How is it possible to deliver more results with shrinking resources?

What’s blocking transformation initiatives? 

Change is no longer a phase. It’s the environment we operate in. Employees are experiencing approximately ten “planned change programs” per year, according to McKinsey, which is five times more than a decade ago. Business priorities evolve before initiatives are complete, and the workforce is under pressure to adjust as change occurs. It is falling on HR, learning, and IT leaders to create a system, rather than another one-time rollout plan, to address this by consistently building new capabilities and confidence to meet the moment. 

But most traditional development processes still treat change like it’s episodic, whereas what is really needed are systems built for continuous adaptation. It’s about building adaptability. Fast.

To support a growing need for continual development alongside change management, we are developing a number of new functions within Degreed Maestro, our AI that’s purpose-built for learning. At LENS we announced these latest innovations** which will be launching soon. They make up a suite of AI-powered experiences designed to turn change management into a repeatable, scalable process.

Driving Skill Proficiency, Alignment, Performance, and Efficiency

To drive effective workforce transformation, L&D and business leaders must find a way to move  from the status quo to a system for continual development that supports the organization’s strategic goals. This will take more than innovative thinking. It will take proficiency, alignment, performance, and efficiency.

Here are four ways to address this challenge, and how new Maestro features** which will be available soon can help. 

1. Proficiency: Identifying the Status Quo

Before you can move toward a goal, it’s critical to understand your starting point. In the case of large-scale transformation initiatives, you must understand the skill profile of your workforce. Traditionally, capturing high-fidelity skill data wasn’t scalable, often taking 10 minutes to assess just one skill.

Maestro Skill Check-Ins allow you to assess 15 skills in 10 minutes, all calibrated to your organization’s unique definitions of proficiency. This allows you to build an accurate picture of workforce skills, moving more quickly from guessing to knowing.

2. Alignment: Synchronizing Strategy and Sentiment 

Transformation often fails due to „friction“ or a lack of buy-in that usage data alone can’t explain. Low usage tells you there is a problem, but knowing why a program isn’t working starts you on the path to a solution. Are people confused? Do they feel like the change isn’t relevant to them? Are they running into specific challenges?

With Guided Conversations, Maestro conducts nuanced interviews to uncover the „why“ behind the data, asking employees what’s blocking them or where they are hesitant. It then turns those conversations into structured, actionable insights so you can more easily identify and address barriers to transformation.

3. Performance: Closing the „Know-Do“ Gap 

Knowledge is only valuable if it is applied. The „Know-Do“ gap is where training often fails. To bridge this, employees need to move beyond passive content consumption into interactive practice.

Maestro Roleplays now include custom rubrics. This allows you to define the exact criteria for success and gives employees immediate, structured feedback and coaching. It ensures they don’t just „know“ the material, but can execute on it under pressure.

4. Efficiency: Doing More with Less 

The administrative burden of managing a transformation, especially with shrinking resources, can be overwhelming. You need ways to do more with less, and do it faster.

Ask Maestro is a conversational interface for eliminating manual hurdles and navigating Degreed. Whether it’s instantly transforming a PDF into a rich, interactive quiz, finding content in seconds, or building a complex pathway in minutes rather than hours, Ask Maestro automates the L&D „busy work“ so your team can focus on high-value strategy.

Maestro in Action: Navigating a High-Stakes Sales Pivot

Let’s consider two common business challenges:

1. Your sales team needs to roll out a new methodology to boost revenue. This is a business-critical change because last year, 70% of B2B reps fell short of their quotas as market complexity outpaced traditional training.

2. You need to develop strong, new leaders with the skills for today’s challenges in a world where leadership has never been more important. But research shows that 60% of new managers fail within their first 24 months.

Here’s how Maestro works in action for these real transformation moments:

Driving Transformation with AI Innovation

As we closed out LENS, one theme was clear: Driving transformation is more important than ever. And transformation fails in the moments when people hesitate or where skills don’t translate into action. 

„Although we don’t know what the future of an AI world might look like, there isn’t a positive outcome that doesn’t involve human development,“ Zoe Botterill, Head of Learning and Development at Pearson, told LENS attendees.

To meet this challenge, organizations can’t rely on static programs or one-time initiatives. They need a systematic way to:

• Understand workforce readiness in real time
• Identify and remove friction before it compounds
• Build capability through practice, not just exposure
• Keep people aligned as priorities evolve

Degreed Maestro is designed to support that shift by connecting skill data, real-time insight, and guided development. Instead of wondering if a new methodology is sticking or if your new leaders are prepared for their first challenging conversation, you have the data to prove it. The shift is moving from managing the library to managing the movement, ensuring that every employee is equipped to pivot as fast as the business does.

Because the goal isn’t to get ready. It’s to stay ready.

Join our Degreed in Action webinar series for a deep dive into these announcements, or reach out to your account team for a personalized walkthrough of the new Maestro features.

**The functionality described in this blog is coming soon.

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That’s the question that is top of mind for HR, learning, and IT leaders alike. Technology is shifting faster than teams can operationalize it. The result is that company goals and workforce strategies often are no longer fixed destinations. In fact, employees are experiencing approximately ten “planned change programs” per year, according to McKinsey, which is five times more than a decade ago. 

Traditional development methods can’t keep up with that. It’s time for a perspective shift.

How to Strengthen Adaptive Change Management and Employee Development

We should be asking, how can we keep pace with a moving target?

Before AI started driving technology innovation at a furious pace, it made sense to determine a goal to support your strategy, adjust work to meet that goal, and continue on that path until it had been achieved. That’s not what work looks like anymore; the world is evolving too quickly to see the process through from beginning to end. 

Employees are noticing the lack of effectiveness in how these shifts are handled. In 2025, only one fourth of employees surveyed felt their organizations effectively managed change rollouts across the business, and nearly half said it increased their workload.

At that rate, change isn’t sustainable. In a modern workplace, the only way to manage the current pace of change is to enable your workforce to continually adapt. Then, instead of missing targets, you’ll be looking for the next ones and feeling confident you can keep up.

That’s the shift. But knowing you need adaptability isn’t the same as operationalizing it.

To make change stick, you need a way to move individuals through it. It isn’t enough just to launch initiatives and hope adoption follows.

Apply the ADKAR Model to Drive Individual Change

Adaptive change fails because people aren’t ready to act on it.

That’s where the ADKAR model comes in. Built on the idea that organizational change only happens when individuals change, ADKAR gives leaders a simple way to identify where progress is breaking down, and what to do about it. It focuses on five outcomes every individual needs to move through:

• Awareness: Do people understand why this change matters right now?
• Desire: Do they actually want to engage with it?
• Knowledge: Do they know what to do differently?
• Ability: Can they apply those changes in real work?
• Reinforcement: Are those behaviors being sustained over time?

Most organizations stall somewhere in the middle. They communicate the change (awareness), maybe even provide training (knowledge), but never confirm whether employees can apply it under real work conditions. Or they skip reinforcement entirely, assuming once a behavior is introduced, it will stick.

In a world where priorities constantly shift, those gaps show up faster at scale.

The ADKAR model works because it gives you a diagnostic lens. Instead of asking, “Why isn’t this working?” you can pinpoint the exact barrier. Is it a lack of clarity? Resistance? Missing skills? Or simply no reinforcement?

Once you know where individuals are getting stuck, you can respond with precision, whether that includes targeted communication, hands-on practice, or ongoing feedback loops.

This approach helps turn change from a one-time rollout into a repeatable, scalable system. It’s not enough to introduce new ways of working. You have to ensure people can adopt, apply, and sustain them as conditions evolve.

How to Address Change Business-Wide

Understanding how individuals move through change is only part of the equation. The next challenge is scaling that across the business, so strategy translates into consistent behavior. Your workforce doesn’t need better planning to make this happen. Not only do they need the organization and leadership to help provide stronger change management. They also need more in-the-flow opportunities to help them develop the required emerging skills.

To keep pace, you need a system that connects what people know, how they feel, and what they actually have the capability to do right now. That means moving beyond static training programs. It means building a repeatable way to activate and accelerate always-on readiness.

Here are the steps to addressing big workplace shifts:

1. Set the baseline. Don’t make assumptions about skill proficiencies. Knowing what employees know (and don’t know) is an essential part of effectively enabling them throughout a transition. Without this knowledge, you’re operating blind.
2. Find out what’s blocking adoption. When adoption of a new method, process, or technology stalls, you can’t fix the problem until you know what’s causing it. Too often, organizations rely on surface-level learning data like completions or logins. But that doesn’t tell you whether employees feel confident, understand the shifts they need to make, or believe the  changes apply to their role. Once you have a better grasp of these factors, you can help employees develop in the right areas.
3. Provide experiential learning opportunities. According to McKinsey, nearly 90% of leaders are seeking a significant change in how to develop employees. And this is now possible, because AI capabilities have illuminated an entirely new learning landscape. Employees can access one-on-one coaching and participate in skill rating sessions in real-time to meet personalized development needs as they arise.
4. Pick up the speed of transformation. The longer it takes to build, update, and deploy learning experiences, the more likely your approach will fall out of sync with current reality. To keep up, organizations need to reduce the operational drag around development by automating content creation, simplifying pathway design, and delivering the right learning to the right people without manual effort.

Successfully managing these four steps is what most organizations are aiming for in this AI-driven era. 

Prepare for Constant Workforce Transformation with AI-Powered Learning

Even the best laid business plans and strategies fail if the workforce doesn’t have the capabilities needed to execute them. And in a world where priorities shift constantly, stalled progress is a huge risk. The organizations that keep up are the ones that can continuously:

• Understand workforce readiness in real time
• Identify and remove friction early
• Build capability through practice, not just exposure
• Adapt faster than the pace of change

That’s the shift. Change isn’t something you manage once. It’s something you execute continuously.

Degreed Maestro, our AI tool that’s purpose-built for human learning, is designed to help you do exactly that.

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Überraschen dürfte das die wenigsten HR-Fachkräfte, sind sie mit der Transformation doch Tag ein, Tag aus konfrontiert. So gaben im Rahmen einer Umfrage von CNBC 89 % der HR-Führungskräfte an, dass KI das Jobprofil im Personalwesen 2026 neu definieren wird.

Auf der Degreed LENS 2026 gingen Claudio Muruzabal, Vorstandsmitglied, Berater zu Geschäftstransformation und ehemaliger Chief Business Officer und Erik Lossbroek, CRO bei Degreed, der Thematik unter der Überschrift „Das Ende von HR (wie wir es kennen)“ auf den Grund. Dabei wurde deutlich, dass HR auch künftig von zentraler Bedeutung bleibt: Ein Verschwinden ist keineswegs zu erwarten – vielmehr befindet sich der Bereich im Zuge neuer Technologien und tiefgreifender organisatorischer Veränderungen in einem grundlegenden Wandel.

Automatisierung definiert die Rolle von HR neu

Immer mehr Aufgaben im Personalwesen werden automatisiert oder an KI übergeben. Wie The Hackett Group ermittelt hat, brachten im Jahr 2025 66 % der Personalabteilungen generative KI zum Einsatz, und rund 77 % starteten eine Tech-Initiative zur Steigerung der Effizienz.

