Lernen, das Kreise zieht: Wie die OLA-Methode KI-Kompetenz in die ganze Organisation bringt.

Warum klassische KI-Schulungen oft verpuffen

Künstliche Intelligenz ist in den meisten Organisationen angekommen, allerdings ungleich verteilt. Einige probieren alles aus, viele warten ab, und manche nutzen private Tools, weil die offiziellen ihnen fremd geblieben sind. In unseren Gesprächen mit Geschäftsleitungen hören wir immer wieder dieselben Sätze:

• «Copilot ist lizenziert, aber kaum jemand nutzt ihn.»
• «Mitarbeitende nutzen KI, aber jede und jeder anders.»
• «Die Regeln existieren, aber niemand weiss, was sie im Alltag bedeuten.»
• «Es gibt viele Ideen, aber keine systematische Befähigung.»

Die Zahlen bestätigen das Bild. In der weltweiten Studie «AI at Work 2025» der Boston Consulting Group fühlen sich nur 36 % der Beschäftigten ausreichend für KI geschult. In der Schweiz nutzen laut KPMG und der University of Melbourne 65 % der Erwerbstätigen KI regelmässig bei der Arbeit, doch weniger als die Hälfte der Befragten hat je eine Schulung zu KI erhalten, und mehr als die Hälfte der Nutzenden hat KI schon entgegen den Vorgaben ihres Arbeitgebers eingesetzt.

Gleichzeitig zeigt eine grosse Studie aus Dänemark mit rund 25'000 Beschäftigten, wie eng die Nutzung mit dem Vorgehen der Organisation zusammenhängt: Ohne Initiative des Arbeitgebers haben rund 41 % KI-Chatbots bei der Arbeit genutzt, mit Ermutigung allein 76 %, mit Schulung allein 69 %. Am höchsten war die Nutzung mit 93 %, wo Ermutigung, firmeneigene Chatbots und Schulung zusammenkamen.

Das Werkzeug ist also selten das Problem. Es fehlt der Weg, auf dem Menschen KI-Kompetenz aufbauen und KI sicher und sinnvoll in ihre Arbeit übernehmen. Ein Kurstag schafft diesen Weg kaum: Er vermittelt Wissen auf einen Schlag, fern von den eigenen Aufgaben, und danach beginnt der Alltag wieder wie zuvor. Die Transferforschung weiss seit Jahrzehnten, dass Gelerntes vor allem dann im Alltag ankommt, wenn es bald angewendet werden kann und das Umfeld es unterstützt. Genau dort setzt die OLA-Methode an.

Die OLA-Methode im Überblick

Eine La Ola entsteht im Stadion, wenn wenige beginnen und ihre Nachbarn mitziehen, bis sich das ganze Rund bewegt. Niemand dirigiert sie, und jede Person steht nur kurz auf. Trotzdem erfasst sie alle. Nach diesem Prinzip bauen wir KI-Kompetenz auf: OLA steht für Organisationsweites Lernen im Arbeitsalltag. Die OLA-Methode ist die Grundlage unserer KI-Schulung für Mitarbeitende, der KI-Lernreise.

Jede der vier Etappen folgt demselben Rhythmus:

1. Impuls: Ein kurzes Lernvideo von 10 bis 15 Minuten im Lernportal, dann, wenn es in den Arbeitstag passt.
2. Gemeinsam lernen: Ein Treffen der Lerngruppe von drei bis fünf Personen. Ein Lerndossier führt durch das Treffen: ausprobieren, vergleichen, Fragen klären.
3. Im Alltag anwenden: Jede Person löst eine echte Aufgabe aus ihrer eigenen Arbeit mit KI, in einem von drei Schwierigkeitsgraden.
4. Erfahrungen teilen: Die Gruppe tauscht aus, was funktioniert hat. Gute Anwendungsfälle fliessen in den Use-Case-Radar der Organisation.

Pro Person und Etappe sind das rund 60 Minuten, über eine ganze Welle rund vier Stunden. Niemand muss dafür einen Kurstag freischaufeln.

Prinzipien, die die Methode tragen

• Wenig Zeit, viel Wirkung: kurze Einheiten, verteilt über mehrere Monate statt eines Kurstags.
• Selbst organisiert, gut begleitet: Die Gruppen tragen ihr Lernen selbst. Wir geben Rahmen, Takt und Unterstützung.
• Echte Aufgaben: Gelernt wird an Anwendungsfällen aus dem eigenen Alltag, mit dem freigegebenen KI-Werkzeug und den Regeln der Organisation.
• Quer vernetzt, gleiches Niveau: Die Lerngruppen mischen Abteilungen, aber nicht Erfahrungsstufen.
• Welle für Welle: Eine Pilotwelle beginnt, wer befähigt ist, zieht die nächste Welle mit, bis die ganze Organisation dabei ist.

