Beheben Sie One-Size-Fits-All-Trainings mit ChatGPT-gestützten Learning Paths
HR- und L&D-Teams wissen, dass generische Trainings nicht mehr funktionieren – aber für jede Mitarbeiterin und jeden Mitarbeiter manuell personalisierte Learning Paths zu erstellen, ist zu zeitaufwendig. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen können, um adaptive, kompetenzbasierte Entwicklungsreisen in großem Maßstab zu gestalten – und wie Reruption Ihnen hilft, schnell von der Idee zum funktionierenden Prototyp zu kommen.
Inhalt
Die Herausforderung: Keine personalisierten Learning Paths
HR- und L&D-Verantwortliche wissen, dass Mitarbeitende unterschiedlich lernen, verschiedene Einstiegskompetenzen haben und individuelle Karrierewege verfolgen. Dennoch setzen die meisten Organisationen weiterhin auf One-Size-Fits-All-Trainingspläne, weil das Mapping von Skills, Rollen und Inhalten für jede Person zu komplex ist, um es manuell abzubilden. Tabellen, statische Kompetenzmatrizen und generische LMS-Kataloge können mit sich wandelnden Rollen und Erwartungen nicht Schritt halten.
Traditionelle Ansätze hängen davon ab, dass Führungskräfte einmal im Jahr Entwicklungspläne ausfüllen, L&D-Teams "empfohlene" Kurslisten kuratieren und Mitarbeitende versuchen, in großen Lernbibliotheken relevante Inhalte zu finden. Das ist langsam, subjektiv und für Hunderte oder Tausende von Mitarbeitenden nicht skalierbar. Wenn sich Jobprofile, Technologien und Strategien ändern, veralten diese Pläne schnell – und HR hat keine praktikable Möglichkeit, Learning Paths kontinuierlich anzupassen.
Die Auswirkungen sind greifbar: Mitarbeitende sitzen in irrelevanten Trainings, kritische Skill Gaps bleiben unsichtbar, und High Performer sehen keinen klaren Entwicklungspfad – das erhöht das Risiko von Disengagement und Fluktuation. Trainingsbudgets fließen in Content-Konsum statt in den Aufbau von Fähigkeiten, und HR kann Lerninvestitionen nicht glaubwürdig mit Geschäftsergebnissen verknüpfen. Organisationen, die Entwicklung nicht personalisieren, fallen hinter Wettbewerber zurück, die Mitarbeitende schneller und präziser reskillen können.
Die gute Nachricht: Diese Herausforderung ist lösbar. KI-gestützte Generierung von Learning Paths kann die schwere Arbeit des Skill-, Rollen- und Content-Mappings übernehmen, während HR die Leitplanken und die strategische Ausrichtung vorgibt. Bei Reruption sehen wir, wie gut konzipierte KI-Assistenten und Lernplattformen generische Kataloge in adaptive Lernreisen verwandeln können, die Performance tatsächlich messbar verbessern. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT nutzen können, um das Problem "keine personalisierten Learning Paths" auf eine Weise zu lösen, die zu Ihrer HR-Realität passt.
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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-first-Lern- und Enablement-Lösungen erkennen wir ein klares Muster: Die Organisationen, die am meisten von ChatGPT im L&D profitieren, betrachten es nicht als Spielerei, sondern als zentrale Fähigkeit für Skill-Mapping und Content-Orchestrierung. ChatGPT ist besonders stark darin, fragmentierte HR-Daten (Stellenprofile, Kompetenzmodelle, Kursbeschreibungen, Feedback) in strukturierte Vorschläge für personalisierte Learning Paths zu übersetzen, die HR prüfen und verfeinern kann, anstatt sie von Grund auf neu zu erstellen.
Verankern Sie Personalisierung zuerst in einem klaren Skill Framework
Bevor Sie ChatGPT bitten, Learning Paths zu generieren, brauchen Sie Klarheit über die für Ihr Geschäft relevanten Skills. Ohne ein Skill Framework wird KI auf generische, internettypische Empfehlungen zurückfallen. Definieren oder verfeinern Sie Ihre Kompetenzmodelle für Schlüsselrollen, einschließlich Proficiency Levels und Beispielverhalten. Selbst eine schlanke Skill Map für kritische Jobfamilien ist besser als gar keine.
