{"id":88800,"date":"2026-04-24T17:18:58","date_gmt":"2026-04-24T17:18:58","guid":{"rendered":"https:\/\/degreed.com\/experience\/?p=88800"},"modified":"2026-05-06T18:14:36","modified_gmt":"2026-05-06T18:14:36","slug":"leitfaden-um-ki-experimente-in-echte-geschaeftserfolge-zu-verwandeln","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/degreed.com\/experience\/de\/blog\/leitfaden-um-ki-experimente-in-echte-geschaeftserfolge-zu-verwandeln\/","title":{"rendered":"Ihr Leitfaden, um KI-Experimente in echte Gesch\u00e4ftserfolge zu verwandeln"},"content":{"rendered":"\n

Viele Unternehmen testen KI-Tools, doch laut IBM<\/a> erzielen nur 25 % der KI-Initiativen den erwarteten ROI. Die meisten KI-Transformationen scheitern w\u00e4hrend der Testphase oder unmittelbar danach. Lange vor der Akzeptanz und lange vor den Ergebnissen.\u00a0<\/p>\n\n

Diese Initiativen scheitern nicht an der Technologie. Sie scheitern aus folgenden Gr\u00fcnden:<\/p>\n\n

    \n
  1. Die Mitarbeitenden k\u00f6nnen nicht Schritt halten.<\/strong> Unternehmen konzentrieren sich auf Technologie, doch das entscheidende Element sind die menschlichen F\u00e4higkeiten. Erinnern Sie sich an das 70:20:10-Modell des Lernens<\/a>? Forbes und die Boston Consulting Group<\/a> haben eine aktualisierte Version dieses Rahmenwerks in Bezug auf KI vorgestellt. Sie stellten fest, dass eine erfolgreiche Einbindung von KI zu 10\u00a0% von Algorithmen, zu 20\u00a0% von Technologie und zu 70\u00a0% von Menschen und Prozessen abh\u00e4ngt. Technologie ist nur ein Teil des Puzzles. Der weitaus gr\u00f6\u00dfere Anteil liegt bei den Menschen und Prozessen.<\/li>\n\n\n\n
  2. Das Pilotprojekt lie\u00df sich nicht skalieren. <\/strong>Tests an einer kleinen Gruppe sind entscheidend, doch der Erfolg eines Pilotprojekts bedeutet nicht automatisch, dass das Projekt auch unternehmensweit erfolgreich sein wird. Einzelne Machbarkeitsnachweise (Proof of Concepts) reichen nicht \u2013 entscheidend ist, KI-Investitionen in skalierbare Prozesse und Systeme zu \u00fcberf\u00fchren. Sie m\u00fcssen sich in Ihre Arbeitsabl\u00e4ufe und Ihren Technologie-Stack einf\u00fcgen.\u00a0<\/li>\n\n\n\n
  3. Die KI-Initiativen wurden nie auf die Bed\u00fcrfnisse des Unternehmens und der Lernenden abgestimmt.<\/strong> Nur sehr wenige Unternehmen haben den Sprung zur Optimierung auf Unternehmensebene geschafft, bei der KI kontinuierlich gesch\u00e4ftliche Ergebnisse liefert. Das liegt daran, dass es an der Akzeptanz mangelt und die Initiativen nicht auf messbare, unternehmensweite Ziele oder Herausforderungen abgestimmt waren. Ergebnisse w\u00e4ren bestenfalls abstrakt oder qualitativ.<\/li>\n<\/ol>\n\n

    Wie lassen sich diese Herausforderungen also in der Praxis bew\u00e4ltigen?<\/p>\n\n

    Auf der LENS 2026 berichteten F\u00fchrungskr\u00e4fte von Yara, HubSpot, Pearson und GSK, die den Sprung von Experimenten in die Praxis geschafft haben. Entdecken Sie ihre wichtigsten Erkenntnisse aus der Praxis und erfahren Sie, welche Ma\u00dfnahmen letztlich den gr\u00f6\u00dften Einfluss hatten:<\/p>\n\n