Ein Novum ist diese Entwicklung jedoch nicht.

„Wenn es um die Einführung von KI im Unternehmen geht, spielt HR schon immer ganz vorne mit“, unterstrich Muruzabal, und erklärte, dass die Personalabteilung oft zu den ersten Unternehmensbereichen gehört, die KI einsetzen – etwa im Einstellungsprozess, bei der Talentakquise oder auch der Beurteilung von Bewerber:innen. 

Dabei ist es mit den ausgefeilten KI-Tools von heute möglich, einige der Routineaufgaben, die Personalabteilungen belasten, effektiv zu automatisieren. Laut Muruzabal können viele HR-Funktionen dadurch von anderen Mitarbeitenden in Eigenregie gestaltet werden, wodurch die Personalabteilung von diesen Aufgabenbereichen entlastet wird. 

Das macht die Arbeit der Personalabteilungen jedoch nicht überflüssig, sondern erweitert sie auf neue Bereiche. Und das bedeutet tatsächlich mehr Arbeit. So deuten die Ergebnisse der zuvor genannten Studie Hackett Group darauf hin, dass der Arbeitsaufwand im HR-Bereich im Jahr 2025 sogar um 10 % zugenommen hat. Da Routineaufgaben zunehmend wegfallen, können sich Personalverantwortliche stärker auf strategische, groß angelegte Unternehmensinitiativen wie den Aufbau von Kompetenzen konzentrieren.

„Wenn wir uns ein Modell vorstellen, in dem klassische Aufgabenbereiche weiter automatisiert werden und Ressourcen gezielt auf Zukunftsthemen und Weiterentwicklung ausgerichtet sind, sprechen wir von einem völlig neuen Funktionsbereich – einem, der sich grundlegend von dem heutigen unterscheidet“, so Muruzabal. „Und es liegt an uns, dies als die treibende Kräfte im Lernbereich in die Realität umzusetzen. Es gilt, diese Fähigkeiten auf erschwingliche Weise gestaltbar zu machen, damit kontinuierlich in diese Entwicklung investiert werden kann.“

Unternehmen, die ihren Fokus in dieser Weise auf Lernen und Personalentwicklung richten, werden erfolgreich sein. Denn nur so sind sie in der Lage, sich besser an Veränderungen anzupassen.

Von Entwicklungsprogrammen zu Systemen zum Kompetenzaufbau

Das neue Mandat, anpassungsfähiger zu werden, richtet sich an HR-, Talent- und Lernteams. Um diesen wachsenden Entwicklungsanforderungen gerecht zu werden, reicht es nicht aus, Programme nur im Halbjahresturnus auszuarbeiten und auszurollen. 

Laut Financial Times kann die Einführung traditioneller Weiterbildungsprogramme drei bis sechs Monate dauern. In der Zeit, die für die Recherche, Entwicklung und Einführung solcher Initiativen benötigt wird, vollziehen sich bei KI-Fähigkeiten und -Tools erhebliche Veränderungen.

„Es gilt, Talententwicklung jeden einzelnen Tag zu priorisieren“, so Muruzabal.

Im Rahmen einer anderen Session der LENS 2026 brachte Head of Learning and Development bei Pearson, ins Gespräch, dass das L&D-Team sein Mindset stärker in Richtung eines Produktteams entwickeln müsse. Dies bedeutet, Programme in kürzeren Sprints zu entwickeln, kontinuierlich zu iterieren und dabei konsequent auf unternehmensintern gewonnene Erkenntnisse aufzubauen.

Klassische Schulungsmodelle werden damit grundlegend infrage gestellt. Denn um eine iterative und adaptive Lernlösung zu gestalten, ist die Abkehr von programmbasierter Personalentwicklung in Richtung eines umfassenden Systems erforderlich, das sich laufend an den Kompetenzaufbau der Belegschaft anpasst. Ein solches System verknüpft Skills in Echtzeit mit geschäftlichen Prioritäten und entwickelt sich im Gleichschritt mit dem Wandel der Rollen weiter. Es wächst also mit dem Unternehmen mit.

Hier kann die Personalabteilung ansetzen und ihre Erfahrung beim Aufbau unternehmensweiter, mitarbeiterorientierter Systeme einbringen, um strategische Initiativen des Unternehmens zu unterstützen. Eine derart umfassende Transformation ist jedoch sowohl mit Hürden als auch funktionsübergreifenden Auswirkungen verbunden.

KI erhöht die Anforderungen an HR

Der Vormarsch von KI-Tools, -Trends und -Fähigkeiten wird unweigerlich Gewinner und Verlierer hervorbringen – Unternehmen, die in dem neuen Umfeld erfolgreich sein werden, und solche, die auf der Strecke bleiben. Unabhängig davon wird die Arbeit der Personalabteilungen nicht verschwinden. Im Gegenteil: Ihre Arbeit wird intensiver und anspruchsvoller als je zuvor sein, auch wenn sich dies je nach Unternehmensbereich unterschiedlich auswirken wird.

„Einige Segmente und Märkte werden stärker betroffen sein als andere. Auf lange Sicht bieten sich jedoch viel größere Chancen, dass alle mehr vom Kuchen abbekommen“, so Muruzabal. „Ich habe jedenfalls keine Angst vor KI.“

Im Rahmen dieses Wandels muss der Fokus zunehmend auf der technologischen Organisation, dem Zugang und der Struktur liegen, wodurch auch die Bereiche IT, Recht und Compliance ins Spiel kommen. 

„Governance ist genauso wichtig wie die Technologie selbst“, erklärt Muruzabal. „Die richtigen Governance-Entscheidungen im Hinblick auf die Technologie zu treffen, wird in Zukunft noch wichtiger werden.“

Governance dürfte auch im Personalbereich eine immer größere Rolle spielen. Dies gilt insbesondere angesichts der zunehmenden Integration und Personalisierung von Technologien zur Talentförderung sowie der Tatsache, dass die in diesen Systemen enthaltenen sensiblen personenbezogenen Daten innerhalb Ihres Ökosystems ausgetauscht werden, um neue KI-Fähigkeiten wie das Model Context Protocol (MCP) zu nutzen.

Laut einer Umfrage unter CHROs aus dem Jahr 2026 sind die am häufigsten genannten Hindernisse für die Einführung von KI organisatorischer Natur, wie beispielsweise die Sorge der Mitarbeitenden um dem Verlust ihres Arbeitsplatzes, Budgetdruck sowie Sicherheits- und Compliance-Anforderungen. Nicht die Technologie selbst. 

HR-Transformation im Jahr 2026

Die Personalabteilung steht unter wachsendem Druck, die Belegschaft so auszurichten, dass sie mit dem zunehmenden Wandel der Arbeitswelt Schritt halten kann. Gleichzeitig gilt es, HR-Modelle und -Systeme mithilfe neuer Technologien kontinuierlich anzupassen und weiterzuentwickeln.

 Im Zuge dieses Wandels beobachten wir Folgendes:

• Eine Verlagerung des Schwerpunkts der Personalarbeit von kleineren, alltäglichen Aufgaben hin zu strategischeren, geschäftskritischen Initiativen – dank Automatisierung und KI.
• Eine Abkehr von einmaligen Schulungsprogrammen hin zu umfassenderen, anpassungsfähigen Systemen für eine kontinuierliche Kompetenzentwicklung.
• Eine zunehmende Bedeutung menschlicher Arbeit und der Steuerung technologischer Prozesse, auch wenn immer mehr Aufgaben an KI ausgelagert werden.

Dieses enge Zusammenspiel mit Technologie prägt das neue HR-Betriebsmodell im Jahr 2026. 
Sie möchten weitere spannende Einblicke erhalten? Dann melden Sie sich für unsere sechsteilige Webinar-Reihe „Degreed in Aktion“ an.

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Eine enorme Chance bliebe in dem Fall ungenutzt. 

Im Vertrieb wird Umsatz generiert. Und je schneller die Teammitglieder produktiv sind und beginnen, eine Pipeline an Verkaufschancen zu generieren, desto schneller macht sich das im Unternehmensergebnis bemerkbar. Eine Möglichkeit zur Förderung dieser Dynamik bietet Coaching. Im Rahmen einer Studie von Korn Ferry gaben 94 % der Top-Performer unter den befragten Vertriebsorganisationen an, dass Coaching die Leistung ihrer Teammitglieder verbessert.

Der klassische Weg für Vertriebsteams, Verkaufsgespräche zu üben und ihre Leistung zu verbessern, führt über Führungskräfte, die sich Zeit nehmen, Rollenspiele mit ihnen zu machen und Feedback zu geben. Da diese Führungskräfte aber oft zu beschäftigt sind und große Teams zu leiten haben, dauert es oft länger, bis Neuzugänge gut vorbereitet sind.

So fördert TEKsystems die Vertriebsbereitschaft durch Coaching und Rollenspiele mit KI

TEKsystems, ein weltweit operierender Anbieter von Technologielösungen und Business-Services der Allegis Group, erkannte eine klare Chance, die Vertriebsbereitschaft und -leistung durch dynamisches KI-gestütztes Lernen mit Degreed Maestro zu verbessern.

Chris Harry, Chief Talent and Learning Officer bei TEKsystems, erklärt, dass die ersten drei Phasen des Sales-Funnel (Akquise, Wecken von Interesse und Qualifizierung) für das Unternehmen ein bedeutsamer Indikator für den Gesamterfolg eines Geschäftsabschlusses seien.

„Wir wissen als Unternehmen: Wenn wir auf dem Weg zum Geschäftsabschluss das Tempo auf ein bestimmtes Niveau beschleunigen und die Qualifizierungsphase erreichen, ist es um 60 % wahrscheinlicher, dass wir den Zuschlag erhalten und die Anforderungen erfüllen“, so Harry.

Im Wissen um das enorme ROI-Potenzial einer höheren Leistung in diesen Bereichen des Sales-Funnel begann das Team von TEKsystems, KI-gestützte Rollenspiele mit Maestro auf eine kleine Gruppe neuer Mitglieder des Vertriebsteams auszurollen, um Lernprozesse und die schnellere Produktivität im Vertrieb zu optimieren.

Hierzu gestaltete man Maestro-Erfahrungen, die auf vier zentrale Skillbereiche ausgerichtet wurden:

• Elevator-Pitch: Kurzpräsentation des Unternehmens und seiner Services
• Umgang mit Einwänden: Reaktion auf gängige Gegenfragen
• Ermittlungsfragen: Gewinnen eines Verständnisses der Kundenanforderungen durch Stellen der richtigen Fragen
• Gespräch mit potenziellen Kund:innen: Üben sämtlicher zentraler Aspekte des Gesprächs

KI-Coaching als Ergänzung zu menschlichem Mentoring

Diese Lernangebote sollten von Menschen geführte Coachings jedoch nie ersetzen. In Fällen, in denen neues Verkaufspersonal mit einem erfahrenen Teammitglied üben und lernen konnte, ergänzten die Übungen in Maestro den Austausch mit den Vertriebsexpert:innen und machten diesen effektiver. 

