1. KI-generierte Lerninhalte
2. Individuelles Feedback und anpassbare Coaching-Sessions
3. Umfragen, Daten und Nachbesprechungen

1. KI-generierte Lerninhalte

Zunächst ein Blick auf die Generierung multimodaler Lerninhalte. In diesem Kontext untersuchen wir, wie KI zur Generierung von Lerninhalten genutzt oder dazu veranlasst werden kann, bestehende Dokumente oder SCORM-Dateien (Sharable Content Object Reference Model; Referenzmodell für teilbare Inhaltsobjekte) als Ausgangspunkt zu nutzen. Auf dieser Grundlage lassen sich Lernressourcen schnell und in beliebiger Länge umsetzen. Sie können die generierten Inhalte bearbeiten, um Multimedia-Optionen für Text, Bildmaterial, Grafiken und Videos oder etwa auch Folien anzubieten.

Dies macht es einfach, Lerninhalte zu spezifischen Themen ansprechend, vielfältig und jederzeit relevant zu gestalten. Verfügbar wird dieses Feature voraussichtlich Anfang 2026.

2. Individuelles Feedback und anpassbare Coaching-Sessions

Degreed Maestro ist nicht nur eine KI, mit der man sich unterhalten kann. Vielmehr geht es darum, ebenso effektive wie umfassende Lernerfahrungen zu gestalten. Hierzu arbeiten wir daran, in mehrstufigen KI-Erlebnissen verschiedene Formate zu kombinieren, um Lernenden Möglichkeiten zur Verbesserung zur Verfügung zu stellen – z. B. individuelles Feedback oder kurze Coaching-Sessions.

Beispielsweise kann ich nach dem Üben eines Verkaufsgesprächs mit Maestro eine Bewertung und Feedback basierend auf meiner Leistung erhalten. So weiß ich direkt, was ich gut gemacht habe und an welchen Punkten ich mich verbessern muss. Maestro kann mir zudem kurze Coaching-Sessions oder die Möglichkeit anbieten, die Übung zu wiederholen und dabei genau die Punkte anzugehen, an denen ich noch arbeiten muss. 

3. Umfragen, Daten und Nachbesprechungen

Ein spannendes neues Einsatzfeld für Maestro betreffen natürliche, KI-gestützte Nachbesprechungen. Diese können gleichermaßen zur Lernförderung wie zur Reflexion beitragen und in diesem Zuge nützliche Einblicke liefern. 

Formelle Umfragen können oft zäh sein und voreilige, unvollständige Antworten mit sich bringen. Maestro hingegen integriert intelligente Fragen in alltägliche Gespräche oder gewinnt Erkenntnisse aus bestehenden Gesprächen, ohne dass dafür zusätzlicher Aufwand erforderlich ist. In Situationen dieser Art äußern sich Menschen tendenziell offener und ausführlicher als in klassischen Umfragen. Dies gilt insbesondere, wenn sie wissen, dass ihre Antworten vertraulich behandelt werden. 

So haben wir beispielsweise ein kurzes Gespräch mit Maestro eingerichtet, bei dem unsere Mitarbeitenden befragt wurden, wie sie KI in ihren Rollen nutzen. Auf Grundlage der Antworten erstellte Maestro ein Live-Dashboard, in dem die Ergebnisse zusammengefasst wurden. Davon ausgehend konnten wir die Daten sogar mit Maestro besprechen, um weitere Trends auszumachen. 

Dies erleichtert es, ein grundlegendes Verständnis der Skills, Anforderungen und Arbeitserfahrungen einzelner Mitarbeitender zu gewinnen und Lernangebote darauf zuzuschneiden. Die anschließende Messung der Auswirkungen liefert Einblicke in einer Tiefe und Breite, die mit herkömmlichen Methoden schlicht unmöglich wären. Es entsteht ein Echtzeit-Verständnis für Aspekte, die bislang im Verborgenen blieben. 

Immer am Puls

Stellen Sie sich vor, was ein solcher Grad an Klarheit über Mitarbeitende, deren Anforderungen sowie darüber, wie effektiv Ihre Lernprogramme sind, für Sie möglich macht. Ihr Feedback zu unserer Forschung ist ausdrücklich erwünscht. Wenn Sie möchten, können Sie mir auf LinkedIn folgen oder den Newsletter unseres AI Experiments Lab abonnieren, um über unsere neuesten Tests auf dem Laufenden zu bleiben.

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Abschlussquoten belegen, dass der Lernstoff erledigt wurde, und Komplimente offenbaren die Zufriedenheit der Mitarbeitenden – aber es bleibt unklar, ob das Lernen auch nachhaltig war. Leitende Führungskräfte möchten konkrete Nachweise dafür, dass sich die Investition gelohnt hat. Sie müssen nachweisen, dass die Teilnehmenden das Wissen behalten haben und in der Lage sind, es im Arbeitsalltag anzuwenden. Und wenn es nicht funktioniert hat, müssen Sie herausfinden, wo zusätzlicher Lernbedarf besteht. 

Die Lösung? Testen Sie es.

Mit dem neuen Quiz-Feature in Degreed Maestro können Sie schnell KI-generierte Tests mit Quizfragen erstellen und bereitstellen. Dies sorgt dafür, dass Wissen bewahrt wird, außerdem können Sie damit die Effektivität der Lernaktivitäten messen. So können Sie Ihre Vorgesetzten mit relevanten Daten überzeugen.

Der alte Weg: Manuelle Quiz-Erstellung

Den Wert von Quizfragen erkennen? Einfach. Sie manuell, präzise und in großem Umfang umsetzen? Schwierig.

Die Erstellung und Bereitstellung solcher Tests im großen Maßstab war bisher ein manueller und hochgradig zeitaufwändiger Vorgang. Erforderlich sind dafür häufig umfangreiche Beiträge von vielbeschäftigten Fachexpert:innen, um Fragen zu entwerfen – eine ineffiziente Nutzung ihrer wertvollen Expertise, die oftmals zu Verzögerungen führt. 

