Zusammen mit Angelika und Latti habe ich in dieser Episode mal das Thema Lerncoaching besprochen. Die beiden sind schon lange Corporate Learning Coaches bei der DATEV und ich wollte wissen, was die Rolle ausmacht und welche Rolle KI im Lerncoaching spielt oder spielen kann. Zusammenfassung Im Podcast geben Angelika und Latti Einblicke in ihre Arbeit als Corporate Learning Coaches bei DATEV. Sie erläutern, wie die Rolle entstanden ist, welche Aufgaben sie umfasst und wie sie sich von klassischem Coaching unterscheidet. Dabei beleuchten sie auch die Potentiale und Grenzen von KI als Learning Coach und geben einen Ausblick auf die Zukunft ihrer Rolle. Die Entstehung der Rolle “Learning Coach” bei DATEV Die Geschichte der Corporate Learning Coaches bei DATEV begann 2018 mit der Einführung flexibler Feature-Teams. Diese Teams arbeiteten mit einem gemeinsamen Backlog und hatten nur etwa drei Monate Zeit für ihre Arbeitspakete. Da oft erst kurz vorher bekannt wurde, welches Team welches Paket übernimmt, entstand regelmäßig eine Lücke zwischen den vorhandenen und den benötigten Fähigkeiten. Um diese “Gaps” schnell zu schließen, wurde die Rolle des Corporate Learning Coaches geschaffen. Latti, ursprünglich Mainframe-Entwickler mit einer Ausbildung zum Datenverarbeitungskaufmann, war 2019 der erste in dieser Position. Seine Transformation vom klassischen Programmierer zum Learning Coach wurde durch Erfahrungen auf Barcamps wie der SoCraTes geprägt, wo er neue Formen des Lernens und Wissensaustauschs kennenlernte. Angelika, Diplompädagogin mit Schwerpunkt Erwachsenenbildung, stieß Ende 2019 zum Team und absolvierte ein Training-on-the-Job bei Latti. Die beiden ergänzen sich optimal: Während Latti den technischen Hintergrund und ein ausgeprägtes Netzwerk mitbringt, verfügt Angelika über didaktisches Know-how und Coaching-Kompetenzen. Abgrenzung und Definition der Coaching-Rolle Der Corporate Learning Coach bei DATEV unterscheidet sich deutlich von klassischen Beratungs- oder Mentoring-Rollen. Im Zentrum steht eine spezielle Haltung: Die Coaches sehen sich nicht als Wissenslieferanten, sondern als Begleiter, die davon ausgehen, dass die Lernenden selbst am besten wissen, was sie lernen möchten. Diese Haltung manifestiert sich in mehreren Prinzipien: Die Lernenden sind Experten für ihre eigene Situation Ziel ist es, Menschen zu befähigen, künftig neue Wege zu gehen Der Coach unterstützt bei der Reflexion des eigenen Weiterentwicklungsprozesses Es gibt keine vorgegebene Instanz, die Lerninhalte diktiert Bei DATEV existieren drei verwandte Rollen: Lerncoach, Lernbegleiter und Corporate Learning Coach, wobei letztere die umfassendste ist und Elemente aller anderen Rollen integriert. Aufgaben und Arbeitsweise der Corporate Learning Coaches Die Rolle der Corporate Learning Coaches bei DATEV ist bewusst vielschichtig und flexibel gestaltet. Sie arbeiten auf vier verschiedenen Ebenen: Individuelle Ebene: Klassisches 1:1-Coaching und Lernbegleitung Team-Ebene: Unterstützung ganzer Teams bei Lernprozessen Workstream-Ebene: Begleitung größerer Organisationseinheiten Unternehmensebene: Transfer von Wissen und Learnings innerhalb der gesamten DATEV Ein wesentlicher Bestandteil ihrer Arbeit ist die Kuration von Lerninhalten. Sie fungieren als “Auge und Ohr” für ihre Einheit, entdecken relevante Informationen und leiten diese gezielt an die entsprechenden Zielgruppen weiter. Dabei nutzen sie Teams-Kanäle mit spezifischen Labels, um sicherzustellen, dass nicht jeder alles bekommt, sondern nur die relevanten Informationen. Das Netzwerk spielt eine zentrale Rolle in ihrer Arbeit. Wie Angelika es formuliert: “Das Netzwerk ist der schnelle Zugriff auf das Wissen der anderen.” Statt externes Know-how teuer einzukaufen, vermitteln sie oft zu internen Experten oder nutzen ihre externen Kontakte für schnelle Lösungen. Ein konkretes Beispiel für ihre Arbeitsweise: Bei einem AWS-Schulungsbedarf konnte Latti durch sein Netzwerk innerhalb einer Woche einen Experten organisieren, während der klassische Beschaffungsprozess über die Weiterbildungsabteilung Wochen gedauert hätte. Community Management und Wissenstransfer Neben dem direkten Coaching betreiben die beiden auch aktives Community Management. Sie organisieren alle sechs Monate einen “Lerntag” für ihre gesamte Einheit, bei dem rollen- und hierarchieübergreifend voneinander und miteinander gelernt wird. Dabei bringen sie bewusst Menschen auf die Bühne, da das Erklären von Wissen den Lerneffekt für die Vortragenden selbst verstärkt. Ein wichtiger Baustein ihrer Arbeit ist das Expert Debriefing - ein Verfahren, um Wissen von ausscheidenden oder wechselnden Mitarbeitern zu sichern und zu transferieren. Dabei geht es nicht nur um dokumentiertes