Strategisch verlagert sich damit die Arbeit von HR und L&D weg vom manuellen Schreiben von Entwicklungsplänen hin zur Kuratierung und Governance der zugrunde liegenden Skill-Architektur. ChatGPT kann diese Architektur dann in maßgeschneiderte Pfade für jede Mitarbeiterin und jeden Mitarbeiter übersetzen. In PoCs unterstützt Reruption Kund:innen häufig dabei, bestehende Rollenbeschreibungen und Trainingsmatrizen in eine KI-fähige Skill-Ontologie zu transformieren, die bereichsübergreifend in Recruiting, Performance und Lernen wiederverwendet werden kann.
Behandeln Sie ChatGPT als Co-Pilot, nicht als Autopilot
Für personalisierte Learning Paths sollte ChatGPT HR, Führungskräfte und Mitarbeitende unterstützen statt Entscheidungen vollständig zu automatisieren. Die strategische Frage lautet: Welche Teile des Workflows müssen in Menschenhand bleiben, und welche können sicher an KI delegiert werden? Typischerweise kann KI die initiale Pfaderstellung, die Sequenzierung von Inhalten und Vorschläge für Microlearning übernehmen, während Menschen die Ausrichtung an Leistungszielen und kulturellem Kontext validieren.
Organisatorisch erfordert dies klare Rollen: L&D definiert die Spielregeln (wie gute Pfade aussehen, Pflichtinhalte, Compliance-Vorgaben), Führungskräfte kontextualisieren die KI-Vorschläge, und Mitarbeitende tragen Mitverantwortung für ihre Entwicklung. Dieses "Co-Pilot"-Modell reduziert Widerstände und Risiken und liefert gleichzeitig deutliche Effizienzgewinne.
Starten Sie mit einem fokussierten Pilot für eine Jobfamilie
Der Versuch, KI-basierte Personalisierung auf einen Schlag für die gesamte Organisation auszurollen, führt fast sicher zu Verwirrung. Strategisch gewinnen Sie mehr, wenn Sie sich zunächst auf eine Jobfamilie mit hohem Impact konzentrieren (z. B. Vertrieb, Customer Support oder Linienführungskräfte), bei der bessere Learning Paths direkt messbare KPIs wie Time-to-Ramp oder NPS beeinflussen.
Ein fokussierter Pilot erlaubt es Ihnen zu testen, wie ChatGPT Ihr Skill Framework interpretiert, wo es Tiefe über- oder unterschätzt und wie Führungskräfte und Mitarbeitende auf KI-gestützte Pfade reagieren. Mit dem PoC-Ansatz von Reruption zielen wir in der Regel darauf ab, innerhalb weniger Wochen – nicht Monate – einen funktionierenden Prototyp für eine ausgewählte Rolle zu zeigen und das Feedback zu nutzen, um ein skalierbares Operating Model zu entwerfen.
Bringen Sie Stakeholder zu Daten, Datenschutz und Governance in Einklang
Um individualisierte Learning Paths zu generieren, muss ChatGPT häufig auf sensible Eingaben zugreifen: Leistungsbeurteilungen, Assessment-Ergebnisse, Betriebszugehörigkeit und teilweise Karrierewünsche. Strategisch braucht HR eine abgestimmte Position mit IT, Legal und ggf. Betriebsrat dazu, welche Daten verwendet werden, wie sie anonymisiert oder pseudonymisiert werden und wo KI-Modelle gehostet sind.
Definieren Sie Governance-Grundsätze von Anfang an: Welche Mitarbeiter:innendaten dürfen KI-Empfehlungen beeinflussen, wer darf welche Ausgaben sehen und wie können Mitarbeitende KI-Vorschläge anfechten oder anpassen? Das reduziert spätere Reibung und hilft, das System als faire, transparente Unterstützung zu positionieren – statt als Black Box, die über Karrieren entscheidet.
Auf kontinuierliche Anpassung statt einmalige Pfade auslegen
Der eigentliche strategische Wert von KI im L&D besteht nicht darin, statische Entwicklungspläne schneller zu produzieren, sondern adaptive Lernreisen zu ermöglichen, die auf Performance, Interessen und geschäftliche Veränderungen reagieren. ChatGPT kann regelmäßig die Skills einer Person neu bewerten und Empfehlungen aktualisieren, wenn neue Inhalte hinzukommen oder sich Rollen verändern.
