KI-Fähigkeiten, die jeder im Jahr 2026 benötigen wird, und wie eLearning- und HR-Tech-Anbieter aus dieser Chance Kapital schlagen können
- KI-Fähigkeiten, die jeder im Jahr 2026 benötigen wird, und wie eLearning- und HR-Tech-Anbieter aus dieser Chance Kapital schlagen können
- Warum KI-Fähigkeiten die Wettbewerbsfähigkeit der Arbeitskräfte bestimmen werden
- Die 11 wichtigsten KI-Fähigkeiten, die jeder im Jahr 2026 benötigen wird
- 1. Prompt Engineering
- 2. KI-gestützte Datenanalyse
- 3. Kritisches Denken und Problemlösung
- 4. Programmieren
- 5. Generative KI-Tools
- 6. Ethik
- 7. Cybersicherheit
- 8. Natürliche Sprachverarbeitung
- 9. Machine Learnig
- 10. Multimodale Modellierung
- 11. Kontinuierliches Lernen
- Welche Rollen werden am stärksten von der KI beeinflusst (und benötigen Upskilling)?
- Wie Unternehmen ihre KI-Kompetenzlücke bewerten können
- Schritt 1: Legen Sie die erforderlichen KI-Fähigkeiten pro Rolle fest
- Schritt 2: Bewerten Sie die aktuellen Kenntnisse
- Schritt 3: Identifizieren Sie Risikobereiche
- Schritt 4: Erstellen Sie einen stufenweisen Upskilling-Fahrplan
- Wie eLearning- und HR-Tech-Anbieter KI-Fähigkeiten monetarisieren können
- 1. KI-Kompetenzschulungen
- 2. Zertifizierungsprogramme
- 3. KI-Upskilling
- 4. KI-gestützte Vorlagen für Autoring-Tools
- 5. SaaS-Integrationen
- 6. Zusätzliche Umsatzmöglichkeiten
- Zusammenfassung
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Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen, die ihre Mitarbeiter fit für den Einsatz von KI machen, die Branche dominieren und ihren Umsatz steigern werden. Aber was bedeutet es, KI-Kenntnisse zu monetarisieren, und wie können eLearning- und HR-Tech-Anbieter dies erreichen? In diesem Artikel finden Sie die Antwort zu diesen Fragen.
Warum KI-Fähigkeiten die Wettbewerbsfähigkeit der Arbeitskräfte bestimmen werden
Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein theoretischer Gamechanger. Uns ist mittlerweile klar, dass eLearning- und HR-Teams ihre KI-Kompetenzen verbessern müssen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern und sich in diesem umkämpften Markt von der Masse abzuheben. Diese Veränderungen sind dringend notwendig, doch die meisten Unternehmen bereiten ihre Belegschaft nicht schnell genug darauf vor. 42 % gehen davon aus, dass sich ihre beruflichen Aufgaben aufgrund der Dominanz der KI erheblich verändern werden. CEOs und Führungskräfte können ihre Teammitglieder nicht im Stich lassen, sondern müssen allen die Möglichkeit geben, sich die notwendigen KI-Kenntnisse anzueignen.
KI-Workflows, Automatisierung und Copiloten verändern die Art und Weise, wie wir heute arbeiten. Wenn Sie von Ihren Mitarbeitern erwarten, dass sie KI-Tools zur Verbesserung ihrer täglichen Arbeit einsetzen, müssen Sie auch dafür sorgen, dass sie wissen, wie diese neuen Aufgaben zu erledigen sind. Kompetenz- und Produktivitätslücken sind normal. Der Schlüssel liegt darin, intelligente Wege zu finden, um diese Lücken zu schließen und gleichzeitig Ihre derzeitigen Mitarbeiter zu halten. Ganz gleich, wie viele KI-Tools Sie Ihren Mitarbeitern zur Verfügung stellen – ohne entsprechend qualifizierte Mitarbeiter werden Sie kein nennenswertes Wachstum erzielen.
Werfen Sie also einen Blick auf die gefragtesten KI-Fähigkeiten und finden Sie heraus, welche davon Ihre Teammitglieder unbedingt beherrschen sollten.
