SPIW 2026: Was ich dort gesehen habe und wie sich dadurch die betriebliche Aus- und Weiterbildung verändert.
Die São Paulo Innovation Week 2026 feierte Premiere und belegte die Veranstaltungsorte Mercado Livre Arena Pacaembu und FAAP mit einem klaren Ziel: Technologie, Wirtschaft, Kultur und gesellschaftliches Engagement an einem Ort und in großem Umfang zu vereinen. Offizielle Zahlen wurden noch nicht veröffentlicht, doch es war ein wahrhaft gigantisches Event mit Dutzenden von Bühnen, parallelen Vorträgen, zahlreichen Rednern und einer Vielzahl von Startups aus allen erdenklichen Bereichen.
Die zentrale "These" des Festivals hat sich praktisch zu einer perfekten Vorlage für die Unternehmenswelt entwickelt: „Der Mensch hinter dem Algorithmus“ (PS: Mir hat dieser Ansatz sehr gut gefallen.) Anders ausgedrückt: Es geht nicht darum, dass KI Menschen ersetzt, sondern vielmehr darum, wie Menschen mit Unterstützung und durch den Einsatz von KI Prozesse, Entscheidungsfindung, Kultur und insbesondere die Umsetzung verändern können.
Ich habe die Veranstaltung mit dem Schwerpunkt auf betrieblicher Weiterbildung besucht, und genau darum geht es im Bereich der Aus- und Weiterbildung: Wenn sich die Arbeitswelt verändert, kann sich auch das Lernen nicht ändern. Deshalb habe ich fünf Trends ausgewählt, die ich während der drei Veranstaltungstage interessant fand. Hier ist die Liste:
1) Die KI hat die Rolle des „Co-Piloten“ hinter sich gelassen und ist in das Zeitalter der Agenten eingetreten.
Bis vor Kurzem nutzten die meisten Unternehmen KI als Co-Piloten: Der Nutzer gab die Aufgabe vor, und die KI half (schrieb einen Text, fasste ein Dokument zusammen, schlug Ideen vor, optimierte eine Tabelle). Das war zwar nützlich, aber eben nur „Unterstützung“. Was sich nun deutlich durchgesetzt hat und mit Sicherheit die nächste große Welle darstellt, sind autonome KI-Agenten.
Was ist also ein „KI-Agent“? Vereinfacht gesagt: Stellen Sie es sich so vor: Der Befehl an einen Kopiloten lautet: „Hilf mir dabei.“ Der Befehl an einen Agenten lautet: „Mach es einfach und teile mir deine Entscheidung mit, inklusive Begründung.“ Das ist eine ganz andere Sache!
Ein Agent ist eine KI, die zuvor so konfiguriert wurde, dass sie ein Ziel ausführt, indem sie es in Schritte unterteilt, nach Informationen sucht, Werkzeuge (Systeme, Formulare, interne Datenbanken) verwendet, Entscheidungen innerhalb von Regeln trifft und ein Ergebnis mit einem gewissen Grad an Unabhängigkeit liefert.
Was ändert sich dadurch im Bereich Übertragung und Verteilung?
Als Unterstützungsinstrument verschiebt sich der Fokus mithilfe von KI vom „Lernen, Fragen zu stellen“ hin zum „Lernen, Delegieren, Überprüfen und Entscheiden“. Damit entsteht eine neue Kompetenz: Qualitätsmanagement (Kriterien, Überprüfung, Verantwortung); es geht nicht mehr nur darum, „die Aufforderung zu erstellen“.
2) Regierung und öffentlicher Sektor als „Beschleuniger“ der KI (und dies hat Auswirkungen auf die ganze Welt)
Einer der wichtigsten Erkenntnisse für mich stammte aus einer Podiumsdiskussion mit dem Titel „Die Realität der KI im öffentlichen Sektor“. Die Botschaft dort war eindeutig: Anders als bei anderen Technologien, die früher zuerst im privaten Sektor und dann in der Regierung Einzug hielten, wird KI frühzeitig im öffentlichen Sektor eingesetzt, und dies zieht den Rest des Ökosystems mit sich.
