Die Herausforderung: Niedrige Trainingsabschlüsse

HR-Teams investieren stark in Lerninhalte und Learning-Management-Systeme, dennoch bleiben verpflichtende Trainings unvollendet, überfällig oder werden ignoriert. Mitarbeitende fühlen sich von generischen Erinnerungen, One-Size-fits-all‑E-Learning-Modulen und langen Kursen überfordert, die ihren Arbeitsalltag nicht widerspiegeln. Das Ergebnis: HR muss Menschen manuell hinterherlaufen, während Führungskräfte davon ausgehen, dass Compliance und Upskilling abgedeckt sind – obwohl dies nicht der Fall ist.

Traditionelle Ansätze stützen sich auf E-Mail-Kampagnen, statische LMS-Benachrichtigungen und jährliche Trainingswellen. Diese Werkzeuge wurden für die Inhaltsverteilung entwickelt, nicht für eine kontinuierliche, personalisierte Lernansprache. Sie passen sich selten an Rolle, Vorwissen, bevorzugtes Format oder aktuelle Arbeitslast einer Person an. Sobald ein Kurs zugewiesen ist, wartet das System einfach ab – und HR folgt mit Tabellen, Massennachrichten und manuellen Eskalationen.

Wenn dieses Problem ungelöst bleibt, hat das gravierende geschäftliche Auswirkungen. Unvollständige Compliance-Kurse erzeugen regulatorische und rechtliche Risiken. Niedrige Abschlussquoten bei Produkt-, Sicherheits- oder Prozessschulungen verlangsamen die Einarbeitung neuer Mitarbeitender, führen zu Fehlern im Feld und schwächen das Kundenerlebnis. HR verbringt dutzende Stunden pro Monat mit Nachverfolgung und Nachfassen, statt zu analysieren, welche Programme tatsächlich Performance treiben. Auf Dauer untergraben ungenutzte Trainingsbudgets und geringe Beteiligung die Glaubwürdigkeit von HR- und L&D-Initiativen.

Die gute Nachricht: Dieses Problem lässt sich lösen. Moderne KI-Assistenten wie ChatGPT können statische Inhalte in interaktive Gespräche verwandeln, intelligente Mikronudges statt spamartiger Erinnerungen liefern und Erklärungen an Rolle und Level der Mitarbeitenden anpassen. Bei Reruption sehen wir, wie gut gestaltete KI-Erlebnisse in Lernkontexten Engagement und Abschlussquoten deutlich steigern. Im weiteren Verlauf dieser Seite zeigen wir konkrete Wege, wie Sie ChatGPT einsetzen können, um niedrige Trainingsabschlüsse in Ihrer HR-Organisation zu beheben.

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Unsere Einschätzung

Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.

Aus unserer Arbeit an KI-gestützten Lern- und Supportlösungen kennen wir ein klares Muster: Abschlussprobleme liegen selten nur an der inhaltlichen Qualität, sondern an Relevanz, Timing und Reibung. ChatGPT im HR-Bereich zu nutzen, bedeutet weniger, ein weiteres Tool hinzuzufügen, sondern vielmehr, das Lernerlebnis rund um Gespräch, Guidance und Mikrointeraktionen neu zu gestalten. Mit der praktischen Engineering- und KI-Strategie-Erfahrung von Reruption können HR-Teams von statischen Kursen und generischen Erinnerungen zu adaptiven, ChatGPT-gesteuerten Lernflüssen wechseln, mit denen sich Mitarbeitende tatsächlich auseinandersetzen.

„Abschluss“ als Verhaltensänderung statt nur als Kursstatus neu definieren

Bevor Sie ChatGPT für HR-Trainings einsetzen, sollten Sie klären, wie Erfolg wirklich aussieht. Wenn Ihr einziger KPI „100 % Kursabschluss“ lautet, wird jedes Nudging-Tool (ob mit oder ohne KI) dazu verleitet, Menschen nur schneller durchklicken zu lassen. Definieren Sie Abschluss stattdessen als Kombination aus absolvierten Modulen und Nachweisen von Verständnis oder Anwendung im Job.

Dieser Mindset-Wechsel beeinflusst, wie Sie ChatGPT nutzen: Anstatt Mitarbeitende nur an den Abschluss eines Moduls zu erinnern, kann der Assistent kurze Reflexionsfragen stellen, rollenspezifische Szenarien vorschlagen oder in einem Gespräch zentrale Risiken abfragen. Strategisch bringt das die KI in Einklang mit Ihren L&D- und Compliance-Zielen und stellt sicher, dass Lernqualität erhalten bleibt, während die Abschlussquoten steigen.