Die 11 wichtigsten KI-Fähigkeiten, die jeder im Jahr 2026 benötigen wird
1. Prompt Engineering
Das Thema Prompt Engineering ist schon seit einiger Zeit in aller Munde, aber es gehört nach wie vor zu den wichtigsten KI-Fähigkeiten, die Fachleute beherrschen sollten. Da KI-Modelle heute ausgefeilter sind als je zuvor, lassen sich mit den richtigen Prompts die bestmöglichen Ergebnisse erzielen. Tatsächlich wird erwartet, dass der Markt für Prompt Engineering ein Volumen von 671,38 Millionen US-Dollar erreichen wird. Daher ist es wichtiger denn je, an Ihren Prompting-Fähigkeiten zu arbeiten. Wie? Sie können damit beginnen, diesen Artikel zum Prompt Engineering zu lesen und Ihr Wissen dann in die Praxis umzusetzen.
Es gibt keinen besseren Weg zu lernen als durch Ausprobieren. Nutzen Sie die Plattform Ihrer Wahl und beginnen Sie mit der Erstellung eines einfachen Prompts. Anhand der Ergebnisse werden Sie verstehen, wie die KI funktioniert und warum Sie präzise und klar sein und so viele Einschränkungen wie möglich festlegen müssen. Bauen Sie eine Prompt-Bibliothek auf und notieren Sie sich, was funktioniert und was nicht.
2. KI-gestützte Datenanalyse
Bevor Sie Daten analysieren können, müssen Profis diese in der Regel aufbereiten. Was bedeutet das? Es bedeutet, Daten zu sammeln, zu bereinigen und zu strukturieren. Während dieses zeitaufwändigen Prozesses korrigieren Experten Fehler, ergänzen fehlende Werte und entfernen Duplikate. Deshalb sollten Sie diese Fähigkeit Ihrer KI-bereiten Belegschaft als oberste Priorität betrachten. Durch den Einsatz von KI-Tools zur Automatisierung dieses Prozesses sparen Sie viel Zeit, die Sie dann in andere Bereiche investieren können. Allerdings ist es nicht ideal, solchen Tools blind zu vertrauen. Sie müssen wissen, wie man einen einfachen Datensatz liest und fehlende Werte und potenzielle Verzerrungen identifiziert.
Im Grunde genommen überlassen Sie der KI den Großteil der Arbeit, während Sie sich darauf konzentrieren, sicherzustellen, dass keine größeren Fehler übersehen werden. Damit die KI eine effektive Datenanalyse durchführen kann, muss sie über die richtigen Informationen verfügen.
3. Kritisches Denken und Problemlösung
Bei der Schulung von KI-Fähigkeiten geht es nicht nur darum, den Umgang mit Tools zu erlernen und ihnen blind zu vertrauen. Wenn es um Daten geht, kann ein kleiner Fehler oder ein kleines Versäumnis die Ergebnisse erheblich verändern. Beispielsweise könnten Ihnen ungewöhnliche Umsatzschwankungen auffallen. Anstatt Ihren Daten blind zu vertrauen, können Sie sich mit saisonalen Angeboten, Werbeaktionen und Datenerfassungsmethoden befassen, um den Grund dafür zu verstehen. Daher müssen Sie jedes Ergebnis, das Sie erhalten, kritisch hinterfragen.
Auf diese Weise können Sie Probleme präzise lösen, ohne sich auf Vermutungen zu verlassen. Wenn Sie das Gefühl haben, dass Ihrem KI-Tool Informationen fehlen, ist dies ein klares Indiz dafür, dass Sie tiefer graben und die wahre Ursache herausfinden müssen.
4. Programmieren
Bei der Vermittlung von KI-Kenntnissen darf diese wesentliche Fähigkeit nicht außer Acht gelassen werden, da sie sowohl für eLearning- als auch für HR-Tech-Unternehmen unverzichtbar ist. Bei eLearning-Unternehmen müssen KI-Tools wie adaptive Lernplattformen, Empfehlungsmaschinen und automatisierte Bewertungssysteme oft genau angepasst werden, um bestimmten Kursstrukturen oder Lernbedürfnissen gerecht zu werden. Durch Programmierkenntnisse können Fachleute außerdem KI-gesteuerte Funktionen entwickeln, die das Nutzererlebnis verbessern. Dazu gehören beispielsweise Chatbots, intelligente Tutorsysteme, Empfehlungsmaschinen für Inhalte oder Barrierefreiheits-Tools wie Sprach-zu-Text-Funktionen.
