Als etablierter Dienstleister für Technische Dokumentation und eLearning schöpfen Sie aus einem reichen Fundus. Inwieweit basiert der intelligente Service Chatbot von NINEFEB auf diesem Fundament?

Dr. Harald Stadlbauer: Aus unserer Sicht liegt die Zukunft von Dokumentation und eLearning in einer intelligenten Verknüpfung der Inhalte mit dem Ziel, sie besser im Kontext von generativen AI Lösungen zu nutzen. Wissensgraphen und Wissensmodelle, die die Inhalte mit Produktwissen, Domänenwissen, Kompetenzmodellen und anderen relevanten Standards verknüpfen sind ein zentrales Element, um diese Verknüpfungen zu ermöglichen. Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Modularisierung der Inhalte zur besseren Wiederverwendung und Aufbereitung für eine effizientere Nutzung im Kontext von genAI. All das dient dazu bessere und erklärbare Ergebnisse zu erhalten. Graphwise Platform ist ein Teil des Fundaments auf dessen Basis solche intelligenten Service Chatbots gebaut werden können.

Sie nutzen u.a. Microtrainingsinhalte und Wissensgraphen mit Kompetenzmodellen. Warum gerade diese Elemente?

Dr. Harald Stadlbauer: Es wird immer wichtiger, Trainings im Kontext der aktuellen Tätigkeiten anzubieten. Natürlich sind größere Schulungs- und Trainingsprogramme nach wie vor relevant, aber im Kontext des bereits bestehenden Fachkräftemangels, der sich in den nächsten Jahren noch verstärken wird, wird es notwendig, dass Lernen agil im Kontext der Tätigkeit möglich ist.

Um eine Produktivitätssteigerung zu ermöglichen, die dem Arbeitskräftemangel entgegenwirkt, wird es notwendig seinen Mitarbeitern rasch Lerninhalte zur Verfügung zu stellen, um Tätigkeiten übernehmen zu können, die eventuell nicht Teil ihrer aktuellen Expertise sind. Dazu braucht es eine möglichst große Granularität der Lerninhalte = Macrotrainingsinhalte und eine gute Verknüpfung dieser in den Arbeitskontext = Wissensgraphen im Kontext der Kompetenzen des jeweiligen Mitarbeiters = Kompetenzmodelle.

Wo ist Ihr Service Chatbot am sinnvollsten einsetzbar? Welche Erfahrungen konnten Sie damit bereits sammeln?

Dr. Harald Stadlbauer: Für mich ist der Service Chatbot nur eine mögliche Anwendung die auf Basis intelligenter Inhalte (Microcontent + Wissensgraphen und Wissensmodelle + GenAI) erstellt werden können. Es ist momentan die prominenteste Anwendung, und wenn man sich umsieht, scheinen alle an Chatbots zu arbeiten und man sieht wenig andere Anwendungsbeispiele. Das ist auch nachvollziehbar, ich denke solche diskursiven Elemente können sehr universell eingesetzt werden.

Im Rahmen von eLearning könnte es in eine Richtung gehen, in der sich die Trainings an den Wissensbedarf und die Interessen der Trainees anpassen, ohne die zu erreichenden Ziele aus den Augen zu verlieren. Wäre doch ein schöner Gedanke, wenn die Trainees in Dialog mit dem eLearning System treten können und immer die nächsten besten Schritte vorgeschlagen bekommen basierend auf den aktuellen Notwendigkeiten, ihrem Wissensstand und den zu erreichenden Lernzielen.

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Die Vorteile immersiver Lernumgebungen sind ja bereits länger bekannt. Welche Vorteile ergeben sich, wenn man sie mit Skills Tracking kombiniert?

Dr. Leila Mekacher: Immersive Lernumgebungen haben bewiesen, dass sie die Art und Weise revolutionieren, wie Wissen vermittelt wird. Sie ermöglichen es, Inhalte nicht nur theoretisch zu erfassen, sondern Lernende durch interaktive Szenarien in realistische Anwendungen eintauchen zu lassen. Doch erst in Verbindung mit Skills Tracking entfalten sie ihr volles Potenzial, da eine präzise Kompetenzanalyse sichtbar macht, welche Fähigkeiten tatsächlich entwickelt werden, wo Potenziale liegen und wie gezielte Förderung erfolgen kann.

Indem Lernende aktiv mit ihrer virtuellen Umgebung interagieren, sind sie nicht mehr nur passive Wissenskonsumenten. Neben fachlichen Kompetenzen entwickeln sie übertragbare Fähigkeiten wie Problemlösungskompetenz, Stressresistenz oder Teamfähigkeit, die in verschiedenen Berufsfeldern gefragt sind. Skills Tracking macht dabei Flexibilität und Anpassungsfähigkeit sichtbar, identifiziert individuelle Stärken in Echtzeit und ermöglicht personalisierte Lernpfade.

Ein Beispiel für diese Verbindung ist das EU-geförderte Metautism Green ASC VET-Projekt, das darauf abzielt, autistische Menschen durch immersive Technologien in die berufliche Bildung und den Arbeitsmarkt zu integrieren. Meine Firma, Innoversa Factory, arbeitet dabei gemeinsam mit Partnern aus Kroatien, Portugal, Belgien, Dänemark und Ungarn an der Entwicklung von 360°-VR- und XR-Simulatoren und setzt eine Skills-Tracking-Plattform mit VR-Simulationen für über 15 Berufe ein, um neurodivergente Menschen gezielt auf berufliche Herausforderungen vorzubereiten, indem sie ihre Skills trainieren und weiterentwickeln.

