Verwandeln Sie begrenzte Learning Insights in konkrete Maßnahmen mit ChatGPT im HR
Die meisten HR-Teams sehen nur Lernabschlüsse und Teilnahmequoten – aber nicht, ob Trainings tatsächlich Fähigkeiten verbessern. Dieser Artikel zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen, um rohe LMS-Daten in klare Learning Insights zu verwandeln, damit Sie Programme verfeinern, Wirkung nachweisen und das L&D-Budget sichern können, das Sie benötigen.
Inhalt
Die Herausforderung: Begrenzte Learning Insights
HR- und L&D-Teams stehen unter Druck nachzuweisen, dass Trainings tatsächlich Fähigkeiten aufbauen und Performance steigern. Dennoch enden die meisten Learning-Dashboards bei oberflächlichen Kennzahlen: Anmeldungen, Teilnahme, Abschlussquoten und generische Zufriedenheitswerte. Sie sehen, wer ein Modul angeklickt hat, aber nicht, ob diese Person nun die Aufgabe besser ausführen, eine Skill-Lücke schließen oder stärker zum Geschäft beitragen kann. So trifft HR Entscheidungen darüber, was beibehalten, verbessert oder gestrichen werden soll, weitgehend im Blindflug.
Traditionelle Ansätze für Learning Analytics sind für die heutige Komplexität nicht gemacht. Manuelle Excel-Exporte aus dem LMS, ad-hoc-Zusammenfassungen von Umfragen und statische BI-Dashboards verknüpfen selten Learner Activity Data mit Skills, Rollen und Performance. Sie sind langsam in der Erstellung, benötigen technische Analysten und veralten schnell. Wenn Content-Bibliotheken wachsen und Microlearning-Formate sich vervielfachen, wird es unmöglich, dass Teams jede einzelne Rückmeldung lesen, Kohorten vergleichen und Muster in Quiz-Ergebnissen von Hand identifizieren.
Die Kosten dieser Insight-Lücke sind hoch. Unwirksame Module verbrauchen weiterhin Budget und Lernzeit. Kritische Skill-Gaps bleiben verborgen, bis sie sich in Qualitätsproblemen, Kundenbeschwerden oder verfehlten Zielen zeigen. HR tut sich schwer, für höhere L&D-Budgets zu argumentieren, wenn nicht klar belegt werden kann, welche Programme für bestimmte Rollen oder Skills tatsächlich wirken. Wettbewerber, die datengetriebene Lernstrategien nutzen, können sich schneller anpassen, Entwicklung personalisieren und Fähigkeiten aufbauen, die ihre Strategie direkt unterstützen.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist lösbar. Moderne KI-Tools wie ChatGPT können LMS-Exporte, Quiz-Daten und Feedback in großem Umfang analysieren und in klare, rollenbasierte Learning Insights in Alltagssprache übersetzen. Bei Reruption haben wir KI-gestützte Learning- und Analyse-Lösungen aufgebaut, die über Vanity-Metriken hinausgehen und echte Muster in Verhalten und Skills sichtbar machen. Im weiteren Verlauf dieses Guides finden Sie praxisnahe, HR-spezifische Empfehlungen, wie Sie ChatGPT nutzen, um Learning Insights freizusetzen und Ihre L&D-Daten in einen strategischen Asset zu verwandeln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions praktischer Arbeit beim Aufbau KI-gestützter Learning-Plattformen und Analytics-Tools wissen wir: Das Kernproblem ist nicht ein Mangel an Daten – sondern dass HR-Teams sie nicht leicht in Entscheidungen übersetzen können. ChatGPT für HR Learning Analytics ist dann besonders wirkungsvoll, wenn es als Insight-Partner verstanden wird, nicht nur als Chatbot. Mit dem richtigen Ansatz können Sie in natürlicher Sprache Fragen zu Kohorten, Skills und Trainingseffekten stellen, während die KI die Schwerarbeit bei Datensynthese und Mustererkennung übernimmt.
