Wie Chatbots ins Umfeld der Lerntechnologie passen, ergibt sich daraus, welche Phasen Lernende durchlaufen. Bei der Entwicklung neuer Skills verh\u00e4lt es sich ganz \u00e4hnlich wie bei der Suche nach einem Hotel f\u00fcr eine \u00dcbernachtung: Das Lernerlebnis setzt sich aus Anlaufstellen, Wegweisern und Bestimmungsorten zusammen:<\/p>\n\n\n\n
Die Anlaufstelle<\/em> bildet dabei den Anfang einer Lernreise, der Wegweiser<\/em> dient als Navigator, der durch die Lernreise f\u00fchrt, und der Bestimmungsort<\/em> ist das Ziel, an dem die Lernenden schlie\u00dflich ankommen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wer etwa eine Reise buchen m\u00f6chte, w\u00fcrde wom\u00f6glich zuerst auf Google suchen \u2013 das w\u00e4re die Anlaufstelle. Auf einen Vergleich der Angebote auf einem Portal wie Kayak (dem Wegweiser) w\u00fcrde dann die Buchung auf der Website eines Hotels \u2014 dem Bestimmungsort \u2013 folgen.<\/p>\n\n\n\n Ganz \u00e4hnlich lassen sich die Ressourcen kategorisieren, die Mitarbeitende auf ihrer Lernreise verwenden. Nimmt man etwa die Lerntechnologie-\u00d6kosysteme vieler Degreed-Kunden, so setzen sich diese aus einer Kombination aus Anlaufstellen, Wegweisern und Bestimmungsorten zusammen.<\/p>\n\n\n\n Lernende nutzen zun\u00e4chst eine Anlaufstelle<\/strong> wie eine E-Mail, App, Browser-Erweiterung, Microsoft Teams oder das Intranet, um ihre Lernreise zu beginnen. Diese Anlaufstelle f\u00fchrt sie zum Wegweiser<\/strong> f\u00fcr ihre Lernaktivit\u00e4ten, n\u00e4mlich unsere LXP. <\/strong>Die LXP wiederum f\u00fchrt sie zu ihren Bestimmungsorten<\/strong>, also etwa ein LMS, Coursera, LinkedIn Learning oder andere Anbieter von Lerninhalten.<\/p>\n\n\n\n Logischerweise k\u00f6nnen Lernende nicht immer direkt beim Bestimmungsort beginnen. Deshalb bildet der Wegweiser ein so zentrales Element im Kontext von Lerntechnologie. Denn er holt Lernende dort ab, wo sie sind, und f\u00fchrt sie komfortabel zur n\u00e4chsten Station.<\/p>\n\n\n\n \u00dcber den Wegweiser k\u00f6nnen Lernende ihre Optionen einsehen und vergleichen, von denen es mitunter Tausende gibt. Ebenso liefert er kuratierte und personalisierte Empfehlungen und \u00fcbernimmt die Verwaltung von Zugriffsrechten (Autorisierungen, Genehmigungen, Berechtigungen, Integrationen), damit die Lernenden das erhalten, was sie ben\u00f6tigen.<\/p>\n\n\n\n Welchen Weg Lernende dabei einschlagen, wird vom jeweiligen Anwendungsfall bestimmt. Abh\u00e4ngig von diesem wiederum kann ein Chatbot als Anlaufstelle, Wegweiser oder Bestimmungsort fungieren. Sehen wir uns an, was das konkret bedeutet.<\/p>\n\n\n\n Chatbots f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle rund um Lernen am Arbeitsplatz<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n 1. L\u00f6sung bestimmter Fragestellungen im Arbeitsalltag<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Sie haben den Aufbau einer bestimmten Funktion in Excel vergessen? Oder Sie m\u00fcssen sich wieder in Erinnerung rufen, wie Sie Ihr CRM aktualisieren? Ein Chatbot kann Ihnen dabei auf Anhieb helfen. Wenn es um Fragen und Antworten, Brainstorming oder die Erstellung oder