Da immersive Lernumgebungen auch pädagogische und didaktische Konzepte erfordern, entwickeln wir ergänzend dazu Trainings für interaktive und praxisnahe XR-basierte Lernmethoden, die eine nachhaltige und anwendungsorientierte Wissensvermittlung ermöglichen.

Durch immersive Lernumgebungen können nicht nur berufsrelevante Fertigkeiten praxisnah trainiert werden, sondern Skills Tracking analysiert zudem in Echtzeit, wie sicher die Teilnehmenden mit den virtuellen Herausforderungen umgehen. Dies erleichtert die Anpassung der Lernpfade an individuelle Bedürfnisse und fördert gezielt die Entwicklung arbeitsmarktrelevanter Kompetenzen wie Zeitmanagement, Genauigkeit oder soziale Interaktion in beruflichen Kontexten.

Dabei profitieren nicht nur neurodivergente Menschen, sondern auch weitere Zielgruppen, darunter Auszubildende, Fachkräfte in Weiterbildungsmaßnahmen oder Quereinsteiger, die sich auf neue berufliche Herausforderungen vorbereiten. Die Technologie schafft eine flexible und individualisierte Lernumgebung, die an verschiedene Lernbedarfe angepasst werden kann und so eine effiziente und praxisnahe Kompetenzentwicklung für unterschiedlichste Nutzergruppen ermöglicht.

Gemeinsam mit Partnern aus der Region arbeite ich derzeit an einem MINT-Angebot, das praxisnahe, kreative Lernmethoden mit innovativen Technologien kombiniert, um Jugendliche für technische Berufe zu begeistern. Durch den gezielten Einsatz von VR-Simulationen können Teilnehmende komplexe physikalische oder ingenieurwissenschaftliche Konzepte spielerisch erlernen, indem sie sich in interaktiven Szenarien realistischen Herausforderungen stellen.

Dazu gehören etwa der Aufbau eines Wasserversorgungssystems in einem virtuellen Labor oder das Design eines autonomen Roboters, um MINT-Fähigkeiten praxisnah zu vermitteln. In den Skill-Assessment-Phasen dieses Programms können immersive Simulatoren gezielt eingesetzt werden, um die individuellen Stärken und Entwicklungspotenziale der Teilnehmenden zu erfassen.

Skills Tracking analysiert automatisch, welche Fertigkeiten in diesen Szenarien entwickelt werden – von logischem Denken bis hin zur Fähigkeit, strategische Entscheidungen zu treffen. Dadurch wird eine gezielte Förderung ermöglicht, die an die individuellen Potenziale und beruflichen Interessen der Lernenden angepasst ist.

Für welche Einsatzbereiche sind immersive Lernumgebungen mit Skills Tracking in der Bildung und Ausbildung sinnvoll?

Dr. Leila Mekacher: Ein zentraler Anwendungsbereich liegt in der akademischen und beruflichen Bildung. Universitäten und Berufsschulen nutzen immersive Technologien, um Studierende und Auszubildende praxisnah auf reale Berufsfelder vorzubereiten. Durch Skills Tracking lassen sich Stärken und Schwächen genau erfassen, sodass gezielte Fördermaßnahmen entwickelt werden können. In technischen Bereichen können beispielsweise Maschinen- oder Softwarekenntnisse realitätsnah trainiert und durch Echtzeit-Feedback optimiert werden.

Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet ist die Berufsorientierung. Jugendliche und Quereinsteiger können in virtuellen Szenarien verschiedene Berufsfelder ausprobieren, bevor sie eine Ausbildung oder ein Studium wählen. Skills Tracking analysiert ihre Interaktionen und Stärken, um gezielte Empfehlungen für passende Berufswege zu geben. Besonders in handwerklichen, technischen oder medizinischen Berufen kann dies eine wertvolle Entscheidungshilfe sein.

Auch in der Lehrerfortbildung und der Entwicklung neuer Lehrmethoden bietet diese Technologie entscheidende Vorteile. Lehrkräfte können immersive Szenarien nutzen, um digitale Unterrichtskonzepte praxisnah zu testen und durch Skills Tracking individuelles Feedback zu erhalten. Dies trägt dazu bei, Unterrichtsmethoden gezielt zu verbessern und an die Bedürfnisse der Lernenden anzupassen.

Zusammenfassend sind immersive Lernumgebungen mit Skills Tracking insbesondere in der akademischen Bildung, beruflichen Ausbildung und Berufsorientierung von großem Nutzen. Durch die datenbasierte Analyse individueller Lernfortschritte wird die Ausbildung effizienter, nachhaltiger und praxisnäher gestaltet.

Wo lohnt sich der hohe Kosteneinsatz?

Dr. Leila Mekacher: Die Implementierung immersiver Lernumgebungen erfordert zunächst eine erhebliche Investition. Doch insbesondere in der Bildung, Ausbildung und beruflichen Qualifizierung sind diese Kosten gerechtfertigt, da sie langfristig eine effizientere, praxisnahe und individuell anpassbare Wissensvermittlung ermöglichen.

