Personalisierte Lernpfade dank KI-Technologie — Schritt für Schritt

Einsatz von KI zur Schaffung personalisierter Lernpfade für Mitarbeitende

Die Personalisierung von Lernpfaden mittels Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Mitarbeitenden gezielt und effizient weiterzubilden. Der klare Vorteil liegt darin, dass die individuellen Bedürfnisse und Fähigkeiten eines jeden Mitarbeiters besser berücksichtigt werden können, was zu höheren Lernerfolgen und gesteigerter Zufriedenheit führt.

Typische Fehler bei der Implementierung

1. Mangelnde Datenbasis: Ein häufiger Fehler bei der Einführung personalisierter Lernpfade ist die unzureichende Datengrundlage. Ohne umfassende Daten zu den Vorlieben, dem bisherigen Wissen und der Leistung der Mitarbeitenden kann die KI keine präzisen Empfehlungen aussprechen. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen zunächst eine robuste Datenstrategie entwickeln. Dies beinhaltet die Erhebung relevanter Daten aus bestehenden Systemen und einen klaren Fokus auf Datensicherheit und Datenschutz.
2. Einheitliche Standards: Ein weiterer Fehler liegt in der Anwendung eines zu starren Rahmens für die Lernpfade. Mitarbeitende werden zur Absolvierung von Kursen gezwungen, die weder ihren aktuellen Fähigkeiten noch ihren Zielen entsprechen. Die Lösung besteht darin, die Flexibilität der Lernpfade zu erhöhen. Unternehmen können dies erreichen, indem sie Mitarbeitende ermutigen, ihre Lernziele mitzuteilen und KI-gestützte Plattformen verwenden, die individuell angepasste Vorschläge machen.
3. Fehlende Einbeziehung der Mitarbeitenden: Die Mitarbeitenden nicht in den Entwicklungsprozess der Lernpfade einzubeziehen, ist ebenfalls ungünstig. Viele Mitarbeitende könnten das Gefühl haben, dass ihnen die Lernprozesse aufgedrängt werden, ohne ihre Vorlieben zu berücksichtigen. Um das zu vermeiden, sollten Unternehmen ihre Mitarbeitenden aktiv einbeziehen, Feedbackschleifen etablieren und Lernziele gemeinsam erarbeiten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Erhebung und Analyse bestehender Daten (Tag 1–7): Sammeln Sie Daten aus bisherigen HR-Systemen, Leistungsmessungen und Feedbackmechanismen. Analysieren Sie diese, um Muster und Präferenzen zu erkennen.
2. Einführung eines Pilotprojekts (Tag 8–14): Beginnen Sie mit einem kleinen, repräsentativen Team ein Pilotprojekt, das personalisierte Lernpfade testet. Setzen Sie dabei auf eine Plattform, die von Beginn an alle Datenschutzanforderungen erfüllt.
3. Feedback-Sammlung und Anpassung (Tag 15–21): Sammeln Sie nach der ersten Woche Feedback von den Teilnehmenden des Pilotprojekts. Nutzen Sie dieses Feedback zur Anpassung und Optimierung der Lerninhalte.
4. Roll-out im grösseren Rahmen (Tag 22–30): Erweitern Sie das maßgeschneiderte Lernangebot auf weitere Teams oder Abteilungen. Stellen Sie sicher, dass Sie kontinuierlich Feedback einholen und die Lernpfade entsprechend anpassen.

Indem Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie das volle Potenzial personalisierter Lernpfade ausschöpfen und eine engagierte und kontinuierlich lernende Belegschaft aufbauen.