Es gibt acht beschleunigende Kräfte, die den Aufbau von organisatorischen Fähigkeiten im Jahr 2025 neu definieren, sowie zwei blinde Flecken, und die gute Nachricht ist, dass sie sich still und leise vollziehen.
Mikrolernen reift als Strategie
Mikrolernen galt früher als strategische Ergänzung, steht aber derzeit im Mittelpunkt von 68 % der L&D-Strategien von Unternehmen und wird bis 2023 auf 41 % ansteigen. Seine Fähigkeit, sich an die fünfminütigen Zeitfenster eines hybriden Arbeitstages anzupassen, sowie viele Führungskräfte verkürzen die durchschnittliche Einarbeitungszeit um 33 %. Ebenso wichtig ist, dass die Mitarbeiter keine langen Kurse mehr akzeptieren: Die Abbruchquoten in drei internationalen Banken sind laut ihren internen Plattformen nach einer Schwelle von acht Minuten um fast 52 % zurückgegangen. Die Schlussfolgerung ist hart und auf den Punkt gebracht: Kürze ist nicht mehr etwas Neues, sondern der Standard; jedes Lernprodukt, das diese Tatsache nicht anerkennt, wird am Ende der Liste der zu betrachtenden Produkte landen.
| Jahr | Microlearning in Unternehmen (%) | Durchschnittliche jährliche Ausgaben für Microlearning-Technologie (in Millionen USD) |
|---|---|---|
| 2023 | 41 | 3,1 |
| 2024 | 55 | 4,7 |
| 2025 | 68 | 6,2 |
QUELLE (LinkedIn Workplace Learning Report, 2024)
Dann gibt es noch die KI-beschleunigte Content-Produktion: Von Tagen zu Minuten
Generative KI hat den Zeitaufwand für das Lernen und die Entwicklung eines brauchbaren Assets reduziert. Was ein Instructional Designer in drei Tagen planen würde, kann multimodale KI nun in weniger als einer Stunde skizzieren, automatisch mit Voice-Over versehen und als Cartoon zu einem bestimmten Thema rendern. • Ein nordamerikanischer Einzelhändler gibt an, dass er pro Quartal 240 Mikromodule verkauft, also dreimal so viel wie 2022, nachdem er Synthesia-Avatare mit APIs zur Quizgenerierung kombiniert hat. Frühe Anwender warnen jedoch davor, dass KI immer noch eine Art Halluzination von Richtlinien ist und dass der menschliche Schritt der Überprüfung nach wie vor unerlässlich ist. Ich erinnere mich an eine Situation im Januar, als ich einen Chatbot testete und dessen Interpretation einer Sicherheitsanweisung so kunstvoll verdreht war, dass die Rechtsabteilung innerhalb weniger Minuten einschreiten musste. Die Überwachung ist ein Faktor in der Geschwindigkeitsgleichung.
Gamification wird zu spielerischen Ökosystemen
Die Rangliste wird überarbeitet. Anstelle von leichtgewichtigen Badge-Jagden machen Unternehmen diese Mechanismen zu einem Teil ihrer Live-Geschäftsdaten: Vertriebsmitarbeiter können Meta-Quests auf der Grundlage ihrer CRM-Berichte freischalten, und Ingenieure erhalten „Debug-Coins” nur, wenn Pull-Anfragen geschlossen und nicht wieder geöffnet werden. Diese spielerischen Ökosysteme basieren auf intrinsischer Motivation (Meisterschaft) und nicht auf extrinsischer Motivation (Punkte). Bei den ersten Nutzern eines nordischen Telekommunikationsunternehmens stieg die freiwillige Übungszeit pro Mitarbeiter um 18 bis 37 Minuten pro Woche, sobald die Herausforderungen in realen Netzwerkausfall-Rätseln widergespiegelt wurden. Bei grenzüberschreitenden Teams sind die Bosskämpfe am Monatsende eine großartige Quelle für Teamgeist, die durch eine statische Rangliste niemals gefördert werden könnte.
Videos, die chatten, werden zum neuen Cannella
Kurzvideos sind König, aber im Jahr 2025 ähneln sie eher einer App als einem Film.
- • Hotspots stoppen den Clip und stellen szenariobezogene Fragen;
- • es gibt mehrere Enden, aus denen die Lernenden auswählen können, ohne in der Realität ein Risiko eingehen zu müssen;
- • es gibt eine integrierte Analysefunktion, die dem Autorenteam über Nacht Rückmeldungen zu Schwachstellen liefert.
Die mobile Bandbreite ist kein limitierender Faktor mehr: Dank 5G-Downloadgeschwindigkeiten und Komprimierungsfunktionen im Gerät können 4-minütige Clips in 4K ohne Probleme in Fabrikhallen angesehen werden. Einer der europäischen Automobilhersteller konnte bis zu 21 % der Montagefehler einsparen, indem er PDF-Dateien durch interaktive Videoclips ersetzte, auf die die Techniker über ein Armbanddisplay zugreifen konnten.