Starten Sie mit klaren Learning-Fragen, nicht mit dem Daten-Dump
Viele HR-Teams beginnen damit, alles aus dem LMS zu exportieren und dann zu fragen: „Was können wir sehen?“ Das erzeugt eher Rauschen als Insight. Strategischer ist es, 5–10 Prioritätsfragen zu definieren, die ChatGPT beantworten soll: zum Beispiel „Welche Module verbessern die Quiz-Ergebnisse neuer Sales-Mitarbeiter am stärksten?“ oder „Womit tun sich unsere erfahrenen Führungskräfte im Leadership-Curriculum am meisten schwer?“ Diese Fragen sollten direkt auf geschäftsrelevante Outcomes und kritische Skills einzahlen.
Sobald diese Fragen klar sind, können Sie entscheiden, welche LMS-Tabellen, Quiz-Ergebnisse und Feedback-Exporte Sie jeweils benötigen. Dieses Vorab-Framing hilft, KI-Experimente zu vermeiden, die nie bei Entscheidungsträgern ankommen. Es erleichtert zudem, zu prüfen, ob Antworten von ChatGPT nützlich und vertrauenswürdig sind, weil Sie sie mit bekannten Mustern oder Stichproben-Reviews abgleichen können.
Gestalten Sie einen minimalen, aber verlässlichen Datenfluss in Richtung ChatGPT
Für Learning Insights ist mehr Datenmenge nicht automatisch besser. Entscheidend sind konsistente, strukturierte Informationen, die ChatGPT sicher interpretieren kann. Strategisch sollte HR gemeinsam mit IT oder Datenteams ein minimales Set an Exporten definieren: Kurs-Metadaten, Lerner-Demografie (z. B. Rolle, Betriebszugehörigkeit), Completion-Status, Quiz-Ergebnisse und zentrale Feedback-Felder. Selbst CSV- oder Excel-Exporte im Monatsrhythmus reichen aus, um den Mehrwert zu validieren.
Statt von Tag eins an eine vollständige Data-Warehouse-Integration anzustreben, sollten Sie das als schrittweisen Capability-Aufbau behandeln. Starten Sie mit einem geschäftskritischen Programm oder einer Zielgruppe (z. B. Onboarding oder eine technische Zertifizierung), bei der der Nutzen besserer Insights offensichtlich ist. Wenn sich die KI-gestützte Analyse dort als hilfreich erweist, können Sie mit deutlich größerem Vertrauen in automatisierte Pipelines und Echtzeit-Updates investieren.
Machen Sie ChatGPT zur Insight-Schicht, nicht zum System of Record
Ein häufiger strategischer Fehler ist der Versuch, ChatGPT zum neuen LMS oder HR-System of Record zu machen. Das schafft Governance- und Zuverlässigkeitsprobleme. Stattdessen sollten LMS, HRIS und BI-Tools die autoritativen Datenquellen bleiben und ChatGPT als Insight- und Exploration-Layer darüber liegen. Die KI interpretiert Daten, erzeugt Narrative, hebt Anomalien hervor und schlägt Hypothesen vor – sie ersetzt aber nicht Ihre Basissysteme.
Diese Trennung der Verantwortlichkeiten reduziert auch Risiken: Wenn ChatGPT etwas falsch interpretiert, bleiben Ihre Originaldaten unangetastet. HR- und L&D-Teams können die Schlüsse der KI hinterfragen, Prompts verfeinern und die Analyse iterativ verbessern, ohne transaktionale Systeme oder Compliance-Rahmenwerke zu beeinträchtigen.