Im Bereich HR-Technologie wird die KI häufig für die Überprüfung von Lebensläufen, die Analyse des Mitarbeiterengagements und die vorausschauende Personalplanung eingesetzt. Daher ermöglichen Programmierkenntnisse Fachleuten, Arbeitsabläufe anzupassen und KI-Tools mit bestehenden HR-Systemen zu verbinden. Das Programmieren kann sogar Dashboards für prädiktive Analysen, die automatisierte Terminplanung für Vorstellungsgespräche oder Tools zur Stimmungsanalyse unterstützen. Wenn Sie über Programmierkenntnisse verfügen, können Sie diese Funktionen prototypisieren, testen und einsetzen, ohne auf Entwickler angewiesen zu sein.
5. Generative KI-Tools
Ihre KI-Weiterbildungsstrategie sollte Menschen in die Lage versetzen, generative KI-Tools zu beherrschen und die Erstellung von Inhalten zu beschleunigen, Erfahrungen zu personalisieren und die Effizienz zu verbessern. Obwohl KI-generierte Inhalte sowohl Vor- als auch Nachteile haben, sollten Teammitglieder wissen, wie sie mit den richtigen Prompts die richtigen Ergebnisse erzielen können. Kursentwickler wissen, wie zeitaufwändig es ist, Materialien wie Quizzes, Videos, Zusammenfassungen und interaktive Inhalte zu erstellen. Sie wissen auch, wie viel Arbeit es kostet, personalisierte Lernpfade zu erstellen. KI-Personalisierungstools können Ihnen dabei helfen, einzigartige Lernpfade zu erstellen, die auf den Vorlieben, Zielen und Lernschwierigkeiten jedes einzelnen Lernenden basieren.
Darüber hinaus können sowohl eLearning- als auch HR-Tech-Unternehmen Chatbots erstellen, um mit Lernenden und Bewerbern zu kommunizieren und ihnen schnell Hilfestellung zu geben. Wenn sich die Benutzererfahrung verbessert, wird Ihr Unternehmen für neue Kunden attraktiver, die den bestmöglichen Service erhalten möchten.
6. Ethik
Datensicherheit ist wichtiger denn je, da Unternehmen, die in Europa tätig sind, die DSGVO-Richtlinien einhalten müssen. Das Problem ist, dass Unternehmen, die mehr in KI investieren, möglicherweise mit einer Zunahme von Verzerrungen und Verstößen gegen die Datensicherheit konfrontiert sind. Bevor Sie also Entscheidungen für Ihr Unternehmen auf der Grundlage Ihrer KI-basierten Daten treffen, sollten Sie sich fragen, wie diese Daten in das System gelangt sind, welche Annahmen getroffen wurden und welche Verzerrungen auftreten könnten.
Überprüfen Sie außerdem stets die KI-Richtlinien Ihres Unternehmens und Ihrer Kunden und achten Sie dabei besonders auf Transparenz und Informationspflichten. Der Hauptgrund, warum Ethik eine der wichtigsten KI-Fähigkeiten ist, die es zu erlernen gilt, liegt darin, dass sie Ihnen dabei hilft zu verstehen, wie sich KI-Verzerrungen auf die Ressourcenverteilung und die Personalbeschaffung auswirken können.
7. Cybersicherheit
Cybersicherheit hat für jedes Unternehmen, das im digitalen Raum tätig ist, höchste Priorität. Angesichts der täglich auftretenden Datenverstöße, Phishing-Versuche und Hackerangriffe können KI-Tools uns dabei helfen, potenzielle Bedrohungen frühzeitig zu erkennen. Wenn die KI beispielsweise einen verdächtigen Nutzer erkennt, scannt sie den Netzwerkverkehr, um festzustellen, wie legitim oder sicher dieser ist. Wenn sie etwas Ungewöhnliches feststellt, blockiert sie den Nutzer, bevor es zu einem tatsächlichen Angriff kommt.
