KI-Agenten im L&D: Vom Pilotprojekt zu zuverlässigen Workflows

KI ist längst mehr als nur ein Hype-Thema auf Konferenzen oder ein vereinzeltes Chatbot-Experiment. Sowohl unser State of Learning Technologies 2026 Report als auch die aktuelle KI-Studie von McKinsey zeigen den gleichen Trend auf: Die KI-Nutzung wird immer verbreiteter, aber die Skalierung bleibt nach wie vor mühsam (siehe Abbildung 1). Unsere Forschungsergebnisse zeigen, dass KI sich zu einer operativen Realität für L&D in Unternehmen entwickelt. Themen wie Integration, Sicherheit und vertrauenswürdige Governance fungieren nun als die eigentlichen Engpässe. Auch McKinsey zieht auf Unternehmensebene ein ähnliches Fazit: Unternehmen passen sich dem Trend zwar immer mehr an, aber die meisten Organisationen befinden sich noch immer im Experimentier- oder Pilotmodus. Denn: Sie haben KI noch nicht tief genug in ihre Workflows einbetten können, um einen echten, unternehmensweiten Mehrwert zu generieren.

Eines der deutlichsten Ergebnisse unseres Berichts ist, dass sich die Herausforderung rund um Künstliche Intelligenz verändert hat. Im L&D-Bereich besteht nicht mehr die Frage, ob überhaupt KI beim Lernen sinnvoll ist, sondern wie man sie vernetzt, steuert und den Erfolg konkret nachweist. Dies zeigt sich auch in den Ergebnissen: Mehr als die Hälfte der Befragten gab an, dass die effektive Integration von KI oder neuen Lerntechnologien ihre größte Hürde darstellt (siehe Abbildung 2). Gleichzeitig konsolidiert sich der Learning-Stack rund um ein zentrales LMS-Fundament, während Investitionen in KI-gestütztes Authoring, Coaching, Analytics und Skill-Infrastrukturen fließen.

McKinsey definiert KI-Agenten als Systeme, die mehrere Schritte in einem Workflow planen und ausführen können. Die Umfrage-Ergebnisse zeigen zwar großes Interesse, aber sie geben zugleich auch einen Einblick in die Realität: 62 % der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen zumindest mit KI-Agenten experimentiert, während 23 % berichten, dass sie ein System auf Basis von KI-Agenten bereits an einer Stelle im Unternehmen skalieren. Doch selbst dann bleibt der skalierte Einsatz in einer einzelnen Funktion begrenzt.

Für L&D sind KI-Agenten aus einem praktischen Grund interessant. Sie begleiten den entscheidenden Wandel: weg von isolierten Einzelprompts, hin zu kontinuierlicher Unterstützung durch strukturierte Workflows. Das bedeutet, dass Teams dabei unterstützt werden können, Inhalte schneller zu erstellen, relevante Ressourcen vorzuschlagen, Lernende situationsbezogen zu unterstützen, Skill-Lücken früher zu identifizieren oder Übungen und Feedback dynamischer zu steuern. In unserem Report beschreiben die Befragten den nächsten Meilenstein nicht einfach nur als „KI“, sondern als praktische Unterstützung, die Menschen hilft, direkt während der Arbeit zu lernen – kombiniert mit besserer Sichtbarkeit von Skills und adaptiveren Systemen. Daher lautet auch eines der deutlichsten Ergebnisse unseres Berichts: Zeit für KI-Agenten anstatt nur Chatbots.

Hier sind die Ergebnisse von McKinsey besonders von Nutzen. Die wichtigste Botschaft lautet: Organisationen, die den größten Nutzen erzielen, gestalten eher ihre Workflows neu, streben neben Effizienz auch Innovation an und betten KI in ihre eigentliche Arbeitsweise ein. Das ist für L&D entscheidend, da KI die größte Wertschöpfung erzielt, wenn sie als Teil einer umfassenden Neugestaltung von Content Operations, Performance Support, Skill-Entwicklung und Lernbegleitung betrachtet wird anstatt als separat betrachtete "Zusatzfunktion".

Unsere eigenen Ergebnisse stützen diese Erkenntnis: Die Integration in bestehende Systeme, intensive Schulungen, die Kommunikation an Nutzende sowie klare KPIs gehören zu den wichtigsten Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung. Somit ist das Engagement am höchsten, wenn das Lernen in den täglichen Arbeitsalltag eingebettet ist und nicht getrennt stattfindet. Daher ist das eigentliche Versprechen von KI-Agenten für L&D: weniger Reibungsverluste bei der Unterstützung von Lernenden innerhalb der Organisation.

KI-Agenten werden im Lernbereich nicht skalieren, nur weil sie fortschrittlich klingen. Sie werden skalieren, wenn Menschen ihr vertrauen. In unserem Bericht ist die KI-Einführung zunehmend an Fragen der Datensicherheit, der Zuverlässigkeit, des Datenschutzes, der Compliance und der Begleitung durch den Menschen geknüpft. Dabei zeigt der Report explizit: Die KI-Adoption beschleunigt sich, aber Vertrauen und Governance werden entscheiden, wer skalieren kann.

Unser Whitepaper liefert hierbei eine wichtige Perspektive: Viele Unternehmen zögern aufgrund von Altsystemen, fehlender Expertise, Veränderungsresistenz sowie Bedenken hinsichtlich Vertraulichkeit und Compliance. Dabei ist das Argument, dass eine strategische KI-Implementierung Investitionen in Infrastruktur, Skills und Change Management erfordert, denn die alleinige Begeisterung für die Technologie reicht nicht. Letztlich sollte Governance nicht als Hindernis für die Einführung gesehen werden, denn sie ist das, was die Einführung erst ermöglicht.

Die unmittelbarsten Vorteile von KI in L&D betreffen nach wie vor die Geschwindigkeit: Schnellere Content-Erstellung, geringerer administrativer Aufwand, zügigere Updates und bessere Skalierbarkeit. Unser Whitepaper zeigt dies deutlich, insbesondere im Bereich der KI-gestützten Erstellung von Inhalten, automatisierten LMS-Prozessen und skalierbaren Lernangeboten.

Die größere Chance liegt jedoch im Aufbau von Fähigkeiten. Unser Bericht von 2026 zeigt, dass sich die Erfolgsmessung von Aktivitäten hin zu Ergebnissen verschiebt: Produktivität, die Verbesserung von Skills und die Analyse von Skill-Gaps rücken in den Mittelpunkt. Zudem zeigt er, dass die KI- und Automatisierungsbereitschaft mittlerweile die höchsten Prioritäten für L&D sind. Mit anderen Worten wird deutlich: In der nächsten Phase der KI im L&D-Bereich geht es nicht nur darum, bestehende Arbeit schneller zu erledigen, sondern Menschen und Organisationen dabei zu helfen, langfristig kompetenter, anpassungsfähiger und messbarer zu werden (siehe Abbildung 3).

Die praktische Erkenntnis bleibt: KI-Agenten werden für L&D nur dann Mehrwert schaffen, wenn sie an echte Workflows gebunden sind, von Nutzenden akzeptiert werden, mit Skills und Performance verknüpft sind und als mehr als nur ein reines Effizienz-Tool positioniert werden. Für Learning-Verantwortliche bedeutet das, den Fokus weniger auf KI als Funktionssammlung zu legen, sondern mehr auf die Bedingungen, die sie in großem Maßstab nützlich machen.