Inhalte sind da – doch niemand nutzt sie. Dieses paradoxe Grundproblem war der Ausgangspunkt für ein spannendes Experiment der Corporate Learning Community: das AI-Lab. In mehreren Phasen erforschte ein interdisziplinäres Team, wie Künstliche Intelligenz nicht nur Tool, sondern Kooperationspartner im Lernprozess werden kann. Was dabei herauskam? Praktisch anwendbar, überraschend inspirierend – und vor allem: zukunftsweisend.
Ausgangspunkt: Zu viele Inhalte, zu wenig Wirkung
Wer sich auf colearn.de umschaut, findet Blogposts, Podcasts, Link-Listen, Video-Dokumentationen – ein wahres Schatzarchiv für Corporate Learning Professionals. Doch: Was nicht gefunden wird, wird auch nicht genutzt.
Genau hier setzte das AI-Lab der Corporate Learning Community (CLC) an. Ziel am Anfang war, Inhalte aus dem MOOC 2024, die vielen Video- und Blogbeiträge zugänglicher, nutzbarer und interaktiver zu machen – mit Hilfe von KI. Und dabei nicht nur Informationen zu extrahieren, sondern neue Formen der Lerninteraktion zu erproben.
In der ersten Phase lag der Schwerpunkt des AI-Lab auf der gemeinsamen Entwicklung und praktischen Anwendung von Kompetenzen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Im nächsten Schritt fokussierten sich dann die Teams auf fünf Themenfelder:
Drei Themenfelder wurden bei CLCLunch&Learn am 27.03.2025 vorgestellt.
Der Perspektivwechsel: KI als Dialogpartner
Ein Highlight der Session war die Vorstellung der Flipped Interaction Pattern durch Martina Pumpat. Die Idee: Nicht der Mensch gibt einen Prompt ein und wartet auf Output – sondern die KI führt das Gespräch. Sie stellt Fragen, hinterfragt, hakt nach, reflektiert. Ein echter Dialog also.
„Ich frage die KI nicht nur: ‚Was weißt du über Peer Learning?‘ – ich lasse sie fragen: ‚Was brauchst du, um Peer Learning bei dir umzusetzen?‘“
Diese Art der Interaktion führt zu tiefergehenden Denkprozessen, mehr Struktur – und oft auch zu unerwarteten Perspektiven.
Der Corporate Learning Chatbot: Vom Tool zum Partner
Ein weiteres Experiment war die Entwicklung eines Corporate Learning Chatbots. Im Team waren Tanja Schuster, Sylvain Cottong und ich. Ziel: Ein Bot, der nicht nur Wikipedia-Wissen und generisch antrainiertes Wissen ausspuckt, sondern sich am Geist und an den Prinzipien der CLC orientiert.
Die Lessons Learned:
- Der Gestaltung des Systemprompts ist entscheidend, aber auch herausfordernd: Er bestimmt, ob der Bot dialogorientiert reagiert oder nur auf Zuruf antwortet.
- Der Quellenzugriff erfolgt mehrstufig: erst gut aufbereitetes internes Material, dann Informationen von colearn.de, dann die generischen Informationen des LLM aus dem Web.
- Gute Transkriptaufbereitung ist Gold wert: irrelevante Passagen raus, klare Chunks rein.
- Quellentransparenz bleibt herausfordernd – gerade bei Video- oder Podcastmaterial.
Trotz aller Komplexität zeigt sich: Ein gut trainierter Bot kann Learning Professionals echten Mehrwert liefern – sei es bei der Recherche, Ideensammlung oder beim methodischen Feinschliff.
Lernökosysteme: Vielfalt strukturieren, Orientierung schaffen
In Zeiten von ChatGPT, Learning Nuggets und Content-Flatrates reden viele vom Lernen der Zukunft. Aber reden wir auch über das, was Lernen zusammenhält? Über die Verbindungen, die Inhalte, Menschen und Tools zu einem echten System machen?
Genau darum geht es beim Konzept des Lernökosystems – und im AI-Lab der Corporate Learning Community wurde dieses Thema nicht nur diskutiert, sondern von Anja C. Wagner mit KI-Unterstützung praktisch weitergedacht. Zeit, genauer hinzuschauen. Schwerpunkt war die systematische Erfassung von Lernformaten und -methoden – zusammengeführt in interaktiven Mindmaps, zu denen man über diese QR-Codes kommt:
Ein Lernökosystem ist kein weiteres Tool und auch kein fancy Buzzword. Es ist ein vernetztes Lernumfeld, in dem alles ineinandergreift. Ein „Menü moderner Lernformate“, das Einsteiger:innen Orientierung bietet und Entscheidungsträger:innen überzeugt. Es ist ein vernetztes System aus Technologien, Inhalten, Formaten und Prozessen, das individuelles und organisationales Lernen im Arbeitskontext ermöglicht – und zunehmend auch unterstützt und begleitet durch KI.
Was bleibt? Die Lessons Learned für Learning Professionals
| Bereich | Lesson Learned |
| Content | Inhalte allein reichen nicht – sie müssen auffindbar & nutzbar gemacht werden. |
| KI-Nutzung | KI wird vom Antwortgeber zum aktiven Lernpartner – wenn man sie richtig einbindet |
| Prompt-Design | Das Flipped Interaction Pattern eröffnet neue, dialogische Lernräume. |
| Chatbot-Design | Gute Bots brauchen: Systemprompt-Tuning, kontextsensitive Quellenstrategie, qualitätsgeprüfte und redaktionierbare Inhalte. |
| Lernökosysteme | Lernformate und Best Practices sollten sichtbar & vergleichbar gemacht werden – auch als Inspirationsquelle für andere. |
| Kollaboration | Interdisziplinäre Teams & geteilte Motivation sind die beste Grundlage für nachhaltige Lerninnovationen. |
Das AI-Lab hat gezeigt: KI verändert nicht nur das Lernen, sondern auch das Lehren, Gestalten und Reflektieren. Wer sie klug einsetzt, kann Strukturen schaffen, die nicht nur Inhalte vermitteln, sondern Denkräume eröffnen. Die Tools sind da. Die Inhalte auch. Was jetzt zählt, ist der Mut, neu zu denken – und den Dialog mit der KI nicht als Ersatz, sondern als Erweiterung unserer eigenen Lernfähigkeit zu begreifen.
Hinweis: Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung von KI-Tools (Transkription, Auswertungen, inhaltliche Zusammenfassungen, Rohentwurf von Texten) erstellt.