Workforce Excellence mit KI

Fällt das Lernen mit den digitalen Microlearnings leichter?

Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wie Präsenzschulungen oder dem Durchlesen von Arbeitsanweisungen ist unsere Methode deutlich nachhaltiger. In der Folge fühlen sich Mitarbeitende im Umgang mit neuen Aufgaben oder Maschinen deutlich sicherer und kompetenter, was besonders bei qualitätsrelevanten Schulungen wichtig ist.

Ist die 70-Prozent-Grenze starr oder verschiebbar?

Diese Grenze wird sich weiter verschieben. Dank neuer Augmented-Reality-Elemente kann Technologie künftig noch besser im Prozess unterstützen. Bereits heute extrahieren wir mithilfe intelligenter Knowledge-Graphen Aufgaben und Rollen aus Arbeitsanweisungen und erstellen eine Prozesslandkarte, die Qualifikationslücken identifiziert und automatisierte Lernpfade generiert. Damit automatisieren wir den Prozess vom Trainingsbedarf über die Erstellung und Durchführung bis zum automatisch erstellten Zertifikat.

Wie können Unternehmen den wirtschaftlichen Nutzen ihrer Anwendung messen?

Wir streben eine Amortisationszeit von sechs bis neun Monaten an, was den aktuellen Investitionszyklen für Software entspricht. Oftmals wird die Amortisation bereits nach einem einzelnen Projekt erreicht, beispielsweise nach einer Linienverlagerung, einem größeren Onboarding oder der Einführung eines neuen Prozesses. Die Rentabilität basiert dabei auf drei Hauptfaktoren:

• Erstens reduzieren wir die Opportunitätskosten für Schulungen erheblich, da Mitarbeitende nicht mehr für Präsenzschulungen freigestellt werden müssen, sondern in Stillstandszeiten kurze, effektive Lerneinheiten absolvieren.

• Zweitens minimieren wir die Kosten für externe Trainer, da Fachexperten und Prozessingenieure mithilfe unserer KI selbst Schulungen erstellen können – und das etwa zehnmal schneller als bisher.

• Ein weiterer Vorteil ist die lückenlose Schulungsdokumentation durch präzise Auditlogs. Zudem werden KVP-Zyklen deutlich verkürzt: Für die Umsetzung von Prozessänderungen waren bisher vier bis acht Wochen erforderlich, nun sind alle Mitarbeitenden innerhalb eines Tages informiert und geschult.

Wie sieht die industrielle Weiterbildung der Zukunft aus?

Bis zum Jahr 2030 werden wir mit Maschinen und Prozessen in natürlicher Sprache interagieren können – mithilfe von KI-Agenten, die uns kontinuierlich neues Wissen vermitteln. Diese Zusammenarbeit von Mensch und Technologie ist ein Erfolgsmodell, denn Peer-Learning und Selbsterfahrung sind die effektivsten Lernmethoden. Komplexe Montage-, Instandhaltungs- und Kundenserviceaufgaben bleiben jedoch auch langfristig in menschlicher Hand – eine gute Perspektive für starke Tandems aus Mensch und KI.