Die Herausforderung: Schlechte Wissenssicherung

HR- und L&D-Teams investieren erhebliche Budgets und Zeit in Trainingsprogramme, doch ein großer Teil dieser Investition verpufft innerhalb weniger Wochen. Mitarbeitende besuchen Workshops, absolvieren E-Learnings, bestehen Tests – und haben dann Schwierigkeiten, sich an die Inhalte zu erinnern oder sie in realen Arbeitssituationen anzuwenden. Wissenssicherung ist gering, weil Lernen als Event behandelt wird, statt als ein fortlaufender Prozess, der in tägliche Arbeitsabläufe eingebettet ist.

Traditionelle Ansätze des Corporate Learnings – Präsenzschulungen, lange Foliensätze, statische E-Learning-Module – wurden nicht für das Tempo und die Komplexität der heutigen Arbeitswelt entwickelt. Mitarbeitende sind überlastet, wechseln ständig den Kontext und haben selten Zeit oder mentale Kapazität, um Trainingsmaterialien erneut zu durchzugehen. Generische Auffrischungskurse, jährliche Compliance-Wiederholungen oder Massen-E-Mail-Erinnerungen passen nicht zu individuellen Rollen, Skill-Gaps oder konkreten Bedarfsmomenten – und bleiben daher wirkungslos.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Schlechte Wissenssicherung führt zu inkonsistenter Qualität, wiederholten Fehlern, Nacharbeit und langsamerem Onboarding. Führungskräfte verlieren das Vertrauen in HR-Trainings, weil sich Verhalten und Performance nicht messbar verändern. Es wird schwieriger, L&D-Budgets zu rechtfertigen, wenn Sie nicht zeigen können, dass Menschen das Gelernte tatsächlich anwenden. In wettbewerbsintensiven Märkten führt das zu langsamerer Innovation, höherem Risiko und einer wachsenden Fähigkeitslücke gegenüber Organisationen, die Lernen systematisch in Performance übersetzen.

Die Herausforderung ist real, aber lösbar. Moderne KI für HR und L&D ermöglicht es Unternehmen, von einmaligen Trainingsereignissen zu adaptiver, kontinuierlicher Lernunterstützung zu wechseln. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, KI-gestützte Lernerlebnisse und interne Tools zu entwickeln, die kritisches Wissen nahe an der Arbeit halten. In den folgenden Abschnitten finden Sie praktische Hinweise, wie Sie Gemini nutzen können, um schlechte Wissenssicherung anzugehen und Trainingsinhalte in tägliche Performance-Unterstützung zu verwandeln.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Reruptions Arbeit an KI-gestützten Lernprodukten und internen Tools ist unsere Sicht klar: Schlechte Wissenssicherung zu lösen, bedeutet weniger, mehr Inhalte zu kaufen, und mehr, Wissen mit KI zu orchestrieren. Gemini ist hier besonders geeignet, weil es interne Lernressourcen indexieren, adaptive Lernpfade generieren und Just-in-Time-Antworten innerhalb Ihres bestehenden HR- und L&D-Ökosystems liefern kann. Richtig eingesetzt, wird es zu einer unsichtbaren Schicht, die sporadische Trainings in kontinuierliche, personalisierte Performance-Unterstützung verwandelt.

Wissenssicherung als kontinuierlichen Prozess behandeln, nicht als einmaliges Event

Bevor Sie ein Tool einführen, müssen HR-Verantwortliche ihr Denkmodell anpassen. Schlechte Wissenssicherung ist kein „Content-Problem“, das sich mit mehr Folien oder längeren Workshops beheben lässt. Es ist ein Prozessproblem: Lernen wird nicht zur richtigen Zeit, im richtigen Format und im richtigen Kontext verstärkt. Gemini ist am effektivsten, wenn es in diesen kontinuierlichen Prozess eingebettet ist – nicht, wenn es nachträglich einfach über bestehende Kurse gestülpt wird.

Strategisch bedeutet das, Ihre kritischen Skill-Bereiche zu kartieren – zum Beispiel Verkaufsgespräche, Führungsgrundlagen, Sicherheitsregeln, HR-Richtlinien – und zu definieren, wie Mitarbeitende vor, während und nach einem Training unterstützt werden sollen. Gemini kann dann so konfiguriert werden, dass es Micro-Prework, Unterstützung in der Session und Nachtrainings-Verstärkung passend zu diesen Phasen bereitstellt. Ohne dieses End-to-End-Design riskieren Sie, mit einem weiteren losgelösten Tool zu enden, das zwar interessante KI-Ergebnisse liefert, aber wenig Verhaltensänderung bewirkt.

