Die Weiterbildungsbranche steht an der Schwelle einer beispiellosen Revolution, in der die Künstliche Intelligenz (KI) das individuelle Lernen neu definieren und gestalten wird. Obwohl eine genaue KI-Definition noch fehlt, erleben wir bereits heute, wie generative KI-Systeme beeindruckend mit Menschen interagieren und für sie komplexe Aufgaben mit einer bisher unvorstellbaren Präzision und Geschwindigkeit ausführen. Ein Paradebeispiel hierfür ist ChatGPT, ein System, das nicht nur komplexe Textgenerierungsaufgaben bewältigt, sondern auch die Fähigkeit besitzt, die Umgebung des Nutzers zu erkennen und sprachlich mit ihm zu interagieren. Beim Erkunden der vielen KI-Anwendungsmöglichkeiten sollten wir jedoch nie vergessen, dass diese Technologie auch das Risiko einer Totalüberwachung in sich birgt.
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Explizites Wissen darüber, weshalb Fehler passieren, wie man sie gut aus der Welt schafft und was man fundiert daraus lernt, ist fundamental. Denn wenn das Umfeld komplex und die Zukunft unvorhersehbar ist, werden Fehlversuche zur Normalität. Um sich eine fehlertolerante Lernkultur zu erschließen, sind Storylistening, Storytelling und eine Erzählwerkstatt erste Wahl...
KI verspricht mehr Effizienz – doch viele Beschäftigte zahlen dafür mit wachsender Unsicherheit. Zwar sparen Nutzerinnen und Nutzer durch KI im Schnitt 1,5 Stunden pro Tag, zugleich wächst die Sorge vor Fehlern, fehlender Kontrolle und persönlichen Konsequenzen. Die GoTo-Studie „The Pulse of Work in 2026“ zeigt, wie tief die Vertrauenslücke inzwischen reicht. Befragt wurden 2.500 Beschäftigte un...
Seit August 2026 gelten zentrale Regeln für Künstliche Intelligenz: Der AI Act der EU verschiebt KI-Governance von einer freiwilligen Maßnahme hin zu einer Compliance-Anforderung. Doch wie lässt sich KI-Nutzung kontrollieren, wenn es vielerorts an Transparenz fehlt? Der Flexera State of ITAM Report 2026 zeigt, wie groß diese Transparenzlücke ist: KI-Ausgaben werden zwar erfasst, häufig jedoch nur als...
Ich kann mich noch gut erinnern - ein Teilnehmer in meinem Digital Business Modeling-Kurs hatte mich dreimal darauf aufmerksam gemacht: "Joachim, du zeigst immer wieder Sweetspots auf, allerdings fehlt mir die Tiefe." Der Wissensdurst des Teilnehmers war erstaunlich, und ich hatte Schwierigkeiten, zu identifizieren, welches Wissen der Teilnehmende genau braucht. Ehrlicherweise hatte ich den B...
Hybrides Arbeiten ist vom Krisenmodus zum Standard geworden. Für viele Wissensarbeitende gehört die durch Homeoffice gewonnene Flexibilität inzwischen zu den beliebtesten Benefits und gilt heute vielerorts als nicht mehr verhandelbar. Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis jedoch eine strukturelle Herausforderung: Besonders für junge Talente droht die Freiheit hybrider Arbeit in Isolation umzuschlag...
Während sich Unternehmen intensiv mit KI, Digitalisierung und Fachkräftemangel beschäftigen, bleibt ein entscheidender Risikofaktor oft unbeachtet: das Erfahrungswissen ihrer Mitarbeitenden. In den kommenden zehn Jahren gehen 30 Prozent der heutigen Fachkräfte in Rente. Mit ihnen droht jenes Wissen zu verschwinden, das nicht dokumentiert ist - etwa, wie man im technischen Service eine Fehlersuche effizi...
Technische Produktinformationen sind in Industrieunternehmen häufig über verschiedene Systeme, Formate und Verantwortungsbereiche verteilt. Dadurch bleiben Zusammenhänge verborgen und Daten lassen sich nur mit Aufwand für Prozesse, digitale Services und KI nutzen. Eine semantische Wissensschicht schafft hier den notwendigen Kontext....
Die digitale Transformation fordert ein völlig verändertes Kompetenzprofil von Mitarbeitenden. KI-Souveränität, Data-Science-Kompetenzen und agile Selbstorganisation werden in einer volatilen Arbeitswelt zu Basisanforderungen. Starre Hierarchien der Vergangenheit werden mit flexiblen Arbeitsformen kontrastiert, die eine Grundlage bieten, wie Unternehmen den Spagat zwischen technologischem Anspruch...