Bauen Sie Ihr Operating Model um kontinuierliche Schleifen herum auf: Mitarbeitende absolvieren Lernaktivitäten, Feedback und Ergebnisse fließen ins System zurück, und ChatGPT schlägt den nächsten sinnvollen Schritt vor. Die Rolle von HR verschiebt sich vom Plan-Schreiben hin zum Monitoring von Mustern, dem Schließen von Content-Gaps und der Steuerung strategischer Fähigkeiten. An diesem Punkt entsteht ein echter Wettbewerbsvorteil.
Strategisch eingesetzt kann ChatGPT das Problem "keine personalisierten Learning Paths" in eine Stärke verwandeln, indem es kompetenzbasierte, adaptive Entwicklung skaliert, ohne HR und L&D zu überlasten. Entscheidend ist, es in einem klaren Skill Framework, robuster Governance und einem Pilot-basierten Rollout zu verankern, der den Mehrwert an einer konkreten Jobfamilie belegt. Reruption verbindet tiefgehende KI-Engineering-Expertise mit praxisnaher HR-Erfahrung, um genau diese Art von Systemen in Organisationen aufzubauen. Wenn Sie erkunden möchten, wie eine ChatGPT-gestützte Learning-Path-Engine in Ihrem Kontext aussehen könnte, sind wir bereit, sie gemeinsam mit Ihnen zu konzipieren und zu testen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie ChatGPT, um Rollen- & Performance-Daten in Skill Profile zu überführen
Der erste taktische Schritt besteht darin, Ihre bestehenden HR-Assets (Stellenbeschreibungen, Performance-Kriterien, Kompetenzmatrizen) in strukturierte Skill Profile zu überführen, mit denen ChatGPT arbeiten kann. Anstatt alles manuell neu zu schreiben, können Sie ChatGPT nutzen, um Skills pro Rolle zu extrahieren und zu normalisieren.
Starten Sie mit einer kleinen Auswahl repräsentativer Rollen und stellen Sie ChatGPT die Rohdaten zur Verfügung. Verwenden Sie zum Beispiel folgenden Prompt:
System: Sie sind eine HR-Capability-Architektin / ein HR-Capability-Architekt. Sie extrahieren strukturierte Skills aus unstrukturierten HR-Daten.
User: Erstellen Sie auf Basis der folgenden Stellenbeschreibung und Leistungserwartungen ein strukturiertes Skill Profile:
- Gruppieren Sie Skills in Kategorien (z. B. Technisch, Soft Skills, Business, Leadership)
- Definieren Sie für jeden Skill 3 Proficiency Levels mit kurzen Beschreibungen
- Geben Sie die Ausgabe in einer JSON-ähnlichen Struktur aus
Stellenbeschreibung:
[JD einfügen]
Leistungserwartungen:
[Kriterien oder KPIs einfügen]Prüfen und verfeinern Sie die Ausgabe und speichern Sie die Skill Profile dann in einem Format, auf das Ihr LMS oder HRIS zugreifen kann. Das wird zur Grundlage für die Generierung personalisierter Learning Paths.
Erstellen Sie erste Entwürfe personalisierter Learning Paths aus Skills & Content
Sobald Sie über Skill Profile und einen Katalog von Lernassets verfügen, können Sie ChatGPT bitten, erst Entwürfe von Learning Paths für einzelne Mitarbeitende zu generieren. Kombinieren Sie aktuelle Skill Levels (aus Selbsteinschätzungen, Manager-Ratings oder Assessments) mit Zielrollen-Anforderungen und verfügbaren Inhalten.
Hier ist ein praxisnahes Prompt-Muster für HR- oder L&D-Spezialist:innen:
System: Sie sind eine L&D-Designer:in und erstellen personalisierte Learning Paths.