Diese Faktoren erschweren es, Tests mit Quizfragen zu skalieren und auf einem aktuellen Stand zu halten. Das gilt heute mehr denn je, da sich ständig verändert, welche Skills und welches Wissen Mitarbeitende benötigen. 

Der neue Weg: KI-gestützte Quiz-Generierung

Mit Maestro können Administrator:innen in wenigen Minuten Tests mit Quizfragen erstellen – und damit den Zeit- und Arbeitsaufwand erheblich senken. Sie können Maestro über eine textbasierte Unterhaltung anleiten, ein individuelles Quiz zu jedem beliebigen Thema zu erstellen und Parameter wie die Anzahl der Fragen oder den Schwierigkeitsgrad anzupassen. Außerdem kann Maestro Quizfragen auf Basis vorhandener Dokumente generieren. Auf diese Weise lässt sich das Wissen von Fachexpert:innen einfacher nutzen, ohne sie in einen manuellen Prozess zur Fragenerstellung einzubinden. 

Nachdem die Mitarbeitenden das Quiz abgeschlossen haben, ermöglichen In-App-Berichte den Administrator:innen, das Wissensniveau genau zu bewerten. Diese Berichte helfen, wiederkehrend falsche Antworten – und damit Wissenslücken – zu identifizieren, bei denen weiteres Lernen erforderlich ist.

Die Tests sind direkt mit der Degreed-Plattform verbunden, sodass Sie Workflows wie die Quiz-Zuweisung oder die Auswertung der Ergebnisse direkt verwalten können. So erkennen Sie ganz einfach, wo zusätzlicher Lernbedarf besteht – und können effektivere Lernangebote gestalten, die Wissenslücken schließen und das Lernen im gesamten Unternehmen fördern.

Geschäftswert schaffen

Praxisnahe Einsatzmöglichkeiten für Quizfragen

Beispiel: Vorbereitung auf einen Produkt-Launch

Während einer Produkteinführung werden Ihre Vertriebsteams mit Informationen überflutet: Wertversprechen, Produktfunktionen, Go-to-Market-Strategien. Das ist eine Menge Input – und es lässt sich nur schwer einschätzen, ob Ihre Mitarbeitenden wirklich bereit sind, das Wissen anzuwenden. 

Anhand der Tests mit Quizfragen von Maestro können Sie präzise ermitteln, ob Ihre Teams die wichtigsten Aspekte Ihres neuen Produkts verstanden haben. Möglich ist dabei auch die Erstellung von Tests, die je nach Zielgruppe unterschiedlich sind. Denn was für Ihren Vertrieb wichtig ist, unterscheidet sich gewiss von dem, was Ihr Implementierungsteam wissen muss. Mithilfe vorhandener Dokumentation können Sie in Minutenschnelle Quizfragen generieren, die den Anforderungen unterschiedlicher Zielgruppen Rechnung tragen. 

Beispiel: Überprüfung der langfristigen Wissensaufnahme bei der KI-Transformation 

Viele Unternehmen verfolgen ehrgeizige Ziele bei der Einführung von KI im Geschäftsalltag. Entsprechendes Wissen ist nicht unbedingt auf breiter Basis vorhanden. Gefragt sind daher ausgedehnte Schulungsmaßnahmen und gezieltes Upskilling. Wenn Sie am Anfang und am Ende eines Lernpfads ein Quiz einbetten, können Sie messen, wie viel Ihre Belegschaft über die Implementierung von KI gelernt hat – und so den Lernerfolg direkt mit strategischen Unternehmenszielen verknüpfen.  

Beispiel: Neuer Prozess zum Kunden-Onboarding

Tests mit Quizfragen können dazu beitragen, neue Prozesse und Verfahrensänderungen zu festigen. Wenn Sie ein neues Onboarding-Verfahren für Kund:innen eingeführt haben, müssen Mitarbeitende sich diesen Ablauf merken – sprich: was man tun sollte und was nicht. Anhand der Quiz-Ergebnisse wird erkennbar, inwieweit sie darauf vorbereitet sind, und ob es Verfahrensschritte gibt, bei denen zusätzliche Schulungen erforderlich sein könnten.

Tests mit Quizfragen als Teil einer größeren Lernreise

Tests mit Quizfragen sind für sich genommen bereits wirkungsvoll, sie entfalten jedoch ihr volles Potenzial, wenn sie mit anderen Lerninitiativen wie Lernpfaden oder Akademien kombiniert werden. Indem Sie entsprechende Tests am Ende solcher Lernangebote einbinden, können Sie die Wirksamkeit der Programme bewerten und feststellen, wo neue oder angepasste Inhalte erforderlich sind. 

Die Integration von Quizfragen direkt in Degreed verbessert zudem das Lernerlebnis, da die Benutzeroberfläche über alle Lernangebote hinweg konsistent bleibt. Gleichzeitig unterstützt dies die Konsolidierung Ihrer Lerntechnologien – das senkt Kosten und reduziert den administrativen Aufwand, da weniger Plattformen verwaltet werden müssen.

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sondern auf dem richtigen Kontext. Die KI benötigt Informationen wie:

• Wer lernt und welches Skill-Level hat die Person?
• Wie sieht „einsatzbereit“ für ihre Rolle aus?
• Welche grundlegenden lerntheoretischen Konzepte spielen hier eine Rolle und wie werden sie angewendet?

MCP (Model Context Protocol) liefert genau diesen Kontext und diese Relevanz.

Stellen Sie es sich so vor: Sie könnten mithilfe einer herkömmlichen Landkarte navigieren – ganz ohne Navi. Aber das ist schwieriger und weniger personalisiert als mit einem Navi. 

MCP ist quasi ein Navigationssystem für KI-Lernen. 

