Schluss mit irrelevanten Kursen: Mit ChatGPT Lernen im HR personalisieren
HR-Teams investieren massiv in Weiterbildung, trotzdem werden Mitarbeitende weiterhin in generische Kurse gedrückt, die weder zu ihrer Rolle noch zu ihrem Kompetenzniveau passen. Diese Seite zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen, um Ihren Lernkatalog zu analysieren, Inhalte mit Rollen und Fähigkeiten abzugleichen und gezielte Learning Journeys zu erstellen, die die Performance im Arbeitsalltag tatsächlich verbessern.
Inhalt
Die Herausforderung: Irrelevante Kursinhalte
Die meisten HR- sowie Learning-&-Development-Teams kennen das Muster: Sie führen einen neuen Trainingskatalog ein, schreiben ganze Zielgruppen in „verpflichtende“ Kurse ein und sehen dann, wie das Engagement einbricht. Mitarbeitende sitzen generische Inhalte ab, die ihre Rolle, ihr Einstiegsniveau und ihre Karriereziele ignorieren. Das Ergebnis sind gelangweilte Lernende, verschwendete Trainingsstunden und kaum Wirkung auf die tatsächliche Performance.
Traditionelle L&D-Ansätze stammen aus einer anderen Zeit. Kompetenzmatrizen liegen in Tabellen, nicht in Systemen. Kurskataloge werden jährlich statt dynamisch aktualisiert. Lernpfade werden nach Joblevel oder Funktion definiert, nicht nach tatsächlichen Fähigkeiten oder geschäftlichen Prioritäten. Selbst wenn moderne LMS- oder LXP-Plattformen vorhanden sind, endet Personalisierung oft bei Jobtitel und Abteilung, während die Inhalte selbst statisch bleiben und von aktuellen Skill-Gaps abgekoppelt sind.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Budgets sind in Lizenzen und Content-Bibliotheken gebunden, die kaum genutzt werden. Führungskräfte tun sich schwer, den Zusammenhang zwischen Trainings und KPIs wie Produktivität, Qualität oder Umsatz zu erkennen. High Performer schalten ab, und leistungsschwächere Mitarbeitende bleiben unterqualifiziert, weil das Lernangebot sie nicht dort abholt, wo sie stehen. Langfristig untergräbt das das Vertrauen in HR-gesteuerte Entwicklungsinitiativen und bringt Sie in eine wettbewerbliche Nachteilssituation bei Mitarbeiterbindung und Upskilling.
Diese Herausforderung ist jedoch absolut lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von KI, insbesondere Tools wie ChatGPT, kann HR von statischen One-Size-Fits-All-Kursen hin zu adaptiven, rollenspezifischen Lernreisen wechseln, die reale Arbeit und aktuelle Skill-Frameworks widerspiegeln. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, digitale Lernprodukte und KI-gestützte Tools aufzubauen, die diesen Wechsel von generisch zu zielgerichtet ermöglichen. Im Folgenden finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT nutzen, um irrelevante Inhalte aufzuräumen und L&D so neu zu gestalten, dass es endlich zu Ihren Mitarbeitenden und Ihrem Geschäft passt.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Arbeit am Aufbau digitaler Lernplattformen und KI-gestützter Tools wissen wir, dass das Problem irrelevanter Kursinhalte weniger am Katalog selbst liegt, sondern daran, wie Informationen strukturiert sind. ChatGPT für HR-Lernen wird dann wirklich stark, wenn das Modell Ihre Rollen, Kompetenzprofile und vorhandenen Materialien lesen und Ihnen anschließend helfen kann, diese rund um Skills und Ergebnisse statt um generische Themen neu aufzubauen. Der Schlüssel ist, ChatGPT als Motor für Skill Intelligence und Content-Adaption zu betrachten, nicht nur als angenehmere Art, Kursbeschreibungen zu schreiben.
Alles zuerst in einem Rollen- und Skill-Framework verankern
Bevor Sie ChatGPT nutzen, um irrelevante Kurse zu beheben, braucht HR ein klares Bild davon, was „relevant“ bedeutet. Das entsteht durch ein belastbares Rollen- und Skill-Framework. Definieren Sie Zielkompetenzen für Schlüsselrollen, gewünschte Kompetenzniveaus und geschäftskritische Skill-Cluster. Selbst ein zu 70 % vollständiges Framework ist nützlicher als ein perfektes, das nie live geht.