    \"LENS<\/figure>\n\n

    Initiativen im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz sollten auf den tats\u00e4chlichen Herausforderungen im Gesch\u00e4ftskontext basieren, nicht auf Idealismus<\/strong><\/h2>\n\n

    Man l\u00e4sst sich leicht davon mitrei\u00dfen, was KI alles leisten kann<\/em>, doch eine erfolgreiche Implementierung beginnt damit, was das Unternehmen tats\u00e4chlich braucht<\/em>. Wenn Sie bei den technologischen Funktionen und dem Hype ansetzen, werden Sie KI vermutlich f\u00fcr unwichtige Probleme einsetzen. Damit sorgen Sie vielleicht f\u00fcr Begeisterung, aber Sie werden nicht die gew\u00fcnschten Ergebnisse erzielen.<\/p>\n\n

    Leanne Jefferson, Global Head of Learning and Development bei Yara, betonte, wie wichtig es ist, KI-Initiativen auf konkrete gesch\u00e4ftliche Herausforderungen abzustimmen. Zum Beispiel: \u201eIn einem globalen Unternehmen wie Yara ist es eine Herausforderung, hochwertige F\u00fchrungsunterst\u00fctzung wie Coaching in gro\u00dfem Ma\u00dfstab anzubieten.\u201c<\/p>\n\n

    Das machte das Coaching zu einer hervorragenden Gelegenheit, die F\u00e4higkeiten der KI zu testen \u2013 in diesem Fall mithilfe von Degreed Maestro. Anstatt sich allein auf den \u201eWow\u201c-Faktor zu verlassen, sicherten sie sich die Zustimmung f\u00fcr das KI-Tool auf der Grundlage von Anwendungsf\u00e4llen, die f\u00fcr das Unternehmen von Bedeutung waren \u2013 in diesem Fall die F\u00fchrungskr\u00e4fteentwicklung.\u00a0<\/p>\n\n

    Der Fokus auf ein konkretes Problem war entscheidend, um trotz Ver\u00e4nderungen und Risikoscheu die n\u00f6tige Akzeptanz und Begeisterung zu sichern.<\/p>\n\n

    L&D in ein einheitliches KI-System verwandeln<\/strong><\/h2>\n\n

    Mit der zunehmenden Reife der KI muss sich auch die Rolle von L&D weiterentwickeln, denn Lernen ist f\u00fcr den Gesch\u00e4ftserfolg heute mehr denn je von entscheidender Bedeutung. McKinsey zufolge<\/a> suchen nahezu 90\u00a0% der F\u00fchrungskr\u00e4fte nach neuen Ans\u00e4tzen f\u00fcr die Mitarbeiterentwicklung.<\/p>\n\n

    \u201eWir wissen nicht, wie die Zukunft einer KI-gesteuerten Welt aussehen wird, aber es gibt kein positives Szenario, das ohne die Weiterbildung von Menschen auskommt\u201c, so Zoe Botterill, Head of Learning and Development bei Pearson.<\/p>\n\n

    Zukunftsorientierte Unternehmen kehren dem statischen virtuellen Lernen den R\u00fccken und setzen stattdessen auf selbst entwickelte, anpassungsf\u00e4hige Systeme. Bei HubSpot war dieser Wandel so tiefgreifend, dass dort seit April 2024 kein herk\u00f6mmlicher E-Learning-Kurs mehr erstellt wurde. Selbst traditionelle Rollen haben sich dadurch ver\u00e4ndert.<\/p>\n\n

    \u201eViele, die fr\u00fcher E-Learning konzipiert haben, gestalten heute\u201c \u2013 laut Jackson \u2013 \u201eKI-gest\u00fctzte Lernsysteme\u201c. In dieser neuen Rolle geht es darum, Systeme zu vernetzen und die Arbeit der Vorreiter im Unternehmen zu unterst\u00fctzen \u2013 statt alles allein stemmen zu wollen.<\/p>\n\n