Doch die KI wird nicht nur zum Schutz vor Online-Bedrohungen eingesetzt. Sie wird auch für Angriffe genutzt, die in der Regel schwieriger zu erkennen sind, bevor sie Schaden anrichten. Deshalb benötigen Unternehmen heute KI-Fähigkeiten im Bereich Cybersicherheit. Sie brauchen Mitarbeiter, die wissen, wie man die KI zum Schutz ihrer Sicherheit einsetzt. Cybersicherheitsanalyse, Bedrohungsinformationen und Sicherheitsarchitektur sind Begriffe, die in diesem Bereich häufig zu hören sind.
8. Natürliche Sprachverarbeitung
Wie kommunizieren KI-Tools und Suchmaschinen? Wie verstehen sie Informationen? Und wie lesen sie menschliche Sprache? Diese Fragen müssen Sie beantworten, wenn Sie herausfinden möchten, wie intelligente Maschinen funktionieren und Informationen verarbeiten. Wenn Sie dieses Wissen beherrschen, können Sie Systeme und Chatbots entwickeln, die menschliche Befehle mühelos verstehen und Kundenanfragen effektiv bearbeiten. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) gehört zu den gefragtesten KI-Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen, darunter Kundenservice, Marketing, Gesundheitswesen, Rechtswesen und allen Branchen, die mit Kunden zu tun haben.
Außerdem hilft Ihnen NLP dabei, die Suchmaschinenoptimierung für KI-Suchmaschinen zu verbessern, da Sie wissen, wie intelligente Algorithmen Informationen online finden und lesen.
9. Machine Learnig
Wenn Sie sich ein wenig über die besten KI-Kurse informieren, werden Sie bestimmt einige zum Thema Machine Learning (ML) finden. Sie müssen dafür nicht programmieren können. Sie müssen lediglich verstehen, wie KI-Modelle funktionieren, um Daten zu extrahieren und Entscheidungen zu treffen. Auf diese Weise können Sie Ergebnisse interpretieren, die richtigen Fragen stellen und effizient mit KI-Tools zusammenarbeiten. Im Grunde genommen müssen Sie herausfinden, wie die KI lernt, ihre Leistung zu verbessern. Beispielsweise versorgen Streaming-Dienste ihre Nutzer kontinuierlich mit relevanten Inhalten, die auf ihrem Seh- oder Hörverhalten basieren.
Um das gleiche Leistungsniveau zu erreichen, lesen Sie branchenbezogene Fallstudien und sehen Sie sich an, wie Ihre Konkurrenten ihre KI-Algorithmen trainieren. Schauen Sie sich an, wie hoch ihre Fehlerquote ist, welche Daten ausgeschlossen wurden und warum.
10. Multimodale Modellierung
KI-Fähigkeiten werden für jedes Team zum einem absoluten Must-Have, nicht nur für Tech-Experten. Die heutigen KI-Tools, von ChatGPT über die Google-Suche bis hin zu fortgeschritteneren multimodalen Systemen, können Texte, Bilder, Audiodaten und sogar Sensordaten verarbeiten. Aber die Tools allein reichen nicht aus. Teams benötigen Schulungen zu KI-Fähigkeiten, um zu verstehen, wie sie diese Tools effektiv einsetzen und intelligentere Entscheidungen treffen können. Beginnen Sie mit kleinen Projekten, arbeiten Sie mit Kollegen aus verschiedenen Bereichen zusammen und erkunden Sie, wie Sie mit KI reale Probleme lösen können. Unternehmen, die jetzt in die Entwicklung dieser Fähigkeiten investieren, bleiben nicht nur wettbewerbsfähig, sondern befähigen ihre Mitarbeiter auch, selbstbewusst Innovationen voranzutreiben.
11. Kontinuierliches Lernen
Die Entwicklung einer kontinuierlichen KI-Lernmentalität ist nicht mehr optional. KI-Tools und -Modelle entwickeln sich schneller, als die meisten traditionellen Schulungsprogramme mithalten können. Für L&D-Teams bedeutet dies, dass es bei der KI-Adaption in L&D nicht nur darum geht, neue Tools einzuführen, sondern auch darum, sicherzustellen, dass die Mitarbeiter mit den Veränderungen Schritt halten. Um die KI-Kompetenzlücke zu schließen, sind kontinuierliches Lernen, Neugier und praktische Experimente erforderlich. Eine einfache Möglichkeit, dies zu strukturieren, ist eine Kompetenztabelle, die Ihrem Team hilft, zu erkennen, was wichtig ist, warum es wichtig ist und wie man dafür trainieren kann.