Mit fokussierten, wirkungsstarken Use Cases starten

Zu versuchen, mit Gemini „das ganze L&D zu beheben“, ist ein Rezept für Verwirrung. Eine bessere Strategie ist es, mit einem engen, aber wirkungsstarken Use Case zu beginnen, bei dem Wissenssicherung klar die Performance beeinflusst und Ergebnisse messbar sind. Typische Kandidaten sind das Onboarding für eine kritische Rolle, ein neuer Produktlaunch oder ein Sicherheits-/Compliance-Thema, bei dem Fehler teuer sind.

Wenn Sie Gemini zunächst auf einen klar definierten Fachbereich fokussieren, können Sie die passenden internen Inhalte kuratieren, Zugriffskontrollen sauber konfigurieren und Verstärkungsflüsse mit deutlich weniger Risiko designen. Sie gewinnen Evidenz, wie KI-gestützte Lernverstärkung Verhalten verändert – und erleichtern damit das Stakeholder-Buy-in für eine spätere Skalierung. So gehen wir auch bei unseren KI-PoCs bei Reruption vor: ein klar abgegrenzter Use Case, schnelle technische Validierung und dann eine Produktions-Roadmap statt eines endlosen Piloten.

Für bestehende Workflows und Tools designen, nicht für parallele Erlebnisse

Selbst der beste KI-Assistent scheitert, wenn Mitarbeitende dafür ein weiteres Portal oder eine App nutzen müssen, die sie nie öffnen. Strategisch sollte Ihr Ziel sein, Gemini für Lern- und Wissenssupport in die Tools zu bringen, die Menschen bereits verwenden: Ihr LMS, das HR-Portal, Kollaborationstools oder bestehende Intranetseiten. Das reduziert Reibung und erhöht die Adoption – beides ist entscheidend für nachhaltige Wissenssicherung.

Aus organisatorischer Sicht bedeutet das, HR, IT und Business-Stakeholder frühzeitig auszurichten. Klären Sie, mit welchen Systemen Gemini integriert werden soll, wem die Daten gehören und wie Zugriffe und Berechtigungen gesteuert werden. Wenn Sie Integration und Change Management von Anfang an mitdenken, vermeiden Sie das häufige Muster, bei dem KI-Piloten eine kleine Gruppe beeindrucken, aber nie in der gesamten Organisation skaliert werden.

Ihre Content- und Datenbasis vorbereiten

Gemini ist leistungsfähig, kann aber nur dann relevante, verlässliche Antworten liefern, wenn Ihre zugrunde liegenden Trainingsinhalte, FAQs, SOPs und Richtliniendokumente hinreichend strukturiert und auffindbar sind. Viele HR-Teams unterschätzen diesen Schritt und springen direkt zum „Spielen mit Prompts“ – mit dem Ergebnis inkonsistenter Antworten und geringen Vertrauens bei Mitarbeitenden und Führungskräften.

Planen Sie strategisch einen Content-Readiness-Sprint: Identifizieren Sie, welche Materialien noch relevant sind, entfernen Sie veraltete Inhalte, standardisieren Sie Benennung und Tagging und definieren Sie, welche Quellen als autoritativ gelten. Das muss nicht perfekt sein, aber explizit. Auf dieser Basis kann Gemini Ihre Inhalte indexieren und darüber „nachdenken“, sodass Sie adaptive Lernpfade und Microlearning-Erlebnisse aufbauen können, die Ihre aktuellen Richtlinien und Praktiken tatsächlich widerspiegeln.

Klare Erfolgskennzahlen und Leitplanken definieren

Um über die Experimentierphase hinauszukommen, braucht HR ein klares Bild davon, wie Erfolg beim Einsatz von Gemini zur Verbesserung der Wissenssicherung aussieht. Legen Sie im Vorfeld eine begrenzte Anzahl an Metriken fest: Testergebnisse 30–60 Tage nach dem Training, Rückgang wiederkehrender Standardfragen an HR, schnellere Produktivitätszeit für neue Mitarbeitende oder weniger Fehler in Prozessen, die im Training abgedeckt wurden. Diese KPIs geben Ihrer KI-Implementierung Richtung und helfen Ihnen zu entscheiden, wo sich eine Vertiefung lohnt.

Gleichzeitig sollten Sie Leitplanken definieren: Zu welchen Themen soll Gemini nicht antworten? Wann soll an menschliche Expert:innen eskaliert werden? Wie überwachen Sie Inhaltsqualität und Bias? Wenn Sie dies als strategische Designfrage und nicht als Nebenbei-Aufgabe behandeln, erhöhen Sie Vertrauen und Adoption. Nach unserer Erfahrung sind klare Metriken und Leitplanken oft der ausschlaggebende Faktor, um risikoaverse Stakeholder davon zu überzeugen, dass KI in HR und L&D sowohl leistungsfähig als auch sicher sein kann.

