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Boutique-Lernen: Wie L&D in einer Welt von KI-generierten Inhalten Mehrwert schaffen kann

Boutique-Lernen: Wie L&D in einer Welt von KI-generierten Inhalten Mehrwert schaffen kann

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Erstellungsdatum
November 2, 2023
Letzte Aktualisierung:
June 24, 2024
|
5 min. Lesezeit
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Wichtige Erkenntnisse

• KI wird den L&D-Beruf revolutionieren. Führungskräfte müssen Wert unter Beweis stellen und sich strategisch anpassen.

• Boutique-Lernen, das maßgeschneiderte Fähigkeiten auf dem richtigen Niveau vermittelt, ist im Zeitalter von KI-generierten Inhalten von entscheidender Bedeutung.

• L&D-Teams müssen sich darauf konzentrieren, einen spezifischen Mehrwert zu bieten, um angesichts der KI-Fortschritte relevant zu bleiben.

• Die Bewertung der Auswirkungen von Schulungsprogrammen beinhaltet die Festlegung klarer Ziele, die Quantifizierung der Leistung und das Design für Analysen.

• Kontinuierliche Qualifikationsanalysen und Weiterbildungen in den Bereichen Daten und Analytik sind für L&D-Experten unerlässlich, um in der sich ständig weiterentwickelnden, von KI geprägten Landschaft erfolgreich zu sein.

Ich bin bereit, Branchen und die Welt, wie wir sie kennen, zu verändern. For leadership forces from the area learning and development (L&D), the already have problems that positionieren sich In strategischer Hinsicht wird es innerhalb der Organisationen von wesentlicher Bedeutung sein, ihren Wert unter Beweis stellen und Wege finden, sie passen sich an KI an.

Eine wichtige Chance für L&D liegt in Lernen im Boutique-Style — Bereitstellung der richtigen Fähigkeiten auf dem richtigen Niveau — anstatt KI zu verwenden, um generische Inhalte mit einem geringen Maß an Qualifikationstransfer zu erstellen.

Aber wie wird das in der Praxis aussehen? We have spoken with the Strategy Consultant of L&D Peter Meermann um das Thema auszupacken. Er arbeitet mit führenden Unternehmen aus verschiedenen Branchen zusammen, darunter Shell, Phillips und Novartis, und verfügt über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Lernstrategie, Datenanalyse und andere Tools und Prozesse, sodass die L&D-Führungskräfte auf die nächste Stufe heben können.

In unserem Gespräch behandeln wir:

  • Wie wird KI den L&D-Beruf verändern
  • Die Bedeutung von „Boutique-Lernen“ in einer KI-generierten Welt
  • Ein schrittweiser Blick darauf, wie L&D seine Auswirkungen quantifizieren kann.

Bereit, tiefer in das Thema eintauchen? Markiere Ihren Kalender für unsere Podiumsdiskussion am 22. Novembre and discussion with the experts Peter Meerman, Ross Stevenson and Dr. Clemens Lechner over KI Learning at.

Wie stellst du KI vor, die Zukunft der Qualifizierung und des L&D-Berufs selbst zu gestalten?

Was die Fähigkeiten betrifft, wird es die gesamte Landschaft verändern.

Meine Sorge ist, dass Technologien wie ChatGPT einfach der größte Teil davon übernommen werden, wenn wir in der Welt der Unternehmensschulung nicht aufsteigen. I think, you are only over in L&D, if you have an very specific value.

We need to start, about the practice, feedback and the right context provide as a „boutique training programs“, or through training offers, the practice, feedback and the right context, to learn people really help them, new functions to learn. If they can provide this elements, you are remain on relevant. If they create as all other continue very generic content, they are replaced by ChatGPT and other generative KI solutions.

Dies gilt sowohl für Handelsunternehmen als auch für interne L&D-Abteilungen. Deshalb bin ich begeistert von dem Thema. Wir müssen die Fähigkeiten ernst nehmen, und ich glaube nicht, dass wir das genug tun. Jeder spricht darüber, aber ich denke, nur sehr wenige Menschen versuchen zu verstehen, was es wirklich bedeutet, neue Fähigkeiten zu erlernen, und nur sehr wenige L&D-Teams passen ihre Strategie entsprechend an.

Was müssen L&D-Teams beachten, wenn sie beginnen, KI für Schulungen einsetzen?

Wir müssen die richtigen Fähigkeiten in Forschung und Entwicklung aufbauen, um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen. The fault door is within, ensure that we not use KI, to generate significant less, generic content, for only a very minor maß an knowledge transfer is required. We can use I use, to make this thing faster and billiger, but if you give 100.000$ for a series significant less program, they have without KI 200.000$, I will always not generate much value. This is the difference between efficiency and effectivity.

We must start to detect that KI a large part of of the demand and training programs, we create now, because the people can be going to their personal KI-Trainer. Wir müssen uns also die Frage stellen: Warum sollten Sie zu einem L&D-Unternehmen oder einer Abteilung gehen?

Das meine ich mit In Boutiquen lernen; Sie sind selektiver in dem, was Sie tun, und passen Sie das Programm an die individuellen Bedürfnisse an.

Es mag Themen geben, die für ein Unternehmen sehr strategisch sind, oder Themen, die den Kern des geistigen Eigentums eines Unternehmens ausmachen, und ich denke, das sind Bereiche, auf die sich L&D konzentrieren sollte.

Boutique-Lernen ist auch viel stärker auf Fähigkeiten als auf Wissen ausgerichtet. Da uns heute so viel Wissen zur Verfügung steht, spielt Wissen eigentlich keine Rolle mehr.

