Vom Lab zur Praxis: Was wir mit KI gelernt haben
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Vom Lab zur Praxis: Was wir mit KI gelernt haben
KI in Unternehmen ist keine Einheitslösung.
Bei der Personalentwicklung wird das noch deutlicher: KI bringt nur dann was, wenn sie darauf zugeschnitten ist, wie Leute tatsächlich lernen und Fähigkeiten anwenden.
Bei MDI beschäftigen wir uns seit mehr als 1,5 Jahren mit dieser Frage. Was als internes Experiment mit ChatGPT begann, entwickelte sich schnell zu unserem AI Leadership Lab – einer Sandbox, in der wir Prototypen entwickeln, testen und verfeinern konnten, wie KI die Führungskräfteentwicklung unterstützen kann.
Unsere Reise mit KI
Auf diesem Weg sind wir von einfachen Chatbots zu immersiven Rollenspielen mit Sprache und Avataren übergegangen. Wir haben festgestellt, dass Immersion kein Zusatzfeature, sondern das Ziel ist. Unsere ersten Demos wirken heute fast schon nostalgisch – auf einen Button klicken, auf eine Antwort warten – im Vergleich zu den flüssigen Dialogen von heute mit emotionalen, menschenähnlichen Stimmen.
Wir haben auch gelernt, dass systemisches Design wichtiger ist als der Hype um ein Modell. GPT-3.5 bis 4 war ein Sprung, aber kein Durchbruch. Der eigentliche Unterschied lag darin, wie wir Szenarien entworfen haben: Wir haben die richtige Herausforderung ausgewählt, den Widerstand kalibriert und mit unseren Trainer:innen so lange daran gearbeitet, bis sich die Übung authentisch anfühlte.
Und schließlich haben wir erkannt, dass Feedback nicht generisch sein kann. Der wahre Lernwert von KI kommt zum Tragen, wenn das Feedback kontextbezogen, praktisch und direkt mit der Leistung des Lernenden verbunden ist. Deshalb haben wir gemeinsam mit unseren Trainer:innen Feedback-Modelle entwickelt, die auf realen Workshop-Erfahrungen basieren.
Diese internen Erkenntnisse wurden zur Grundlage unseres Labs. Aber was passiert, wenn man diesen Ansatz nach außen trägt – in Kund:innenorganisationen?
Vom internen Lab zu Kund:innenprojekten
Bei unseren ersten Kund:innenprojekten, in denen wir das AI Leadership Lab implementiert haben, wurde eines ganz klar:
Der Erfolg hängt nicht von der KI selbst ab – er hängt davon ab, wie gut die Anwendung auf die Organisation zugeschnitten ist.
Das haben wir in der Praxis gelernt:
1. Anpassung an die Branche und das Unternehmen
Allgemeine Simulationen bringen nichts. Damit KI-Training was bringt, müssen die Szenarien die Realität des Unternehmens zeigen:
- die Herausforderungen der Branche,
- die Rollen, die die Teilnehmenden wirklich haben,
- und die Ziele, die am wichtigsten sind.
Deshalb bieten wir keine „fertigen” Rollenspiele an. Wir entwickeln gemeinsam mit unseren Kund:innen Szenarien, in denen die Teilnehmer:innen genau die Gespräche und Situationen üben können, denen sie in ihrer täglichen Arbeit begegnen. KI ermöglicht es, diesen Realismus auf verschiedene Kontexte zu übertragen.
2. Co-Creation als Erfolgsfaktor
Ein KI-Labor ist nichts, was man einfach so einführt. Es muss in Zusammenarbeit entstehen:
- unsere 1,5-jährigen Erfahrungen mit dem Labor,
- kombiniert mit unserem Know-how in der Führungskräfteentwicklung
- und den Lern- und Entwicklungszielen, Modellen und Schulungsstrukturen der Kundschaft.
Diese Dreiecksbeziehung macht das Labor nicht nur innovativ, sondern auch glaubwürdig, relevant und nachhaltig innerhalb der Organisation.
3. Integration statt Isolation
KI-Rollenspiele schaffen nur dann einen Mehrwert, wenn sie in bestehende Lernprozesse integriert und nicht als isolierte Demonstrationen eingesetzt werden.
Das bedeutet, dass sie in Schulungsmodule eingebettet, auf die Ziele abgestimmt und als Teil des Transferprozesses positioniert werden müssen.
Auf diese Weise stärkt KI das Gesamtprogramm, anstatt sich davon abzugrenzen. Sie wird zu einem nachhaltigen Element der Führungskräfteentwicklung – und nicht nur zu einem Zusatz.
Vom Experiment zum System
Rückblickend lässt sich ein klarer Bogen ziehen:
- In unserem internen Labor haben wir die Prinzipien der Immersion, des Designs, des Feedbacks und der Einbeziehung von Stakeholdern gelernt.
- In Kund:innenprojekten haben wir gelernt, wie wir diese Prinzipien auf verschiedene Branchen, Kulturen und Lern- und Entwicklungsstrukturen (L&D) anwenden können.
Zusammen zeigen diese Erfahrungen, wie KI sich von einem Experiment → zu einem maßgeschneiderten System → zu einer skalierbaren Praxis entwickeln kann.
Abschließende Überlegung
KI allein wird die Führungskräfteentwicklung nicht verändern. Aber wenn sie
- angepasst an den Branchen- und Unternehmenskontext,
- gemeinsam mit Trainer:innen, Teilnehmer:innen und L&D-Teams entwickelt
- und integriert in bestehende Programme wird,…
dann kann sie das Training zu einer wirklich immersiven, relevanten und skalierbaren Entwicklung machen.
Das ist die Zukunft, die wir mit dem AI Leadership Lab aufbauen – Schritt für Schritt, vom Labor zur Praxis.
Rafael Ungvari
Spezialist für künstliche Intelligenz
Rafael ist KI-Spezialist bei MDI und beschäftigt sich damit, die Entwicklung von Führungskräften durch künstliche Intelligenz neu zu definieren. Um diese Idee umzusetzen, hat er gemeinsam mit unserem Team das MDI AI Leadership Lab aufgebaut, das als Drehscheibe für das Experimentieren mit und die Anwendung von KI-Lösungen zusammen mit Kund:innen und Trainern dient.
Seine Arbeit baut auf seinem Studium der Wirtschaftsinformatik an der WU Wien auf, wo er betriebswirtschaftliche Perspektiven mit technischem Know-how verbindet, um praktische und zukunftsfähige digitale Lösungen zu entwickeln.
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