Relevanzlose Trainingsinhalte im HR L&D mit Gemini KI beheben
HR- und L&D-Verantwortliche stehen unter Druck nachzuweisen, dass Lerninvestitionen die Leistung tatsächlich verbessern, während viele Mitarbeitende weiterhin generische, irrelevante Kurse absolvieren müssen. Dieser Artikel zeigt, wie Sie Gemini und Ihre bestehenden LMS-Daten nutzen können, um Trainingsinhalte an realen Rollen, Skills und Geschäftsprioritäten auszurichten. Sie erhalten strategische Orientierung und praxisnahe Workflows, die Sie schnell testen können.
Inhalt
Die Herausforderung: Irrelevante Kursinhalte
HR- und L&D-Teams investieren stark in Lernplattformen, aber Mitarbeitende werden weiterhin in generische Kurse gedrängt, die weder zu ihrer Rolle, ihrem Kontext noch zu ihrem Skill-Level passen. Ein Sales-Manager erhält ein grundlegendes Excel-Training, eine Senior Engineerin wiederholt verpflichtende „Einführung in Kommunikation“-Module, und neue Mitarbeitende klicken sich durch E-Learnings, die in ihrem Arbeitsalltag nie wieder auftauchen. Das Ergebnis ist absehbar: Langeweile, niedrige Abschlussquoten und zunehmender Zweifel am Wert interner Lernangebote.
Traditionelle Ansätze in Lerndesign und Kuratierung können damit nicht Schritt halten. HR stützt sich auf statische Kompetenzmodelle, manuelle Bedarfsanalysen und Anbieter-Kataloge, die bestenfalls einmal im Jahr aktualisiert werden. Die meisten LMS-Systeme verstehen nicht, was Mitarbeitende tatsächlich in ihren Jobs tun oder welche Skills die Leistung wirklich treiben. Content-Tags sind inkonsistent, Empfehlungen sind regelbasiert statt intelligent, und jede Änderung erfordert zeitaufwendige Abstimmung zwischen HR, Fachexpert:innen und IT.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Budgets sind in Content-Lizenzen gebunden, die die Performance kaum beeinflussen. High Performer wenden sich vom Lernen ab, weil es ihre Zeit verschwendet, während kritische Skill-Gaps in Schlüsselrollen unadressiert bleiben. Wenn das Top-Management nach dem ROI der L&D-Ausgaben fragt, hat HR oft Nutzungsstatistiken statt Impact-Kennzahlen zur Hand: Logins, Abschlussquoten und „Smile Sheets“ anstelle von schnellerem Onboarding, höherer Sales-Conversion oder weniger Qualitätsvorfällen. Mit der Zeit untergräbt das das Vertrauen in die strategische Rolle von HR.
Doch diese Herausforderung ist lösbar. Mit der neuesten Generation von KI können Sie verbinden, was in Kursen vermittelt wird, mit dem, was in Ihrem Unternehmen tatsächlich passiert – auf der Ebene von Aufgaben, Rollen und Ergebnissen. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, KI-gestützte Lernprodukte und interne Plattformen aufzubauen, die genau das leisten: Inhalte mit echter Arbeit zu verknüpfen und sie an jede lernende Person anzupassen. Im weiteren Verlauf dieses Guides sehen Sie, wie Sie Gemini nutzen können, um irrelevante Inhalte zu identifizieren, Lernpfade zu personalisieren und Ihr LMS in ein System zu verwandeln, das Performance wirklich unterstützt.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption liegt die eigentliche Chance nicht darin, einfach nur einen weiteren KI-Assistenten auf Ihr LMS zu setzen, sondern Gemini zu nutzen, um Trainingsinhalte mit realen Arbeits- und Performance-Daten zu verbinden. Auf Basis unserer praktischen Erfahrung beim Aufbau von KI-fähigen Lernerlebnissen und internen Tools sehen wir Gemini als starken Orchestrator: Es kann Ihre Kursbibliothek lesen, Rollenprofile und Kompetenzmodelle verstehen und diese mit der Art und Weise vergleichen, wie Menschen in Ihrer Organisation tatsächlich arbeiten.