Zusammenfassung von Inhalten geht, stellen Chatbots vermutlich Ihren finalen Bestimmungsort dar. <\/p>\n\n\n\n 2. Abschluss von Compliance-Schulungen<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Einen weiteren g\u00e4ngigen Anwendungsfall f\u00fcr Lernen am Arbeitsplatz bilden Compliance-Schulungen. Ich kann nur f\u00fcr mich sprechen, aber wenn es um solche Schulungen geht, muss ich dar\u00fcber benachrichtigt werden \u2014 aus freien St\u00fccken w\u00fcrde ich mich danach wohl nie erkundigen. \u00dcber derartige Benachrichtigungen hinaus ist es zudem wichtig, den Status zugewiesener Schulungen einsehen zu k\u00f6nnen und Zugriffsrechte f\u00fcr die entsprechenden Materialien zu erhalten.<\/p>\n\n\n\n K\u00e4me <\/em>ein Chatbot als weitere Anlaufstelle f\u00fcr Compliance-Schulungen infrage? Technisch gesehen durchaus. Fraglich ist allerdings, ob er auf diese Weise genutzt werden w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n Warum? Nun, sehr wahrscheinlich werden Mitarbeitende vergessen, den Chatbot zu fragen, oder sie haben schlichtweg keine Lust dazu. Chatbot-Technologie ist aber auf Anweisungen angewiesen. Darin besteht auch eine der h\u00e4ufigsten H\u00fcrden bei der Nutzung von Chatbots zum Lernen in Unternehmen: Sie reagieren erst, wenn man sie etwas fragt.<\/p>\n\n\n\n 3. Planung neuer Karrierewege<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Neuen Mitarbeitenden oder solchen, die gerade bef\u00f6rdert wurden, ist nicht unbedingt klar, was sie nicht wissen. Da alles noch ungewohnt ist, brauchen Sie einen Wegweiser \u2013 eine Funktion, f\u00fcr die ein Chatbot nicht immer am besten geeignet ist.<\/p>\n\n\n\n Um ein guter Ratgeber zu sein, muss der Chatbot \u00fcber eine Vielzahl von Informationen \u00fcber die Mitarbeitenden, ihr Unternehmen und ihre Rolle verf\u00fcgen. Selbst wenn Chatbot-Technologien mit all diesen Details angereichert werden, haben sie h\u00e4ufig Probleme damit, Lernende an externe Ressourcen zu vermitteln.<\/p>\n\n\n\n Anders als ein Chatbot kann ein Lernsystem wie eine LXP dabei helfen, diese komplexe \u00dcbergangsphase zu meistern. M\u00f6glich macht sie dies wie folgt:<\/p>\n\n\n\n Welche Rolle kommt einem Chatbot in diesem Szenario also zu? Wird er korrekt programmiert, kann er als Anlaufstelle fungieren, die zu einem Wegweiser wie einer LXP f\u00fchrt. Ebenfalls m\u00f6glich w\u00e4re, dass er allgemeine Ratschl\u00e4ge gibt oder motivierende Kommentare liefert und so einen erg\u00e4nzenden Bestimmungsort bildet.<\/p>\n\n\n\n 4. Entwicklung neuer Skills<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Upskilling wie auch Reskilling sind wichtiger als je zuvor. Was es daf\u00fcr braucht, ist fortlaufender Einsatz, konsequentes \u00dcben und kontinuierliche Zusammenarbeit. Bei meinem Bestreben, mehr \u00fcber KI zu lernen, ben\u00f6tige ich M\u00f6glichkeiten zur Diskussion und praktischen Anwendung von Konzepten. Eine Anweisung an ChatGPT wie \u201esag mir alles \u00fcber KI, was ich wissen muss\u201c wird mir diese Praxis aber ebenso wenig vermitteln k\u00f6nnen wie die n\u00f6tige Zusammenarbeit.