Kompetenztabelle
| Fähigkeit | Warum es wichtig ist | Auswirkungen auf die Arbeit | Lernmethode |
|---|---|---|---|
| Prompt Engineering | Erzeugt genauere KI-Ergebnisse | Verbessert die Effizienz bei der Erstellung von Inhalten | Praktische Workshops |
| KI-Datenanalyse | Verwandelt Daten in Erkenntnisse | Bessere Entscheidungsfindung | Online-Kurse + Projekte |
| KI-Ethik und -Risiken | Sorgt für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz | Reduziert Compliance-Probleme | Interaktive Fallstudien |
Welche Rollen werden am stärksten von der KI beeinflusst (und benötigen Upskilling)?
- Entwickler von eLearning-Inhalten / Instruktionsdesigner
Die KI kann Lernmodule, Quizfragen und Vorlagen generieren. Entwickler, die sich nicht an die KI-gestützte Erstellung anpassen können, müssen möglicherweise mit einer drastischen Veränderung ihrer Arbeitsbelastung rechnen.
- L&D-Spezialisten
Durch automatisierte Personalisierung, Analysen und Inhaltsempfehlungen wird sich ihr Schwerpunkt von administrativen Aufgaben hin zu strategischer Gestaltung und Überwachung verlagern.
- Schulungskoordinator/Programmmanager
Die Terminplanung, Berichterstellung und Kurszuweisung werden zunehmend automatisiert. Der Fokus des Menschen wird sich auf das Engagement und die Lernerfahrung verlagern.
- HR-Analytiker/People Analytics-Spezialist
Die KI kann Mitarbeiterdaten verarbeiten und Trends vorhersagen, was bedeutet, dass sich Analysten auf die Interpretation von Erkenntnissen und die Unterstützung der Entscheidungsfindung konzentrieren müssen, anstatt nur Berichte zu erstellen.
- Talent Development-Manager/Lernstratege
Die KI kann Qualifikationslücken identifizieren, Programme vorschlagen und Ergebnisse verfolgen, sodass Manager KI-Kenntnisse für eine verbesserte Personalplanung benötigen.
- Learning Experience Designer
Die standardisierte Kursgestaltung mag automatisiert sein, aber die Gestaltung von Lernerlebnissen, bei denen der Mensch im Mittelpunkt steht, bleibt unverzichtbar. Daher ist die Weiterbildung im Bereich der KI-gesteuerten Personalisierung der Schlüssel zum Erfolg.
- HR-Tech-Implementierung / Lösungsberater
Mit der Einführung von KI-Tools müssen Berater KI-Systeme integrieren, Fehler beheben und Mitarbeiter auf KI-gestützten Plattformen schulen.
- Inhaltskurator / Wissensmanager
Wie wir bereits wissen, kann die KI Inhalte scannen, zusammenfassen und organisieren. Allerdings müssen Menschen das kuratierte Wissen überwachen, validieren und strategisch anwenden.
Wie Unternehmen ihre KI-Kompetenzlücke bewerten können
Schritt 1: Legen Sie die erforderlichen KI-Fähigkeiten pro Rolle fest
Der erste Schritt besteht darin, sich klar darüber zu werden, welche KI-Fähigkeiten jede Rolle benötigt. Schreiben Sie nicht einfach „KI-Fähigkeiten“ auf, sondern seien Sie konkret. Denken Sie darüber nach, welche KI-Fähigkeiten derzeit gefragt sind. Ein Instruktionsdesigner muss beispielsweise wissen, wie man KI-gestützte Tools zur Kurserstellung einsetzt, Lernpfade personalisiert, Engagement-Analysen verfolgt und sogar KI-Suchoptimierung anwendet, um Lerninhalte leichter auffindbar zu machen. Ein L&D-Spezialist muss möglicherweise KI-gesteuerte Lernempfehlungen verstehen und wissen, wie man Ergebnisse interpretiert. Selbst Schulungskoordinatoren benötigen grundlegende Fähigkeiten, wie z. B. die Verwaltung von KI-gestützten Zeitplänen oder Berichten.