    Beim Aufbau skalierbarer Systeme m\u00fcssen auch Erstellung und Verbreitung von Lerninhalten kontinuierlich weiterentwickelt werden. Ein steigendes Gesch\u00e4ftstempo und sich schnell wandelnde Informationen lassen immer weniger Zeit f\u00fcr die Entwicklung hochwertiger Lernerfahrungen.\u00a0<\/p>\n\n

    Als L\u00f6sung empfiehlt Botterill einen iterativen Arbeitsansatz, bei dem Inhalte kontinuierlich angepasst werden, w\u00e4hrend das Projekt voranschreitet: \u201eWir starten, denken produktorientiert, iterieren und lernen dabei.\u201c<\/p>\n\n

    \"Zoe<\/figure>\n\n

    Neue KI-Funktionen unterst\u00fctzen diese neue Arbeitsweise durch anpassungsf\u00e4hige Lernerfahrungen<\/a> und Inhaltsbibliotheken<\/a>, die sich automatisch aktualisieren.<\/p>\n\n

    Einen \u201eTrainingsraum\u201c f\u00fcr das \u00dcben von Skills einrichten<\/strong><\/h2>\n\n

    Ein oft untersch\u00e4tzter Vorteil von KI \u2013 besonders in der Talententwicklung \u2013 ist die psychologische Sicherheit beim \u00dcben. Wenn Mitarbeitende Skills \u00fcben m\u00fcssen, aber f\u00fcr reale Anforderungen noch nicht bereit sind, helfen KI-gest\u00fctzte Rollenspiele und individuelles Coaching, um diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen.\u00a0<\/p>\n\n

    \u201eNiemand \u00fcbt gerne Rollenspiele vor anderen\u00a0\u2026 \u201eAuf diese Weise konnten sie es quasi wie in einem Trainingsraum nutzen\u201c, sagte Antonia Jackson, Senior Manager of Learning Innovation and Technology bei HubSpot.\u00a0<\/p>\n\n

    Ihre Beobachtung: Mitarbeitende, die Degreed Maestro<\/a> f\u00fcr schwierige Gespr\u00e4che nutzten, reagierten offener auf KI-Feedback als auf Feedback von Vorgesetzten, da es als neutral und wertfrei wahrgenommen wurde.<\/p>\n\n

    \u201eScheitern geh\u00f6rt dazu \u2013 oft entstehen gerade daraus die wichtigsten Erkenntnisse\u201c, so Jackson.<\/p>\n\n

    Dieses sichere \u00dcbungsumfeld erm\u00f6glicht es, ohne Druck Fehler zu machen und daraus zu lernen, bevor Skills im Arbeitsalltag vor Kolleg:innen oder Vorgesetzten angewendet werden. Diese iterative, sichere \u00dcbung ist nicht nur effektiver, sondern reduziert auch den Bedarf an zeitintensivem Coaching durch F\u00fchrungskr\u00e4fte.<\/p>\n\n

    https:\/\/youtu.be\/dg8VUL_dutw <\/div><\/figure>\n\n

    Governance ist ein oft untersch\u00e4tzter Faktor bei der Skalierung<\/strong><\/h2>\n\n

    Bei innovativen KI-Pilotprojekten sehen viele F\u00fchrungskr\u00e4fte Governance als Hindernis. Doch erst solide Datenschutzma\u00dfnahmen und Risikobewertungen schaffen das Vertrauen, das f\u00fcr eine breit angelegte Einf\u00fchrung erforderlich ist. Schon kleine Unstimmigkeiten bei Berechtigungen oder Integrationen k\u00f6nnen beim Skalieren schnell zu Chaos f\u00fchren.\u00a0<\/p>\n\n

    Carlo Jose, Global Head of Learning and Talent Technology bei GSK, sieht Pilotprojekte als idealen Zeitpunkt, um Governance und Systeme zu testen und skalierbar<\/em> zu machen: \u201eIch bin ein gro\u00dfer Bef\u00fcrworter davon, Probleme fr\u00fch aufzudecken \u2013 so k\u00f6nnen wir gezielt weiterentwickeln.\u201c<\/p>\n\n

