Das jährliche KI-Training im Unternehmen habe ich auf doppelter Geschwindigkeit durchgeklickt. Videos stumm, Multiple-Choice aus dem Bauch heraus, nach 20 Minuten war der Haken gesetzt. Danach wusste ich genau so viel wie vorher.
Das ist kein Versagen meinerseits, das ist Systemdesign. Wer ein Training baut, das niemanden fordert, will keine Veränderung. Er will einen Nachweis für die nächste Prüfung.
Euan Blair hat im Handelsblatt-Podcast „Disrupt“ den passenden Namen dazu geliefert: Compliance, verkleidet als Training. Blair hat Multiverse gegründet, ein Upskilling-Unternehmen, das inzwischen mit über 1,8 Milliarden Euro bewertet wird und zuletzt rund 94 Millionen Euro Umsatz gemacht hat. Auch er sitzt in denselben Pflichtmodulen wie alle anderen und findet sie genauso wenig hilfreich.
Unternehmen kaufen Stunden, keine Ergebnisse
Trainingsbudgets werden in Stunden gemessen, in Abschlussquoten, in Teilnehmerzahlen. Das lässt sich berichten, das lässt sich abrechnen, und es beantwortet die einzige interessante Frage nicht: Arbeitet danach irgendjemand anders?
Blair macht eine Rechnung auf, die in Europa besonders weh tut. In den letzten fünfzehn Jahren wurde praktisch jedes Softwareprodukt unter der Sonne in Organisationen ausgerollt, und trotzdem ist die Produktivität hier flach geblieben, weil das Geld in Technologie floss und kaum in die Menschen, die damit arbeiten sollen. Die Investitionen in Weiterbildung sind im selben Zeitraum sogar gesunken. Gebremst hat diesen Rückgang vor allem der Staat.
Und da wird es für Deutschland konkret. Blair verweist auf einen Bundesetat von mindestens 4,1 Milliarden Euro für Qualifizierung und Weiterbildung. Ein grosser Teil davon bleibt liegen, weil Unternehmen den Weg durch die Förderbedingungen scheuen. Das Geld liegt bereit, es holt nur niemand ab.
Ein Format für alle ist Verschwendung mit gutem Gewissen
Blairs Wort dafür ist sheep dipping: alle durch dasselbe Becken treiben und hoffen, dass etwas hängen bleibt. Ein Modul, eine Plattform, eine Abschlussquote, quer über Rollen, Vorerfahrung und Werkzeuge hinweg.
Damit Training überhaupt etwas bewegt, braucht es drei Arten von Kontext. Den der Person: Was kann sie heute, welche Tools hat sie überhaupt freigeschaltet, wo bleibt sie regelmässig hängen. Den des Unternehmens: Geht es gerade um Umsatz, um Kostenvermeidung, um Durchlaufzeiten. Und den des Teams: Was erwartet die direkte Führungskraft, und woran wird die Person am Jahresende gemessen.
Eine Pflegekraft, die KI in der Triage einsetzen soll, braucht etwas völlig anderes als eine Kollegin im Handel, die entscheidet, wo Ware im Regal am besten steht. Multiverse trainiert Menschen zwischen 16 und 73 Jahren. Für diese Spanne gibt es kein gemeinsames Modul, das mehr leistet als eine Teilnahmebestätigung.
Top-down scheitert, in Deutschland besonders zuverlässig
Einen Satz von Blair würde ich gern in jeder zweiten Vorstandsrunde vorlesen: Initiativen, die vom CEO oder vom Board nach unten gedrückt werden, gelingen bei KI fast nie. Man muss die Belegschaft mitnehmen, und hierzulande sitzen Betriebsrat und Gewerkschaft dabei am Tisch.
Blair dreht das um und macht ein Argument daraus. Wer echten Widerstand gegen KI im Haus hat, kommt mit einer verbindlichen Trainingszusage weiter als mit einer Tool-Ankündigung. Die Botschaft lautet dann: Wir machen euch zur technisch stärksten Version eurer selbst. Und eben nicht: Wir rollen aus und schauen, wen es trifft.
Dazu kommt ein Punkt, der in deutschen Belegschaften schwer wiegt. Wer mit über 50 den Job verliert, findet deutlich schwerer einen neuen als jemand Anfang 30. Ältere Beschäftigte übernehmen neue Technologie schnell, sobald man sie trainiert, weil sie Kontext und Urteilsvermögen mitbringen. Ohne Training sind sie die Gruppe, die zuerst wegautomatisiert wird. Das ist Aufsichtsrats- und Beiratsstoff, kein HR-Nebenthema.
Deutschland startet besser, als es sich anfühlt
Bei 40 Prozent der Menschen hier ist die höchste Qualifikation eine berufliche, und die Jugendarbeitslosigkeit liegt bei weniger als der Hälfte des britischen Werts. Angewandtes Lernen im Betrieb ist in Deutschland keine Neuerfindung, sondern Normalzustand. Blair hält das für einen echten Startvorteil, und er baut darauf: Anfang des Jahres hat Multiverse das Berliner Upskilling-Startup StackFuel gekauft und seitdem die Zahl der Programmstarts um das Zwanzigfache erhöht.
Die Bremse sieht er woanders. Entscheidungszyklen dauern lang, Risikoaversion frisst Monate, und viele Anbieter verkaufen inzwischen lieber in die USA, weil dort schneller entschieden wird. Bei KI beobachtet er allerdings, dass das Thema weit oben auf der Board-Agenda steht und deshalb einiges an Bürokratie überspringt.
Vier Fragen an das eigene Trainingsbudget
Auf welches Geschäftsziel zahlt das Training ein? Blair beschreibt einen Handelskonzern, der die operative Marge einer Division um drei Prozent heben will. Daran muss sich jedes Trainingsprojekt messen lassen, nicht an gesparten Stunden.
Wer hat vorher gefragt, was die Leute eigentlich tun? Bei grossen Kunden spricht Multiverse mit rund 100 Führungskräften und Managern, bevor eine einzige Lerneinheit gebaut wird.
Wer merkt es, wenn jemand nicht auftaucht? Neben dem KI-Coach stehen dort menschliche Coaches, weil man einer KI ohne schlechtes Gewissen absagt. Bei Menschen ist das anders.
Was kann jemand danach, das er vorher nicht konnte? Belegbar an einem Projekt, einer Beförderung, einem Gehaltssprung.
Die unbequeme Frage
Wie viel von eurem Trainingsbudget kauft echte Kompetenz, und wie viel kauft nur Ruhe im Audit?
Wer darauf keine Antwort hat, sollte sie nicht an HR weiterreichen. Das ist eine Führungsfrage, und sie wird teurer, je länger sie offen bleibt. Bei CTRL+ALT+LEAD beginnen wir deshalb mit der Frage, welche Entscheidungen im Haus gerade schlecht laufen und wer sie trifft. Das Curriculum kommt danach.
Der Rest ist Handwerk.
