Digitale Trainings (Web Based Trainings, Microlearning, Performance Support, Video-based Learning, interaktive Simulationen) stellen die Leistungsfähigkeit der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sicher und sind in Zeiten des beschleunigten Wandels für Unternehmen von zentraler strategischer Bedeutung. Sie sollen Verhalten verändern, Fehlerquoten senken, Compliance sicherstellen und Time-to-Competence verkürzen. Parallel steigen die Erwartungen an Nutzererlebnis, Visualisierung und Interaktivität.
Um eine hohe Qualität zu erzielen, werden Ressourcen aus den L&D-Abteilungen benötigt. Um Zeit und Kosten zu sparen, werden zunehmend KI-Tools genutzt. Sie sollen
- Produktionszeiten verkürzen,
- Personalisierung ermöglichen und
- Medienvielfalt sicherstellen.
Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis sehr deutlich: Ohne fundiertes didaktisches Know-how sowie Kompetenzen in Konzeption, Drehbuch, Grafikdesign, Storytelling und Filmproduktion bleiben die Ergebnisse häufig weit hinter den Erwartungen zurück. KI unterstützt, ersetzt aber nicht die professionelle Gestaltung von Lernprozessen.
Inhalt
1. Aktuelle Einsatzfelder von KI in der Erstellung digitaler Trainings
KI-Tools können heute nahezu entlang der gesamten Wertschöpfungskette eines digitalen Trainings eingesetzt werden – von der Bedarfsanalyse über die Content-Erstellung bis hin zur Auswertung von Lernergebnissen.
Zentrale Anwendungsbereiche sind:
- Unterstützung bei der Texterstellung
Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude können genutzt werden, um erste Entwürfe für Lernziele, Modulbeschreibungen, Skripte, Quizfragen oder Microlearning-Einheiten zu erzeugen. Typische Einsatzszenarien sind Grobkonzepte für E-Learning-Module, Umformulierung bestehender Inhalte in unterschiedliche Sprachniveaus und die Erstellung von Multiple-Choice- oder Reflexionsfragen. - Generierung von Drehbüchern und Szenarien
KI-Tools wie Perplexity können Vorschläge für Dialoge, Rollenspiele oder Branching-Szenarien produzieren, etwa für Kundengespräche, Führungssituationen oder Compliance-Trainings. Dies erleichtert insbesondere die Ideengenerierung und die Variation ähnlicher Szenarien.
- Sprachsynthese und Voice-over
Text-to-Speech-Systeme wie ElevenLabs erzeugen synthetische Sprecherstimmen in hoher Qualität, teilweise in mehreren Sprachen und mit unterschiedlichen Sprechstilen. Dies reduziert Produktionszeiten und Kosten, insbesondere wenn häufig aktualisierte Inhalte vertont werden müssen.
- Bild- und Grafikgenerierung
Bildgenerierende Modelle wie Adobe Firefly oder Midjourney können Illustrationen, Icons, Hintergründe oder Konzeptvisualisierungen erstellen. Dadurch lassen sich z.B. abstrakte Inhalte (Prozesse, Systeme, Kompetenzen) visuell ansprechend darstellen, ohne jedes Element manuell designen zu müssen.
- Videoerstellung mit KI-Avataren
Tools wie Heygen oder Synthesia, die aus Text vollständig synthetische Sprecher:innen-Videos generieren, ermöglichen schnell produzierte „Talking Head“-Erklärvideos. Sie sind insbesondere dann interessant, wenn häufig kurze, aktualisierte Videosequenzen benötigt werden oder reale Protagonist:innen nicht zur Verfügung stehen.
- Übersetzung und Lokalisierung
KI-gestützte Übersetzungstools wie deepL erleichtern die sprachliche Anpassung von Trainings auf verschiedene Zielmärkte. Ergänzt durch Terminologie-Management können Inhalte konsistenter und schneller in mehreren Sprachen bereitgestellt werden.
KI-Tools können heute also als Assistenztechnologie in vielen Phasen der Instructional-Design- und der Medienproduktion substanziell unterstützen und ermöglichen Effizienzgewinne, allerdings: Beschäftigt man sich intensiv mit den Ergebnissen, so erkennt man, dass die Resultate „out of the box“ oft nur bedingt brauchbar sind. Dies liegt weniger an den Tools selbst, sondern an den hohen Anforderungen an professionelles Lernen: Qualität, Wirksamkeit und Markenkonsistenz entstehen weiterhin durch qualifizierte menschliche Arbeit an Konzept, Dramaturgie, Designentscheidungen und Qualitätsprüfung.
