Die Herausforderung: Niedrige Trainingsabschlüsse

HR- und L&D-Teams investieren stark in Pflichtschulungen zu Compliance, Sicherheit, Datenschutz, Führung und mehr. Dennoch bleiben die Abschlussquoten hartnäckig niedrig. Mitarbeitende schieben Kurse vor sich her, verlieren sich in langen Modulen oder brechen sie auf halber Strecke ab. HR jagt den Leuten dann mit generischen Erinnerungen und Eskalations-E-Mails hinterher, während sich Business-Verantwortliche wegen Compliance-Risiken und unzureichend qualifizierter Teams sorgen.

Traditionelle Ansätze stützen sich auf statische E-Learning-Plattformen, Einheits-Erinnerungen und gelegentliche Follow-ups durch die Führungskraft. Diese Methoden passen schlicht nicht mehr dazu, wie Menschen heute tatsächlich lernen und arbeiten. Mitarbeitende sind mit Informationen überladen und wechseln den ganzen Tag zwischen Tools und Meetings. Ein generisches Lernportal und eine monatliche Erinnerungs-E-Mail können mit dringenden operativen Aufgaben nicht konkurrieren, und wenn Mitarbeitende feststecken, erhalten sie selten rechtzeitige, personalisierte Unterstützung.

Die Auswirkungen sind erheblich. Nicht abgeschlossene Pflichtschulungen erzeugen Compliance- und Rechtsrisiken, insbesondere bei Themen wie Datenschutz, Arbeitssicherheit und Verhaltenskodex. Niedrige Abschlussquoten bedeuten außerdem verzögerte Kompetenzentwicklung, ungenutzte L&D-Budgets und die Wahrnehmung, dass HR-Initiativen eher bürokratisch als wertstiftend sind. Mit der Zeit verbringen HR-Teams Hunderte von Stunden damit, manuell zu erinnern, zu berichten und zu rechtfertigen – anstatt sich auf die strategische Personal- und Kompetenzentwicklung zu konzentrieren.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist lösbar. Mit KI-gestützten Lernerlebnissen kann HR Pflichtschulungen kürzer, interaktiver und relevanter gestalten – und einen Großteil des Follow-ups automatisieren. Bei Reruption haben wir erlebt, wie KI Bildungs- und Trainingserlebnisse von statischem Content in dynamische, adaptive Lernreisen verwandeln kann. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie Claude nutzen können, um niedrige Trainingsabschlüsse in messbare Fortschritte und stärkere Compliance zu verwandeln.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Sicht von Reruption bedeutet der Einsatz von Claude zur Bekämpfung niedriger Trainingsabschlüsse im HR weniger, einfach ein weiteres Tool einzuführen, sondern vielmehr, das Lernerlebnis konsequent um die tatsächlichen Arbeitsabläufe der Mitarbeitenden herum neu zu gestalten. Mit unserer praktischen Erfahrung im Aufbau von KI-gestützten Lern- und Trainingslösungen sehen wir den größten Effekt, wenn KI zu einem ständig verfügbaren Lerncoach in den Kanälen wird, die Menschen ohnehin nutzen – und nicht zu einem separaten „Nice-to-have“-Experiment.

Ziel neu definieren: Von Kursdurchführung zu Kompetenz-Ergebnissen

Bevor Sie Claude ausrollen, sollten HR und L&D den Fokus von „Menschen durch Kurse schleusen“ auf „sicherstellen, dass sie die erforderlichen Fähigkeiten und das notwendige Compliance-Verständnis tatsächlich erwerben“ verlagern. Dieser Mindset-Wechsel ist entscheidend: Er positioniert Claude als Kompetenzbeschleuniger, nicht nur als Content-Zusammenfasser. Statt zu fragen: „Wie machen wir dieses 60-minütige Modul attraktiver?“, sollten Sie fragen: „Was müssen die Leute wirklich wissen – und wie kann Claude ihnen helfen, dies schneller und mit mehr Sicherheit zu beherrschen?“

Strategisch bedeutet das, klare Lernziele pro Pflichtschulung zu definieren (z. B. „kann eine Auskunftsanfrage einer betroffenen Person korrekt bearbeiten“) und Claude diese Ziele mit maßgeschneiderten Erklärungen, Beispielen und adaptiven Quizzen unterstützen zu lassen. So kann HR das Gespräch mit dem Business von reinen Abschlussraten hin zu einer glaubwürdigeren Story über Risikoreduzierung und Kompetenzaufbau entwickeln.