Durch die gesunde Balance aus Rollenspielen mit unmittelbarem Feedback und persönlicher Betreuung durch Mentor:innen wurde rollenbasiertes Lernen im Gesamtbild schneller und effektiver.

Jede KI-Lernerfahrung baute auf der vorherigen auf. Im Schnitt verbrachten die Lernenden jeweils etwa 15 Minuten mit einer Maestro-Erfahrung. Pro Person kam so etwa eine Stunde Schulungszeit in den vier Schwerpunktbereichen zusammen. Bereits dieser geringe Zeitaufwand reichte aus, um Selbstvertrauen und Bereitschaft messbar zu verbessern.

ROI und andere Vorteile von KI-gestütztem Lernen

Das Pilotprojekt förderte eine wichtige Erkenntnis zutage: Kompakte, gezielte Übungsmöglichkeiten haben messbare Auswirkungen auf die Bereitschaft im Vertrieb.

25 % der Teilnehmenden der Pilotgruppe gelang es innerhalb von weniger als 6 Monaten Zugehörigkeit bei TEKsystems, potenzielle Kund:innen für ein Service-Meeting zu gewinnen. Bislang hatten neue Vertriebsmitarbeitende dafür 36 bis 40 Monate benötigt. Oder anders ausgedrückt: Ein Viertel der Neuzugänge im Vertriebsteam erreichten einen Meilenstein, für den sie früher Jahre gebraucht hatten. Harry wertet dies als starkes, von Daten untermauertes Signal dafür, dass die zusätzlichen Coaching-Einheiten der Gruppe schneller zur Umsatzgenerierung verhalf.

„Allein der ROI dieser Gruppe könnte sich bereits 12 Monate nach dem Start als wichtiger Faktor erweisen“, so Harry.

Weshalb dynamisches Lernen mit KI einen derart großen Unterschied ausmachte?

Dessen großer Vorteil für die Lernenden lag in der psychologischen Sicherheit. Wiederholt vor ihren Vorgesetzten oder Kolleginnen und Kollegen zu üben, ist für neue Vertriebsmitarbeitende oft ein eher abschreckender Gedanke. KI-gestütztes Lernen bot dagegen ein sicheres Umfeld, in dem sie experimentieren und ihre Methoden verfeinern konnten, ohne von anderen beurteilt zu werden – und waren dann besser vorbereitet, um vor ein kritischeres Publikum zu treten. 

„Insgesamt fiel das Feedback wirklich großartig aus“, berichtet Stefanie Kuehn, Senior Program Manager, Organizational Development bei TEKsystems. „Ihr Selbstvertrauen wuchs. Sie konnten in einer sicheren Umgebung Rollenspiele durchführen, ohne dass ihnen ein Vorgesetzter oder Mentor über die Schulter schaute. Und sie konnten die Maestro-Erfahrungen mehrfach wiederholen, bis sie sich sicher genug fühlten, um in ein wichtiges Gespräch zu gehen oder ihre Fähigkeiten zu testen.“

Erweiterung von KI-Rollenspielen auf das Gesamtunternehmen

Unsere Branche ist im Wandel: L&D-Teams werden zu einem enger und besser in verschiedene Funktionsbereiche eingebundenen Element, statt als separates Team zu agieren. Das Vorhaben von TEKsystems, KI-gestützte Rollenspiele mit Maestro auf weitere Anwendungsfälle im Unternehmen auszuweiten, ist ein Paradebeispiel für diesen neuen funktionsübergreifenden Ansatz im Bereich L&D.

„Maestro spricht einfach für sich“, so Kuehn. „Es ist ein hervorragendes Tool mit enormem Potenzial, über unsere Entwicklungsteams vom Vertrieb hinaus in weitere Bereiche integriert zu werden.“

Laut Kuehn arbeitet man nun daran, den Einsatz von Maestro auf die Personalbeschaffung auszuweiten. Geplant ist, in diesem Bereich 500 neue Mitarbeitende einzustellen, Maestro in deren Einarbeitungsprozess zu integrieren und so ihr Selbstvertrauen zu stärken, bevor sie mit praxisbezogenem Coaching unter Anleitung ihrer Vorgesetzten beginnen.

Im nächsten Schritt plant das Team, Maestro-Lernerfahrungen von der Einarbeitung auf den Arbeitsalltag auszuweiten. Vorgesehen ist kontinuierliches Lernen oder „Hyperskilling“, wie das Unternehmen die dadurch ermöglichte Entwicklung von Skills auf allen Ebenen nennt. 

Von mehr Übungsmöglichkeiten kann schließlich die Leistung aller Mitarbeitenden profitieren. Und KI-gestütztes Lernen machen dieses Üben skalierbar. Unternehmen wie TEKsystems konnten ihren Vertriebsteams damit zu schnellerer Bereitschaft und besserer Leistung verhelfen. Doch das ist erst der Anfang.

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Mit dem Vormarsch von KI-Tools werden immer höhere Erwartungen gestellt. Wer soll da noch Schritt halten können? Alles konzentriert sich auf die Implementierung der Tools; die Unterstützung der Menschen, die sie einsetzen sollen, findet dagegen deutlich weniger Beachtung.

Dieser paradoxen Realität sehen sich HR-, Lern- und Tech-Führungskräfte derzeit ausgesetzt. Für das Unternehmen gilt es, den ROI der eigenen KI-Investitionen nachzuweisen. Dessen Ausbleiben ist jedoch kein Technologieproblem, sondern eine Lücke in der menschlichen Bereitschaft.

Als Degreed-CEO David Blake auf der LENS 2026 die Bühne betrat, gab er dieser neuen Ära der hochgradig anspruchsvollen Arbeit einen Namen: Das Zeitalter der Intensivierung.

Arbeit, Lernen und Talententwicklung müssen sich in diesem neuen Zeitalter verändern. Auf der LENS kamen führende Köpfe der Branche mit Kund:innen und Führungskräften von Degreed zusammen, um diese Veränderungen genauer zu betrachten und Ansätze dafür zu untersuchen, sich darauf einzustellen. Auf einige der Highlights gehen wir im Folgenden ein.

Menschlicher Erfolg ist auch im Zeitalter der Intensivierung weiterhin möglich

Die Welt wird immer kompakter, das Tempo der Veränderungen nimmt zu. Die Arbeitsbelastung des Menschen hat durch KI jedoch nicht abgenommen. Sie hat die Grenzen des Möglichen erweitert und das Grundniveau (und die Messlatte) für Leistung erhöht. 

Von Menschen wird erwartet, in derselben Zeit mehr zu leisten. Menschen müssen lernen, KI zu nutzen – und zwar kompetent. Und all dies, ohne sich zu stark von der Technologie abhängig zu machen. Das ist gleichermaßen anspruchsvoll wie intensiv.

Dennoch sind KI-Tools allein durch ihre Verfügbarkeit nicht automatisch nützlich. Erst dadurch, dass diese Tools von Menschen aufgewertet und in Prozesse eingebettet werden, kann echter ROI entstehen. Angesichts der gewaltigen Investitionen, die in KI geflossen sind, verlangen Führungsteams, messbare Rendite damit zu generieren. 

„Ihre CEOs erwarten Rendite. Und dieser Druck und dieses Mandat kommen auf Sie zu“, so Blake.

Transformation ist keine Option. Die einzige Frage ist, ob sie sich gezielt und effektiv vollzieht. Technologie allein kann das jedoch nicht leisten. Oft ist die Technologie vorhanden, aber die Rendite bleibt aus. IBM zufolge erzielen nur 25 % der KI-Initiativen den erwarteten ROI.

Prägend für dieses Zeitalter der Intensivierung ist zudem die anhaltende Sorge, dass KI menschliche Arbeit verdrängen wird. Dem setzte die LENS jedoch eine differenzierte Botschaft entgegen: KI kann menschliche Arbeit nicht ersetzen – und war auch nie dafür gedacht. Laut Sol Rashidi, dem weltweit ersten Chief AI Officer, hat KI zum Ziel, „die großartigen Dinge, die wir in die Arbeitswelt bringen, zu erleichtern, zu beschleunigen und zu verstärken.“

Angesichts der Fähigkeiten von KI mag man leicht in Schwärmerei verfallen. Was ihr aber fehlt, ist kritische Logik, Innovationskraft, Führungskompetenz und Urteilsvermögen. KI-Tools sind für alle zugänglich, doch nur Ihr Unternehmen verfügt über die Belegschaft und die Skills, die es einzigartig machen. Menschen und Skills definieren Ihr Unternehmen.

Oder wie Rashidi den Teilnehmenden der LENS in Erinnerung rief: „Technologie ist großartig. Aber nicht so großartig wie wir selbst – das sollten wir nie vergessen.“

Lernen muss so dynamisch werden wie der Wandel

Vor dem Hintergrund eines kontinuierlichen Wandels genügt es nicht, Weiterentwicklung nur etappenweise zu gestalten. Statische Lerninhalte können keiner Welt gerecht werden, in der alles reaktionsfähig und personalisiert ist.

Wie ein KI-natives Modell zur Personalentwicklung aussehen könnte, beschrieb Taylor Blake im Rahmen einer der Sessions der Degreed KI-Labore: „Das KI-native Modell, wie ich es mir vorstelle, sieht in etwa so aus: Lernerlebnisse werden stärker entsprechend der jeweiligen Aufgabe spezialisiert – individueller zugeschnitten auf die jeweilige Person, besser abgestimmt auf die jeweilige Situation.“

Das gleiche Prinzip gilt ganz unmittelbar für die Erstellung und Bereitstellung von Lerninhalten. Wie aus einem Bericht der Financial Times hervorgeht, verstreichen bis zur Einführung traditioneller Lernprogramme mitunter drei bis sechs Monate – ein Zeitraum, innerhalb dessen sich KI jedoch komplett verändern kann. So meisterhaft Lernteams auch darin sein mögen, Inhalte nach herkömmlichen Methoden zu erstellen und zu kuratieren, erfordert dieses neue Zeitalter dennoch etwas Dynamischeres: ein Produkt-Mindset, das von schneller Einführung und regelmäßigen Anpassungen geprägt ist. 

Lernen als einmaliges, jährlich ausgerolltes Programm reicht schlicht nicht mehr aus. 

„Unsere Herangehensweise besteht darin, etwas auszuprobieren und je nach den gewonnenen Erkenntnissen kontinuierlich zu verbessern“, erklärte Zoe Botterill, Head of Learning and Development bei Pearson, zum Ansatz ihres Unternehmens.

