Hintergrund und Ausgangslage

Ein internationales Technologieunternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern wollte die Effizienz und Effektivität seiner internen Schulungs- und Entwicklungsprogramme verbessern. Bisher bestand die Herausforderung darin, dass die Schulungsabteilung nicht immer in der Lage war, zeitnah auf individuelle Lernbedürfnisse einzugehen und eine personalisierte Lernumgebung zu schaffen. Die Standardisierung der Schulungsmaßnahmen führte häufig zu einer unzureichenden Beteiligung und einer geringeren Zufriedenheit der Mitarbeiter.

Ziele des Projekts

Das Hauptziel des Projekts bestand darin, die Schulungs- und Entwicklungserfahrung für Mitarbeiter zu personalisieren und zu optimieren. Dies sollte durch die Automatisierung von Schulungsabläufen und die Bereitstellung von Echtzeit-Support erreicht werden. Zu den spezifischen Zielen gehören:

• Verbessern Sie die Personalisierung von Schulungsinhalten.
• Steigern Sie die Zufriedenheit und das Engagement der Mitarbeiter.
• Automatisieren Sie die Beantwortung häufig gestellter Schulungsfragen.
• Reduzieren Sie den Zeitaufwand der Schulungsmitarbeiter für Verwaltungsaufgaben.

3. Implementierung der Lösung

Um diese Ziele zu erreichen, wurde die KI in die bestehenden Lern- und Entwicklungssysteme des Unternehmens integriert. Der Implementierungsprozess folgte einem strukturierten Plan:

a) Bedarfsanalyse und Planung:

• Ermittlung des Schulungsbedarfs: Analysieren Sie häufig gestellte Fragen und allgemeine Lernbedürfnisse durch Feedback und Mitarbeiterbefragungen.
• Bestimmung der Integrationspunkte: Die IT-Abteilung identifizierte die relevanten Systeme, darunter das Lernmanagementsystem (LMS) (z. B. Moodle) und die HR-Management-Plattform (z. B. SAP SuccessFactors).

b) Entwicklung und Integration:

• Erstellung von Konversationsworkflows: Entwicklung spezifischer Workflows zur Beantwortung häufig gestellter Schulungsfragen und Bereitstellung personalisierter Lernpfade.
• Technische Integration: Die KI wurde nahtlos in das LMS und die HR-Plattform integriert.

c) Schulungs- und Wissensdatenbank:

• Datenimport und -strukturierung: Historische Trainingsdaten und häufig gestellte Fragen wurden verwendet, um die KI-Wissensdatenbank zu erweitern.
• Regelmäßige Updates: Planung regelmäßiger Updates der Wissensdatenbank, um die Relevanz und Genauigkeit der bereitgestellten Informationen sicherzustellen.

Anwendungsbeispiel und Prozessszenario

Szenario: Individuelle Lernunterstützung für einen Mitarbeiter

• Schritt 1: Ein Mitarbeiter interagiert mit dem eingebetteten Chatsystem des LMS, um Hilfe bei einer Schulungsaufgabe zu erhalten.
  – Mitarbeiter: „Hallo KI, ich brauche Hilfe beim Verständnis des neuesten Moduls zur Datensicherheit. Haben Sie Lernmaterialien oder Tipps?“
• Schritt 2: Die KI verarbeitet die Anfrage und ruft relevante Lernmaterialien und Tipps vom LMS ab.
  – KI: „Hallo, ich kann Ihnen helfen. Das Modul Datensicherheit enthält verschiedene Ressourcen. Möchten Sie zusätzliche Leseempfehlungen oder einen Überblick über die wichtigsten Punkte des Moduls?“
• Schritt 3: Der Mitarbeiter gibt genau an, was er braucht.
  – Mitarbeiter: „Bitte geben Sie einen Überblick über die wichtigen Punkte.“
• Schritt 4: Die KI gibt einen Überblick über die wichtigsten Punkte des Moduls zur Datensicherheit mit Verweisen auf konkrete Lernmaterialien.
  – KI: „Kein Problem. Hier die wichtigsten Punkte des Moduls Datensicherheit:
  1. Grundprinzipien der Datensicherheit.
  2. Technische Maßnahmen zur Datensicherheit.
  3. Gesetzliche Anforderungen und Compliance.
  Die Details zu jedem dieser Punkte können Sie in den bereitgestellten Ressourcen nachlesen. Möchten Sie mehr Details oder zusätzliche Lernmaterialien?“
• Schritt 5: Der Mitarbeiter entscheidet sich für zusätzliche Lernmaterialien.
  – Mitarbeiter: „Ja, bitte senden Sie mir zusätzliche Lernmaterialien.“
• Schritt 6: Die KI stellt zusätzliche Lernmaterialien bereit und speichert die Anfrage für zukünftige Empfehlungen.
  – KI: „Klar, hier sind einige ausführlichere Artikel und Videos zu den wichtigsten Punkten. Diese sollten Ihnen helfen, das Modul besser zu verstehen.“

Ergebnisse und Vorteile

Nach der Implementierung von KI gab es deutliche Verbesserungen in den Schulungs- und Entwicklungsprozessen:

• Personalisiertes Lernerlebnis: Die Mitarbeiter erhielten maßgeschneiderte Schulungsinhalte und Unterstützung, die auf ihre individuellen Lernbedürfnisse zugeschnitten waren.
• Gesteigertes Engagement der Mitarbeiter: Eine verbesserte Personalisierung und Zugänglichkeit der Lernmaterialien führte zu höheren Engagementraten und höherer Zufriedenheit.
• Effizienter Ressourceneinsatz: Das Schulungspersonal konnte sich auf strategischere Aufgaben konzentrieren, da sich wiederholende Anfragen effizient automatisiert wurden.
• Schnellere Problemlösung: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Schulungsfragen wurde um 60 % reduziert und die Mitarbeiter konnten schneller auf die benötigten Informationen zugreifen.

Schlussfolgerung

Die Integration von KI in die Schulungs- und Entwicklungsprozesse des Unternehmens führte zu einer deutlichen Steigerung der Effizienz und Zufriedenheit sowohl der Mitarbeiter als auch der Schulungsabteilung. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Bereitstellung personalisierter Lernpfade wurde wertvolle Zeit freigesetzt und die Qualität des Schulungserlebnisses deutlich verbessert. Zukünftige Verbesserungen könnten die Implementierung zusätzlicher Sprachen zur Unterstützung eines globalen Teams und die Integration fortschrittlicher Analysetools zur weiteren Optimierung der Schulungsprogramme umfassen.