Gemini für HR Learning & Development ist am wirkungsvollsten, wenn es als Instrument zur Orchestrierung kontinuierlicher Verstärkung verstanden wird – nicht nur als Generator zusätzlicher Inhalte. Mit einem fokussierten Scope, einer soliden Content-Basis und klaren Erfolgskennzahlen können Sie Wissensverlust messbar reduzieren und Trainings direkt mit Performance-Ergebnissen verknüpfen. Reruption verbindet tiefe Engineering-Expertise mit einer KI-first-Perspektive auf L&D, um Sie bei Konzeption, Prototyping und Skalierung dieser Lösungen zu unterstützen. Wenn Sie sehen möchten, was Gemini für Ihre spezifischen Wissenssicherungs-Herausforderungen leisten kann, sind wir bereit, das gemeinsam mit Ihnen konkret und hands-on zu erkunden.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Gesundheitswesen bis Lebensmittelproduktion: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini 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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H&M

Mode‑Einzelhandel

In der schnelllebigen Welt des Bekleidungs-Einzelhandels stand H&M unter massivem Druck durch rasch wechselnde Konsumententrends und volatile Nachfrage. Traditionelle Prognosemethoden konnten nicht mithalten, was häufig zu Out-of-Stock-Situationen in Hochphasen und massiven Überbeständen unverkaufter Artikel führte – beides trug zu hohen Abfallmengen bei und band Kapital. Berichten zufolge kosteten H&Ms Bestandsineffizienzen jährlich Millionen, wobei Überproduktion die ökologischen Probleme einer Branche mit Überangebot verschärfte. Hinzu kamen globale Lieferkettenstörungen und der Wettbewerb durch agile Rivalen wie Zara, die den Bedarf an präziser Trendprognose verstärkten. Die Altsysteme von H&M beruhten ausschließlich auf historischen Verkaufsdaten und verpassten Echtzeitsignale aus sozialen Medien und Suchtrends, was zu fehlallokierten Beständen in über 5.000 Filialen weltweit und suboptimalen Sell-Through-Raten führte.

Lösung

H&M setzte KI-gestützte prädiktive Analytik ein, um seinen Ansatz grundlegend zu verändern, und integrierte maschinelle Lernmodelle, die umfangreiche Datensätze aus sozialen Medien, Modeblogs, Suchmaschinen und internen Verkaufsdaten auswerten. Diese Modelle sagen aufkommende Trends Wochen im Voraus voraus und optimieren die Bestandsallokation dynamisch. Die Lösung umfasste die Zusammenarbeit mit Datenplattformen zum Crawlen und Verarbeiten unstrukturierter Daten, die in kundenspezifische ML-Algorithmen zur Nachfrageprognose eingespeist wurden. Dies ermöglichte automatisierte Nachbestellentscheidungen, reduzierte menschliche Verzerrungen und beschleunigte die Reaktionszeiten von Monaten auf Tage.

Ergebnisse

  • 30 % Gewinnsteigerung durch optimierte Bestände
  • 25 % Reduktion von Abfall und Überbeständen
  • 20 % Verbesserung der Prognosegenauigkeit
  • 15–20 % höhere Sell-Through-Raten
  • 14 % weniger Out-of-Stock-Situationen
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bunq

Bankwesen

Als bunq ein rasantes Wachstum als zweitgrößte Neobank in Europa verzeichnete, wurde die Skalierung des Kundenservice zu einer kritischen Herausforderung. Bei Millionen von Nutzern, die personalisierte Banking-Informationen zu Konten, Ausgabeverhalten und Finanzberatung auf Abruf verlangen, stand das Unternehmen unter Druck, sofortige Antworten zu liefern, ohne die Zahl der menschlichen Supportteams proportional zu erhöhen — was Kosten treiben und Abläufe verlangsamen würde. Traditionelle Suchfunktionen in der App reichten für komplexe, kontextabhängige Anfragen nicht aus und führten zu Ineffizienzen und Nutzerfrustration. Zudem stellten die Gewährleistung von Datenschutz und Genauigkeit in einem stark regulierten Fintech-Umfeld erhebliche Risiken dar. bunq benötigte eine Lösung, die nuancierte Unterhaltungen führen und gleichzeitig EU-Bankvorschriften einhalten konnte, Halluzinationen vermeiden würde, wie sie in frühen GenAI-Modellen vorkommen, und sich nahtlos integrieren ließe, ohne die App-Performance zu beeinträchtigen. Ziel war es, Routineanfragen zu automatisieren, sodass menschliche Agenten sich auf wertschöpfende Fälle konzentrieren konnten.