Effizienz allein ist nicht genug

Bei steigendem Druck gehen die meisten Organisationen nach dem Prinzip „viel hilft viel“ vor: mehr Programme, mehr Tools, mehr Initiativen. So stellte etwa McKinsey fest, dass Mitarbeitende heute mit fünfmal mehr Veränderungsprogrammen konfrontiert sind als noch vor einem Jahrzehnt. Tatsächlich geht vom Konzept bis zur Umsetzung solcher Initiativen aber 59 % von deren Wert verloren. Dies dürfte auch einer der Gründe sein, weshalb 89 % der Führungskräfte nach grundlegend anderen Lösungen zur Mitarbeiterentwicklung suchen. Sie verstehen, dass an diesem Punkt der Wert von KI-Investitionen entweder realisiert wird oder verloren geht.

„Wenn der Druck steigt, reagieren die meisten Organisationen, indem sie etwas aufstocken. Damit Sie als Team wirklich performen, sollten Sie diesen Ansatz infrage stellen: Halten Sie stattdessen inne und überlegen Sie, wie Sie Dinge vereinfachen können. Nehmen Sie dabei die Fähigkeiten, die Skills und die Arbeitsabläufe in den Blick“, so die Empfehlung von Jennifer Sutherland, Global Head of Learning Enablement bei ZS.

Ein Mehr an etwas bedeutet nicht per se, dass es besser ist. Tatsächlich ist es mitunter sogar schädlich. Letzten Endes, so erklärte es Rashidi den Teilnehmenden der LENS, gehe es nicht um mehr Produktivität, sondern um mehr Effektivität: „Wir müssen unseren Unternehmen dazu verhelfen, sich nicht zu sehr auf Produktivität und Effizienz zu versteifen. Denn das sind nur Maßzahlen für das ‚Mehr‘. Was aber, wenn wir ‚mehr‘ von den falschen Dingen tun?“

Entgegen der Erwartung vieler Führungskräfte bringt Effizienz um der Effizienz willen eben nicht immer nur Vorteile. In einigen Bereichen kann sie die Gesamtstrategie sogar schwächen.

„Effizienz macht Ihre Belegschaft nicht stärker“, so Blake. „Überlegen Sie sich dazu einfach Folgendes: Wenn Sie eine Aufgabe automatisieren können, haben Sie das wahrscheinlich längst getan.“

Der Schlüssel liegt in einer sicheren Umgebung zum Experimentieren und Üben

Ein weiterer entscheidender Aspekt für Agilität liegt in der Neugier und dem Mut zum Experimentieren. Umso wichtiger ist dies angesichts des anhaltenden Tempos, mit dem sich Technologie weiterentwickelt.

„Fehlschläge müssen erlaubt sein. Erst so lernt man seine Lektionen, um letztlich den wahren Goldschatz zu heben“, betonte Antonia Jackson, Learning and Technology Partner bei HubSpot.

Zum Experimentieren gehört auch, Systeme und Tools auf Herz und Nieren zu prüfen. Mit Blick auf neue Technologie, sind laut Carlo José, Global Head of Learning and Development bei GSK, Pilotprojekte der perfekte Zeitpunkt, um das System auf den Prüfstand zu stellen.

„Indem wir Probleme bereits in der Testphase zutage fördern, finden wir heraus, wo wir mit Weiterentwicklungen ansetzen müssen“, so José.

Dasselbe Prinzip gilt auch für das Lernen selbst. Neue KI-Tools wie Degreed Maestro ermöglichen es Benutzer:innen nicht nur, zu üben und Feedback zu erhalten. Sie können mit ihnen auch Fehlschläge erleben, wenn sie Skills rund um Präsentationen, Sales-Pitches oder geschäftskritischen Gesprächen erlernen – und zwar ohne dabei beurteilt zu werden.

So brachte etwa TEKSystems Maestro zum Einsatz, um seinen Vertriebsteams schnell und in großem Umfang personalisierte Übungsmöglichkeiten an die Hand zu geben. Auf welche Resonanz das stieß, zeigen die folgenden Aussagen: 

„Ihr Selbstvertrauen wurde größer“, so Stefanie Kuehn, Senior Program Manager Organizational Development bei TEKSystems. „Sie erhielten eine sichere Umgebung, in der sie Rollenspiele machen konnten, ohne dass ihnen Vorgesetzte oder Mentor:innen über die Schulter schauten. Und sie konnten die Maestro-Erfahrungen mehrfach wiederholen, bis sie sich sicher genug fühlten, um in ein wichtiges Gespräch zu gehen oder ihre Fähigkeiten zu testen.“

Die Zukunft wird durch menschliche Bereitschaft bestimmt

Die zentrale Erkenntnis, die immer wieder zur Sprache kam, lautet: Für die KI-Transformation reicht Technologie allein nicht aus. Auch wenn man noch so viele KI-Tools hat – sie werden keinen ROI liefern, wenn die Belegschaft nicht für sie bereit ist.

„Es geht um Menschen und darum, wie Menschen Technologie für das Unternehmen nutzen“, brachte es Ingrid Urman, Global L&D Director bei Tenaris, auf den Punkt.

KI liefert Unternehmen nicht den erwarteten ROI, weil sie nur in die entsprechenden Tools investiert haben, jedoch nicht in das dafür nötige Upskilling der Mitarbeitenden. Wenn im Zeitalter der Intensivierung von Menschen erwartet wird, mehr Arbeit in derselben Zeit zu leisten, müssen sie auch in die Lage versetzt werden, diese Tools kompetent und effektiv zu nutzen. 

Hierin liegt die eigentliche Aufgabe der Transformation: dem Aufbau menschlicher Fähigkeiten, die mit den technologischen Ambitionen Schritt halten.

Die Einblicke, die auf der LENS gewonnen wurden, sind Indikator für das, was die Zukunft bringen wird. Bei all dem dürfen wir jedoch unsere Rolle als Menschen bei der Gestaltung dieser Zukunft nicht vergessen. 

„Finden Sie heraus, wo Sie einen Vorsprung haben“, so Rashidi. „Bleiben Sie kreativ. Stellen Sie Bezüge her, die Maschinen nicht erkennen können. Übernehmen Sie Verantwortung für Ihre Organisation. Das ist Ihre moralische Verpflichtung.“ 

Die Entwicklungsdynamik von Technologie wird sich weiter beschleunigen. Und die Erwartungen werden weiter steigen. Die menschliche Transformation entscheidet darüber, ob Unternehmen am Zug bleiben oder zurückfallen.

Noch eingehender beleuchten wir die Produktankündigungen und -updates, die auf der LENS vorgestellt wurden, in unserer sechsteiligen Webinar-Reihe „Degreed in Aktion“. Informationen zu Produktankündigungen finden Sie außerdem in der zugehörigen Pressemitteilung.

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Tiefgreifende Veränderungen bewirkt KI aber auch darin, wie Menschen am Arbeitsplatz lernen. 

Umso drängender ist es, menschliche Entwicklung daran anzupassen – eine Herausforderung und Chance gleichermaßen. Lernprogramme auf Grundlage klassischer Kurse und statischer Inhaltsbibliotheken reichen heute nicht mehr aus. Sie können nicht damit Schritt halten, wie schnell sich Skillbedarfe verändern. Genauso wenig sind sie ausreichend personalisiert, um die kontinuierliche Weiterentwicklung der Mitarbeitenden so zu unterstützen, dass sie in ihren Rollen relevant und agil bleiben können.

Genau dabei kann KI Abhilfe schaffen. Mit ihr lässt sich Upskilling dynamischer, interaktiver und somit auch effektiver gestalten. Etwa, indem sie sofortiges Feedback gibt, was es ermöglicht, schwierige Gespräche durchzuspielen oder Präsentationen zu üben. 

Wie Interaktionen zwischen Mensch und KI das Lernen verändern und wie sich die damit einhergehenden Chancen sowohl für Unternehmen als auch Mitarbeitende nutzen lassen, beleuchten wir im Folgenden.

KI dringt in bislang ausschließlich menschlich geprägte Interaktionen vor

Eine der bedeutsamsten Entwicklungen besteht im Wandel rein menschlich geprägter Interaktionen in Richtung der Zusammenarbeit von Mensch und KI: Aktivitäten, für die bislang der Austausch zwischen Kolleg:innen oder mit Mentor:innen nötig war – darunter Coaching, Rollenspiele und Simulationen –, werden nun durch KI-Fähigkeiten ergänzt.

Feedback- und Coaching-Sessions sowie Rollenspiele ließen sich nur schwer auf regelmäßiger Basis umsetzen, als dies nur unter Beteiligung von Menschen möglich war. Schließlich hat ein Tag nur eine begrenzte Anzahl an Stunden, Termine können sich überschneiden und mitunter konkurrieren Aufgaben miteinander. Vorgesetzte und Kolleg:innen können sich nicht immer die Zeit nehmen, ein Teammitglied zu unterstützen, wenn es eine wichtige Präsentation noch ein drittes Mal durchgehen möchte – auch wenn dies vielleicht dringend erforderlich ist. 

Nicole Helmer, Chief Product Officer bei Degreed, beschrieb die Situation in einem Webinar vor kurzem wie folgt: „Bislang erfolgten Interaktionen dieser Art ausschließlich zwischen Menschen. Jetzt sind daraus Mensch-KI-Interaktionen geworden – und daraus ergibt sich ein gewaltiges Potenzial angesichts der Skalierbarkeit und Personalisierung, die diese KI-gestützten Erlebnisse ermöglichen.“

Durch diese neuartigen Mensch-KI-Interaktionen werden zwischenmenschliche Verbindung jedoch nicht ersetzt, sondern die Möglichkeiten erweitert, Lernen effektiver zu gestalten und Skills schneller zu entwickeln. So helfen Sie tatsächlich dabei, menschliches Potenzial noch besser zu entfalten. Denn Vorgesetzte müssen nun nicht mehr jedes Einzelcoaching selbst durchführen, sondern können zur Weiterbildung ihrer Teams KI zur Hilfe nehmen. 

Bedarf für persönliche Einzelgespräche wird es immer geben. Doch nun können sie gezielter und bewusster genutzt werden, da es mithilfe von KI-Tools möglich ist, kontinuierlich interaktives Coaching und Feedback bereitzustellen.

Mensch-KI-Lernen als ständiger Begleiter

Auf dem Weg zur Verknüpfung von KI, Lernen und menschlicher Intelligenz ist es besonders spannend, wie Technologie dazu beiträgt, Wissen im Arbeitsalltag zugänglicher zu machen. Degreed formalisiert die Fähigkeiten des Modellkontext-Protokolls (MCP), die es ermöglichen, Lerninhalte und -empfehlungen über unternehmensweite KI-Agenten verfügbar zu machen. Wissen wird dadurch über verschiedene Plattformen und Tools jederzeit und genau dann für Lernende abrufbar, wenn sie es benötigen.

Ganz ähnlich wie Google Maps in der Lage ist, relevante Wegbeschreibungen zu liefern, weil es Ihren aktuellen Standort kennt, können MCP-fähige Systeme den Kontext Ihrer Arbeit und Ihres Wissensstands nachvollziehen und auf dieser Grundlage passende Lernempfehlungen geben. So entsteht eine nahtlose Verbindung zwischen Arbeit und Lernen, die bislang bestehende Hürden zwischen beiden beseitigt.