Mit Trainings mit hohem Risiko und hoher Sichtbarkeit beginnen

Nicht jeder Kurs braucht von Tag eins an einen conversational KI-Begleiter. Beginnen Sie mit verpflichtenden Trainings mit klaren Compliance-, Sicherheits- oder Reputationsauswirkungen. Dort führen bessere Abschlussquoten und besseres Verständnis zu messbarer Risikoreduzierung – und dort ist die Unterstützung durch die Führungsebene am einfachsten zu gewinnen.

Aus strategischer Sicht ermöglicht ein Pilot mit ChatGPT in einem oder zwei kritischen Trainings einen schnellen Nutzennachweis: weniger überfällige Fälle, weniger manueller Nachfassaufwand und bessere Quiz-Ergebnisse. Sobald HR und Legal die Wirkung sehen, lässt sich ChatGPT leichter auf Onboarding, Produktwissen und Führungskräfteentwicklung ausweiten – ohne endlose interne Grundsatzdiskussionen.

KI um bestehende HR- und LMS-Workflows herum designen

Viele HR-Teams befürchten, dass die Einführung von ChatGPT „ein weiteres System“ bedeutet, das es zu managen gilt. Der strategische Schritt besteht darin, ChatGPT in bestehende HR- und LMS-Workflows zu integrieren, statt ein Paralleluniversum aufzubauen. Das heißt: KI dort einsetzen, wo Mitarbeitende bereits sind – in Microsoft Teams, Slack, E-Mail oder Ihrem HR-Portal.

Planen Sie von Anfang an, wie HR KI-basierte Nudges auslöst (z. B. wenn ein Kurs zugewiesen oder überfällig wird), wie Fortschrittsdaten zurück ins LMS fließen und welche Kanäle für welche Zielgruppen verwendet werden. Das reduziert Change-Management-Risiken, nutzt bestehende Adoption und stellt sicher, dass ChatGPT ein unsichtbarer Assistent wird – kein sichtbarer Zusatzaufwand.

HR- und L&D-Teams auf die Rolle eines „KI-Instructional-Designers“ vorbereiten

Mit ChatGPT in Learning & Development verschiebt sich die Rolle von HR. Statt nur SCORM-Pakete hochzuladen, beginnt Ihr Team, Gesprächsflows, Prompt-Vorlagen und rollenspezifische Antwortstile zu gestalten. Dafür sind keine tiefen Programmierkenntnisse nötig, wohl aber Sicherheit im Umgang mit KI-Prompting, Szenariodesign und iterativem Testen.

Investieren Sie strategisch in die Schulung eines kleinen Kernteams (HR Business Partner, L&D-Spezialistinnen und -Spezialisten, ggf. eine IT-/Engineering-Person) als interne KI-Champions. Sie definieren Leitplanken, überprüfen KI-Ausgaben und stellen sicher, dass Erklärungen von ChatGPT mit Richtlinien und Tonalität übereinstimmen. Diese Team-Readiness ist entscheidend für nachhaltige Nutzung und Vertrauen.

Compliance- und Qualitätsrisiken von Anfang an mitigieren

Der Einsatz von ChatGPT für Compliance- und Pflichttrainings wirft naturgemäß Fragen von Rechtsabteilung, Betriebsrat und Datenschutzbeauftragten auf. Gehen Sie diese Bedenken frühzeitig an, indem Sie definieren, was ChatGPT tun darf und was nicht. Beispielsweise sollte die KI bei regulatorischen Themen Antworten immer auf einer kuratierten Richtlinien-Wissensbasis aufbauen und spekulative Ratschläge vermeiden.

Richten Sie strategisch einen Prüfprozess ein, in dem Fachexpertinnen und -experten den Assistenten mit Edge Cases und kniffligen Fragen testen. Legen Sie fest, welche Daten in Prompts einfließen dürfen, wie lange Gespräche gespeichert werden und wie Sie Interaktionen für Audits protokollieren. Mit klarer Governance wird ChatGPT zu einer kontrollierten, auditierbaren Ebene über Ihren Trainingsinhalten – statt zu einem Compliance-Risiko.

Durchdacht eingesetzt kann ChatGPT niedrige Trainingsabschlüsse von einem Nachfassproblem in ein Engagement- und Lernproblem verwandeln, das Sie tatsächlich lösen können. Indem Sie sich auf Kurse mit hohem Impact konzentrieren, KI in bestehende HR-Workflows integrieren und Ihr L&D-Team auf die Gestaltung conversational Erlebnisse vorbereiten, erreichen Sie höhere Abschlussquoten, ohne Qualität oder Compliance zu opfern. Reruption verbindet tiefe KI-Engineering-Expertise mit praktischem HR-Prozessverständnis, um Sie schnell von der Idee zur funktionierenden Lösung zu bringen – wenn Sie prüfen, wie Sie ChatGPT auf Ihr Trainingsportfolio anwenden können, gestalten und testen wir gerne gemeinsam mit Ihrem Team einen konkreten Use Case.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.