<\/p>\n\n\n\n Dagegen kann eine Akademie in Sachen Skillentwicklung Wegweiser und Bestimmungsort zugleich<\/em> sein. Denn in einer Akademie lassen sich komplexe Lernreisen koordinieren, Workflows f\u00fcr praktische \u00dcbungen und Feedback umsetzen sowie klassenbasiertes Lernen und Zusammenarbeit steuern.<\/p>\n\n\n\n Was ist aber mit dem Chatbot? Er kann eine unterst\u00fctzende und erg\u00e4nzende Rolle spielen. Denn er kann einer der diversen Bestimmungsorte von Drittanbietern sein, die in das Lernerlebnis eingebunden sind. Als solcher kann er M\u00f6glichkeiten f\u00fcr Rollenspiele und zur Reflexion oder auch zum Einholen von Feedback bieten.<\/p>\n\n\n\n 5. Ermittlung von M\u00f6glichkeiten zur Weiterentwicklung<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Wie wir bereits festgestellt haben, liefert ein Chat-Interface nur auf Anfrage den gew\u00fcnschten Output. Hinzu kommt, dass es Informationen nur als linearen Text pr\u00e4sentiert und auch nicht unbedingt Zugang zu den n\u00f6tigen Informationen hat. Dementsprechend ist ein Chatbot nicht ideal, um Entwicklungsm\u00f6glichkeiten im Unternehmen zu durchsuchen, zu filtern oder zu ermitteln. <\/p>\n\n\n\n \u00dcber Lern- und Talentsysteme l\u00e4sst sich besser ausmachen, was verf\u00fcgbar ist, ohne sie explizit danach fragen zu m\u00fcssen. Au\u00dferdem verf\u00fcgen sie \u00fcber Daten zu Lernenden (wie etwa ihre Skills), anhand derer sie feststellen k\u00f6nnen, ob die jeweiligen M\u00f6glichkeiten zu ihnen passen.<\/p>\n\n\n\n Ein Chatbot erweist sich jedoch als durchaus effektives Mittel zur pers\u00f6nlichen Reflexion. Sagt man ihm n\u00e4mlich, welche Interessen man hat, kann er dabei helfen, Ziele, Pl\u00e4ne und alternative Karrierem\u00f6glichkeiten zu formulieren, die man vielleicht selbst \u00fcbersehen h\u00e4tte. Nachdem man die Optionen abgew\u00e4gt hat, kann man den Chatbot zudem als Anlaufstelle zu den Talentsystemen des Unternehmens nutzen, um festzustellen, welche Arten von Lernangeboten verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n\n\n\n Die Einsatzm\u00f6glichkeiten von Chatbots f\u00fcr L&D sind begrenzt.<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Chatbots erweitern die Lernreise zwar um neue M\u00f6glichkeiten, k\u00f6nnen aber l\u00e4ngst nicht alles abdecken. So gro\u00df die Euphorie um sie vielleicht sein mag, so wichtig ist es auch, sich ihre Einschr\u00e4nkungen vor Augen zu f\u00fchren:<\/p>\n\n\n\n Ohne Frage keine Antwort<\/strong>: Wer eine Orientierungshilfe oder Empfehlungen braucht, kann von Chatbots nicht allzu viel erwarten. Sich immer erst \u00fcberlegen zu m\u00fcssen, was man sie fragt, k\u00f6nnte so manchen also von der Nutzung abhalten.<\/strong><\/p>\n\n\n\n M\u00e4ngel bei Weiterleitung und Navigation<\/strong>: KI ist so angelegt, dass sie immer eine Antwort liefert (selbst wenn diese frei erfunden ist). Allerdings ist sie keine besonders gro\u00dfe Hilfe bei der Vermittlung an andere Orte. Wenn es darum geht, Benutzerinnen und Benutzer mit Suchergebnissen zu verbinden, machen Chatbots zwar Fortschritte. \u00dcber die Zugriffs- und Berechtigungsanforderungen von Unternehmensressourcen kommen sie dabei nur schwerlich hinaus.