User: Erstellen Sie einen 12-wöchigen Learning Path für diese Mitarbeiterin / diesen Mitarbeiter:
- Aktuelle Rolle: [Rolle]
- Zielrolle: [Zielrolle oder nächstes Level]
- Aktuelle Skills & Levels: [strukturierte Liste]
- Ziel-Skill-Levels: [strukturierte Liste]
- Lernassets: [kurze Liste von Kursen, Artikeln, Videos, internen Ressourcen mit Tags und Dauer]
Regeln:
- Priorisieren Sie das Schließen der größten Gaps, die die Performance beeinflussen
- Verwenden Sie ausschließlich die bereitgestellten Assets
- Gruppieren Sie in Wochenblöcke mit Zeitangaben
- Max. X Stunden pro Woche
- Fügen Sie eine kurze Begründung für jedes Element hinzuL&D oder Führungskräfte können diese von der KI generierten Pfade anschließend prüfen und anpassen, bevor sie mit Mitarbeitenden geteilt werden. So sinkt der Designaufwand erheblich, während das menschliche Urteil erhalten bleibt.
Integrieren Sie einen ChatGPT-"Learning Coach" in Ihr LMS oder Intranet
Personalisierte Learning Paths werden deutlich wirkungsvoller, wenn Mitarbeitende mit ihnen interagieren können. Die Einbettung eines ChatGPT-basierten Learning Coach in Ihr LMS oder Intranet ermöglicht es Lernenden, Fragen zu stellen, alternative Ressourcen anzufordern und Microlearning zu erhalten, das auf ihre individuellen Gaps zugeschnitten ist.
Technisch bedeutet dies, ChatGPT (via API) mit Ihren LMS-Daten (Anmeldungen, Abschlüsse, Tags) zu verbinden und eine Chat-Oberfläche bereitzustellen. Ein typischer Workflow:
1. Mitarbeitende loggen sich ins LMS ein und öffnen das Widget "Fragen Sie Ihren Learning Coach".
2. Das Widget übergibt Mitarbeiter-ID, aktuelle Rolle, Skill Profile und letzte Aktivitäten (die letzten 10 angesehenen oder abgeschlossenen Kurse) als Kontext an ChatGPT.
3. ChatGPT antwortet mit Next-Best-Step-Vorschlägen, erklärt Konzepte oder zerlegt einen komplexen Kurs in Microlearning-Aufgaben.
Ein Beispiel für einen Interaktions-Prompt im Backend:
System: Sie sind ein unterstützender Corporate Learning Coach.
Sie kennen das Skill Framework und den Lernkatalog des Unternehmens.
Kontext:
- Rolle der Mitarbeiterin / des Mitarbeiters: [Rolle]
- Zielrolle: [Zielrolle]
- Skill Gaps: [Liste]
- Kürzliche Lernaktivitäten: [Liste]
- Verfügbare Inhalte: [Liste]
User: [Frage oder Bitte der Mitarbeiterin / des Mitarbeiters]So werden statische Pläne in interaktive Lernreisen verwandelt, ohne dass HR mit Rückfragen überlastet wird.
Erstellen Sie Microlearning- und Praxisaufgaben aus bestehenden Kursen
Viele Mitarbeitende haben Schwierigkeiten, Gelerntes in die Praxis umzusetzen. Nutzen Sie ChatGPT, um umfangreiche Kurse, Handbücher oder Foliensätze in Microlearning-Einheiten und Praxisaufgaben zu überführen, die zu individuellen Zielen passen. So fühlen sich Learning Paths leichter an und integrieren sich besser in den Arbeitsalltag.
Für ein gegebenes Modul können Sie folgenden Prompt verwenden:
System: Sie sind eine Instructional Designer:in.
User: Erstellen Sie auf Basis des folgenden Inhalts:
- 10 Microlearning Nuggets (max. 3 Minuten) mit klaren Learning Objectives
- 5 On-the-Job-Praxisaufgaben ohne zusätzliche Tools
- Taggen Sie jedes Element mit den Skills, die es stärkt
Mitarbeiter:innenkontext:
- Rolle: [Rolle]
- Aktuelles Skill Level: [Beginner/Intermediate/Advanced]
Inhalt:
[Transkript des Kurses, Folienskript oder Kern-Bullets einfügen]Diese Micro-Einheiten können Sie dann in den personalisierten Pfad integrieren, sodass Mitarbeitende kurze, relevante Aktivitäten erhalten statt überwältigender Lernblöcke.
Nutzen Sie ChatGPT zur Vorbereitung von Entwicklungsgesprächen zwischen Führungskraft und Mitarbeitenden
Personalisierte Learning Paths wirken am besten, wenn Führungskräfte sie aktiv unterstützen. ChatGPT kann helfen, Gesprächsleitfäden und Fragen für 1:1-Entwicklungsgespräche zu erstellen – auf Basis des KI-generierten Plans und der jüngsten Fortschritte.