Das Besondere: quer vernetzt, gleich im Niveau

Der Kern der OLA-Methode liegt in der Zusammensetzung der Lerngruppen. Wir mischen sie bewusst über alle Abteilungen, stellen sie aber nach Reifegrad zusammen. In einer Gruppe sitzen also etwa Mitarbeitende aus den Finanzen, dem Bau, dem Personalwesen und der Informatik, die bei KI alle auf einem ähnlichen Stand sind.

Wie offene Peer-Formate setzt die OLA-Methode auf Peer Learning, also darauf, dass Kolleginnen und Kollegen voneinander lernen. Die Gruppen sind aber nach Reifegrad zusammengesetzt. So verbindet die Methode, was sonst getrennt bleibt:

• Passendes Niveau: Wer KI noch kaum nutzt, lernt mit anderen, denen es ähnlich geht. Niemand muss sich vor Fortgeschrittenen blossstellen, und Erfahrene langweilen sich nicht. Das senkt die Hemmschwelle, Fragen zu stellen und Fehler zuzugeben, und genau das braucht es, um mit einem neuen Werkzeug zu experimentieren.
• Vernetzung: Wer nur im eigenen Team lernt, sieht nur die eigenen Anwendungsfälle. In gemischten Gruppen erfährt die Sachbearbeiterin aus dem Personalwesen, wie der Kollege aus dem Bau Protokolle zusammenfasst, und überträgt die Idee auf ihre eigene Arbeit. So entstehen Verbindungen zwischen Bereichen, die vorher wenig miteinander zu tun hatten.

Deshalb wirkt die OLA-Methode über die KI hinaus auf die Kultur. Die Teilnehmenden lernen nicht nur ein Werkzeug kennen, sondern auch Kolleginnen und Kollegen. Silos werden durchlässiger, und es entsteht eine gemeinsame Sprache für den Umgang mit KI.

So läuft eine Welle mit unserem Lernportal

Eine Welle ist ein Durchgang mit einer Gruppe von Mitarbeitenden, etwa einem Bereich oder einem Standort. Sie hat vier Etappen und dauert typischerweise drei bis sechs Monate. Wie viel Zeit zwischen den Etappen liegt, bestimmt Ihre Organisation.

• Vorbereitung: In einem Workshop mit Ihrer Projektleitung klären wir die Anforderungen, legen Lernpfade und Lerngruppen fest und planen die Kommunikation an die Mitarbeitenden.
• Kick-off: Alle Teilnehmenden starten am gleichen Tag mit einem gemeinsamen Bild und erhalten den Zugang zum Lernportal.
• Vier Etappen: Impuls, Lerngruppe, eigener Auftrag und Austausch, im Tempo Ihrer Organisation.
• Abschluss: Eine Umfrage, der Wirkungsbericht für die Geschäftsleitung, die Übergabe des Use-Case-Radars und unsere Empfehlung für die nächste Welle.

Jede Welle ist ein abgeschlossenes Ergebnis. Ob und wann die nächste startet, entscheiden Sie.

Das Lernportal: der rote Faden durch die Welle

Das Lernportal hält alles zusammen, was die Mitarbeitenden für ihren Weg brauchen. Jede Person sieht dort ihren Lernpfad, und das Portal schaltet die Etappen nacheinander frei. Es enthält die Lernvideos, die Lerndossiers für die Gruppentreffen, die Aufträge in drei Schwierigkeitsgraden (Basis, Vertieft, Challenge) und die KI-Regeln Ihrer Organisation, übersetzt in die KI-Ampel mit Grün, Gelb und Rot.

Weil das Portal den Stand jeder Person je Etappe kennt, werden Beteiligung und Abschluss messbar. Gleichzeitig ist es bewusst schlank: Es speichert nur Name, E-Mail-Adresse und den Stand je Etappe. Die KI-Werkzeuge selbst nutzen die Mitarbeitenden in Ihrer eigenen Umgebung und nach Ihren Regeln, ob Microsoft Copilot, ChatGPT oder eine andere freigegebene Plattform.