Bereiten Sie HR- und L&D-Teams auf die Arbeit mit KI-generierten Insights vor
Selbst die besten Learning Analytics bleiben wirkungslos, wenn HR-Teams nicht wissen, wie sie darauf reagieren sollen. Strategisch brauchen Sie Personen, die KI-generierte Dashboards lesen, unerwartete Muster hinterfragen und Erkenntnisse in konkrete Anpassungen von Content, Delivery und Kommunikation übersetzen können. Das bedeutet, HR-Business-Partner, L&D-Manager und Learning Designer so zu befähigen, dass sie bessere Fragen stellen und KI-Ergebnisse kritisch bewerten.
Wir sehen, dass kurze, fokussierte Enablement-Sessions die Nutzung deutlich erhöhen können: etwa Live-Sessions, in denen HR-Mitarbeitende echte LMS-Exporte gemeinsam mit ChatGPT explorieren und darüber diskutieren, wie die Antworten zu interpretieren sind. Das baut Vertrauen in das Tool auf und stärkt gleichzeitig das analytische Denken innerhalb der HR-Funktion.
Gehen Sie Governance, Datenschutz und Bias von Anfang an an
Der Einsatz von KI im HR wirft immer berechtigte Fragen zu Datenschutz, Fairness und Compliance auf. Strategisch müssen Sie früh Leitplanken setzen: Welche Datenelemente dürfen in ChatGPT, wie werden personenbezogene Informationen gehandhabt, und wie verhindern Sie, dass die KI sensible Insights auf Individualebene liefert, wenn Sie nur aggregierte Muster sehen wollen.
Klare Governance bremst Sie nicht aus – sie ermöglicht Skalierung. Definieren Sie Nutzungsrichtlinien, Anonymisierungsstandards und Review-Prozesse, bevor Sie KI-basierte Learning Analytics breiter ausrollen. Bei Reruption entwickeln wir diese Guardrails typischerweise gemeinsam mit HR, Legal und IT, sodass Experimente schnell vorankommen können, ohne Sicherheit oder Vertrauen zu gefährden.
ChatGPT für Learning Insights im HR einzusetzen, bedeutet weniger „schicke Dashboards“ und mehr: schärfere Fragen stellen, Daten strukturieren und Teams aufbauen, die wissen, wie sie auf das reagieren, was die KI sichtbar macht. Mit dem richtigen Scope, der passenden Governance und gezielter Befähigung können Sie über Abschlussquoten hinausgehen und verstehen, welche Programme tatsächlich Skills aufbauen und Investitionen verdienen. Wenn Sie Unterstützung dabei wünschen, Ihre LMS-Daten in eine funktionierende KI-gestützte Insight-Schicht zu überführen, kann Reruption Ihnen helfen, den Ansatz mit einem fokussierten PoC zu validieren und ihn anschließend mit unserem Co-Preneur-Modell in Ihrer Organisation zu skalieren.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Führen Sie LMS-, Quiz- und Feedback-Daten in einer einzigen Ansicht für ChatGPT zusammen
Der erste taktische Schritt besteht darin, Ihre verstreuten Daten in ein Format zu bringen, das ChatGPT interpretieren kann. Exportieren Sie kursbezogene Daten (ID, Titel, Typ, Dauer), lernerbezogene Informationen (Rolle, Abteilung, Completion, aufgewendete Zeit) sowie Assessment-Daten (Quiz-Scores, Versuche) aus Ihrem LMS. Ergänzen Sie optional Spalten für NPS- oder Zufriedenheitswerte sowie Freitext-Feedback aus Umfragen oder Kursauswertungen.
Kombinieren Sie diese in einer einzigen CSV- oder Excel-Datei, in der jede Zeile eine Lerner-Kurs-Interaktion darstellt (oder alternativ einen Kurs mit aggregierten Statistiken pro Kohorte). Dafür brauchen Sie kein Data Lake; in der Regel kann Ihr BI- oder HRIS-Team einen wiederkehrenden Export einrichten. Wenn Sie ChatGPT nutzen, fügen Sie zunächst eine repräsentative Stichprobe ein oder laden Sie diese hoch (z. B. die Daten eines Quartals für ein bestimmtes Programm), um Ihre Prompts zu validieren, bevor Sie skalieren.
