{"id":440,"date":"2025-12-19T02:20:24","date_gmt":"2025-12-19T02:20:24","guid":{"rendered":"urn:uuid:b9ffcb82-e203-4508-9a97-4cfa8d239d42"},"modified":"2026-02-10T23:19:42","modified_gmt":"2026-02-10T23:19:42","slug":"kauferleitfaden-fur-ki-lernprodukte","status":"publish","type":"research","link":"https:\/\/www.docebo.com\/de\/research\/kauferleitfaden-fur-ki-lernprodukte\/","title":{"rendered":"K\u00e4uferleitfaden f\u00fcr KI-Lernprodukte"},"content":{"rendered":"\n
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K\u00e4uferleitfaden f\u00fcr KI-Lernprodukte<\/h2>\n\n\n\n
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Verwendung dieses Leitfadens<\/h3>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) wird f\u00fcr L&D-Teams (Learning & Development) immer wichtiger, um Trainingsprogramme zu verbessern, Mitarbeitende zu motivieren, den Erfolg der Organisation voranzutreiben und wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben. Aber sind alle KI-Lernprodukte gleichwertig? Wahrscheinlich nicht.<\/p>\n\n\n\n

Wie unterscheidet man also zwischen Hype und wirklich n\u00fctzlichen L\u00f6sungen?<\/p>\n\n\n\n

Hier setzt dieser Leitfaden an. Der \u201eK\u00e4uferleitfaden f\u00fcr KI-Lernprodukte\u201c soll L&D-Professionals dabei unterst\u00fctzen, sich im KI-Lernumfeld zurechtzufinden, wertvolle Einblicke zu erhalten und fundierte Entscheidungen zu treffen, wenn es um den Kauf von KI-L\u00f6sungen f\u00fcr Lerninitiativen geht.<\/p>\n\n\n\n

Ob Sie nun das Potenzial von KI zur Personalisierung von Lerninhalten, zur Automatisierung administrativer Aufgaben oder zur Optimierung der Inhaltsbereitstellung erkunden \u2013 dieser Leitfaden bietet Ihnen einen Fahrplan, um KI-Tools auszuw\u00e4hlen, die den spezifischen Bed\u00fcrfnissen Ihrer Organisation entsprechen.<\/p>\n\n\n\n

Die sich wandelnde Landschaft<\/h3>\n\n\n\n

KI wird schnell zu einem integralen Bestandteil von Unternehmen. Laut aktuellen Studien nutzen 35\u202f% der globalen Unternehmen KI.<\/p>\n\n\n\n

Doch nicht nur die Verf\u00fcgbarkeit (oder Neuartigkeit) treibt diese schnelle Verbreitung voran. KI wird zunehmend zur Notwendigkeit, unter anderem aufgrund von zwei makro\u00f6konomischen Trends, die die Arbeitswelt stark beeinflussen:<\/p>\n\n\n\n

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  1. Die Beziehung zwischen Bev\u00f6lkerungswachstum und Arbeitslosigkeit<\/li>\n\n\n\n
  2. Stark ver\u00e4nderte Anforderungen und Erwartungen an L&D-Teams<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Beginnen wir mit der j\u00e4hrlichen Bev\u00f6lkerungswachstumsrate – oder, genauer gesagt, dem Fehlen derselben.<\/p>\n\n\n\n

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    Die Geburtenrate ist weltweit dramatisch gesunken. Laut The Economist<\/a> haben die 15 gr\u00f6\u00dften L\u00e4nder (gemessen am BIP) alle eine Fertilit\u00e4tsrate unter der Reproduktionsrate. Das bedeutet, dass Menschen schneller aus der Erwerbsbev\u00f6lkerung ausscheiden, als sie ersetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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    Fr\u00fcher gab es mehr Arbeitslose als offene Stellen. In den letzten Jahren hat sich dieses Verh\u00e4ltnis umgedreht: Es gibt nun mehr offene Stellen als verf\u00fcgbare Arbeitskr\u00e4fte. Das f\u00fchrt zu einem Arbeitskr\u00e4ftemangel und erh\u00f6ht den Wettbewerb um qualifizierte Mitarbeitende.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

    Die Demografie ist nicht das Einzige, was sich dramatisch entwickelt. Die Lernlandschaft hat sich ebenfalls stark ver\u00e4ndert \u2013 sie ist heute deutlich gr\u00f6\u00dfer.<\/p>\n\n\n\n