Claude als eingebetteten Lerncoach, nicht als separate App gestalten

Viele KI-Initiativen scheitern, weil sie außerhalb der täglichen Tools der Mitarbeitenden stattfinden. Für HR-Lerninitiativen mit Claude sollten Sie darauf abzielen, ihn dort einzubetten, wo die Menschen bereits sind: Slack, Teams, Intranet oder Ihr LMS. Strategisch erfordert das eine Abstimmung zwischen HR, IT und interner Kommunikation, um zu entscheiden, wo Claude „lebt“ und wie Mitarbeitende darauf zugreifen (Single Sign-on, Links im LMS, Intranet-Widgets etc.).

Denken Sie an Claude als „unsichtbare“ Schicht, die kontextbezogenes Microlearning, Q&A und Nudges ermöglicht. Wenn neue Richtlinien live gehen, Fristen näher rücken oder jemand an einer Quizfrage scheitert, sollte Claude nur einen Klick entfernt sein. Das reduziert Reibung erheblich und verwandelt Pflichtschulungen von einem einmaligen Ereignis in eine fortlaufend begleitete Lernreise.

Mit einem fokussierten, risikoreichen Trainingsbereich starten

Aus Sicht der organisatorischen Reife ist es riskant, direkt mit allen Schulungen gleichzeitig zu starten. Wählen Sie stattdessen einen hochwertigen, risikoreichen Trainingsbereich wie Datenschutz, Verhaltenskodex oder Sicherheits-Compliance. So entsteht ein klarer Business Case, und es fällt leichter, Legal, Compliance und Betriebsrat in eine fokussierte Diskussion zu Content, Daten und Leitplanken einzubinden.

Definieren Sie für diesen ersten Bereich, was Claude tun darf (z. B. Module zusammenfassen, FAQs auf Basis freigegebener Richtlinien beantworten, Quizfragen generieren) und was er nicht tun darf (z. B. Richtlinien erfinden, juristische Bewertungen überschreiben). Dieser klar abgegrenzte Pilot ermöglicht es HR, Nutzung und Akzeptanz zu testen, Verbesserungen bei den Abschlussquoten zu messen und zu verstehen, wie Mitarbeitende mit der KI interagieren, bevor Sie auf Führungskräfte-, Produkt- oder Soft-Skill-Trainings ausweiten.

Governance, Compliance und Betriebsrat frühzeitig einbinden

Da Claude direkt mit Mitarbeitenden zu Richtlinien- und Compliance-Themen interagiert, ist Governance unverzichtbar. Strategisch sollte HR Compliance, Legal, Datenschutz und den Betriebsrat in die Konzeption einbeziehen – nicht erst am Ende. Klären Sie, auf welchen Inhalten Claude trainiert oder verankert wird, wie Antworten gesteuert werden, wie Unterhaltungen protokolliert werden und welche Daten gespeichert werden (und welche nicht).

Mit einem solchen Governance-Rahmen kann HR Claude selbstbewusst als vertrauenswürdigen Lernbegleiter positionieren – statt als riskanten Chatbot. Gleichzeitig reduziert dies spätere Verzögerungen und baut Unterstützung bei Schlüssel-Stakeholdern auf, die generativer KI in regulierten Kontexten oft skeptisch gegenüberstehen.

HR- und L&D-Teams auf „KI-first“ vorbereiten

Claude wird niedrige Abschlussquoten nicht beheben, wenn HR- und L&D-Teams Inhalte und Prozesse weiterhin wie bisher erstellen. Strategisch benötigen Sie einen Plan, Ihr HR-Team im Umgang mit KI-unterstütztem Content Design zu qualifizieren. Das bedeutet zu lernen, wie man Claude nutzt, um Microlearning-Module zu entwerfen, lange Richtlinien in szenariobasierte Fragen zu transformieren und adaptive Lernpfade für verschiedene Rollen vorzuschlagen.