<\/p>\n\n\n\n Das nachfolgende Beispiel macht dies anhand einer Anfrage deutlich, bei der GPT-4o (das neueste Modell von OpenAI) eine Zusammenfassung zu einem Buch liefern soll. Obwohl das Modell in der Lage w\u00e4re, das Internet zu durchsuchen, tut es dies zun\u00e4chst nicht, sondern erfindet eine v\u00f6llig falsche Antwort. Selbst im Rahmen ihrer sehr begrenzten, nativen Tools haben die neuesten Modelle Schwierigkeiten, Anfragen ad\u00e4quat weiterzuleiten.<\/p>\n\n\n\n Geringe Benutzerkenntnis<\/strong>: Ein Chatbot ist sich seiner Anweisungen bewusst und nutzt die Daten, anhand derer er trainiert wurde, um zu reagieren. Neue Modelle wie GPT-4o aktualisieren ihre grundlegenden Benutzerkenntnisse anhand des Chatverlaufs. Dass diese Daten die neuesten Aktivit\u00e4ten und Informationen beinhalten, die von den Arbeits- und Lernanwendungen eines Benutzers oder einer Benutzerin erfasst werden, ist jedoch nicht unbedingt gesichert.<\/p>\n\n\n\n Spezialisierte Workflows nicht umsetzbar<\/strong>: Mitunter kann Lernen zwar \u00fcber einfache Antworten erfolgen. In anderen F\u00e4llen braucht es aber koordinierte Erlebnisse, die ein Chatbot nicht liefern kann, da diese komplexeren Workflows spezifische Kontexte, Steuerungen und Benachrichtigungen erfordern. Bei besonders fortschrittlichen Anwendungen wird inzwischen durch eine Kombination von LLMs versucht, Lernsysteme um multimodale, mehrstufige Erlebnisse zu erweitern.<\/p>\n\n\n\n Chatbots: Zunehmend wichtig f\u00fcr L&D<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n Chatbots sind zwar nicht f\u00fcr alles geeignet, werden als Anlaufstelle zu spezialisierten Unternehmensanwendungen wie einer LXP oder einem CRM aber immer wichtiger.<\/p>\n\n\n\n In Unternehmen, die nicht \u00fcber interne Lernressourcen und lizenzierte Anbieter verf\u00fcgen, k\u00f6nnen Chatbots als Wegweiser zu externen Angeboten dienen. Verf\u00fcgen Unternehmen aber \u00fcber ein Lern\u00f6kosystem, fungiert eine LXP als Wegweiser f\u00fcr alle Themen rund um L&D. Was es braucht, sind Verbindungen sowohl zu als auch von den Chatbots und Lernsystemen eines Unternehmens. Denn ohne das eine kann auch das andere nicht vollst\u00e4ndig sein.<\/p>\n\n\n\n Sie m\u00f6chten sich noch eingehender \u00fcber die Integration der Chatbots Ihres Unternehmens mit Ihrem Lernsystem austauschen? Dann senden Sie einfach eine E-Mail an tblake@degreed.com<\/a>. <\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/explore.degreed.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/5-16-24_AI-Chatbots-for-Learning_Localization_de_DE_Social_1-1280x720-1-1024x576-1.png\")
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Auch wenn Chatbots nicht alle Komponenten unterst\u00fctzen, die f\u00fcr eine umfassende Skillentwicklung erforderlich sind, etablieren sie sich zunehmend als Anlaufstelle f\u00fcr schnelle Antworten.<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/explore.degreed.com\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/5-16-24_AI-Chatbots-for-Learning_Localization_de_DE_Newsletter-600x200-copy-1024x292-1.png\")
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