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.

UC San Diego Health

Gesundheitswesen

Sepsis, eine lebensbedrohliche Erkrankung, stellt in Notaufnahmen eine große Gefahr dar, da verzögerte Erkennung zu hohen Sterblichkeitsraten führt – in schweren Fällen bis zu 20–30 %. Bei UC San Diego Health, einem akademischen Medizinzentrum mit über 1 Million Patientenbesuchen jährlich, erschwerten unspezifische Frühsymptome rechtzeitige Interventionen und verschlechterten die Ergebnisse in stark ausgelasteten Notaufnahmen . Eine randomisierte Studie unterstrich die Notwendigkeit proaktiver Werkzeuge jenseits traditioneller Scores wie qSOFA. Das Kapazitätsmanagement und der Patientenfluss standen nach COVID weiter unter Druck: Bettenknappheit führte zu verlängerten Aufnahmewartezeiten und Verzögerungen bei Verlegungen. Die Ausbalancierung von elektiven Eingriffen, Notfällen und Entlassungen erforderte Echtzeiteinblicke . Die sichere Integration generativer KI, etwa GPT-4 in Epic, barg Risiken wie Datenschutzverletzungen und ungenaue klinische Empfehlungen . Diese Herausforderungen verlangten skalierbare KI-Lösungen zur Vorhersage von Risiken, zur Straffung der Abläufe und zur verantwortungsvollen Einführung neuer Technologien, ohne die Versorgungsqualität zu gefährden.

Lösung

UC San Diego Health implementierte COMPOSER, ein Deep-Learning-Modell, das auf elektronischen Gesundheitsakten trainiert wurde, um das Sepsisrisiko 6–12 Stunden im Voraus vorherzusagen und Epic Best Practice Advisory (BPA)-Alarme für Pflegekräfte auszulösen . Dieser quasi-experimentelle Ansatz in zwei Notaufnahmen integrierte sich nahtlos in Arbeitsabläufe. Mission Control, ein KI-gestütztes Operations-Kommandozentrum, finanziert durch eine Investition von 22 Mio. USD, nutzt prädiktive Analytik für Echtzeit-Bettenzuweisungen, Verlegungen und Kapazitätsprognosen und reduziert so Engpässe . Unter der Leitung des Chief Health AI Officer Karandeep Singh werden Daten aus Epic für ganzheitliche Transparenz genutzt. Für generative KI werden Pilotprojekte mit Epic GPT-4 durchgeführt, die NLP-Abfragen und automatisierte Patientenantworten ermöglichen; diese stehen unter strengen Sicherheitsprotokollen, um Halluzinationen zu minimieren und HIPAA-Konformität zu gewährleisten . Die mehrgleisige Strategie adressierte Erkennung, Ablaufsteuerung und Innovationsintegration.

Ergebnisse

  • Sepsis-In-Hospital-Sterblichkeit: 17 % Reduktion
  • Jährlich gerettete Leben: 50 in zwei Notaufnahmen
  • Einhaltung des Sepsis-Bundles: deutliche Verbesserung
  • 72‑Stunden‑SOFA-Verlauf: reduzierte Verschlechterung
  • Intensivstationskontakte: Rückgang nach Implementierung
  • Patientendurchsatz: verbessert durch Mission Control
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Khan Academy

Bildung

Khan Academy stand vor der gewaltigen Aufgabe, personalisierte Nachhilfe in großem Maßstab für ihre 100M+ jährlichen Nutzenden bereitzustellen, viele davon in unterversorgten Regionen. Traditionelle Online-Kurse, so wirksam sie auch sind, fehlte die interaktive Eins-zu-eins-Begleitung durch menschliche Tutoren, was zu hohen Abbruchraten und ungleichmäßigen Lernfortschritten führte. Lehrkräfte waren mit Planung, Bewertung und Differenzierung für heterogene Klassen überlastet. Im Jahr 2023, als KI große Fortschritte machte, kämpften Pädagogen mit Halluzinationen und Risiken einer Überabhängigkeit bei Tools wie ChatGPT, die häufig direkte Antworten statt Lernförderung lieferten. Khan Academy benötigte eine KI, die schrittweises Denken fördert, ohne zu schummeln, und gleichzeitig gleichberechtigten Zugang als Nonprofit sicherstellt. Sichere Skalierung über Fächer und Sprachen hinweg stellte technische und ethische Hürden dar.

Lösung

Khan Academy entwickelte Khanmigo, einen KI-gestützten Tutor und Lehrassistenten, der auf GPT-4 basiert, im März 2023 für Lehrkräfte pilotiert und später für Schüler ausgeweitet. Anders als generische Chatbots nutzt Khanmigo maßgeschneiderte System‑Prompts, um Lernende sokratisch zu führen — mit gezielten Fragen, Hinweisen und Feedback, ohne direkte Lösungen zu liefern — in Mathematik, Naturwissenschaften, Geisteswissenschaften und mehr. Der gemeinnützige Ansatz legte Wert auf Sicherheitsmaßnahmen, Integration in Khans Content-Bibliothek und iterative Verbesserungen durch Lehrkräfte-Feedback. Partnerschaften wie mit Microsoft ermöglichten Lehrkräften bis 2024 kostenlosen globalen Zugang, inzwischen in 34+ Sprachen. Laufende Updates, etwa 2025 zur Mathematik‑Berechnung, adressieren Genauigkeitsprobleme.