AstraZeneca

Gesundheitswesen

In der stark regulierten pharmazeutischen Industrie stand AstraZeneca unter erheblichem Druck, die Wirkstoffforschung und klinischen Studien zu beschleunigen, die traditionell 10–15 Jahre dauern und Milliarden kosten, bei geringen Erfolgsraten von unter 10 %. Datensilos, strenge Compliance-Anforderungen (z. B. FDA-Regularien) und manuelle Wissensarbeit behinderten die Effizienz in F&E und Geschäftsbereichen. Forschende hatten Schwierigkeiten, riesige Datensets aus 3D-Bildgebung, Literaturauswertungen und Protokollentwürfen zu analysieren, was zu Verzögerungen bei der Therapiefindung für Patienten führte. Die Skalierung von KI wurde durch Datenschutz-Bedenken, Integration in Altsysteme und die Sicherstellung verlässlicher KI-Ergebnisse in einem hochkritischen Umfeld erschwert. Ohne schnelle Adoption riskierte AstraZeneca, gegenüber Wettbewerbern zurückzufallen, die KI für schnellere Innovationen zur Erreichung der 2030-Ziele nutzten.

Lösung

AstraZeneca startete eine unternehmensweite Strategie für generative KI und setzte ChatGPT Enterprise ein, maßgeschneidert für Pharma-Workflows. Dazu gehörten KI-Assistenten für die Analyse 3D-molekularer Bildgebung, automatische Entwürfe von Protokollen für klinische Studien und die Synthese von Wissen aus wissenschaftlicher Literatur. Sie gingen Partnerschaften mit OpenAI für sichere, skalierbare LLMs ein und investierten in Schulungen: Rund 12.000 Mitarbeitende aus F&E und anderen Funktionen schlossen bis Mitte 2025 GenAI-Programme ab. Infrastruktur-Upgrades wie AMD Instinct MI300X GPUs optimierten das Modelltraining. Governance-Rahmen stellten Compliance sicher, mit menschlicher Validierung in kritischen Aufgaben. Der Rollout erfolgte phasenweise von Pilotprojekten in 2023–2024 bis zur vollständigen Skalierung 2025, mit Schwerpunkt auf der Beschleunigung der F&E durch GenAI für Moleküldesign und Real-World-Evidence-Analysen.

Ergebnisse

  • ~12.000 Mitarbeitende bis Mitte 2025 in generativer KI geschult
  • 85–93 % der Mitarbeitenden berichteten von Produktivitätssteigerungen
  • 80 % der Medical Writer fanden KI-Protokollentwürfe nützlich
  • Signifikante Reduktion der Trainingszeit für Life-Sciences-Modelle durch MI300X-GPUs
  • Hohe AI-Maturity-Bewertung laut IMD-Index (weltweit oben)
  • GenAI ermöglicht schnellere Studienplanung und Dosiswahl
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AT&T

Telekommunikation

Als führender Netzbetreiber verwaltet AT&T eines der weltweit größten und komplexesten Netzwerke, das Millionen von Funkzellen, Glasfasern und 5G-Infrastruktur umfasst. Die zentralen Herausforderungen umfassten ineffiziente Netzplanung und -optimierung, etwa die Festlegung optimaler Standorte für Funkzellen und die Frequenzakquisition vor dem Hintergrund explodierender Datenanforderungen durch den 5G-Rollout und das Wachstum des IoT. Traditionelle Methoden beruhten auf manueller Analyse, was zu suboptimaler Ressourcenzuteilung und höheren Kapitalaufwendungen führte. Zusätzlich verursachte die reaktive Netzwartung häufige Ausfälle, da die Anomalieerkennung nicht mit den Echtzeitanforderungen Schritt hielt. Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben war entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren, doch die enormen Datenmengen aus Netzwerksensoren überforderten die Altsysteme. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten, Kundenunzufriedenheit und verzögerter 5G-Bereitstellung. AT&T benötigte skalierbare KI, um Ausfälle vorherzusagen, Selbstheilung zu automatisieren und die Nachfrage präzise zu prognostizieren.

Lösung

AT&T integrierte Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik über seine AT&T Labs und entwickelte Modelle für das Netzwerkdesign, einschließlich Spektrum-Refarming und Optimierung von Funkzellenstandorten. KI-Algorithmen analysieren Geodaten, Verkehrsprofile und historische Leistungsdaten, um ideale Standorte für Sendemasten zu empfehlen und so Baukosten zu reduzieren. Für den Betrieb nutzen Systeme zur Anomalieerkennung und Selbstheilung prädiktive Modelle auf NFV (Network Function Virtualization), um Ausfälle vorherzusagen und automatisierte Behebungen durchzuführen, etwa durch Umleitung von Traffic. Kausale KI geht über Korrelationen hinaus und liefert Ursachenanalysen bei Abwanderung und Netzproblemen. Die Implementierung umfasste Edge-to-Edge-Intelligenz und die Bereitstellung von KI in den Arbeitsabläufen von über 100.000 Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Ergebnisse