Lehrkräfte und Ausbilder profitieren, indem sie innovative Lehrmethoden erproben, digitale Kompetenzen erweitern und gezielt auf die Bedürfnisse der Lernenden eingehen. Gerade in MINT-Fächern und technischen Berufen lassen sich immersive Unterrichtseinheiten gestalten, die interaktiver und motivierender sind als klassische Lehrmethoden.

Nicht zuletzt amortisieren sich Investitionen in immersive Lerntechnologien auch für Unternehmen und Weiterbildungsinstitute schnell. In Bereichen mit hohem Schulungsbedarf, hoher Mitarbeiterfluktuation oder spezialisiertem Fachkräftemangel helfen effiziente Onboarding- und Schulungsprogramme, Kosten zu reduzieren, Einarbeitungszeiten zu verkürzen und eine nachhaltige Qualifikation der Mitarbeitenden sicherzustellen.

Welche aktuellen Probleme lassen sich mit immersiven Lernumgebungen und Skills Tracking lösen?

Dr. Leila Mekacher: Die Arbeitswelt befindet sich im schnellen Wandel – neue Technologien, sich verändernde Berufsbilder und der zunehmende Fachkräftemangel stellen Unternehmen und Lernende vor große Herausforderungen. Viele Menschen sind unsicher, welche Berufe zu ihnen passen oder wie sie sich beruflich umorientieren können. Gleichzeitig haben Arbeitgeber Schwierigkeiten, Talente zu finden und objektiv einzuschätzen, ob eine Person für eine bestimmte Position geeignet ist.

Hier setzt die Kombination aus immersiven Lernumgebungen und Skills Tracking an: VR kann als Brücke zwischen Arbeitnehmern und Arbeitgebern dienen und eröffnet völlig neue Möglichkeiten zur Berufsorientierung, Umschulung und Kompetenzbewertung.

Sie hatten viel mit Mensch-Maschine-Interaktionen zu tun. Lassen sich daraus Parallelen zur VR-Entwicklung ableiten?

Dr. Leila Mekacher: Ja, absolut. Meine Arbeit mit Mensch-Maschine-Interaktionen, insbesondere im Bereich Eye-Tracking und blickbasierter Steuerung, hat gezeigt, wie wichtig es ist, intuitive, adaptive und nutzerzentrierte Schnittstellen zu entwickeln. Diese Prinzipien lassen sich direkt auf VR-Technologien und immersive Lernplattformen übertragen.

Eye-Tracking ermöglicht eine neue Art der Interaktion in VR. Nutzer können durch bloße Blickbewegungen navigieren, Objekte auswählen oder interaktive Inhalte fokussieren, wodurch sich die Bedienung von Controllern oder externer Hardware erübrigt. Dies steigert nicht nur die Benutzerfreundlichkeit, sondern auch die Immersion.

Gerade im Bereich Skills Tracking bietet die Kombination von VR und Eye-Tracking enorme Vorteile. Blickbewegungen liefern wertvolle Informationen darüber, wie sich Lernende in virtuellen Umgebungen orientieren, welche Elemente ihre Aufmerksamkeit fesseln und wo Unsicherheiten bestehen. Dadurch lassen sich adaptive Lernpfade entwickeln, die sich individuell an den Nutzer anpassen.

Ein weiterer zentraler Aspekt ist die kognitive Belastung. Forschungsergebnisse zur Mensch-Maschine-Interaktion zeigen, dass zu viele sensorische Reize oder unnatürliche Steuerungskonzepte schnell zu Ermüdung oder Überforderung führen können. Diese Erkenntnisse helfen dabei, VR-Lernplattformen so zu gestalten, dass sie maximal effektiv, intuitiv bedienbar und nachhaltig lernfördernd sind.

Welche Rolle spielt Künstliche Intelligenz in immersiven Lernumgebungen und beim Skills Tracking?

Dr. Leila Mekacher: Die Verbindung von Virtual Reality (VR) und Künstlicher Intelligenz (KI) markiert die nächste große Revolution in der Wissensvermittlung, Kompetenzentwicklung und Steuerung von Lernprozessen. Während VR immersive Trainingsumgebungen schafft, sorgt KI für eine dynamische, intelligente und adaptive Gestaltung dieser Szenarien. In Kombination mit Skills Tracking wird so eine neue Qualität der Lernanalyse und Kompetenzentwicklung erreicht.

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Welche Bedeutung messen Sie Content Curation heute zu?

Stefan Diepolder: Content Curation oder besser gesagt ein kuratierendes Mindset der Mitarbeitenden in Organisationen halte ich heute für wichtiger und relevanter denn je. Kuratieren hilft uns, mit der überwältigenden Flut an verfügbaren Informationen, Ideen und Möglichkeiten effizient umzugehen und relevante Inhalte gezielt herauszufiltern.

Gerade in einer Zeit, in der wir mit Hilfe von KI jede Art von Medium in Minutenschnelle erstellen, analysieren und publizieren können, macht menschliche Expertise den Unterschied. Wenn wir Inhalte kuratieren, nutzen wir unsere einzigartigen Perspektiven, indem wir als menschliche Filter Informationen, Methoden und Werkzeuge gezielt auswerten, sie auf Relevanz, Wahrheitsgehalt und Wichtigkeit prüfen und für uns einen Sinn erschließen, der wiederum einen wertvollen Lerneffekt auslöst.

