{"id":87660,"date":"2025-12-04T14:49:02","date_gmt":"2025-12-04T14:49:02","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/?p=87660"},"modified":"2026-03-20T20:51:43","modified_gmt":"2026-03-20T20:51:43","slug":"what-is-learning-efficiency-paradox","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/de\/blog\/what-is-learning-efficiency-paradox\/","title":{"rendered":"Was ist das Paradox der Lerneffizienz?"},"content":{"rendered":"\n

Im Zuge der KI-getriebenen Revolution am Arbeitsplatz erwartet die F\u00fchrungsebene von ihren Lern-, Talent- und HR-Teams eine Ausweitung der Skillentwicklung und ein schnelleres Erzielen des ROI. Ihnen steht hierf\u00fcr jedoch weniger Budget, Zeit und Personal zur Verf\u00fcgung. \u201eMit weniger mehr erreichen\u201c also\u00a0\u2013 per\u00a0se kein neues Ph\u00e4nomen. Neu ist aber, dass Sie mit KI jetzt auch das Werkzeug f\u00fcr die tats\u00e4chliche Umsetzung zur Hand haben.\u00a0<\/p>\n\n

Genau darin liegt das Paradox der Lerneffizienz. KI verspricht mehr Effizienz und Produktivit\u00e4t, allerdings nur, wenn die Mitarbeitenden sie richtig nutzen k\u00f6nnen. Andernfalls profitieren sie wom\u00f6glich \u00fcberhaupt nicht davon, sodass KI sogar zu einem Hindernis werden k\u00f6nnte.\u00a0<\/p>\n\n

Bislang erzielen Unternehmen auch noch keinen ROI aus ihren KI-Investitionen. Der Grund daf\u00fcr: Geschwindigkeit ist nicht alles. Sicher, KI arbeitet schnell. Doch ohne einen neuen Ansatz f\u00fcr Arbeit und Lernen geht diese Geschwindigkeit zulasten von Mitarbeitenden, Prozessen und echter Innovation. Ohne Orientierung und Ziel drohen Mitarbeitende \u00fcberfordert zu werden, Prozesse arten in Chaos aus und Innovation, wenn man sie denn so nennen kann, beschr\u00e4nkt sich auf das, was KI an Standardwissen und -ideen zu bieten hat.<\/p>\n\n

Die Diskrepanz zwischen Skalierung und Substanz, Geschwindigkeit und Tiefe sowie Aktivit\u00e4t und Wirkung erreicht einen H\u00f6hepunkt. Schulungen schnell zu erstellen und abzuschlie\u00dfen reicht allein nicht aus. Menschen m\u00fcssen in der Lage sein, Wissen gleicherma\u00dfen effektiv aufzunehmen und anzuwenden.<\/p>\n\n

Es gilt, Effizienz neu zu definieren\u00a0\u2013 in einer Weise, die gesch\u00e4ftlichen Erfolg nachhaltig unterst\u00fctzt. Bei den meisten Initiativen zur KI-Transformation stehen Geschwindigkeit und Produktivit\u00e4t \u00fcber allem anderen. Tragf\u00e4hig ist dies jedoch nicht, denn der Mensch kann damit nicht Schritt halten.\u00a0<\/p>\n\n

Effizienz bedeutet nicht nur, etwas schneller zu tun. Vielmehr bedeutet Effizienz, etwas besser zu tun. Und dieser Ansatz beginnt nicht mit der Technologie, sondern mit den Menschen.\u00a0<\/p>\n\n

Das Effizienz-Paradox und die menschliche Seite der KI-Transformation<\/h2>\n\n

Es mag so aussehen, als w\u00e4re das Gelingen der KI-Transformation eine Frage der Technologie. Der Faktor Mensch ist hierf\u00fcr jedoch ebenso wichtig. Unternehmen erhoffen sich mehr Effizienz durch KI. Bei vielen ist davon bislang jedoch nichts zu sehen. Tats\u00e4chlich bleiben Investitionen in interne KI-L\u00f6sungen bei fast 95\u00a0% der Unternehmen g\u00e4nzlich ohne Wirkung<\/a> und gerade einmal 15\u00a0% der GenAI-Benutzer:innen vermelden einen signifikanten ROI durch den Einsatz der Technologie<\/a>.<\/p>\n\n

Die Tendenz, den ausbleibenden Erfolg als technologisches Problem zu betrachten, ist in gewisser Weise verst\u00e4ndlich\u00a0\u2013 und so investieren Unternehmen auch weiterhin mehr Geld in ihre KI-Initiativen: 85\u00a0% der F\u00fchrungskr\u00e4fte haben ihre KI-Investitionen zwar bereits im vergangenen Jahr erh\u00f6ht<\/a>, aber neun von zehn gehen trotzdem davon aus, im kommenden Jahr noch mehr f\u00fcr generative KI auszugeben, wie Untersuchungen von Knowledge at Wharton<\/a> (88\u00a0%) sowie von Deloitte<\/a> (91\u00a0%) ergaben.<\/p>\n\n

