Lernen im Ökosystem

Lernangebote waren noch nie so vielfältig, so gut zugänglich und technologisch so ausgereift wie heute. Gleichzeitig wächst der Zweifel, ob Lernen mit der Geschwindigkeit und Komplexität organisationaler Veränderungen Schritt halten kann. Wissen und bestimmte Fähigkeiten verlieren schneller an Gültigkeit, Arbeitskontexte verändern sich laufend, und mit generativer künstlicher Intelligenz entstehen neue Formen der Zusammenarbeit, für die es kaum eingespielte Routinen gibt. Lernen wird damit weniger planbar und zugleich unverzichtbarer denn je.

Lernökosysteme sind kein neues Schlagwort. Neu ist jedoch die Dringlichkeit, mit der Organisationen gezwungen sind, Lernen grundlegend anders zu organisieren. Die Halbwertszeit von bestimmtem Fachwissen sinkt rapide, Kompetenzanforderungen verschieben sich in kurzen Zyklen, und mit generativer KI entstehen neue Arbeits- und Lernkontexte, die sich klassischen Planungslogiken entziehen. Analysen wie die Deloitte Global Human Capital Trends 2025 beschreiben diese Situation als einen Zustand permanenter Spannung: zwischen Stabilität und Agilität, zwischen Standardisierung und Individualisierung.

Viele Organisationen reagieren auf diese Herausforderungen mit inkrementellen Anpassungen. Sie digitalisieren bestehende Angebote, erweitern Portfolios oder investieren in neue Systeme. Diese Schritte erhöhen Effizienz und Verfügbarkeit, lösen jedoch nicht zwangsläufig das zugrunde liegende Problem. Lernen bleibt häufig eine parallel organisierte Aktivität, während Arbeit sich längst anders strukturiert. Inhalte sind vorhanden, doch ihre Einbettung in den Arbeitskontext bleibt begrenzt.

Lernökosysteme als notwendige Antwort auf veränderte Rahmenbedingungen

Insbesondere große, global agierende Unternehmen stellen die Veränderungen jedoch vor grundlegende Fragen. Dort treffen hohe Skalierungsanforderungen auf heterogene Geschäftsmodelle, regulatorische Vorgaben und kulturelle Vielfalt. Lernen muss gleichzeitig offen zugänglich, wirtschaftlich tragfähig und organisatorisch steuerbar sein. Klassische Weiterbildungslogiken, ausgerichtet auf stabile Zielgruppen, klar definierte Programme und zentrale Planung geraten an strukturelle Grenzen. Der Siemens Konzern ist ein Beispiel für genau diese Ausgangslage. Mit dem Leitbild "One Tech Company" wird das Ziel verfolgt, sich bis 2030 zu einem digitalen Ökosystem und einer industriellen Plattform weiterzuentwickeln. Der Technologiekonzern steht vor der Aufgabe, Lernen so zu organisieren, dass es mit der Dynamik des Unternehmens Schritt halten kann. Gefragt ist nicht nur Reichweite, sondern Anschlussfähigkeit: An unterschiedliche Rollen, an wechselnde Anforderungen, an strategische Prioritäten. Lernen darf weder zu komplex noch beliebig sein, sondern muss unter komplexen Rahmenbedingungen verlässlich funktionieren.  

"Lebenslanges Lernen ist für uns kein Privileg weniger, sondern ein Grundprinzip für alle", betont Dagmar Riehle, Global Head of Learning & Growth Ecosystem Governance der Siemens AG. Der Anspruch an betriebliche Weiterbildung verschiebt sich damit grundlegend: Lernen soll nicht mehr punktuell unterstützen, sondern als durchgängige Voraussetzung für Anpassungsfähigkeit, Innovationskraft und Zukunftsfähigkeit wirken. Vor diesem Hintergrund wurde deutlich, dass das bislang erfolgreiche, aber begrenzte Lern-Geschäftsmodell den neuen Anforderungen nicht mehr gerecht werden konnte.