Lösung

bunq begegnete diesen Herausforderungen durch die Entwicklung von Finn, einer proprietären GenAI-Plattform, die direkt in die mobile App integriert wurde und die herkömmliche Suchfunktion durch einen konversationellen KI-Chatbot ersetzte. Nach der Einstellung von mehr als einem Dutzend Datenexperten im Vorjahr baute das Team Finn so, dass er sicher auf nutzerspezifische Finanzdaten zugreift, Fragen zu Kontoständen, Transaktionen und Budgets beantwortet und sogar allgemeine Ratschläge gibt, wobei der Gesprächskontext über Sitzungen hinweg erhalten bleibt. Nach einer Beta wurde Finn im Dezember 2023 als Europas erster KI-gestützter Bankassistent eingeführt und entwickelte sich schnell weiter. Bis Mai 2024 wurde er vollständig konversationell, was natürliche Mehrfachrunden-Interaktionen ermöglichte. Dieser retrieval-augmented generation (RAG)-Ansatz stützte Antworten auf Echtzeit-Nutzerdaten, minimierte Fehler und erhöhte die Personalisierung.

Ergebnisse

  • 100.000+ Fragen innerhalb von Monaten nach der Beta beantwortet (Ende 2023)
  • 40 % der Nutzeranfragen bis Mitte 2024 autonom vollständig gelöst
  • 35 % der Anfragen unterstützt, insgesamt 75 % sofortige Support-Abdeckung
  • Vor dem Start 12+ Datenexperten für die Dateninfrastruktur eingestellt
  • Zweitgrößte Neobank Europas nach Nutzerbasis (1M+ Nutzer)
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PayPal

Fintech

PayPal, als globaler Marktführer im Online-Zahlungsverkehr, sieht sich unablässigen, sich weiterentwickelnden Betrugstaktiken durch hochentwickelte Cyberkriminelle gegenüber. Mit Milliarden von Transaktionen, die monatlich verarbeitet werden—über 500 Millionen Zahlungen—muss die Plattform Anomalien in Echtzeit erkennen, um massive finanzielle Verluste und Vertrauensverluste bei Kunden zu verhindern. Traditionelle regelbasierte Systeme kämpften mit False Positives und verpassten neuartige Betrugsmuster, was pro Vorfall potenziell zu Millionenverlusten führen konnte. Der Umfang verstärkte die Herausforderungen: hochfrequente Datenströme erforderten Entscheidungen in Bruchteilen einer Sekunde, während unausgewogene Datensätze (Betrug <0.1% der Transaktionen) die Modellgenauigkeit behinderte. Regulatorischer Druck und Nutzererwartungen an nahtlose Erlebnisse verlangten eine Lösung, die Sicherheit und Geschwindigkeit ausbalanciert, da unentdeckter Betrug $2B+ pro Jahr kosten und dem Ruf schaden könnte.

Lösung

PayPal implementierte Machine-Learning-Ensembles mit Deep-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung und bewertet jede Transaktion anhand von 250+ Signalen wie Geräte-Fingerprinting, verhaltensbiometrischen Merkmalen und Netzwerkdaten. Die Modelle werden kontinuierlich mit aktuellen Daten retrainiert, um sich an neue Bedrohungen anzupassen, wobei Plattformen wie H2O Driverless AI für automatisiertes Feature Engineering und Deployment genutzt werden. Das System integriert Echtzeit-Inferenz über fortschrittliche Hardware und markiert Hochrisiko-Transaktionen sofort zur Prüfung oder Sperrung. Hybride Ansätze kombinieren überwachtes Lernen für bekannten Betrug und unüberwachte Anomalieerkennung für Zero-Day-Angriffe, wodurch manuelle Prüfungen um 50% reduziert werden.

Ergebnisse

  • 10% Verbesserung der Betrugserkennungsgenauigkeit
  • $500 million an Betrug, vierteljährlich blockiert (~$2B jährlich)
  • 25 million Angriffe täglich verhindert
  • 50% Reduktion der manuellen Prüfungsaufwände
  • 99.99% Genehmigungsrate für legitime Zahlungen
  • Latenz für Echtzeit-Inferenz unter 50ms
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JPMorgan Chase

Bankwesen

In der hochdynamischen Welt des Asset Management und der Vermögensverwaltung bei JPMorgan Chase waren Berater mit erheblichen zeitlichen Belastungen durch manuelle Recherche, Dokumentenzusammenfassungen und Berichtsentwürfe konfrontiert. Die Erstellung von Investmentideen, Marktanalysen und personalisierten Kundenberichten dauerte oft Stunden oder Tage, wodurch die Zeit für Kundeninteraktion und strategische Beratung eingeschränkt wurde. Diese Ineffizienz verstärkte sich nach dem Aufkommen von ChatGPT, sodass die Bank den Bedarf an sicherer, interner KI erkannte, die mit umfangreichen proprietären Daten arbeiten kann, ohne Compliance- oder Sicherheitsrisiken einzugehen. Die Private-Bank-Berater hatten es besonders schwer, sich auf Kundentermine vorzubereiten, sich durch Research-Reports zu arbeiten und maßgeschneiderte Empfehlungen zu erstellen – und das unter regulatorischer Beobachtung und in einer Umgebung mit Datensilos, was die Produktivität und Reaktionsfähigkeit gegenüber Kunden in einem wettbewerbsintensiven Umfeld behinderte.