    Vor zehn Jahren waren die meisten Trainingsma\u00dfnahmen intern ausgerichtet (Onboarding, Talententwicklung, Compliance etc.), mit wenigen Programmen f\u00fcr eine kleine Anzahl von Lernenden. Heute erweitern immer mehr Organisationen das Lernen auch auf externe Zielgruppen, wie Kunden, Partner oder Franchise-Nehmer.<\/p>\n\n\n\n

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    Dies ist kein Einzelfall in unserem Unternehmen. Es ist bezeichnend f\u00fcr einen gr\u00f6\u00dferen Trend. Studien, darunter eine aktuelle Studie der Brandon Hall Group<\/a>, zeigen, dass mehr als 50 % der Unternehmen externen Gruppen, die keine Mitarbeiter sind, Schulungen anbieten. Dazu geh\u00f6ren Kunden, Kanalpartner, Distributoren, Wiederverk\u00e4ufer und Franchisenehmer.<\/p>\n\n\n\n

    Sobald sich die Schulung auf externe Gruppen ausdehnt, w\u00e4chst die Zahl der Lernenden (und damit auch die Zahl der Programme und Inhalte, die zu ihrer Unterst\u00fctzung ben\u00f6tigt werden) exponentiell.<\/p>\n\n\n\n

    Das Versprechen der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI)<\/h3>\n\n\n\n

    Weniger Menschen. Mehr Arbeit. Das ist unsere Realit\u00e4t \u2013 und ein gro\u00dfer Grund, warum KI so attraktiv ist.<\/p>\n\n\n\n

    KI \u00fcbertrifft den Menschen in vielen Bereichen, etwa bei Bilderkennung, Textverst\u00e4ndnis und Sprachverarbeitung. Das erm\u00f6glicht Unternehmen, den Fachkr\u00e4ftemangel abzumildern und gleichzeitig Effizienzsteigerungen durch die Auslagerung repetitiver Aufgaben zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n

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    Forrester prognostiziert, dass KI-Initiativen<\/a> in Unternehmen die Produktivit\u00e4t und kreative Probleml\u00f6sung um 50 % steigern werden<\/a>. Die Integration von KI in das Unternehmen kann nicht nur dazu beitragen, den Arbeitskr\u00e4ftemangel zu lindern, sondern auch Wettbewerbsvorteile bringen. Laut Daten von 2023 spart ein Mitarbeiter durch KI<\/a> im Durchschnitt 2,5 Stunden pro Tag<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

    Obwohl KI-L\u00f6sungen ein gro\u00dfes Potenzial und vielversprechende M\u00f6glichkeiten bieten, ist es wichtig zu bedenken, dass ein KI-Produkt f\u00fcr einen Teil des Unternehmens m\u00f6glicherweise nicht f\u00fcr einen anderen hilfreich ist. Eine KI-gest\u00fctzte L\u00f6sung f\u00fcr die Vertragspr\u00fcfung kann beispielsweise die Produktivit\u00e4t und Effizienz Ihrer Rechtsabteilung steigern, aber sie wird dem Lern- und Entwicklungsteam nicht viel n\u00fctzen. Mit anderen Worten: Nicht jede KI-L\u00f6sung ist geeignet. Sie ben\u00f6tigen zweckgerichtete KI-Produkte f\u00fcr Ihr gesamtes Unternehmen, und die L&D-Teams ben\u00f6tigen L\u00f6sungen f\u00fcr das Lernen mit KI.<\/p>\n\n\n\n

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    Wussten Sie schon<\/h3>\n\n\n\n

    Im Jahr 2008 haben Entwickler eine schachspielende KI namens Stockfish entwickelt und ihr die Regeln und Strategien des Spiels beigebracht. Bei voller Leistung ist es f\u00fcr einen Menschen fast unm\u00f6glich, gegen Stockfish zu gewinnen. Im Dezember 2017 wurde eine konkurrierende KI namens AlphaZero entwickelt. Dieser KI wurde die Strategie nie beigebracht, sondern sie trainierte sich einfach selbst, indem sie eine gro\u00dfe Anzahl von Schachpartien beobachtete und einige Tage lang \u00dcbungspartien gegen sich selbst spielte. Mit der gleichen Rechenleistung, die hinter jedem Modell steht, schl\u00e4gt AlphaZero Stockfish regelm\u00e4\u00dfig.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