Dass es sich bei Siemens nicht um einen Einzelfall handelt, sondern um ein strukturelles Muster, beobachtet auch Hansjörg Fetzer, Geschäftsführer der Haufe Akademie. Lernen sei über viele Jahre stark auf formale Programme, feste Curricula und zentrale Steuerung ausgerichtet gewesen. "Das funktioniert gut, solange Kompetenzanforderungen stabil sind. Genau das ist heute aber nicht mehr der Fall", so Fetzer. In Gesprächen mit Unternehmen zeige sich immer wieder ein ähnliches Bild: Es wurde erheblich in Inhalte, Plattformen und Programme investiert – "aber sie spüren, dass der Gesamteffekt nicht stimmt". Lernökosysteme seien deshalb kein zusätzliches Instrument, sondern eine notwendige Antwort auf veränderte Rahmenbedingungen.

Wurzeln von Lernökosystemen liegen im Business-Kontext

Um zu verstehen, warum diese Spannungen heute so deutlich zutage treten, lohnt ein Blick zurück. Der Begriff des Lernökosystems wurzelt in der Systemtheorie und im Konzept der Business Ecosystems, das James F. Moore bereits Anfang der 1990er Jahre prägte. 1993 führte er in seinem wegweisenden Artikel "Predators and Prey: A New Ecology of Competition"  in der Harvard Business Review das Konzept ein, um Unternehmen als Teil eines wirtschaftlichen Ökosystems zu beschreiben, das sich gemeinsam entwickelt und in der Kooperation ebenso wichtig ist wie Wettbewerb. Moore argumentierte, dass in einer komplexen Welt kein Unternehmen allein über alle Ressourcen verfügt, um dauerhaft erfolgreich zu sein. Wertschöpfung entsteht in dieser Logik nicht mehr primär innerhalb klarer Organisationsgrenzen, sondern im Zusammenspiel unterschiedlicher Akteure, Plattformen und Kompetenzen. Lernen rückt damit zwangsläufig näher an Arbeit, Innovation und Kollaboration heran. Es wird weniger als isolierte Unterstützungsfunktion verstanden, sondern als infrastrukturelle Voraussetzung dafür, dass Organisationen in solchen Ökosystemen handlungsfähig bleiben. 

Professorin Anja Schmitz ordnet Lernökosysteme entsprechend in eine längere theoretische Linie ein. Sie verweist auf soziotechnische Systemansätze ebenso wie auf ökonomische Ökosystemlogiken: Lernen lasse sich weder auf Technologie noch auf Kultur reduzieren. Entscheidend sei das Zusammenspiel von Mensch, Organisation und Technologie. "Es reicht nicht aus, den Begriff nur für die Technik zu nutzen. Das greift in Organisationen zu kurz", so Schmitz. Lernökosysteme entstehen vielmehr genau an diesen Schnittstellen. Sie verbinden formale Strukturen mit informellen Lernpraktiken, technologische Infrastrukturen mit organisationalen Entscheidungslogiken und individuelle Entwicklung mit strategischen Zielsetzungen. In komplexen Organisationen werde damit sichtbar, dass Lernen nicht isoliert optimiert werden könne, sondern immer Teil eines größeren, dynamischen Systems sei.

Zugleich warnt Schmitz davor, Lernökosysteme als harmonische Zielbilder misszuverstehen. Sie seien keine stabilen Konstrukte, sondern dynamische Systeme, die mit Widersprüchen umgehen müssen. Organisationen seien zunehmend entgrenzt, Entscheidungslogiken dezentraler, Kompetenzanforderungen situativer. "Governance in Lernökosystemen bedeutet nicht, Komplexität zu reduzieren, sondern sie handhabbar zu machen", so Schmitz. Lernökosysteme entwickeln sich entlang bestehender Routinen, Machtverhältnisse und kultureller Selbstverständnisse – und lassen sich weder linear planen noch vollständig kontrollieren.

Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz gewinnen sie zudem an Dynamik. Schmitz spricht von einem entstehenden gemeinsamen Kognitionssystem aus Mensch und KI, von "Co-cognition". Lernen müsse deshalb adaptiver, schneller und zugleich systemisch anschlussfähig werden – einschließlich der Fähigkeit zu "Learn, Unlearn and Relearn". 