Ebenso wichtig ist die Definition neuer Verantwortlichkeiten: Wer pflegt die Wissensbasis, wer prüft die Ausgaben von Claude, wer analysiert die Analytics und wer iteriert am Lern-Design. Bei Reruption sehen wir die größten Effekte dort, wo HR-Teams Claude als zentralen Bestandteil ihrer „Learning Factory“ verstehen – nicht als externe Agentur – und wiederholbare interne Workflows darum herum aufbauen.

Durchdacht eingesetzt kann Claude niedrige Trainingsabschlüsse von einem Dauerproblem in eine gestaltbare Designaufgabe verwandeln – statt in eine permanente HR-Baustelle. Wenn Sie einen KI-Lerncoach in bestehende Tools einbetten, ihn auf Ihre Richtlinien stützen und Governance frühzeitig ausrichten, können Sie Pflichtschulungen schneller, interaktiver und messbar compliance-konformer machen. Reruption unterstützt Organisationen genau dabei: von der Definition und dem Pilot eines Claude-basierten Lernassistenten bis hin zur Integration in Ihre HR-Tech-Landschaft und Arbeitsweisen. Wenn Sie sehen möchten, wie das für Ihr Trainingsportfolio aussehen könnte, hilft unser Team Ihnen, dies schnell und sicher zu testen.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Gesundheitswesen bis Bankwesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude 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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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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Upstart

Bankwesen

Traditionelle Kreditbewertung stützt sich stark auf FICO-Scores, die nur einen engen Faktorensatz wie Zahlungsverhalten und Kreditnutzung bewerten und dadurch häufig kreditwürdige Antragsteller mit dünnen Kreditakten, nicht-traditioneller Beschäftigung oder Bildungswegen, die Rückzahlungsfähigkeit signalisieren, ablehnen. Das führt dazu, dass bis zu 50 % der potenziellen Antragsteller trotz geringem Ausfallrisiko abgelehnt werden, was die Fähigkeit der Kreditgeber einschränkt, Portfolios sicher zu erweitern. Fintech-Kreditgeber und Banken standen vor der Doppelaufgabe, regulatorische Anforderungen gemäß Fair-Lending-Gesetzen einzuhalten und gleichzeitig zu wachsen. Legacy-Modelle hatten Schwierigkeiten mit ungenauer Risikovorhersage in Zeiten wirtschaftlicher Veränderungen, was zu höheren Ausfällen oder zu konservativer Kreditvergabe führte und Chancen in unterversorgten Märkten verpasste. Upstart erkannte, dass die Einbeziehung von alternativen Daten die Vergabe an Millionen zuvor ausgeschlossener Personen ermöglichen könnte.

Lösung

Upstart entwickelte eine KI-gestützte Kreditplattform, die Modelle des maschinellen Lernens einsetzt, um über 1.600 Variablen zu analysieren — darunter Bildungsabschluss, Berufsverlauf und Banktransaktionsdaten, weit über FICOs 20–30 Eingaben hinaus. Ihre Gradient-Boosting-Algorithmen sagen die Ausfallwahrscheinlichkeit mit höherer Präzision voraus und ermöglichen so sicherere Bewilligungen. Die Plattform integriert sich über API mit Partnerbanken und Kreditgenossenschaften und liefert Echtzeitentscheide sowie für die meisten Kredite vollautomatisierte Zeichnung. Dieser Wechsel von regelbasiertem zu datengetriebenem Scoring sichert Fairness durch erklärbare KI-Techniken wie Merkmalswichtungs-Analysen. Die Implementierung umfasste das Training von Modellen an Milliarden von Rückzahlungsereignissen und kontinuierliches Nachtrainieren zur Anpassung an neue Datenmuster.

Ergebnisse

  • 44% mehr genehmigte Kredite im Vergleich zu traditionellen Modellen
  • 36% niedrigere durchschnittliche Zinssätze für Kreditnehmer
  • 80% der Kredite vollständig automatisiert
  • 73% weniger Verluste bei gleichen Genehmigungsraten
  • Bis 2024 von 500+ Banken und Kreditgenossenschaften übernommen
  • 157% Anstieg der Genehmigungen auf gleichem Risikoniveau
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Tesla, Inc.