Gemini an Geschäftsergebnissen ausrichten, nicht an Content-Abdeckung
Bevor Sie Gemini bitten, Kurse zu empfehlen, definieren Sie, was „effektives Lernen“ in geschäftlichen Begriffen bedeutet. Für HR und L&D heißt das in der Regel schnellere Einarbeitung, weniger Fehler, höhere Produktivität oder bessere Performance und Engagement in bestimmten Rollen. Wenn Sie nur auf Kursabschlüsse schauen, wird Gemini auf das falsche Ziel hin optimieren und möglicherweise weiterhin irrelevante Inhalte empfehlen – nur effizienter.
Wählen Sie zu Beginn 2–3 kritische Rollen (zum Beispiel Account Executives, Produktionsleiter:innen, Customer-Support-Agents) und definieren Sie messbare Ergebnisse für jede. Stellen Sie dann sicher, dass jede Gemini-Initiative darauf ausgerichtet ist, diese Kennzahlen zu verbessern. So erhalten Sie eine klare Linse dafür, was „Relevanz“ bedeutet, und ermöglichen Gemini, Inhalte nach ihrem Beitrag zur tatsächlichen Performance zu bewerten und zu priorisieren – nicht nur nach inhaltlicher Ähnlichkeit.
Trainingsrelevanz als Datenproblem behandeln
Irrelevante Kursinhalte halten sich, weil die meisten HR-Systeme nicht genügend strukturierte Daten zu Rollen, Aufgaben und Skills enthalten. Strategisch sollten Sie Lernrelevanz als Daten- und Integrationsherausforderung verstehen – nicht primär als UX- oder Content-Problem. Gemini spielt seine Stärken aus, wenn es über Ihr HRIS, LMS, Wissensdatenbanken und Performance-Kennzahlen hinweg sehen kann.
Skizzieren Sie, wo Ihre Daten liegen: Rollenbeschreibungen in Ihrem HR-System, Kurskataloge und Assessments im LMS, SOPs und Playbooks in internen Wikis sowie KPIs in BI-Tools. Je mehr dieses Kontexts Gemini (sicher und unter klarer Governance) einsehen kann, desto präziser kann es irrelevante Module markieren und Inhalte hervorheben, die wirklich zur täglichen Arbeit passen.
Mit fokussierten Piloten starten, nicht mit einer kompletten L&D-Transformation
Ein häufiger strategischer Fehler besteht darin, auf einen vollständigen KI-Umbau aller Lernprogramme in einem Schritt zu zielen. Das erzeugt Widerstand, Komplexität und Risiko. Nutzen Sie Gemini stattdessen in einem fokussierten Piloten entlang einer klar definierten Learning Journey, in der Relevanzprobleme sichtbar und schmerzhaft sind: z. B. Onboarding für eine bestimmte Rolle oder Pflichtschulungen in einer Business Unit.
Definieren Sie in diesem Piloten einen engen Satz an Fragen, die Gemini beantworten soll: Welche Module sind redundant oder veraltet? Wo gibt es Lücken im Vergleich zu den tatsächlichen Aufgaben? Wie können wir Microlearning anhand von Rolle und Kompetenzstand zuschneiden? Dieser Ansatz schafft intern Vertrauen, liefert konkrete ROI-Belege und gibt Ihren HR- und IT-Teams Zeit, Governance und Workflows anzupassen, bevor Sie skalieren.
Teams auf KI-augmentiertes Lerndesign vorbereiten
Gemini wird Ihr L&D-Team nicht ersetzen, aber es wird seine Arbeitsweise verändern. Strategisch müssen Sie sich von Content-Produktion und Katalogverwaltung hin zu KI-unterstützter Kuratierung und kontinuierlicher Optimierung entwickeln. Designer:innen und HR Business Partner sollten darauf vorbereitet sein, KI-Empfehlungen zu interpretieren, zu hinterfragen und in konkrete Lerninterventionen zu übersetzen.