Lernökosysteme entstehen nicht aus dem Nichts. Sie sind häufig bereits da, ohne explizit als "Lernökosystem" benannt zu werden – in Form gewachsener Lernangebote, informeller Netzwerke, technischer Landschaften und kultureller Routinen. Hansjörg Fetzer, Geschäftsführer der Haufe Akademie, bringt diesen Gedanken auf den Punkt: "Jedes Unternehmen hat bereits sein eigenes Lernökosystem – so individuell wie die DNA des Unternehmens. Deshalb lässt sich ein Lernökosystem auch weniger ,einführen‘ als gestalten, und zwar strategisch, technisch und kulturell." Im Gespräch mit den Kunden sei der erste Schritt daher immer das gemeinsame Verständnis.

Damit verschiebt sich der Fokus weg von der Frage nach der richtigen Plattform hin zur Analyse des Bestehenden. Gestaltung bedeutet in diesem Sinne nicht Aufbau, sondern Bewusstmachung, Ordnung und strategische Ausrichtung.

Eng damit verbunden ist die Frage nach dem Zugang zu Lernen. "Bis 2018/2019 war das Lernen bei Siemens sehr zielgruppenspezifisch organisiert", beschreibt Dagmar Riehle rückblickend. Führungskräftetrainings, Programme für Expertinnen und Experten oder Spezialformate waren klar abgegrenzt. Mit der Digitalisierung entstand erstmals die Möglichkeit, diese Grenzen grundsätzlich aufzulösen. "Inhalte, die früher wenigen vorbehalten waren, können heute weltweit von allen genutzt werden", so Riehle. Diese Öffnung ging jedoch über eine rein technische Frage hinaus. Sie erforderte die Bereitschaft, bestehende Strukturen infrage zu stellen und Lernen nicht länger als exklusives Angebot, sondern als breit verfügbares Entwicklungsinstrument zu begreifen. Gleichzeitig verschob sich der Fokus von festen Trainingsformaten hin zu flexiblen Kompetenzprofilen und kontinuierlichem Lernen – eine Entwicklung, die den Übergang von jobbasierten zu skillorientierten Logiken weiter beschleunigte.

Infrastruktur für die skillbasierte Organisation

Der Übergang von jobbasierten zu skillbasierten Organisationslogiken gilt  als Fortschritt gegenüber starren Rollenmodellen. Tatsächlich markiert er jedoch vor allem den Verlust eines bisherigen Ordnungsprinzips. Klassische Stellenprofile erfüllten über Jahrzehnte hinweg eine zentrale Funktion: Sie bündelten Aufgaben, Verantwortung, Lernbedarfe und Entwicklungspfade in einer vergleichsweise stabilen Einheit. Lernen ließ sich daran ausrichten, planen und bewerten. Genau diese Bündelung löst sich in vielen Organisationen auf.

Aktuelle Studien zeigen, dass Skills vor allem dort an Bedeutung gewinnen, wo stabile Rollen als verlässliche Steuerungsgröße nicht mehr ausreichen. Deloitte beschreibt diesen Wandel als Folge einer Arbeitswelt, in der Tätigkeiten fluider werden, funktionsübergreifend organisiert sind und sich schneller verändern, als formale Jobprofile angepasst werden können. Skills ersetzen in diesem Kontext nicht Rollen, weil sie "besser" wären, sondern weil die Stabilität der Rollenlogik selbst erodiert. Skills werden damit zu einer Antwort auf Unsicherheit – allerdings zu einer unvollständigen.

Denn Skills schaffen zunächst vor allem Transparenz. Sie machen sichtbar, welche Fähigkeiten vorhanden sind und wo Lücken entstehen. Was sie jedoch nicht leisten, ist Ordnung. Das BCG-Whitepaper "The Future of Corporate Learning and Skills" weist ausdrücklich darauf hin, dass isolierte Skills-Erhebungen oder -Kataloge nur begrenzten Nutzen entfalten. Wirksam werden Skills erst dann, wenn sie systematisch mit Lernangeboten, Arbeitskontexten und Entwicklungslogiken verbunden werden. Andernfalls drohen Fragmentierung, inkonsistente Taxonomien und Daten ohne strategische Aussagekraft.

