ChangeWorkout Camp 2026 | Workshop-Zusammenfassung

Beim ChangeWorkout Camp 2026 habe ich einen Workshop zu einem Thema gemacht, das mich schon lange beschäftigt: Wie baut man KI-Kompetenz in Organisationen auf – nachhaltig, aktionsorientiert? Wie nutzt man co-creative Formate, um Menschen einzubinden. Was folgt, ist eine Zusammenfassung der Präsentation & Diskussion.  Hier auch als Sketchnote der Diskussion.

Warum Peer-Learning bei KI funktioniert

KI-Adoption scheitert selten an fehlendem Technologieverständnis. Sie scheitert daran, dass Menschen sich nicht trauen, etwas auszuprobieren. Oder es unklar für sie ist, was sie genau mit dieser KI machen sollen/ können/ dürfen. Wer in einer Gruppe Gleichgesinnter lernt, fühlt sich sicher genug, um Fehler zu machen. 

Ich habe das mit Claude recherchiert und in ein Modell überführt: Psychologische Sicherheit, soziales Lernen, Kompetenzerleben und Selbstwirksamkeit erklären, warum Peer-Formate bei KI gut funktionieren. Community of Practice und Community of Interest  halten die neuen Verhaltensweisen aufrecht und vor allem entwickeln sie weiter – was in der schnellen Entwicklung von KI sehr wichtig ist. Anbei die Sketchnote dazu. Habe übrigens psychologische Sicherheit durch “Save Space” ersetzt auf den Folien, das ist nicht so abstrakt. 

Die vier Peer-Learning Formate in der KI Transformation

Promptathon

Zwei bis acht Stunden, echte Arbeitsprobleme, kaum Theorie. Teams von drei bis fünf Personen lösen Challenges aus ihrem Arbeitskontext auf einem digitalen Whiteboard, begleitet von Coaches. Wir haben das beim ChangeWorkout Camp 2025 gemacht, bei SAP intern mit hunderten Teilnehmenden in Breakout-Sessions.

Das Entscheidende ist, dass die Challenges von den Teilnehmenden selbst kommen. Wer seine eigene Realität mitbringt, lernt nachhaltig, konkrete und überträgt das gleich in seine/ ihre Praxis. Das Ergebnis ist mehr Handlungskompetenz für KI Tools. Fehler werden nicht versteckt, sondern gefeiert. Die Energie bei solchen Sessions ist immer sehr hoch. 

Was mich immer wieder überrascht: In allen Firmen gibt es Kolleginnen und Kollegen, die KI-Tools kaum nutzen. Nach zwei Stunden Promptathon sieht das anders aus. Ist natürlich nur ein erster Schritt. Mein Kollege Gerd Stumm hat auch erst einen “Advanced Promptathon” mit Claude Code organisiert. Sprich man kann das Format natürlich variieren. Anbei weitere Quellen: Promptathon beim Change Camp + CLC Erfahrungsbericht incl. Checkliste . 

Lernzirkel

Diese sind nachhaltiger als ein einmaliges Event, aber aufwändiger. Ich kenne zwei Varianten, es gibt natürlich viele Mischformen:

Geführte Lernzirkel laufen über 2-3 Workshops à sechs Stunden, ergänzt durch Coachings, über zwölf Monate in einer Community. Wir starten mit einem Promptathon, gehen dann in Use-Case-Exploration mit Design-Thinking-Methodik und enden je nach Gruppe mit Prototypenentwicklung oder Strategiearbeit. Das Format läuft im Rahmen des New Learning Lab.

Selbstgesteuerte Lernzirkel mit LernOS laufen über drei bis fünf Personen, eine Stunde pro Woche, drei Monate. Jede Woche liest jeder die Grundlagen im Leitfaden, macht Übung , in der Gruppe wird dann reflektiert. Kein Trainer ist hier nötig. Der LernOS-Leitfaden für KI ist Open Source, als PDF und Markdown verfügbar, Creative Commons lizenziert.

Hier liegt aber auch die Herausforderung: Selbstorganisation ist schwierig. Bei unseren Durchläufen hatten wir über fünfzig Prozent Drop-off schon in der ersten Session und davor. Von über 200 Angemeldeten blieben viele nicht dabei. Wer keine Verpflichtung hat, priorisiert anders. Das ist kein Versagen des Formats, sondern eine kulturelle Realität, die man einplanen muss.