Wissen, sondern vor allem um die Erfahrungen und impliziten Kenntnisse, die in den Köpfen der Menschen gespeichert sind. Die Coaches haben auch eine “Sprechstunde” etabliert - einen festen virtuellen Raum, in dem sie zu bestimmten Zeiten ansprechbar sind. Interessant dabei: Oft entstehen zufällige Begegnungen zwischen verschiedenen Personen, die zu unerwarteten Wissenstransfers führen - sogenannte Serendipity-Effekte. Fähigkeiten und Werkzeugkasten eines Corporate Learning Coaches Die Anforderungen an einen Corporate Learning Coach sind vielfältig und lassen sich nicht in einer klassischen Stellenausschreibung abbilden. Die wichtigsten Fähigkeiten umfassen: Grundlegende Kompetenzen: Zuhören und Beobachten Veränderungsbereitschaft und Flexibilität Neugierde und die Fähigkeit, “vor der Welle zu schwimmen” Netzwerkfähigkeiten (intern und extern) Transfer von Theorie in die Praxis Spezifische Skills: Verständnis für Lernprozesse (bei Angelika durch das Pädagogikstudium) Technisches Verständnis (bei Latti durch den Entwicklerhintergrund) Coaching-Kompetenzen für Soft Skills und Stärkenanalysen Agile Arbeitsweisen und Softwareentwicklung Interessant ist, dass typische Coaching-Ausbildungen oft wichtige Aspekte wie Netzwerken nicht abdecken. Die beiden betonen, dass viel Intuition und Offenheit im Umgang mit Menschen erforderlich ist, was sich schwer in standardisierten Ausbildungsprogrammen vermitteln lässt. KI als Learning Coach - Möglichkeiten und Grenzen Das Thema künstliche Intelligenz als Learning Coach wird von beiden differenziert betrachtet. Sie nutzen KI bereits als Unterstützung in ihrer eigenen Arbeit, etwa für die Texterstellung oder zur Vorbereitung von Vorträgen. Auch bei der Kuration von Lerninhalten kann KI hilfreich sein, um schnell Überblicke zu verschaffen. Potentiale der KI: Personalisierung von Lerninhalten Sofortiges Feedback Individuelle Lernpläne Unterstützung bei der Kuration Expert Debriefing mit Transkription und Strukturierung Grenzen der KI: Fehlendes soziales Netzwerk und keine Verkörperung Keine Empathie und emotionale Intelligenz Schwierigkeiten beim Aufbau zwischenmenschlicher Verbindungen Reaktive statt proaktive Arbeitsweise Umfangreiche Eingaben erforderlich für gute Ergebnisse Ein zentraler Punkt ist, dass KI derzeit nicht die Fähigkeit besitzt, Menschen zu vernetzen oder ein soziales Netzwerk aufzubauen. Während eine KI theoretisch auf alle Unternehmensdaten zugreifen und dadurch Expertise identifizieren könnte, fehlen noch die technischen und datenschutzrechtlichen Voraussetzungen dafür. Messbarkeit und Wirkung Die Messung der Wirkung von Learning Coaching ist eine bekannte Herausforderung. Bei DATEV haben sie einen pragmatischen Ansatz gewählt: Sie rechneten die gesparten Prozesskosten gegen ihre eigenen Kosten. Beispielsweise konnten sie bei AWS-Schulungen durch ihr Netzwerk Wochen an Beschaffungszeit sparen. Nach dem ersten halben Jahr hatten sich ihre Kosten bereits amortisiert. Allerdings geben sie zu, dass die eigentliche Lernwirkung schwer messbar bleibt - ein Problem, das auch bei formellem Lernen besteht. Positive Effekte zeigen sich oft indirekt: Wenn Teams nach einem Townhall-Meeting andere Teams kontaktieren, weil sie gehörte Tools benötigen, oder wenn Wissen zwischen Abteilungen transferiert wird. Diese “stillen” Erfolge sind schwer quantifizierbar, aber für die Organisation sehr wertvoll. Ausblick und Zukunftswünsche Für die Zukunft ihrer Rolle haben die beiden klare Vorstellungen: Sie möchten ihre Flexibilität und Anpassungsfähigkeit bewahren. Angelikas größter Wunsch ist es, “dass diese Veränderungsmöglichkeiten bestehen bleiben” und sie nicht in starre Prozesse gepresst werden. Die Wirksamkeit ihrer Rolle hängt davon ab, dass sie organisch dort eingesetzt werden, wo sie den größten Nutzen entfalten können. Eine zu starke Formalisierung würde ihrer Ansicht nach die Effektivität reduzieren. Bezüglich der Skalierung sehen sie den größten Hebel darin, gezielt dort zu wirken, wo sie den maximalen Impact erzielen können, anstatt die Anzahl der Coaches zu multiplizieren. Empfehlungen und Ressourcen Für alle, die sich für das Thema Learning Coaching interessieren, empfehlen die beiden verschiedene Ressourcen: Communities: Corporate Learning Community New Learning Lab von Jan Foelsing Software Craft Community (für technische Bereiche) Experten und Influencer: Jan Foelsing Werner Sauter Josh Bersin (Learning Analyst) Unternehmen als Vorbilder: Maibornwolff (für die Verankerung von Lernen im Unternehmen) Beide betonen die Wichtigkeit von externen Impulsen und Netzwerken, um nicht im “eigenen Saft zu schmoren” und kontinuierlich neue Ideen und Ansätze zu entdecken. Disclaimer: Die Zusammenfassung ist mit KI-generiert.