Wenn dieses Fundament steht, können Sie ChatGPT anweisen, jeden Kurs im Hinblick auf Zielrollen und Skills zu analysieren: Welche Module unterstützen welche Kompetenzen? Wo gibt es Lücken oder Überschneidungen? So wird aus ChatGPT statt eines generischen Textgenerators ein strukturierter Skill-Alignment-Assistent, der Ihnen die strategische Kontrolle darüber gibt, was bleiben, aktualisiert oder aus dem Katalog entfernt werden sollte.
ChatGPT als Co-Designer sehen, nicht als Black Box
Strategisch sollte HR ChatGPT im L&D als Co-Designer positionieren, der Expertenarbeit beschleunigt – nicht als Ersatz für Learning Professionals oder Fachexperten. KI kann in hoher Geschwindigkeit rollenspezifische Lernpfade, Microlearning-Module und Quizfragen vorschlagen, aber die Organisation muss die finalen Entscheidungen und Freigaben verantworten.
Ein praxisnaher Ansatz ist, Design-Loops zu etablieren: HR- und L&D-Verantwortliche definieren Leitplanken (Skills, Compliance, Tonalität), ChatGPT generiert strukturierte Vorschläge, und Fachexperten prüfen und passen an. Diese Denkweise reduziert Widerstände bei Stakeholdern, weil KI klar als Verstärker von Expertise gerahmt wird, und sie mindert das strategische Risiko, die Qualität von Lerndesign an ein Modell „auszulagern“, das Sie nicht vollständig kontrollieren.
Mit hochrelevanten Zielgruppen starten, nicht mit dem gesamten Katalog
Es ist verlockend, ChatGPT direkt alle Kurse und Rollen auf einmal analysieren zu lassen. Strategisch ist das der falsche Ansatz. Starten Sie mit einem Pilotprojekt für eine kritische Zielgruppe, bei der irrelevantes Training die Performance klar beeinträchtigt: zum Beispiel neue Sales-Mitarbeitende, Führungskräfte in der Fläche oder Support-Agents.
Durch die Fokussierung können Sie schnell testen, wie gut ChatGPT veraltete Module identifiziert, Inhalte Skills zuordnet und maßgeschneiderte Lernreisen vorschlägt. Sie erkennen, wo zusätzliche Daten benötigt werden und wo ein menschliches Review unverzichtbar ist. Diese Pilot-Ergebnisse helfen Ihnen anschließend, intern den Case zu bauen, um den Ansatz auf andere Funktionen und Regionen zu skalieren.
Daten, Richtlinien und Menschen auf KI-gestütztes Lernen vorbereiten
Der Einsatz von ChatGPT zur Personalisierung von HR-Lernen ist nicht nur eine Tool-Entscheidung, sondern eine Frage der organisatorischen Bereitschaft. Sie müssen klären, welche Daten genutzt werden dürfen (Rollenbeschreibungen, Performance-Daten, LMS-Logs), wie diese im Rahmen Ihrer Sicherheits- und Compliance-Vorgaben mit KI geteilt werden können und wer die KI-gestützten Workflows verantwortet.
Richten Sie strategisch klare Richtlinien ein, welche Datenquellen zulässig sind, wie sensible Informationen verarbeitet werden und was zwingend On-Premise oder in einem privaten Modell bleiben muss. Parallel dazu sollten HR- und L&D-Teams zu Prompt-Design, kritischer Bewertung von KI-Ausgaben und grundlegenden Modellgrenzen befähigt werden. Ohne dies riskieren Sie entweder eine Überabhängigkeit von KI oder eine tiefe organisationale Skepsis, die die Einführung blockiert.
Klare Erfolgskennzahlen für Lernrelevanz definieren
Behandeln Sie das Vorhaben abschließend als Business-Initiative, nicht als Technologie-Experiment. Definieren Sie vor der Einführung von ChatGPT, wie verbesserte Lernrelevanz und -wirksamkeit konkret aussehen soll. Beispiele sind: verkürzte Time-to-Proficiency für Neueinsteiger, höhere Abschluss- und Zufriedenheitswerte bei zielgerichteten Kursen, gesteigerte Nutzung empfohlener Module oder Korrelationen zwischen spezifischen Lernpfaden und Performance-Indikatoren.