Die bemerkenswerte Statistik (und ihre Bedeutung) stammt aus einer Google-Umfrage und liefert zwei leicht verständliche Zahlen: 55 % der Führungskräfte im öffentlichen Sektor nutzen bereits KI in Managementprozessen, und in 49 % der Fälle ist KI bereits in mehr als zehn verschiedenen Aufgaben eingesetzt. Dies ist kein Pilotprojekt oder Labortest. In vielen öffentlichen Einrichtungen ist KI bereits zu einem Standardwerkzeug geworden, das sich spürbar auf Produktivität und Entscheidungsfindung auswirkt. Dieselbe Studie liefert eine Diagnose, die praktisch ein Spiegelbild der Situation in verschiedenen Unternehmen darstellt:
• Die Beamten in Brasilien sind sehr begeistert: 83 % halten KI für effektiv und 89 % sagen, dass sie Zeit spart.
• Viele Menschen lernen autodidaktisch: 67 % gaben an, ihre KI-Kenntnisse selbst erworben zu haben.
• Es mangelt jedoch an institutionellen Grundlagen: 61 % der Befragten gaben an, nicht über die nötigen Ressourcen oder Anleitungen zu verfügen, um KI effektiv einzusetzen.
Übertragen wir dies auf die Unternehmenswelt: Wenn eine Institution nicht organisiert ist, entsteht „parallele KI“, die von jedem auf seine Weise als persönliches Werkzeug ohne Standards oder Sicherheitsvorkehrungen genutzt wird. Die Folgen zeigen sich später, meist in Form von Risiken, Nacharbeit und inkonsistenten Entscheidungen.
Was ändert sich dadurch im Bereich Übertragung und Verteilung?
Wenn der öffentliche Sektor diese Entwicklung vorantreibt, muss die private Weiterbildungsabteilung dringend nachbessern, um das gesamte Team zu schulen. Dies umfasst Schulungen zu Governance und operativer Sicherheit (was erlaubt ist und was nicht, wie mit sensiblen Daten umzugehen ist), nicht nur zur Nutzung des Tools, sondern auch zur Delegation, Überprüfung, Validierung und Ergebnisverantwortung sowie insbesondere zur Messung der tatsächlichen Akzeptanz. Das Absolvieren eines Lernpfads ist gut. Entscheidend ist jedoch die Messung: korrekte Nutzung, wiederkehrende Fehler, Schwachstellen in den einzelnen Bereichen und die Ursachen der Risiken.
3) Unternehmensbildung: Im Zeitalter der KI rückt das menschliche Verhalten wieder in den Fokus.
Mitten in einer KI-orientierten Veranstaltung war eines der relevantesten Themen die Diskussion über Lernen aus der Perspektive des Gehirns, nicht aus der Perspektive des Werkzeugs. Ein anschauliches Beispiel dafür war das Panel „Neurowissenschaften und Bildung“, das Studien darüber vorstellte, wie wir lernen und wie sich dies in der Praxis anwenden lässt – oder eben nicht.
Dies ist relevant für die betriebliche Aus- und Weiterbildung, da KI die Arbeit beschleunigt und dadurch das offenlegt, was schon immer der Engpass war: Aufmerksamkeit, Entscheidungsfindung und menschliches Verhalten.
Kurz gesagt: Technologie ist nutzlos, wenn Menschen ihr Verhalten nicht ändern. Lernen bedeutet nicht, Inhalte zu konsumieren, sondern das eigene Repertoire zu erweitern. Und vor allem: Aufmerksamkeit ist zu einem kostbaren Gut geworden. Wird dies in Weiterbildungsmaßnahmen nicht berücksichtigt, scheitert sie kläglich.
Was ändert sich dadurch im Bereich Übertragung und Verteilung?
