Weiterbildung und Künstliche Intelligenz: wohin steuern wir?

Einige denken bei dem Begriff Künstliche Intelligenz (KI), engl. auch Artificial Intelligence (AI), zuerst an Roboter in Science-Fiction-Filmen. Doch, nachdem das Thema viele Jahre lang nur im Forschungsbereich diskutiert wurde und Anwendung fand, wird dank der sich stetig weiterentwickelnden Softwaretechnologien die KI heute auch verstärkt für die Wirtschaft interessant. Und das macht die artifizielle Intelligenz auch für die E-Learning Branche zu einer spannenden Option für die Zukunft.

Inhaltsverzeichnis:

• KI in der betrieblichen Bildung – die ersten Schritte sind getan
• Die drei meistgenutzten KI-Technologien
• Gestaltungsmöglichkeiten von KI in der betrieblichen Bildung
• Dreamteam LMS und KI
• Anwendungsbereich Verhaltens-Monitoring
• Hindernisse und Hürden für Künstliche Intelligenz
• Fazit

Wenig überraschend ist es daher, dass inzwischen diverse Anbieter KI-Produkte und -Dienstleistungen in ihrem Portfolio haben. Dabei ist jedoch der Entwicklungsstand der erhältlichen Anwendungen häufig noch nicht auf der Höhe und vollständig ausgereift. Denn der Handel mit KI-Technologien hat gerade erst begonnen, richtig Fahrt aufzunehmen. Vergleicht man die Geschichte der Künstlichen Intelligenz mit der des Internets, so befindet sich der Entwicklungsstand der KI in etwa in den 1990er Jahren.

 

KI in der betrieblichen Bildung – die ersten Schritte sind getan.

Auch in der betrieblichen Bildung steckt KI noch in den Kinderschuhen. So sind Experten der einhelligen Meinung, dass die meisten KI-Produkte und-Dienstleistungen aktuell zwar akzeptabel sind, aber immer noch nicht auf höchstem Niveau arbeiten.

So setzen viele Unternehmen insbesondere auf Empfehlungssysteme und Chatbots, um ihre Mitarbeiter zu trainieren. Dabei laufen Chatbots oft gar nicht mit KI, da sie lediglich vorgefertigte Gespräche mithilfe von Regeln abspulen, was beim Menschen oft einen ernüchternden Eindruck hinterlässt.

Dies jedoch, so die Experten, liege nicht an den Anwendungen selbst, sondern in der Regel an der unkreativen Handhabung bzw. Programmierung der Systeme, die durchaus die Fähigkeit böten, mehr zu leisten.

 

Die drei meistgenutzten KI-Technologien.

Zurzeit sind über dreißig unterschiedliche KI-Technologien verfügbar. Zum Einsatz kommen meist Folgende:

1. Maschinelles Lernen (Machine Learning/ übergeordnete Kategorie) bezeichnet lt. Wikipedia die „künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung“, also eigenständiges (Dazu-)Lernen. In der Regel wird diese Technologie für Kategorisierungen und Prognosen angewandt. Aber auch für die Entwicklung von Spielen wird Machine Learning an Bedeutung gewinnen, um abwechslungsreiche, realistische Spielerlebnisse zu kreieren. Schon heute beinhalten Live-Wetten, Video- & Mobile Games, oder auch Random-Number-Generator-Games Algorithmen, die beeinflussen, wer gewinnt und wer nicht.
2. Das Verstehen natürlicher Sprache (ML): Man kennt diese KI-Technologie von Alexa, Siri oder Sprachsteuerungen im Fahrzeug – Nutzer sprechen einen Befehl und das System führt ihn aus. Hier schreitet die Entwicklung zügig voran. Einige Anwendungen sind bereits dialogfähig.
3. Bilderkennung (ML): Das wohl bekannteste Beispiel hier ist die Google Bildersuche. Aber auch Apps wie Pinterest arbeiten mit Bilderkennungssoftware, die dem Nutzer Vorschläge auf Basis seiner Vorlieben anbietet.

Gestaltungsmöglichkeiten von KI in der betrieblichen Bildung

Für Unternehmen bietet künstliche Intelligenz vor allem die Möglichkeit, interne Daten intelligent zu nutzen, zu analysieren und aufzubereiten, damit wichtige Informationen dort verfügbar sind, wo sie auch benötigt werden. Neben der Aufbereitung von Daten dürften auch Automatisierung und Adaptivität interessante Einsatzmöglichkeiten von KI in der betrieblichen Bildung bieten.