Beispiel-Prompt zur Strukturierung der Datenanalyse:
Sie sind ein HR-Learning-Analytics-Assistent.
Sie erhalten einen tabellarischen Export aus unserem LMS
mit folgenden Spalten:
- course_id, course_title, skill_tag
- learner_role, learner_department, tenure_months
- completed (yes/no), time_spent_minutes
- quiz_score_before, quiz_score_after
- satisfaction_score, feedback_text
Fassen Sie zunächst das Datenschema zusammen, das Sie sehen,
und bestätigen Sie etwaige Annahmen.
Schlagen Sie anschließend 5–7 Analyse-Perspektiven vor, die
am hilfreichsten sind, um Skill-Verbesserung und
Inhaltseffektivität nach Rolle zu verstehen.
Auf diese Weise kann ChatGPT die Datenstruktur verstehen, bevor Sie gezieltere Fragen zu Performance und Wirkung stellen.
Nutzen Sie ChatGPT, um Skill-Verbesserungen und Schwachstellen pro Rolle zu identifizieren
Sobald ChatGPT Ihr Dataset verstanden hat, können Sie es anweisen, den Lerneffekt zu quantifizieren. Konzentrieren Sie sich auf Vorher/Nachher-Quiz-Scores, praktische Prüfungsergebnisse oder Zertifizierungsquoten. Bitten Sie das Modell, diese nach Rolle, Betriebszugehörigkeit und Abteilung aufzuschlüsseln, um zu erkennen, wo Inhalte wirken – und wo nicht.
Beispiel-Prompt zur Wirkungserkennung:
Sie sind ein KI-Learning-Analyst.
Nutzen Sie den hochgeladenen Datensatz bitte wie folgt:
1) Berechnen Sie die durchschnittlichen Werte von
quiz_score_before und quiz_score_after nach
course_title und learner_role.
2) Identifizieren Sie die Top 10 Kurse mit der größten
durchschnittlichen Score-Verbesserung für jede Rolle.
3) Heben Sie Kurse hervor, bei denen es eine hohe Completion-
Rate, aber nur minimale oder negative Score-Verbesserung
gibt.
4) Präsentieren Sie die Ergebnisse in einer kompakten Tabelle
und in einer narrativen Zusammenfassung, die eine
nicht-technische HR-Führungskraft verstehen kann.
Erwartetes Ergebnis: eine Rangliste, welche Module für jede Rolle tatsächlich Skills verbessern – und welche trotz hoher Completion-Raten offensichtlich unwirksam sind.
Nutzen Sie ChatGPT, um Freitext-Feedback auszuwerten und Content zu verfeinern oder auszuphasen
In Freitext-Feedback stecken einige der wertvollsten Learning Insights, die jedoch oft ignoriert werden, weil niemand Zeit hat, Tausende Kommentare zu lesen. ChatGPT kann dieses Feedback clustern, wiederkehrende Themen erkennen und sie mit bestimmten Modulen oder Formaten verknüpfen. Starten Sie, indem Sie für ein Pilotprogramm nur die Spalten course_title und feedback_text extrahieren und diese als Textdatei oder Tabelle hochladen.
Beispiel-Prompt für Feedback-Analyse:
Sie sind ein Learning-Experience-Researcher.
Sie erhalten eine Liste von Einträgen mit course_title und
feedback_text.
Aufgaben:
1) Gruppieren Sie das Feedback in 8–12 Themen (z. B. zu
theoretisch, unklare Beispiele, sehr gute Praxisaufgaben,
veraltete Inhalte).
2) Fassen Sie für jeden course_title zusammen, welche Themen
am häufigsten vorkommen.
3) Markieren Sie Kurse mit einem hohen Anteil negativer
Themen und schlagen Sie konkrete Verbesserungsmaßnahmen vor
(z. B. Praxisaufgaben ergänzen, Dauer verkürzen, Beispiele
aktualisieren).