„Wir möchten in der Lage sein, genau dort, wo sich das Arbeitsleben der Menschen jetzt abspielt, jedem und jeder Einzelnen die richtigen Anstöße, die richtigen Suchmöglichkeiten und den richtigen Lerneinstieg zu bieten“, so Helmer darüber, wie wir Lernen in den Arbeitsalltag einbinden.

Den Fokus auf menschliche Fähigkeiten verstärken

Ob für Informationen, Strategieentscheidungen oder Ratschläge – der Annahme, dass sich die Belegschaft für all dies ganz auf KI verlassen könne, verfällt man nur allzu leicht. Führungskräfte müssen dies erkennen und vermeiden – und es auch den Mitarbeitenden vermitteln. 

Menschliche Kompetenz verliert in einer KI-gestützten Arbeitswelt nicht an Wert, sondern wird sogar noch wertvoller. Dies gilt jedoch nur, wenn KI nicht lediglich als Werkzeug für einen schnellen und einfachen Zugang zu Informationen betrachtet wird. Helmer dazu: „Es gilt, Menschen darin zu schulen, zu denken, statt nur Antworten abzurufen.“

Worauf die KI-Transformation wirklich abzielt, ist weitaus komplexer. Es geht darum, Menschen in ihren Kompetenzen zu ergänzen und zu befähigen, ihre Fähigkeiten auszubauen und die Grenzen des Möglichen zu erweitern. 

Urteilsvermögen, Anpassungsfähigkeit, kritisches Denken, der Umgang mit Mehrdeutigkeit – diese Fähigkeiten werden von KI-Tools weder generiert, noch können sie sie ersetzen. Keine Maschine kann diese sogenannten „Human-Skills“ abbilden, die sich durch gezielte Übung und Weiterentwicklung sukzessive aufbauen. Das wissen auch die Mitarbeitenden. Wie aus Daten von Degreed hervorgeht, fallen sieben der zehn im Jahr  2026 gefragtesten Skills unter Human-Skills wie Führungskompetenz, Kommunikation und Problemlösung. Das macht deutlich, dass Mitarbeitende und Führungskräfte gleichermaßen in die Entwicklung sowohl ihrer KI- als auch ihrer Human-Skills investieren und wissen, wie unerlässlich beide sind. 

Menschliche Entwicklung dynamischer und effektiver gestalten

Statische Kurse und etappenweise Entwicklungsprogramme können den heutigen Anforderungen von Mitarbeitenden nicht mehr gerecht werden. Dafür treiben technologische Entwicklungen den Wandel schlichtweg zu schnell voran. Die Zusammenarbeit von Mensch und KI beim Lernen bietet ein neues Modell:

• Menschen bringen Kontext, Urteilsvermögen und Kreativität ein.
• KI ermöglicht Skalierbarkeit, Personalisierung und kontinuierliche Festigung von Gelerntem.
• Durch diesen Verbund wird Kompetenzaufbau möglich, der sich so schnell weiterentwickelt wie die Arbeit selbst.

In diesem Umfeld werden nicht die Unternehmen mit den meisten KI-Tools erfolgreich sein, sondern diejenigen, die KI nutzen, um Menschen effektiver und so schnell wie nötig weiterzuentwickeln.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Sie diese Zusammenarbeit von Mensch und KI beim Lernen gestalten, sehen Sie sich die vollständige Webinar-Reihe Degreed in Action an. 

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KI-Tools sind nahezu für jedes Unternehmen auf breiter Basis zugänglich. Ihre Belegschaft dagegen macht Ihr Unternehmen einzigartig. Es sind die Menschen, durch die sich Ihre Organisation von anderen abhebt. Sie sind der Faktor, der letztlich Ihre Wettbewerbsposition bestimmen wird. Und sie sind klug genug, die Entwicklung ihrer menschlichen Skills verstärkt in Angriff zu nehmen.

Aktuelle Erkenntnisse von Degreed zeigen, auf welche 10 Skills Fachkräfte im Jahr 2026 am meisten hinarbeiten. Das Bemerkenswerte daran: Sieben der Top-10-Skills fallen unter menschenzentrierte oder geschäftlich orientierte Fähigkeiten wie Führungskompetenz und Kommunikation.

Die Top 10 Skills, auf die Fachkräfte 2026 hinarbeiten

Basierend auf den 2025 in Degreed erstellten Lernpfaden konzentrieren Fachkräfte ihre Weiterbildung für das Jahr 2026 auf die folgenden Top-10-Skills:*

1. Führungskompetenz
2. Kommunikation
3. Projektmanagement
4. Problemlösung
5. Kundenservice
6. Microsoft Excel
7. Datenanalyse
8. Python
9. Anpassungsfähigkeit
10. Stakeholder-Management

Der Liste ist klar zu entnehmen, dass die Entwicklung technischer Skills auch weiterhin unerlässlich bleibt. Die Bedeutung von Datenanalysen und Python nimmt stetig zu. 

Die meisten Punkte auf dieser Liste deuten jedoch auf etwas Grundlegenderes hin: Im Zuge voranschreitender Automatisierung nimmt der Wert von Urteilsvermögen, Koordination und Einflussnahme zu. Genau die Skills also, über die Wettbewerber nicht automatisch verfügen, nur weil sie ChatGPT nutzen.

Dem lässt sich eine weitere wichtige Erkenntnis hinzufügen: KI kann nicht jede Aufgabe übernehmen. Unterstrichen wird dies vom Weltwirtschaftsforum, dem zufolge das Potenzial für die KI-Transformation von „Aufgaben, die mit Empathie, Kreativität, Führungskompetenz und Neugierde in Zusammenhang stehen“ nur bei 13 Prozent liegt. Diese Aufgaben sind zu stark von menschlicher Urteilsfähigkeit und Erfahrung abhängig, als dass sie automatisiert werden könnten.

Mit dem technologischen Fortschritt gehen zunehmende Komplexität und beschleunigte Veränderung einher. Komplexität verlangt von Mitarbeitenden Human- oder Soft-Skills und dazugehörige Fähigkeiten, um einerseits den Wert von Technologie zu verstärken und andererseits anpassungsfähig und agil gegenüber den Veränderungen zu bleiben, die Technologie mit sich bringt. Diese Skills tragen dazu bei, dass aus Investitionen in KI nachhaltige Leistung entstehen kann. Oder anders ausgedrückt: Welches Chaos und Stresspotenzial würde sich einstellen, wenn Ihr Unternehmen seine KI-Transformation ohne ein gutes Maß an Führungskompetenz, Kommunikation, Problemlösung und Stakeholder-Management vollziehen müsste?

KI-Kompetenz gilt zunehmend als Maßgabe für die Bereitschaft von Mitarbeitenden

Auch wenn Human-Skills für nachhaltiges Wachstum und Resilienz zentral sind, wird die Einführung von KI in Unternehmen nicht langsamer voranschreiten. KI-Transformation ist längst nicht mehr nur Option, doch allzu oft scheitert sie auf der menschlichen Ebene. Denn Mitarbeitende müssen dazu in der Lage sein, KI-Tools erfolgreich und produktiv zu nutzen. Anderenfalls gerät die Transformation ins Stocken.

Alles steht und fällt also mit der Bereitschaft der Mitarbeitenden, und so gilt KI-Kompetenz bei Personalverantwortlichen inzwischen auch als unverzichtbares Einstellungskriterium: Mehr als die Hälfte der Personalverantwortlichen gibt an, keine Stellen an Bewerber:innen ohne Skills mit Bezug auf KI-Kompetenz zu vergeben. Die Erwartung ist klar: Mitarbeitende müssen verstehen, wie KI funktioniert, wo sie Mehrwert bringt und wie sie in Verbindung mit menschlicher Expertise verantwortungsvoll genutzt werden kann. Nun bieten Neueinstellungen zwar eine Möglichkeit, neue KI-Skills ins Unternehmen zu holen – diese Skills über den Arbeitsmarkt zu beziehen, greift als Lösung des Problems aber zu kurz. Auf lange Sicht werden Sie mit Upskilling-Initiativen für Ihre bestehende Belegschaft sicherer fahren, da Sie dadurch auch mit unvorhergesehenen Veränderungen Schritt halten können.

Angesichts der elementaren Bedeutung von KI-Kompetenz gilt es umso mehr, entsprechende Fähigkeiten fortlaufend auf dem neuesten Stand zu halten. Die Halbwertszeit von Skills rund um KI und andere digitale Technologien beträgt nur rund 2 Jahre. Damit sind sie beinahe doppelt so schnell veraltet wie herkömmliche Skills.

Am wertvollsten ist KI-Kompetenz für Unternehmen, wenn sie mit Skills wie Führungskompetenz, Kommunikation und Problemlösung kombiniert wird. Denn damit kann der Erfolg von Transformationsinitiativen auch langfristig gesichert werden. Vorausschauende Berufstätige erkennen dies und entwickeln sich daher in beide Richtungen weiter.

Gefragte Skills nach Branchen

Die oben genannten Top-10-Skills sind ein aufsummiertes Ergebnis aus generalisierten Daten aller Unternehmen. Je nach Branche sind die Anforderungen an wichtige neue Skills jedoch unterschiedlich gelagert. So zeigt sich ein gemischtes Bild, welche Human- und Technologie-Skills in welcher Branche hoch im Kurs stehen. 

Nachfolgend ein Blick auf einige der Skilltrends in Schlüsselbranchen, die sich aus unseren Daten ergeben:

• Finanzdienstleistungen: Neben Führungskompetenz und Stakeholder-Management stärken Berufstätige in dieser Branche ihre Fähigkeiten rund um Datenanalysen.
  
• Gesundheitswesen: Bei Teams aus diesem Bereich liegt der Fokus auf Fähigkeiten rund um Inklusion, Zusammenarbeit, Resilienz und datengestützte Entscheidungsfindung.
  
• Fertigungsindustrie und Energiesektor: Hier liegt die Priorität auf Führungskompetenz und Projektumsetzung. Da Betriebsabläufe aktuell durch Automatisierung neu definiert werden, haben außerdem Skills rund um Änderungsmanagement hohes Gewicht.
  
• Fachliche Dienstleistungen und IT: Diese Bereiche zeigen ein gemischtes Profil, bei dem parallel zur Programmierung und Datenanalyse ein ausgeprägter Bedarf für Projektmanagement, Kommunikation und Problemlösung besteht.

Was alle Branchen gleichermaßen kennzeichnet, ist der Bedarf für eine Kombination aus Human- und KI- oder technologiebezogenen Skills. Bestimmend für den Unternehmenserfolg ist also die kombinierte Stärke aus beiden Qualifikationen.

Mit dem Verbund aus Human-Skills und KI-Kompetenz zu strategischen Vorteilen

In jeder Branche lässt sich durch technische Kompetenz Effizienz erreichen. Echte Wirkkraft entsteht hingegen erst durch menschliche Kompetenz. KI-Systeme können Empfehlungen generieren. Doch erst durch Anleitung kompetenter Führungspersönlichkeiten werden Teams auch in der Lage sein, sie korrekt zu interpretieren und mit ihnen Innovation zu gestalten und umzusetzen. KI mag in der Lage sein, gewaltige Datenmengen zu verarbeiten. Was mit den Ergebnissen zu tun ist, müssen jedoch die Teams entscheiden. 