    Was ist KI f\u00fcr das Lernen?<\/h3>\n\n\n\n

    Wenn wir \u00fcber \u201eKI f\u00fcr das Lernen\u201c oder \u201eLern-KI\u201c sprechen, meinen wir KI-Produkte, -Modelle und -Agenten, die speziell daf\u00fcr entwickelt wurden, Instructional Designer, L&D-Teams und andere Bildungsexperten zu unterst\u00fctzen.
    Im gr\u00f6\u00dferen Kontext der KI geh\u00f6ren heutige Lern-KI-Produkte im Allgemeinen zu den Bereichen Natural Language Processing (NLP), Sprachverarbeitung und Computer Vision \u2013 und alle greifen dabei auf maschinelles Lernen zur\u00fcck.<\/p>\n\n\n\n

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    Wenn Sie Lern-KI-L\u00f6sungen bewerten, ist es hilfreicher \u2013 und wahrscheinlich auch praktischer \u2013, Lern-KI danach zu beurteilen, was sie tut, also welche Aufgaben sie ausf\u00fchren kann.
    Noch wichtiger: Welche Aufgaben kann sie \u00fcbernehmen, die f\u00fcr Ihre L&D-Organisation relevant sind? Genau dort liegt die eigentliche Chance.<\/p>\n\n\n\n

    Vielleicht haben Sie Schwierigkeiten, Instructional Designer einzustellen, sodass Ihr Team bei der Inhaltserstellung zur\u00fcckf\u00e4llt. Vielleicht sind die Anforderungen an Ihr Team h\u00f6her als Ihre Produktionskapazit\u00e4t. M\u00f6glicherweise gibt es Kompetenzl\u00fccken, die verhindern, dass Ihr Team Daten analysieren kann. Oder Sie skalieren Ihre Programme oder Ihr Unternehmen und ben\u00f6tigen \u00dcbersetzungsfunktionen.<\/p>\n\n\n\n

    Letztlich sollte eine Lern-KI Ihnen helfen, ein bestimmtes Problem zu l\u00f6sen.
    Ihre Entscheidung sollte daher problemorientiert und nicht produktorientiert sein.<\/p>\n\n\n\n

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    Hier ein Tipp<\/h3>\n\n\n\n

    Ein guter Ansatz ist es, eine potenzielle KI-Anschaffung so zu behandeln wie die Einstellung eines neuen Mitarbeiters. (Sie kaufen kein Produkt \u2013 Sie holen sich Unterst\u00fctzung ins Team!)Sie w\u00fcrden niemanden einstellen, nur weil er gut gekleidet und verf\u00fcgbar ist. Ebenso sollten Sie kein KI-Produkt kaufen, nur weil es smart und gl\u00e4nzend wirkt.<\/p>\n\n\n\n

    Wie Menschen haben auch KI-Tools Grenzen. Bei Bewerbern entdecken Sie diese Grenzen im Vorstellungsgespr\u00e4ch. Die Produktevaluierung ist Ihre Chance, m\u00f6gliche Einschr\u00e4nkungen der KI aufzudecken und sicherzustellen, dass Ihre Prozesse Kontrollmechanismen enthalten, die die mit diesen Einschr\u00e4nkungen verbundenen Risiken verringern.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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    Grundlegende Konzepte der lernenden KI<\/h3>\n\n\n\n

    Um eine fundierte Entscheidung beim Kauf von KI-Produkten treffen zu k\u00f6nnen, sollten Sie mit einigen grundlegenden Konzepten vertraut sein.<\/p>\n\n\n\n

    01<\/em> KI-Modelle<\/h3>\n\n\n\n

    Ein KI-Modell ist die zentrale Komponente eines KI-Systems, die f\u00fcr die eigentliche Verarbeitung und Entscheidungsfindung verantwortlich ist. Es wird daf\u00fcr entwickelt, eine bestimmte Aufgabe auszuf\u00fchren (z. B. Bilderkennung, Sprachverstehen, Empfehlungen usw.).
    KI-Modelle sind sozusagen die Motoren hinter einer L\u00f6sung. Sie nehmen Eingabedaten auf, verarbeiten sie und erzeugen ein Ergebnis \u2013 etwa eine Vorhersage oder eine Klassifizierung.<\/p>\n\n\n\n

