Das Wichtigste in Kürze
- Schulungsinhalte lassen sich mit WalkMe Learning Arc und KI erstellen, eine menschliche Prüfung bleibt dennoch Pflicht.
- WalkMe Learning Arc kann aus einem Prompt und hochgeladenen Quelldateien eine Kursstruktur mit Lektionen, Textbausteinen und Quizfragen erzeugen.
- Integration zwischen SAP SuccessFactors Learning und WalkME Learning Arc
- Das Ergebnis ist ein strukturierter Entwurf, der fachlich geprüft und ergänzt werden muss, kein fertiger Kurs.
- Bilder lassen sich aus vorhandenen Quelldateien extrahieren und seit dem Q3-Release 2026 zusätzlich per KI generieren, einschließlich Infografiken aus Lektionsinhalten.
- Simulationen und Bildschirmaufzeichnungen entstehen weiterhin durch Aufzeichnung im Zielsystem, nicht durch KI-Generierung.
- Die Sprache des Prompts bestimmt die Sprache des erzeugten Inhalts.
- Die Qualität des hochgeladenen Quelldokuments bestimmt maßgeblich die Qualität des KI-Entwurfs
Rund um KI-gestützte Lerncontent-Erstellung kursiert ein Versprechen, das in etwa so lautet: Dokument hochladen, Knopf drücken, fertiger Kurs. Wer damit in ein Projekt geht, wird enttäuscht.
Was WalkMe Learning Arc tatsächlich leistet, ist weniger spektakulär und im Arbeitsalltag deutlich nützlicher: Die Plattform erzeugt aus vorhandenen Materialien einen strukturierten Entwurf, der die zeitraubende Anfangsarbeit übernimmt. Die fachliche Verantwortung bleibt bei den Autor:innen. Dieser Beitrag zeigt, wo die Automatisierung greift, wo sie endet und wie sich der Entwurf so steuern lässt, dass möglichst wenig Nacharbeit entsteht.
Vom Dokument zum Kursentwurf mit WalkMe Learning Arc und KI
Der Einstieg besteht aus zwei Bestandteilen: einem Prompt, der beschreibt, was entstehen soll, und einer oder mehreren Quelldateien, aus denen sich der Inhalt speist. Das können Prozessdokumentationen, Handbücher, Präsentationen oder Schulungsunterlagen sein, die im Unternehmen ohnehin vorliegen.
Aus diesen Angaben leitet die Plattform eine Gliederung ab und füllt sie. Konkret entstehen dabei:
- eine Kursstruktur mit einzelnen Lektionen
- Textbausteine je Lektion, formuliert auf Basis des Quellmaterials
- Quizfragen und Wissensüberprüfungen zur Lernkontrolle
- Bilder, die aus den hochgeladenen Dateien extrahiert und den passenden Stellen zugeordnet werden
Seit dem Q3-Release 2026 kommt eine zweite Ebene hinzu. Bilder und Infografiken lassen sich nicht nur extrahieren, sondern auf Basis von Stilvorlagen, aus dem Lektionsinhalt oder aus einem eigenen Prompt auch neu erzeugen. Ebenso neu ist die automatische Erstellung interaktiver Elemente: aufklappbare Abschnitte, Flashcards und anklickbare Bild-Hotspots entstehen wahlweise per Hand oder per KI.
Der Zeitgewinn liegt vor allem in der Struktur. Wer schon einmal einen Kurs von null aufgebaut hat, kennt den Aufwand, aus einem hundertseitigen Handbuch eine sinnvolle Lernreihenfolge abzuleiten. Genau diesen Schritt nimmt die Plattform ab.
Wichtig ist die Einordnung des Ergebnisses. Es handelt sich um einen Entwurf, der anschließend verfeinert wird und noch nicht um ein publikationsfähiges Ergebnis. Auch die Nachbearbeitung selbst lässt sich KI-gestützt durchführen: Einzelne Abschnitte können überarbeitet oder ergänzt werden, ohne den gesamten Kurs neu zu generieren.
Wie funktioniert die Integration zwischen SAP SuccessFactors Learning und WalkMe Learning Arc?
Anfang Oktober wurde aus der SAP Connect die erweiterte Integration zwischen SAP SuccessFactors Learning und WalkMe Learning Arc angekündigt. Sie ermöglicht es Learning-Teams, mithilfe von KI schneller Kurse zu erstellen, und bietet einen neuen Weg, Mitarbeitende direkt in den Anwendungen zu erreichen, die sie täglich nutzen.
Der erste Schritt ist ab dem vierten Quartal 2026 verfügbar. Kursautoren können mithilfe von KI einen Kurs erstellen und diesen mit nur einem Klick an SAP SuccessFactors Learning übertragen. Der Kurs steht dort direkt zur Veröffentlichung bereit – ganz ohne manuellen Export oder erneutes Hochladen.
