KI-Weiterbildung: Wie Personal- und L&D-Teams ihre Belegschaft auf die Zukunft vorbereiten können

KI verändert bereits die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird. Was Personal- und L&D-Führungskräfte jetzt brauchen, ist ein klarer Plan, der den Mitarbeitern hilft, Schritt zu halten.

Zwei Drittel der Personalleiter geben an, dass sie mit einem gravierenden Mangel an KI-Fähigkeiten konfrontiert sind. * Da KI zu einem unverzichtbaren Arbeitsplatz wird, besteht die Gefahr, dass diese Lücke die Teams verlangsamt und die Geschäftsergebnisse untergräbt.

Beim KI-Upskilling geht es nicht darum, ein Team von Datenwissenschaftlern auszubilden. Es geht darum, das Selbstvertrauen und die Fähigkeiten aufzubauen, die Mitarbeiter benötigen, um KI effektiv einzusetzen — vom Verfassen besserer Aufforderungen bis hin zur Anwendung von KI-Erkenntnissen, um ihre Arbeit zu beschleunigen.

In diesem Artikel wird hervorgehoben, welche KI-Fähigkeiten priorisiert werden müssen und wie ein skalierbares Programm erstellt werden kann, das schnell zu echten Ergebnissen führt.
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Was ist KI-Upskilling?

KI-Weiterqualifizierung ist der Prozess, bei dem Mitarbeiter darin geschult werden, mithilfe von Tools für künstliche Intelligenz zu verstehen, mit ihnen zusammenzuarbeiten und Entscheidungen zu treffen. Es ist nicht auf technische Rollen beschränkt — es beinhaltet auch, Mitarbeitern aus allen Abteilungen die Möglichkeit zu geben, KI auf praktische, rollenspezifische Weise in ihrer täglichen Arbeit anzuwenden.

Im Gegensatz zu KI-Schulungen für Ingenieure oder Datenwissenschaftler legt das KI-Upskilling den Schwerpunkt auf angewandtes Wissen: verstehen, wie KI-Tools funktionieren, wo sie einen Mehrwert bieten und wie man sie verantwortungsbewusst einsetzt. Es unterscheidet sich von der Umschulung, bei der Mitarbeiter auf völlig neue Rollen vorbereitet werden. Bei der KI-Weiterbildung geht es darum, die Fähigkeiten Ihrer bestehenden Belegschaft in den Rollen, die sie bereits innehaben, zu verbessern.
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Beispiele aus der Praxis für KI-Upskilling

• Ein Kundendienstmitarbeiter, der KI verwendet, um Tickets zusammenzufassen und die Antwortzeiten zu verkürzen
• Ein Marketingspezialist, der KI auffordert, zuerst Inhalte zu entwerfen und diese dann im Hinblick auf Sprache und Genauigkeit zu bearbeiten
• Ein Produktführer, der mit Prompt Engineering experimentiert, um die Erforschung von Benutzerproblemen zu beschleunigen

Richtig gemacht, steigert KI-Upskilling die Produktivität, verbessert das Vertrauen der Mitarbeiter und macht Ihre Belegschaft agiler, ohne dass Sie die Mitarbeiterzahl erhöhen oder Ihr Organigramm überarbeiten müssen. Dies ist besonders wichtig, wenn man bedenkt, dass 71% der Manager und 63% der einzelnen Mitwirkenden (ICs) gaben an, dass 2024 die Arbeitsbelastung gestiegen ist.
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Warum KI-Weiterqualifizierung im Jahr 2025 von entscheidender Bedeutung ist

KI-Tools sind da und ihr Einsatz nimmt zu. Vorüber 50% der Unternehmen haben generative KI-Tools implementiert in mindestens einer Geschäftsfunktion, wobei sich die Einführung in allen Branchen im Jahr 2025 voraussichtlich beschleunigen wird. Die Tools sind zwar vorhanden, aber die meisten Teams sind nicht in der Lage, sie effektiv zu nutzen., und das wird zu einer ernsten Belastung. Was steht auf dem Spiel:

• 64% der Personalleiter betrachte die Qualifikationslücke im Bereich KI ein dringendes Problem. 
• Wenn nichts unternommen wird, führt dies zu verpassten Automatisierungsmöglichkeiten, langsameren Entscheidungen, einem geringen Vertrauen der Mitarbeiter und einer schwachen Rendite von KI-Investitionen.