  • Milliarden von Dollar an Einsparungen bei Netzwerkkosten
  • 20–30% Verbesserung der Netzauslastung und Effizienz
  • Signifikante Reduktion von Vor-Ort-Einsätzen (Truck Rolls) und manuellen Eingriffen
  • Proaktive Erkennung von Anomalien, die größere Ausfälle verhindert
  • Optimierte Standortwahl für Funkzellen, die CapEx um Millionen reduziert
  • Bis zu 40% bessere Genauigkeit bei 5G-Nachfrageprognosen
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Airbus

Luft- und Raumfahrt

In der Flugzeugentwicklung sind Computational Fluid Dynamics (CFD)-Simulationen essenziell, um den Luftstrom um Tragflächen, Rümpfe und neuartige Konfigurationen vorherzusagen — entscheidend für Treibstoffeffizienz und Emissionsreduzierung. Herkömmliche hochgenaue RANS-Solver benötigen jedoch Stunden bis Tage pro Lauf auf Supercomputern, wodurch Ingenieure nur wenige Dutzend Iterationen pro Designzyklus durchführen können und die Innovationsfähigkeit für nächste Generationen wie das hydrogenbetriebene ZEROe eingeschränkt wird. Dieses Rechenengpassproblem war besonders akut im Kontext von Airbus' Vorstoß zur Dekarbonisierung der Luftfahrt bis 2035, bei dem komplexe Geometrien eine umfassende Exploration erfordern, um Auftriebs-Widerstands-Verhältnisse zu optimieren und gleichzeitig Gewicht zu minimieren. Kooperationen mit DLR und ONERA zeigten den Bedarf an schnelleren Werkzeugen auf, da manuelle Abstimmungen nicht skalieren, um die Tausenden Varianten zu testen, die für laminares Strömungsverhalten oder Blended-Wing-Body-Konzepte nötig sind.

Lösung

Maschinelle Lern-Surrogatmodelle, einschließlich physik-informierter neuronaler Netze (PINNs), wurden auf umfangreichen CFD-Datensätzen trainiert, um komplette Simulationen in Millisekunden zu emulieren. Airbus integrierte diese in eine generative Design-Pipeline, in der KI Druckfelder, Geschwindigkeiten und Kräfte vorhersagt und dabei die Navier-Stokes-Physik über hybride Verlustfunktionen zur Genauigkeit erzwingt. Die Entwicklung umfasste die Aufbereitung von Millionen von Simulations-Snapshots aus Legacy-Läufen, GPU-beschleunigtes Training und iterative Feinabstimmung mit experimentellen Windkanaldaten. Dadurch wurden schnelle Iterationen möglich: Die KI sichtet Designs, während hochauflösende CFD nur die besten Kandidaten verifiziert, wodurch der Gesamtaufwand um Größenordnungen reduziert wird und gleichzeitig ein <5% Fehler bei Schlüsselmetriken gehalten wird.

Ergebnisse

  • Simulationszeit: 1 Stunde → 30 ms (120.000x Beschleunigung)
  • Design-Iterationen: +10.000 pro Zyklus im gleichen Zeitraum
  • Vorhersagegenauigkeit: 95%+ für Auftriebs-/Widerstandskoeffizienten
  • 50% Verkürzung der Designphasenlaufzeit
  • 30–40% weniger hochauflösende CFD-Läufe erforderlich
  • Treibstoffverbrauchsoptimierung: bis zu 5% Verbesserung in Vorhersagen
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Amazon

Einzelhandel

In der weiten E‑Commerce‑Landschaft stehen Online‑Käufer vor erheblichen Hürden bei der Produktsuche und Entscheidungsfindung. Bei Millionen von Produkten fällt es Kund:innen häufig schwer, Artikel zu finden, die genau ihren Anforderungen entsprechen, Optionen zu vergleichen oder schnelle Antworten auf nuancierte Fragen zu Funktionen, Kompatibilität und Nutzung zu erhalten. Traditionelle Suchleisten und statische Auflistungen stoßen an ihre Grenzen, was zu Warenkorbabbrüchen von branchenweit bis zu 70 % und verlängerten Entscheidungszeiträumen führt, die Nutzer:innen frustrieren. Amazon, das über 300 Millionen aktive Kund:innen bedient, sah sich besonders während Spitzenereignissen wie dem Prime Day mit stark steigenden Anfragevolumina konfrontiert. Käufer:innen verlangten personalisierte, konversationelle Unterstützung ähnlich der Hilfe im Laden, doch die Skalierung menschlicher Unterstützung war nicht möglich. Zu den Problemen gehörten die Bewältigung komplexer Multi‑Turn‑Anfragen, die Einbindung von Echtzeit‑Bestands‑ und Preisangaben sowie die Sicherstellung, dass Empfehlungen Sicherheits‑ und Genauigkeitsstandards erfüllen vor einem Katalog von über $500B.