Investieren Sie früh in Capability Building: kurze Enablement-Sessions, die zeigen, wie Gemini Inhalte bewertet, wo seine Grenzen liegen und wie man ihm besseren Kontext gibt. Machen Sie deutlich, dass KI-Vorschläge Startpunkte und keine Anweisungen sind. Wenn HR und Fachexpert:innen Gemini als Partner beim Diagnostizieren von Relevanzproblemen und beim Co-Creation von Assets sehen, steigt die Akzeptanz und das Risiko von blindem Vertrauen sinkt.
Governance rund um Daten, Bias und Compliance aufbauen
Der Einsatz von Gemini für HR- und Lerndaten wirft berechtigte Fragen zu Datenschutz, Bias und Compliance auf. Strategisch sollten Sie einen Governance-Rahmen für KI im HR definieren, bevor Sie skalieren. Dazu gehört, auf welche Daten Gemini zugreifen darf, wie Outputs validiert werden und wer für Änderungen an Pflichtschulungen oder Zertifizierungspfaden verantwortlich ist.
Setzen Sie klare Regeln: keine direkten automatisierten Änderungen an compliance-kritischen Kursen ohne menschliche Prüfung; regelmäßige Audits der Gemini-Empfehlungen für unterschiedliche Demografien, um potenziellen Bias zu erkennen; transparente Kommunikation gegenüber Mitarbeitenden, wie ihre Lerndaten genutzt werden. Diese Governance reduziert Risiken und schafft Vertrauen – und erleichtert es, KI-Fähigkeiten später auf weitere HR-Prozesse auszuweiten.
Gemini zur Beseitigung irrelevanter Kursinhalte lohnt sich nur, wenn Sie es an realen Rollen, echten Aufgaben und konkreten Performance-Daten ausrichten – und wenn HR KI als fortlaufenden Lernpartner und nicht als Einmal-Projekt versteht. Mit der richtigen Strategie wird Gemini zum Motor, der Ihre Content-Bibliothek dauerhaft mit der tatsächlichen Arbeitsrealität im Unternehmen synchron hält. Bei Reruption haben wir KI wiederholt in Lern- und People-Workflows eingebettet und wissen, wo die technischen und organisatorischen Fallstricke liegen. Wenn Sie einen fokussierten Piloten prüfen oder einen konkreten Use Case validieren möchten, unterstützen wir Sie gerne dabei, aus Theorie eine funktionierende Lösung zu machen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
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Best Practices
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Gemini mit Ihrem LMS und HR-Systemen verbinden für eine einheitliche Skill-Sicht
Der erste taktische Schritt ist die Integration. Um irrelevante Kursinhalte zu identifizieren, benötigt Gemini Zugriff auf Ihre LMS-Metadaten, Kursbeschreibungen, Assessments und HR-Rollendaten. Arbeiten Sie mit der IT zusammen, um diese Daten über sichere APIs oder Daten-Exporte in eine kontrollierte Umgebung bereitzustellen, in der Gemini arbeiten kann.
Starten Sie mit einem Datenausschnitt: Kurstitel, Beschreibungen, Tags, geschätzte Dauer, Zielgruppe, Abschlussstatistiken und Nutzerfeedback-Scores sowie Jobtitel, Rollenprofile und übergeordnete Kompetenzmodelle aus HR. Konfigurieren Sie Gemini so, dass es diese Informationen lesen und eine semantische Landkarte zwischen Skills, Rollen und Inhalten aufbauen kann. Dafür müssen Sie anfangs keine Produktivsysteme verändern; Sie können den Mehrwert in einer Sandbox-Umgebung nachweisen.
Gemini zur Überprüfung Ihres Kurskatalogs auf Relevanz und Lücken nutzen
Sobald Integrationen stehen, nutzen Sie Gemini als automatisierten Auditor für Ihren Lernkatalog. Lassen Sie es jeden Kurs analysieren und mit Rollenprofilen und Aufgabenbeschreibungen abgleichen, um zu erkennen, wo Inhalte fehljustiert oder doppelt sind. Sie können dies als wiederkehrenden Job (z. B. quartalsweise) ausführen, um Ihren Katalog schlank zu halten.