Ergebnisse

  • Nutzerwachstum: 68.000 (Pilot 2023-24) auf 700.000+ (Schuljahr 2024-25)
  • Lehrerakzeptanz: Kostenlos für Lehrkräfte in den meisten Ländern, Millionen nutzen Khan Academy-Tools
  • Unterstützte Sprachen: 34+ für Khanmigo
  • Engagement: Verbesserte Schüler-Persistenz und Lernfortschritte in Pilotprojekten
  • Zeitersparnis: Lehrkräfte sparen Stunden bei Unterrichtsplanung und -vorbereitung
  • Skalierung: Integriert in 429+ kostenlose Kurse in 43 Sprachen
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UC San Francisco Health

Gesundheitswesen

Bei UC San Francisco Health (UCSF Health), einem der führenden akademischen Medizinzentren des Landes, sahen sich Klinikteams mit enormen Dokumentationslasten konfrontiert. Ärzt:innen verbrachten nahezu zwei Stunden mit Aufgaben im elektronischen Gesundheitsaktensystem (EHR) für jede Stunde direkter Patientenversorgung, was zu Burnout und vermindertem Patientenkontakt beitrug . In hoch-akuten Bereichen wie der ICU verschärfte sich die Lage: Das manuelle Durchforsten großer, komplexer Datenströme für Echtzeit-Erkenntnisse war fehleranfällig und verzögerte kritische Interventionen bei Patientenverschlechterungen . Das Fehlen integrierter Werkzeuge führte dazu, dass prädiktive Analytik kaum genutzt wurde; traditionelle regelbasierte Systeme erfassten feingliedrige Muster in multimodalen Daten (Vitalwerte, Laborwerte, Notizen) nicht zuverlässig. Das führte zu verpassten Frühwarnungen bei Sepsis oder Verschlechterungen, längeren Verweildauern und suboptimalen Ergebnissen in einem System, das Millionen von Begegnungen pro Jahr verarbeitet . UCSF wollte Ärzt:innen Zeit zurückgeben und gleichzeitig die Entscheidungsgenauigkeit verbessern.

Lösung

UCSF Health baute eine sichere, interne KI‑Plattform, die generative KI (LLMs) für „digitale Schreibassistenten“ nutzt, die Notizen, Nachrichten und Zusammenfassungen automatisch vorentwerfen und direkt in ihr Epic EHR integriert sind – dabei kommt GPT‑4 über Microsoft Azure zum Einsatz . Für prädiktive Anwendungsfälle wurden ML‑Modelle für Echtzeit‑ICU‑Verschlechterungswarnungen implementiert, die EHR‑Daten verarbeiten, um Risiken wie Sepsis vorherzusagen . In Partnerschaft mit H2O.ai für Document AI automatisierten sie die Extraktion unstrukturierter Daten aus PDFs und Scans und speisten diese sowohl in die Scribe‑ als auch in die Prädiktions‑Pipelines ein . Ein klinikerzentrierter Ansatz stellte HIPAA‑Konformität sicher: Modelle wurden auf de‑identifizierten Daten trainiert und durch Human‑in‑the‑loop‑Validierung abgesichert, um regulatorische Hürden zu überwinden . Diese ganzheitliche Lösung beseitigte sowohl administrative Lasten als auch Lücken in der klinischen Vorhersagefähigkeit.

Ergebnisse

  • 50% Reduktion der Nachtdokumentationszeit
  • 76% schnellere Notizerstellung mit digitalen Schreibassistenten
  • 30% Verbesserung der Genauigkeit bei ICU‑Verschlechterungs‑Vorhersagen
  • 25% Verringerung unerwarteter ICU‑Verlegungen
  • 2x mehr Face‑Time zwischen Klinikteam und Patient:innen
  • 80% Automatisierung der Verarbeitung von Überweisungsdokumenten
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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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Revolut

Fintech

Revolut sah sich einem zunehmenden Authorized Push Payment (APP)-Betrug gegenüber, bei dem Betrüger Kunden psychologisch manipulieren, damit diese Überweisungen an betrügerische Konten autorisieren – oft unter dem Vorwand von Anlageangeboten. Traditionelle regelbasierte Systeme kamen gegen ausgefeilte Social-Engineering-Taktiken kaum an, was trotz Revoluts schnellem Wachstum auf über 35 Millionen Kunden weltweit zu erheblichen finanziellen Verlusten führte. Der Anstieg digitaler Zahlungen verstärkte Verwundbarkeiten, da Betrüger Echtzeit-Überweisungen ausnutzten, die herkömmliche Kontrollen umgingen. APP-Betrügereien entzogen sich der Erkennung, indem sie legitimes Verhalten nachahmten, was weltweit zu jährlichen Milliardenverlusten führte und das Vertrauen in Fintech-Plattformen wie Revolut untergrub. Es bestand dringender Bedarf an intelligenter, adaptiver Anomalieerkennung, die eingreift, bevor Gelder freigegeben werden.

Lösung

Revolut führte eine KI-gestützte Betrugsabwehrfunktion ein, die maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung verwendet, um Transaktionen und Nutzerverhalten in Echtzeit zu überwachen. Das System analysiert Muster, die auf Betrug hindeuten – etwa ungewöhnliche Zahlungsaufforderungen im Zusammenhang mit Anlageködern – und greift ein, indem es Nutzer warnt oder verdächtige Aktionen blockiert. Durch den Einsatz von überwachten und unüberwachten ML-Algorithmen erkennt es Abweichungen vom normalen Verhalten in risikoreichen Momenten und "bricht den Zauber" der Betrüger, bevor eine Autorisierung erfolgt. In die App integriert, verarbeitet es große Mengen an Transaktionsdaten für proaktive Betrugsprävention, ohne legitime Zahlungsflüsse zu stören.

Ergebnisse

  • 30% Reduktion der Betrugsverluste bei APP-bezogenen Kartenbetrugsfällen
  • Gezielte Bekämpfung von Anlagebetrugsversuchen
  • Echtzeit-Interventionen während der Testphase
  • Schützt 35 Millionen globale Kunden
  • Eingesetzt seit Februar 2024
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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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