Eine einfache Möglichkeit für den Einstieg besteht darin, die Rolle, die erforderlichen KI-Fähigkeiten und das benötigte Niveau aufzulisten: Grundstufe, Mittelstufe oder Fortgeschrittene. So erhält jeder ein klares Ziel und es wird sichergestellt, dass keine Rolle übersehen wird, während Ihr Team auf die relevantesten und gefragtesten KI-Fähigkeiten ausgerichtet wird.
Schritt 2: Bewerten Sie die aktuellen Kenntnisse
Sobald Sie wissen, was benötigt wird, ist es an der Zeit, zu sehen, wo Ihr Team derzeit steht. Dies können Sie mit Umfragen, Selbstbewertungen oder Bewertungen durch Vorgesetzte tun. Eine einfache Skala von 1 bis 5 eignet sich gut: 1 für keine Erfahrung, 3 für sicher mit Anleitung und 5 für einen Experten, der andere anleiten kann. Dieser Schritt ist wichtig, um die KI-Bereitschaft Ihres Teams zu messen.
Das Ziel ist es, ein realistisches Bild zu erhalten, damit Sie Ihre KI-Schulungen effektiv ausrichten können. Vielleicht erreicht Ihr L&D-Spezialist eine 2 in KI-Analytik, was bedeutet, dass er sich ein wenig auskennt, aber noch keine Erkenntnisse gewinnen kann. Vielleicht erreicht Ihr Instruktionsdesigner eine 3 in der Erstellung von KI-Kursen, was bedeutet, dass er zwar Module entwerfen kann, aber noch eine Qualitätsprüfung erforderlich ist. Diese Ausgangsbasis zu kennen, ist entscheidend für die Planung einer Upskilling-Strategie, die Ihr Team tatsächlich auf KI-gestützte Arbeitsabläufe vorbereitet.
Schritt 3: Identifizieren Sie Risikobereiche
Vergleichen Sie nun die erforderlichen Fähigkeiten mit dem tatsächlichen Wissensstand Ihres Teams. So erkennen Sie die größten Lücken und können Prioritäten für die KI-Transformation am Arbeitsplatz setzen. Konzentrieren Sie sich auf Rollen, bei denen eine Lücke erhebliche Auswirkungen auf das Geschäft haben könnte. Ein L&D-Spezialist, der KI-Lernanalysen nicht interpretieren kann, könnte beispielsweise die Einführung personalisierten Lernens verlangsamen. Ein Schulungskoordinator, der mit der KI-Planung nicht ganz vertraut ist, stellt möglicherweise ein geringeres Risiko dar, da einige Aufgaben durch Automatisierung abgedeckt werden können.
Sie können auch Fähigkeiten wie Generative Engine Optimization (GEO) berücksichtigen. Wenn Ihr Team nicht mit der effektiven Steuerung von KI-Content-Engines vertraut ist, könnte dies die Akzeptanz einschränken oder die Ausgabequalität beeinträchtigen. Indem Sie diese Risikobereiche hervorheben, wissen Sie genau, wo Sie Ihre Energie und Ressourcen einsetzen müssen, um die Transformation erfolgreich zu gestalten.
Schritt 4: Erstellen Sie einen stufenweisen Upskilling-Fahrplan
Erstellen Sie schließlich einen Schritt-für-Schritt-Plan, um die Lücken zu schließen. Beginnen Sie mit kurzfristigen Erfolgen, z. B. indem Sie Schulungskoordinatoren über einen Zeitraum von ein bis zwei Monaten mit Online-Modulen oder Tool-Demos mit der KI-gestützten Planung und Berichterstellung vertraut machen. Konzentrieren Sie sich als Nächstes auf Instruktionsdesigner mit praktischen Workshops und Sandbox-Projekten, um über einen Zeitraum von 3 bis 6 Monaten die KI-gestützte Kurserstellung zu üben. Beschäftigen Sie sich schließlich mit fortgeschrittenen Fähigkeiten für L&D-Spezialisten und HR-Analysten mit Mentoring, realen Projekten und umfangreicheren Schulungen zu KI-gesteuerten Analysen und prädiktiven Erkenntnissen über einen Zeitraum von 6 bis 12 Monaten.