In einem ersten Audit können Sie Gemini zum Beispiel so prompten:
Systemrolle:
Sie sind ein KI-Lernstratege, der HR dabei hilft, die Relevanz von Trainingsinhalten zu bewerten.
User:
Hier ist ein Datenset:
1) Rollenprofil mit zentralen Aufgaben und erforderlichen Skills
2) Liste bestehender Kurse mit Titel, Beschreibung, Zielgruppe und Dauer
Bitte:
- Klassifizieren Sie jeden Kurs als "kritisch", "nützlich", "nette Zugabe" oder "irrelevant" für diese Rolle
- Markieren Sie klare Redundanzen (Kurse, die >70 % der gleichen Themen abdecken)
- Schlagen Sie fehlende Themen basierend auf den Rollentätigkeiten vor
- Geben Sie die Ergebnisse in einer Tabelle mit Begründung für jede Einstufung ausErwartetes Ergebnis: eine priorisierte Liste von Kursen, die für eine bestimmte Rolle beibehalten, zusammengeführt, ausgemustert oder neu gestaltet werden sollen – und damit ein konkreter Ausgangspunkt für das Katalog-Cleanup in HR.
Rollen- und Level-spezifisches Microlearning mit Gemini generieren
Nachdem der Katalog bereinigt ist, nutzen Sie Gemini, um fokussierte Microlearning-Assets zu erstellen, die zu bestimmten Rollen und Kompetenzstufen passen. Speisen Sie Gemini mit Ihren bestehenden Longform-Kursen, SOPs und Playbooks und bitten Sie es, kurze, szenariobasierte Module zu erstellen, die reale Arbeitssituationen widerspiegeln.
Hier ein Beispiel-Prompt, um aus einem generischen Kurs gezieltes Microlearning zu machen:
Systemrolle:
Sie sind eine Instructional Designer:in, die Microlearning für vielbeschäftigte Mitarbeitende erstellt.
User:
Sie erhalten:
- Ein ausführliches Trainingsdokument über "Grundlagen der Bearbeitung von Kundenbeschwerden"
- Eine Rollenbeschreibung (z. B. "Senior Support Agent")
- Ein Kompetenzniveau (z. B. "fortgeschritten")
Aufgabe:
1) Extrahieren Sie nur die Konzepte, die für diese spezifische Rolle und dieses Level kritisch sind.
2) Erstellen Sie 3 Microlearning-Einheiten von jeweils 5–7 Minuten mit realistischen Szenarien.
3) Geben Sie für jede Einheit an:
- Lernziel
- Kurze Erklärung
- 2–3 Szenario-Fragen mit Musterantworten
4) Vermeiden Sie Einsteiger-Content. Gehen Sie von vorhandener Erfahrung aus.Erwartetes Ergebnis: ein Set gezielter Micro-Module, die generische One-Size-Fits-All-Trainings durch relevante, rollen-spezifische Lernerlebnisse ersetzen.
Lernpfade mithilfe von Skill-Signalen und Feedback personalisieren
Um zu vermeiden, dass irrelevante Inhalte ausgespielt werden, konfigurieren Sie Gemini so, dass adaptive Lernpfade auf Basis von Skill-Signalen statt nur auf Basis der Jobbezeichnung erstellt werden. Kombinieren Sie Informationen wie Assessment-Ergebnisse, Manager-Feedback, Selbsteinschätzungen und Nutzungsmuster, um die Kompetenzausprägung einer Person in zentralen Skills zu schätzen.
Sie können einen Workflow aufsetzen, in dem Gemini ein Lernendenprofil erhält und einen personalisierten Pfad vorschlägt:
Systemrolle:
Sie sind ein KI-Designer für Lernpfade.