Trotz deutlich h\u00f6herer Ausgaben f\u00fcr KI nahm die Nutzung am Arbeitsplatz im vergangenen Jahr kaum zu: Hier war laut der Federal Reserve Bank von St.\u00a0Louis<\/a>, also der Zentralbank des US-Bundesstaates Missouri, nur ein Anstieg von 33\u00a0% (2024) auf 37,5\u00a0% (2025) zu verzeichnen. \u00c4hnlich fallen die Ergebnisse einer weltweiten Umfrage von PwC<\/a> aus. Darin gaben 14\u00a0% der Befragten an, generative KI t\u00e4glich zu nutzen\u00a0\u2013 im Jahr\u00a02024 waren es 12\u00a0%. Der Anstieg der Nutzungszahlen f\u00e4llt gegen\u00fcber den enormen Investitionen in diese Initiativen also eher mager aus.<\/p>\n\n

Die Schlussfolgerung lautet: Damit Mitarbeitende den tiefgreifenden Wert erkennen, den KI in Aussicht stellt, m\u00fcssen sie ihre Skills schneller und effektiver weiterentwickeln. Denn die Menge der Skills, die sie ben\u00f6tigen, wird k\u00fcnftig noch weiter zunehmen, genauso wie die Geschwindigkeit, in der sie diese Skills erlernen m\u00fcssen. Damit das m\u00f6glich wird, m\u00fcssen Unternehmen in den menschlichen Aspekt der KI-Transformation investieren. Denn letzten Endes m\u00fcssen KI-Initiativen f\u00fcr die Menschen effektiv sein, die mit ihrer Hilfe Innovation f\u00f6rdern, neue Arbeitsweisen gestalten und in diesem Zuge gesch\u00e4ftliches Wachstum vorantreiben sollen.<\/p>\n\n

Die Rolle von KI im Paradox der Lerneffizienz<\/h2>\n\n

Es besteht kein Zweifel daran, dass KI die treibende Kraft hinter dem dr\u00e4ngenden Wandel ist, mit dem Unternehmen zu k\u00e4mpfen haben. Zugleich tr\u00e4gt sie aber auch zur L\u00f6sung bei\u00a0\u2013 genau darin liegt die andere Seite des Paradoxes.

Wie ist das zu verstehen?\u00a0<\/p>\n\n

Wird k\u00fcnstliche Intelligenz richtig eingesetzt, l\u00e4sst sich ungenutztes Potenzial im Hinblick darauf erschlie\u00dfen, wie schnell und umfassend Mitarbeitende genau die Skills entwickeln k\u00f6nnen, die sie ben\u00f6tigen, um mit KI Schritt zu halten. Es gilt, Lerneffizienz zu erreichen. Statische Bibliotheken mit Lerninhalten und selbstgesteuerte Weiterbildung reichen hierf\u00fcr jedoch nicht mehr aus. KI er\u00f6ffnet dagegen neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Personalisierung, Interaktivit\u00e4t und Innovation.\u00a0<\/p>\n\n

Personalisierung<\/strong><\/h3>\n\n

Wenn Ihre Mitarbeitenden Zugang zu den relevantesten Inhalten erhalten, m\u00fcssen sie keine wertvolle Lernzeit mehr mit der Suche danach verschwenden. KI ist in der Lage, Skilldaten und die Grundlagen der Lernwissenschaft zu nutzen, um Lernenden stets genau die Inhalte zur Verf\u00fcgung zu stellen, die sie f\u00fcr ihre jeweilige Rolle und ihr individuelles Skill-Level ben\u00f6tigen.\u00a0<\/p>\n\n

Interaktivit\u00e4t<\/strong><\/h3>\n\n

Mit KI lassen sich Lerninhalte so reaktionsf\u00e4hig gestalten wie nie zuvor. Bei der Personalisierung ist hier noch nicht Schluss. Denn es wird m\u00f6glich, reale Gespr\u00e4chsszenarien zu \u00fcben, wichtige Interaktionen zu simulieren und dabei auch direkt Feedback zu erhalten. Durch diese Art des Lernens lassen sich F\u00e4higkeiten in bislang unerreichter Weise festigen.\u00a0<\/p>\n\n

Innovation<\/strong><\/h3>\n\n

Innovation kann vielf\u00e4ltigste Formen annehmen. KI bietet dabei enormes Potenzial, kreative L\u00f6sungen zur Verbesserung bestehender Prozesse zu entwickeln. Laut McKinsey<\/a> erwartet die H\u00e4lfte derjenigen Unternehmen, die KI am erfolgreichsten nutzen, KI zur Transformation ihres Unternehmens einzusetzen\u00a0\u2013 vor allem durch die Neugestaltung von Arbeitsabl\u00e4ufen. Der Schl\u00fcssel zu mehr Effizienz kann also darin liegen, traditionelle Prozesse und Verfahren in einer Weise umzugestalten, bei der Menschen und KI Hand in Hand arbeiten.\u00a0<\/p>\n\n

Das Paradox der Lerneffizienz ist eine Chance und zugleich eine neue Herausforderung. Seien Sie daher dabei, wenn wir auf der Degreed LENS 2026 in Orlando, Florida<\/a>, fachkundige Expert:innen zusammenbringen, um dieses Effizienz-Paradox und dessen L\u00f6sung in all seinen Facetten zu diskutieren. Hierbei erwartet Sie ein Programm voller Workshops, Diskussionsrunden und Sessions, die Ihnen wichtige Einblicke vermitteln und reichlich Gelegenheit bieten, von den besten Fachleuten der Branche zu lernen und sich mit ihnen zu vernetzen.<\/p>\n\n

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