Anstatt „KI-Funktionen“ in ein Portal zu integrieren, vereinfacht MCP die Integration, ermöglicht der KI den Zugriff auf Informationen in anderen Tools und Datenbanken und bietet eine konsistente, kontrollierte Möglichkeit, den richtigen Kontext aus Degreed und verbundenen Systemen zu nutzen – unabhängig davon, wo sich diese KI-Modelle befinden und auf welcher Plattform sie entwickelt wurden. Wie beim Navigationssystem werden Sie in Echtzeit umgeleitet, wenn sich ein Stau bildet, erhalten Tipps zu Sehenswürdigkeiten in der Nähe und fahren immer auf der optimalen Strecke. 

Über die MCP-Schnittstelle hat die KI Zugriff auf umfassendere Kontextinformationen und kann so gezielteres, personalisiertes Lernen in Echtzeit ermöglichen.

Dank MCP kann KI nicht nur Inhalte generieren, sondern auch Lernkontexte schaffen, die gezielt den Kompetenzerwerb fördern – damit Mitarbeitende und Unternehmen neue Skills schneller aufbauen und einsetzen können.

Was ist MCP? Welche Rolle spielt es beim Lernen?

Innerhalb von Degreed fungiert MCP als Bindeglied und sorgt dafür, dass KI-Lernassistenten gezielt den Aufbau von Kompetenzen unterstützen können. Es bietet jedem zugelassenen KI-Agenten – wie ChatGPT, Claude, Copilot oder einem internen Assistenten – einen kontrollierten Echtzeit-Überblick über alle relevanten Lern- und Leistungsaspekte, darunter:

• Die Skills, die Ziele und die Rolle der Lernenden
• Historische Lern- und Skilldaten von Degreed 

Degreed MCP fungiert quasi als Kontextrahmen. Mit diesem Rahmen wird KI zu einer wesentlich präziseren Unterstützung im Lernprozess. Sie kann alle Daten im Zusammenhang mit dem Mitarbeiter oder der Mitarbeiterin analysieren, um zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Lerninhalte bereitzustellen.

Wie MCP im Lernverlauf funktioniert

Am Dienstagmorgen öffnet eine Vertriebsleiterin Copilot und gibt Folgendes ein: „Bitte unterstütze mein Team bei der Vorbereitung auf die Produktpräsentation am Freitag.“

Ohne MCP …

Copilot kann Verkaufspräsentationen, Playbooks und Pitch-Dokumentationen finden, weiß jedoch nicht, wer die Präsentation hält, welche Skills fehlen oder wie das Team unterstützt werden kann.

Mit MCP …

Degreed und Maestro machen fehlende Zusammenhänge sichtbar: Wer gehört zum Team, was wissen die Teammitglieder bereits und wo benötigen sie Coaching, um ihre Skills zu verbessern?

Gemeinsam …

Copilot stellt die richtigen Materialien, Botschaften, Produktübersichten und Kundendaten bereit, während Maestro KI-gestützte Coaching-Gespräche hinzufügt, die alle Vertriebsmitarbeitenden durch Übungsmodule und Feedback-Schleifen führen, um ihre Leistungen zu verbessern.

Die Führungskraft weist dann alles direkt im Chat zu und MCP überträgt die Aktualisierungen zurück an Degreed – so bleiben sämtliche Skills, Coaching-Aktivitäten und Bereitschaftskennzahlen zielgerichtet, aktuell und messbar.

Es ist kein zusätzliches Portal erforderlich und es sind auch keine weiteren Prompts nötig, um die KI daran zu erinnern, wer wer ist. Der Kontext und die Personalisierung aus dieser Übung begleiten die Lernenden von Tool zu Tool, sodass der Assistent technologieübergreifend hilfreich bleibt und die Daten stets sicher sind.

Die Bedeutung von MCP für L&D, HR und IT

Schnellere Einsatzbereitschaft: Onboarding-Pläne werden automatisch an jede Rolle, Person und Frist angepasst.
Höhere Akzeptanz: Das Lernen findet innerhalb der Tools statt, die die Benutzer:innen bereits verwenden, und ist auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten.
Überprüfbarkeit: Jede Lern- und Skillaufgabe ist geregelt und nachvollziehbar.
Zuverlässige Daten: Degreed bleibt der einzige Referenzpunkt für verlässliche Informationen. MCP stellt diese Daten lediglich in Echtzeit zur Verfügung.

Konzipiert, um Ihre vorhandene Infrastruktur zu erweitern, nicht zu ersetzen

MCP ist in Ihrem gesamten Technologie-Ökosystem einsetzbar und verknüpft Signale von Plattformen wie Workday, Salesforce und jedem LMS, ohne dass es zu Duplikaten kommt. Es ist anbieterneutral und standardmäßig nach dem Prinzip der minimalen Rechtevergabe konfiguriert. Es greift also nur auf die Daten und Berechtigungen zu, die für seine Funktion wirklich notwendig sind – nicht mehr. Verwenden Sie die KI Ihrer Wahl, Ihre Governance- und Sicherheitsregeln gelten weiterhin.

As Nikki Helmer, Chief Product Officer at Degreed, shared during Vision, “MCP doesn’t just make AI sound smarter. Es unterstützt sie dabei, fundiertere Entscheidungen zu treffen – Entscheidungen, die das Lernen auf die Unternehmensziele abstimmen, Risiken reduzieren und eine echte Bereitschaft schaffen.”

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Was geschieht, wenn eines der weltweit renommiertesten Finanzinstitute beschließt, dass es an der Zeit ist, die Skill-Entwicklungsstrategie neu auszurichten?

Bei State Street fiel die Antwort eindeutig aus: Der Aufbau einer unternehmensweiten, datengesteuerten und von den Führungskräften unterstützten Grundlage für die Flexibilität der Mitarbeitenden und die interne Mobilität – fest verankert in der jährlichen Geschäftsstrategie und den Personal-Aktionsplänen des Unternehmens.

Mit mehr als 50.000 Mitarbeitenden weltweit und rund 11 % des globalen Finanzvermögens, das täglich durch die Systeme von State Street fließt, benötigte das Unternehmen einen strategischen Ansatz für die Skillentwicklung, um mit den sich wandelnden Geschäftsanforderungen und den Erwartungen der Mitarbeitenden Schritt zu halten.