Führende Unternehmen konzentrieren sich auf die Stärkung beider Aspekte. Allein mit einer schnelleren Einführung von KI-Tools ist es noch nicht getan. Was Ihr Unternehmen benötigt, sind erfahrene und kompetente Mitarbeitende, die Ihre KI-Transformation von Anfang an begleiten und den Wandel kontinuierlich mitgestalten.

* Grundlage für die Ermittlung der Top-Skills bildet die Anzahl der Lernpfade, die 2025 speziell für diese Skills auf der Degreed-Plattform erstellt wurden.

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Die meisten Plattformen wurden auf beständige Rollen, vorhersehbare Skills und lineare Veränderung ausgelegt. Prägend für die heutige Realität sind jedoch strategischen Neujustierungen im Halbjahrestakt und eine Entwicklungsdynamik im KI-Bereich, aus der im Monatsturnus neue Tools hervorgehen. Erwartungen verändern sich, noch bevor es Teams überhaupt gelungen ist, sich vollumfänglich auf die vorherigen Standards einzustellen.

In diesem Umfeld greift die bloße Bereitstellung von Informationen als Lernansatz zu kurz. Lernen muss Mitarbeitenden dazu verhelfen, sich schnell, wiederholt und mitunter auch abrupt anzupassen. 

Das Zeitalter des permanenten Wandels hat sich durch die rasante Verfügbarkeit und Innovationsdynamik von KI-Tools, die unsere Arbeitsweise verändern, zu einem echten Spannungsfeld verdichtet. Dies macht KI jedoch nicht zur zentralen Figur dieser Geschichte, denn das ist der Wandel selbst. Die Konstanz des Wandels verlangt von Lerntechnologie, über Inhalte hinauszugehen und sich in eine Richtung zu entwickeln, die praxisnäher, erfahrungsorientierter und stärker daran ausgerichtet ist, wie Arbeit konkret erledigt wird.

In unserem Webinar zur KI-gestützten Zukunft der Lerntechnologie gaben führende Köpfe von Boehringer Ingelheim und der Fosway Group Einblicke dazu, welche konkreten Veränderungen damit einhergehen, KI von der Experimentierphase in die Praxis zu holen – und was dabei auch wirklich funktioniert.

1. KI kann endlich die Kluft zwischen Geschäftsstrategie und L&D überbrücken.

Führungskräfte wissen genau, was sie erreichen wollen. Häufig hapert es jedoch an einer klaren, gemeinsamen Sicht darauf, welche Fähigkeiten die Belegschaft benötigt, um dorthin zu gelangen.

Martin Hess, Chief Learning Officer bei Boehringer Ingelheim, hat hierfür einen erfolgversprechenden Lösungsansatz beschrieben: Dokumente zur Geschäftsstrategie mithilfe von KI analysieren und einen ersten Überblick der Skills erstellen, die für die Umsetzung benötigt werden. 

So müsse es in Gesprächen nicht mehr um abstrakte Transformationsthemen gehen, da Weiterbildungsverantwortliche direkt etwas Konkretes vorbringen und der Initiative so mehr Schwung verleihen könnten: „Wenn ich Ihre Strategie betrachte, sind diese zehn Skills hier als kritisch anzusehen. Lassen Sie sie uns gemeinsam austesten.“

Das Ergebnis ist eine schnellere Abstimmung, stärkere Beteiligung der Führungskräfte und adaptives Lernen, das sich an echten Geschäftsprioritäten statt an generischen Kompetenzrahmenwerken orientiert. KI ersetzt hier nicht das menschliche Urteilsvermögen, sondern verringert Unstimmigkeiten und sorgt dafür, dass alle Beteiligten schneller am gleichen Strang ziehen.

2. Virtuelle Realität (VR) und KI-Tools ermöglichen realitätsnahe Übungen und machen sie skalierbar.

Wie wichtig Übung ist, um Fähigkeiten zu verinnerlichen, wird von L&D seit Jahrzehnten betont. Besonders gilt dies im Hinblick auf weniger greifbare Soft-Skills, die zum Tragen kommen, wenn Verkaufsgespräche geführt, Führungsstärke bewiesen oder schwieriges Feedback vermittelt werden muss.  

Einen Skill auf sichere und wiederholbare Weise zu üben, bevor es ernst wird – dazu haben die meisten Mitarbeitenden jedoch nur selten ausreichend Gelegenheiten. Persönliches Coaching ist effektiv, aber kostenintensiv. Rollenspiele funktionieren nur in kleinen Gruppen. Und so fehlt es den meisten Mitarbeitenden an der Übung, die nötig wäre, um echtes Selbstvertrauen aufzubauen.

KI- und VR-Tools eröffnen hierfür Möglichkeiten, die bislang unvorstellbar waren. KI-gestützte Simulationen und VR-Umgebungen machen es nun möglich, Praxisszenarien wie Sales-Pitches, wichtige Verhandlungen oder Leistungsbeurteilungen durchzuspielen. Statt nur ein Video anzusehen oder einen Artikel zu lesen, sind Mitarbeitende aktiv eingebunden, können reagieren und sich anpassen – und es erneut versuchen. Dadurch sind sie schneller bereit, ihre Skills praktisch einzusetzen. 

„Ich glaube kaum, dass es sich weltweit auch nur ein Unternehmen leisten kann, sämtlichen Mitarbeitenden persönliche Coaches zur Seite zu stellen“, so Hess. „Plötzlich ist aber genau das erschwinglich geworden: Wir können quasi für alle ein hyperpersonalisiertes Erlebnis gestalten. Es ist in großem Maß umsetzbar geworden, und das ist wirklich revolutionär.“

Für den Arbeitsalltag bringt dies zwei grundlegende Veränderungen mit sich:

1. Übung wird endlich skalierbar. Was bis dato nur in teuren Einzelcoachings oder Rollenspielen in kleinen Gruppen möglich war, lässt sich jetzt auf einen größeren Personenkreis ausweiten, ohne an Relevanz zu verlieren.
2. Psychologische Sicherheit wird gestärkt. Mitarbeitende können ohne Scheu und Angst vor eventuellen Blamagen experimentieren und Fehler machen. Dies hilft beim Aufbau von Selbstvertrauen, da weniger auf dem Spiel steht. 

Kurz gesagt: Mitarbeitende sind nun in der Lage, geschäftskritische Szenarien wiederholt zu üben – im Kontext und ohne Sorge um eine Beurteilung durch andere.

Übung ist damit kein Privileg für einige wenige mehr, sondern wird im gesamten Unternehmen zum festen Bestandteil der Kompetenzentwicklung. Tools dieser Art geben mehr Menschen einen sicheren Raum, in dem sie Selbstvertrauen aufbauen können, bevor reale Gespräche anstehen. Umso besser ist dann auch deren Ausgang.

3. Die Zukunft von L&D liegt in eigenständigem Upskilling der Teams im Umgang mit diesen neuartigen Lerntechnologien.

Statt an veralteten und manuellen Prozessen festzuhalten, arbeiten Unternehmen daran, Personal in neue Einsatzbereiche einzubinden und Arbeitsabläufe stärker auf KI zu stützen. Genauso wie für jeden anderen Funktionsbereich des Unternehmens gilt dies auch für L&D. In der Konsequenz kann das nur Eines bedeuten: Lernteams müssen in KI genauso versiert sein wie die Belegschaft, die sie unterstützen.

Bei Boehringer Ingelheim hat man darauf entschlossen reagiert. Das Unternehmen ging direkt aufs Ganze und setzte KI-Upskilling nicht nur bei L&D-Verantwortlichen an, sondern auch bei HR- und anderen Führungskräften. Erwartet wurde dabei nicht, dass sie alle zu Tech-Expert:innen werden. Sie sollten jedoch verstehen, was KI leisten kann, wie sie funktioniert und welche Risiken sie mit sich bringt.

Für L&D-Abteilungen ist dies ein entscheidender Moment: Die Akzeptanz und Anwendung von KI kann ihren Einfluss entweder schwächen oder erweitern – je nachdem, ob die Teams die Chancen dieses neuen Arbeitsmodells nutzen oder nicht.

Fiona Leteney, Senior Analyst bei der Fosway Group, rät Lernverantwortlichen daher zu einer schnelleren Entwicklung ihrer Skills rund um KI. So seien sie in der Lage, eine stärkere Führungsrolle bei dem Thema einzunehmen und die Gestaltung des Tech-Stacks zu beeinflussen: „Wenn Sie jetzt noch nicht soweit sind, sollten Sie schnell aufholen. Denn auf geschäftlicher Ebene ist die Implementierung bereits im Gange – was dazu führen könnte, dass man ihnen vorgibt, welche Tools Sie zu nutzen haben.“

Es geht dabei um weit mehr als nur die Frage, welche Tools künftig zum Einsatz kommen. Es ist die Chance, die Rolle von L&D durch den gezielten Einsatz von KI grundlegend weiterzuentwickeln. Worauf sich hierbei viele Lernverantwortliche konzentrieren, ist die Erstellung von Inhalten. 

4. KI-gestützte Inhaltserstellung gewinnt für L&D-Teams zunehmend an Bedeutung.

Bei den Anwendungsfällen von KI in der Lerntechnologie rangiert die Erstellung von Inhalten zweifellos mit am höchsten. Leteney präsentierte hierzu Untersuchungsergebnisse der Fosway Group, denen zufolge 71 % der Befragten angaben, KI zur Unterstützung der Inhaltserstellung einsetzen zu wollen.

Wie sich dies in der Praxis gestaltet, unterscheidet sich je nach Anforderung. So können neuartige KI-Fähigkeiten die Erstellung von Inhalten etwa unterstützen, indem sie:

• inhaltlich dichte oder statische Materialien in ansprechendere, multimodale Formate umwandeln
• veraltete Inhalte schnell entsprechend veränderten Richtlinien, Tools oder Prioritäten aktualisieren
• komplexe Informationen in klarer verständliche, leichter durchzuarbeitende Lernmomente überführen

Wichtig zu beachten ist dabei jedoch, dass dies in unterstützender Funktion erfolgt. Es müssen also auch weiterhin Menschen eingebunden sein, damit die Inhalte hochwertig und fachlich fundiert bleiben. Dies bedeutet, dass einige Lernexpert:innen ihre Arbeit auf strategisch wichtige Aufgaben konzentrieren können, die Expertise erfordern, statt sich mit mühsamen manuellen Tätigkeiten aufzuhalten.

5. Durch proaktive Governance und gezielte Compliance wird Lerntechnologie effizienter werden.

KI-gestützte Technologien haben neue Sicherheitsverfahren und Standards erforderlich gemacht, die es bei der Einführung jeder neuen Technologie zu berücksichtigen gilt. Und jedes Jahr kommen mehr Richtlinien rund um KI hinzu. So wurde von der Europäischen Union das erste umfassende Gesetz zu KI verabschiedet, und allein in den USA wurden 2025 hunderte KI-bezogene Vorschriften eingeführt. 