Im zukünftigen “Zusammenspiel” mit SAP SuccessFactors Learning bleibt dieses weiterhin die Plattform für formelles Lernen mit Katalogen, Erfassung von Kursabschlüssen und der Verknüpfung mit dem Talentmanagement- Prozess. Learning ARC ergänzt dann als KI-native Lösung zur Erstellung und direkten Bereitstellung von Lerninhalten innerhalb von Anwendungen. Dies ermöglicht es, Lernangebote und Übungsmöglichkeiten direkt in SAP- und Nicht-SAP-Anwendungen zu integrieren – etwa in Form von Microlearning bei neuen Arbeitsabläufen, Simulationen im Vorfeld von Prozessänderungen oder Auffrischungskursen genau dort, wo Unterstützung benötigt wird.
Wo endet die Automatisierung?
Für eine realistische Aufwandsplanung ist die Kenntnis der Grenzen wichtiger als die Kenntnis der Funktionen. Vier davon sind relevant.
| Bereich | Was die KI leistet | Was manuell bleibt |
| Bilder | Extraktion aus Quelldateien sowie Generierung neuer Bilder und Infografiken über Stilvorlagen | Auswahl, Prüfung und Freigabe der Ergebnisse |
| Simulationen | Einbindung vorhandener Simulationen in den Kurs | Die Aufzeichnung des Prozesses im Zielsystem |
| Videos und Screencasts | Einbindung in die Kursstruktur | Aufnahme und Schnitt |
| Fachliche Korrektheit | Formulierung auf Basis des Quellmaterials | Prüfung und Freigabe durch Fachverantwortliche |
Der letzte Punkt ist der wichtigste. Die KI arbeitet mit dem, was im Quelldokument steht, egal ob das ein Dokument, eine Präsentation oder ein Screenshot ist. Ist dort ein Prozessschritt veraltet, wandert er unverändert in den Entwurf – nur eben in ansprechender Formulierung. Eine fachliche Prüfung ersetzt die Automatisierung nicht, sie verschiebt sie lediglich an eine spätere Stelle im Prozess.
Hinzu kommt: Der Funktionsumfang verändert sich schnell. Zwischen zwei Quartalsreleases können Funktionen dazukommen, die eine heute gültige Einschränkung aufheben. Für Projektentscheidungen empfiehlt sich deshalb, den aktuellen Stand zum Zeitpunkt der Planung zu prüfen, statt sich auf einen einmal erhobenen Funktionsvergleich zu verlassen.
Warum entscheidet die Quellqualität über das Ergebnis?
Der größte Hebel für ein brauchbares Ergebnis liegt nicht im Prompt, sondern im hochgeladenen Material. Dabei geht es weniger um dessen Ordnung als um dessen Inhalt: Struktur herzustellen und Zusammenhänge einzuordnen ist eine Stärke der KI. Aus einer losen Sammlung entsteht so eine nachvollziehbare Gliederung. Fachliche Fehler erkennt sie dagegen nicht. Einen veralteten Prozessschritt übernimmt die KI unverändert und formuliert ihn überzeugend aus, einen Screenshot aus einem vergangenen Release bindet sie ohne Rückfrage ein. Je weiter die Quelle vom aktuellen Stand entfernt ist, desto mehr muss anschließend überarbeitet werden und desto schwerer fällt es, die Fehler überhaupt zu finden, weil der Text sauber klingt.
Hilfreich ist dabei die Nachvollziehbarkeit im Editor: Für die erzeugten Bausteine lässt sich einsehen, auf welche Stellen im Quellmaterial sie sich stützen. Damit wird erkennbar, welche Passagen belastbar aus der Quelle abgeleitet sind und an welchen Stellen die Formulierung weiter vom Original entfernt ist. Die fachliche Richtigkeit bestätigt das nicht — wenn schon die Quelle falsch ist, hilft ein hoher Wert nicht weiter. Für die fachliche Prüfung ist das trotzdem der schnellste Einstieg, weil sich der Blick gezielt auf die kritischen Abschnitte richten lässt.
Praktisch heißt das: Bevor eine große Bibliothek durch die KI-Erstellung läuft, lohnt sich ein Blick auf den Zustand der Quelldokumente. Häufig ist die Aufbereitung der Ausgangsmaterialien der Schritt mit dem besseren Verhältnis von Aufwand zu Wirkung — und sie ist ohnehin nötig, wenn eine Migration bestehender Enable-Now-Inhalte ansteht.
Drei Praxistipps aus dem Projektalltag
Lassen Sie die KI benennen, was fehlt. Ein Prompt kann nicht nur beschreiben, was erzeugt werden soll, sondern auch die Anweisung enthalten, offene Punkte auszuweisen: Welche Informationen fehlen im Quellmaterial? An welchen Stellen wäre eine Simulation oder ein Screenshot sinnvoll? Aus dem Entwurf wird damit gleichzeitig eine Aufgabenliste für die Nachbearbeitung.