Drei Lernpfade: jede Person beginnt dort, wo sie steht

Alle drei Pfade enthalten eine Etappe zu Datenschutz und den KI-Regeln Ihrer Organisation. Jeder Pfad endet mit Feedback und Zertifikat. Wer in einer Welle «Entdecken» abgeschlossen hat, kann in der nächsten mit «Anwenden» weitergehen. Und wer «Gestalten» abschliesst, trägt die nächste Welle in den eigenen Bereich.

Was die Forschung dazu sagt

Die OLA-Methode ist aus unserer Praxis entstanden, aus über 20 Jahren Organisationsentwicklung, Leadership-Trainings in Unternehmen und Lehre an Hochschulen. Sie stützt sich auf gut belegte Erkenntnisse der Lernforschung. Diese Grundlagen sind für den Ansatz zentral:

Auch die neueren Studien zu generativer KI am Arbeitsplatz stützen den Ansatz. Im Kundendienst eines US-Softwareunternehmens lösten 5'172 Supportmitarbeitende mit einem KI-Assistenten im Schnitt 15 % mehr Fälle pro Stunde, weniger erfahrene und weniger qualifizierte sogar 30 % mehr (Brynjolfsson, Li & Raymond 2025). Die grösste Wirkung liegt also bei denen, die noch am Anfang stehen. Ein Feldexperiment mit 758 Beratenden der Boston Consulting Group zeigte zudem: Bei Aufgaben, die KI gut beherrscht, stieg die Qualität der Ergebnisse um 30 bis 34 %. Bei einer Aufgabe ausserhalb ihrer Stärken lagen die KI-Nutzenden dagegen 19 Prozentpunkte seltener richtig (Dell'Acqua et al. 2026). Darum genügt es nicht, das Prompten zu üben. Die Lerngruppen vergleichen auch, wo KI an ihre Grenzen stösst.

Praxisbeispiel Stadt Uster

Die Stadt Uster testete Anfang 2026 die KI-Plattform Varios. Die Erkenntnis war deutlich: Lizenzen allein reichen nicht. Bevor die Stadt KI breit ausrollt, baut sie deshalb die Befähigung ihrer rund 800 Mitarbeitenden in der Kernverwaltung auf, Welle für Welle.

Die erste Welle lief in vier Etappen von Juni bis Oktober 2026. Die Lerngruppen wurden quer durch die Verwaltung gemischt, und die Datenschutzregeln der Stadt waren fester Teil der Lerninhalte, denn in einer Verwaltung sind Personendaten fast immer im Spiel.

Die KI-Assistenten reichen vom Assistenten für die Personalverordnung bis zur Übersetzung von Texten in Einfache Sprache. Sie zeigen, dass die Mitarbeitenden nicht nur gelernt, sondern ihre Arbeit tatsächlich verändert haben. Die zweite Welle startet am 28. Oktober 2026.

Auffällig ist, was die Teilnehmenden hervorheben: nicht die Technik, sondern die Begegnung über die Abteilungsgrenzen hinweg. Genau das ist die Absicht hinter der OLA-Methode. Den ganzen Weg der Stadt beschreibt die Case Study Stadt Uster.

Über KI hinaus: OLA für Leadership-Entwicklung

Die OLA-Methode ist für die KI-Befähigung entstanden, doch ihr Prinzip ist nicht an KI gebunden. Sie passt zu jedem Befähigungsthema, bei dem diese Bedingungen zusammenkommen:

• Viele Menschen in verschiedenen Bereichen sollen etwas Neues lernen.
• Das Ziel ist verändertes Verhalten im Arbeitsalltag, nicht nur Wissen.
• Die Ausgangslage ist unterschiedlich: Manche stehen am Anfang, andere sind schon weit.
• Der Austausch über Bereiche hinweg schafft zusätzlichen Wert.

Auf die Leadership-Entwicklung trifft das besonders gut zu. Klassische Führungsprogramme bestehen oft aus mehreren Präsenztagen, an denen Wissen vermittelt wird, das danach im Alltag untergehen kann. Mit der OLA-Methode lernen Führungskräfte dagegen in kleinen Gruppen quer über die Bereiche, zusammengesetzt nach Führungserfahrung, und üben direkt an ihren eigenen Führungssituationen.

Konkret kann eine Etappe zum Thema Feedback so aussehen: Ein kurzes Lernvideo zeigt, wie wirksames Feedback aufgebaut ist. In der Lerngruppe bringt jede Führungskraft eine echte Situation ein, und die anderen helfen mit kollegialer Beratung. Dann führt jede Person in den nächsten Wochen ein anstehendes Gespräch bewusst nach dem Gelernten. Beim nächsten Treffen teilt die Gruppe, was funktioniert hat, und gute Praxis wird für andere sichtbar. Neue Führungskräfte lernen dabei unter sich, erfahrene Führungskräfte ebenso, und die Lernpfade führen von «Neu in Führung» bis zur Führung von Führungskräften.

