Alle in AI Labs behandelten Themen dienen zu experimentellen Zwecken und/oder befinden sich in der Entwicklung. Es ist nicht garantiert, dass sie Teil der Degreed-Produktsuite werden.
Sie haben in zwei Stunden ein wichtiges Meeting, auf das Sie sich vorbereiten müssen, aber Ihre Führungskraft kann nicht kurzfristig mit Ihnen üben. Ihre Präsentation steht, aber Sie wissen nicht, welche Fragen die Stakeholder im Gespräch stellen werden.
In dieser Situation sollten Sie nicht improvisieren. Ein Meeting mit mehreren entscheidenden Stakeholdern lässt sich nicht auf den letzten Drücker vorbereiten. Was Sie brauchen, ist eine individuell zugeschnittene praktische Erfahrung für den aktuellen Bedarf, nämlich eine gezielte Übung und Vorbereitung auf das wichtige Gespräch. Dies ist eine klare Lernsituation, aber herkömmliches Lernen passt nicht zu diesem Szenario.
Genau diese Art von Lernen im Arbeitsalltag wollen wir mit KI zugänglich machen.
Doch zunächst ein kurzer Einblick in AI Labs, falls Sie die Initiative noch nicht kennen. Wir testen, wie sich die neuesten KI-Funktionen sinnvoll einsetzen lassen, richten sie an tatsächlichen Geschäftsanforderungen aus und prüfen, was im Markt echten Mehrwert liefert. Ein Großteil unserer Entwicklungen schafft es nie ins Produkt. Wir testen, lernen, optimieren – und ziehen weiter.
Doch manchmal gibt es Durchbrüche, die unseren Blick auf die Zukunft des Lernens komplett verändern.
Lernen im KI-nativen Zeitalter
Ich beschäftige mich intensiv mit einer zentralen Frage: Wie wird Lernen in einer KI-nativen Realität konkret aussehen?
Klassisches Lernen greift oft zu kurz, wenn es darum geht, Verhalten in entscheidenden Leistungssituationen zu verändern. Es ist entweder zu generisch, zu langsam oder bietet kein Feedback, das Lernen verankert und schnelle Einsatzbereitschaft ermöglicht. Nehmen Sie das Beispiel mit der kurzfristigen Vorbereitung auf das Meeting. Welche Möglichkeiten für praxisnahes Training bieten sich hier?
Um diesem Bedarf gerecht zu werden, wird Lernen meiner Meinung nach zunehmend:
- stärker auf die konkrete Aufgabe zugeschnitten
- individueller auf die einzelne Person abgestimmt
- situativ auf den jeweiligen Moment ausgerichtet
Auf dieser Grundlage haben wir unser Experiment mit KI-Rollenspielen entwickelt.
KI-Rollenspiele in der Praxis
In diesem Experiment wollten wir herausfinden, ob sich spezifische Lernerfahrungen aus dem unmittelbaren Bedarf der Benutzer:innen heraus erstellen lassen.
Nachdem wir überlegt hatten, wie sich situationsspezifische Anforderungen in der Praxis umsetzen lassen, haben wir einen KI-Agenten entwickelt, in den Benutzer:innen eigene Szenarien eingeben können, zum Beispiel ein bevorstehendes Gespräch mit Investor:innen. Der Agent würde dann eine realitätsnahe Simulation erstellen und multimodales Lernen ermöglichen.
Zurück zum Beispiel mit dem anstehenden Meeting mit den Stakeholdern. In diesem Tool würde ich mein bevorstehendes Gespräch beschreiben, inklusive aller verfügbaren Informationen zu den Teilnehmenden sowie zum Thema oder Ziel. Die KI würde dann einen realistischen Videocall generieren.
Es können bis zu vier KI-Personas am Rollenspiel teilnehmen, jeweils mit eigener Rolle, Persönlichkeit und individuellen Prioritäten, die die echte Situation und die beteiligten Personen widerspiegeln. Sie stellen Fragen, unterbrechen und melden Zweifel an, genau wie echte Stakeholder. Gerade diese spürbare Spannung macht die Erfahrung so effektiv.
