Warum Kirkpatrick erst jetzt sein volles Potenzial entfalten kann

Warum Kirkpatrick erst jetzt sein volles Potenzial entfalten kann

Viele L&D-Teams messen vor allem Zufriedenheit und Lernerfolg. Ob Schulungen jedoch tatsächlich das Verhalten im Arbeitsalltag verändern und einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten, bleibt häufig unklar. Warum das so ist und wie KI-gestützte Analysen diese Lücke schließen können, zeigt dieser Artikel.

KI-gestützte Analysen verändern die Lernevaluation

Seit Donald Kirkpatrick 1959 sein vierstufiges Evaluationsmodell vorgestellt hat, gilt es als Standard für die Bewertung von Schulungsmaßnahmen. Die vier Ebenen – Reaktion, Lernen, Verhalten und Ergebnisse – sind bis heute wegweisend. Das Modell zeigt klar, welche Aspekte bei der Evaluation von Lernen betrachtet werden sollten. In der Praxis erreichen viele Unternehmen jedoch selten mehr als die ersten beiden Stufen.

Die ersten beiden Ebenen lassen sich vergleichsweise einfach erfassen: Feedbackumfragen zeigen, wie Mitarbeiter eine Schulung bewerten, und Tests im Lernmanagementsystem geben Aufschluss über den Lernerfolg.

Schwieriger wird es bei den entscheidenden Fragen: Wenden Mitarbeiter das Gelernte tatsächlich im Arbeitsalltag an? Und trägt die Schulung messbar zu besseren Geschäftsergebnissen bei?

Genau hier stoßen viele Unternehmen an Grenzen. Um diese Fragen zu beantworten, müssen Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammengeführt werden – etwa aus CRM-Systemen, Performance-Management-Lösungen oder operativen Kennzahlensystemen. Diese Informationen liegen jedoch meist nicht im Lernmanagementsystem vor.

Warum Stufe 3 und 4 des Kirkpatrick-Modells bisher kaum erreichbar waren

Dass viele Unternehmen die Stufen 3 und 4 des Kirkpatrick-Modells nicht erreichen, liegt nicht am Modell selbst. Häufig fehlen vielmehr die notwendigen Daten, die technischen Möglichkeiten und die Prozesse, um diese Informationen sinnvoll miteinander zu verbinden.

Um zu messen, ob Mitarbeiter das Gelernte im Arbeitsalltag anwenden, müssen beispielsweise Trainingsdaten mit Informationen aus Performance-Management-Systemen oder operativen Anwendungen kombiniert werden.

Noch anspruchsvoller ist die Bewertung des Beitrags zum Unternehmenserfolg. Dafür müssen Schulungsdaten mit relevanten Kennzahlen wie Vertriebsergebnissen, Fehlerquoten oder Kundenzufriedenheit in Zusammenhang gebracht werden.

Bisher waren solche Analysen aufwendig und häufig nur mit Unterstützung von IT- oder Analytics-Teams möglich. Deshalb konzentrierten sich viele Unternehmen auf Kennzahlen, die leicht verfügbar waren – etwa Abschlussquoten, Teilnahmezahlen oder Zufriedenheitswerte. Die tatsächliche Wirkung einer Schulung blieb dagegen oft schwer nachweisbar.

Wenn Daten nicht mehr die Hürde sind

KI-gestützte Analysen eröffnen neue Möglichkeiten für die Evaluation von Schulungen. L&D-Teams können dadurch schneller auf relevante Informationen zugreifen und Zusammenhänge zwischen Lernen, Verhalten und Geschäftsergebnissen untersuchen.