Lösung

JPMorgan begegnete diesen Herausforderungen durch die Entwicklung der LLM Suite, einer internen Suite aus sieben feinabgestimmten Large Language Models (LLMs), die von generativer KI angetrieben und in eine sichere Dateninfrastruktur integriert sind. Diese Plattform ermöglicht es Beratern, Berichte zu entwerfen, Investmentideen zu generieren und Dokumente schnell zusammenzufassen, wobei proprietäre Daten genutzt werden. Ein spezialisiertes Tool, Connect Coach, wurde für Private-Bank-Berater entwickelt, um bei der Vorbereitung auf Kundengespräche, der Ideenfindung und der Synthese von Research zu unterstützen. Die Implementierung legte starken Wert auf Governance, Risikomanagement und Mitarbeiterschulungen durch KI-Wettbewerbe und 'learning-by-doing'-Ansätze, um eine sichere Skalierung in der gesamten Firma zu gewährleisten. Die LLM Suite wurde schrittweise eingeführt, beginnend mit Proof-of-Concepts und einer anschließenden Ausweitung auf die gesamte Organisation.

Ergebnisse

  • Erreichte Nutzer: 140.000 Mitarbeitende
  • Entwickelte Use Cases: 450+ Proof-of-Concepts
  • Finanzieller Nutzen: Bis zu 2 Mrd. $ an KI-Wert
  • Bereitstellungsgeschwindigkeit: Vom Pilot bis zu 60.000 Nutzern in wenigen Monaten
  • Berater-Tools: Connect Coach für die Private Bank
  • Firmenweite PoCs: Strikte ROI-Messung über 450 Initiativen
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Best Practices

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

Trainingsassets in eine von Gemini indexierte Wissensbasis verwandeln

Der erste taktische Schritt ist, Gemini Zugriff auf die relevanten Lernmaterialien zu geben. Sammeln Sie Foliensätze, E-Learnings, SOPs, FAQs, aufgezeichnete Webinare und Richtliniendokumente zu einem spezifischen Thema (z. B. Onboarding oder ein neues Produkt). Bereinigen Sie veraltete Inhalte und gruppieren Sie Materialien in sinnvolle Domänen wie „Sales Basics“, „Leadership Foundations“ oder „HR Policies“.

Arbeiten Sie mit der IT zusammen, um Gemini mit Ihren Dokumenten-Repositorien oder der LMS-Content-Bibliothek zu verbinden. Nutzen Sie Metadaten oder Ordnerstrukturen, um zu kennzeichnen, welche Quellen autoritativ sind. So kann Gemini Antworten aus Ihren eigenen Materialien abrufen und synthetisieren, statt zu halluzinieren. Je klarer Sie die anfängliche Domäne eingrenzen, desto besser wird die Antwortqualität sein, die Mitarbeitende sehen.

Beispiel interne Richtlinie für den Content-Scope:
Domäne: Customer-Service-Onboarding
Autoritativ:
- /LMS/Onboarding/CustomerService/**
- /KnowledgeBase/ServicePlaybooks/**
- /Policies/CustomerCommunication/**
Nicht autoritativ (ausschließen):
- /Archive/**
- /Drafts/**

Erwartetes Ergebnis: Mitarbeitende können Gemini nach Klarstellungen und Auffrischungen fragen, die mit Ihren aktuellen Trainingsinhalten konsistent sind – das reduziert Verwirrung und die Abhängigkeit von ad-hoc-Interpretationen.

Gemini-Microlearning in den Arbeitsfluss einbetten

Um schlechte Wissenssicherung zu bekämpfen, müssen Mitarbeitende zentrale Konzepte kurz nach dem Training und in zeitlichen Abständen erneut aufgreifen. Konfigurieren Sie Gemini so, dass Microlearning-Einheiten – kurze Zusammenfassungen, Szenariofragen und Mini-Quizze – generiert und über mehrere Wochen per E-Mail, Chat oder LMS-Benachrichtigungen ausgeliefert werden.

Nutzen Sie Prompts, die umfangreiche Trainingsmaterialien in prägnante, rollenspezifische Verstärkungen übersetzen. Erstellen Sie beispielsweise nach einem Leadership-Training wöchentliche „Leadership Moments“-Nudges, die Führungskräfte auffordern, ein Konzept im nächsten 1:1-Gespräch anzuwenden.