Laut einer Studie des Upwork Research Institute berichten zwar 85 % der Mitarbeitenden von Zeitersparnissen durch KI, doch knapp 40 % dieser gewonnenen Zeit gehen direkt wieder für die Nachbearbeitung qualitativ minderwertiger KI-Inhalte verloren. Es entsteht eine gefährliche Schein-Produktivität. Da Rollen, Skills und Prozesse oft noch nicht mit der technologischen Entwicklung Schritt gehalten haben, wird die gewonnene Kapazität häufig nicht in bessere Ergebnisse, sondern in hohen Korrekturaufwand investiert.
2. Warum KI-Ergebnisse häufig nicht zufriedenstellend sind
Künstliche Intelligenz generiert Texte und Beispiele, die auf statistischen Mustern beruhen. Dadurch wirken Inhalte häufig austauschbar, wenig kontextbezogen auf das Unternehmen und ohne klare Positionierung oder Fachexpertise. Für komplexe Fachthemen (z.B. regulatorische Anforderungen, unternehmensspezifische Prozesse) reicht die inhaltliche Tiefe in der Regel nicht aus.
Auch wenn KI Trainingsideen liefern kann, fehlt ihr das Verständnis für lernpsychologische Prinzipien, Kompetenzmodelle, Transferdesign oder unternehmensbezogene Anwendungsorientierung. Die KI liefert daher häufig lineare Content-Strecken ohne klare Lernziele, ohne Aktivierung und ohne Transferaufgaben. Zudem trifft de KI häufig nicht die passende Sprache für eine spezifische Zielgruppe im Unternehmen. Inhalte sind entweder zu einfach, zu komplex oder sprachlich nicht konsistent mit der Corporate Language.
Darüber hinaus kann KI-Content Fehler, systematische Verzerrungen (Bias) oder veraltete Informationen enthalten, ohne dass dies sofort ersichtlich ist. Gerade in regulierten Branchen oder sicherheitskritischen Bereichen ist dies ein erhebliches Risiko.
KI-generierte Grafiken, Avatare oder Layouts wirken nicht immer professionell oder markenkonform. Inkonsistente Bildwelten, unpassende Visualisierungsstile oder unausgereifte Animationen mindern die wahrgenommene Qualität eines Trainings.
Gute digitale Trainings binden Unternehmensrealität, konkrete Tools, interne Prozesse und Kultur mit ein. KI kann diese spezifischen Kontexte nur dann abbilden, wenn sie sehr präzise instruiert und intensiv nachbearbeitet wird.
In der Summe sind KI-Ergebnisse häufig ein guter Startpunkt aber selten ein Endprodukt, das ohne menschliche Bearbeitung für anspruchsvolle Unternehmenstrainings geeignet ist.
3. Menschliches didaktisches Know-how als zentrale Voraussetzung
Die Qualität eines digitalen Trainings wird maßgeblich durch didaktisches Design bestimmt. KI kann hierbei unterstützen, aber nicht die Verantwortung übernehmen.
Klar definierte Lernziele (Wissen, Fertigkeiten, Haltungen) sind die Grundlage jeder Trainingskonzeption. Es braucht Fach- und Didaktikkompetenz, um zu bestimmen:
- Was sollen Lernende am Ende können?
- Welche Kompetenzen sind für die Organisation strategisch relevant?
- Wie lässt sich dies in beobachtbares Verhalten übersetzen?
Ob Microlearning, Social Learning, Blended Learning, Simulation, Serious Game oder klassisches WBT – die passende Form ergibt sich aus Zielgruppe, Lernzielen, Kontext und Rahmenbedingungen. Diese Entscheidungen erfordern Erfahrung und ein Verständnis dafür, welche Formate welche Effekte erzeugen.
Außerdem: Lernende benötigen eine sinnvolle Abfolge von Aktivierung, Input, Übung, Reflexion und Transfer. KI kann Inhalte liefern, aber sie nicht automatisch in eine lernpsychologisch sinnvolle Dramaturgie bringen. Cases, Anwendungsszenarien, Entscheidungen mit Konsequenzen, Arbeitsaufträge im Alltag. Die Entwicklung solcher Aufgaben erfordert ein tiefes Verständnis der Arbeitsrealität und der Lernbarrieren der Zielgruppe.
Gerade bei fachspezifischen Themen ist menschliche Fachexpertise unverzichtbar, um KI-Vorschläge zu prüfen, zu korrigieren und auf den Unternehmenskontext anzuwenden.