Die immer weiter voranschreitende Entwicklung von KI bedeutet enormen Druck für die Rechtsabteilung. Viele KI-Tools und Lerntechnologien sind für sie Neuland, dennoch muss sie sicherstellen, dass das Unternehmen sicher und regelkonform agiert. Aber die Situation verbessert sich. Denn je länger Rechtsteams in dieser KI-gesteuerten Umgebung arbeiten und je mehr sie sich mit den Tools vertraut machen, desto schneller kommen diese Governance-Gespräche zum Abschluss.

In dieser neuen Ära der Lerntechnologie ist es entscheidend, Rechts- und Governance-Partner als Mitwirkende und nicht als Blockierer zu verstehen. Binden Sie sie daher so früh wie möglich ein. Geben Sie ihnen Raum, gemeinsam mit L&D zu lernen, Input zu Sicherheit und Leitschienen zu geben, und helfen Sie, Hürden abzubauen, damit sie sich nicht später auftun. 

Hess brachte es auf den Punkt: „Beziehen Sie die Rechtsabteilung mit ein. Wenn es Betriebsräte gibt, nehmen Sie diese auch gleich mit, denn auch sie stehen am Anfang. Berücksichtigen Sie dies und seien Sie entsprechend nachsichtig. Das ist ungemein wichtig.“

Eine realistischere Sicht auf die Zukunft der Lerntechnologie

Für die Entwicklung von Lerntechnologie gibt es keinen Endzustand. Sie muss sich kontinuierlich an die Anforderungen des Unternehmens und die Fähigkeiten der Belegschaft anpassen. Der entscheidende Punkt dabei: Lernteams und die von ihnen eingesetzte Technologie müssen sicherstellen, dass neue strategische Schwerpunkte laufend in relevante Skills überführt werden. Es ist unerlässlich, Raum für praktische Anwendung zu schaffen, Fähigkeiten zu skalieren, ohne Teams zu vergrößern, und Weiterentwicklung im Einklang mit Governance-Themen, regulatorischen Vorgaben und Vertrauenswürdigkeit zu gestalten.

Solche Veränderungen vollziehen sich nicht von selbst. Es sind Führungskräfte, Anbieter und Mitarbeitende der L&D, HR und IT, die diese neue Realität gestalten. Leteney dazu: „Gespräche zwischen Anbietern und Unternehmen sind hierbei der stärkste Faktor. Denn so lässt sich gemeinsam herausfinden, wie die Zukunft aussehen soll.“

Für Organisationen und L&D-Teams, die bereit sind, schnell zu lernen, KI für sich zu nutzen und dabei die Menschen mitzunehmen, nimmt die Zukunft der Lerntechnologie bereits Gestalt an.

→ Weitere spannende Einblicke zum Thema erhalten Sie im Webinar Die KI-gestützte Zukunft der Lerntechnologie und den beiden anderen Sessions unserer Reihe zur KI-gestützten Revolution.

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KI ist für sich allein genommen noch kein Vorteil. Sie ist jederzeit für alle verfügbar – für Sie wie auch für Ihre Mitbewerber. Deshalb müssen Ihre Mitarbeitenden den Unterschied machen. So ist es in diesem Jahr wichtiger denn je, genauso viel – und am besten sogar noch mehr – in die Entwicklung von Menschen zu investieren als in Technologie. 

Als Führungskräfte stehen wir in der Verantwortung, unsere Mitarbeitenden nicht nur produktiver zu machen, sondern dafür zu sorgen, dass sie ihre Arbeit jeden Tag ein Stück weit intelligenter und kompetenter erledigen können. Im Zeitalter der KI wird dies entscheidend sein, um Stabilität und Wachstum unserer Unternehmen zu sichern.

Was prägt die Lernlandschaft im Jahr 2026?

Einmal mehr sind es also die Menschen, mit denen alles beginnt und endet. Das galt schon im letzten Jahr und auch im Jahr davor. Neu jedoch sind die Werkzeuge, die wir zur Verfügung haben, um Menschen zu befähigen. Kennzeichnend hierfür sind die folgenden Entwicklungen:

1. Skills gewinnen immer weiter an Bedeutung. Innovation schreitet mit rasantem Tempo voran. Infolgedessen verändern sich Skills so schnell wie nie zuvor. Die Halbwertszeit von Skills ist stark rückläufig, insbesondere im KI-Bereich. Wie wir beobachten, stellt sich Erfolg bei denjenigen Unternehmen ein, die sich darauf konzentrieren, Anpassungsfähigkeit beim Skillaufbau zu erreichen. Ein klareres Bild der Skill-Sets Ihrer Belegschaft macht erkennbar, in welchen Bereichen Mitarbeitende neue Qualifikationen erwerben und ihre Entwicklung schnell in die Richtung lenken können, die für das Geschäft gerade erforderlich ist.
2. KI macht personalisierte Lernerlebnisse in nie dagewesenem Maßstab realisierbar. Mitarbeitende sind nun in der Lage, Lerninhalte ganz nach Bedarf in einer risikoarmen Umgebung zu üben und anzuwenden. KI-gestütztes Coaching ermöglicht es sämtlichen Mitarbeitenden, zum für sie passenden Zeitpunkt zu lernen, und hilft ihnen durch personalisiertes, zeitnahes Feedback, ihr Wissen zu festigen und neue Skills effektiver zu entwickeln. Hinzu kommt, dass KI den individuellen Lernkontext immer besser erfassen und berücksichtigen kann. Somit verbessert sich also auch das von ihr gelieferte Feedback kontinuierlich.
3. KI öffnet die Tür zu Skill-, Lern- und inhaltsbezogenen Daten von immensem Ausmaß. KI macht es möglich, Lernerlebnisse in großem Umfang zu evaluieren. Mit ihrer Hilfe können Sie sämtliche Lerninhalte, Artikel, Kurse, Podcasts und Abschlüsse als Ganzes betrachten und die nötigen Daten erfassen, um festzustellen, welche Inhalte und Lernpfade auch wirklich zu den Ergebnissen führen, die sich Ihr Unternehmen in Bezug auf die Entwicklung neuer Skills erhofft. So entsteht eine bislang unerreichbare Datenbasis von völlig neuer Qualität,die es erleichtert, wirkungsvolle Skillentwicklung skalierbar umzusetzen.

KI ist kein Ersatz für Arbeit, sondern ein Katalysator für die Erwartungen an sie.

KI wird Arbeitskräfte nicht ersetzen können. 

Der Grund dafür: Wir können die durch KI ermöglichten Effizienzgewinne entweder so nutzen, dass jeder oder jede einzelne Mitarbeitende innerhalb derselben Wochenarbeitszeit mehr erledigt. Wir können sie aber auch so nutzen, dass in kürzerer Zeit dasselbe Arbeitspensum erreicht wird. Die kluge Entscheidung besteht darin, sich die Effizienzgewinne zunutze zu machen, um mit der gleichen Anzahl an Mitarbeitenden mehr Output zu erzielen, statt die Mitarbeiterzahl zu reduzieren und so den Output zu verlangsamen.

Dass Wettbewerbsvorteile dort entstehen, wo Menschen bereit sind, mehr Zeit zu investieren, wird sich niemals ändern.

Auch wenn KI immer leistungsfähiger wird, macht sie Arbeit nicht auf breiter Basis überflüssig. Erkenntnissen von Forbes zufolge wird KI auf Führungsebene stärker genutzt als in niedrigeren Leitungspositionen, wo die KI-Nutzung wiederum höher ausfällt als bei einzelnen Mitarbeitenden. Machen Sie sich klar, was das heißt: Die oberste Ebene lebt die Nutzung von KI vor und trägt so dazu bei, dass sie nach unten weitergetragen wird. Dennoch werden Sie in den Führungsetagen vermutlich keine Person finden, die allein aufgrund intensiver KI-Nutzung plötzlich Freizeit im Überfluss hat. KI ersetzt ihre Arbeit nicht, sondern verschiebt die Messlatte für Effizienz, Effektivität und Output nach oben. 

Dass KI leistungsstärker wird, heißt keinesfalls, dass wir auf einmal weniger arbeiten müssen. Vielmehr bewirkt diese Entwicklung, dass Arbeitgeber künftig mehr Effekt bei gleichem Zeiteinsatz erwarten werden. Für den Arbeitsmarkt sind das gute Nachrichten. 

Im Rahmen der McKinsey-Studie State of AI von 2025 nannten 80 % der Befragten Effizienz als Zielsetzung der KI-Initiativen ihres Unternehmens. Zugleich ist daran aber auch abzulesen, „dass häufig diejenigen Unternehmen den größten Wert mit KI generieren, die Wachstum oder Innovation als zusätzliche Ziele bestimmen. Genau darin liegt das wahre Potenzial einer KI-getriebenen Zukunft: Nicht einfach nur das, was wir bereits tun, schneller zu erledigen, sondern neue Arbeitsweisen zu entdecken sowie neue Wege zur Entwicklung und Innovation, die dem Unternehmen zu Wachstum verhelfen.

Hierzu ist KI alleine nicht in der Lage. Zukunftsfähige Lösungen für die Belegschaft können erst durch menschliches Wachstum und Kreativität entstehen. Andernfalls wird die KI-Transformation weder erfolgreich noch in großem Maßstab gelingen. Daran gibt’s nichts zu rütteln!

Die Zukunft gehört denen, die besser lernen.

In einer von KI bestimmten Welt besteht die wichtigste Fähigkeit nicht darin, alles zu wissen, sondern zu wissen, was es als Nächstes zu lernen gilt. Entscheidend für die Zukunft der Arbeit ist nicht die Frage, wie intelligent unsere Maschinen werden, sondern ob wir gezielt in die Entwicklung menschlicher Kompetenz investieren.

In dieser neuen Ära der Arbeitswelt hängt Erfolg nicht davon ab, die fortschrittlichste KI zu haben. Vielmehr werden diejenigen herausstechen, die den Code für personalisiertes Lernen in großem Maßstab geknackt haben. Diejenigen, deren Belegschaft am agilsten in der Lage ist, Kompetenz aufzubauen und sich durch fortlaufendes Lernen weiterzuentwickeln. 

Deshalb frage ich noch einmal: Sind Ihre Mitarbeitenden bereit, genau wie KI mit jedem Tag ein Stück weit intelligenter zu arbeiten?

Denn das sollten sie.

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In einer Gesprächsrunde zum KI-gestützten HR-Team der Zukunft nahmen Ali Bebo, Chief HR Officer bei Pearson, und Susie Lee, Chief Learning Officer in Residence bei Degreed, in den Blick, was dieser Wandel konkret bedeutet und wie HR-Verantwortliche darauf reagieren sollten. Nachfolgend ein Blick auf ihre wichtigsten Erkenntnisse:

1. Die Karriereleiter ist ein Auslaufmodell. An ihre Stelle treten Karrieresysteme.

Jahrzehntelang war beruflicher Fortschritt zumeist von dem simplen Gedanken geprägt, auf der Karriereleiter geradlinig in die Höhe zu steigen: Von der Nachwuchskraft zur Expert:in, vom Mitarbeitenden zur Führungskraft – immer in dieselbe Richtung, immer auf dem Weg nach oben. 