Lösung

Amazon entwickelte Rufus, einen generativen, KI‑gestützten konversationellen Einkaufsassistenten, der in die Amazon Shopping‑App und die Desktop‑Version integriert ist. Rufus nutzt ein maßgeschneidertes Large Language Model (LLM), das auf Amazons Produktkatalog, Kundenbewertungen und Webdaten feinabgestimmt wurde, um natürliche, mehrstufige Gespräche zu führen, Fragen zu beantworten, Produkte zu vergleichen und maßgeschneiderte Empfehlungen zu geben. Angetrieben von Amazon Bedrock für Skalierbarkeit und AWS Trainium/Inferentia‑Chips für effiziente Inferenz, skaliert Rufus zu Millionen von Sitzungen ohne spürbare Latenz. Es integriert agentische Fähigkeiten für Aufgaben wie Warenkorb‑Hinzufügen, Preisverfolgung und Deal‑Suche und überwindet frühere Personalisierungsgrenzen durch sicheren Zugriff auf Nutzungsverlauf und Präferenzen. Die Implementierung erfolgte iterativ: Beginnend mit einer Beta im Februar 2024, Ausweitung auf alle US‑Nutzer bis September und anschließende globale Rollouts, wobei Halluzinationsrisiken durch Grounding‑Techniken und Mensch‑in‑der‑Schleife‑Sicherungen adressiert wurden.

Ergebnisse

  • 60 % höhere Kaufabschlussrate bei Rufus‑Nutzer:innen
  • Prognostizierte zusätzliche Umsätze von $10B durch Rufus
  • 250M+ Kund:innen nutzten Rufus im Jahr 2025
  • Monatlich aktive Nutzer:innen +140 % YoY
  • Interaktionen stiegen um 210 % YoY
  • Black‑Friday‑Verkaufssitzungen +100 % mit Rufus
  • Kürzlicher Anstieg der Rufus‑Nutzer:innen um 149 %
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American Eagle Outfitters

Bekleidungs-Einzelhandel

In der wettbewerbsintensiven Bekleidungs-Einzelhandel-Landschaft stand American Eagle Outfitters vor erheblichen Herausforderungen in den Ankleidekabinen, wo Kund:innen nach Styling-Beratung, präziser Größenempfehlung und ergänzenden Artikelvorschlägen verlangen, ohne auf überlastete Mitarbeitende warten zu müssen . Während Stoßzeiten führten Personalknappheiten häufig dazu, dass frustrierte Käufer:innen Waren zurückließen, die Anprobefrequenz sanken und Konversionschancen verpasst wurden, da traditionelle In-Store-Erfahrungen hinter der personalisierten E‑Commerce-Welt zurückblieben . Frühe Ansätze wie Beacon-Technologie im Jahr 2014 verdoppelten zwar die Wahrscheinlichkeit des Betretens der Umkleide, fehlte es ihnen jedoch an Tiefe für Echtzeit-Personalisierung . Hinzu kamen Daten-Silos zwischen Online und Offline, die einheitliche Kundenkenntnisse erschwerten und es schwierig machten, Artikel dynamisch an individuelle Stilpräferenzen, Körpertypen oder sogar Hauttöne anzupassen. American Eagle benötigte eine skalierbare Lösung, um Engagement und Kundentreue in Flagship-Stores zu steigern und gleichzeitig mit KI breiter zu experimentieren .

Lösung

American Eagle ging eine Partnerschaft mit Aila Technologies ein, um interaktive Ankleidekabinen-Kioske einzusetzen, die von Computervision und Maschinellem Lernen angetrieben werden; diese wurden 2019 in Flagship-Filialen in Boston, Las Vegas und San Francisco eingeführt . Kund:innen scannen Kleidungsstücke über iOS-Geräte, wodurch CV‑Algorithmen die Artikel identifizieren und ML‑Modelle — trainiert auf Kaufhistorie und Google Cloud‑Daten — optimale Größen, Farben und Outfit‑Ergänzungen vorschlagen, zugeschnitten auf inferierte Stilpräferenzen . Integriert mit den ML-Funktionen von Google Cloud ermöglicht das System Echtzeit-Empfehlungen, Benachrichtigungen an Mitarbeitende und nahtlose Bestandsabfragen und entwickelte sich von Beacon‑Gimmicks zu einem vollwertigen smarten Assistenten . Dieser experimentelle Ansatz, gefördert vom CMO Craig Brommers, fördert eine KI‑Kultur für Personalisierung im großen Maßstab .