Auch intern baut sich der Druck auf. Mit KI-Tools Personal- und L&D-Teams entwickeln sich rasend schnell weiter und integrieren sich in alles, von der Erstellung von Inhalten bis hin zur Datenanalyse. Sie haben die Aufgabe, auf Akzeptanz zu drängen und den ROI nachzuweisen jetzt, nicht eines Tages.
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Fähigkeiten, die Sie in Ihren KI-Weiterbildungsprogrammen priorisieren sollten

Vor dem Start einer neuen KI-Initiative müssen Personal- und L&D-Führungskräfte geben Sie genau an, wie Erfolg aussieht. Das beginnt mit der Identifizierung der Fähigkeiten, die am wichtigsten sind — nicht nur die technischen Grundlagen, sondern auch rollenspezifische Anwendungsfälle und hochwertige Soft Skills, die die Akzeptanz fördern. Die richtige Mischung wird je nach Abteilung unterschiedlich sein, aber diese Kernkompetenzen bilden eine solide Grundlage für jede Weiterbildungsstrategie.
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Grundlegende technische Grundkenntnisse

Jeder in Ihrem Unternehmen benötigt ein grundlegendes Verständnis dafür, wie KI-Tools funktionieren und wo sie möglicherweise nicht ausreichen.

Beginnen Sie mit einem schnellen Engineering. Den Mitarbeitern helfen, sich beim Schreiben klarer, zielorientierter Aufforderungen vertraut zu machen kann die Ausgabequalität drastisch verbessern und stundenlanges Ausprobieren ersparen. Kombinieren Sie dies mit praktischen Schulungen mit Tools wie ChatGPT, Claude, Jasper und Notion AI, damit Teams Muskelgedächtnis und echtes Selbstvertrauen aufbauen können.

Und übersehe keine Einschränkungen. KI ist mächtig, aber alles andere als perfekt. Die Mitarbeiter sollten Probleme wie Vorurteile und Halluzinationen (falsche Ergebnisse) verstehen und wissen, wie Ergebnisse validiert werden können — insbesondere bei geschäftskritischen Entscheidungen.

Verpacken Sie diese grundlegenden technischen Kenntnisse mit grundlegenden Datenschutz- und KI-Ethikschulungen. Die Mitarbeiter müssen wissen, was sie in diese Tools eingeben können und was nicht, wie sie Risiken erkennen können und wo interne Richtlinien gelten.
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Rollenspezifische Anwendungen

68% der Personalleiter sind besorgt über die Implementierung von KI in Geschäftsprozesse. Jedoch Die besten Programme verbinden KI-Anwendungsfälle mit realen, alltäglichen Aufgaben, nicht mit abstrakten Fähigkeiten. Das bedeutet, Schulungen mit Beispielen zu kombinieren, die die Mitarbeiter aus ihren Rollen kennen, und ihnen Zeit zu geben, in einer sicheren, strukturierten Umgebung mit neuen Tools zu experimentieren.

Betrachten wir einige Beispiele nach Funktionen:

• Verkäufe — Verwenden Sie KI, um Gesprächsnotizen zusammenzufassen, Follow-ups zu generieren und die Pipeline-Prognosen zu verbessern.
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• Marketing — Testen Sie Schlagzeilen, erstellen Sie den ersten Entwurf und analysieren Sie die Kampagnenleistung.
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• Produkt — Führen Sie KI-gestützte Nutzerforschung durch, analysieren Sie Feedback und beschleunigen Sie die Roadmap-Planung.
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• ‍Personal- und Personalteams — Wenden Sie KI an, um zu optimieren 360°-Leistungsbeurteilungen, generieren Organisations- und Team-OKRs, erstellen Kompetenzrahmen, analysieren Sie Umfrageergebnisse und personalisieren Lernpfade und Onboarding-Workflows.
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Hochwertige Soft Skills

Beim KI-Upskilling geht es nicht nur darum, Fachwissen mit relevanten Tools zu erwerben. Es geht auch darum, die menschlichen Fähigkeiten zu fördern, die eine effektive, verantwortungsvolle und nachhaltige Nutzung von KI in großem Maßstab ermöglichen.