„Das Unternehmen kam zu uns und sagte: Wir haben keine Möglichkeit festzustellen, welche Skills unsere Mitarbeitenden haben. „Wir haben keine Möglichkeit zu erkennen, wo unsere Skill-Lücken liegen, in welchen Bereichen wir Weiterbildungen benötigen und wo Umschulungen erforderlich sind“, so Laura Sullivan, Vice President, Talent Development.

Diese Herausforderung gab den Anstoß zur Gründung von SkillsFIRST. Es ist mehr als nur eine HR-Initiative – es ist ein entscheidender Hebel, der Skills in den Fokus von Leistung, Mitarbeiterbindung und beruflicher Entwicklung rückt. SkillsFIRST, powered by Degreed und in Workday integriert, unterstützt Führungskräfte dabei, das vorhandene Personal mit den geschäftskritischen Anforderungen in Einklang zu bringen und befähigt Mitarbeitende, eigenverantwortlich ihre Skill-Entwicklung voranzutreiben.

Von begrenzter Einsicht zu vernetzter Fähigkeit

Before launching SkillsFIRST, State Street lacked a unified view of its workforce capabilities, while employees sought greater clarity around growth paths and more targeted development support.

Statt teure Inferenz-Tools zu lizenzieren, nutzte State Street Degreed und Workday, um eine eigene Skill-Bibliothek zu entwickeln, die mithilfe einer Kombination aus Branchen-Benchmarks und internem Fachwissen individuell angepasst wurde. In Zusammenarbeit mit Fachexpert:innen definierten die Lernteams sieben zentrale Skills für jede Rolle und entwickelten in Degreed individuell zugeschnittene Rollenpläne.

So funktioniert die Degreed-Workday-Integration bei State Street

Bei State Street bildet die Integration von Degreed und Workday das Rückgrat der Skills-First-Strategie des Unternehmens, welche die Mitarbeiterentwicklung mit der strategischen Personalplanung verknüpft.

Der Prozess beginnt in Degreed, wenn Mitarbeitende kuratierte Lerninhalte erkunden und sich mit den personalisierten Rollenplänen beschäftigen. Die Mitarbeitenden werden dazu angeregt, ihre Kompetenzen anhand der Acht-Punkte-Skala von Degreed einzuschätzen und anschließend strukturierte Gespräche über ihre Kariereentwicklung zu führen. Dabei bitten sie ihre Führungskräfte um Rückmeldung zu ihrer Selbsteinschätzung.

Die erfassten Skills werden anschließend in Workday übertragen, um verschiedene wichtige HR-Funktionen zu unterstützen – darunter die passgenaue Zuordnung von Skills zu offenen Stellen, interne Jobempfehlungen sowie die strategische Personalplanung. Grundlage dafür sind die aktuellen Nachweise zu den Fähigkeiten aus Degreed.

Durch diese Integration wird gewährleistet, dass berufliche Weiterentwicklung nicht nur angestrebt, sondern auch operativ umgesetzt, messbar gestaltet und eng mit den Unternehmenszielen verbunden wird.

Strategische Wirkung mit Skalierbarkeit

Bereits im ersten Jahr der Umsetzung konnte State Street beachtliche Ergebnisse erzielen:

• Einsparungen in Millionenhöhe durch den Verzicht auf teure Drittanbieter-Tools zur Skill-Inferenz und für Personal-Marktplätze.
• Für 50 % der Mitarbeitenden erfolgte das Onboarding mittels SkillsFIRST
• 1.200 zusätzliche interne Beförderungen in sechs Monaten
• 11%ige Steigerung des Mitarbeiterengagements in Verbindung mit der Karriereentwicklung
• 34 % der internen Einstellungen werden durch SkillsFIRST-Daten unterstützt, wodurch die Kosten für externe Einstellungen vermieden werden
• Über 21.000 monatliche Skill-Ratings liefern wertvolle Einblicke für die Personalplanung und gezielte Lernangebote

Diese Ergebnisse zeugen nicht nur von einem technologischen Wandel, sondern auch von einem kulturellen Bekenntnis zu Transparenz, persönlicher Weiterentwicklung und Mobilität.

Zentrale Erkenntnisse für Personalverantwortliche

Für HR-, Personal- und L&D-Führungskräfte, die ihre Skills gezielt in die Praxis umsetzen möchten, bietet State Street erprobte Strategien:

• Der Ausgangspunkt sollten klare geschäftliche Ziele sein, nicht bloß technische Systemfunktionen.
• Schaffen Sie eine gemeinsame Sprache durch eine einheitliche Skill-Bibliothek und standardisierte Rollenpläne.
• Nutzen Sie Plattformen, um Skilldaten effektiv in wertvolle Personalinformationen zu überführen.
• Ermöglichen Sie Ihren Mitarbeitenden, aktiv am Prozess teilzunehmen und davon zu profitieren.

Mit der Ausrichtung auf Skills als Brücke zwischen Leistung, Planung und Entwicklung zeigt State Street, wie ein komplexes globales Unternehmen Potenziale freisetzen und langfristig erfolgreich bleiben kann.

Jetzt mehr erfahren

SkillsFIRST hat bei State Street nicht nur das Lernen verändert, sondern auch die Mitarbeiterbindung gestärkt, das Engagement gesteigert, interne Mobilität gefördert und messbare Kosteneinsparungen erzielt.

Finden Sie heraus, wie ein ähnlicher Ansatz die Ergebnisse in Ihrer Organisation beschleunigen könnte. Lassen Sie uns darüber sprechen.

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This becomes easier with the right tools, integrated to meet your needs. Take Degreed and Workday. Together, Degreed and Workday create a unified skills ecosystem that turns insight into action. The integration helps you close skill gaps faster, adapt to change, and align development directly with business priorities.

Turn Skill Gaps into Growth Opportunities

In many organizations, skill data is scattered across multiple platforms. That slows workforce planning and creates a mismatch between talent and business needs. The Workday and Degreed integration solves that by connecting skill data in both directions, creating a single, reliable source of truth.