Mit diesen Kennzahlen können Sie strategisch entscheiden, wo Sie nachsteuern: Schlägt die KI die falschen Inhalte vor? Unterstützen Führungskräfte die neuen Pfade nicht? Sind Quizze nicht prädiktiv für die reale Performance? So verlagert sich die Diskussion von „Ist ChatGPT gut?“ hin zu „Wo stiftet KI messbaren Mehrwert für unsere L&D-Strategie – und wie verstärken wir genau das?“
Mit der richtigen Strategie eingesetzt, kann ChatGPT einen unscharfen Trainingskatalog in ein skillbasiertes Lernsystem verwandeln, das tatsächlich zu Ihren Rollen und Geschäftszielen passt. Es wird HR- oder L&D-Expertise nicht ersetzen, aber massiv beschleunigen, wie Sie Inhalte analysieren, relevante Lernreisen gestalten und datenbasiert iterieren. Bei Reruption kombinieren wir diese strategische Perspektive mit praktischer Engineering-Expertise, damit Sie nicht bei Theorie stehen bleiben, sondern mit funktionierenden Prototypen und klaren Impact-Kennzahlen arbeiten; wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrer Umgebung aussehen könnte, ist unser Team bereit, gemeinsam mit Ihnen eine Lösung zu co-designen 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.
Bestehende Kurse mit ChatGPT auf Rollen und Skills abbilden
Starten Sie damit, Ihren aktuellen Kurskatalog aus dem LMS zu exportieren (Titel, Beschreibungen, Tags, Lernziele). Kombinieren Sie dies mit Rollenprofilen und Kompetenzmodellen. Nutzen Sie ChatGPT, um ein erstes Mapping zu erstellen, welche Kurse welche Rollen und Skills unterstützen. Dies ist der schnellste Weg, um zu erkennen, wo Inhalte generisch, doppelt oder nicht auf Ihre aktuelle Organisation abgestimmt sind.
Geben Sie ChatGPT ein strukturiertes Format vor und bitten Sie um ein Mapping in Tabellenform. Für sensible Daten nutzen Sie ein privates Deployment oder anonymisieren Details. Ein typischer Workflow: HR bereitet einen CSV-Export vor, ein Learning-Spezialist zerlegt die Inhalte in handhabbare Blöcke, und ChatGPT verarbeitet jeden Block, um passende Rollen- und Skill-Zuordnungen vorzuschlagen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein HR-Learning-Architekt.
Ich gebe Ihnen:
1) Eine Rollenbeschreibung
2) Ein Skill-Framework für diese Rolle
3) Eine Liste von Kursen mit Titeln und Beschreibungen
Aufgabe:
- Ordnen Sie jedem Kurs 0–3 Skills aus dem Framework zu
- Bewerten Sie die Relevanz des Kurses für diese Rolle (Hoch/Mittel/Gering)
- Markieren Sie offensichtlich veraltete oder zu generische Kurse
Geben Sie eine Markdown-Tabelle mit folgenden Spalten zurück:
Kurstitel | Zugeordnete Skills | Relevanz | Hinweise (z. B. veraltetes Gesetz, zu generisch)Erwartetes Ergebnis: eine erste, KI-generierte Curriculum-Map, die irrelevante oder wenig wertstiftende Kurse in Stunden statt in wochenlanger manueller Arbeit sichtbar macht.
Rollenbasierte Lernpfade statt One-Size-Fits-All erstellen
Wenn Ihre Inhalte gemappt sind, nutzen Sie ChatGPT, um daraus rollenspezifische Lernpfade zu entwickeln. Speisen Sie das Modell mit den für eine Rolle benötigten Skills und der gefilterten Liste relevanter Kurse. Bitten Sie ChatGPT, die Inhalte von Grundlagen bis Fortgeschrittenenniveau zu sequenzieren und geschätzte Zeitaufwände vorzuschlagen.
Hier können Sie das Problem „generischer Kurs“ unmittelbar adressieren. Statt allen Mitarbeitenden denselben Leadership- oder Compliance-Kurs zuzuweisen, lassen Sie ChatGPT unterschiedliche Tracks für Erstlinienführungskräfte, erfahrene Führungskräfte und Fachexpert:innen erstellen – mit denselben Grundinhalten, aber unterschiedlichen Einstiegsniveaus und Tiefen.
Beispiel-Prompt:
Sie entwerfen einen Lernpfad für eine:n neue:n Inside Sales Representative.
Eingaben:
- Skills für diese Rolle: Akquise, Produktwissen, Verhandlung, CRM-Nutzung.