Beginne mit kritischem Denken. Mitarbeiter müssen KI-Ergebnisse mit scharfem Auge beurteilen — sie müssen Signale von Rauschen trennen, Lücken erkennen und wissen, wann Ergebnisse bearbeitet oder überschrieben werden müssen. Dies ist besonders wichtig in Rollen, in denen Entscheidungen mit Risiken verbunden sind oder sich auf den Ruf auswirken.

Als nächstes kommt die Zusammenarbeit. Da immer mehr Teams KI-Tools unabhängig voneinander einsetzen, wird die Abstimmung entscheidend. Die Mitarbeiter sollten verstehen, wie KI im gesamten Unternehmen eingesetzt wird, Inkonsistenzen und Konflikte vermeiden und zusammenarbeiten, um erfolgreiche Anwendungsfälle auszutauschen.

Adoptionsführung ist eine weitere übersehene Fähigkeit. Die Schulung von Early Adopters zur Unterstützung anderer — durch Peer-Learning, Feedback oder sogar informelle „Sprechstunden“ — kann die Akzeptanz der Tools fördern und von innen heraus für Dynamik sorgen.

Betonen Sie abschließend ethisches Denken. Von Datenschutzfragen bis hin zu Vorurteilen gegenüber Modellen sollten Mitarbeiter in der Lage sein, Bedenken zu äußern, Unternehmensrichtlinien zu befolgen und den verantwortungsvollen Einsatz von KI in ihren Teams vorzuleben.
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👏 Profi-Tipp: Erwägen Sie die Erstellung eines KI-Botschafterprogramm innerhalb Ihrer Organisation, um Teammitglieder zu ermutigen, KI-Anwendungsfälle zu erkunden, Erkenntnisse auszutauschen, zusammenzuarbeiten und Dynamik aufzubauen.

Marc-Alexander Vetter, unser Leiter der Finanzabteilung und Koordinator des KI-Botschafter-Programms, erklärt, wie das bei Leapsome aussieht:

„Seit dem Start des KI-Botschafterprogramms haben wir gesehen ein Wandel von vorsichtiger Neugier zu selbstbewusster Erkundung. Teamkollegen experimentieren zunehmend mit KI-Tools, bleiben über neue Entwicklungen auf dem Laufenden und teilen, was sie gelernt haben. Sie identifizieren auch Anwendungsfälle und treiben Implementierungen voran, die ihre Arbeit wirkungsvoller machen.

‍Wir haben eine Grundlage für Weiterbildungsmaßnahmen geschaffen, die über einmalige Schulungen hinausgehen. Es basiert auf kontinuierlicher Zusammenarbeit, gemeinsamen Erfolgen und praktischen Anwendungen. Diese Dynamik hilft uns, KI zu einem selbstverständlichen Bestandteil unserer täglichen Arbeit zu machen — kein vorübergehender Trend, sondern eine nachhaltige Veränderung unserer Arbeitsweise.“

So erstellen Sie ein skalierbares KI-Upskilling-Programm

Der schnellste Weg, eine Weiterbildungsinitiative zum Erliegen zu bringen, ist die Einführung eines generischen Plans. Um Erfolge zu erzielen und Ergebnisse zu erzielen, müssen Sie die Teammitglieder dort treffen, wo sie sich befinden, Prioritäten auf der Grundlage der tatsächlichen Arbeitsabläufe setzen und klare, nachvollziehbare Verbesserungsmöglichkeiten aufzeigen.