    Sein Ansatz: Fehler fr\u00fch beheben statt sp\u00e4ter \u2013 und daf\u00fcr Mitarbeitende aus verschiedenen Funktionen einbeziehen, um Schwachstellen vor dem Rollout aufzudecken. M\u00e4ngel in Governance und Systemen lassen sich vor dem eigentlichen Rollout deutlich leichter beheben. Au\u00dferdem schafft ein ausgereiftes System die Grundlage f\u00fcr den Erfolg der Mitarbeitenden.<\/p>\n\n

    \"Carlo<\/figure>\n\n

    Die Skills f\u00fcr die moderne Arbeitswelt neu definieren<\/strong><\/h2>\n\n

    Skills ver\u00e4ndern sich, ebenso wie die Art und Weise, wie wir sie entwickeln und bewerten.\u00a0<\/p>\n\n

    Die KI-Transformation ver\u00e4ndert grundlegend, welche Skills Unternehmen sch\u00e4tzen und wie sie deren Entwicklung priorisieren. Botterill erkl\u00e4rte beispielsweise, dass Pearson den Fokus auf drei \u201ePower Skills\u201c f\u00fcr eine KI-Welt legt:<\/p>\n\n

      \n
    1. Lernen, wie man lernt:<\/strong> Verstehen, wie man nachhaltig und effektiv lernt.<\/li>\n\n\n\n
    2. KI-Kompetenz:<\/strong> Integration von KI-Workflows in den Arbeitsalltag.<\/li>\n\n\n\n
    3. Anpassungsf\u00e4higkeit:<\/strong> Leistungsf\u00e4hig bleiben im technologischen Wandel.<\/li>\n<\/ol>\n\n

      Bei Yara stellte das Weiterbildungsteam fest, dass die F\u00fchrungskr\u00e4fteentwicklung ein zentraler und besonders erfolgreicher Anwendungsfall war \u2013 und die Initiative mit der besten Resonanz. Laut Jefferson war der Leadership-Coach am Ende des Pilotprojekts mit Maestro die am besten bewertete Funktion.<\/p>\n\n

      Gesch\u00e4ftsergebnisse als Ma\u00dfstab f\u00fcr die KI-Implementierung<\/strong><\/h2>\n\n

      Unternehmen, die echte Ergebnisse erzielen, sind \u00fcber die Experimentierphase hinaus. Sie gestalten die Art und Weise, wie Arbeit, Technologie und Kompetenzen zusammenwirken, systematisch neu.<\/p>\n\n

      Die KI-Transformation ist kein einmaliges Projekt. Ob schnelle Markteinf\u00fchrung wie bei Pearson oder die umfassenden Tests von GSK\u00a0\u2013 erfolgreiche Unternehmen haben eines gemeinsam: eine klare Abstimmung. Richten Sie Ihre Strategie an den gew\u00fcnschten Ergebnissen aus, Ihre Technologie an den t\u00e4glichen Arbeitsabl\u00e4ufen und Ihr Lernen an der Praxis.<\/p>\n\n

      Selbst beim Experimentieren mit KI ist die menschliche Entwicklung der entscheidende Faktor. Technologie allein ist weder skalierbar noch nachhaltig. Den vollen Wert von KI erschlie\u00dfen Unternehmen erst, wenn sie Lernen und Arbeitsweisen grundlegend neu ausrichten.<\/p>\n\n

      \"\"<\/a><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Viele Unternehmen testen KI-Tools, doch laut IBM erzielen nur 25 % der KI-Initiativen den erwarteten ROI. Die meisten KI-Transformationen scheitern w\u00e4hrend der Testphase oder unmittelbar danach. Lange vor der Akzeptanz und lange vor den Ergebnissen.\u00a0 Diese Initiativen scheitern nicht an der Technologie. 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