Automobilindustrie

Die Automobilindustrie steht vor der alarmierenden Tatsache, dass 94 % aller Verkehrsunfälle auf menschliches Versagen zurückzuführen sind — einschließlich Ablenkung, Ermüdung und Fehlentscheidungen — was weltweit über 1,3 Millionen Verkehrstote pro Jahr zur Folge hat. In den USA zeigen NHTSA‑Daten im Durchschnitt einen Unfall pro 670.000 Meilen, was den dringenden Bedarf an fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) zur Verbesserung der Sicherheit und Reduzierung von Todesfällen unterstreicht. Tesla stand vor spezifischen Hürden beim Skalieren einer rein visionbasierten Autonomie, indem Radar und LiDAR zugunsten kamerabasierter Systeme verworfen wurden, die auf KI angewiesen sind, um menschliche Wahrnehmung nachzubilden. Zu den Herausforderungen gehörten die variable KI‑Leistung unter unterschiedlichen Bedingungen wie Nebel, Nacht oder Baustellen, regulatorische Prüfungen wegen irreführender Level‑2‑Kennzeichnung trotz Level‑4‑ähnlicher Demos sowie die Gewährleistung robuster Fahrerüberwachung, um Überverlass zu verhindern. Frühere Vorfälle und Studien kritisierten die inkonsistente Zuverlässigkeit der Computer Vision.

Lösung

Teslas Autopilot und Full Self-Driving (FSD) Supervised setzen auf End-to-End Deep Learning‑Neuronale Netze, die auf Milliarden realer Meilen trainiert wurden und Kameradaten für Wahrnehmung, Vorhersage und Steuerung verarbeiten — ohne modulare Regeln. Der Übergang von HydraNet (Multi‑Task‑Learning für 30+ Outputs) zu reinen End‑to‑End‑Modellen brachte FSD v14 das Tür‑zu‑Tür‑Fahren mittels video‑basiertem Imitationslernen. Um die Herausforderungen zu meistern, skalierte Tesla die Datenerfassung über seine Flotte von über 6 Mio. Fahrzeugen und nutzte Dojo‑Supercomputer zum Training auf Petabytes an Videodaten. Der rein visionbasierte Ansatz senkt Kosten gegenüber LiDAR‑Konkurrenten; aktuelle Upgrades wie neue Kameras adressieren Randfälle. Regulatorisch zielt Tesla auf unüberwachtes FSD bis Ende 2025, wobei eine Zulassung in China für 2026 angepeilt ist.

Ergebnisse

  • Unfallrate Autopilot: 1 pro 6,36 Mio. Meilen (Q3 2025)
  • Sicherheitsfaktor: 9x sicherer als US‑Durchschnitt (670.000 Meilen/Unfall)
  • Flottendaten: Milliarden von Meilen für das Training
  • FSD v14: Tür‑zu‑Tür‑Autonomie erreicht
  • Q2 2025: 1 Unfall pro 6,69 Mio. Meilen
  • Rekord Q4 2024: 5,94 Mio. Meilen zwischen Unfällen
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Walmart (Marketplace)

Einzelhandel

Im umkämpften Umfeld des Walmart Marketplace konkurrieren Drittanbieter‑Verkäufer hart um die Buy Box, die den Großteil der Verkaufsabschlüsse ausmacht . Diese Verkäufer verwalten umfangreiche Bestände, haben aber mit manuellen Preisänderungen zu kämpfen, die zu langsam sind, um mit sich schnell ändernden Wettbewerberpreisen, Nachfrageschwankungen und Markttrends Schritt zu halten. Das führt häufig zum Verlust der Buy Box, verpassten Verkaufschancen und geschwächten Gewinnmargen auf einer Plattform, auf der Preis das wichtigste Schlachtfeld ist . Zusätzlich sehen sich Verkäufer einer Datenflut gegenüber, wenn sie Tausende von SKUs überwachen, optimale Preisniveaus prognostizieren und Wettbewerbsfähigkeit gegen Profitabilität abwägen müssen. Traditionelle statische Preisstrategien versagen in diesem dynamischen E‑Commerce‑Umfeld, was zu suboptimaler Leistung und übermäßigem manuellen Aufwand führt – oft Stunden pro Tag und Verkäufer . Walmart erkannte den Bedarf an einer automatisierten Lösung, um Verkäufer zu stärken und das Plattformwachstum voranzutreiben.