Beispiel-Gemini-Prompt für Microlearning:
Sie sind ein L&D-Microlearning-Designer.
Input: Vollständiges Transkript unseres Workshops
"Coaching Skills for Managers".
Aufgabe:
1. Extrahieren Sie die 8 wichtigsten Coaching-Techniken.
2. Erstellen Sie für jede Technik ein Recap (150 Wörter)
   und eine realistische Szenariofrage.
3. Formatieren Sie jede Technik als eigenständige
   Microlearning-Einheit für einen wöchentlichen E-Mail-Versand.
Zielgruppe: Erste Führungskräfte in unserem Unternehmen.

Erwartetes Ergebnis: Regelmäßige, leichtgewichtige Kontaktpunkte, die das Erinnern stärken und Verhaltensänderung unterstützen, ohne Mitarbeitende zu überfordern.

Rollenbasierte, adaptive Lernpfade erstellen

Nutzen Sie Gemini, um von Einheitscurricula zu adaptiven Lernpfaden überzugehen, die auf Rolle, Vorwissen und Leistungsdaten basieren. Definieren Sie zunächst Skill-Profile für Schlüsselrollen (z. B. Sales-Rep, Teamlead, HR Business Partner) und ordnen Sie bestehende Lerninhalte konkreten Skills oder Kompetenzen zu.

Fordern Sie Gemini dann auf, Lernsequenzen für unterschiedliche Ausgangsniveaus vorzuschlagen. Binden Sie grundlegende Assessment-Ergebnisse ein (Testergebnisse, Managerbewertungen, Selbsteinschätzungen), sodass das System Pfade je nach vorhandenem Wissen verkürzen oder erweitern kann.

Beispiel-Gemini-Prompt für Pfad-Design:
Sie sind ein L&D-Architekt.
Input:
- Rolle: Inside Sales Representative
- Skills: Produktwissen, Einwandbehandlung,
  Bedarfs-/Discovery-Fragen
- Content: Liste von Modulen mit Dauer und Skill-Tags
- Lernendenprofil: starkes Produktwissen,
  schwache Einwandbehandlung
Aufgabe:
Entwerfen Sie einen 4-wöchigen Lernpfad (2 Std./Woche), der:
- Zeit für Produktbasics minimiert
- Praxis und Feedback zur Einwandbehandlung betont
- Wöchentliche Verstärkungsaktivitäten enthält
Output: Liste von Modulen und Aktivitäten mit Sequenz
und Begründung.

Erwartetes Ergebnis: Mitarbeitende verbringen mehr Zeit mit ihren tatsächlichen Lücken – das steigert Engagement und Wissenssicherung und reduziert Zeitverschwendung für bereits Bekanntes.

Just-in-Time-HR- & L&D-Assistent in LMS oder Chat bereitstellen

Gemini kann als Just-in-Time-Lernassistent dienen, über den Mitarbeitende Fragen stellen und Antworten erhalten, die in Ihrem Trainingskatalog und Ihren HR-Richtlinien verankert sind. Integrieren Sie Gemini in Ihre LMS-Oberfläche oder Kollaborationstools als Chatbot, der natürliche Sprachabfragen versteht wie „Wie gehe ich mit einem schwierigen Feedback-Gespräch um?“ oder „Wie ist der Prozess zur Genehmigung von Elternzeit?“

Konfigurieren Sie den Assistenten so, dass er kurze, praxisnahe Antworten und direkte Links zu den relevantesten Trainings- oder Richtlinienseiten bereitstellt. Das hilft Mitarbeitenden nicht nur im Moment des Bedarfs, sondern führt sie auch fortlaufend zu Ihren offiziellen Lernressourcen zurück.

Beispiel-Gemini-Systemprompt für HR/L&D-Assistent:
Sie sind ein interner HR- und Lernassistent für <Unternehmen>.
Nutzen Sie ausschließlich die Unternehmensdokumente
und Trainingsmaterialien, auf die Sie Zugriff haben.
Für jede Frage:
1. Geben Sie eine prägnante, umsetzbare Antwort.
2. Verlinken Sie 1–3 relevante interne Ressourcen
   (Kurse, PDFs, Richtlinien).
3. Wenn die Frage außerhalb des Scopes oder sensibel ist,
   erklären Sie dies und empfehlen Sie den direkten Kontakt zur HR.
Erfinden Sie niemals Unternehmensrichtlinien. Wenn Sie unsicher sind,
kommunizieren Sie das und eskalieren Sie.