In der Praxis könnte das so aussehen, als würde man sich auf ein persönliches Training mit exzellenten Moderatoren konzentrieren, die Signale des Publikums aufgreifen und das Programm im Laufe der Zeit anpassen. Our carry an intensivere training, to really to understand what the people have and who need help, but there only give a standard program.

Wir müssen auch explizit darlegen, wie wir unseren Wert unter Beweis stellen..

„We make you to a better leadership power“ is not greifbar. Aber wenn Sie sagen würden: „Leute, die unsere Programme verfolgen, erhalten in 360 Jahren in der Regel 10% bessere Bewertungen“, und sie haben gut strukturierte Beweise, die belegen, dann könnten die Leute überzeugt sein, dem Programm zu folgen.

Wie können L&D-Teams beurteilen, ob ein Trainingsprogramm die gewünschte Wirkung erzielt?

Es kommt auf ein paar wichtige Schritte.

1. Setze deine Ziele und definiere deine Zielgruppe

Der Ausgangspunkt ist, Ihre Ziele explizit formulieren. Setze ein Ziel für die Fähigkeiten, die du für welche Personen entwickeln möchtest (gib deren Niveau an), denn du willst nicht, dass die Leute die falschen Fähigkeiten erwerben. Im Idealfall sollten Sie Ihre Zielgruppe auch sehr explizit angeben, nicht in Bezug auf Zahlen, sondern in Bezug auf Datenmerkmale: Funktion, Standort, Personen, die strukturell unterdurchschnittlich abschneiden usw. If you target group in form of data, you can begin to win knowledge about about, or they actually the right people schools.

2. Quantifizieren Sie die Leistung

Wenn wir dann über Wirkung sprechen, ist das ultimative Ziel darin, Ihre Trainingsdaten mit den Leistungsdaten Ihres Unternehmens zu korrelieren, d. h. die Personen, die das Training durchgeführt haben, zu untersuchen, um festzustellen, ob sie eine verbesserte Leistung zeigen. Es ist auch wichtig zu quantifizieren, wie Leistung aussieht. Hoffentlich hat das Unternehmen eine Vorgabe von KPIs, die ein quantifiziertes Ziel vorgeben können — zum Beispiel 5% mehr Umsatz oder 10% weniger Umsatz.

3. Design für Analytik und frühzeitige Messung

Schließlich sollten Sie so schnell, wie möglich, mit der Messung beginnen, dass Ihnen die Ergebnisse sehr schnell darüber hinausgehen können, ob die Fragen und Inhalte Ihres Publikums in ihrem Programm tatsächlich verstanden werden, und Sie können sich im Laufe der Zeit verbessern. Sie stellen außerdem sicher — und das ist entscheidend — sicher, dass alles, was Sie entwerfen, die Analysen unterstützt. Ich bezeichne das als datengestütztes Design. Normalerweise denken wir zu spät im Prozess über Daten nach. If they also want to follow the progress modulübergreifend, designed your module so, dass sie es tun können. Ein Beispiel wäre die Optimierung der Bewertungsformulare für verschiedene Programme, um programmübergreifende Analysen zu ermöglichen.

Alle Branchen befinden sich aufgrund von Digitalisierung und KI in einer Kunsttransformation. Was bedeutet das für die Zukunft der Weiterbildung?

Ich glaube ehrlich gesagt, dass wir nicht wissen, welche Fähigkeiten in der Zukunft benötigt werden, da wir nur sehr wenige zuverlässige Daten oder Beweise haben, um die Dinge zu untermauern. Ich denke, es ist wichtig, eine Struktur aufzubauen, die Daten kontinuierlich zu verfolgen und zu analysieren, um vorherzusagen, welche Fähigkeiten Unternehmen nach Ihrer Meinung benötigen, als Analysis this as a annual project.

Continuous competence analysis are in significant meaning, and it allow them to react faster if they develop in another direction as expected or want.

Und es gibt Fähigkeiten, die du leichter verfolgen kannst als andere, also würde ich mit diesen beginnen.

If they also are the opinion, that an of the ability existing, „responsibility to take“, think you about, was das in der Praxis bedeutet. Wie würden Sie messen, ob jemand Verantwortung übernimmt? Analysieren Sie den E-Mail-Text? Scanning you action lists? This questions are really schwer zu beantworten. Ich würde also mit Fähigkeiten beginnen, die einfacher zu verfolgen und zu analysieren sind.

Ich hoffe jedoch, dass alle L&D-Experten in den Bereichen Daten und Analytik weiterbilden, denn wenn sie keine Schwierigkeiten haben, den Schritt zu halten. Wir werden zweifellos viele Startups sehen, die KI-Training statt des Talking-Heads-Ansatzes einsetzen.

L&D-Experten müssen genauer darüber nachdenken, wo sie einen Mehrwert schaffen, und dies ihren Kunden und Mitarbeitern gegenüber explizit darlegen.

Wir müssen uns auch neu finden und sehr laut darüber sprechen. Andernfalls landen wir in einer staubigen Ecke der Organisation und niemand wird mehr zu unseren Programmen kommen, weil sie eine Lösung gefunden haben, die schneller, einfacher und genauso gut ist. Also wir sind nicht allein — also viele Branchen stellen sich diese existentiellen Fragen. Jetzt ist es an der Zeit, sich vorstellen, wie diese Veränderung aussehen könnte.

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Lepaya ist ein Anbieter von Power Skills-Trainings, das Online- und Offline-Lernen kombiniert. Das Unternehmen wurde 2018 von René Janssen und Peter Kuperus mit der Perspektive gegründet, dass das richtige Training zur richtigen Zeit, das sich auf die richtigen Fähigkeiten konzentriert, Unternehmen produktiver macht. Lepaya hat Tausende von Mitarbeitern geschult.

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