Steuern Sie die Sprache über den Prompt. Die Ausgabesprache richtet sich nach der Sprache, in der die Anweisung formuliert ist. Wer deutsche Lerninhalte benötigt, formuliert den Prompt auf Deutsch, auch dann, wenn das Quelldokument in einer anderen Sprache vorliegt. Bei mehrsprachigen Rollouts empfiehlt es sich, den Bedarf früh zu klären, weil sich daraus unterschiedliche Aufwände ergeben.
Behandeln Sie den Entwurf als Gerüst, nicht als Ergebnis. Der häufigste Fehler in ersten Projekten ist die Erwartung, ein KI-Entwurf sei zu neunzig Prozent fertig. Realistischer ist die Annahme, dass Struktur und Rohtext stehen und die inhaltliche Schärfung noch bevorsteht. Wer den Aufwand so kalkuliert, kommt schneller zu veröffentlichungsfähigen Inhalten als jemand, der von einem fertigen Kurs ausgeht und dann nachbessert.
Fazit
KI-gestützte Contenterstellung verkürzt nicht die gesamte Produktion eines Lernangebots, sondern einen bestimmten Abschnitt davon: den Weg vom leeren Blatt zum belastbaren Entwurf. Dieser Abschnitt ist in klassischen Autorenprozessen erfahrungsgemäß einer der zähesten, weshalb der Gewinn spürbar ausfällt.
Was nicht entfällt, ist die fachliche Arbeit. Prozesswissen, didaktische Entscheidungen und die Prüfung auf Korrektheit bleiben Aufgabe der Autor:innen. Wer das von Anfang an so plant, wird die Automatisierung als Entlastung erleben. Wer einen fertigen Kurs erwartet, wird enttäuscht und unterschätzt dabei, wie viel bereits gewonnen ist.
Im vierten und letzten Teil dieser Serie klären wir eine Frage, die in fast jedem Projekt aufkommt: Wofür braucht es WalkMe Learning Arc und wofür die WalkMe Digital Adoption Platform?
Sie möchten sehen, wie aus einem Dokument ein Kursentwurf entsteht?
In unserem Webcast zu WalkMe Learning Arc zeigen wir die KI-gestützte Erstellung live – vom Prompt über den generierten Entwurf bis zur Nachbearbeitung.
Zur Aufzeichnung
Häufige Fragen zur KI-gestützten Erstellung von Lerninhalten mit WalkMe Learning Arc
Kann WalkMe Learning Arc einen fertigen Kurs automatisch erstellen?
Technisch ja: Die KI erzeugt eine vollständige Kursgliederung mit Textbausteinen, Quizfragen und Bildern, die sich direkt veröffentlichen lässt. Empfehlenswert ist das allerdings nicht, denn fachliche Fehler im Quellmaterial erkennt die KI nicht. Daher sollte der Entwurf vor der Veröffentlichung inhaltlich geprüft und um Elemente ergänzt werden, die sie nicht erzeugen kann, zum Beispiel Simulationen.
Welche Dateien lassen sich als Grundlage verwenden?
Als Quellmaterial eignen sich vorhandene Dokumente wie Prozessbeschreibungen, Handbücher, Präsentationen und Schulungsunterlagen. Auch Bilder und Videos lassen sich analysieren und als inhaltliche Grundlage verwenden. Aus PDFs und Videos können zusätzlich Bilder extrahiert und im Lerninhalt weiterverwendet werden.
Kann die KI Bilder oder Videos erzeugen?
Bilder ja: Sie lassen sich aus Quelldateien extrahieren und seit dem Q3-Release 2026 auch neu generieren, inklusive Infografiken auf Basis der Lektionsinhalte. Videos und Bildschirmaufzeichnungen entstehen weiterhin durch Aufnahme im Zielsystem.
Werden Simulationen automatisch erstellt?
Simulationen entstehen durch die Aufzeichnung eines Prozesses im Zielsystem. Vorhandene Simulationen lassen sich anschließend in KI-erstellte Kurse einbinden.
In welcher Sprache erzeugt die KI die Inhalte?
Die Ausgabesprache richtet sich nach der Sprache des Prompts. Wird die Anweisung auf Deutsch formuliert, entstehen deutschsprachige Inhalte.
Wie lässt sich die Qualität des Entwurfs verbessern?
Den größten Einfluss hat die Qualität des Quellmaterials. Eine klare Struktur mit aussagekräftigen Überschriften und Abbildungen führt zu einem deutlich brauchbareren Entwurf als eine unsortierte Materialsammlung.