It also replaces generic, one-size-fits-all learning with highly personalized experiences. By combining Workday’s role and performance insights with Degreed’s AI-powered curation, personalized experiences, and 80+ content providers, employees get the right learning at the right time.

Whenever the market shifts, agility becomes a competitive advantage. Shared taxonomies, labor market intelligence, and real-time skill validation make it possible to pivot quickly and confidently. Most importantly, every learning activity can be tied directly to measurable outcomes—linking Degreed activity with business targets in Workday, like retention, productivity, and promotion rates—so you can prove ROI, not just report on activity.

Proof in Action: State Street

State Street uses Degreed to assess and grow skills, then syncs validated skills to Workday only when proficiency is met. The results:

• Employees who spend 5–10 hours/month learning in Degreed report higher engagement.
• 300K+ Validated Skill Ratings powering internal mobility
• 97% User Activation, driven by integration into internal mobility
• 72% Monthly Active Use (and growing)

Your Advantage

Our Skills and Learning integrations have a Workday Design Approved badge. That means they are reviewed and approved by Workday, built in close collaboration with the Workday Product team, and guided by real client use cases. Together, we deliver one source of truth for HR and L&D, a connected and personalized employee experience, and the agility to pivot quickly, measure impact, and invest in what works.

Don’t wait for skill gaps to slow your growth. Discover how Workday + Degreed can help you close them. Imagine the impact you could see in just 90 days.

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For enterprise leaders navigating transformation—whether it’s rolling out agentic AI, automating legacy processes, or entering new markets—the pressure to reskill fast is real.

The upshot? Skill data isn’t just an HR metric. It’s a strategic asset.

That said, many organizations are flooded with skill data yet starved for action. That’s where Degreed Skills+ can make a big difference. It doesn’t just surface skills. It uses them to create positive outcomes.

Step No. 1: Pinpoint Skill Supply and Strategic Gaps

Let’s say your CEO is investing heavily in agentic artificial intelligence to accelerate your product roadmap. HR and L&D leaders must identify skill gaps, define a build-buy strategy, and upskill the right people—fast.

Degreed Skills+ is designed for interoperability, not isolation. Integrations with platforms like Workday, SAP, and 80+ content providers help you streamline—instead of complicate—your data landscape.

Skills+ brings clarity to chaos by ingesting taxonomies from across your ecosystem—for example your HRIS, LXP, LMS, or talent marketplace—and using AI to normalize everything. That means cleaning up duplicates, aligning synonyms, and even generating skill descriptions and skill level definitions to reflect how your organization talks about and measures growth.

You stay in control of your taxonomy. The AI suggests, but you approve.

This reduces manual maintenance, increases reporting accuracy, and empowers IT and HR teams to move from data cleanup to strategic planning.

The result is high-fidelity skill data that reveals your true skill supply, pinpoints critical gaps, and gives you the visibility to align learning and talent development to workforce planning.

Step No. 2: Personalize Development at Scale

Once the gaps are clear, the next step is putting learning into action.

Skills+ powers highly personalized development across Degreed Learning. How? Because skills are embedded into the fabric of the platform. Search results, mentors, recommended experiences and more are tailored to each employee’s skill profile.

You can also create targeted Plans—on topics like “AI Fundamentals” or “Responsible Data Practices”—so employees know exactly what the organization wants them to learn.

Skills-powered automations—rules-based workflows designed to help the business deliver training, updates, and nudges at key employee moments—ensure essential content is assigned and followed up with nudges.

And Degreed Maestro, our AI purpose-built for learning, instantly generates custom Pathways based on employees’ unique goals, roles, or gaps—making learning feel personal and purposeful.

This isn’t just about consumption. It’s also about alignment—between business needs and individual growth.

Step No. 3: Measure Skill Growth and Prove Impact

Once the learning is in motion, how do you prove it’s working?

Degreed offers multiple ways to validate skill growth including AI-driven skill reviews, manager feedback, and robust analytics dashboards that help you compare current skill levels to skill levels before learning, so leaders get a live view of progress.

This closes the loop between strategy and execution—and gives you the confidence to report back to the business with real metrics, not just anecdotes.

From Complexity to Confidence

What once felt like a massive, messy problem is now a structured, data-driven process.

Degreed gives your people:

• A clear view of what skills they have and need.

• Personalized development aligned to business goals.

• Real, measurable progress in areas that matter.

Skills+ helps advance workforce development into something that’s not just efficient, but also strategic, approachable, and effective.

Find out more.

Let’s chat about how Degreed Skills+ can help you develop the skills your workforce needs next.

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At most organizations, this requires breaking down silos. Indeed, upskilling and reskilling takes cross-functional teamwork—a meeting of the minds among HR, IT, the C-suite, and of course L&D.

Do this effectively and you’ll get the skill data and insights you need to drive big business impact. 

“Every road trip is better with a copilot,” note the industry analysts at Deloitte. “High-performing organizations ensure the L&D function, leaders, and stakeholders are all accountable for a successful journey. They aren’t just along for the ride—the business understands the right questions to ask to improve the trip.”

Let’s take a closer look at two key steps you can take to promote cross-functional teamwork and bring powerful learning to life.

Step No. 1: Build a cross-functional team focused on business objectives.

If you’re a savvy business leader, you understand aligning agile and scalable workforce development priorities with the business is crucial.

So how can you get there? Making sense of learning and skill data is critical, because you can use that data to inform L&D decision-making.

But before you can turn insights from those juicy analytics into action, you and your stakeholders must come together to align programs and unify technologies.

Picture a global organization that integrates its learning, HCM, and talent marketplace platforms to streamline skills development. HR provided the direction, IT integrated the platforms to connect learning data across teams. And leadership supported the initiative because the desired outcomes were directly tied to strategic business goals.

This partnership allowed the organization to deliver personalized learning at scale, track ROI, and ensure the workforce stayed aligned with business needs.

Step No. 2: Embrace data and enact a skills-based learning strategy.