User:
Eingabedaten:
- Rolle: Inside Sales Representative
- Skills mit aktuellem Level (1–5): Prospecting 2, Produktwissen 3, Einwandbehandlung 1
- Verfügbare Lernzeit pro Woche: 1,5 Stunden
- Kurskatalog mit Metadaten
Aufgabe:
Entwerfen Sie einen 4-wöchigen Lernpfad, der:
- Zunächst auf die niedrigsten Skills fokussiert
- Bestehende Kurse, Microlearning-Einheiten und On-the-Job-Praxisaufgaben mischt
- Jegliche Inhalte vermeidet, die klar unterhalb der angegebenen Levels liegen
- Die wöchentliche Zeit auf 1,5 Stunden begrenzt
Output:
- Wochenweiser Plan
- Für jede Aktivität: Typ, Dauer, BegründungErwartetes Ergebnis: personalisierte Pläne, die Basis-Content für fortgeschrittene Lernende überspringen, tatsächliche Lücken adressieren und Zeitbegrenzungen berücksichtigen – mit höherem Engagement und besserem Transfer in den Arbeitsalltag.
Gemini in HR- und Manager-Workflows einbetten, nicht nur ins LMS
Um irrelevante Kurszuweisungen wirklich zu eliminieren, müssen Gemini-Empfehlungen in die Tools gelangen, die HR und Führungskräfte ohnehin nutzen. Integrieren Sie Gemini zum Beispiel in Ihr HRIS oder in Vorlagen für Mitarbeiter- und Entwicklungsgespräche, sodass Manager beim Erfassen von Entwicklungszielen direkt eine kuratierte, KI-generierte Auswahl relevanter Lernoptionen sehen.
Eine praktische Abfolge könnte so aussehen:
- Die Führungskraft schließt ein Performance Review ab und markiert 2–3 Entwicklungsfelder.
- Diese Tags werden zusammen mit Rolle und aktuellem Skill-Level an Gemini übergeben.
- Gemini liefert 5–10 hochrelevante Assets zurück: Kurse, Micro-Einheiten, interne Dokumente, Shadowing-Vorschläge.
- Führungskraft und Mitarbeitende wählen den Plan aus und bestätigen ihn; dieser wird anschließend als Zuweisung ins LMS zurückgeschrieben.
Damit entfällt die übliche manuelle Suche in einem überladenen Katalog, und das Risiko, Inhalte zuzuweisen, die nicht zum Kontext der Mitarbeitenden passen, sinkt deutlich.
Impact-Kennzahlen tracken und den Loop mit kontinuierlicher Optimierung schließen
Gehen Sie schließlich über Abschlussquoten hinaus. Instrumentieren Sie Ihre KI-gestützten Lernflüsse so, dass Sie Time-to-Productivity, Fehlerquoten, Sales-Performance oder Support-Qualität vor und nach Gemini-gestützten Interventionen messen können. Speisen Sie diese Kennzahlen zurück in Gemini, sodass das System lernt, welche Inhalte tatsächlich Ergebnisse treiben.
Sie könnten zum Beispiel tracken: Verringerung der Einarbeitungszeit für eine Rolle, Verbesserung der First-Call-Resolution nach einer neuen Microlearning-Serie oder Reduktion der Fehlerquote in einem bestimmten Prozess nach gezielten Auffrischungen. Nutzen Sie geplante Gemini-Jobs, um diese Daten zu analysieren und Kurs-Updates, neue Microlearning-Einheiten oder das Abschalten von Modulen vorzuschlagen. Über 6–12 Monate können Sie realistisch Ziele wie eine 20–30%ige Reduktion der Zeit für irrelevantes Training in Zielrollen, messbare Verbesserungen in 1–2 zentralen Performance-Indikatoren und einen schlankeren Katalog mit höherer Nutzung der verbleibenden Inhalte anstreben.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini unterstützt, indem es die Passung zwischen Ihren Rollen, Skills und Ihrem Kurskatalog analysiert. Es liest Rollenprofile, Aufgabenbeschreibungen und Performance-Daten und vergleicht diese mit Trainingsbeschreibungen, Tags und Nutzungsmustern. Auf dieser Basis kann Gemini Kurse markieren, die nicht zu bestimmten Rollen passen, Redundanzen identifizieren und relevantere Alternativen oder neue Content-Themen empfehlen.