Lösung

Walmart führte den Repricer ein, ein kostenloses KI‑gesteuertes automatisiertes Preiswerkzeug, das in Seller Center integriert ist und generative KI zur Entscheidungsunterstützung neben Machine‑Learning‑Modellen wie sequentieller Entscheidungsintelligenz nutzt, um Preise in Echtzeit dynamisch anzupassen . Das Tool analysiert Wettbewerberpreise, historische Verkaufsdaten, Nachfrageindikatoren und Marktbedingungen, um optimale Preise zu empfehlen und umzusetzen, die die Buy‑Box‑Berechtigung und die Verkaufsgeschwindigkeit maximieren . Ergänzend dazu liefert das Pricing Insights‑Dashboard Kontoebenen‑Metriken und KI‑generierte Empfehlungen, einschließlich vorgeschlagener Preise für Aktionen, sodass Verkäufer Chancen ohne manuelle Analyse erkennen können . Für fortgeschrittene Nutzer erweitern Drittanbietertools wie Biviar's AI repricer – im Auftrag von Walmart entwickelt – dies durch Reinforcement Learning zur profitmaximierenden täglichen Preisfindung . Dieses Ökosystem verschiebt Verkäufer von reaktiven zu proaktiven Preisstrategien.

Ergebnisse

  • 25% Steigerung der Conversion‑Raten durch dynamische KI‑Preisgestaltung
  • Höhere Buy‑Box‑Gewinnraten durch Echtzeit‑Wettbewerbsanalyse
  • Maximierte Verkaufsgeschwindigkeit für Drittanbieter im Marketplace
  • 850 Millionen Katalognachdatenverbesserungen durch GenAI (breitere Wirkung)
  • Potenzial für über 40% Conversion‑Steigerung durch KI‑gesteuerte Angebote
  • Reduzierung der manuellen Preisfindung um täglich mehrere Stunden pro Verkäufer
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Best Practices

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

Claude nutzen, um lange Trainings in zielgerichtetes Microlearning zu verwandeln

Lange, lineare Kurse sind ein häufiger Grund, warum Mitarbeitende aussteigen. Starten Sie damit, Claude zu nutzen, um bestehende Trainings in Microlearning-Einheiten von 3–7 Minuten mit klaren Lernzielen pro Einheit zu zerlegen. Exportieren oder kopieren Sie den Text Ihres aktuellen Kurses oder Ihrer Richtlinie in Claude und bitten Sie darum, kurze, in sich geschlossene Lerneinheiten mit Kontrollfragen zu erstellen.

Beispiel-Prompt:
Sie sind HR-Lerndesigner:in.
Hier ist der Inhalt unseres verpflichtenden Datenschutztrainings
(für Mitarbeitende, nicht für Expert:innen):
[TRAININGS- ODER RICHTLINIENTEXT EINFÜGEN]

1) Teilen Sie den Inhalt in 10–15 Microlearning-Lektionen (je 3–7 Minuten).
2) Geben Sie für jede Lektion an:
   - Ein klares Lernziel in einem Satz
   - Eine prägnante Erklärung in einfacher Sprache
   - 3–5 Reflexions- oder Kontrollfragen
3) Markieren Sie Abschnitte, die zu juristisch formuliert oder redundant sind,
   und schlagen Sie Vereinfachungen vor.

Importieren Sie diese Microlearning-Einheiten zurück in Ihr LMS oder Intranet als separate Module. So können Mitarbeitende in kurzen Etappen Fortschritte machen, und Sie erhalten granularere Analytics dazu, wo Personen aussteigen.

Einen ständig verfügbaren Trainingscoach in Slack oder Teams aufbauen

Um Reibung zu reduzieren, konfigurieren Sie Claude als immer verfügbaren Trainingscoach in Ihren Kollaborationstools. Technisch bedeutet dies in der Regel, die Claude-API über einen einfachen Bot oder eine App mit Slack oder Microsoft Teams zu verbinden. Der Bot sollte vorkonfiguriert sein, nur auf Basis Ihrer freigegebenen Trainingsunterlagen und Richtlinien zu antworten (unter Nutzung von Retrieval-Augmented Generation oder ähnlichen Techniken).

Beispiel-System-Prompt für den Lerncoach:
Sie sind der/ die interne Trainingscoach des Unternehmens.
Sie antworten NUR auf Basis der bereitgestellten Dokumente und Richtlinien.
Wenn eine Frage außerhalb dieser Dokumente liegt, sagen Sie, dass Sie es
nicht wissen, und verweisen Sie die Person an HR.

