Ist das das Ende der manuellen Content-Erstellung im Corporate Learning?

Das Kernproblem in den meisten Organisationen ist nicht ein Mangel an Informationen, sondern ein Mangel an nutzbarem Wissen.

Der Großteil des relevanten Wissens ist oft über zahlreiche Word-Dokumente, PowerPoint-Dateien, Prozesshandbücher, Intranetseiten, Ticket-Verläufe, Team-Chats und einzelne Fachpersonen verstreut. Ein Teil davon ist formal dokumentiert, vieles ist jedoch informell. Der wertvollste Teil ist oft gar nicht schriftlich festgehalten.

Das gilt besonders für Bereiche wie Onboarding, Produktschulungen, technische Trainings, Compliance, Service Enablement und Operational Excellence. Die Personen, die wissen, „wie die Dinge in der Praxis wirklich funktionieren“, sind meist keine professionellen Content Creator. Es sind Trainerinnen und Trainer, Führungskräfte, Ingenieurinnen und Ingenieure, Consultants, Technikerinnen und Techniker oder erfahrene Mitarbeitende, die den Kontext hinter dem Prozess verstehen.

Die Zukunft von Lerninhalten hängt deshalb nicht davon ab, wie L&D noch schneller Content erstellt. Vielmehr wird es relevant, ob Organisationen ihre Expertise besser abdecken können.

KI kann dabei unterstützen, vorhandene Materialien in erste Entwürfe zu überführen, komplexe Sprache zu vereinfachen, Strukturen vorzuschlagen und mehrsprachige Versionen zu erstellen. Aber die Qualität dieser Ergebnisse hängt weiterhin von der Qualität des Inputs und von einem starken Review-Prozess ab.

Allerdings verbessert KI "minderwertiges" Ursprungsmaterial nicht automatisch, sondern verarbeitet es lediglich schneller. Aus einem schwachen Quelldokument entsteht weiterhin schwacher Lerncontent. Ein klares, belastbares Ausgangsdokument dagegen, das von einer geeigneten Fachperson geprüft wurde und sich an realen Entscheidungen orientiert, kann mit KI-Unterstützung deutlich schneller zu wertvollem Lerncontent werden.

Deshalb sollten L&D-Teams über einzelne KI-Funktionen hinausdenken, denn Organisationen profitieren nicht davon, wenn durch die KI-gestützte Content-Erstellung eine große Anzahl an Kursen produziert wird. Erfolgreich sind vielmehr jene, die ein zuverlässiges Betriebsmodell für Lerninhalte aufbauen.

Dieses Modell sollte fünf praktische Fragen beantworten:

1. Woher kommt das Ursprungswissen?
2. Wer ist für die Validierung verantwortlich?
3. Wie wird Content für unterschiedliche Rollen, Sprachen und Kontexte angepasst?
4. Wie werden Updates gesteuert, wenn sich das Ausgangswissen verändert?
5. Wie wird Wirkung über Abschlussquoten hinaus gemessen?

Ohne diese Antworten schafft KI eine neue Version eines alten Problems. Es gibt zwar mehr und noch schneller Content, aber nicht unbedingt bessere Inhalte. Mit klaren Antworten auf diese Fragen hilft KI L&D, von manueller Produktion zu effektiver Lern- und Performance-Unterstützung überzugehen. Auf diese Weise wird es einfacher, Content zu erstellen, zu warten und über Regionen, Rollen und Teams hinweg zu skalieren.

Je einfacher Lerninhalte erzeugt werden können, desto wichtiger wird Vertrauen:

• Mitarbeitende müssen wissen, dass die Inhalte, die sie erhalten, korrekt sind.
• Führungskräfte müssen sicher sein, dass Schulungen aktuelle Prozesse abbilden.
• Compliance-Teams brauchen eine verlässliche Dokumentation.
• L&D-Teams müssen darauf vertrauen können, dass KI-generierte Entwürfe geprüft, freigegeben und gepflegt wurden.

Diese Vertrauensfrage ist nicht nur technisch, sondern organisatorisch. KI-Kompetenz, Review-Workflows, Versionskontrolle, Datenschutz, Barrierefreiheit, Urheberrecht, Bias-Prüfungen und menschliche Kontrolle werden damit Teil des modernen Content-Betriebs. Governance sollte deshalb nicht als Bremse für Innovation gesehen werden, denn sie ist die Voraussetzung dafür, dass KI-gestützte Lerninhalte verantwortungsvoll skaliert werden können.

Je mehr Lerninhalte von oder mit KI erzeugt werden, desto relevanter wird es auch, klar festzulegen, wer die finale Verantwortung für die Inhalte trägt.

Für L&D-Teams ist klar: Die Rolle von Learning Professionals geht immer weiter weg davon, jedes einzelne Asset manuell zu erstellen, und entwickelt sich aktuell in Richtung Gestaltung der Voraussetzungen für einen effektiven Wissenstransfer. Dazu gehört, Fachpersonen geeignetere Fragen zu stellen, die richtigen Ausgangsmaterialien auszuwählen, Inhalte an praxisnahen Aufgaben auszurichten, KI-generierte Ergebnisse zu prüfen und Lernen mit Kompetenzen und Performance zu verbinden.

Dadurch wird die Rolle von L&D strategischer und bleibt zugleich zentral. In den kommenden Jahren ist es sehr unwahrscheinlich, dass Lerninhalte in einer Welt entstehen, in der jede Person nebenbei das Lerndesign übernimmt. Wahrscheinlicher ist ein Umfeld, in dem mehr Menschen ihre Expertise einbringen können, während L&D die Struktur, Standards und Governance liefert, die aus dieser Expertise sinnvolles Lernen machen.

Manuelle Content-Erstellung wird nicht über Nacht verschwinden, aber sie wird abnehmen. Organisationen, die sich jetzt gut aufstellen, fangen später nicht bei null an. So bleibt mehr Zeit für das Wesentliche: das passende Wissen von den richtigen Fachpersonen zur richtigen Zeit an die passenden Lernenden zu bringen.