Wir müssen uns die „Grundlagen“ der Neurowissenschaften für die Erwachsenenbildung noch einmal ansehen (und hier verwende ich ganz einfaches Portugiesisch):
1. Aufmerksamkeit kommt vor dem Lernen.
Wenn eine Person müde oder ängstlich ist oder in einer Warteschlange steht, nimmt sie fast nichts auf.
2. Das Gedächtnis wird durch Übung aufgebaut (nicht durch bloße Wahrnehmung).
Inhalte ohne praktischen Nutzen haben den „Charakter“ des Lernens.
3.Das Gehirn lernt am besten durch kurze Lerneinheiten und wiederholtes Üben in regelmäßigen Abständen.
Ein 40-minütiger Marathonlauf neigt dazu, in den „Flugmodus“ überzugehen. Mikrosprints sind da besser geeignet.
4.Schnelles Feedback beschleunigt die Dinge.
Eine der besten Lernmethoden besteht darin, Fehler auf sichere Weise zu machen und sich anpassen zu können.
5.Der Kontext ist entscheidend.
Je mehr die Ausbildung einer realen Situation ähnelt, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie im Berufsleben nützlich ist.
6.Zweckmäßigkeit und Relevanz fördern die Kundenbindung.
„Das wird dir morgen helfen“ ist mehr wert als „Das ist wichtig“.
4) Die Hyperpersonalisierung, die im Einzelhandel bereits üblich ist, hält nun auch Einzug in die Ausbildung.
Im Einzelhandel geht es nicht mehr darum, „eine ansprechende App zu entwickeln“. Vielmehr geht es darum, mithilfe von KI Kontext und Absicht in Echtzeit zu verstehen und diese Erkenntnisse in ein positives Erlebnis und Kundenbindung umzuwandeln. Anders ausgedrückt: Die Marke spricht nicht mehr „eine Gruppe“ an, sondern „das Individuum“ – im jeweiligen Moment und mit dessen spezifischen Bedürfnissen.
Typische Personalisierung beinhaltet die Segmentierung nach Gruppen: „Kunden im Alter von 25–35 Jahren“, „Südregion“, „X gekauft“Bei der Hyperpersonalisierung werden verschiedene andere Signale kombiniert, um das Interaktionserlebnis in Echtzeit feinabzustimmen. Dabei fungiert KI als Motor, der den nächsten Schritt vorhersagt, das beste Angebot auswählt und Reibungsverluste reduziert.
Und wenn der Kunde das täglich erlebt, überträgt er diese Erwartungshaltung auf das Unternehmen. Das ist keine Boshaftigkeit, sondern ein fairer Vergleich. Der Mitarbeiter ist bereits an Einkaufserlebnisse gewöhnt, die ihn daran erinnern, wo er aufgehört hat, ihm den nächsten Schritt empfehlen, ihm nicht zeigen, was er bereits kennt, und ihm Abkürzungen zur schnellen Problemlösung bieten.
Was ändert sich dadurch im Bereich Übertragung und Verteilung?
Wenn Schulungen weiterhin nach dem gleichen Schema ablaufen, ist der Effekt vorhersehbar und führt wahrscheinlich zu dem klassischen Satz: „Das hat nichts mit meiner Realität zu tun.“ Hyperpersonalisierung in der Aus- und Weiterbildung bedeutet nicht, 200 verschiedene Kurse zu erstellen. Ein praktisches und leicht verständliches Beispiel ist die Kundendienstschulung. Vergleichen wir zwei Modelle:
Altes Modell:
Kundenservice-Kurs mit einer Dauer von 40 Minuten, geeignet für alle.
Hochgradig individualisiertes Modell:
Der neue Mitarbeiter erhält: Grundlagen und 3 Beispiele für grundlegende Szenarien.
Ein erfahrener Betreuer erhält:3 erweiterte Szenarien und Regelaktualisierungen
Der Vorgesetzte erhält:Wie man die Qualität überwacht und wie man schnelles Feedback gibt.