The best learning and technology strategies are guided by analytics. By understanding trends, skill gaps, and learning behaviors, your company can uncover actionable insights. Instead of guessing, you can take a proactive approach by using real-time data to identify emerging skill demands.

Imagine an IT department tasked with preparing an organization for AI adoption. By using skill data to assess current capabilities, IT can determine which employees need upskilling in areas like machine learning, automation, and AI ethics. This precision ensures that learning resources are allocated where they’ll have the most impact, while employees gain the confidence and expertise they need to lead innovation.

The Future of Your Workforce Strategy

For your company to compete in a world where technology and skills are constantly evolving, unifying learning systems and leveraging data are no longer optional—they’re essential. Cross-functional teamwork across HR, IT, L&D, and the C-suite ensures your organization’s learning strategy is flexible, responsive, and future focused.

Learn more.

Let’s chat about your skill-building strategy. Schedule a personalized one-on-one call with an expert at Degreed today.

Make skill data your business differentiator. Check out The Ultimate Skill Data Handbook.

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Depending on who you ask, you might get complicated answers.

We’re making it simple. 

Many organizations have relied on competency models for measuring performance and capabilities since they entered the business conversation. Competencies date to the early 1950s. In 1973, David McClelland, Professor of  Psychology at Harvard University, questioned the use of intelligence tests to predict job performance. Instead, he championed measuring competencies (the underlying traits that lead to superior performance). A framework was born, a model unique to an organization that lists expectations required to perform well for a particular role or function. 

Now, some organizations are looking at an alternative: skill-based talent strategies. With 58% of respondents in a McKinsey survey stating that closing the skill gap at their company has become a priority, a majority (69%) from the same survey also said skill-building at their organizations has increased in an effort to close the gap. 

Competency model or skill model? Learning and talent leaders have strong opinions about which is best. Here’s a key point: they both address the same thing, which is how we get work done.

To understand how they’re different, let’s look at how “competency” and “skill” are defined: 

• Competency: Knowledge, behaviors, attitudes and even skills that lead to the ability to do something successfully or efficiently. The ability to make business decisions would be a competency.
• Skill: Learned and applied abilities that use one’s knowledge effectively in execution or performance. Using the same example of making business decisions, in order to do so, you would have to maintain certain skills to perform well: budgeting, market research and competitive strategy. 

Whether your organization is using skills or competencies to measure development, the goals are the same: assessing your people, identifying areas for growth and offering the right opportunities to learn and stay engaged. 

“The corporate learning landscape is evolving very, very fast,” Peter Fox, Global Head of Digital Learning and Talent Technology at Citi, said at the recent Degreed LENS conference. You can navigate this evolution by fully understanding the differences (and similarities) between a competency and skills model, how they work together, and which might be best for your organization. 

Skills vs. Competencies: Breaking it Down

While these concepts might seem complicated, they’re ideas you can often blend when you’re planning goals and strategies for your organization and people. Understanding how they work can help you when and how each model, or a combination, is best for your team and your leadership.

Competencies: Powerful, with Limits

A competency entails more than just knowledge and ability. It’s a mix of behaviors and attitudes. And it can include skills, too. But managing such a large and complex model can be challenging. As Annee Bayeux, Chief Learning Strategist at Degreed, said at LENS: “Competencies tend to be big-picture and aspirational.”

Competencies are value-based. They’re specific to an organization or project. Since they’re tied to values and culture, they aren’t easily measured or standardized. For example, expectations for competency in analytical ability can differ heavily depending on context.

Competencies are rigid. They aren’t agile in practice. It can take months or even years for someone to reach a specific competency. You could become skilled in data analytics software in a few hours, but you can’t become fully competent in data analytics in that time. In our fast-paced and ever-changing world, adaptability and agility are vital for success.

Competencies are non-transferrable. They’re mostly mapped to individual functions or behaviors, making it hard to transfer them across an organization. Because of this, it’s difficult to imagine how one competency can perform in another role.

Despite limitations, many learning teams create competency models for their organizations. Because key competencies are specific, rigid and non-transferrable, the act of creating a competency model takes a ton of time and effort. Your model can become outdated before it’s even put into action.

Skills: Agile and Efficient

When we talk about skills, we’re using the language that people use to describe their own development. Skills are smaller and more manageable than competencies, making them easier to track. Because of that, skills are the unit of measurement in Degreed. As Laura Jones, Executive Director of Global Talent at General Motors, said at Degreed LENS: “Learning is nothing unless you do something with it.” 

Skills can be developed. Think of skills such as computer programming, project management, knowledge of specific platforms or even soft or human skills such as active listening and communication. These can be learned in a matter of days, weeks or months and improved in practice over time. 

Skills can be measured. As opposed to being outcome-based or value-based, skills can be measured and standardized. Degreed uses a rating system designed by The Lumina Foundation. By using a standard rating system with skills as a unit, we can measure growth, track progress and match your people to on-the-job learning opportunities. You can, for example, know exactly at what level someone is skilled in Java. 

Skills are applicable. Work can be deconstructed into three components: tasks, projects and roles. Skills are used to perform tasks. Tasks are the things required to complete projects. And projects are how roles are organized. This means skills are how work gets done. You can’t complete the task of making a sale by solely being competent in customer service, but you can when you are skilled in communication, active listening, project management and negotiation. 

Skills are transferable. Skills — like programming and project management — are transferable between companies, roles, projects, and tasks. Competencies are loaded with factors related to roles, like performance expectations, attitudes and behaviors, making them non-transferable between jobs or collaborative projects.

To achieve agility and efficiency and increase retention, many learning teams are shifting to a skills model. How are they doing this? By mapping people’s skills to roles. This helps people improve in their current roles and prepare for future endeavors. How can you do this? Identify key skills needed for roles, empower your people to upskill and reskill in these areas and watch them and your organization grow with the shifts. 

Speaking the Language of Work

Competencies are the language of behavior. Skills are the language of work. And as we all know, leaders most of the time are more concerned with the language of work. “Business leaders very rarely think of work to be done in terms of attributes, behaviors or competencies. Instead, they often think of work as tasks to get done — specific and objective tasks or areas of expertise,” according to Janice Burns, Chief People Officer at Degreed. 