Eine Möglichkeit ist die sogenannte Learning Circle Experience mit Kick-off und Zwischenstopps, damit Gruppen nicht allein gelassen werden. Das senkt den Drop-off.

Hackathon

Hackathon ist natürlich auch nichts wirklich neues, aber ein sehr schönes Format. Das Beispiel von SAP lief so: Fünf Vollzeittage vor Ort, cross-funktionale Teams mit drei bis sechs Personen. Dabei sind Business-Vertreter, technische Profile, manchmal externe Berater. Teams bewerben sich mit einem konkreten Use Case, der von einer Jury geprüft wird. Nicht jeder Use Case wird angenommen: Wenn es ein KI Standardprodukt wie Agent, Assistent, Workflow etc. auf der SAP Plattform gibt, macht ein Hackathon keinen Sinn.

Was am Ende rauskommt, ist kein Lernprodukt, sondern ein funktionierender MVP. Bei den Basler Verkehrsbetrieben wurde ein Reparaturprozess für Busse optimiert, der vorher oft lange liegen blieb. Bei Viessmann sagte der Lagerleiter am Ende: “Ich wusste gar nicht, was ein Hackathon ist, aber jetzt habe ich keine Angst mehr vor KI. Und wir haben ein konkretes Problem im Wareneingang gelöst” 

Wichtig: Die Entwicklungsumgebung muss nah an der Produktionsumgebung sein, oder direkt am besten im Produktivsystem sein. Wer zwei von fünf Tagen mit Datenzugriffen und Integrationsproblemen verbringt, baut keinen Prototypen. Das muss vorher gelöst sein und ist eine wichtige Vorraussetzung.

Der “Sweet Spot” des Hackathons ist ein Use Case zu viel für einen Freitagnachmittag, zu wenig für ein richtiges Projekt. Hier ein Artikel auch mit Beispielen von weiteren Use Cases KI-Hackathons als Innovationsmotor: von der Idee zum MVP.

Communities im Rahmen von KI

Communities sind kein Selbstzweck – was einer der Punkte in unserer Diskussion war. Wer eine interne oder auch eine externe KI-Community aufbaut, ohne zu klären, was das Ziel ist und der Zweck, bekommt eine nette Runde, die sich trifft und redet. Das ist nicht wertlos, aber es skaliert nicht und hat wenig Impact.

Bei SAP haben wir intern die Experience Garage mit vielen kleinen konkreten Challenges zum Lösen und eine Community für KI-Ambassadoren, extern eine Community für Change & Transformations Professionals mit monatlichen Coffee-Corner-Sessions, Blogs und Webinaren. In der SAP Community gibt es zudem einen Bereich für technische Updates und Austausch. Was funktioniert ist ein fester Rhythmus mit virtuellen oder echten Treffen, eine kuratierende Person und Impulse aus der Praxis. 

Die 1-Prozent-Regel gilt auch hier: In jeder Community erstellt nur ein Prozent der Mitglieder aktiv eigene Inhalte. Der Rest konsumiert, wenige kommentieren eventuell. Das ist normal und man darf sich davon nicht frustrieren lassen. (Untersuchungen zeigen andere Muster und Prozentzahlen, zentral ist jedoch, dass gerade im virtuellen Bereich weniger aktiv mitmachen). Es gibt versch. weitere Formate von Polls, Mitglieder Vorstellungen oder im besten Fall auch die gemeinsame Lösung von Problemen (auch Co-creation genannt). Neben Communities of Interest sind gerade Communities of Practice sehr hilfreich und stark. 

Die Pilotfalle

Das war die Frage im Workshop die wir am Ende diskutierten. Viele Unternehmen machen einen Piloten, oder nur Trainings und was passiert dann? 

Meine Antwort war: Es gibt kein Patentrezept. Was hilft, ist eine Kombination aus Formaten, die aufeinander aufbauen. Promptathon als Einstieg, Lernzirkel für Vertiefung, Community für Verstetigung. Und es braucht jemanden, der das kuratiert: einen Community-Gärtner, der aktiv Verbindungen herstellt zwischen Lösungen und Problemen, zwischen Piloten und Interessierten. Natürlich benötigt es Ressourcen und auch organisatorische Erweiterungen – wie einen Center of Expertise für KI, wenn man KI skalieren will.