Erwartetes Ergebnis: Weniger wiederholte Standardfragen an HR und Führungskräfte, schnellere Verfügbarkeit korrekter Informationen und stetige Verstärkung von Trainingsinhalten genau in den Momenten, in denen Mitarbeitende sie benötigen.

Personalisierte Recap-Materialien nach Trainingssessions generieren

Nutzen Sie Gemini unmittelbar nach einem Workshop oder Virtual Training, um personalisierte Recap-Pakete für Teilnehmende zu erstellen. Speisen Sie Anwesenheitslisten, Chatverläufe, Q&A-Inhalte und das ursprüngliche Trainingsmaterial ein. Gemini kann automatisch die meistdiskutierten Themen, häufige Missverständnisse und zentrale Modelle hervorheben.

Erstellen Sie daraus kurze Recap-Dokumente, Checklisten und Anwendungstasks, zugeschnitten auf unterschiedliche Gruppen (z. B. Führungskräfte vs. Individual Contributors). Ergänzen Sie Reflexionsfragen und „erste 3 Aktionen“-Prompts, um die direkte Anwendung zu fördern.

Beispiel-Gemini-Prompt für Recaps:
Sie sind ein Corporate-Learning-Coach.
Input:
- Folien und Referentennotizen aus dem Training
  "Effective 1:1s"
- Chat- + Q&A-Transkript
Aufgabe:
1. Fassen Sie die 5 wichtigsten behandelten Praktiken zusammen.
2. Identifizieren Sie die 5 häufigsten Fragen oder Herausforderungen.
3. Erstellen Sie ein 2-seitiges Recap für Teilnehmende mit:
   - Kernpraktiken in Stichpunkten
   - Antworten auf häufige Fragen
   - Einem 30-Tage-Aktionsplan mit wöchentlichen Schwerpunkten
Zielgruppe: Führungskräfte, die heute teilgenommen haben.

Erwartetes Ergebnis: Teilnehmende erhalten prägnante, praxisnahe Materialien, die sie wiederholt nutzen können – das verbessert die Wissenssicherung deutlich im Vergleich zur reinen Erinnerung oder kompletten Foliensätzen.

Wissenssicherung und Verhaltensänderung messen – nicht nur Completion

Um Wirkung nachzuweisen, sollten Sie Gemini-gestützte Lernflüsse mit Wissenssicherungs- und Performance-Metriken verknüpfen. Nutzen Sie von Gemini generierte, zeitversetzte Quizze, Szenario-Checks oder kurze Reflexionsprompts, die 2–8 Wochen nach dem Training ausgeliefert werden. Vergleichen Sie die Ergebnisse mit Baseline-Kohorten ohne KI-unterstützte Verstärkung.

Wo möglich, verbinden Sie diese Messungen mit operativen Daten: Fehlerraten, Kundenzufriedenheitswerte, Ticket-Lösungszeiten oder Time-to-Productivity neuer Mitarbeitender. Gemini kann Sie außerdem unterstützen, Freitextfeedback von Teilnehmenden und Führungskräften zu analysieren, um Muster zu erkennen – etwa, was hängen bleibt und wo weiterhin Schwierigkeiten bestehen.

Beispiel-Gemini-Prompt für Evaluationsdesign:
Sie sind ein L&D-Messspezialist.
Input:
- Beschreibung eines neuen Onboarding-Programms
- Liste verfügbarer Metriken (NPS, Fehler, Time-to-Productivity)
Aufgabe:
1. Schlagen Sie 5 Indikatoren für Wissenssicherung
   und Verhaltensänderung vor.
2. Entwerfen Sie 3 zeitversetzte Micro-Assessments
   (2, 4, 8 Wochen nach dem Training).
3. Schlagen Sie vor, wie diese mit operativen Daten kombiniert
   werden können, um den ROI zu zeigen.

Erwartetes Ergebnis: Ein realistischer Analytics-Rahmen, der verbesserte Wissenssicherung nachweist und datenbasierte Entscheidungen darüber unterstützt, welche Lerninitiativen skaliert oder neu gestaltet werden sollten.

Über alle diese Praxisansätze hinweg sehen Unternehmen typischerweise engagiertere Lernende, weniger wiederholte Basisfragen, ein schnelleres Ramp-up in Schlüsselrollen und eine höhere Konsistenz in der Anwendung von Richtlinien und Prozessen. Auch wenn konkrete Zahlen von Ihrem Ausgangsniveau abhängen, ist es realistisch, 20–40 % bessere Testergebnisse 4–8 Wochen nach dem Training sowie spürbare Rückgänge vermeidbarer Fehler in Bereichen anzuvisieren, die durch Gemini-unterstütztes Lernen abgedeckt werden.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini verbessert die Wissenssicherung, indem einmalige Trainings in eine laufende, personalisierte Verstärkung überführt werden. Es indexiert Ihre internen Lerninhalte und HR-Dokumentation und generiert darauf aufbauend Microlearning, Quizze und Recap-Materialien, die über die Zeit verteilt und nicht nur am Trainingstag ausgespielt werden.