Ergebnisse

  • Zweistellige Conversion-Steigerungen durch KI‑Personalisierung
  • 11% Wachstum der vergleichbaren Verkäufe für die Marke Aerie im Q3 2025
  • 4% Anstieg der gesamten vergleichbaren Verkäufe im Q3 2025
  • 29% EPS‑Wachstum auf $0,53 im Q3 2025
  • Verdoppelte Anprobewahrscheinlichkeit in Ankleidekabinen durch frühe Technik
  • Rekordumsatz im Q3 von $1,36 Mrd.
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Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

Statische Kurse in ChatGPT-gestütztes Microlearning verwandeln

Die meisten Pflichttrainings bestehen aus langen Foliensätzen oder Videos. Nutzen Sie ChatGPT, um diese in Microlearning-Einheiten aufzubrechen, die in 5–10‑minütige Sessions passen. Exportieren Sie zunächst zentrale Abschnitte (Richtlinien, Verfahren, Beispiele) und geben Sie sie an ChatGPT, um kurze Erklärungen, Beispiele und Verständnischecks zu erzeugen.

Beispiel-Prompt zur Vorbereitung von Microlearning-Assets:
Sie sind eine L&D-Designer:in für unser HR-Team.
Sie erhalten interne Trainingsinhalte zum Thema [THEMA].

Aufgaben:
1) Teilen Sie den Inhalt in 6–10 Microlearning-Einheiten auf.
2) Erstellen Sie für jede Einheit:
   - Eine Erklärung mit 2–3 Sätzen
   - 2 rollenspezifische Beispiele (für "Außendienst" und "Innendienst")
   - 3 kurze Quizfragen mit richtigen Antworten
3) Geben Sie die Ausgabe in strukturiertem JSON aus, damit wir sie in unser LMS importieren können.
Verwenden Sie ausschließlich die Informationen aus dem Trainingsmaterial, das ich als Nächstes bereitstelle.

Erwartetes Ergebnis: HR und L&D erhalten einsatzfertige Microlearning-Bausteine, die im Chat ausgespielt, im LMS eingebettet oder als Follow-up-Nudges versendet werden können – ohne jeden Kurs manuell umschreiben zu müssen.

ChatGPT als Trainingsbegleiter in Teams oder Slack einsetzen

Um Reibung zu reduzieren, bringen Sie Trainingssupport in die Tools, die Mitarbeitende bereits nutzen. Implementieren Sie einen ChatGPT-basierten „Trainingsbegleiter“ in Microsoft Teams oder Slack, der: Module in einfacher Sprache erklärt, „Was bedeutet das für meine Rolle?“ zusammenfasst und mit kurzen Quizfragen nachfasst.

Prompt-Vorlage für den Trainingsbegleiter:
Sie sind ein Chatbot-Trainingsbegleiter für Mitarbeitende.
Kontext:
- Titel des Trainings: "Grundlagen der Informationssicherheit"
- Rolle der Mitarbeiterin / des Mitarbeiters: <ROLLE>
- Senioritätslevel: <LEVEL>

Aufgaben:
1) Erklären Sie jeden angefragten Abschnitt in einfacher Sprache, zugeschnitten auf Rolle und Level.
2) Geben Sie 2–3 konkrete, auf den Job bezogene Beispiele.
3) Stellen Sie 2 kurze Verständnisfragen und bewerten Sie die Antworten.
4) Wenn die Nutzerin / der Nutzer verwirrt wirkt, bieten Sie eine alternative Erklärung oder Analogie an.
Spiegeln Sie immer exakt unsere interne Richtlinie wider. Wenn Sie unsicher sind, sagen Sie, dass Sie unsicher sind, und verweisen Sie auf den offiziellen Richtlinienlink: <LINK>.

Erwartetes Ergebnis: Mitarbeitende können Fragen in Echtzeit stellen, statt einen Kurs abzubrechen, wenn etwas unklar ist – das steigert direkt Abschlussquote und Verständnis.

Personalisierte Erinnerungs- und Nudge-Kampagnen automatisieren

Generische Erinnerungen sind leicht zu ignorieren. Nutzen Sie ChatGPT, um personalisierte Erinnerungsnachrichten zu erzeugen, basierend auf Rolle, bisherigen Interaktionen und Risikostufe des Trainings. Verbinden Sie Ihr LMS oder HRIS so, dass bei Kurszuweisung, nahendem Fälligkeitsdatum oder Überfälligkeit ein Aufruf an ChatGPT ausgelöst wird, und versenden Sie die KI-generierte Nachricht per E-Mail oder Chat.

Beispiel-Prompt zur Erstellung eines personalisierten Nudges:
Sie sind ein HR-Lernassistent.
Erzeugen Sie eine kurze, freundliche Erinnerungsnachricht, um zum Abschluss eines Trainings zu motivieren.
Eingaben:
- Name des Trainings: <TRAINING>
- Tage bis Fälligkeit (oder überfällig): <TAGE>
- Rolle der Mitarbeiterin / des Mitarbeiters: <ROLLE>
- Name der Führungskraft: <MANAGER>
- Risikostufe, falls nicht abgeschlossen: niedrig/mittel/hoch

Anforderungen:
- 80–120 Wörter
- Erklären Sie, warum dieses Training für diese Rolle wichtig ist
- Nennen Sie ein konkretes Risiko oder Szenario
- Bieten Sie einen Link-Platzhalter [TRAINING_LINK] an
- Wenn die Risikostufe hoch ist, wählen Sie einen etwas dringlicheren, aber weiterhin respektvollen Ton.