4) Geben Sie für jedes Kernthema 5 anonymisierte
Beispielzitate an.
So erhalten HR und L&D eine priorisierte Liste von Modulen, die überarbeitet, eingestellt oder stärker promotet werden sollten – basierend auf der tatsächlichen Stimme der Lernenden statt auf Bauchgefühl.
Bauen Sie einfache, wiederholbare Insight-Dashboards mit ChatGPT
Statt für jedes L&D-Steering-Committee Präsentationen manuell zu erstellen, lassen Sie sich von ChatGPT bei der Generierung konsistenter Insight-Pakete unterstützen. Bitten Sie die KI nach der Analyse Ihrer Daten, strukturierte Zusammenfassungen nach Programm, Rolle und Skill-Tag zu erstellen. Diese können Sie in Folien umwandeln oder zur Vorbereitung von Manager-Briefings nutzen.
Beispiel-Prompt für Dashboard-ähnliche Ausgaben:
Agieren Sie als Reporting-Assistent für Learning Analytics.
Erstellen Sie auf Basis der vorherigen Analyse eine
strukturierte Zusammenfassung für unser Programm
„Onboarding Sales Academy“:
- Executive Summary auf 1 Seite (einfache Sprache,
max. 300 Wörter)
- Kennzahlen: Completion, Time-to-Complete,
durchschnittlicher Score-Lift, Zufriedenheit, nach Rolle
- Top 5 der wirkungsvollsten Module und warum
- Top 5 Module, die verbessert oder eingestellt werden
sollten, und warum
- 3 konkrete Empfehlungen für das nächste Quartal
Formatieren Sie die Ausgabe mit klaren Überschriften,
damit wir sie in Foliendecks wiederverwenden können.
Erwartetes Ergebnis: konsistente, datenbasierte Reports, die sich monatlich aktualisieren lassen, indem Sie dieselben Prompts auf aktualisierte Exporte anwenden – und so den manuellen Reporting-Aufwand drastisch reduzieren.
Erstellen Sie adaptive Learning-Empfehlungen mit ChatGPT
Über Analytics hinaus kann ChatGPT helfen, Lernpfade auf Basis identifizierter Skill-Gaps zu personalisieren. Nutzen Sie Quiz-Ergebnisse und Kurs-Metadaten (z. B. skill_tag, Schwierigkeit, Dauer), um empfohlene nächste Schritte für verschiedene Kohorten zu generieren. Dies kann als Batch-Prozess erfolgen, der Empfehlungen pro Rolle oder sogar pro Person ausgibt, die Sie dann prüfen können, bevor Sie sie in Ihr LMS oder Ihre Kommunikationskanäle einspielen.
Beispiel-Prompt für Empfehlungen:
Sie sind eine L&D-Empfehlungsmaschine.
Sie erhalten einen Datensatz mit learner_id, learner_role,
quiz_score_after pro Kurs sowie Kurs-Metadaten
(skill_tag, difficulty, duration).
1) Identifizieren Sie für jede Rolle die 3 kritischsten
skill_tags, bei denen der durchschnittliche
quiz_score_after über abgeschlossene Kurse hinweg unter
70 % liegt.
2) Empfehlen Sie für jeden dieser skill_tags 2–3 bestehende
Kurse aus unserem Katalog, die diese Lücke am besten
adressieren – unter Berücksichtigung von Schwierigkeit und
Dauer.
3) Geben Sie eine Tabelle mit den Spalten learner_role,
skill_tag, recommended_courses (mit kurzer Begründung)
aus.
Erwartetes Ergebnis: praxisnahe Empfehlungen, mit denen HR von generischen Katalogen zu gezielten Entwicklungsplänen auf Rollen- oder Kohortenebene wechseln kann – ohne am ersten Tag eine voll individuelle Recommendation Engine aufbauen zu müssen.