Wir bewerten und teilen die Essenz mit unseren Kolleg:innen und geben ihnen so die Möglichkeit, sich gezielt in unserem Bereich zu informieren und weiterzubilden. Sie müssen nicht zeitaufwändig nach guten und richtigen Quellen und Ressourcen suchen, da sie sich auf uns Kurator:innen verlassen können, die wir mit unserem Namen und unserer Reputation für die Qualität der Inhalte stehen.

Dieses Vertrauen in die Kolleg:innen ist ein entscheidender Vorteil gegenüber KI-Systemen und der Mechanismus ist u.a. sehr effektiv bei der Bereitstellung von Lernpfaden und Lernplänen sowie Lern- und Learning Experience Plattformen.

Sollte sie eher intern oder extern erfolgen? Was hat welche Vorteile?

Stefan Diepolder: Sowohl die interne als auch die externe Kuratierung haben ihre Vorteile. Die interne Kuration ist besonders wertvoll, um aktuelle und relevante Themen aus der Sicht des Unternehmens herauszufiltern und in einen Kontext zu stellen und fördert die interne Kommunikation und Zusammenarbeit.

Nehmen Sie zum Beispiel das derzeit alles dominierende Thema KI: Eine von einem Team unternehmensinterner KI Expert:innen gepflegte und prominent präsentierte Landingpage bringt die wichtigsten Themen tagesaktuell auf den Punkt. Welche Tools kann ich einsetzen? An wen kann ich mich wenden? Welche Weiterbildungsmöglichkeiten gibt es? Wie kann ich meine ersten Schritte machen? Welche erfolgreichen Use Cases gibt es bereits?

Im Idealfall muss ich gar nicht mehr extern auf Informationssuche gehen und bekomme trotzdem alle wichtigen und relevanten Informationen und Ressourcen, sogar mit Unternehmenskontext, passgenau präsentiert. Diese müssen von mir als Laien, der keine inhaltliche Expertise hat, nicht mehr verifiziert werden, da dies die internen Expert:innen bereits getan haben. Was für eine Erleichterung!

Externes Kuratieren außerhalb der eigenen Blase bringt frische Perspektiven und neue Trends ins Unternehmen und steigert die Innovationsfähigkeit. Sie stärkt den organisationsübergreifenden Austausch und generiert neue Impulse und Ideen. Ich persönlich erlebe das täglich in meiner Community New Learning Lab, wo im Moment ca.160 lernbegeisterte Menschen aus unterschiedlichsten Hintergründen und Organisationen gemeinsam kuratieren und selbstorganisiert voneinander und miteinander lernen.

Besonders beeindruckend ist dabei, wie schnell und effektiv neue Ideen, Lösungen und Synergien entstehen, wenn man beginnt, die eigene Arbeit und die Herausforderungen in einem geschützten Raum zu teilen.

Ich halte eine Kombination beider Ansätze für ideal, weil dadurch ein ausgewogenes Wissensökosystem entsteht. So können Unternehmen sowohl von internem Know-how als auch von externen Entwicklungen profitieren.

Welchen Aufwand bedeutet das für ein Unternehmen?

Stefan Diepolder: Content Curation erfordert insbesondere in der Anfangsphase einen gewissen Aufwand, um Systeme, Mechanismen und Prozesse zu etablieren.

Mitarbeiter:innen interagieren täglich mit Informationen und Personen, entwickeln Ideen und Lösungen und verrichten wertschöpfende Arbeit. Oft führen sie bereits unbewusst Teile des Kurationsprozesses durch. Wenn sich die Mitarbeitenden auf ihre Expertise konzentrieren, relevante Teile ihrer Arbeit und wertvolle Informationen kontextualisieren, dokumentieren und proaktiv teilen, entsteht ein lebendiges Wissensökosystem, ohne den Einzelnen zu überfordern.

Es ist nicht nötig, alle Mitarbeitenden zu aktiven und leidenschaftlichen Kurator:innen ausbilden zu lassen. Sinnvoll ist es, mit einer “Allianz der Willigen” die Mechanismen der Content Curation zu erproben und aktiv an eigenen Themen umzusetzen. Dies kann z.B. sehr gut mit der inhaltlichen Pflege einer Learning Experience Plattform verbunden werden. Das Mindset des Teilens von Wissen, der gegenseitigen Empfehlung und des Austauschs wird so in weite Teile der Organisation getragen.

Kurationsmechanismen funktionieren völlig toolunabhängig und leisten auch wertvolle Dienste für den sinnvollen Einsatz von KI-Modellen, zum Beispiel beim kritischen Hinterfragen von KI Outputs. Langfristig kann der Aufwand durch Effizienz- und Produktivitätsgewinne mehr als kompensiert werden.

Lassen sich die Auswirkungen von Content Curation auf eine Organisation messen oder vor allem beschreiben?

Stefan Diepolder: Der konsequente Einsatz von Content Curation führt zu einem verbesserten persönlichen und organisationalen Wissensmanagement und spart der Organisation viel Zeit und (Denk-)Ressourcen.