Erwartetes Ergebnis: Höhere Öffnungs- und Klickraten bei Erinnerungen, weniger überfällige Fälle und deutlich weniger manuelles Nachfassen für HR-Teams.

ChatGPT für rollenspezifische Szenarien und Assessments nutzen

Abschlussquoten steigen, wenn Trainings relevant wirken. Nutzen Sie ChatGPT, um realistische, rollenspezifische Szenarien und kurze Fallfragen zu generieren, die Sie in LMS-Quizze einbetten oder in Follow-up-Chats einsetzen können. So werden generische Compliance-Inhalte zu Situationen, die Mitarbeitende aus ihrem Arbeitsalltag kennen.

Beispiel-Prompt für die Szenarioerstellung:
Sie helfen HR bei der Erstellung von Assessment-Fragen.
Wir haben eine Richtlinie zum Thema [THEMA].
Erstellen Sie 5 realistische Szenarien für die Rolle <ROLLE> mit Seniorität <LEVEL>.
Für jedes Szenario:
- Beschreiben Sie die Situation in 3–4 Sätzen
- Fragen Sie: "Was sollten Sie tun?"
- Geben Sie 3 Antwortoptionen (A, B, C) an
- Geben Sie die richtige Option an und erklären Sie in 2–3 Sätzen warum.
Verwenden Sie nur die Richtlinieninformationen, die ich bereitstelle. Erfinden Sie keine zusätzlichen Regeln.

Erwartetes Ergebnis: Stärker engagierte Lernende, bessere Quizleistungen und ein robusterer Nachweis, dass Abschlüsse echtes Verständnis widerspiegeln – nicht nur Klicks.

Trainingsfeedback und Chatprotokolle zur Inhaltsverbesserung analysieren

Sobald ChatGPT Ihre Trainings unterstützt, sammeln Sie Fragen, Unklarheiten und Feedback. Nutzen Sie dasselbe Tool, um Chatprotokolle und Umfrageantworten zu analysieren und herauszufinden, welche Module die meiste Reibung verursachen, wo Erklärungen unklar sind und welche Rollen besonders zu kämpfen haben.

Beispiel-Prompt zur Feedbackanalyse:
Sie sind eine L&D-Analyst:in.
Sie erhalten anonymisierte Chat-Transkripte und Umfragekommentare zu einem bestimmten Training.
Aufgaben:
1) Clustern Sie die häufigsten Fragetypen bzw. Unklarheiten.
2) Identifizieren Sie 3–5 Trainingsabschnitte, die vereinfacht oder erweitert werden sollten.
3) Schlagen Sie konkrete Verbesserungen für die Inhalte vor (Struktur, Beispiele, Formulierungen).
4) Schlagen Sie 3 zusätzliche Microlearning-Prompts vor, die wir als Follow-ups versenden können.
Geben Sie eine prägnante, umsetzungsorientierte Zusammenfassung für das HR-/L&D-Team aus.

Erwartetes Ergebnis: Kontinuierliche Verbesserung der Trainingsmaterialien auf Basis realen Lernverhaltens – mit der Zeit führen weniger Fragen, kürzere Durchlaufzeiten und höhere Zufriedenheitswerte zu messbaren Effekten.

Die richtigen KPIs tracken und mit Business Outcomes verknüpfen

Verknüpfen Sie Ihre ChatGPT-gestützten Workflows abschließend mit messbaren KPIs. Neben reinen Abschlussquoten sollten Sie verfolgen: Time-to-Completion, Anzahl versendeter Erinnerungen, Fragevolumen, Quizleistungen und Eskalationen an Führungskräfte. Kombinieren Sie LMS-Daten mit ChatGPT-Interaktionslogs, um zu verstehen, ob KI-Unterstützung Reibung reduziert oder nur einen weiteren Schritt hinzufügt.

Setzen Sie realistische Ziele: zum Beispiel eine Reduktion überfälliger Trainings um 20–30 % innerhalb von drei Monaten für die Pilotkurse, eine Reduktion der manuellen Nachfasszeit im HR um 30–50 % und eine messbare Verbesserung der Quizwerte oder Policy-Vorfälle. Diese Kennzahlen helfen Ihnen zu entscheiden, wo Sie ChatGPT-Support ausbauen und wie Sie weitere Investitionen rechtfertigen.