So erstellen Sie ein KI-Weiterbildungsprogramm, das Ihren Unternehmensanforderungen entspricht und skaliert werden kann, ohne Ihre L&D-Strategie von Grund auf neu erfinden zu müssen.

Schritt 1: Führen Sie ein gezieltes Skills- und Workflow-Audit durch

Machen Sie sich zunächst ein klares Bild davon, wo KI in Ihrem Unternehmen bereits eingesetzt wird. Zum Beispiel:

• Kundensupport, der ChatGPT zum Verfassen von E-Mail-Antworten verwendet
• Mitglieder des Betriebsteams automatisieren Routineberichte mit KI-Tools
• Marketer testen Werbetexte in Claude oder Jasper

Identifizieren Sie dann 3—5 Workflows mit hoher Hebelwirkung pro Team, die KI sofort verbessern könnte — sich wiederholende, zeitaufwändige oder einfach zu erstellende Aufgaben.

Um die Teambereitschaft zu verstehen, schicken Sie eine kurze Pulsumfrage oder führe einen Workshop durch, um die aktuelle KI-Kompetenz, das Komfortniveau und die Blockaden zu bewerten. Wenn Sie die Umfrageroute wählen, ein Tool wie Leapsome Umfragen kann Ihnen helfen, Ergebnisse nach Abteilung, Dienstalter oder Standort zu segmentieren.

Am Ende dieses Schritts sollten Sie eine kurze, umsetzbare Liste von Rollen und Workflows haben, die Sie in den nächsten 90 Tagen priorisieren müssen.
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Schritt 2: Segmentieren Sie Ihr Publikum nach Rolle und KI-Exposition

Nicht jeder benötigt das gleiche Niveau an KI-Training. Die Segmentierung Ihres Publikums vermeidet Zeitverschwendung und unpassende Inhalte und sorgt dafür, dass Ihre Programme vom ersten Tag an relevant sind.

Gruppieren Sie die Mitarbeiter zunächst in drei große Kategorien:

• KI-Anfänger — Wenig bis gar keine Exposition. Sie benötigen ein grundlegendes Verständnis, einen Kontext und sichere Anwendungsfälle.
  
  
• Benutzer des Tools — Ich experimentiere bereits mit KI-Tools. Benötigen Sie Anleitungen zu bewährten Verfahren, Grenzwerten und zur konsistenteren Anwendung von KI?
  
  
• Technische Interessenvertreter — Direktes Arbeiten mit KI-Integrationen, APIs oder Daten. Benötigen Sie eine eingehendere Schulung zu Modellverhalten, Risikomanagement und fortgeschrittenen Anwendungsfällen.

Sobald Sie die Mitarbeiter diesen Gruppen zugeordnet haben, können Sie Tiefe, Ton und Beispiele für jede Gruppe anpassen. Das könnte ein einfaches Onboarding-Modul für KI-Anfänger, taktischere Sitzungen für Tool-Anwender und tiefgründige Einblicke oder von Fachkollegen geleitete Demos für technische Interessenvertreter bedeuten.

Diese Segmentierung hilft auch dabei, Vorreiter frühzeitig zu identifizieren — Mitarbeiter, die bereits mit KI vertraut sind, und kann dazu beitragen, die interne Akzeptanz zu fördern, wenn das Programm skaliert wird.
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Schritt 3: Wählen Sie Formate aus, mit denen die Leute schnell loslegen können

Eines der größten Bedenken, die Personalleiter in Bezug auf die Implementierung von KI haben ist Widerstand der Mitarbeiter. Dieser Widerstand ist in der Regel auf Ungewissheit zurückzuführen, nicht nur in Bezug auf die Tools, sondern auch darüber, wie sie in die tägliche Arbeit passen und diese tatsächlich verbessern können.

Unterrichten Sie nicht nur KI: Entwickeln Sie Schulungen, die sich auf die tatsächlichen Aufgaben konzentrieren, die die Leute bereits erledigen. Stellen Sie sicher, dass die Mitarbeiter im Kontext lernen, nicht isoliert.