Cisco relied on a competency model but the organization found it difficult to explain, maintain, and measure. The software maker has since shifted to a skills-centered strategy, finding it easier to define. 

“We were able to define roles by skills rather than competencies,” said Josh Clark, Director of Learning & Careers at Cisco. L&D mapped 4,000 job titles to around 200 roles, creating a much simpler and maintainable system.

Expecting your learning team to identify and match every worker’s skills with internal opportunities is unreasonable, especially if it’s done manually. But a purpose-built, user-friendly platform can do that work. And when it engages people by offering them learning opportunities you can use that data to help address growth and business needs. 

“How we’re using the data is extremely interesting,” Clark said. “We loaded all the skills that are relevant to each employee’s role within Cisco. For instance, someone in a PM position will automatically have the set of PM skills loaded onto their profile. When someone logs into their profile for the first time, it is already populated with the skills they have and those they need to build.” This provides both Cisco and individual workers transparency into their abilities and the areas in which they need to grow.

When they first work with skill data, many organizations are reactive, using the data to validate specific ideas. But with more data and reporting abilities, those companies start proactively making decisions. And advanced organizations are predictive, identifying patterns in its people data that point to potential disruptors. 

Should You Use Competencies or Skills?

Because only slight differences exist between the two models, Degreed is able to support whatever one you choose for your organization. That said, we may have thoughts to share about which would be the most efficient and effective approach for your specific organization. Contact a Degreed representative to chat more about skills vs. competencies. 

If you’re not yet ready to scrap the competency management system your company has used for years, you’re not alone. You can still increase standardization, organizational agility and experiential learning based on skills. You can keep your current model in place and simultaneously map skills to job roles to gain a lot of the same benefits as using a skill model. 

In the end, whichever method you choose should be the right fit for your organization and people. Make sure that your model can successfully and efficiently assess your people, identify areas for growth and offer the right opportunities to learn. 

Want to Learn More?

Power workforce change with Degreed Skills. See how you can develop the skills your workforce needs next.

Degreed Skills offers all the capabilities and insights you need to harness the power of skills, from normalized ratings to taxonomies. 

Find out more.

The post Skills and Competencies: What’s the Difference? appeared first on Degreed.

Today’s complex world of work requires a proactive emphasis on resiliency. As a result, every company needs more sophisticated ways of looking at the skills and capabilities of workers to better plan and pivot. 

Business intelligence tools that help solve problems have existed for years. Still, companies don’t often use them to retrieve, report, and analyze data on people’s skills, effectively deprioritizing intelligence and analytics that would otherwise optimize workforce development.

In fact, fewer than half of HR and talent leaders say they have a clear sense of what their people can do. 

That’s where Degreed Intelligence comes in, a first-to-market solution we’ve created to give learning and HR leaders a simple and quick way to access data, intelligence, and tools to visualize workforce skills. Fresh insights into your most valuable asset — your people — help you close skill gaps by deploying the right learning to the right individuals or teams at the right time. And you don’t need a doctorate degree in data science to do it. 

Degreed Intelligence provides a suite of tools designed to help workers, managers, and learning leaders understand and build skills they need across the organization. It’s a cost-effective way to turn that learning and skill-building activity into insights you can use to understand skill supply and demand and make smarter decisions.  

How? By using machine learning to turn signals of skills — like self, peer, and manager ratings, assessments, and project and role experiences — into real-time actionable intelligence.

When advanced skill analytics give you the bigger picture, you’re ready to plan, respond, and be a better strategic business partner. Continuous upskilling? Check. Digital transformation? You’ve got it covered. New company initiatives like diversity and inclusion? You’re ready to go.  

The Right Skills to the Right People at the Right Time

More than half of business leaders (53%, according to Gartner) say a lack of visibility into skills is their top barrier to workforce transformation. 

With Degreed Intelligence as your new L&D superpower, you can prioritize your people’s time and focus your learning budget on the most critical business objectives. And when you quickly mobilize talent to seize new opportunities, you’ve got a better chance of outperforming your competitors. According to McKinsey & Company, companies that mobilize talent efficiently are six times more likely to report higher shareholder returns.

When you track the supply and demand of skills with Degreed Intelligence, you can: 

• Efficiently invest in talent by understanding the skills your people have and need
• Standardize data through integrations with talent and learning tools
• Get critical insights without setup or maintenance from your tech teams
• Automatically keep skill data up to date

And the benefits go beyond you and your learning team.

Your people managers can: 

• Use intuitive tools to match workers to learning resources and projects
• Use skill ratings and assessments to give people better feedback

Your workers can: 

• Get more visibility from managers into valuable learning content, mentors, and experiences
• Receive guidance from managers that helps personalize learning
• Make development a part of everyday work life
• Understand which skills are needed to achieve professional goals

A New Way Forward With L&D Insights

It’s true; numerous intelligence tools are already available. And it’s no secret that other learning technology companies are trying to help organizations make sense of skills. By 2023, 40% of large organizations will have deployed learning analytics technologies, according to Gartner. So we’re giving you the opportunity to get ahead.

What’s different about Degreed Intelligence? Degreed is built largely on skill data — in particular, our unique ability to measure and track skill development over time by weaving the whole process into the one thing people do frequently: learn. And something else they value —  career growth. 

Two tools already in Degreed keep data continually updated with development activity. Skill Coach gives people managers an intuitive toolkit for discovering, building, and rating team skills — to set development goals and target learning where it matters most. Skill Review uses machine learning and skill insights to provide real-time skill intelligence on the skills your business needs as well as who has them, who needs them, and who wants them.

We generate our analytics from that data and then structure them as in-app dashboard reports, visualizations, and insights.

Through a unique partnership with Visier, a leader in people analytics, we’ve developed new algorithms that pull skill data from Degreed and package it into simple and intelligent dashboards. This is much more than an integration between Visier and Degreed. It’s unique, purpose-built software to enhance the Degreed platform and take the complexity out of data science.