Stellen Sie ChatGPT den Learning Path, Daten zu Abschlüssen und zentrale Performance-Kennzahlen zur Verfügung und bitten Sie es, einen Gesprächsleitfaden zu generieren:
System: Sie sind ein Coach für Führungskräfte.
User: Erstellen Sie einen Leitfaden für ein 30-minütiges Entwicklungsgespräch (1:1).
Kontext:
- Rolle & Ziele der Mitarbeiterin / des Mitarbeiters: [Text]
- Zusammenfassung des personalisierten Learning Paths: [Text]
- Abgeschlossene vs. geplante Aktivitäten: [Daten]
- Beobachtete Performance-Veränderungen: [Notizen der Führungskraft]
Output:
- 5–7 Fragen, um Motivation und Blocker zu erkunden
- 3–5 konkrete Feedbackpunkte, verknüpft mit Lernaktivitäten
- Empfehlungen zur Anpassung des Learning Paths bei BedarfSo wird sichergestellt, dass personalisierte Pfade nicht theoretisch bleiben, sondern regelmäßig besprochen und weiterentwickelt werden.
Messen Sie den Impact mit einfachen, KI-gestützten L&D-Kennzahlen
Verknüpfen Sie Ihre KI-gestützten personalisierten Learning Paths schließlich mit messbaren Ergebnissen. Definieren Sie einen schlanken Satz an KPIs: Time-to-Proficiency für neue Mitarbeitende, interne Mobilität, Abschlussquoten für kritische Skills oder das selbst eingeschätzte Vertrauen in wichtige Aufgaben.
ChatGPT kann HR und Führungskräften helfen, diese Kennzahlen zu verdichten und zu interpretieren. Exportieren Sie dazu Daten aus Ihrem LMS und HRIS (anonymisiert oder aggregiert) und fragen Sie zum Beispiel:
System: Sie sind eine HR-Analytics-Berater:in.
User: Analysieren Sie diese Daten und beantworten Sie:
- Wie unterscheiden sich Mitarbeitende mit personalisierten Learning Paths von denen ohne?
- Welche Skills zeigen die stärkste Verbesserung?
- An welchen Stellen steigen Mitarbeitende aus den Pfaden aus?
Daten:
[Aggregierte Kennzahlen oder Tabelle einfügen]Erwartetes Ergebnis: Organisationen, die diese Praktiken anwenden, sehen typischerweise schnellere Entwicklung bei gezielten Skills, eine höhere Nutzung von Lerninhalten und bessere Entwicklungsgespräche zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden. Realistisch berichten Teams häufig von 20–40 % weniger Zeitaufwand für die Erstellung individueller Pläne, deutlich höherer Relevanz von Kursen (gemessen über Feedback-Scores) und der Fähigkeit, kritische Rollen in Monaten statt in Jahren umzuschulen – ohne die HR-Kapazitäten im gleichen Maß aufstocken zu müssen.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT kann Informationen über Rollen, Skills und verfügbare Lerninhalte kombinieren, um maßgeschneiderte Entwicklungsreisen für jede Mitarbeiterin und jeden Mitarbeiter zu generieren. Sie liefern Eingaben wie aktuelle Rolle, Zielrolle, Skill Assessments, Performance-Daten und eine getaggte Liste Ihrer Trainingsassets aus dem LMS. ChatGPT schlägt daraufhin einen strukturierten Pfad (z. B. 12 Wochen) vor, der die größten Gaps priorisiert, den Zeitaufwand ausbalanciert und konkrete Kurse, Microlearning-Einheiten und Praxisaufgaben beinhaltet.
HR und Führungskräfte bleiben in der Steuerung: Sie prüfen und justieren jeden KI-generierten Pfad, bevor er mit Mitarbeitenden geteilt wird. Im Zeitverlauf kann das System Empfehlungen auf Basis von Fortschritt und neuen Business-Prioritäten aktualisieren, sodass Pfade aktuell bleiben, statt zu statischen Dokumenten zu werden.
Für den Einstieg benötigen Sie kein großes Data-Science-Team. Für eine erste Implementierung brauchen Sie typischerweise:
- Eine HR-/L&D-Verantwortung, die das Skill Framework, Zielrollen und Erfolgskriterien definiert.