Statt umfangreiche Analysen bei der IT anzufordern, können L&D-Verantwortliche gezielter mit den vorhandenen Daten arbeiten – beispielsweise mit Fragen wie:

„Welche Unterschiede zeigen sich bei den Vertriebsergebnissen zwischen Mitarbeitern, die an der Produktschulung teilgenommen haben, und Mitarbeitern ohne Teilnahme?“

Dafür können Informationen aus Schulungsdaten, CRM-Systemen und Leistungsdaten schneller zusammengeführt und ausgewertet werden. Was früher umfangreiche Abstimmungen und manuelle Analysen erforderte, lässt sich heute deutlich effizienter durchführen.

Damit verändert sich auch die Rolle der Lernevaluation: Die Wirkung von Schulungen kann stärker datenbasiert betrachtet werden. L&D kann dadurch besser zeigen, welchen Beitrag Lernmaßnahmen zur Entwicklung von Mitarbeitern und Unternehmen leisten.

Was es für Evaluation auf Stufe 4 braucht

Um die Wirkung von Schulungen bis zur vierten Ebene des Kirkpatrick-Modells zu bewerten, braucht es drei Voraussetzungen: die richtigen Daten, klare Ziele und regelmäßige Auswertungen.

Zunächst muss feststehen, welche Kennzahlen durch eine Schulung beeinflusst werden sollen und wo die dafür notwendigen Daten liegen. Bei einer Vertriebsschulung können dies beispielsweise Verkaufszahlen sein, bei einer Compliance-Schulung die Anzahl von Verstößen oder bei einem Onboarding-Programm die Leistungsentwicklung neuer Mitarbeiter nach den ersten 90 Tagen.

Ebenso wichtig sind konkrete Ziele. Aussagen wie „Mitarbeiter erweitern ihre Kompetenzen“ sind nur schwer überprüfbar. Messbare Ziele wie „Die Fehlerquote sinkt innerhalb von 60 Tagen nach der Schulung um 15 Prozent“ schaffen dagegen eine klare Grundlage für die Evaluation.

Regelmäßige Auswertungen sind entscheidend. KI-gestützte Analysen machen es auch L&D-Teams ohne eigene Data-Analytics-Ressourcen möglich, die Wirkung von Schulungen schneller und kontinuierlicher zu überprüfen.

Datengestützte Evaluation braucht klare Regeln

Wenn Schulungsdaten mit Unternehmensdaten verbunden werden, entsteht ein umfassenderes Bild der Schulungswirkung. Gleichzeitig müssen klare Regeln für Datenschutz und den Umgang mit sensiblen Informationen gelten.

Gerade wenn individuelle Leistungsdaten mit Unternehmenskennzahlen verknüpft werden, braucht es klare Vorgaben: Welche Daten dürfen genutzt werden? Wer erhält Zugriff? Und wie wird sichergestellt, dass Analysen transparent und nachvollziehbar bleiben?

In der Praxis lassen sich Auswertungen auf Gruppenebene häufig leichter umsetzen als Analysen einzelner Mitarbeiter. Besonders bei Daten wie Verkaufszahlen, Fehlerquoten oder individuellen Leistungsbewertungen sollten L&D-Teams deshalb eng mit HR und Compliance zusammenarbeiten.

Bevor KI-gestützte Analysen eingesetzt werden, sollten klare Prozesse für Datenzugriffe, Transparenz und Dokumentation definiert sein, damit L&D-Teams fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten treffen können, ohne Datenschutz und das Vertrauen der Mitarbeiter zu gefährden.

Zusammenfassung

Die Zukunft der L&D-Evaluation beginnt dort, wo reine Zufriedenheitswerte aufhören. Mit KI-gestützten Analysen können L&D-Teams besser sichtbar machen, ob Schulungen tatsächlich Veränderungen bewirken – im Arbeitsalltag und im Unternehmen.

Das Kirkpatrick-Modell war nie das Problem. Häufig fehlten jedoch die Daten und Analysetools, um sein volles Potenzial auszuschöpfen. KI-gestützte Analysen verändern das und helfen dabei, besser zu verstehen, wie Schulungen Verhalten verändern und zum Unternehmenserfolg beitragen können.

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