Dies sind einige wirkungsvolle Formate, die Sie in Betracht ziehen sollten:

• Live-Teamworkshops — Verwenden Sie reale Szenarien und teamspezifische Aufforderungen (z. B. „Schreiben Sie eine Folge-E-Mail auf der Grundlage dieser KI-generierten Anrufzusammenfassung“).
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• Asynchrones Mikrolernen — Bieten Sie kurze, zielgerichtete Lektionen über Ihr Lernmanagementsystem (LMS) an. Sprungvoll Lernen macht es einfach, diese Art von Sessions für verschiedene Teams zu erstellen und zu verfolgen.
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• KI-Sprintwochen — Fordern Sie die Mitarbeiter auf, mithilfe von KI 2—3 reguläre Aufgaben oder Arbeitsabläufe zu beschleunigen.
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• Interne AI-Bürozeiten — Teamleiter oder Early Adopters geben Tipps, führen Arbeitsabläufe vor und beantworten Fragen in ungezwungener Atmosphäre.
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💡 Vergessen Sie nicht, Anwendungsfälle ins Rampenlicht zu rücken, die das KI-Leistungsmanagement in Aktion veranschaulichen — z. B. die Verwendung von KI-Tools, um Managern zu helfen, Leistungsnotizen zusammenzufassen oder Feedback auf der Grundlage von Mitarbeiterzielen und Check-Ins zu verfassen.

Schritt 4: Wählen Sie Anbieter und Tools, die Ihrer Realität entsprechen

Ihr Tech-Stack muss nicht auf dem neuesten Stand sein — er muss nur darauf abgestimmt sein, wie Ihre Teams arbeiten. Die besten KI-Weiterbildungsprogramme fangen klein an, beinhalten Lösungen, die Menschen tatsächlich verwenden (oder an deren Nutzung interessiert sind), und skalieren bewusst.

Priorisieren Sie für Teams ohne technischen Hintergrund intuitive Tools mit klaren Anwendungsfällen, zum Beispiel:

• Allgemeine Produktivität — ChatGPT, Claude, Motion KI
• Marketing und Inhalt — Jasper, Copy.ai, Verwirrung

Für technische Teams oder Forschungs- und Entwicklungsfunktionen (F&E):

• KI-Entwicklung — Hugging Face, LangChain, Claude API, benutzerdefinierte GPTs
• Internes Experimentieren — Open-Source-LLMs oder Sandbox-Umgebungen

Und wenn Sie nach Softwarelösungen suchen, die Ihnen bei der Entwicklung oder Bereitstellung von KI-Trainingsmaterialien helfen können:

• Allgemeines — Coursera, DataCamp, Udemy for Business
• B2B-fokussiert oder intern — Sprungend Lernen oder interne Ressourcen zur Unterstützung, die auf Ihre Arbeitsabläufe zugeschnitten sind

Halten Sie Ihre Anbieterliste eng; eine oder zwei Hauptplattformen reichen in der Regel aus. Ergänzen Sie das Angebot durch interne Demos, Schulungen unter der Leitung von Fachkollegen und unkomplizierte Check-Ins, die das Momentum aufrechterhalten, ohne die Komplexität zu erhöhen.
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Schritt 5: Verfolgen und auf der Grundlage realer Ergebnisse anpassen

KI-Weiterqualifizierung sollte einen klaren Mehrwert bieten, und der beste Weg, dies zu demonstrieren, besteht darin, Erfolgskennzahlen zu identifizieren und zu überwachen und Ihr Programm auf der Grundlage der Daten zu optimieren.

Zu den interessanten Kennzahlen, die es zu verfolgen gilt, gehören:

• % der Workflows wurden durch KI erweitert (auf Teamebene oder organisationsweit)
• Zeitersparnis pro Aufgabe
• Mitarbeiter gaben an, dass sie Tools vertrauen
• Feedback von Managern zu Leistungs- oder Prozessverbesserungen

Verwenden Sie diese Eingaben, um ein schlankes Dashboard oder einen Tracker zu erstellen. Sie können Berichte zur Toolnutzung (z. B. ChatGPT- oder Notion AI-Aktivitäten) mit einem Tool wie Leapsome kombinieren Umfragen um mehr Kontext für Ihre Daten zu erhalten.