Kontextbezogene KI-Assistenten bieten Ihnen Just-in-Time-Lösungen
Anstatt dass Mitarbeiter ihren Arbeitsprozess unterbrechen müssen, um auf die erforderlichen Informationen zuzugreifen, liefern KI-Assistenten genau die zwei Sätze, die sie benötigen, um ihre Aufgabe zu erledigen, oder sogar ein 20-Sekunden-Video, um das vorliegende Problem zu lösen. Die Abfragen in natürlicher Sprache werden jetzt in Slack, Jira oder SAP ausgeführt: Die Abfrage/Antwort erfolgt als Schritt-für-Schritt-Overlay ohne Fensterwechsel. Die Einschränkung ist die Genauigkeit, die von der auf einer genehmigten Wissensbasis verankerten, durch Abruf erweiterten Generierung abhängt, aber der Gewinn ist atemberaubend. Innerhalb von sechs Monaten nach der Implementierung eines KI-Assistenten, der zuhört und bei Erkennung einer bestimmten Anzahl von Fehlercodes ein Mikro-Tutorial bereitstellt, konnte eines dieser Logistikunternehmen die Helpdesk-Tickets im Zusammenhang mit Schulungsproblemen um 38 % reduzieren.
Smart Pathways personalisieren das Lernerlebnis.
Adaptive Engines verwenden heute keine Quiz-Ergebnisse mehr, um den Lernprozess zu fokussieren, sondern nutzen Leistungs-KPIs, psychometrische Signale und sogar bevorzugte Lernmethoden, um einen personalisierten Lernweg zu erstellen. Im Falle eines Kundendienstmitarbeiters mit hoher Empathie, aber geringen Produktkenntnissen vermittelt die Engine eine Reihe von 90-sekündigen Produktinformationen, wodurch unnötige Soft-Skill-Updates eingespart werden. Die Folge: Die für den Konsum zur Verfügung stehende Zeit nimmt ab, aber die Beherrschung nimmt zu, was in einer Metaanalyse von 42 Unternehmensprogrammen im Jahr 2025 bestätigt wurde und zeigte, dass adaptives Microlearning den Kompetenztransfer um 24 % mehr steigerte als Microlearning mit fester Abfolge. Aus diesem Grund wird die nächste Generation nicht in der Lage sein, dies nachzuahmen oder zu lernen, wie man effizient arbeitet. (Institute for Workplace Performance, 2025)
Einbindung von Microlearning in den Arbeitsablauf
Der eigentliche Unterschied wird in der Erstellung von Mikro-Assets liegen, aber auch in deren Orchestrierung an Orten, an denen letztere bereits im Jahr 2025 stattfinden.
- • CRM-Nudges senden vor Vertragsunterzeichnung eine kurze Erinnerung zur Einhaltung von Vorschriften.
- • Montagsmorgen-Retros fügen dem Gruppenboard einen 60-sekündigen Denkanstoß hinzu.
Die Häufigkeit der Lernsitzungen von Organisationen, die diese Integration erreichen, weil es sich um einen In-Flow handelt, steigt um das Doppelte im Vergleich zu den Ergebnissen der Organisation, die wöchentlich regelmäßige E-Mail-Digests versendet. Mit den Worten eines L&D-Direktors einer Fluggesellschaft: „Es wäre, als würde man sagen: Wenn ich die Leute bitten muss, ein weiteres Portal zu öffnen, ist die Hälfte meines Publikums weg.“
Häufige Fallstricke und wie man sie vermeidet
Es gibt zwei Fallstricke, die immer wieder die Einführung von Microlearning zum Scheitern bringen:
- 1) Micro-Inhalte als separate Häppchen zu betrachten, wodurch Wissen unbeabsichtigt atomisiert wird, anstatt Schemata zu schaffen;
- 2) den Erfolg nur an der Anzahl der Klicks zu messen, ohne die anschließende Leistung zu berücksichtigen.
Beheben Sie den ersten Fallstrick, indem Sie ähnliche Nuggets zu Pfaden zu einem Thema gruppieren und kurze Reflexionsaktivitäten hinzufügen, um jedes Bit mit dem nächsten zu verbinden. Beugen Sie dem zweiten Fehler vor, indem Sie die Analysen an den Geschäftskennzahlen ausrichten – Umsatzsteigerung, Fehlerquote oder Support-Lösungszeit. Als ein südostasiatisches Fintech-Ökosystem seine dreiminütigen Risikomodule mit Dashboards zu Betrugsverlusten verknüpfte, stieg die Finanzierung der Führungskräfte innerhalb eines Quartals um das Dreifache, da der Zusammenhang offensichtlich war.
Autorin
Dr. Ava Mitchell ist Strategin für Lernen am Arbeitsplatz und außerordentliche Professorin, die seit 2010 Fortune-500-Unternehmen bei der Transformation digitaler L&D-Prozesse berät. Ihre Studien befassen sich mit der Schnittstelle zwischen KI und Microlearning im Hinblick auf deren Fähigkeit, Geschäftsergebnisse zu erzielen.