Nutzen Sie ChatGPT, um Budget- und Portfolio-Entscheidungen zu simulieren
Sobald Sie wissen, welche Programme die größte Skill-Verbesserung erzielen, können Sie ChatGPT nutzen, um die Wirkung einer Budgetumschichtung zu modellieren. Geben Sie der KI Kostenschätzungen pro Kurs (Entwicklung und Delivery), Teilnahmezahlen und gemessene Wirkung (z. B. durchschnittlicher Score-Lift oder Zertifizierungsquoten). Bitten Sie sie, Szenarien wie „Was passiert, wenn wir die unteren 20 % Low-Impact-Kurse streichen und in die Top 10 % reinvestieren?“ zu simulieren.
Beispiel-Prompt für Portfolio-Optimierung:
Sie sind ein L&D-Portfolio-Stratege.
Sie erhalten eine Tabelle mit course_title, annual_cost,
number_of_learners, avg_score_improvement und satisfaction.
1) Klassifizieren Sie die Kurse in 3 Gruppen: High Impact,
Medium Impact, Low Impact – basierend auf Kosten im
Verhältnis zur Score-Verbesserung.
2) Schätzen Sie potenzielle Kosteneinsparungen, wenn wir
Low-Impact-Kurse einstellen und Medium-Impact-Kurse um
30 % reduzieren.
3) Schlagen Sie vor, wie diese Einsparungen in High-Impact-
Kurse reinvestiert werden können (z. B. mehr Kohorten,
Lokalisierung, Blended-Formate).
4) Formulieren Sie eine prägnante Narrative, mit der HR
Budgetverschiebungen gegenüber Finance und
Business-Leitung begründen kann.
Erwartetes Ergebnis: klarere Entscheidungen darüber, welche Inhalte skaliert, überarbeitet oder gestoppt werden sollten – plus Narrative, mit denen HR glaubwürdig für smartere L&D-Investments argumentieren kann.
Wenn dieser Ansatz Schritt für Schritt umgesetzt wird, sehen Organisationen typischerweise eine Reduktion der Zeit für manuelles Learning-Reporting um 20–40 %, deutlich bessere Sichtbarkeit darauf, welche 10–20 % des Katalogs den größten Impact liefern, und stärkere Argumente für die Umschichtung – oder Erhöhung – von L&D-Budgets auf Basis echter Daten zur Lerneffektivität.
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Häufig gestellte Fragen
Um über einfache Completion-Kennzahlen hinauszukommen, funktioniert ChatGPT am besten mit einer Kombination aus strukturierten und unstrukturierten Daten aus Ihren bestehenden Systemen. Mindestens sollten Sie bereitstellen:
- LMS-Daten: Kurs-IDs, Titel, Kategorien, Completion-Status, aufgewendete Zeit.
- Assessment-Daten: Quiz-Scores (vorher/nachher, falls verfügbar), Anzahl der Versuche, Bestanden/Nicht bestanden.
- Lerner-Merkmale: Rolle, Abteilung, Betriebszugehörigkeit in Bändern (wo erforderlich anonymisiert).
- Feedback: Zufriedenheitswerte und Freitextkommentare aus Umfragen oder Kursevaluierungen.
Sie brauchen kein perfektes Data Warehouse für den Einstieg. In vielen Fällen reicht ein wiederkehrender CSV-/Excel-Export für ein oder zwei priorisierte Programme, damit ChatGPT verwertbare Learning Insights liefern kann – und HR den Mehrwert testen kann, bevor skaliert wird.
Mit einem klar abgegrenzten Scope sehen Sie sinnvolle Insights in Wochen, nicht in Monaten. Ein typischer Zeitplan sieht so aus:
- Woche 1: Zentrale Learning-Fragen definieren, 1–2 Pilotprogramme auswählen, LMS-Exporte konfigurieren.