Ihre Aufgaben:
- Beantworten von Fragen zu Pflichtschulungen, Richtlinien und Prozessen.
- Komplexe Themen in einfacher, rollenangemessener Sprache erklären.
- Anbieten, lange Abschnitte in Kernaussagen zusammenzufassen.
- Niemals Richtlinien oder juristische Bewertungen erfinden.

Werben Sie in Ihren Training-E-Mails und im LMS für diesen Coach: Fügen Sie zum Beispiel eine Zeile ein wie „Fragen während dieses Kurses? Fragen Sie den Trainingscoach in Slack: #ask-training“. So reduzieren Sie Abbrüche, die durch Unklarheiten oder unbeantwortete Fragen entstehen.

Personalisierte Nudges und Fristerinnerungen automatisieren

Generische Erinnerungen werden leicht ignoriert. Verbinden Sie stattdessen Ihr LMS oder HRIS mit Claude, um personalisierte Nudges auf Basis des individuellen Lernfortschritts zu versenden. Nutzen Sie eine Integration (oder ein einfaches Script), um zu exportieren, wer noch nicht begonnen hat, wer „in Bearbeitung“ ist und wer kurz vor der Frist steht – und lassen Sie Claude darauf basierend maßgeschneiderte Nachrichten generieren.

Beispiel-Prompt für die Nudge-Erstellung:
Sie sind HR-Kommunikationsassistent:in.
Erstellen Sie kurze, freundliche Erinnerungsnachrichten zu einer
verpflichtenden Schulung.

Kontext:
- Name der Schulung: „Informationssicherheit – Grundlagen“
- Frist: 31. März
- Zielgruppe: Büroangestellte, nicht technisch

Erstellen Sie 3 Varianten für jedes Segment:
1) Nicht gestartet
2) In Bearbeitung, weniger als 50 % abgeschlossen
3) In Bearbeitung, mehr als 80 % abgeschlossen

Tonfall: unterstützend, pragmatisch, keine Angst-Rhetorik, max. 80 Wörter.
Enthalten sein sollte:
- Ein Nutzen (warum diese Schulung wichtig ist)
- Ein Direktlink-Platzhalter [TRAINING_LINK]

Spielen Sie diese Nachrichten in Ihr E-Mail-System oder Ihren Slack/Teams-Bot ein. Im Zeitverlauf können Sie Betreffzeilen und Tonalität per A/B-Test optimieren, um Öffnungs- und Klickraten zu maximieren – bei gleichzeitigem Fit zu Ihrer Unternehmenskultur.

Adaptive Quizze erstellen, um Kernkonzepte zu festigen

Quizze sind oft entweder zu einfach oder zu schwer und frustrieren Lernende. Nutzen Sie Claude, um adaptive Fragenpools für jede Schulung zu generieren – mit Schwierigkeitsgraden und Erklärungen zu falschen Antworten. Geben Sie Claude zunächst Ihre Richtlinientexte und einige Beispiele für gute Fragen.

Beispiel-Prompt:
Sie sind Assessment-Designer:in für Compliance-Trainings.
Hier ist unser interner Verhaltenskodex:
[RICHTLINIE EINFÜGEN]

1) Erstellen Sie einen Pool von 40 Fragen:
   - 15 einfache (Basisdefinitionen)
   - 15 mittlere (einfache Szenarien)
   - 10 schwierige (mehrdeutige Situationen)

2) Geben Sie für jede Frage an:
   - Richtige Antwort
   - Kurze Erklärung (2–3 Sätze), warum sie korrekt ist
   - Tag: einfach / mittel / schwierig

3) Heben Sie 5 Fragen hervor, bei denen Mitarbeitende typischerweise
   Fehler machen, und schlagen Sie zusätzliche Beispiele oder
   Klarstellungen vor.

Integrieren Sie diese Fragenpools in Ihr LMS, sodass falsche Antworten Folgefragen oder das Angebot auslösen, eine von Claude generierte Kurz-Erklärung zu lesen. So bleiben Lernende engagiert, und das Verständnis wird gestärkt – statt nur Häkchen zu setzen.

