Warum KI-Infrastruktur für den Lernerfolg entscheidend ist

David Blake

Donnerstag, 16. Oktober 2025

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Im Laufe der Geschichte gab es einige entscheidende Veränderungen in der Art und Weise, wie Menschen lernen.

Die erste war die Erfindung der Druckpresse, die Wissen in einem bisher beispiellosen Ausmaß kodifizierte und verbreitete.

Die zweite waren die Industrieschulen – die heutigen Berufsschulen –, die dazu dienten, ganze Generationen für die Arbeit in Fabriken und Büros auszubilden.

Die dritte war das Internet, das Milliarden Menschen den Zugang zu Wissen verschaffte. Es ermöglicht lebenslanges Lernen über den herkömmlichen Unterricht hinaus, sowohl bei der Arbeit als auch zu Hause.

Und jetzt erleben wir die vierte Veränderung: Den Aufstieg der KI.

Effizienz ist nicht alles

KI ist bereits in unsere Meetings, Dokumente und Systeme integriert. Doch nur weil KI in die Arbeit eingebunden ist, heißt das noch lange nicht, dass die Menschen dadurch etwas lernen. Wenn überhaupt, hat KI die Menschen bislang effizienter gemacht, aber nicht qualifizierter. Noch nicht.

Das ist ein Problem. Denn die meisten Organisationen setzen KI für einen bestimmten Zweck ein: Effizienz. Das ist zwar gut, aber schneller zu arbeiten bedeutet nicht, dass die Mitarbeitenden mehr Skills haben.

Infrastruktur ist immer noch wichtig

Wir kennen dieses Phänomen bereits. Als YouTube eingeführt wurde, revolutionierte es die Bereitstellung von Inhalten. Die Plattform ermöglichte den universellen Zugang zu unzähligen Lernressourcen.

Allerdings löste es nicht das Problem des Lernens in Organisationen. Es sorgte nicht für die Entwicklung von mehr Kompetenz. Es erfüllte auch nicht die Anforderungen der Organisationen hinsichtlich der Steuerung der Lernaktivitäten.

Warum? Weil eine geeignete Infrastruktur noch immer wichtig ist. Wir brauchen Systeme, Kontext, Feedback und Ergebnisse. 

Das gilt auch für KI. Ein Chatbot auf dem Unternehmensportal ist keine Lernstrategie. Ein Copilot, der Meetings und HR-Richtlinien zusammenfasst, baut keine Kompetenzen in diesen Bereichen auf. Der reine Zugriff auf Antworten trägt nichts zur Weiterbildung bei.

Was seriöse, erfolgreiche KI-Lernsysteme auszeichnet, ist nicht das Modell, sondern die dahinterstehende Infrastruktur. Es ist die Grundlage, auf der die KI basiert; dazu gehören:

• Lernwissenschaft
• Verifizierbare Skilldaten
• Integration in Systeme
• Organisationsbezogener Kontext, der auf strategische Ziele abgestimmt ist

Wenn Ihre KI-Tools nicht auf dieser Grundlage aufgebaut sind, sind sie nicht für das Lernen optimiert. Denn genau diese Struktur macht den Unterschied. Sie bestimmt die Wirkung der Lernaktivitäten in dieser neuen Umbruchphase.

Die Herausforderung: Besseres und schnelleres Upskilling im Unternehmen

Ich will ganz offen sein: Laut dem Weltwirtschaftsforum und Accenture müssen 60 % der weltweiten Belegschaft in den nächsten fünf Jahren Upskilling betreiben. Das entspricht einem Anstieg von 10 Prozentpunkten gegenüber 2020. Und nur etwa 40 % der Führungskräfte auf Vorstandsebene geben an, darauf vorbereitet zu sein, was einem Rückgang von 10 Prozentpunkten gegenüber 2020 entspricht. 

Wir waren uns bereits vor fünf Jahren dieser Skill-Lücke bewusst, und Führungskräfte sind heute noch weniger darauf vorbereitet. Das bedeutet, dass sich mehr Menschen weiterbilden und mehr Skills erwerben müssen, und zwar schneller als je zuvor. 

Der Ansatz des „Just-in-Time-Learning“ stammt aus der dritten Veränderungswelle, der Internetwelle. Dabei ging es darum, Mitarbeitenden zur richtigen Zeit die Inhalte zur Verfügung zu stellen, die für sie am relevantesten sind. Doch nun verändert sich die Arbeit selbst. Aufgaben werden automatisiert. Rollen werden flexibler. Wissen ist heute so günstig wie noch nie verfügbar, doch Urteilsvermögen, Anpassungsfähigkeit und Kreativität sind nach wie vor von unschätzbarem Wert.

Wir brauchen ein neues Lernmodell, das mit den schnellen Veränderungen und Anforderungen der heutigen KI-Welt Schritt hält. Diese Zukunft könnte wie folgt aussehen:

• Adaptives Lernen berücksichtigt bereits vorhandenes Wissen und konzentriert sich auf genau die Skills, die noch fehlen.
• Dank Skill-Intelligenz in Echtzeit können Lücken geschlossen werden, bevor sie zum Bremsstein werden. 
• KI unterstützt Mitarbeitende dabei, intelligenter und besser zu arbeiten, nicht nur schneller.

Das ist keine Zukunftsmusik mehr – sie spielt bereits.