Sie können sogar KI-Tools selbst nutzen. Plattformen wie Coursera Skills Graph, Degreed Insights oder LinkedIn Learning können die Fähigkeiten Ihres Teams analysieren, Kurse empfehlen und Ihnen dabei helfen, sie zur Zertifizierung von KI-Fähigkeiten zu führen.
Wie eLearning- und HR-Tech-Anbieter KI-Fähigkeiten monetarisieren können
1. KI-Kompetenzschulungen
- Verkauf von KI-Kompetenzpaketen
- Erstellung berufsspezifischer KI-Kompetenzmodule
- Angebot mehrstufiger Kurse für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis
- Microlearning-Module für Just-in-Time-Schulungen
- Integration KI-gestützter Bewertungen zur Messung der Lernergebnisse
2. Zertifizierungsprogramme
- Badge-Systeme
- Branchenweit anerkannte Qualifikationen
- Partnerschaften mit Berufsverbänden
- Co-Branding-Zertifizierungen mit Unternehmenskunden
- Angebot von stufenweisen Mikro-Zertifizierungen, die zu einer vollständigen Qualifikation führen
3. KI-Upskilling
- Jährliche Schulungspakete
- Seat-basierte Lizenzen
- Abonnementmodell für KI-Fähikgeiten
- Mehrjährige Unternehmensverträge mit Dashboards zur Fortschrittsverfolgung
- Anpassbare Lernpfade für bestimmte Abteilungen oder Teams
4. KI-gestützte Vorlagen für Autoring-Tools
- Prompt-Bibliotheken
- KI-Kompetenzbewertungen
- Interaktive Simulationen
- Vorgefertigte szenariobasierte Übungen für die Anwendung in der Praxis
- Adaptive Vorlagen, die den Schwierigkeitsgrad an die Leistung der Lernenden anpassen
5. SaaS-Integrationen
- KI-gestütztes Onboarding
- Kompetenzempfehlungen
- Personalisierte KI-Lernpfade
- Integrierte KI-Tutoren oder Chatbots für kontinuierliches Lernen
- API-basierte Integration zur Synchronisierung des Lernfortschritts mit HRIS- und LMS-Plattformen
6. Zusätzliche Umsatzmöglichkeiten
- KI-Beratungsdienste, die Unternehmen bei der Entwicklung von Kompetenzrahmen helfen
- Gesponserte Webinare und Workshops für das KI-Upskilling
- Lizenzierung von KI-Kompetenzbibliotheken an andere Anbieter
- Gamifizierte Lernwettbewerbe oder Hackathons mit Unternehmenssponsoring
- Partnerprogramme für den gemeinsamen Verkauf von KI-Kompetenzlösungen an Unternehmenskunden
Zusammenfassung
Am heutigen Arbeitsplatz ist die Beherrschung gefragter KI-Fähigkeiten entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit. Unternehmen, die dem Upskilling ihrer Teams in den Bereichen KI-Workflows, generative Tools, Analytik und ethische KI-Praktiken Priorität einräumen, stellen die Weichen für eine erfolgreiche Zukunft in der Arbeitswelt. Von Instruktionsdesignern bis hin zu HR-Analysten – jede Position profitiert von zielgerichteten KI-Fähikgeiten und praktischer Erfahrung.
Für Anbieter erstreckt sich die Chance über die reine Mitarbeiterschulung hinaus. Sie können KI-Fähigkeiten monetarisieren, indem Sie eLearning-Kurse, Zertifizierungen, Toolkits und Abonnementmodelle über eLearning-Plattformen anbieten. Wenn Sie diese Angebote in einen Marktplatz mit Top-Listen und Auszeichnungen integrieren, steigern Sie zusätzlich Ihre Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit. Schließlich können auch clevere KI-Marketingideen, wie die Optimierung von Inhalten für Featured Snippets oder die Erstellung von markenspezifischen Microlearning-Pfaden, das Engagement fördern und Unternehmenskunden anziehen.
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