Während und nach dem Gespräch erhalten Benutzer:innen gezieltes Feedback, etwa dazu, wie souverän sie Fragen gehandhabt bzw. wie verständlich sie kommuniziert haben und wie überzeugend ihre Präsentation war.
Das verändert grundlegend, wie Schulungen und Lerninhalte in Unternehmen bereitgestellt werden. Die Simulationen können jederzeit durchgeführt werden. Diese Flexibilität ist im Arbeitsalltag entscheidend. Nicht immer hat man zwei Wochen Zeit, sich auf ein wichtiges Gespräch vorzubereiten. Oft bleiben vor dem Gespräch nur zwei Stunden Zeit für eine gezielte Vorbereitung.
Diese Simulationen stellen sicher, dass Üben jederzeit möglich ist und ein wichtiges Meeting nicht zur Generalprobe wird.
Wodurch zeichnen sich diese KI-Simulationen aus?
Es ist mehr als nur die Möglichkeit, Präsentationen oder wichtige Gespräche zu üben und Feedback zu bekommen. Folgendes macht diese KI-Simulation einzigartig:
- Mehrere Personas
Die meisten Tools für Rollenspiele simulieren nur eine Interaktion mit einer Person. Hier treffen unterschiedliche Perspektiven aufeinander, so wie in echten Meetings. Jede Persona hat ihre eigene Persönlichkeit und eigene Ziele und stellt passgenaue Fragen auf Basis der Inhalte und der zugewiesenen Perspektive. - Multimodaler Input und Feedback
Die Simulationen entwickeln sich zu echten Gesprächen mit unerwarteten Fragen und tiefergehenden Interaktionen. Das System bewertet ganzheitlich Ihren Input, also was Sie sagen, wie Sie es kommunizieren, was Sie auf dem Bildschirm teilen und wie alles mit Ihrem Ziel zusammenhängt. - Feedback in Echtzeit und im Nachgang
Während der Interaktion erhalten Sie direkte Hinweise, um Ihre Antworten ad-hoc anzupassen. Zusätzlich erhalten Sie im Anschluss strukturiertes Feedback. Diese Kombination fördert Lernen im Arbeitsalltag sowie die gezielte Leistungsentwicklung durch Reflexion und Wiederholung. - Schnelle Einrichtung und vollständige Personalisierung
Die Erfahrung wird On-Demand anhand eines einfachen Prompts generiert. Sie ist nicht vorkonfiguriert, sondern basiert genau auf Ihren Vorgaben. Sie möchten kurzfristig eine weitere Persona hinzufügen? Dann passen Sie einfach den Prompt an.
Echtzeit-Feedback und direkte Anpassungsmöglichkeiten verändern grundlegend, wie wir bei der Arbeit lernen.
Die Zukunft des Lernens gestalten – mit Hilfe von Simulationen
Damit bin ich wieder bei der Ausgangsfrage: Wie sieht Lernen in einer KI-nativen Realität konkret aus?
Diese situativen KI-Rollenspiele schaffen ein völlig neues Lernsystem. Sie müssen nicht mehr aktiv nach passenden Inhalten suchen. Stattdessen sagen Sie „Ich muss dieses oder jenes üben“ oder „Event XY steht an“ – und das System erstellt daraufhin zeitgerecht die passende Simulation.
Je spezialisierter und situativer die Weiterbildung wird, desto vielfältiger werden die Lernsituationen. Es entsteht Erfahrungslernen auf Abruf mit deutlich größerem Potenzial, den Anforderungen des ständigen Wandels gerecht zu werden.
Mehr zu diesem Experiment und weiteren Innovationen erfahren Sie in meinem Webinar „Degreed in Aktion“. Kontaktieren Sie mich auf LinkedIn, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie diese Experimente selbst testen können.
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