Über die reine Erkennung hinaus kann Gemini außerdem rollen-spezifisches Microlearning aus bestehendem Material generieren, sodass Sie nicht bei null anfangen müssen. Mit der Zeit wandelt sich Ihr Lernangebot von generischen Standardkursen hin zu zielgerichteten Learning Journeys, die sich an echter Arbeit orientieren.
Sie benötigen keine perfekte Datenlandschaft, um zu starten, aber Sie brauchen Zugriff auf einige Kerndatenquellen: LMS-Kursmetadaten und Nutzungsdaten, grundlegende Rollen- und Kompetenzinformationen aus HR sowie eine sichere Umgebung, in der Gemini betrieben werden kann. Idealerweise gibt es zudem mindestens einen Performance-KPI pro Rolle, auf den L&D einzahlen soll.
Aus Skills-Perspektive brauchen Sie die Zusammenarbeit von HR/L&D, IT und ein bis zwei Fachexpert:innen. Reruption startet häufig mit einem kurzen technischen Scoping, um festzulegen, welche Systeme verbunden werden, welche Daten benötigt werden und wie Sicherheit und Zugriffsrechte gehandhabt werden.
Für einen fokussierten Piloten auf einige Schlüsselrollen können Sie innerhalb von 4–6 Wochen erste umsetzbare Erkenntnisse sehen. In diesem Zeitraum kann Gemini ausgewählte Teile Ihres Katalogs prüfen, irrelevante oder redundante Inhalte hervorheben und auf Basis bestehender Materialien gezieltere Lernassets vorschlagen.
Messbarer Performance-Impact (wie verkürzte Einarbeitungszeit oder bessere Qualitätskennzahlen) zeigt sich typischerweise nach 3–6 Monaten, sobald neue Lernpfade etabliert sind und Mitarbeitende diese durchlaufen haben. Der genaue Zeitplan hängt von Ihrer internen Entscheidungsgeschwindigkeit, der Komplexität Ihrer Systemlandschaft und der Geschwindigkeit ab, mit der Führungskräfte die neuen Lernempfehlungen übernehmen.
Der Einsatz von Gemini verschiebt in der Regel Ausgaben, statt nur Kosten hinzuzufügen. Auf der einen Seite investieren Sie in Integration, Konfiguration und Change Management. Auf der anderen Seite können Sie die Ausgaben für ungenutzte oder wenig wirksame Kurse oft reduzieren und den Zukauf weiterer generischer Content-Bibliotheken vermeiden.
Der ROI kommt aus mehreren Richtungen: weniger verschwendete Zeit für irrelevantes Training, schnellere Einarbeitung in kritischen Rollen, gezielterer Einsatz externer Content-Budgets und stärkere Argumente bei der Verteidigung von L&D-Budgets. Viele Organisationen können realistisch eine 10–20%ige Reduktion der Kataloggröße mit höherer Nutzung der verbleibenden Inhalte anstreben – flankiert von klaren Business-Impact-Nachweisen für einen Teil der Schlüsselrollen.
Reruption begleitet Sie End-to-End mit einem hands-on, Co-Preneur-Ansatz. Wir schreiben nicht nur eine Strategie, sondern arbeiten in Ihrer Organisation mit, um Gemini mit Ihrem LMS und Ihren HR-Systemen zu verbinden, Datenflüsse zu designen und die Workflows zu bauen, die HR und Führungskräfte später nutzen. Unser AI-PoC-Angebot (9.900€) ist ein praxisnaher Einstieg: Innerhalb weniger Wochen liefern wir einen funktionierenden Prototypen, der zeigt, ob Gemini in Ihrem Kontext irrelevante Inhalte erkennen und gezielteres Lernen generieren kann.
Darauf aufbauend unterstützen wir Sie dabei, Performance zu bewerten, Governance zu definieren und die Lösung über Rollen und Länder hinweg zu skalieren. Weil wir KI-Engineering, Security und Enablement kombinieren, können wir schnell von der Idee zum Live-Piloten gehen – bei gleichzeitig sichergestellter Compliance und hoher Adoption in Ihren bestehenden HR-Strukturen.
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Philipp M. W. Hoffmann
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