Überdenken Sie dann Ihr KI-Weiterbildungsprogramm etwa alle 90 Tage. Stellen Sie Inhalte oder Formate aus, die nicht verwendet werden, verdoppeln Sie, was funktioniert, und rotieren Sie in neuen Workflows, die auf sich ändernden Geschäftsanforderungen basieren.
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Beispiel für einen 90-tägigen KI-Upskilling-Sprint

Sie benötigen keine einjährige Roadmap, um Fortschritte bei der KI-Weiterbildung zu erzielen. Ein fokussierter 90-Tage-Sprint kann für Dynamik sorgen, frühe Erfolge erzielen und Ihnen helfen, Ihren Ansatz zu verfeinern, bevor Sie im gesamten Unternehmen skalieren.

Hier ist ein Beispiel für einen Rollout-Plan, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:

Woche 1-2: KI-Bewusstsein

• Einführungssitzungen darüber, was KI ist (und was nicht)
  
• Komplettlösungen für Tools und Organisationsbeispiele
  
• Grundlagen der ethischen KI-Nutzung, des Datenschutzes und interner Richtlinien

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Wochen 3-4: Rollenspezifischer Einsatz

• Teamworkshops mit echten Prompts und Workflows
  
• Peer-Demos, zum Beispiel: „wie ich KI verwendet habe, um [x] Aufgaben zu beschleunigen“
  
• Fügen Sie eine Feedback-Schleife hinzu, um frühe Erkenntnisse zu erfassen

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Wochen 5-6: Neugestaltung des Arbeitsablaufs

• Verschiedene Teams identifizieren spezifische Prozesse, von denen sie glauben, dass sie sie mit KI optimieren können
  
• Schnelle Prototypenentwicklung oder SOP-Erstellung
  
• Interner Austausch, Feedback und Iteration

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Wochen 7-8: Interner Austausch

• Slack-Threads oder asynchrone Videos mit Ergebnissen
  
• Shout-Outs in Teambesprechungen für erfolgreiche Anwendungsfälle
  
• „Was ich gelernt habe“ Sitzungen unter der Leitung von Early Adopters

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Wochen 9-10: Verstärkung

• Auffrischendes Mikrolernen über eine Plattform wie Leapsome Learning
• Manager bitten die Teammitglieder bei Einzelgesprächen und Team-Check-Ins um Feedback und neue Erkenntnisse
• Beantworten Sie neue Fragen und entfernen Sie Blocker

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Wochen 11-12: Wirkungsverfolgung

• Versenden Sie Pulsumfragen, um Ihr Selbstvertrauen, die Nutzung von Tools und Blockern zu verfolgen
  
• Messen Sie die Zeitersparnis und spezifische Workflow-Verbesserungen
  
• Bericht gewinnt mit klaren, greifbaren Daten an die Führung zurück

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Machen Sie KI-Weiterbildung zu einem langfristigen Vorteil

Die Weiterbildung Ihrer Belegschaft ist eine langfristige Investition in Widerstandsfähigkeit, Agilität und Wachstum. Mit der Weiterentwicklung der KI-Tools werden Unternehmen, die anpassungsfähige, KI-fähige Teams aufbauen, schneller vorankommen, intelligenter arbeiten und Leistungsträger an sich binden, die die Nase vorn haben wollen.

Indem Sie sich auf rollenspezifische Workflows konzentrieren, praktische Formate mischen und verfolgen, was funktioniert, können Sie ein KI-Weiterbildungsprogramm erstellen, das sowohl skalierbar als auch nachhaltig ist. Mit Tools wie Leapsome Lernen, Umfragen, und Bewertungen, Personal- und L&D-Teams können über die Theorie hinausgehen und die Entwicklung von Fähigkeiten in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.

KI ersetzt Ihre Belegschaft nicht. Aber Unternehmen, die sich jetzt weiterbilden, werden das Tempo für alle anderen vorgeben.
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