Studien haben ergeben, dass Wissensarbeiter:innen und Wissensarbeiter je nach Studie 1,8 oder 3,6 Stunden pro Tag damit verbringen (Quellen u.a: McKinsey Studie 2012 und Coveo Studie 2022) auf der Suche nach den richtigen Informationen und Personen sind.

Berechnen Sie den Return on Investment, wenn jeder Mitarbeiter und jede Mitarbeiterin nur 30 Minuten pro Tag weniger mit der Suche nach den benötigten Informationen beschäftigt ist!

Qualitativ lässt sich eine Steigerung der Mitarbeiterzufriedenheit und der Innovationskraft beobachten. Content Curation geht mit einer Veränderung der Lernkultur einher. Der Erfolg zeigt sich letztlich in einer agileren und wissensbasierten Unternehmenskultur.

Welche Voraussetzungen müssen Ihres Erachtens erfüllt sein, damit sich ein Unternehmen eine „lernende Organisation“ nennen kann?

Stefan Diepolder: Meiner Meinung nach sind alle Organisationen “lernende Organisationen”. Das menschliche Gehirn lernt 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche. Wir können nicht “nicht lernen”, um das berühmte Zitat von Paul Watzlawick aufzugreifen. Entscheidend ist, was wir lernen, wie schnell neue, relevante Skills und Fähigkeiten erkannt, entwickelt, erprobt und in der Arbeit wertschöpfend eingesetzt werden.

Innovative, erfolgreiche und zukunftsorientierte Organisationen zeichnen sich durch eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Offenheit für Veränderungen aus. Es ist wichtig, dass Führungskräfte persönliches und organisationales Lernen aktiv fördern und als Vorbilder agieren. Ebenso wichtig sind technologische Infrastrukturen, die den Wissensaustausch erleichtern.

Lernende Organisationen sind intern und extern gut vernetzt und zeichnen sich durch ein hohes Maß an Vertrauen aus. Die Mitarbeiter:innen werden ermutigt, ihre Erfahrungen und ihr Wissen aktiv zu teilen und Neues auszuprobieren. Es wird nicht zwischen Lernen und Arbeiten unterschieden, jede Besprechung, jedes Projekt und jedes Gespräch wird als Gelegenheit gesehen, zu reflektieren und voneinander und miteinander zu lernen.

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Welche Rolle spielt eine KI-Assistenz in Ihrer speziellen Ziel- bzw. Berufsgruppe?

Sonja Bruns: Für viele in unserer Zielgruppe ist KI noch ein relativ neues Thema. Aber wir merken, dass sich der Berufsalltag verändert – KI-Assistenten werden immer öfter ausprobiert und teilweise schon eingesetzt, vor allem in Bereichen wie Digitalisierung und Automatisierung. Das betrifft zum Beispiel die Aufbereitung von Informationen oder das automatische Zuordnen von Daten.

Gerade im Steuerbereich bringt KI spannende Möglichkeiten für die Fortbildung: Sie wird effizienter, individueller und praxisnäher. Steuerexperten können mit intelligenten Tools ihre Weiterbildung optimieren und sich schneller an neue gesetzliche Vorgaben anpassen.

Der Einsatz von KI in der Fortbildung ist wirklich ein großer Fortschritt. Bisher waren Online-Fortbildungen zwar schon sehr flexibel, aber oft nicht speziell auf die individuellen Bedürfnisse der Teilnehmer zugeschnitten. KI kann hier viel mehr leisten: Sie analysiert das Lernverhalten, gibt gezielte Empfehlungen und passt die Inhalte an den Zeitplan an. Dazu kommen automatisierte Erfolgskontrollen und adaptive Lernsysteme, die komplexes Wissen noch besser vermitteln.

Unterm Strich bedeutet das: Die Fortbildung wird nicht nur effektiver, sondern auch attraktiver und marktgerechter.

Welchen Anforderungen muss die KI-Assistenz gerecht werden?

Sonja Bruns: Eine KI-Assistenz muss vielseitige Bereiche umfassen, um effektiv zu sein: Eine intuitive Einbindung der KI-Assistenz in den Lernprozess ist essenziell, damit Lernende problemlos mit ihr interagieren können. Die KI sollte als interaktive Unterstützung fungieren – sei es durch die sofortige Beantwortung von Fragen, das Bereitstellen passender Beispiele oder durch Quizzes und Übungen, die den Lernfortschritt fördern.

Ideal wäre es, wenn die KI-Assistenz personalisierte Vorlagen erstellt, die sich sowohl an das Vorwissen als auch an die individuellen Präferenzen der Lernenden anpassen. Dadurch kann der Schwierigkeitsgrad flexibel gestaltet werden. Zudem sollten die Empfehlungen der KI nicht nur auf den Leistungsstand abgestimmt sein, sondern auch den persönlichen Lernprozess nachvollziehbar unterstützen. Das Ziel ist es, das Lernen effizienter und motivierender zu gestalten – zum Beispiel durch spielerische Elemente und individuelles Feedback.