Hochwertige Trainings benötigen neben didaktisch und fachlich gesicherten Inhalten außerdem auch visuelle Systeme: Raster, Typografie, Farb- und Iconlogik, Layoutregeln, Motion-Prinzipien. Design ist hochwertige und durchdachte Informationsarchitektur. Menschen sind deshalb nötig, um:
- CI-konforme Designsysteme zu definieren und durchzuhalten
- Informationshierarchien zu gestalten (Aufmerksamkeit, Leseführung)
- filmische Grammatik und didaktische Visualisierung zu verbinden (ein stringentes Storyboard, passende Schnitte, sinnvollen Wechsel von Kameraeinstellungen und eine bewusste Mischung aus Visuals, Text und Sprecher). Diese Dramaturgie ist eine kreative Aufgabe, die Tool‑Automatik nur bedingt leisten kann.
- Tempo, Pausen und Betonung lernförderlich zu setzen
- Tonqualität professionell zu sichern (häufig ein großer Akzeptanzfaktor)
- Authentizität und Glaubwürdigkeit herzustellen
- Barrierefreiheit (z. B. Kontrast, Lesbarkeit, Screenreader-konforme Strukturen) sicherzustellen
Und nicht zuletzt braucht es klare Workflows: Prompt-Standards, Review-Gates, Styleguides, Terminologie, Freigabeprozesse, Datenklassifizierung, Dokumentation. Ohne dieses Fundament skaliert man vor allem eines: Variabilität und Fehler.
4. FAQ: KI in der E-Learning-Produktion
Kann KI die Erstellung von E-Learning-Kursen komplett automatisieren?
KI-Tools wie ChatGPT, HeyGen oder ElevenLabs beschleunigen die Erstellung von Texten, Videos und Voice-overs massiv. Sie fungieren jedoch als Assistenzsysteme, nicht als Autopiloten. Ein hochwertiges Training benötigt weiterhin eine menschliche Federführung für die didaktische Dramaturgie, die fachliche Korrektheit und die Einhaltung der Corporate Identity. Ohne diese Steuerung wirken KI-Inhalte oft austauschbar und wenig lernwirksam.
Warum ist der Korrekturaufwand bei KI-Inhalten oft so hoch?
Studien (u. a. vom Upwork Research Institute) zeigen, dass bis zu 40 % der Zeitgewinne durch KI durch die Nachbearbeitung wieder verloren gehen. Das liegt daran, dass KI-Modelle auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basieren und den spezifischen Unternehmenskontext, aktuelle Gesetzesänderungen oder interne Prozesse nicht kennen. Effizienz entsteht erst, wenn KI in einen qualitätsgesicherten Redaktionsprozess eingebettet wird.
Wo liegen die größten Risiken beim Einsatz von rein KI-generiertem Content?
Neben inhaltlichen Fehlern („Halluzinationen“) besteht das Risiko von sogenanntem „AI Slop“ – minderwertiger, massenhaft produzierter Content, der zwar oberflächlich korrekt aussieht, aber keinen echten Mehrwert bietet und die Lernenden langweilt. Zudem können systematische Verzerrungen (Bias) oder eine mangelhafte (visuelle) Qualität die Akzeptanz des Trainings untergraben.
Welche Rolle spielen E-Learning-Experten in einer KI-gestützten Produktion?
Experten übernehmen heute die Rolle des Kurators und Qualitätswächters. Während die KI die Rohmaterialien liefert, sorgen Fachleute für das didaktische Fundament: Sie definieren messbare Lernziele, konzipieren Transferaufgaben für den Arbeitsalltag und stellen sicher, dass die Informationsarchitektur lernpsychologisch sinnvoll ist. Das menschliche Know-how ist somit die Brücke zwischen einer schnellen Content-Produktion und echtem Kompetenzaufbau.
Fazit
KI-Tools können heute bereits substanziell bei der Erstellung von Konzeption, Content Audio, Bild und Video unterstützen. Gleichzeitig sind die Ergebnisse häufig nicht zufriedenstellend, wenn KI ohne didaktische Steuerung, fachliche Validierung, gestalterische Systematik und medienhandwerkliche Qualitätssicherung eingesetzt wird. Für L&D-Verantwortliche und E-Learning-Anbieter liegt der Hebel daher nicht in der Illusion einer vollautomatisierten Content-Fabrik, sondern in der Unterstützung des Workflows durch geprüfte KI-Tools, die als Produktivitätsmotor wirken, während menschliches Know-how die Trainings tatsächlich lernwirksam machen.
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