Diejenigen, bei denen wiederholt Fehler auftraten, erhaltenGezielte Verstärkung (Mikrolernen und Üben).
Der Kerninhalt bleibt gleich, aber das Erlebnis ändert sich je nach den Bedürfnissen der Person im jeweiligen Moment.
5) Immersive Erfahrungen als eine „Form“ des Lernens
Einer der wertvollsten Erkenntnisse der Veranstaltung war nicht die präsentierte Technologie, sondern vielmehr die Art und Weise, wie die Botschaft vermittelt wurde. SPIW 2026 setzte stark auf immersive Installationen und interaktive Erlebnisse; mit anderen Worten: anstatt nur... Contar Er hatte eine Idee, und er versuchte, dir diese Idee nahezubringen.
Damit übermittelte er eine einfache Botschaft: Form ist nun Inhalt. Früher: „Ich lerne, weil es mir jemand gut erklärt hat“, heute: „Ich lerne, weil ich gelebt, Entscheidungen getroffen, Fehler gemacht, Dinge richtig gemacht und mich weiterentwickelt habe.“ Wenn aus Training Erfahrung wird, entstehen drei Dinge, die im traditionellen Training meist verloren gehen:
Anhaltende Aufmerksamkeit (Die Person möchte den nächsten Schritt sehen)
Speicher mit Kontext (Erinnere dich daran, weil du es erlebt hast, nicht weil du darüber gelesen hast) Zugehörigkeit (Lernen wird zu einer „Gemeinschaftsangelegenheit“, nicht zu einer Pflicht)
Dies trifft den Bereich Training & Development hart, da Mitarbeiter täglich von der Welt um sie herum geschult werden: Apps, soziale Medien, Kurzvideos, Interaktionen, Spiele, Geschichten… Die Anforderungen sind gestiegen! Daher hat das PDF mit Quiz zwar immer noch seinen Platz (und manchmal deckt es die Grundlagen ab), verliert aber den Kampf um Aufmerksamkeit und Akzeptanz, wenn es um Verhaltensänderung, Engagement, Entscheidungsfindung oder Unternehmenskultur geht.
Was ändert sich dadurch im Bereich Übertragung und Verteilung?
Die Nachfrage nach erlebnisorientiertem Lernen wächst, und dazu gehören einige ganz klare Komponenten. Ich spreche nicht von der Nutzung des Metaverse oder von Augmented-Reality-Brillen; ich spreche von der Anwendung von fünf einfachen Dingen:
Erzählung: Es gibt ein „Warum“ und ein „Wohin ich gehe“.
Rhythmus: Mikromomente des Handelns (kein langer Informationsblock) Interaktion: Auswahlmöglichkeiten, Herausforderungen, Feedback (nicht nur „lesen und weiterklicken“) Visuelle Ästhetik und Sprache: Es motiviert zum Weitermachen (ja, die Optik spielt eine Rolle). Gefühl des Fortschritts: „Ich komme voran“ (Level, Missionen und Erfolge).
Die SPIW 2026 vermittelte der Personalentwicklung eine wichtige Botschaft: Die Arbeitswelt verändert sich schneller als traditionelle Lernmodelle. Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu automatisierten Systemen, Governance wird unerlässlich, das Einkaufserlebnis im Einzelhandel weckt Erwartungen an Personalisierung, und immersive Formate verändern die Art und Weise, wie Aufmerksamkeit gefesselt wird. Doch der entscheidende Faktor bleibt der Mensch: Entscheidungsfindung, Kommunikation und Expertise.
Die gute Nachricht: Dafür ist keine komplette Neuerfindung nötig. Es geht darum, das Konzept anzupassen: weg vom Standardkurs, hin zu kurzen, praxisnahen und messbaren Lerneinheiten, die durch Übung und Daten optimiert werden. Gerade für große und vielfältige Unternehmen ist dies der richtige Weg: weniger standardisierte Inhalte, dafür mehr Lernen zum richtigen Zeitpunkt, für die richtige Person und mit sichtbaren Ergebnissen.