Gleichzeitig ist es entscheidend, dass Lernende stets die Möglichkeit haben, Vorschläge der KI zu ignorieren und eigene Entscheidungen zu treffen. Dies trägt zur Transparenz der KI bei und stärkt das Vertrauen in ihre Empfehlungen. Barrierefreie und sprachliche Unterstützung sind ebenfalls wünschenswert, um den Zugang für alle so einfach und intuitiv wie möglich zu gestalten.

Zusätzlich sollte eine vergleichende Auswertung aller Teilnehmenden möglich sein, um Skalierbarkeit zu gewährleisten. Und nicht zuletzt spielt die Vertrauenswürdigkeit der KI eine zentrale Rolle – insbesondere im Umgang mit persönlichen Lerndaten.

Wäre individualisiertes Lernen in Ihrem Bereich auch ohne KI-Einsatz denkbar?

Sonja Bruns: Natürlich ist individualisiertes Lernen auch ohne den Einsatz von KI möglich – schließlich haben wir bis vor kurzer Zeit ausschließlich ohne KI gearbeitet. Allerdings bringen traditionelle Lernmethoden einige Herausforderungen mit sich: Methoden wie der Einsatz persönlicher Tutoren, selbstgestalteter Unterrichtsmaterialien oder projektbasierte Lernprozesse, aber auch lehrkraftbasierte Diagnosen sind oft zeitaufwendig und kostenintensiv.

Ohne KI fehlt zudem die Möglichkeit, den Lernprozess in Echtzeit an die individuellen Bedürfnisse der Lernenden anzupassen. Das kann die Effektivität und Effizienz des Lernens einschränken. KI hingegen kann dabei helfen, schneller und gezielter auf die spezifischen Anforderungen jedes Einzelnen einzugehen. KI-basierte Lernsysteme nutzen datengetriebene Einblicke, um den Lernfortschritt dynamisch zu unterstützen und individuell anzupassen, indem sie Stärken und Schwächen der Lernenden berücksichtigen.

Welche Auswirkungen hat KI speziell für Ihr Unternehmen TeleTax?

Sonja Bruns: Unsere KI-gestützte Lösung ermöglicht es uns, ein Angebot zu schaffen, das unsere Marktbegleiter derzeit nicht anbieten können. Das verschafft uns die Chance, uns als innovativen Anbieter in einem eher konservativen Umfeld zu positionieren – einem Umfeld, das jedoch vor einem erheblichen Wandel steht.

KI wird zunehmend Routineaufgaben in der Steuerbranche übernehmen, wodurch sich Fortbildungen stärker auf strategische, rechtliche und technologische Aspekte konzentrieren müssen. Digitale Kompetenzen und der Umgang mit KI-gestützten Tools werden für steuer- und steuernahe Berufe unverzichtbar.

Für uns bedeutet das vor allem, bewährte Angebote zu analysieren und neu zu strukturieren. KI eröffnet nicht nur neue Lernmethoden, sondern auch neue Lernfelder. Themen wie „Digitalisierung“, „Künstliche Intelligenz“ und „Neue Tätigkeitsfelder in der Steuerbranche“ rücken in den Fokus. Eine Herausforderung bleibt jedoch die Akzeptanz solcher Neuerungen – sie entsteht durch Vertrauen, und dieses muss erarbeitet werden.

Darüber hinaus setzen wir KI gezielt zur Automatisierung unserer internen Prozesse ein. So kann TeleTax eine größere Zielgruppe noch besser erreichen, flexibel auf Marktbedürfnisse reagieren und Fortbildungen gleichzeitig unterhaltsamer gestalten.

Was erwarten Sie hier in naher Zukunft an Weiterentwicklung?

Sonja Bruns: In naher Zukunft erwarten wir, dass Künstliche Intelligenz verstärkt bei der Digitalisierung von Lerninhalten eingesetzt wird. Allerdings stehen wir derzeit vor der Herausforderung, dass viele Inhalte noch nicht vollständig digital vorliegen.

Darüber hinaus gehen wir davon aus, dass sich die Personalisierung von Lerninhalten weiter verbessern wird. KI kann individuelle Lernbedürfnisse präziser erkennen, Lernstile berücksichtigen und gezielt Wissenslücken identifizieren, um diese mit passenden Inhalten, Beispielen oder Übungen zu schließen.

Auch interaktive Lernplattformen werden durch den Einsatz von virtuellen Assistenten und Chatbots erweitert, um sofortige Unterstützung und Feedback zu bieten. Im Bereich der Standardisierung und Zertifizierung von Prüfungsinhalten wird KI eine zentrale Rolle übernehmen. Zudem wird es immer wichtiger werden, zwischen selbst erarbeiteten Schriftstücken und KI-generierten Inhalten zu unterscheiden.

Ein weiteres zentrales Thema ist die „vertrauenswürdige KI“. Dabei geht es um die Frage, wie die Daten der Lernenden verarbeitet und genutzt werden. Das Siegel „Made in EU“ könnte in diesem Zusammenhang an Bedeutung gewinnen.

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Unter dem Titel „AI & Digital Learning: Vergangene Experimente, gegenwärtige Auswirkungen und zukünftige Möglichkeiten“ gibt Dr. Hardman einen Einblick in die Entwicklung der KI im Bildungsbereich und wird die 60-jährige Reise von frühen experimentellen Anwendungen bis zum transformativen Aufstieg der generativen KI in den letzten Jahren nachzeichnen. Diese Keynote bietet eine inspirierende Analyse des Potenzials von KI zur Lösung langjähriger Herausforderungen im Bildungswesen – und beleuchtet dabei zugleich kritisch ihre aktuellen Grenzen.

