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title: "Always-on Knowledge: Was KI mit Lernen im Arbeitsfluss macht"
description: "Wie KI-Technologien Lernsysteme transformieren: Modelle, Praxisbeispiele und Handlungsoptionen für individuelles Upskilling im Arbeitsfluss."
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published: "2026-01-25"
updated: "2026-06-21"
language: "de"
content_type: "VideoObject"
publisher: ""
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# Always-on Knowledge: Was KI mit Lernen im Arbeitsfluss macht

**Aufgezeichnet am:** 17.06.2026
**Dauer:** 40 Min.

## Sprecher
- [Jan Foelsing](/experten/jan-foelsing.html) — New Learning Experte, Autor, Speaker, Gründer, New Learning Lab

Wie KI-Technologien Lernsysteme transformieren: Modelle, Praxisbeispiele und Handlungsoptionen für individuelles Upskilling im Arbeitsfluss.

Konnektivität und Individualisierung prägen die aktuellen Anforderungen an Lernen und Skillentwicklung in Großunternehmen, insbesondere im IT- und Bankenumfeld. Die Keynote adressiert die Integration von KI-Technologien in Lern- und Arbeitsprozesse und legt den Fokus auf die Transformation organisationaler Lernsysteme. Im Zentrum steht die Frage, wie konstantes Upskilling, individuelle Lernpfade und eine neue Lernkultur durch die Verbindung von Always-on Knowledge und KI im Arbeitsfluss realisiert werden können. Die Perspektive ist praxisorientiert und richtet sich an Learning & Development-Verantwortliche, die konkrete Handlungsoptionen und methodische Modelle für die Umsetzung suchen.
Im Beitrag erläutert Jan Foelsing das Adoption-Adaption-Transformation-Modell als Strukturierungsrahmen für die Integration von KI in Lernprozesse. Er beschreibt, wie Unternehmen von der Bereitstellung erster Tools über die Neugestaltung von Prozessen bis hin zur proaktiven, personalisierten Lernumgebung gelangen. Praxisbeispiele wie Claude Cowork, Easy Day und Adda verdeutlichen die Implementierung von KI-basierten Lernassistenten, adaptiven Lernpfaden und Wissensgraphen. Die Bedeutung von Datenqualität und Datenschutz wird anhand konkreter Empfehlungen zur Erfassung, Strukturierung und Validierung von Wissen im Arbeitsprozess herausgearbeitet. Das Ignition-Enablement-Exploration-Harvesting-Format dient als methodischer Ansatz, um Neugier zu fördern, individuelle Lerninteressen zu adressieren und soziale Austauschprozesse zu etablieren. Abschließend wird die Notwendigkeit eines tiefgreifenden Process Reengineering betont, um Unternehmen zu lernenden Systemen weiterzuentwickeln.

## Kernaussagen
- <p>KI ist sowohl Beschleuniger als auch Teil der Lösung für die Herausforderungen von Always-on Knowledge im Arbeitsfluss.
- Die Integration von KI in Lernprozesse erfordert ein dreistufiges Modell aus Adoption, Adaption und Transformation.
- Handlungsfähigkeit entsteht nicht durch reine Wissensvermittlung, sondern durch Erfahrungsräume, soziale Einbettung und kontinuierlichen Austausch.
- Datenschutz und Datenqualität sind entscheidend für die erfolgreiche Implementierung von KI-gestütztem Wissensmanagement.
- Die Transformation organisationaler Lernsysteme hin zu einem lernenden Unternehmen ist notwendig, um in dynamischen Märkten erfolgreich zu sein.</p>

## Zitat
> Always-on Knowledge verschiebt Lernen von der reinen Wissensvermittlung hin zur Handlung – wir brauchen Erfahrungsräume, in denen Mitarbeitende aktiv experimentieren und sich austauschen können. – Jan Foelsing
Die Integration von KI in Lernprozesse ist kein IT-Projekt, sondern ein Prozess-Reengineering, das neue Kompetenzen, konstantes Upskilling und eine veränderte Lernkultur erfordert. – Jan Foelsing
Firmen, die ihren Mitarbeitenden bessere Orientierung und kontinuierliche Lernunterstützung bieten, werden sich im dynamischen Marktumfeld erfolgreicher behaupten. – Jan Foelsing