Insbesondere die Adaptivität von Systemen und Content sei laut Experten ein großes Plus der KI in der betrieblichen Bildung. So könnten sich etwa die Lerninhalte in E-Learning-Kursen für einen Nutzer auf Basis seiner Interessen oder Talente mithilfe von Learning Analytics ganz individuell anpassen. Aber auch Lernpfade hätten die Möglichkeit, sich dynamisch an das Lerntempo und den Kenntnisstand der Lernenden anzupassen.

Weitere Vorteile von KI sehen Fachleute in der Organisation der Weiterbildung: etwa bei der Optimierung der Termin- und Trainereinsatzplanung oder durch Chatbots, die bei der Buchung behilflich sind. Weitere Einsatzbereiche könnten sein: Benchmarking, Scoring, Belohnungen oder Korrektur. Auch neue Formate wie Drill & Practice -Anwendungen für Vokabeln oder clevere Lernspiele sind möglich.

 

Dreamteam LMS und KI.

Bei der Entwicklung von Lernmanagement-Systemen gibt es ebenfalls gute Ideen. So könnte eine KI das Lernverhalten von Nutzern aufzeichnen und analysieren, um festzustellen, welchem Lerntyp der Lernende angehört, ob er z.B. ein visueller, haptischer oder auditiver Typ ist. So könnte der gesamte Lernprozess individuell besser an das Verhalten des Nutzers angepasst werden.

Diese Perfektion der Individualisierung und Personalisierung für Nutzer bietet nur die Künstliche Intelligenz. Der Aufgabenbereich oder die beruflichen Ziele eines Mitarbeiters bzw. Lerners könnten Aufschluss darüber geben, dass er nur für ihn relevante Lerninhalte erhält, die von der KI aus dem vorhandenen Lernmaterial eines Unternehmens für ihn persönlich ausgewählt wurde. So könnten als zeitsparende Maßnahme in langen Präsentationen oder Lernvideos die passenden Abschnitte exakt markiert werden. Ein zusätzlicher Motivationsschub für die Lernenden!

 

Anwendungsbereich Verhaltens-Monitoring.

Sogenannte ‘NUDGE‘ basierte Lerntechniken könnten Verhaltensänderungen in der Kommunikation anregen, indem verfasste E-Mails mithilfe einer Sentiment-Analyse überprüft werden. Die NLU (natural language understanding) -KI wertet dann aus, ob Vorgesetzte ihre Mitarbeiter motivieren oder demotivieren, und schult diese dann entsprechend. Schließlich prüft die Künstliche Intelligenz automatisch, ob die Lektionen auch umgesetzt wurden und positive Wirkung zeigen.

 

Hindernisse und Hürden für Künstliche Intelligenz.

Solche Anwendungen dürften in Deutschland und in der EU jedoch an den strengen Datenschutzgesetzen scheitern und sorgen gerade in Europa meist für Stirnrunzeln. Für Fachleute hingegen stellt der Datenschutz eines der größten Hindernisse für künstliche Intelligenz dar, werden die KI-Algorithmen doch mit Daten trainiert, also Big Data als eine grundlegende Voraussetzung für künstliche Intelligenz!

Weitere Hürden seien in den Unternehmen selbst zu suchen – die größtenteils noch immer rückständige Digitalisierung und der betriebswirtschaftliche Aspekt eines KI-Einsatzes zu Schulungszwecken. Denn letztendlich muss sich der Aufwand auch auszahlen.

 

Fazit: In den nächsten Jahren werden viele Anwendungen qualitativ hochwertiger, ausgereifter und weniger kostspielig sein. Es bleibt also spannend. Wenn Sie die wichtige Entscheidung, Mitarbeiter und Partner schnell, professionell, mobil und spielerisch weiterzubilden, nicht auf die lange Bank schieben möchten, setzen Sie sich mit uns in Verbindung, um einen kostenlosen Demo-Termin für unsere vielfach ausgezeichnete E-Learning Software zu vereinbaren.

Wir freuen uns auf Sie!

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Dieser Artikel basiert auf einer Veranstaltung des e-Learning Journals zum Thema KI in der betrieblichen Bildung.

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