- Liste relevanter Kurse mit Tags und Niveaustufen.
Aufgabe:
- Erstellen Sie einen 6-wöchigen Lernpfad mit Wochenmodulen.
- Geben Sie für jede Woche Ziele, 2–3 Kurse oder Lernassets und eine Praxisaktivität an.
- Betonen Sie die Relevanz für Aufgaben im Arbeitsalltag und vermeiden Sie generische Theorie.Erwartetes Ergebnis: klare, maßgeschneiderte Lernpfade, die Führungskräfte zuweisen und mit Mitarbeitenden besprechen können – als Ersatz für breite, unscharfe Trainingsvorgaben.
Irrelevante oder veraltete Module mit ChatGPT umschreiben und lokalisieren
Einige Kurse sind strukturell solide, wirken aber irrelevant, weil sie veraltet, zu theoretisch oder nicht an Ihren Kontext angepasst sind. Hier kann ChatGPT als Content-Refactoring-Engine dienen. Stellen Sie dem Modell den ursprünglichen Lektionstext, Ihre aktualisierten Richtlinien oder Frameworks und Beispiele für Ihre Unternehmenssprache und typische Szenarien zur Verfügung.
Bitten Sie ChatGPT, Module mit Ihrem Kontext, rollenspezifischen Beispielen und aktueller Compliance-Formulierung neu zu schreiben. Sie können auch unterschiedliche Varianten für verschiedene Zielgruppen generieren (z. B. Führungskräfte vs. Mitarbeitende ohne Führungsaufgabe), während die Lernziele gleich bleiben.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Instructional Designer:in für unser Unternehmen.
Eingabe:
- Ursprünglicher Kursabschnitt zu „Grundlagen des Datenschutzes“ (siehe unten)
- Unsere aktualisierte Datenschutzrichtlinie (siehe unten)
- Zielgruppe: Mitarbeitende im Einzelhandel ohne juristischen Hintergrund
Aufgabe:
- Schreiben Sie den Lektionstext in einfacher Sprache neu
- Nutzen Sie praxisnahe Beispiele aus dem Einzelhandel
- Entfernen Sie veraltete Hinweise und gleichen Sie den Inhalt mit der neuen Richtlinie ab
- Bleiben Sie unter 500 Wörtern und schließen Sie mit 3 Reflexionsfragen ab.Erwartetes Ergebnis: aktualisierte, relevante Kursinhalte, die zu Ihrer aktuellen Realität passen, ohne jeden Kursbaustein von Grund auf neu entwickeln zu müssen.
Microlearning und Quizzes passgenau zu Skill-Gaps erstellen
Generische, einstündige E-Learnings sind einer der Hauptgründe für fehlendes Engagement. Nutzen Sie ChatGPT, um Microlearning-Einheiten und Quizze zu erstellen, die gezielt auf spezifische Skill-Gaps einzahlen. Kombinieren Sie Assessment-Daten (z. B. Quiz-Ergebnisse, Managerbewertungen) mit Ihrem Skill-Framework, um Schwachstellen zu identifizieren, und lassen Sie ChatGPT fokussierte Übungseinheiten entwickeln.
Dazu können kurze, szenariobasierte Fragen, Lernkarten oder 5-Minuten-Lerneinheiten gehören, die sich direkt auf eine Aufgabe beziehen. Wenn Service-Agents beispielsweise Schwierigkeiten mit der Deeskalation von Anrufen haben, generieren Sie situative Szenarien und Antwortoptionen, mit denen sie üben können.
Beispiel-Prompt:
Sie erstellen Microlearning für Customer-Support-Agents.
Skill-Gap: Umgang mit frustrierten Kund:innen und Deeskalation.
Aufgabe:
- Erstellen Sie 5 kurze Szenarien mit verärgerten Kund:innen (im Chat-Format)
- Geben Sie zu jedem Szenario 3 mögliche Antworten der Agents (A/B/C)
- Markieren Sie die beste Antwort und erklären Sie in 2–3 Sätzen warum
- Halten Sie die Sprache realistisch und im Einklang mit unserem Ton: ruhig, lösungsorientiert.Erwartetes Ergebnis: ein Pool hochgradig zielgerichteter Microlearning-Elemente, die Sie in Ihr LMS, in Lernkampagnen oder chatbasierte Übungstools einbinden können.