Empfehlungen der GfWM-Fachgruppe Digitale Transformationsprozesse – Juni 2025, online und gedruckt

Which AIs to use, and how to use them

Wie bleibe ich fachlich auf dem Laufenden, wenn soziale Medien zunehmend unzuverlässig werden? Und wie gehe ich mit dem Gefundenen um?

Uncover data, trends, and actionable advice to drive career growth, talent retention, and organizational adaptability in the 2025 Workplace Learning Report.

Thomas Jenewein hat Christoph Meier zu Gast, uns sie sprechen über Studienergebnisse zu KI in der Personalentwicklung.

Mai/Juni 2025: Editorial: Karsten Ehms – Bericht zur GfWM-MV25 – Neues aus der Fachgruppe WIMWi – Fachgruppe WM in Projekten – GfWM regional Frankfurt-Rhein-Main + Region ABCD – WMOOC 2025 – Bericht z...

Deutschlands Unternehmen treiben KI-Innovationen voran – doch viele Beschäftigte bleiben beim Kompetenzerwerb auf der Strecke. Gudrun Porath wirft einen kritischen Blick in eine aktuelle Studie.

What AI usage among learners in 2025 tell us about the current & future state of instructional design

Ein systematischer Vergleich von ChatGPT, Claude und Gemini für die wissenschaftliche Recherche

Die neue Peer-Learning-Community richtet sich an Menschen, die New Work an ihren Hochschulen diskutieren, erproben, reflektieren und weiterentwickeln möchten.

Thema “KM works.” über WM-Initiativen und umgesetzte Lösungen aus den Bereichen Wirtschaft, öffentliche Verwaltung und Non-Profit – print kostenfrei bestellen – online als PDF

Die eigene Lehrpraxis reflektieren, digitale Entwicklungen und Trends in der Bildung nachvollziehen und verstehen oder mehr über Open Educational Resources erfahren: Das sind die Themen unserer aktuel...

A special edition practical guide to selecting & building AI agents for instructional design and L&D

As AI agents arrive, it's time to seriously re-engineer HR. And this time it's not a transformation, it's a reinvention.

Warum der EU AI Act uns (endlich) zum Handeln zwingt, Literacy zu wenig ist – und Future Skills die Antwort sein könnten. 1.

Wie verändern sich die Prognosen von Bildungsexpert:innen zu einzelnen Lerntechnologien? In unserer alljährlichen Befragung "mmb Learning Delphi" prognostizieren Expertinnen und Experten a...

MedienPädagogik ist ein Open-Access-Journal und richtet sich an Fachpersonen aus Wissenschaft und Praxis, die sich mit Fragen der Vermittlung zwischen Menschen und Medien in pädagogischen Kontexten be...