Mitarbeitende können Gemini zudem per Chat oder über Ihr LMS als Just-in-Time-Assistent nutzen und Fragen stellen, wenn sie das Gelernte anwenden müssen. Diese Kombination aus verteiltem Wiederholen, adaptiven Lernpfaden und On-Demand-Support hilft Mitarbeitenden, Trainingsinhalte in realen Arbeitssituationen besser zu behalten und einzusetzen.

Sie benötigen kein perfektes L&D-Ökosystem, aber einige Grundlagen sind wichtig. Erstens brauchen Sie Zugang zu Ihren bestehenden Trainingsmaterialien, SOPs, Richtlinien und FAQs in digitaler Form, damit Gemini sie indexieren kann. Zweitens sollten Sie Klarheit darüber haben, mit welchen Themen oder Rollen Sie starten wollen (z. B. Onboarding, Führungsgrundlagen, Sicherheitsprozesse).

Auf technischer Seite sollte die IT klären, wo Gemini sicher angebunden werden kann (LMS, Dokumentenspeicher, Intranet) und wie Zugriffsrechte verwaltet werden. Aus People-Perspektive ist es hilfreich, eine:n HR-/L&D-Owner und eine:n Business-Stakeholder zu haben, die gemeinsam die Erfolgsmetriken definieren. Reruption strukturiert diese Setup-Phase typischerweise als kurzen, fokussierten Sprint, bevor der erste Prototyp gebaut wird.

Erste Effekte lassen sich relativ schnell erkennen, wenn Sie sich auf einen engen Use Case konzentrieren. Innerhalb von 4–6 Wochen kann Gemini eine definierte Menge an Lernassets indexieren, Microlearning ausspielen und Just-in-Time-Fragen in einem Pilotbereich beantworten (zum Beispiel in einer einzelnen Abteilung oder Kohorte).

Signifikante Signale zu Wissenssicherung und Verhaltensänderung zeigen sich typischerweise nach 8–12 Wochen, wenn Sie Nachtests, Fehlerraten oder Onboarding-Ramp-up-Zeiten mit früheren Kohorten vergleichen. Entscheidend ist, eine klare Baseline zu definieren, realistische KPIs zu setzen und mindestens einen vollständigen Verstärkungszyklus (mehrere Wochen verteiltes Lernen) durchlaufen zu lassen, bevor Sie Ergebnisse bewerten.

Die Kosten verteilen sich im Wesentlichen auf drei Bereiche: die Nutzung von Gemini selbst, Integrations- bzw. Engineering-Aufwand sowie HR-/L&D-Zeit für Content-Kuration und Change Management. Im Vergleich zum Aufbau individueller Software von Grund auf ist dies in der Regel schlank – Gemini liefert die zentralen KI-Fähigkeiten, und Ihre Hauptinvestition liegt in der Integration in Ihre Umgebung und Prozesse.

Der ROI resultiert aus mehreren Quellen: verkürzte Time-to-Productivity für neue Mitarbeitende, weniger Fehler in prozesskritischen Bereichen, geringeres Volumen wiederkehrender HR-Anfragen und eine bessere Nutzung bestehender Trainingsinhalte. Wenn die Wissenssicherung steigt, benötigen Sie häufig weniger vollständige Retrainings und können Budget gezielter für Upskilling einsetzen. Mit einem gut gewählten Piloten ist es realistisch, innerhalb von 3–6 Monaten einen quantitativen Business Case aufzubauen.

Reruption arbeitet als Co-Preneur, das heißt, wir beraten nicht nur, sondern entwickeln und liefern Lösungen gemeinsam mit Ihnen. Für Gemini-basierte Lernunterstützung starten wir typischerweise mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €), um einen konkreten Use Case – etwa Onboarding oder ein spezifisches Trainingsprogramm – zu validieren. Das umfasst Scoping, Machbarkeitsprüfung, einen funktionsfähigen Prototyp und eine Roadmap für den Übergang in die Produktion.

Über den PoC hinaus unterstützt Sie unser Team bei der Integration in Ihr LMS- oder HR-Stack, bei der Strukturierung von Inhalten, beim Design von Leitplanken und bei der Befähigung von HR- und L&D-Teams. Wir bringen die KI-Engineering-Tiefe mit, um Gemini zuverlässig mit Ihren Daten zu betreiben, sowie die strategische L&D-Perspektive, um sicherzustellen, dass die Lösung Wissenssicherung und Performance tatsächlich verbessert – und nicht zu einem weiteren ungenutzten Tool wird.

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