steht für ihren Beitrag realistisch zur Verfügung?

Ein guter SME-Workflow beantwortet eine zentrale Frage: Wer stellt verbindlich sicher, dass die Lerninhalte korrekt sind?

Wenn Inhalte leichter zu produzieren sind, steigt das Risiko, zu viel Content zu erstellen.

Deshalb bleibt das Lerndesign nach wie vor wichtig. Bevor L&D-Teams KI für ein Modul einsetzen, sollten sie die Zielgruppe, das Lernziel und das gewünschte Ergebnis klar definieren.

Dabei könnten dies relevante Fragen sein:

• Für wen ist dieser Inhalt gedacht?
• Was sollen Lernende danach wissen, tun oder anders entscheiden?
• Soll der Inhalt Onboarding, Compliance, Performance, Produktwissen oder eine Verhaltensänderung unterstützen?
• Welches Format ist am besten dafür geeignet: Microlearnings, Szenarien, Tutorials, Quiz-Formate, Job Aids oder Guides?

KI kann bei der Erstellung unterstützen, sollte aber nicht die strategische Entscheidung ersetzen, ob der Inhalt überhaupt gebraucht wird.

Als Grundsatz gilt: Je einfacher Inhalte zu erstellen sind, desto wichtiger wird Governance.

KI-gestützte Lerninhalte sollten auf Genauigkeit, Relevanz, Tonalität, Bias, Barrierefreiheit, Urheberrecht und Datenschutz geprüft werden. Zusätzlich brauchen Organisationen einen Überblick darüber, wer Inhalte freigegeben hat und wann die nächste Prüfung ansteht.

Ohne Governance kann KI-gestützte Inhaltserstellung zu mehr Content führen, aber nicht zwingend zu besserer Qualität. Mit klaren Governance-Strukturen können L&D-Teams Lernmaterial schneller erstellen und zugleich zuverlässig halten.

Ein weiterer Bereich, in dem Organisationen durch KI mehr Effizienz erwarten, ist die mehrsprachige Inhaltserstellung. KI hat den Übersetzungsprozess deutlich vereinfacht, aber Lokalisierung ist weit mehr als nur eine Übersetzung.

Beispiele, Terminologie, Vorgaben, Rollen und der kulturelle Kontext variieren je nach Region. Ein Kurs, der für eine Zielgruppe gut funktioniert, muss an anderer Stelle oft angepasst werden. 

Bei Übersetzung und Lokalisierung sollten L&D-Teams Folgendes berücksichtigen: 

• Welche Inhalte müssen übersetzt werden?
• Welche Inhalte brauchen lokale Beispiele oder regionale Freigaben?
• Wer prüft die Terminologie und Tonalität?
• Wie werden Updates über alle Sprachversionen hinweg gesteuert?

Dies wird besonders wichtig für globale Organisationen, die über Märkte hinweg konsistente Lerninhalte benötigen und zugleich lokale Relevanz sicherstellen müssen.

KI-gestütztes Authoring sollte mehr verbessern als nur die Produktionsgeschwindigkeit. Es sollte Lernenden helfen, schneller auf relevantes Wissen zuzugreifen und es effektiv anzuwenden.

Das bedeutet: Messung muss heutzutage über Abschlussquoten hinausgehen.

Geeignete Indikatoren können das Feedback von Lernenden, Selbsteinschätzungen, die Qualität von Tests, das Suchverhalten, das Feedback von Führungskräften, die Zeit bis zur selbstsicheren Anwendung oder leistungsbezogene Kennzahlen sein. Welche Messgrößen sinnvoll sind, hängt jedoch vom Zweck der Inhalte ab.

Die zentrale Frage lautet daher: Woran erkennen wir, dass die Inhalte Lernende unterstützt haben, etwas "besser" zu tun?

So effektiv Lerninhalte auch sein mögen: Sie verlieren an Wert, sobald sie die Praxis nicht mehr abbilden.

Das gilt besonders für Inhalte, die über ihren Lebenszyklus hinweg regelmäßig überarbeitet und erneut genutzt werden, etwa in Produktschulungen, Compliance, technischen Trainings, Prozesstrainings oder im Onboarding. Wenn sich das initiale Wissen ändert, müssen sich selbstverständlich auch die dazugehörigen Lerninhalte ändern.

Jedes Lernelement sollte eine verantwortliche Person, einen festgelegten Review-Zyklus und definierte Auslöser für Updates haben. Zudem sollten Organisationen definieren, wie Änderungen über Formate, Plattformen und Sprachen hinweg umgesetzt werden. KI kann zwar die Updates beschleunigen, aber dies ist auch nur dann möglich, wenn klar ist, was aktualisiert werden muss und wer dafür verantwortlich ist.

KI-gestütztes Authoring kann den manuellen Aufwand bei der Erstellung von Lerninhalten reduzieren, aber das Potenzial reicht weit über eine einfach nur "schnellere" Content-Produktion hinaus.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem zuverlässigen KI-Workflow. Dieser verknüpft Quell- und Fachwissen direkt mit Lerndesign, Reviews, Lokalisierung, Publishing und fortlaufender Verbesserung.

In diesem Sinne geht es künftig vor allem darum, Wissen aus der Organisation in Lernangebote zu verwandeln, denen vertraut wird, die gerne genutzt und im Alltag angewendet werden. 

KI-gestützte Authoring-Tools können diesen Prozess unterstützen, sobald das benannte Fundament steht. Konkrete erste Beispiele zeigen Autoren-Tools wie imc Express. Solche Lösungen helfen Teams, mehrsprachige Lerninhalte zu erstellen und vorhandene Wissensbestände effizienter zu nutzen.