Richtlinienzusammenfassungen und „Erklären Sie es mir wie neu“ anbieten

Viele Mitarbeitende brechen Trainings ab, weil die zugrunde liegenden Richtlinien dicht und juristisch formuliert sind. Konfigurieren Sie Claude so, dass er rollenbasierte Zusammenfassungen und „Erklären Sie es mir wie neu“-Versionen Ihrer wichtigsten Dokumente bereitstellt. Sie können diese Varianten vorab generieren und in Ihrem LMS speichern oder On-Demand-Zusammenfassungen über den Lerncoach ermöglichen.

Beispiel-Prompt für Zusammenfassungen:
Sie helfen Mitarbeitenden, eine interne Richtlinie zu verstehen.
Hier ist das offizielle Dokument:
[RICHTLINIE EINFÜGEN]

Erstellen Sie drei Versionen:
1) „Für alle Mitarbeitenden“ – 1-seitige Zusammenfassung,
   einfache Sprache, Stichpunkte.
2) „Für Führungskräfte“ – Fokus auf Verantwortlichkeiten und Beispiele.
3) „Erklären Sie es mir wie neu“ – 500 Wörter, Alltagssprache,
   kein Fachjargon.
Heben Sie hervor: was man immer tun sollte, was man niemals tun sollte
und wobei man HR fragen sollte, falls man unsicher ist.

Verlinken Sie diese Zusammenfassungen direkt aus den Trainingsmodulen mit einem Hinweis wie „Brauchen Sie eine einfachere Erklärung?“. Das reduziert kognitive Überlastung und erleichtert es Mitarbeitenden, Kurse zu absolvieren, ohne sich überwältigt zu fühlen.

Abschluss und Qualität mit KI-gestützten Analytics verfolgen

Nutzen Sie schließlich Claude, um bei der Interpretation Ihrer Lernanalytics zu helfen. Exportieren Sie Abschlussdaten, Quiz-Ergebnisse und Feedback-Kommentare aus Ihrem LMS und lassen Sie Claude Muster und Ursachen für Nicht-Abschlüsse herausarbeiten. Kombinieren Sie quantitative Kennzahlen (Ausstiegspunkte, aufgewendete Zeit) mit qualitativen Erkenntnissen (Freitext-Kommentare), um zu erkennen, wo Sie Inhalte oder Prozesse verbessern sollten.

Beispiel-Prompt:
Sie sind L&D-Analyst:in.
Hier sind CSV-Daten aus unserem LMS (Spaltenüberschriften in der ersten Zeile)
für unsere verpflichtende Schulung „Anti-Harassment“:
[DATENBEISPIEL EINFÜGEN]

Und hier sind 50 anonymisierte Freitext-Kommentare von Teilnehmenden:
[KOMMENTARE EINFÜGEN]

1) Identifizieren Sie die Hauptgründe für Nicht-Abschluss oder Verzögerungen.
2) Heben Sie Module oder Abschnitte mit dem höchsten Drop-off hervor.
3) Schlagen Sie 5 konkrete Verbesserungen vor, die wir an Struktur,
   Inhalt oder Kommunikation vornehmen können.
4) Nennen Sie 3 Kennzahlen, die wir monatlich verfolgen sollten,
   um zu sehen, ob sich die Abschlussquoten verbessern.

Zu erwartendes Ergebnis: Durch die Kombination dieser Best Practices sehen HR-Teams typischerweise einen deutlichen Anstieg pünktlicher Abschlüsse (oft 15–30 Prozentpunkte bei fokussierten Trainings), eine Reduktion manueller Erinnerungsarbeit und besseres Lernerfeedback zur Relevanz und Verständlichkeit der Trainings. Die genauen Werte hängen von Ihrem Ausgangspunkt, der Content-Qualität und dem Grad ab, in dem Claude in Ihre bestehenden HR- und Lernsysteme integriert ist.

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Häufig gestellte Fragen

Claude unterstützt höhere Abschlussquoten, indem er Trainings kürzer, interaktiver und leichter verständlich macht. Er kann lange Kurse in Microlearning-Einheiten zusammenfassen, adaptive Quizze generieren, die Lernende bei der Stange halten, und als On-Demand-Lerncoach in Slack, Teams oder Ihrem Intranet fungieren. Wenn Mitarbeitende Fragen haben oder feststecken, können sie Claude fragen, statt den Kurs abzubrechen. Außerdem können Sie Claude nutzen, um personalisierte, fortschrittsbasierte Erinnerungen zu formulieren, die wirksamer sind als generische Massen-E-Mails.