Genau an dieser Stelle entsteht die strukturelle Notwendigkeit von Lernökosystemen. Skillbasierte Organisationen verändern, wie Lernen organisiert werden muss. Skills sind kontextabhängig: Dieselbe Fähigkeit hat je nach Rolle, Projekt oder Markt eine unterschiedliche Bedeutung. Lernen kann unter diesen Bedingungen nicht mehr ausschließlich über standardisierte Programme oder feste Curricula gesteuert werden. Es muss situativ anschlussfähig sein – an Arbeit, Projekte, Communitys und individuelle Entwicklungsbedarfe. Klassische Weiterbildungsmodelle, die auf Stabilität und Vorabplanung ausgerichtet sind, geraten hier an ihre Grenzen.

Lernökosysteme übernehmen in diesem Zusammenhang eine Ordnungsfunktion. Sie verbinden Fähigkeiten mit konkreten Lerngelegenheiten, machen Entwicklungswege sichtbar und verknüpfen individuelle Lernaktivitäten mit organisationalen Prioritäten. Damit ermöglichen sie genau jene Integration, die BCG als Voraussetzung für wirksame skillbasierte Steuerung beschreibt. Lernökosysteme sind somit keine Ergänzung zur Skill-Logik, sondern deren infrastrukturelle Voraussetzung.

Das Beispiel Siemens verdeutlicht diese Logik in der Praxis. Der Konzern verknüpft den Übergang zu skillbasiertem Lernen explizit mit dem Aufbau eines Lernökosystems. Skills werden dort nicht isoliert erhoben, sondern strategisch kategorisiert und in eine übergreifende Lern- und Organisationsarchitektur eingebettet. Ziel ist nicht individuelle Optimierung, sondern organisationsweite Anschlussfähigkeit von Lernen, Arbeit und Entwicklung.  Skills fungieren damit nicht als Selbstzweck, sondern als strukturierende Ebene innerhalb eines größeren Systems.

Vor diesem Hintergrund wird deutlich: Skillbasierte Organisationen brauchen Lernökosysteme nicht aus didaktischen Gründen, sondern aus strukturellen. Skills beschreiben Fähigkeiten, Lernökosysteme schaffen Orientierung. Im Zusammenspiel beider kann eine Ordnung entstehen, die Lernen, Arbeit und Entwicklung in dynamischen Organisationen handhabbar macht.

Lernökosysteme: Vom Systemverbund zur lernenden Architektur

Technologie nimmt im Lernökosystem eine ambivalente Rolle ein. Sie ist weder Selbstzweck noch neutraler Enabler. Vielmehr prägt sie, wie Lernen organisiert, wahrgenommen und gesteuert wird. Gleichzeitig ist sie der Bereich, in dem sich Missverständnisse besonders hartnäckig halten. Noch immer wird das Lernökosystem häufig mit einer einzelnen Plattform gleichgesetzt – meist mit einer Learning Experience Platform. Hansjörg Fetzer spricht in diesem Zusammenhang von einem "zentralen Einstiegspunkt", "der vorhandene Systeme verbindet, Inhalte kuratiert, Lernpfade sichtbar macht und Personalisierung ermöglicht". Entscheidend ist jedoch nicht die Plattform selbst, sondern die Architektur, in die sie eingebettet ist.

Abschied vom monolithischen Denken

Historisch war Lerntechnologie stark vom Learning Management System geprägt. Das LMS verwaltete Trainings, dokumentierte Teilnahmen und stellte Compliance sicher. Dieses Modell entsprach einer Zeit, in der Lernen planbar, formalisiert und organisatorisch klar zugeordnet war. In einer Arbeitswelt, die von Projektarbeit, hybriden Teams und schnellen Kompetenzverschiebungen geprägt ist, stößt dieses Paradigma jedoch an strukturelle Grenzen. Lernen findet längst nicht mehr ausschließlich in klar definierten Lernräumen statt, sondern verteilt sich über Arbeitsprozesse, Communitys und digitale Umgebungen.