Und wenn Unternehmen wollen, dass Mitarbeitende ein bestimmtes KI-Skill-Level erreichen, weil es für die Zukunft wichtig ist, dann reicht freiwilliges Peer-Learning allein nicht. Dann braucht es Verbindlichkeit und klare Ziele. 

KI-Agenten als Kuratoren

Das Thema am Ende des Workshops, das bei mir hängen geblieben ist war dann die Idee: Ein Agent sammelt in der Community geteilte Lösungen, Probleme, Impulse und Erfahrungen. Wenn jemand ein Problem eingibt, prüft der Agent, ob jemand anderes etwas Ähnliches gelöst hat, und stellt die Verbindung her. Kein Newsletter, den niemand liest. Kein Channel, in dem man nicht weiß, was relevant ist. Ich werde versuchen, daran mit Community Teilnehmenden zu arbeiten – wir haben das “Kurations-Agent” genannt.

Aussagen und O-Töne

“Lernen darf nie Selbstzweck sein. Die beste Anwendung ist, wenn du konkrete Probleme in deiner Arbeitspraxis löst.”

“Ganz selbstgesteuert lernen, da sind viele irritiert. Was, es gibt niemanden, der uns die Sachen erklärt?”

“Eine Community braucht einen Gärtner, einen Moderator. Jemanden, der kuratiert und z.B. rausfindet, welche Lösungen sich auf konkrete Probleme anderer anwenden lassen.”

Praxis-Tipps

1. Challenges vorab abfragen
Beim Promptathon kommen die besten Ergebnisse, wenn die Challenges aus dem Arbeitsalltag der Teilnehmenden stammen. Generische Aufgaben funktionieren als Kompromiss, rollenspezifische Challenges erzeugen mehr Transfer.

2. Fehler feiern
Wer im Promptathon einen schlechten Prompt baut, lernt mehr als wer nichts ausprobiert. Das muss explizit kommuniziert werden.

3. Drop-off einplanen
Bei selbstgesteuerten Lernzirkeln ist ein Drop-off von gut fünfzig Prozent normal. Wer das als Scheitern verbucht, zieht die falschen Schlüsse. 

4. Hackathon-Umgebung nah an der Produktion halten
Datenzugang und Integration müssen im Vorfeld klar sein. Und dann sollte man Probleme aus dem Arbeitsalltag lösen.

5. Gewinner mit Ressourcen belohnen
Implementierungsbudget oder gesponsorte Projektstunden für den nächsten OKR-Zyklus sind wirksamer als Trophäen. Sie signalisieren: Das ist ernst gemeint.

6. Community-Gärtner benennen
Jede Community braucht eine Person, die aktiv Verbindungen herstellt. Bei der Telekom gibt es jemanden, der durch die Organisation läuft und Leute anspricht, die etwas zu teilen haben. Das ist eine Kurationsstrategie, keine Moderationsaufgabe.

7. Formate kombinieren
Promptathon als Einstieg, Lernzirkel für Vertiefung, Community für Verstetigung. Einzelne Events erzeugen Energie, aber keine nachhaltige Veränderung. 

Resümee

Peer-Learning ist kein Ersatz für strategische KI-Einführung, aber es ist der menschliche Klebstoff, der Adoption und Transformation weiter bringt. Top-Down formulierte Zielsetzung ist wichtig, Peer-Learning kann bei der Transformation Buttom-Up helfen – denn es bindet Menschen aktiv ein.

Ressourcen

LernOS KI-Leitfaden (Open Source, CC BY 4.0)

New Learning Lab: KI für die Personalentwicklung

SAP Learning & Change Community: LinkedIn – Blogs 

SAP AI Community

Blog: KI-Kompetenzentwicklung und Weiterbildung – Praxiserfahrungen und bewährte Ansätze

Blog: Mehr als nur Technologie: Wie menschzentrierte KI Akzeptanz und Mehrwert schafft

Blog: SAP AI SKILLS ASSESSMENT RESULTS – source SAP, 2026

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