Ein fokussierter Pilot für einen Trainingsbereich (z. B. Datenschutz oder Verhaltenskodex) lässt sich in der Regel in wenigen Wochen aufsetzen, sofern Ihre Stakeholder aus HR, IT und Compliance ausgerichtet sind. Sie benötigen:

  • Zugriff auf Claude über eine API oder eine freigegebene Enterprise-Schnittstelle
  • Exportierte Trainingsinhalte und Richtlinien in digitaler Form
  • Eine Basis-Integration in Ihr LMS oder Ihre Kollaborationstools (Slack/Teams) für den Lerncoach und Erinnerungen
  • 1–2 HR-/L&D-Personen, die mit Reruption oder Ihrem internen Tech-Team an Prompts, Leitplanken und Tests arbeiten

Sobald der erste Use Case live und validiert ist, lässt sich der Einsatz von Claude auf weitere Trainings schneller ausdehnen, da die technische Grundlage und das Governance-Modell bereits etabliert sind.

Die Ergebnisse hängen von Ihrem Ausgangspunkt ab, aber Unternehmen, die einen KI-Lerncoach wie Claude einbetten, sehen typischerweise:

  • Höhere Abschluss- und Pünktlichkeitsquoten bei den fokussierten Trainings (häufig ein Plus von 15–30 Prozentpunkten in Piloten)
  • Weniger manuelles Nachfassen durch HR dank automatisierter, personalisierter Nudges
  • Weniger Rückfragen per E-Mail an HR, da Mitarbeitende direkte Antworten im Chat erhalten
  • Besseres Verständnis, wo Lernende Schwierigkeiten haben – durch Quiz- und Analytics-Insights

Erste Indikatoren (mehr Logins, weniger Abbrüche, besseres Feedback) sind in der Regel innerhalb der ersten 4–8 Wochen eines Piloten sichtbar. Der volle Effekt auf Abschlussquoten und Compliance lässt sich typischerweise über ein oder zwei Trainingszyklen messen.

Für compliance-kritische Themen ist es essenziell, die Wissensbasis und Leitplanken strikt zu kontrollieren. Claude sollte ausschließlich auf Basis Ihrer freigegebenen Richtlinien und Trainingsdokumente antworten – nicht auf Basis allgemeiner Webdaten. Implementieren Sie retrieval-basierten Zugriff auf einen kuratierten, versionierten Dokumentensatz und verlangen Sie eine menschliche Prüfung für neue oder geänderte Kerninhalte.

Aus Datenschutzperspektive sollten Sie Claude so konfigurieren, dass er keine personenbezogenen Trainingsdaten über das Notwendige hinaus speichert, und sich mit Ihrem/ Ihrer DSB und dem Betriebsrat zu Logging und Zugriffsrechten abstimmen. Reruption arbeitet mit Kund:innen daran, diese Leitplanken, System-Prompts und Review-Prozesse zu definieren, sodass KI-unterstützte Trainings voll im Einklang mit Ihren internen und regulatorischen Vorgaben bleiben.

Reruption unterstützt Sie von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) können wir schnell testen, ob ein Claude-basierter Lerncoach und ein Microlearning-Ansatz für eine Ihrer wichtigsten Pflichtschulungen funktioniert. Der PoC umfasst Use-Case-Definition, technische Machbarkeitsanalyse, einen funktionierenden Prototyp, Performance-Evaluation und einen konkreten Produktionsplan.

Über den PoC hinaus setzen wir auf unseren Co-Preneur-Ansatz: Wir arbeiten eng mit Ihren HR-, L&D- und IT-Teams zusammen, helfen bei der Gestaltung KI-first-basierter Lernreisen, richten die Integrationen zu Ihrem LMS und Ihren Kollaborationstools ein und bauen interne Fähigkeiten auf, um die Lösung zu betreiben und zu erweitern. Statt Sie mit Folien allein zu lassen, konzentrieren wir uns darauf, einen echten, sicheren KI-Assistenten zu liefern, der Ihre Trainingsabschlüsse und Compliance messbar verbessert.

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