Feedback- und Nutzungsdaten analysieren, um Inhalte kontinuierlich zu verschlanken
Damit Ihr Katalog nicht wieder in die Irrelevanz abgleitet, richten Sie einen regelmäßigen Review-Prozess ein, bei dem ChatGPT Lernendenfeedback, Abschlussquoten und Quiz-Ergebnisse analysiert. Exportieren Sie Kommentare, Umfrageergebnisse und grundlegende Nutzungsmetriken aus Ihrem LMS und speisen Sie sie anonymisiert in das Modell ein.
Bitten Sie ChatGPT, Muster zu erkennen: Welche Kurse werden konsequent als irrelevant bewertet, welche Module werden häufig abgebrochen, wo beschweren sich Lernende über veraltete Beispiele? Kombinieren Sie diese Erkenntnisse mit Ihrem Skill-Mapping, um zu entscheiden, was entfernt, zusammengeführt oder aktualisiert werden sollte.
Beispiel-Prompt:
Sie sind L&D-Analyst:in.
Eingabe:
- Anonymisierte Lernendenkommentare zu 20 Kursen
- Abschlussquoten, durchschnittliche Lernzeit, Testergebnisse
Aufgabe:
- Identifizieren Sie Kurse mit geringer wahrgenommener Relevanz
- Fassen Sie die Hauptgründe der Lernenden zusammen
- Schlagen Sie pro Kurs 3 konkrete Maßnahmen vor: einstellen, aktualisieren (mit Fokus), beibehalten
- Priorisieren Sie Maßnahmen, die den größten Einfluss auf die Relevanz haben.Erwartetes Ergebnis: ein lebendiger Lernkatalog, der regelmäßig bereinigt und geschärft wird – statt einer statischen Liste, die mit jedem Jahr irrelevanter wird.
ChatGPT in HR- und Führungs-Workflows integrieren
Integrieren Sie schließlich KI-gestützte Lernempfehlungen in den HR-Alltag, statt sie als separates „KI-Projekt“ zu behandeln. Statten Sie zum Beispiel HR Business Partner und Führungskräfte mit einem ChatGPT-basierten Assistenten (per Chat-Oberfläche oder Intranet-Widget) aus, der auf Abruf 2–3 passende Lernoptionen für ein bestimmtes Performance-Review-Ergebnis oder einen Karriereschritt vorschlagen kann.
Geben Sie dem Tool Zugriff auf Ihr Skill-Framework und eine kuratierte Kursliste; beschränken Sie es darauf, nur freigegebene Inhalte zu empfehlen. Schulen Sie Führungskräfte auf einige Standard-Prompts, die sie in Gesprächen mit Mitarbeitenden nutzen können.
Beispiel-Prompt für Führungskräfte:
Sie sind ein HR-Learning-Assistent.
Mitarbeitendenkontext:
- Rolle: Senior Accountant
- Entwicklungsziel: Data Storytelling verbessern und Nicht-Finanz-Stakeholder beeinflussen
- Verfügbare Zeit: 2 Stunden pro Woche über 8 Wochen
Aufgabe:
- Schlagen Sie einen fokussierten Lernplan mit unseren freigegebenen internen Kursen vor (siehe Liste)
- Empfehlen Sie für jede Woche 1–2 Lernassets und 1 praxisnahe Aktivität im Arbeitsalltag
- Formulieren Sie Gesprächsimpulse, die ich in unseren 1:1s nutzen kann, um die Relevanz zu unterstreichen.Erwartetes Ergebnis: höhere wahrgenommene Relevanz von Trainings, weil Empfehlungen in reale Gespräche eingebettet werden, statt zentral „ausgerollt“ zu werden – und weil KI die Urteilsfähigkeit der Führungskräfte unterstützt, nicht ersetzt.
In Organisationen, die diese Praktiken ernsthaft anwenden, sind realistische Ergebnisse unter anderem eine Reduktion von 20–40 % bei ungenutzten oder wenig wirksamen Kursen, deutlich höhere Beteiligung an zielgerichteten Lernpfaden und eine schnellere Time-to-Proficiency in Schlüsselrollen. Die exakten Zahlen variieren, aber das Muster ist eindeutig: Wenn HR ChatGPT nutzt, um Inhalte mit Rollen, Skills und realer Arbeit in Einklang zu bringen, werden Lerninvestitionen deutlich leichter zu rechtfertigen und wesentlich wirksamer.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT kann Ihren bestehenden Kurskatalog, Rollenprofile und Skill-Frameworks analysieren und so erkennen, wo Inhalte zu generisch, veraltet oder nicht auf aktuelle Rollen ausgerichtet sind. Durch das Mapping jedes Kurses auf konkrete Skills und Rollen zeigt das Modell schnell Module mit geringer Relevanz und Doppelungen auf. HR- und L&D-Teams können anschließend entscheiden, was eingestellt, aktualisiert oder anderweitig genutzt werden soll – und ChatGPT verwenden, um rollenbasierte Lernpfade zu entwerfen, die echte Skill-Gaps adressieren, statt One-Size-Fits-All-Trainings zu verteilen.