Den Karrierepfaden von heute wird dieses lineare Modell jedoch nicht gerecht. 

Zu schnell verändern sich dafür die Rollen und sind Skills veraltet. Zudem hat der Ansatz, jeden und jede nur um des Fortschritts willen in eine Managementrolle zu hieven, auf beiden Seiten eher Demotivation zur Folge. 

Für Mitarbeitende wie für Führungskräfte wird die Arbeitswelt zunehmend unübersichtlicher, insbesondere da das veraltete Modell der Karriereleiter in vielen Köpfen noch immer als die Norm gilt. Fortschritt in der Karriere wird, so stellt Bebo heraus, zu einem immer komplizierteren Unterfangen. Immer mehr Mitarbeitende bleiben an Übergangspunkten hängen, weil sie nicht genau wissen, wo oder wie sie sich verbessern sollen oder können. Unterdessen sucht das Personalwesen nach Antworten darauf, wie sie jungen Menschen von ihrer schulischen Ausbildung zu einem erfolgreichen Eintritt ins Berufsleben verhelfen können. Zugleich stellt sich die Frage, wie sich Karrierepfade gestalten lassen, die Mitarbeitenden erfolgversprechende Aufstiegsmöglichkeiten bieten – ob in der Entwicklung, im operativen Bereich oder in der Fertigung.

Diese Herausforderungen werden künftig noch zunehmen. Um ihnen gerecht zu werden, gilt es für Unternehmen und insbesondere für ihre HR-Teams, bestehende Strukturen zum Karriereaufstieg zu überdenken und erforderliche Veränderungen aktiv voranzutreiben. Bebo verweist dabei auf den Wandel in Richtung eines fließenden, integrierten Systems: „Wir sprechen hier über Karrieresysteme, die Mitarbeitenden eine Art GPS für Karrierearchitekturen oder -Frameworks an die Hand geben, damit sie klar nachvollziehen können, wie sie von einer Rolle zur nächsten wechseln und sich darauf vorbereiten können.“

Doch selbst ein solches System ist durch Übergangspunkte gekennzeichnet, an denen Mitarbeitende von einer Phase in die nächste übergehen müssen. Die Antwort darauf liegt Bebo zufolge in Hyper-Personalisierung, einem dynamischen Personalsystem, das Skills, beruflichem Hintergrund und Zielen individuell Rechnung trägt. 

Was aber unterscheidet ein solches System von einer Karriereleiter? Ein anpassungsfähiges Karrieresystem dieser Art:

• strukturiert Rollen in einzelne Aufgaben, Skills und Abläufe, statt sie in statische Berufsbeschreibungen einzuengen
• ermöglicht nicht nur Beförderungen, sondern laterale, diagonale und projektbasierte Bewegung
• unterstützt duale Karrierepfade, damit Mitarbeitende zu Expert:innen oder Führungskräften heranwachsen können
• fungiert als GPS, das Mitarbeitenden den Weg zu ihrer nächsten Station und nicht nur nach oben weist

In Systemen wie diesem, die kooperativ und individuell geprägt sind, werden Übergangspunkte nicht zur Sackgasse, die Mitarbeitenden weder Veränderung noch Fortschritt in ihrer Rolle in Aussicht stellt. Unternehmen wiederum profitieren davon, Talente flexibler entsprechend veränderter Prioritäten einsetzen zu können.

2. HR als KI-Transformator? Nur mit Produkt-Mindset!

Das Personalwesen darf sich nicht mehr als Dienstleister verstehen. Es muss die Einstellung eines Produktentwicklers annehmen. Bis dato orientierte sich die Arbeit von HR und L&D an Programmen, Richtlinien und Prozessen. Ihr Output erfolgte zyklisch: konzipieren, einführen, messen. Und danach wieder das Gleiche in neuem Gewand. Ein solches Modell geht jedoch davon aus, dass Rollen, Skills und Geschäftsanforderungen über einen konstanten Zeitraum hinweg unverändert bleiben.

Die Veränderungsdynamik im Zeitalter der KI lässt aber keinen Raum für anhaltende Konstanten. 

Mit dem Selbstverständnis, eine Art Produkt zu liefern, können Personalverantwortliche Lernen und Talententwicklung in neue Bahnen lenken. Ein Personalwesen, das sich als Produkt versteht:

• betrachtet Mitarbeitende als Anwender:innen eines Programms, nicht als dessen Publikum
• gestaltet Karrieren, Lernen und Talenterlebnisse als dynamische Systeme, nicht als punktuelle Ereignisse
• misst Erfolg anhand von Resonanz, Ergebnissen und fortlaufender Verbesserung
• arbeitet eng mit Technologie- und Datenteams sowie den einzelnen Geschäftsbereichen zusammen, um basierend auf der tatsächlichen Nutzung und erhaltenem Feedback zu iterieren. (Die Partnerschaft zwischen HR und IT beschrieb Bebo liebevoll als „das neue Power-Pärchen“.)

Die anhaltende Dynamik, mit der KI Arbeitsabläufe verändert und neue Skills erforderlich macht, erlaubt HR-Teams weder lange Planungszyklen, noch können sie ihr gerecht werden, wenn sie sich zu stark auf Inhalte konzentrieren. Die Halbwertszeit von Skills ist extrem rückläufig, insbesondere im KI-Bereich. Daher gilt es für HR-Teams, genauso wie ihre Kolleg:innen vom Produktteam nach dem Prinzip „Ausliefern, Testen, Lernen, Anpassen“ vorzugehen.

„Es gilt, unsere Entwicklungszyklen deutlich zu verkürzen und uns an agilen Prinzipien zu orientieren – mit vierteljährlichen Releases, die unsere Angebote fortlaufend um zusätzlichen Mehrwert ergänzen“, so Bebo.

Dieses Mindset ist umso wichtiger, um die nötige Agilität für dynamische Karrieresysteme und KI-gestützte Mitarbeiterentwicklung zu erreichen. Es geht darum, HR-Lösungen und -Systeme fortlaufend in einer Weise zu justieren, die dem Skillbedarf und Mitarbeiterverhalten ebenso Rechnung trägt wie den geschäftlichen Prioritäten.

Ohne Produkt-Mindset laufen HR-Teams Gefahr, zu viel Zeit in vermeintlich perfekte Entwicklungsmöglichkeiten, Skillstrategien und Architekturen zu investieren, die schon bei oder kurz nach ihrer Einführung wieder veraltet sind. Ein Framework im Stile von Produkt-Releases sorgt dagegen für ein agiles System, in dem Programme zur Talent- und Skillentwicklung schneller verfügbar gemacht und konsequent entsprechend neuen Anforderungen verbessert werden können.

3. Der wertvollste Skill ist nunmehr das Lernen selbst.

Mit Blick auf die bevorstehenden Umbrüche – geschätzte 65 % aller am Arbeitsplatz benötigten Skills werden sich bis 2030 verändern – ist es schlicht nicht möglich, bereits vorab Schulungen zu gestalten, die den tatsächlichen Veränderungen gerecht werden. Nachhaltige Vorteile werden sich in den kommenden Jahren nur durch agile Lernkonzepte realisieren lassen. „Lernen zu lernen“, wie es Pearson ausdrückt, ist daher zur geschäftskritischen Fähigkeit geworden. 

Das Lernen selbst wird zum Power-Skill, der sich gegenüber allen Entwicklungen bewähren wird. Schnelles Lernen verhilft Ihren Mitarbeitenden dazu, mit transformativer Veränderung Schritt zu halten. Und je schneller sie dazu in der Lage sind, desto anpassungsfähiger ist Ihr Unternehmen gegenüber allem, was die Zukunft als Nächstes bringen wird.

KI bietet einen schnellen Weg, Lernen im Stile schlanker, agiler Prinzipien zu gestalten, da sie hyperpersonalisierte Inhalte und sogar geführtes Lernen direkt im Arbeitsalltag bereitstellen kann. Doch die Fähigkeit des Menschen, sich anzupassen, zu reflektieren und Gelerntes zur Anwendung zu bringen, bleibt auch weiterhin unverzichtbar. Denn lernen müssen Mitarbeitende noch immer selbst.

Damit sie dazu effektiver in der Lage sind, müssen L&D- und HR- Teams ihnen helfen, gezielt die Skills aufzubauen, die sie auf breiter Basis zur Innovations- und Wachstumsförderung ihres Unternehmens befähigen. Wie Bebo erläutert, konzentriert man sich bei Pearson etwa zur Förderung von Innovation darauf, diverse „Sub-Skills“ wie Kreativität, Know-how zu Kunden oder auch die Fähigkeit zur Diagnose und Lösung von Problemen zu entwickeln. 

Sind die benötigten Skills einmal identifiziert, können die Grundsätze der Lernwissenschaft dabei helfen, deren Entwicklung auf Mitarbeiterebene noch effektiver zu fördern. 

Es geht nicht darum, die meisten Kurse oder die besten KI-Tools zu haben, um erfolgreich zu sein. Entscheidend ist es, Mitarbeitenden schnell zum Aufbau von Kompetenz in wichtigen Bereichen zu verhelfen. Erfolgreich werden künftig diejenigen Unternehmen sein, deren Mitarbeitende am effektivsten lernen und am klarsten dazu angeleitet werden, was sie als Nächstes lernen müssen.

Was bedeutet dies für Führungskräfte und die Zukunft des Personalwesens?

An die Stelle von Karriereleitern treten Karrieresysteme. Berufsprofile unterteilen sich in zugrundeliegende Skills und Aufgaben. KI wird zum täglichen Begleiter des Berufsalltags. Und agiles Lernen wird zur wichtigsten Währung der Zukunft. Diese Veränderungen sind so drängend wie konkret. 

HR-Führungskräfte können sie proaktiv anstoßen, indem sie sich folgende Fragen stellen:

1. An welchen Stellen sind unsere Karrierestrukturen für die heutige Arbeitswelt zu starr?
2. Welche Aufgaben (nicht Rollen) eignen sich am besten für den Einsatz von KI?
3. Tragen unsere Lernstrategien zu mehr Anpassungsfähigkeit oder nur zum Erwerb von Referenzen bei?
4. Ist Effizienz unser einziges Kriterium zur Erfolgsmessung oder auch die Bereitschaft der Belegschaft?

Entscheidend für den Erfolg ist die menschliche Seite der Transformation – sie einzuleiten, ist Aufgabe des Personalwesens. Verhelfen Sie Ihrem HR-Team dazu, diese Führungsrolle zu übernehmen. Sehen Sie sich daher auch das vollständige Webinar Das KI-gestützte HR-Team der Zukunft an, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie die nächsten Schritte gehen.

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