Erwartete Ergebnisse: Bei Umsetzung dieser Best Practices sehen Organisationen typischerweise schnellere Abschlüsse zentraler Trainings, relevanteres Lernengagement, deutliche Zeitersparnisse für HR und klarere Nachweise dafür, dass Pflichtschulungen wirklich verstanden werden – nicht nur abgehakt.

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Häufig gestellte Fragen

ChatGPT erhöht Trainingsabschlüsse, indem es Reibung reduziert und Lernen relevanter macht. Anstatt nur generische Erinnerungen zu versenden, kann es schwierige Kursteile in einfacher, rollenspezifischer Sprache erklären, Fragen sofort beantworten und Micro-Quizze direkt im Chat bereitstellen. Außerdem unterstützt es HR dabei, Microlearning-Einheiten und personalisierte Nudges zu erstellen, sodass Mitarbeitende Pflichtmodule in kurzen Einheiten absolvieren können, ohne sich überfordert zu fühlen.

In der Praxis brechen Mitarbeitende Kurse seltener ab, wenn sie einen conversational Assistenten zur Klärung von Unklarheiten haben und wenn Erinnerungen auf ihre Rolle und Risiken zugeschnitten wirken – statt wie eine weitere Massenmail.

Sie benötigen kein großes Data-Science-Team. Für einen fokussierten Use Case wie das Reduzieren niedriger Trainingsabschlüsse mit ChatGPT brauchen Sie in der Regel:

  • HR-/L&D-Verantwortliche, die die aktuellen Trainingsinhalte und Compliance-Anforderungen verstehen.
  • Zugriff auf Ihr LMS oder HRIS für grundlegende Integration bzw. Datenexport/-import.
  • Jemanden mit technischen Fähigkeiten (interne IT oder externen Partner), um ChatGPT mit Ihren Kommunikationskanälen (Teams, Slack, E-Mail) zu verbinden und Trigger zu automatisieren.

Prompt-Design und Gesprächsflows können von L&D und HR mit etwas anfänglichem Coaching übernommen werden. Reruption richtet häufig den ersten funktionsfähigen Prototyp ein und schult interne Mitarbeitende, diesen zu betreiben und weiterzuentwickeln.

Für einen klar abgegrenzten Pilot (z. B. ein oder zwei Pflichttrainings) können Sie Mitarbeitenden eine funktionsfähige, ChatGPT-basierte Lösung meist innerhalb weniger Wochen bereitstellen, sofern grundlegender technischer Zugriff gegeben ist. Erste Effekte auf Überfälligkeitsraten und manuellen Nachfassaufwand sind oft innerhalb von ein oder zwei Trainingszyklen (typischerweise 4–8 Wochen) sichtbar.

Die vollständige Optimierung – Feintuning der Prompts, Verfeinerung von Microlearning-Einheiten, Anpassung des Erinnerungstimings – erfolgt häufig in den folgenden 2–3 Monaten. Entscheidend ist, klein zu starten, Basiswerte zu Abschlussquoten und Erinnerungsvolumen zu messen und diese dann mit den KI-unterstützten Kohorten zu vergleichen.

Die Kosten setzen sich aus drei Teilen zusammen: den Nutzungsgebühren für ChatGPT (in der Regel niedrige Beträge pro Interaktion), einmaligem Setup- und Integrationsaufwand sowie der Zeit, die HR/L&D in das Design von Prompts und Gesprächsflows investiert. Für einen Pilot handelt es sich häufig um ein mittleres fünfstelliges Projekt, nicht um ein großes Transformationsprogramm.

Der ROI stammt typischerweise aus drei Richtungen: weniger überfällige Trainings (weniger Compliance-Risiko), weniger HR-Zeit für Nachfassen und manuelles Reporting und bessere Wissensverankerung (weniger Fehler oder Vorfälle). Viele Organisationen können die Investition allein mit den Zeitersparnissen bei HR und Führungskräften rechtfertigen – noch bevor die Risikoreduktion quantifiziert ist.

Reruption unterstützt Sie von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem AI-PoC-Angebot (9.900€) definieren wir einen konkreten Use Case (zum Beispiel ChatGPT-unterstütztes Informationssicherheitstraining), prüfen die Machbarkeit und bauen einen funktionierenden Prototypen, der sich an Ihre bestehende HR- oder Lernumgebung anbindet. Sie erhalten Performance-Kennzahlen und eine klare Implementierungsroadmap – statt nur Folien.

Über den PoC hinaus arbeiten wir mit einem Co-Preneur-Ansatz: Wir arbeiten eng mit Ihren HR-, L&D- und IT-Teams zusammen, hinterfragen bestehende Trainingsabläufe und iterieren, bis etwas Reales live geht. Wir helfen beim Prompt-Design, bei der Konfiguration der Integrationen, beim Aufsetzen von Governance für Compliance-Themen und befähigen Ihr Team, die Lösung eigenständig zu betreiben und weiterzuentwickeln.

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