For organizations that want to build the skills of today and tomorrow, Degreed now has the only integrated platform that combines the best tools for monitoring and deploying skills with the best tools for driving strategic upskilling. 

Ready to make smarter decisions about your people? Contact us for a demo today.

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When we sat down to plan the most recent installment of Degreed LENS Lite, we determined that our flagship virtual conference would provide some clarity. 

We started with a question: what the hell is skill data? By definition, skill data includes data points that relate to the capability, demonstration, or definition of a skill. In short, it’s the measurement of what your people can do. The insights we got from learning leaders at Novo Nordisk, Whirlpool, and FICO at the event showed us that how skill data is used can vary significantly between organizations. 

Novo Nordisk: Aligning Strengths to the Business

Skills at Novo Nordisk are vital. For nearly 100 years, the Denmark-based pharmaceutical company has translated the unmet medical needs of people living with serious diseases — diabetes, obesity, rare blood afflictions, and more —  into innovative treatments. Workers there need to be engaged and at the cutting edge of what they do.

“They constantly have to be at the top of their games,” said Derek Mitchell, Global Performance Data Lead. “They can’t just ‘let it be.’”

Deep appreciation for these dynamics means learning leaders at Novo Nordisk think about skill data as a way to understand:

• The company’s bench strength. Do people in analytics, for example, feel confident using visualization tools such as Power BI or Tableau?
• How strengths and weaknesses align to strategic objectives. Regardless of role, leaders expect all workers to have certain skills (for example, skills in digitalization and sustainability). The company can quickly see which skills within a category people have — and where people need to upskill.
• People’s broader interests. Just because someone works in finance doesn’t mean they’re only interested in accounting-related skills. Perhaps they also have skills needed elsewhere by the business.

These insights enable cross-functional collaboration and support agile talent development, Mitchell said. “I often think about contact center environments, where we might have lots of people answering calls and webchat three days a week. Often within contact centers, we will have a significant student population, and so we’ll have data science skills, psychology skills, business development skills. These are just sitting latent within our organizations untapped.”

Using Degreed, Novo Nordisk L&D captures data on how people self rate their current skills and identify others they’d like to learn. By parsing this with information from HR systems — including region, business function, age, or any combination of the above — learning leaders can identify the strengths and weaknesses of a niche cohort in only three mouse clicks, Mitchell said. “This means we can be proactive in bringing solutions to the business. . . to be on the front foot with business stakeholders. We also use this data to power hyper-targeted campaigns.”

Whirlpool: Open and Honest Career Advancement

At Whirlpool, skill data is the lifeblood of a new way to approach learning and agile talent development. It informs L&D guidelines and helps the household appliances manufacturer fill skill gaps. 

To infuse skill data into that process, L&D first determined the purpose of the Whirlpool learning experience, said Rayssa Mederios, L&D senior manager.

The skill development process at Whirlpool has several goals:

• Give people opportunities to master the skills they need for their current roles
• Provide more transparency around career advancement, so people understand the skills they need to move forward 
• Boost employee engagement by giving people a chance to share knowledge and learn from others
• Capitalize on increased engagement to boost productivity, increase innovation, and grow the entire company

Recently, Whirlpool L&D conducted a pilot designed to capture skill data, engaging 300 workers, 70 managers, and 50 subject matter experts in research and development roles.

Using that data, L&D encouraged workers and leaders to have open and honest career conversations, to set more effective personal learning goals, and to create custom, actionable plans for achieving those goals. And using Degreed, L&D created Plans and Pathways customized for specific skill sets.

The early result? Customized personal development plans. New R&D learning targets. And improved resource allocation, Mederios told LENS Lite. “It’s very good to have a third data point of an expert or a subject matter expert sharing their perspective on your skill proficiency… We want to expand.”

FICO: Upskilling for the Future

At FICO, skill data is a tool for informing and creating targeted initiatives and personalized learning plans rooted in agile talent development. They’re directly aligned with the strategic priorities of the global business, which is well known for its credit ratings and provides analytics software solutions to banks, insurance companies, telecommunications firms, retailers, and more.

Unlike skill data, traditional learning data often emphasizes course completions and time spent learning, Chrissy Chamberlain, Sr. Director of Digital Learning, told LENS Lite. “Raise your hand if you’ve ever tried to measure learning effectiveness and tie it directly to your business outcomes. It’s notoriously difficult to achieve and even more difficult to sustain. Am I right? Learning data, in my experience, more often becomes a study of time and motion.

“The same can’t be said of skill data. That’s because business strategies at their core have a set of skill and talent requirements to achieve successful outcomes, not a set of training requirements. And skills are measurable. You can put a scale to it. You can wrap context around it. You can track an upskilling development journey from novice to intermediate to expert, and learning then becomes a supported activity within that journey.”

Because of this, skill development becomes a purpose of learning, Chamberlain said, and measuring skill movement over time becomes a critical metric to agile talent development and employee engagement strategies. 

Focused on a handful of core use cases, FICO uses skill data to:

• Target upskilling by consulting with leaders on emerging business priorities (for example, to increase analytics services, pivot to a new sales strategy, or advance female leaders).
• Create skill plans to support upskilling initiatives and individualized development plans based on baseline and target skill ratings for specific roles.
• Measure skill movement over time and report results like “We’ve accomplished a 15% increase in our capacity to do X.”

Learning leaders enable this process by first creating a sense of psychological safety around skill ratings, Chamberlain said. “We remind colleagues that skills are not part of how we measure performance. We measure performance based on a combination of behaviors and performance-based outcomes. Your skills will be a contributing factor in meeting performance expectations, but they’re not part of how performance is measured. This allows individuals to be very honest with where they are and where they need to go.”

Want To Learn More? 

You can find all the presenters mentioned above, and more, on our OnDemand page. 

Join us in November for LENS LA 2021, where we’ll explore the smartest ways to harness technology and data about the skills people have (or don’t have), so you can make better investments in hiring, managing, and developing all of your workforce.

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