- Wochen 2–3: Erste Analysen in ChatGPT durchführen (Skill-Verbesserungen, schwache Module, Feedback-Themen), Ergebnisse mit HR-/L&D-Stakeholdern validieren.
- Wochen 4–6: Die besten Analysen in wiederverwendbare Prompts und leichte Dashboards überführen, erste Maßnahmen umsetzen (z. B. Low-Impact-Kurse verbessern oder einstellen).
Weitergehende Automatisierung (z. B. regelmäßige Pipelines, rollenbasierte Empfehlungen) folgt typischerweise, sobald die Organisation überzeugt ist, dass KI-gestützte Learning Insights echten Mehrwert liefern.
Sie benötigen kein voll besetztes Data-Science-Team für den Einstieg. HR und L&D können einen Großteil der ChatGPT-basierten Analyse selbst durchführen, wenn sie Folgendes mitbringen:
- Grundkenntnisse im Umgang mit CSV-/Excel-Exporten aus dem LMS.
- Klare Fragen, die die KI zu Skills und Programmauswirkungen beantworten soll.
- Bereitschaft, Prompts iterativ zu verfeinern und Ergebnisse auf Plausibilität zu prüfen.
Unterstützung durch IT oder Analytics für Datenextraktion und Datenschutz-Kontrollen ist jedoch wichtig, vor allem in größeren Organisationen. Reruption richtet häufig den initialen Datenfluss, Prompt-Templates und Governance so ein, dass HR-Teams die Lösung im Alltag nutzen können, ohne selbst zu technischen Experten zu werden.
Der ROI ergibt sich in der Regel aus drei Bereichen und nicht aus einer einzigen Kennzahl:
- Zeitersparnis: Die Automatisierung von Reporting, Feedback-Analyse und Kohortenvergleichen kann 20–40 % der Zeit einsparen, die L&D-Teams für manuelle Excel-Arbeit und Foliensätze aufwenden.
- Content-Optimierung: Wenn Sie die 10–20 % der Kurse identifizieren, die den größten Skill-Aufbau bewirken, können Sie Budget aus Low-Impact-Content abziehen und damit oft einen erheblichen Anteil der Ausgaben freisetzen.
- Bessere Business-Alignment: Klarere Evidenz, welche Programme Skills für kritische Rollen verbessern, erleichtert es, L&D-Investitionen zu rechtfertigen, Budgets zu schützen und Learning mit Performance-Outcomes zu verknüpfen.
Die konkreten Zahlen hängen von Größe und Portfolio ab, doch typischerweise amortisieren sich die Investitionen, sobald Sie einige wenige Content- und Budgetentscheidungen auf Basis der neuen, von ChatGPT aufgedeckten Learning-Analytics-Insights treffen.
Reruption arbeitet als Co-Preneur an der Seite Ihrer HR- und L&D-Teams, um aus einer Idee eine funktionierende Lösung zu machen. In der Regel starten wir mit einem fokussierten KI-PoC für 9.900 €, in dem wir:
- Die konkreten Learning-Fragen definieren, die Sie beantworten wollen, und die Entscheidungen, die diese unterstützen sollen.
- Ihr LMS- und HR-Daten-Setup prüfen, die minimal nötigen Exporte designen und einen sicheren Datenfluss in Richtung ChatGPT aufsetzen.
- Prompt-Templates und Analyse-Workflows aufbauen und verfeinern, die Dashboards und Zusammenfassungen erzeugen, die Ihre Stakeholder tatsächlich nutzen.
- Performance, Governance und Usability bewerten und eine Roadmap für das Skalieren (Automatisierung, Integrationen, Enablement) bereitstellen.
Mit unserem Co-Preneur-Ansatz belassen wir es nicht bei Folien – wir arbeiten eingebettet in Ihrer Organisation, hinterfragen Annahmen und bleiben so lange an Bord, bis Sie eine funktionsfähige, KI-gestützte Learning-Insight-Fähigkeit aufgebaut haben, mit der HR souverän arbeiten kann.
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