- Eine IT-Ansprechperson, die Integrationen mit Ihrem LMS oder Intranet umsetzt und Sicherheit/Compliance sicherstellt.
- Eine Change-Verantwortliche bzw. einen Change-Verantwortlichen (oft in HR), die bzw. der Führungskräfte und Mitarbeitende auf die neue Arbeitsweise vorbereitet.
Auf technischer Seite kann eine Entwickler:in oder ein Partner wie Reruption ChatGPT per API an Ihre bestehenden Tools anbinden, Prompts vorbereiten und Datenflüsse gestalten. Viele Kund:innen starten mit einem Low-Code-Prototyp (z. B. ein Webformular plus Chat-Interface), bevor sie in eine tiefere LMS-Integration gehen.
Die Timeline hängt vom Umfang ab, aber Sie können deutlich schneller Resultate sehen als bei klassischen L&D-Projekten. Mit einem fokussierten Pilot für eine Jobfamilie ist es realistisch:
- Innerhalb von 4–6 Wochen einen Prototyp und erste KI-generierte Learning Paths aufzusetzen, sofern Daten und Inhalte bereitstehen.
- Innerhalb weiterer 4–8 Wochen erstes Feedback zu sammeln und Prompts, Skill Profile sowie Workflows anzupassen.
- Den anfänglichen Impact auf Engagement und wahrgenommene Relevanz von Trainings innerhalb eines Quartals zu messen – und erste Signale zur Performance (z. B. Time-to-Ramp) in 2–3 Quartalen.
Der PoC-Ansatz von Reruption ist speziell darauf ausgelegt, technische Machbarkeit und User Acceptance schnell zu validieren, sodass Sie auf Basis realer Nutzung und nicht nur von Folien entscheiden können.
Die Kosten gliedern sich in drei Komponenten: ChatGPT-Nutzung, Implementierung und laufender Betrieb. Die API-Kosten für ChatGPT sind in der Regel im Vergleich zu HR-Budgets selbst im großen Maßstab moderat. Die Hauptinvestitionen liegen in der Initialeinrichtung (Skill Framework, Integration mit LMS/HRIS, UX) und im Change Management für HR, Führungskräfte und Mitarbeitende.
Der ROI ergibt sich typischerweise aus mehreren Quellen:
- Weniger Zeitaufwand für HR und Führungskräfte bei der Erstellung und Aktualisierung individueller Pläne.
- Höhere Nutzung bestehender Inhalte, da Empfehlungen relevanter sind.
- Schnellere Time-to-Proficiency in kritischen Rollen und bessere interne Mobilität.
- Geringeres Fluktuationsrisiko, weil Mitarbeitende klare, personalisierte Entwicklungspfade sehen.
Wir empfehlen in der Regel, mit einem kleinen, gut messbaren Use Case zu starten (z. B. Entwicklung neuer Führungskräfte), bei dem Sie KI-gestützte Learning Paths mit konkreten Kennzahlen wie Time-to-Ramp, internen Beförderungsraten oder Engagement-Scores verknüpfen können.
Reruption arbeitet als Co-Preneur – das heißt, wir beraten nicht nur von der Seitenlinie, sondern arbeiten eingebettet mit Ihrem Team zusammen, um echte Lösungen zu bauen und live zu bringen. Für KI-gestützte Learning Paths starten wir typischerweise mit unserem AI-PoC-Angebot (9.900 €), um zu beweisen, dass ChatGPT auf Basis Ihrer Daten und Inhalte nützliche, rollenspezifische Entwicklungspfade generieren kann.
In diesem PoC helfen wir Ihnen, den Use Case zu schärfen, das Skill- und Datenmodell zu entwerfen, das passende Modell-Setup zu wählen und einen funktionierenden Prototyp (z. B. eine kleine Web-App oder ein LMS-Plugin) zu bauen. Anschließend unterstützen wir Sie dabei, diesen Prototyp in ein robustes internes Produkt zu überführen: Prompts zu verfeinern, Sicherheit und Compliance zu stärken, Integrationen mit HR-Systemen umzusetzen und HR- sowie L&D-Teams für die Arbeit mit der neuen Fähigkeit zu befähigen. Unser Ziel ist nicht, Ihren bestehenden Prozess zu optimieren, sondern die KI-first-Version zu bauen, die ihn ersetzt.
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