Die OLA-Methode ersetzt dabei nicht jede persönliche Begegnung. Gut kombinieren lässt sie sich mit einem Starttag oder einem Abschlusstag, an dem sich die Führungskräfte vor Ort treffen. Weitere Themen, für die sich das Prinzip eignet:

• Feedback- und Gesprächskultur in der ganzen Organisation
• Werte im Alltag leben, etwa nach einer Kulturentwicklung oder einem neuen Führungsleitbild
• Change-Kompetenz für Mitarbeitende, die eine grosse Veränderung mittragen
• Performance Management, etwa bei der Einführung neuer Führungsprozesse mit LEADO
• Datenschutz und Informationssicherheit, wenn Regeln nicht nur bekannt, sondern geübt sein sollen

Fazit: Befähigung, die Kreise zieht

KI wird nicht durch Lizenzen wirksam, sondern durch Menschen, die sie sicher und sinnvoll in ihre Arbeit übernehmen. Die OLA-Methode schafft dafür einen Weg, der in den Arbeitsalltag passt:

• Wenig Zeit: rund 60 Minuten pro Etappe statt ganzer Kurstage.
• Echte Wirkung: Gelernt wird an den eigenen Aufgaben, mit dem eigenen Werkzeug und den eigenen Regeln.
• Eigenverantwortung: Die Lerngruppen organisieren ihr Lernen selbst, wir begleiten.
• Kultur: Gruppen quer über die Abteilungen schaffen Verbindungen und eine gemeinsame Sprache.
• Übertragbar: Dasselbe Prinzip trägt auch Leadership-Entwicklung und andere Befähigungsthemen.

Häufige Fragen zur OLA-Methode

So können Sie starten

• Lernreise live erleben: In einer Demo von 30 Minuten zeigen wir Ihnen das Lernportal, einen Lernimpuls und einen Auftrag. Danach erhalten Sie und Ihre Kolleginnen und Kollegen zwei Wochen Zugang zur ersten Etappe.
• Pilotwelle: 10 bis 30 Personen, fester Ablauf, fester Preis. Start im Januar oder Februar 2027, Entscheid bis 18. Dezember 2026. Alles zur Pilotwelle auf der Seite der KI-Lernreise.
• KI-Kompass: Der kostenlose Selbsttest zeigt in wenigen Minuten, wo Ihre Organisation bei KI steht.

Ihre Ansprechpersonen sind Selina Pfyffer und Jan Pfyffer, Projektleitende KI und Transformation.

Quellen

1. Timothy T. Baldwin, J. Kevin Ford: Transfer of training: A review and directions for future research. Personnel Psychology 41 (1), 1988.
2. Albert Bandura: Self-efficacy: Toward a unifying theory of behavioral change. Psychological Review 84 (2), 1977.
3. Boston Consulting Group: AI at Work: Momentum Builds, but Gaps Remain, 26. Juni 2025, dazu die Medienmitteilung (über 10'600 Befragte in 11 Ländern).
4. Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond: Generative AI at Work. Quarterly Journal of Economics 140 (2), 2025.
5. Ronald S. Burt: Structural Holes and Good Ideas. American Journal of Sociology 110 (2), 2004.
6. Nicholas J. Cepeda, Harold Pashler, Edward Vul, John T. Wixted, Doug Rohrer: Distributed practice in verbal recall tasks: A review and quantitative synthesis. Psychological Bulletin 132 (3), 2006.
7. Fabrizio Dell'Acqua et al.: Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality. Organization Science 37 (2), 2026.
8. Mark S. Granovetter: The Strength of Weak Ties. American Journal of Sociology 78 (6), 1973.
9. Anders Humlum, Emilie Vestergaard: Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI. NBER Working Paper 33777, überarbeitet im März 2026.
10. David W. Johnson, Roger T. Johnson: An Educational Psychology Success Story: Social Interdependence Theory and Cooperative Learning. Educational Researcher 38 (5), 2009.
11. KPMG, University of Melbourne: Trust, attitudes and use of artificial intelligence: A global study 2025; Zahlen für die Schweiz im Country Insights Report, S. 91 und 92.
12. Richard M. Ryan, Edward L. Deci: Self-determination theory and the facilitation of intrinsic motivation, social development, and well-being. American Psychologist 55 (1), 2000.