Im Mittelpunkt der Keynote steht das Konzept des „Wirkungsparadoxons“. Dieses Phänomen verdeutlicht einen beunruhigenden Trend: Obwohl der Einsatz von KI in allen Bildungsbereichen rasant zugenommen hat, stagniert die Qualität der Ergebnisse – insbesondere bei komplexen Aufgaben – oder hat sich sogar verschlechtert. Dr. Hardman führt dieses Paradoxon auf eine weit verbreitete „Schnellere-Pferde-Mentalität“ zurück, bei der KI in erster Linie zur Beschleunigung bestehender Prozesse eingesetzt wird, anstatt sie grundlegend zu verbessern. So werden beispielsweise Tools wie Synthesia und Smartcat eingesetzt, um Videos zu erstellen und Schulungsmaterialien schneller und billiger als je zuvor zu übersetzen. Diese Anwendungen steigern zwar zweifellos die Effizienz, lassen aber oft tiefer gehende Fragen wie Lerntransfer, Engagement und Auswirkungen auf die reale Welt außer Acht.

Mit ihrer Keynote möchte Dr. Hardman Pädagogen und L&D-Fachleute dazu ermutigen, ihre Sicht auf KI zu überdenken und ihr strategisches Potenzial über bloße Effizienz- und Kostenvorteile hinaus zu erkennen. Sie stützt sich dabei auf Untersuchungen, die zeigen, dass 60-90 % der Schulungen nicht die gewünschte Wirkung erzielen, und argumentiert, dass eine schnellere Skalierung ineffektiver Systeme nur Ineffizienzen hervorruft. Stattdessen plädiert sie für den Einsatz von KI als Transformationswerkzeug, das die Qualität von Lernerfahrungen verbessern und systemische Herausforderungen wie Gerechtigkeit, Zugänglichkeit und Personalisierung angehen kann.

In ihrer Keynote zeigt Dr. Hardman auch, wie zukunftsorientierte Unternehmen die Grenzen der KI-Innovation in der Lerngestaltung erweitern. Sie liefert fundierte Einblicke in aufkommende Trends – etwa den Einsatz von KI zur Skalierung evidenzbasierter Trainingsansätze, zur personalisierten Gestaltung von Lernpfaden oder zur Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus Arbeitsplatzdaten. Einige Unternehmen nutzen beispielsweise semantische Analysen von Mitarbeiterkommunikationsplattformen wie Slack, um Qualifikationslücken zu identifizieren und Schulungsinitiativen gezielt an Unternehmenszielen auszurichten. Andere setzen KI-gestützte Simulationen ein, um erfahrungsbasiertes Lernen zu optimieren, oder adaptive Algorithmen, um Inhalte individuell auf die Bedürfnisse und Kontexte einzelner Lernender abzustimmen.

Dr. Hardman hebt hervor, dass diese Innovationen zwar bedeutende Fortschritte ermöglichen, zugleich aber kritische Fragen zur Rolle des Menschen in der Neugestaltung der Bildung aufwerfen. Sie argumentiert, dass der erfolgreiche Einsatz von KI nicht allein von technologischen Entwicklungen abhängt, sondern ebenso von menschlicher Kreativität, ethischer Verantwortung und strategischer Weitsicht. Diese Perspektive spiegelt sich in ihrer übergeordneten Mission wider: der Entwicklung von DOMS™, einer KI-gestützten Lerndesign-Engine, die die Kluft zwischen Lernwissenschaft und Bildungspraxis überbrückt

Ein zentraler Fokus der Keynote liegt auf dem ungenutzten Potenzial der KI zur Bewältigung grundlegender Herausforderungen im Bildungswesen – insbesondere in den Bereichen Gerechtigkeit und Qualität. Dr. Hardman zeigt auf, wie KI den Zugang zu hochwertigen Lernerfahrungen demokratisieren kann, indem sie Fachwissen global skaliert und Inhalte individuell anpasst. Zudem wird sie erörtern, wie KI Organisationen dabei unterstützt, über generische Lösungen hinauszugehen, indem sie optimale statt durchschnittliche Strategien empfiehlt – ein Paradigmenwechsel, der die Standards für Exzellenz im Bildungswesen neu definieren könnte

Dr. Hardmans Keynote verbindet intellektuelle Tiefe mit praxisnahen Erkenntnissen und richtet sich an Pädagogen aus den Bereichen Personalwesen, L&D, K-12 und Hochschulbildung. Die Teilnehmenden erwartet eine facettenreiche Mischung aus historischem Kontext, praxisnahen Fallstudien und zukunftsweisenden Strategien – eine Analyse, die das transformative Potenzial der KI beleuchtet und zugleich ihre aktuellen Anwendungen kritisch hinterfragt. Durch die Verbindung vergangener Experimente, heutiger Praxis und zukünftiger Möglichkeiten regt Dr. Hardman ihr Publikum dazu an, KI strategischer einzusetzen – und betont dabei, warum menschenzentriertes Design weiterhin das Fundament für Bildungsinnovationen bilden muss.