Professorin Anja Schmitz ordnet diesen Wandel systemisch ein. Lernökosysteme seien Ausdruck eines Übergangs von geschlossenen zu offenen Systemen. Technologie müsse nicht nur Inhalte bereitstellen, sondern Interaktionen, Beziehungen und Anpassungsfähigkeit ermöglichen. Entscheidend sei nicht das einzelne Tool, sondern das Zusammenspiel organischer und anorganischer Elemente – Menschen, Daten, Plattformen und Prozesse. Damit verschiebt sich die Rolle von Lerntechnologie grundlegend: vom Verwaltungssystem hin zu einer infrastrukturellen Ebene, auf der Lernen in unterschiedlichen Kontexten stattfinden kann.

Architektur statt Plattform

Moderne Lernökosysteme folgen deshalb keiner monolithischen Logik mehr, sondern einer modularen Architektur. Unterschiedliche Systeme übernehmen spezialisierte Funktionen: LMS für Adminis­tration und Pflichtschulungen, Learning Experience Platforms für Orientierung und Personalisierung, Content-Plattformen für Skalierung, Collaboration-Tools für informelles Lernen, Skills-Systeme für Transparenz und strategische Steuerung. Entscheidend ist nicht die Anzahl der eingesetzten Systeme, sondern ihre Integrationsfähigkeit.

Sven Becker, Co-CEO von Scheer Imc, spricht in diesem Zusammenhang von konsequenter Offenheit als Grundbedingung. Lernökosysteme müssten Menschen, Systeme, Inhalte und Prozesse dynamisch miteinander verbinden – statt Lernen in abgeschlossenen Systemen zu organisieren. APIs, Schnittstellenmanagement und gemeinsame Datenmodelle werden damit zu strategischen Technologiefragen, nicht zu IT-Details. Diese Architektur ermöglicht etwas, das klassischen Lernlandschaften weitgehend fehlte: Lernen kann dort stattfinden, wo Arbeit passiert – und wird nicht mehr ausschließlich über separate Lernräume organisiert.

Daten als strukturierendes Element von Lernökosystemen

Mit der Architekturfrage rückt ein zweiter technologischer Kern in den Fokus: Daten. Lernökosysteme erzeugen große Mengen an Lern-, Nutzungs- und Kompetenzdaten. Erst durch deren systemübergreifende Verknüpfung entsteht steuerungsrelevantes Wissen. Technologie wird damit zum Sinnstifter, nicht nur zum Bereitsteller.

Becker bezeichnet Daten ausdrücklich als zentrales Orchestrierungselement. Lern- und Kompetenzdaten müssten kontextualisierbar sein: Wer lernt was, in welcher Rolle, mit welchem Ziel und mit welchem Effekt? Diese Perspektive markiert einen klaren Bruch mit inputorientierten Kennzahlen wie Teilnahmen oder Lernstunden. Auch Beratungsunternehmen wie Deloitte und die Boston Consulting Group gehen davon aus, dass Organisationen, die Lernen, Skills und Arbeit datenbasiert miteinander verbinden, besser in der Lage sind, zwischen Stabilität und Agilität zu balancieren. Deloitte etwa führte in den "Global Human Capital Trends 2025" das Konzept der "Stagility" (Stability und Agility) ein, wonach Organisationen neue strukturelle Anker benötigen, um Anpassungsfähigkeit zu ermöglichen. Im Whitepaper "The Future of Corporate Learning and Skills" beschreibt die Boston Consulting Group, dass Unternehmen, die Skillsdaten, Lernaktivitäten und Arbeitskontext integriert auswerten, Entwicklungsbedarfe schneller erkennen, Lernangebote gezielter ausrichten und Transformation wirksamer steuern können. 

Zusätzliche Dynamik durch KI

Der aktuell tiefgreifendste technologische Treiber ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz. Dabei geht es weniger um einzelne KI-Funktionen als um einen grundlegenden Paradigmenwechsel. KI verändert, wie Inhalte gefunden, empfohlen, verdichtet und eingeordnet werden – und damit, wie Lernen erlebt wird.

