Vol. 18 | 10.2025

Hi L&D Professional, 

„3, 2, 1 – Lift off!“ ... und nichts passiert. Die große Produktivitätsrakete der Künstlichen Intelligenz steht auf der Startrampe, die Scheinwerfer sind an, die Welt schaut zu – aber der Himmel bleibt leer. 🪐

2023 sollte die Zukunftstechnologie KI wie ein Countdown zur Effizienzrevolution einleiten. Aber Studien zeigen: Die tatsächliche Produktivität ist nicht wirklich in den Himmel geschossen. Stattdessen ist KI vor allem eines: ein Lehrstück im Gartner Hype Cycle.

Der besagt: Nach der Phase überhöhter Erwartungen folgt das „Tal der Ernüchterung“ – der Moment, in dem Technologien ihren wahren Wert beweisen müssen.

Und irgendwo dort, zwischen Ambition und Enttäuschung, sind wir jetzt mit KI angekommen.

Wir schauen heute deshalb einmal ganz genau ins KI Mission Protocol und zeigen dir,

• wieso der Start in Sphären höherer KI-Effizienz verschoben wurde,
• welche Knöpfe L&D im Kontrollzentrum drücken kann und
• wie die Kurskorrektur zum Orbit der KI-Produktivität gelingt.

Wir heben ab in T-minus 3 Sekunden! 🚀

🔜 Start verschoben: Warten auf den großen Boost

KI-Tools haben in Rekordzeit Einzug in den Arbeitsalltag gehalten, doch der erhoffte Produktivitätsboost blieb in vielen Organisationen bisher aus.

Was wir stattdessen sehen: eine Lücke zwischen gefühlter und echter Produktivität.

Laut einer aktuellen Studie fühlten sich z. B. Entwickler:innen, die KI nutzten, 20 % schneller – waren real aber 20 % langsamer.

Ein Effekt, der sich auch in HR und L&D zeigt: KI kann Abläufe unterstützen, schafft aber oft neuen Aufwand, wenn Prozesse, Rollen und Kompetenzen noch nicht auf sie abgestimmt sind.

📡 Systeme kalibrieren: Im Kontrollzentrum L&D

Das Problem in Sachen KI-Kompetenz: Viele hoffen auf die autodidaktischen Fähigkeiten ihrer Mitarbeitenden, nur wenige bieten ein systematisches Weiterbildungsangebot, um alle mit den Basics zu rüsten. Das belegt auch unser neuer L&D Report:

Positiv ausgedrückt: Jetzt ist der Moment, in dem HR und L&D zur Mission Control der Transformation werden können – und damit eine der wichtigsten Rollen in der gesamten Mission einnehmen.

Denn ob KI in Organisationen wirklich Wirkung entfaltet, hängt weniger von Technologie als von der Lern- und Anpassungsfähigkeit der Crew ab.

L&D kann auf dieser Ebene die entscheidenden strukturellen Voraussetzungen schaffen:

• Strategisch verankern: KI-Kompetenzen in Kompetenzmodelle und Skill Frameworks aufnehmen, damit sie gezielt entwickelt und gemessen werden können.
• Rollen schärfen: Neue Rollenprofile schaffen – z. B. KI-Champions oder Data Coaches – die den Wissenstransfer in die Teams tragen.
• Prozesse vorbereiten: Klare Richtlinien und Workflows etablieren, um Qualität, Datenschutz und Ethik im KI-Einsatz sicherzustellen.
• Lerninfrastruktur anpassen: KI-Lernpfade, Integrationen im LMS oder begleitende Lernformate aufsetzen, die Toolnutzung in reale Prozesse einbetten.

So entsteht die Grundlage, aus der sich Produktivität überhaupt erst entwickeln kann: eine Organisation, die lernfähig genug ist, KI wirksam einzusetzen – jenseits der Hype-Umlaufbahn.

🛰️ Kurs korrigieren: Auf zum Orbit der Wirkung

Das Licht am Ende der Milchstraße: Im Gartner Hype Cycle folgt auf das Tal der Ernüchterung das „Plateau der Produktivität“ – die Phase, in der Technologien ihren echten Nutzen entfalten.

Genau hier liegt jetzt die Chance für L&D: nicht nur Strukturen zu schaffen, sondern Menschen zu befähigen, KI sicher, reflektiert und produktiv einzusetzen – zum Beispiel mit diesen fünf Schritten:

1. Verständnis schaffen: Vermittle, was KI kann – und was nicht. Kurze Lernformate oder Realitätschecks helfen, Erwartungen zu justieren und Hype durch Wissen zu ersetzen.
2. Erfahrungen ermöglichen: Gib Mitarbeitenden Raum, KI im eigenen Arbeitskontext auszuprobieren – ohne Erfolgsdruck, aber mit klarer Reflexion: Was spart Zeit, was schafft Mehraufwand?
3. Reflexion fördern: Nutze Team-Retros oder Feedback-Loops, um zu besprechen, wie KI-Prozesse wirken. So wird Lernen zu einem kontinuierlichen Verbesserungszyklus.
4. Austausch organisieren: Peer-Learning-Formate oder interne KI-Communities machen erfolgreiche Praxisbeispiele sichtbar und fördern kollektives Lernen.
5. Erfolge sichtbar machen: Kommuniziere echte Fortschritte – z. B. kürzere Prozesszeiten oder bessere Ergebnisse durch KI-Unterstützung. Sichtbare Wirkung schafft Vertrauen und Motivation.

So entsteht Schritt für Schritt eine Lernkultur, in der Mitarbeitende KI nicht nur nutzen, sondern bewusst gestalten – und Produktivität zum Ergebnis von Lernen wird.

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🗼 Houston, wir lösen das Problem!

Countdowns, Kontrollsysteme, Kurskorrekturen – Unternehmen wissen längst, dass der KI-Start ansteht, aber viele zögern beim Abheben.

Das Gute: Die Schubkraft ist da. Wer jetzt die Crew trainiert, Systeme stabilisiert und Lernen als Navigationsinstrument versteht, kann die Umlaufbahn der Produktivität erreichen – ganz ohne Fehlzündung.

🔗 Schwarzes Loch oder nur verspäteter KI-Urknall? In seiner neuen Kolumne „Gefühlte Wahrheit: Die KI-Produktivitätsexplosion“ wirft Kolja Wohlleben einen tieferen Blick ins Universum der Künstlichen Intelligenz.

Für heute nehmen wir mit: Ein bisschen weniger Hype, ein bisschen mehr Lernen – dann klappt’s auch mit dem Lift-off.

Lern geschehen!
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