K
EU AI Act: Nicht Hochrisiko Q3

Trainingseffektivitäts-Agent

Schulungswirksamkeit messen - vom Feedback bis zum Geschäftsergebnis.

Misst die Wirksamkeit von Schulungen auf mehreren Ebenen: Zufriedenheit, Wissenstransfer, Verhaltensänderung und Geschäftsauswirkung.

Score-Dashboard

Agent Readiness 54-61%
Governance-Komplexität 31-38%
Economic Impact 44-51%
Leuchtturm-Wirkung 48-55%
Implementation Complexity 38-45%
Transaktionsvolumen Quartalsweise

Was dieser Agent tut

L&D-Budgets stehen unter Rechtfertigungsdruck. Die Frage 'Was bringt diese Schulung?' wird selten datenbasiert beantwortet. Teilnehmerzufriedenheit ist einfach zu messen, aber wenig aussagekräftig. Geschäftsauswirkung ist aussagekräftig, aber schwer zu messen. Der Decision Layer zerlegt jeden Evaluierungsprozess in einzelne Entscheidungsschritte und definiert für jeden Schritt: Mensch, Regelwerk oder KI. Zufriedenheit wird direkt nach der Schulung gemessen. Wissenstransfer wird nach definiertem Intervall geprüft. Verhaltensänderung wird über Führungskraft-Feedback erfasst. Geschäftsauswirkung wird über Korrelationsanalysen identifiziert. Das Ergebnis: Nachweisbare Schulungswirksamkeit statt 'Smiley-Sheets'. Datengestützte L&D-Budgetplanung. Identifikation von Schulungen mit hohem vs. niedrigem ROI.

Micro-Decision-Tabelle

Mensch
Regelwerk
KI-Agent
Jede Zeile ist eine Entscheidung. Aufklappen zeigt die Entscheidungsakte und ob man anfechten kann.
Evaluierungsstufe festlegen Auf welchen Ebenen wird die Schulung evaluiert? Regelwerk

Regelwerk nach Schulungstyp, Budget und strategischer Bedeutung

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Zufriedenheit messen Wie zufrieden waren die Teilnehmer? KI-Agent

Automatische Auswertung der Feedback-Bögen

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Wissenstransfer prüfen Wurde das Gelernte verstanden? KI-Agent

Auswertung von Tests oder Praxisaufgaben nach definiertem Intervall

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Verhaltensänderung erfassen Hat sich das Arbeitsverhalten verändert? Mensch

Führungskraft-Feedback nach 60-90 Tagen

Entscheidungsakte

Entscheider-ID und Rolle
Begründung der Entscheidung
Zeitstempel und Kontext

Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.

ROI berechnen Welchen messbaren Impact hat die Schulung? KI-Agent

Korrelationsanalyse: Teilnahme vs. Performance-Kennzahlen

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Entscheidungsakte und Anfechtbarkeit

Jede Entscheidung, die dieser Agent trifft oder vorbereitet, wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene Mitarbeitende können jede einzelne Entscheidung einsehen, nachvollziehen und anfechten.

Welche Regel in welcher Version wurde angewandt?
Welche Daten lagen der Entscheidung zugrunde?
Wer (Mensch, Regelwerk oder KI) hat entschieden - und warum?
Wie kann die betroffene Person Einspruch einlegen?
So setzt der Decision Layer das architektonisch um →

Voraussetzungen

  • Learning Management System mit Evaluierungsfunktion
  • Definierte Evaluierungsstandards nach Schulungstyp
  • Performance-Daten für ROI-Berechnung
  • Führungskraft-Feedback-Prozess

Governance-Hinweise

EU AI Act: Nicht Hochrisiko
Kein Hochrisiko-System nach EU AI Act - Messung und Analyse ohne Entscheidung über Arbeitsverhältnisse. DSGVO: Evaluierungsdaten werden aggregiert ausgewertet. Individuelle Testergebnisse werden nicht an Dritte weitergegeben. Betriebsrat: Informationsrecht über das Evaluierungskonzept. Empfehlung: Transparenz gegenüber Teilnehmenden über Evaluierungszweck und Datenverwendung.

Infrastruktur-Beitrag

Die ROI-Berechnungs-Engine wird vom Strategic-HR-Analytics-Agent wiederverwendet. Die mehrstufige Evaluierungslogik (zeitgestaffelte Messung auf verschiedenen Ebenen) bildet die Grundlage für alle Agenten, die Wirksamkeit von HR-Maßnahmen messen. Baut Decision Logging und Audit Trail auf, die im Decision Layer für Nachvollziehbarkeit und Anfechtbarkeit jeder Entscheidung benötigt werden.

Weiterführende Seiten

Decision Layer
Governance-Schicht zwischen KI-Agent und Zielsystem. Jede Entscheidung dokumentiert und anfechtbar.
Mitbestimmung & KI
Betriebsrat, Betriebsvereinbarung und Co-Determination als Architektur-Constraint.
HR AI Agents
Alle HR-Agent-Leistungen im Überblick.

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Monatlich
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Häufige Fragen

Werden individuelle Testergebnisse an die Führungskraft weitergegeben?

Nein. Testergebnisse werden aggregiert ausgewertet. Die Führungskraft erhält nur die Bitte um Verhaltens-Feedback nach 60-90 Tagen. Individuelle Leistungsdaten aus Schulungen fließen nicht in Performance-Reviews ein.

Wie wird der ROI einer Schulung berechnet?

Der Agent korreliert Schulungsteilnahme mit Performance-Kennzahlen (z.B. Fehlerquoten, Kundenzufriedenheit, Produktivität). Korrelation ist nicht Kausalität - der Agent zeigt Zusammenhänge und Plausibilitäten, keine gesicherten Ursache-Wirkungs-Ketten.

Diesen Agent implementieren?

Wir bewerten Ihre Prozesslandschaft und zeigen, wie dieser Agent in Ihre Infrastruktur passt.