Anja Schmitz beschreibt diesen Wandel als Entstehung eines gemeinsamen Kognitionssystems aus Mensch und KI. Lernen müsse künftig systemisch zwischen Organisation, Mensch und Technologie gedacht werden. KI verstärke damit den Bedarf an Lernökosystemen, weil sie Lernprozesse beschleunigt und zugleich komplexer macht. Sven Becker geht noch einen Schritt weiter und spricht von agentischen Systemen als kontextueller Steuerungsinstanz. Lernen werde nicht mehr über Funktionen organisiert, sondern über konkrete Anwendungsfälle und Rollen. Die technologische Logik verschiebe sich von Funktionsschichten hin zu konkreten "Cases". Technologie entscheidet damit zunehmend mit, wann, wie und warum gelernt wird.

Systemlandschaft mit zentralem Einstieg

Wie sich diese Prinzipien in der Praxis umsetzen lassen, zeigt das Lernökosystem von Siemens. Dort wurde bewusst nicht bei der Technologie begonnen, sondern bei der strategischen Frage nach Skalierbarkeit, Zugänglichkeit und Employability. Technologie wurde anschließend so gestaltet, dass sie diese Ziele unterstützt.

Das Ergebnis ist eine integrierte Systemlandschaft mit einem zentralen Einstiegspunkt, angebundenen externen Content-Bibliotheken, Skill-Management und datenbasierten Steuerungsinstrumenten. Die Lernplattform fungiert als Single Point of Entry, nicht als Single System of Truth. Im Hintergrund arbeitet eine vielschichtige Architektur, die kontinuierlich weiterentwickelt wird. Dagmar Riehle betont, dass Technologie allein kein funktionierendes Lernökosystem erzeugt. Sie spricht von einem Scharnier zwischen Lernkultur und Technik. Ohne passende Kultur bleibe Technologie wirkungslos; ohne Technologie verliere Kultur an Reichweite und Geschwindigkeit. Entscheidend sei das bewusste Zusammenspiel beider Dimensionen. Technologie entscheidet nicht, ob gelernt wird. Aber sie entscheidet zunehmend, wie Lernen organisiert, ermöglicht und bewertet wird.

Governance: Das unterschätzte Herzstück

"Im Kern geht es bei Governance darum, die Spielregeln oder Leitplanken des Lernökosystems festzulegen", sagt Anja Schmitz. Dazu gehöre, die strategische Zielsetzung und die zugrunde liegende Value Proposition gemeinsam zu entwickeln. Diese lasse sich nicht mehr isoliert definieren, sondern nur im Zusammenspiel aller Beteiligten.

Eine zentrale Frage ist dabei das Verhältnis von Offenheit und Geschlossenheit. "Für die Logik von Ökosystemen und die Entstehung von Netzwerkeffekten ist diese Entscheidung von grundlegender Bedeutung", betont Schmitz. Als Beispiel nennt sie Apple: ein stark reguliertes, vergleichsweise geschlossenes Ökosystem mit klarer Governance und hoher Qualität. Ein solcher Ansatz lasse sich auch auf organisationale Lernökosysteme übertragen. Alternativ können Organisationen bewusst auf maximale Offenheit setzen, Inhalte aus vielen Quellen zulassen und akzeptieren, dass nicht jeder Beitrag durchgehend kuratiert ist.

Je offener und dynamischer ein Lernökosystem angelegt ist, desto dringlicher wird die Frage: Wer steuert was – und auf welcher Grundlage? "Je offener Lernökosysteme werden, desto wichtiger wird die Frage nach Qualität, Verlässlichkeit und Orientierung", bestätigt Hansjörg Fetzer. "Mitarbeitende sollen selbstständig lernen. Aber sie müssen sich darauf verlassen können, dass Inhalte hochwertig, relevant und strategisch sinnvoll sind."