Die Botschaft von Dr. Hardman lautet: KI hat das Potenzial, die Gestaltung und Umsetzung von Lernprozessen zu revolutionieren, doch ihr Erfolg hängt ebenso stark von den Menschen wie von der Technologie ab. Während Pädagogen sich mit den Chancen und Herausforderungen der KI befassen, wird ihre Keynote als wertvoller Kompass dienen, um diese sich ständig verändernde Landschaft mit Klarheit, Zielstrebigkeit und Integrität zu meistern.

Auf der LEARNTEC 2025 können Sie von Dr. Philippa Hardman erfahren, wie der strategische Einsatz von KI bedeutende Veränderungen im Bildungswesen anstoßen kann – und warum die Zukunft des Lernens von der richtigen Balance zwischen technologischer Innovation und menschlichem Einfallsreichtum abhängt.

Sünne Eichler, LEARNTEC Kongresskomitee, zu aktuellen Entwicklungen in der Branche:

Es vergeht kein Tag, an dem man nicht ein neues KI-Tool kennenlernt, neue Möglichkeiten in VR vorgestellt werden oder über aktuelle Entwicklungen in LMS und LXP diskutiert werden. Es ist gerade eine sehr spannende Zeit und es macht Spaß, die vielen neuen Möglichkeiten auszuprobieren und in Lernsettings einzusetzen.

KI wirkt disruptiv und bietet uns Chancen, nicht nur effizienter Content zu erstellen, sondern es wirkt tiefer in die Lern-Strategien hinein. Im Rahmen des LEARNTEC-Kongresses machen wir schon seit längerem klar, dass Lernen und Arbeiten zusammenwächst. Wir müssen das Lernangebot an den Arbeitsplatz bringen, damit unsere Lernenden on Demand auf Lerninhalte zugreifen können. Lernangebote können im Inhalt und in der bevorzugten Lernform auf unsere Lernenden zugeschnitten werden.

Zu digitalen Lernkonzepten gehören – na klar – digitale Technologien. Auf der Messefläche der LEARNTEC findet man unzählige innovative und pragmatische Lösungen dazu. Man spürt förmlich die Innovationsbegeisterung, die durch die neuen Möglichkeiten von KI & Co Einzug halten. Im Kongress widmen wir uns daher natürlich auch den Themen wie KI in Learning & Development, Live Prompting und Gamification und Large Language Models. KI hält Einzug in alle Bereiche des modernen Lernens. Das ändert aber nichts daran, dass wir es mit lernenden MENSCHEN zu tun haben.

Technik hin oder her – wir müssen die Menschen mitnehmen. Daher ist der Wandel der Lernkultur und die Bedeutung von zielgerichtetem Changemanagement ein wichtiger Teil, dass digitales Lernen mehr Akzeptanz bekommt. Das gilt auch für den Einsatz neuer Möglichkeiten wie KI und VR. Wir müssen uns mit der strategischen Ausrichtung unserer Lernangebote auseinandersetzen. Nur wenn wir es schaffen, dass sich unsere Lernangebote und Lernsettings konsequent an den strategischen Fragen der Organisation ausrichten, erhalten wir die Unterstützung aller Stakeholder – vom Management bis zu den Lernenden. Unsere Learning Design muss sich an den Bedürfnissen der Lernenden orientieren und nachhaltige Lernerlebnisse schaffen – also Begeisterung und Motivation.

Learning Design bedeutet, Lernpfade so zu entwickeln, dass Lernenden genau den Inhalt bekommen, den sie für ihre Tätigkeit benötigen. Und zwar möglichst nicht nach der „one fits all“-Methode, sondern nach dem „Mass Customization“-Prinzip. Dazu gehört, den richtigen Content in der richtigen Zeit und am richtigen Ort bereit zu stellen. Es braucht eine sinnvolle Kombination von Lernformen, die den jeweils aktuellen Notwendigkeiten entspricht. New Learning, Smart Learning und Agile Learning sind in diesem Kontext wichtige Ansätze.

Beim Stichwort Learning Design schließt sich auch der Kreis zwischen Mensch und Technologie. Ein Lernbegleiter kann eine physische Person sein, die Lernenden hilft, eigene Lernziele zu entwickeln. Gleichzeitig kann ich aber auch einen digitalen Lernbegleiter in Form eines Chatbots zur Verfügung stellen, der individuelle Fragen beantwortet und mit Adaptive Learning auch individuelle Lernpfade ermöglicht. Es kommt hier auch die Bedeutung von Content Curation ins Spiel: wir müssen die Inhalte z.B. nach der Seek-Sense-Share-Methode so kuratieren, dass die Lernenden auch die Inhalte finden, die sie gerade brauchen. Da liegt durchaus eine Herausforderung im Einsatz von KI: Je schneller wir Content erstellen können, desto mehr „fluten“ wir womöglich unsere Lernplattformen mit Content.

Das ist das spannende an modernen Lernkonzepten – seien sie nach dem New- oder Smart-Learning-Ansatz, ganz pragmatisch und strategisch ausgerichtet – wir brauchen die persönliche und die digitale Komponente! Nur so können wir erfolgreiche Lernerlebnisse schaffen und echten Nutzen bei Lernenden und Organisationen stiften. Denn das muss unser Ziel sein!