Sie benötigen zu Beginn kein großes Data-Science-Team. Entscheidend sind: eine L&D-Verantwortung, die Ihr Skill-Framework und Ihre Geschäftsprioritäten versteht, jemand, der Kurs- und Rollendaten extrahieren und aufbereiten kann (oft HRIS-/LMS-Admins), sowie einige HR- oder Learning-Profis, die bereit sind, Prompts zu testen und zu verfeinern. Grundlegende Prompting-Skills und ein klares Verständnis Ihrer Compliance-Vorgaben sind wichtiger als tiefe KI-Expertise. Für fortgeschrittene Setups (z. B. private Modelle, LMS-Integration) sind technische Unterstützung durch die IT oder einen externen Partner wie Reruption empfehlenswert.
Für einen fokussierten Pilot mit einer klar definierten Zielgruppe sehen die meisten Organisationen innerhalb von 4–8 Wochen greifbare Ergebnisse. In den ersten 2–3 Wochen bereiten Sie typischerweise Daten vor, definieren die relevanten Rollen und Skills und führen erstes Mapping sowie die Generierung von Lernpfaden mit ChatGPT durch. In den darauffolgenden Wochen erfolgen das Review durch Fachexpert:innen, das Ausrollen aktualisierter oder maßgeschneiderter Inhalte und das Sammeln von frühem Feedback von Lernenden und Führungskräften. Messbare Verbesserungen in der Relevanz (Engagement, Zufriedenheit, Feedback aus dem Management) zeigen sich meist innerhalb von ein bis zwei Lernzyklen; tiefere Business-Effekte (z. B. Time-to-Proficiency) benötigen länger, können aber nachverfolgt werden.
Ja, bei klar definierten Zielen kann ChatGPT die Kosten für Content-Erstellung und -Pflege deutlich senken und gleichzeitig den Impact Ihrer bestehenden Lizenzen und Materialien erhöhen. Statt komplett neue Kurse zu beauftragen, können Sie vorhandene Inhalte refaktorisieren und personalisieren. Zum Nachweis des ROI sollten Sie Kennzahlen wie die reduzierte Anzahl von Low-Usage-Kursen, höhere Abschluss- und Relevanzbewertungen, kürzere Zeiten für die Content-Erstellung sowie Performance-Indikatoren verfolgen, die mit zielgerichteten Lernpfaden verknüpft sind. Wenn HR zeigen kann, dass weniger, dafür relevantere Kurse zu besseren Ergebnissen führen, wird es deutlich einfacher, das L&D-Budget zu verteidigen oder sogar auszubauen.
Reruption verbindet KI-Strategie, Engineering und Enablement, um Sie von der Idee zur funktionierenden Lösung zu führen. Über unser AI-PoC-Angebot (9.900 €) definieren wir einen konkreten Use Case – etwa das Mapping Ihres Katalogs auf Skills und die Generierung rollenbasierter Lernpfade – und entwickeln dann einen funktionierenden Prototyp, der technische und geschäftliche Machbarkeit belegt. Wir übernehmen Use-Case-Scoping, Modellauswahl, Rapid Prototyping und Performance-Evaluation, sodass Sie echte Ergebnisse mit Ihren Daten sehen statt nur Folien.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir eng mit Ihrem Team zusammenarbeiten, Annahmen in Ihrem aktuellen L&D-Setup hinterfragen und Ihnen helfen, ChatGPT in bestehende HR- und Lern-Workflows zu integrieren. Wir legen großen Wert auf Sicherheit und Compliance, gestalten die passenden Prompts und Guardrails und befähigen HR und Führungskräfte, die Lösung souverän zu nutzen. Das Ergebnis ist nicht nur ein Tool, sondern ein KI-first-Ansatz für die Gestaltung relevanter, wirksamer Lernerlebnisse in Ihrer Organisation.
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