Fetzer beschreibt diesen Wandel als Rollenverschiebung der Personalentwicklung. Learning & Development werde vom Entwicklungsbegleiter zum Orchestrator einer Lerninfrastruktur. Dazu gehörten neben didaktischer Kompetenz auch ein Verständnis für Plattformlogiken, Datenflüsse und algorithmische Steuerungsmechanismen. Governance werde damit zu einer aktiven Gestaltungsaufgabe – nicht zu einer administrativen Funktion.

Das Governance im Siemens-Lernökosystem von entscheidender Bedeutung ist, zeigt schon der Jobtitel von Dagmar Riehle, die als " Head of Ecosystem Governance" tätig ist. Mit der Transformation von Learning & Development vom klassischen Lernanbieter hin zu einem globalen Lernökosystem ging ein Perspektivwechsel einher. Programme, Budgets und große Organisationseinheiten verloren an Bedeutung, Verantwortung wurde neu verteilt.

Dagmar Riehle beschreibt diesen Perspektivwechsel mit dem Begriff "From Ego to Eco". Governance bedeute in diesem Verständnis nicht Kontrolle, sondern Orchestrierung – das bewusste Zusammenspiel von Rollen, Verantwortlichkeiten und Beiträgen ( siehe Interview).

Reife Lernökosysteme zeichnen sich dadurch aus, dass sie klare Prinzipien statt detaillierter Vorgaben formulieren, Rollen und Verantwortlichkeiten explizit machen und Lernen eng mit Unternehmensstrategie und Skill-Logiken verzahnen.

Governance wird damit selbst zur Lernaufgabe. Organisationen müssen lernen, Kontrolle abzugeben, ohne Orientierung zu verlieren. Sie müssen akzeptieren, dass Steuerung in Ökosystemen weniger über formale Macht funktioniert als über Vertrauen, Transparenz und gemeinsame Zielbilder.

Lernökosysteme: Die neue Ordnung des Lernens

Lernökosysteme markieren keinen Endpunkt organisationaler Entwicklung, sondern einen Übergang. Sie ermöglichen Lernen in einer Arbeitswelt, in der Stabilität nicht mehr aus festen Strukturen entsteht, sondern aus der Fähigkeit, sich kontinuierlich anzupassen. Für Organisationen bedeutet das, Lernen nicht länger als begleitende Maßnahme zu verstehen, sondern als strategische Infrastruktur – vergleichbar mit IT, Datenarchitekturen oder Plattformmodellen.

Der eigentliche Engpass liegt weniger in der Technologie als in der organisationalen Anschlussfähigkeit. Viele Unternehmen verfügen bereits über leistungsfähige Systeme und Inhalte, scheitern jedoch daran, diese sinnvoll zu orchestrieren, Verantwortlichkeiten zu klären und Lernen strategisch zu verankern.

Für Learning & Development bedeutet das eine nachhaltige Rollenverschiebung. Die Funktion entwickelt sich vom Anbieter von Trainings hin zum Architekten und Gestalter von Lerninfrastrukturen. Gefragt sind weniger operative Steuerung und Programmdesign als vielmehr Systemverständnis, Datenkompetenz und die Fähigkeit, unterschiedliche Akteure zusammenzubringen. 

Dieser Beitrag ist erschienen in neues lernen, Ausgabe 1/2026, das Fachmagazin für Personalentwicklung. Lesen Sie das gesamte Heft auch in der App Personalmagazin - neues lernen.

Weitere Artikel aus neues lernen 1/2026 jetzt lesen:

Verpasst nicht den »Point of Return«. Ein autoritärer Führungsstil kann kurzfristig helfen, akute Krisen zu managen. Er sollte aber kein Dauerzustand werden, mahnt Beraterin Rebecca Könitzer.

Coaching in Krisenzeiten: Führungskräfte müssen an neuen psychischen Fähigkeiten arbeiten, um Sicherheit im Umgang mit Unsicherheit zu finden.

Weiterbildungstrends: Fachkräftemangel, Kostendruck und KI verändern die Anforderungen an Weiterbildung. Welche Formate, Inhalte und Strategien Unternehmen 2026 prägen.