    KI-Modelle werden auf riesigen Datens\u00e4tzen trainiert, um Muster und Informationen zu erkennen, die f\u00fcr ihre Aufgabe relevant sind. Das Training ist sehr ressourcenintensiv und findet in der Regel vor dem Einsatz des Modells statt. Selbst die heute popul\u00e4rsten KI-Modelle haben L\u00fccken in ihren Trainingsdaten.<\/p>\n\n\n\n

    Da KI-Modelle sehr komplex sein k\u00f6nnen \u2013 mit zahlreichen Parametern, Schichten und Algorithmen (insbesondere bei Deep-Learning-Modellen wie neuronalen Netzen) \u2013 kann ihr Einsatz in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erhebliche Ressourcen erfordern. Daf\u00fcr ist oft leistungsstarke Hardware notwendig, was die Kosten f\u00fcr die Generierung von Inhalten bei jeder Anfrage erh\u00f6ht.<\/p>\n\n\n\n

    Gl\u00fccklicherweise sind KI-Modelle nur ein Teil der sich st\u00e4ndig weiterentwickelnden Landschaft. Die meisten KI-Lernprodukte nutzen zus\u00e4tzliche Strategien und Technologien, beispielsweise KI-Agenten, um allgemeine KI-Modelle zu erweitern und spezialisiertere, leistungsf\u00e4higere und flexiblere L\u00f6sungen bereitzustellen.<\/p>\n\n\n\n

    02<\/em> KI-Agenten<\/h3>\n\n\n\n

    Ein KI-Agent ist ein spezialisierter, KI-gest\u00fctzter Prozess oder ein Programm, das weitgehend autonom arbeitet, jedoch durch Benutzereingaben beeinflusst wird. KI-Agenten nutzen gro\u00dfe Sprachmodelle \u2013 wie die von OpenAI GPT (und anderen) \u2013 um die Absicht des Nutzers zu verstehen und anschlie\u00dfend Aufgaben und Ziele selbstst\u00e4ndig auszuf\u00fchren.
    Agenten k\u00f6nnen sich an neue Informationen oder ver\u00e4nderte Situationen anpassen.<\/p>\n\n\n\n

    Im Gegensatz zu traditionellen KI-Modellen, die in der Regel statisch sind und nur die Aufgaben ausf\u00fchren, f\u00fcr die sie explizit programmiert wurden, sind KI-Agenten dynamisch und flexibel. Au\u00dferdem k\u00f6nnen sie mit Werkzeugen ausgestattet werden (z. B. Zugriff auf Datenquellen oder Interaktion mit anderen KI-Modellen), deren Einsatz sie eigenst\u00e4ndig und situationsabh\u00e4ngig entscheiden.<\/p>\n\n\n\n

    KI-Agenten verf\u00fcgen \u00fcber ein Ma\u00df an Autonomie, das es ihnen erm\u00f6glicht, in unvorhersehbaren oder wechselnden Umgebungen zu arbeiten. Sie k\u00f6nnen Entscheidungen treffen, ihr Vorgehen anpassen und sogar aus den Ergebnissen dieser Entscheidungen lernen. Diese Anpassungsf\u00e4higkeit ist besonders wichtig in Bereichen wie der Robotik (etwa bei selbstfahrenden Autos), wo Agenten reale Umgebungen navigieren m\u00fcssen, oder in virtuellen Lernumgebungen f\u00fcr Aufgaben wie Lernendeninteraktionen, bei denen sie mit Menschen in flie\u00dfenden, oft unvorhersehbaren Gespr\u00e4chen interagieren.<\/p>\n\n\n\n

    Ein zentrales Merkmal, das KI-Agenten von reinen Modellen unterscheidet, ist ihre F\u00e4higkeit zu zielgerichtetem Verhalten. Sie verarbeiten nicht nur Eingaben und reagieren darauf \u2013 sie arbeiten aktiv auf bestimmte Ziele hin. Gerade bei adaptivem, personalisiertem Lernen werden KI-Agenten wahrscheinlich eine gro\u00dfe Rolle spielen, indem sie direkt mit Lernenden interagieren und auf Lernl\u00fccken reagieren, die im Verlauf dieser Interaktionen sichtbar werden.<\/p>\n\n\n\n

    Im Lernbereich kann ein KI-Agent so entwickelt werden, dass er sich auf F\u00f6rderbedarf konzentriert, also Teammitglieder unterst\u00fctzt, die vom Kurs abweichen oder zus\u00e4tzliche Hilfe ben\u00f6tigen.
    Er kann beispielweise:<\/p>\n\n\n\n