Kompetenzentwicklung für die Zukunft |
Trendiation als strategischer Ansatz für die Qualifizierung und Weiterbildung
| Zeitschrift | Industry 4.0 Science |
| Ausgabe | 42. Jahrgang, 2026, Ausgabe 2, Seite 22-29 |
| Open Access | https://doi.org/10.30844/I4SD.26.2.22 |
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Abstract
Keywords
Artikel
Die rasante Entwicklung von Industrie 4.0 und die zunehmende Integration Künstlicher Intelligenz (KI) verändern grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen lernen, sich anpassen und innovativ sind. KI beeinflusst nicht nur die Automatisierung, sondern auch kognitive Arbeit, Personalisierung und die Gestaltung von Lernerfahrungen. In solchen Umgebungen umfasst Führung zunehmend strategische Lernberatung – die Schaffung von Bedingungen für kontinuierliches Lernen und Anpassung innerhalb komplexer soziotechnischer Systeme [1, 2].
Industrie 4.0 verstärkt den Wandel der erforderlichen Fähigkeiten: Digitale Kompetenz, soziokognitive Kompetenz und reflektiertes Urteilsvermögen werden ebenso wichtig wie technisches Fachwissen. Die Fähigkeit zu lernen, zu verlernen und neu zu lernen entwickelt sich zu einer strategischen Kompetenz für Einzelpersonen und Organisationen [3–7].
Viele Qualifizierungssysteme sind jedoch nach wie vor konformitätsorientiert und rollenbasiert und auf langsame Aktualisierungszyklen ausgerichtet. Wenn sich die Anforderungen an die Fähigkeiten schnell und ungleichmäßig über verschiedene Funktionen hinweg verschieben, besteht bei rein rückblickenden Bewertungen des Schulungsbedarfs die Gefahr, dass Fähigkeiten der Vergangenheit optimiert und gleichzeitig neu entstehende Qualifikationslücken unterschätzt oder übersehen werden.
Trendiation begegnet dieser Herausforderung, indem es analytische Trendarbeit mit partizipativer Umsetzung in die Unternehmenspraxis verbindet. Es integriert drei Phasen – REFLECT, REVIEW und REACT –, um von der Trenderkennung zu expliziten, bewertbaren Anforderungen für Qualifizierung und Schulung zu gelangen [8]. Ursprünglich im Kontext des Strategie- und Qualitätsmanagements angewendet, wird Trendiation hier auf die Personalentwicklung ausgeweitet, um die Gestaltung von Lernsystemen im Rahmen der Dynamik von Industrie 4.0 zu unterstützen.
Ziel und Forschungsfragen
Das Ziel dieses Beitrags ist es, zu untersuchen, wie Trendiation operationalisiert werden kann, um Trends in umsetzbare Ergebnisse für die Qualifizierung und Ausbildung von Mitarbeitern im Kontext von Industrie 4.0 zu übersetzen. Wir befassen uns mit drei Forschungsfragen (RQ):
- RQ1: Wie kann Trendiation im Kontext der Qualifizierung und Weiterbildung von Mitarbeitern umgesetzt werden (d. h. welche Schritte, Methoden und Ergebnisse (Artefakte) unterstützen die verschiedenen Phasen)?
- RQ2: Welche Arten von Ergebnissen liefert Trendiation, wenn es auf Trends angewendet wird, die für das Lernen und die Personalentwicklung relevant sind (z. B. Lernanforderungen und systemische Auswirkungen)?
- RQ3: Wie bewerten die Teilnehmer die Klarheit und Nützlichkeit der Methode und der daraus resultierenden Ergebnisse im Vergleich zu gängigen Ansätzen zur Ermittlung des Schulungsbedarfs?
Methode: Forschungsdesign, Daten und Trendermittlung
Diese Studie folgt einem workshopbasierten qualitativen Forschungsdesign. Trendiation wurde als partizipative Intervention in einem organisatorischen Umfeld eingesetzt. Die Daten bestehen in erster Linie aus den dokumentierten Ergebnissen (Artefakten), die vor und während eines zweitägigen Workshops erzielt wurden: Trendberichte, Cluster, „Wie könnten wir…?“-Fragen, Ideenprotokolle, Anforderungsbeschreibungen, Bewertungsprotokolle und Priorisierungsergebnisse. Das Feedback der Teilnehmer am Ende des Workshops wurde im Rahmen einer prozessbegleitenden Evaluation gesammelt (Bild 4).
Trends wurden durch einen strukturierte Umfeldanalyse auf der Grundlage externer Trendkompendien [9-11] identifiziert und unter Verwendung des STAGE-Frameworks als Kategorisierungs- und Auswahlinstrument [12] organisiert. STAGE (Social, Technology, Adaptive competency, Governance, Environment) unterstützte die Clusterbildung und Auswahl für die Kompetenzentwicklung, wobei Trends in den Bereichen Technologie und adaptive Kompetenz Vorrang hatten. Die kuratierte Auswahl bildete die Grundlage für den Schwerpunkt des Workshops auf Edutainment, Human-Centered Design (menschenzentriertem Design) und Workforce Transformation (Transformation der Belegschaft).
Die Trendiation-Methodik
Trendiation kombiniert die systematische Identifizierung und Interpretation von Veränderungssignalen mit einer strukturierten Übersetzung in zukunftsorientierte Reaktionen und schließt damit die wiederkehrende Lücke zwischen abstrakter Vorausschau (Foresight) und Umsetzung [13-17]. Sie durchläuft drei iterative Phasen (Bild 1). Operativ folgte die Durchführung des Workshops einem Moderationsleitfaden, der konkrete Techniken für jede Phase festlegte, darunter das Polak-Spiel, Autoethnografie, Trendradar, Brainwriting und Clustering, „Was wäre, wenn…?“-Provokationen, Future Ripples, Dot Voting und Portfolio-Bewertung. Der gesamte Ablauf und die erwarteten Ergebnisse sind in Bild 2 zusammengefasst.
REFLECT – REFLEKTIEREN…
…schafft einen gemeinsamen Rahmen für Trends. Vor dem Workshop werden standardisierte Trendberichte vorbereitet [18, 19]. Während des Workshops werden Annahmen durch das Polak-Spiel aufgezeigt und durch strukturierte autoethnografische Reflexion ergänzt. Die Perspektiven werden durch Trend-Radar-Mapping und Trend-Deep-Dives auf der Grundlage der Berichte konsolidiert. Die Ergebnisse bestehen aus einem gemeinsam validierten Rahmenwerk von Treibern, Annahmen und plausiblen Implikationen für jeden Trend.
REVIEW – ÜBERPRÜFUNG…
…übersetzt den gemeinsamen Rahmen in Kompetenzanforderungen. Die Teilnehmer generieren zunächst individuell Inputs durch stilles Brainwriting und konsolidieren diese dann durch moderiertes Teilen, Clustering und Harvesting aus menschlicher, organisatorischer und qualitativer Perspektive. Der Rahmen „Wie könnten wir…?“ unterstützt die Formulierung strukturierter Problemstellungen und interpretierter Implikationen, die als Leitfaden für die Transferarbeit dienen [20].
REACT – REAGIEREN…
…wandelt interpretierte Implikationen in explizite Anforderungen und Prioritäten um. Die Übersetzung beginnt mit „Was wäre, wenn…?“-Fragen und einer Konsequenzanalyse unter Verwendung von Future Ripples, die drei Horizonte darstellen. Dieser Ansatz basiert auf dem Drei-Horizonte-Modell von McKinsey [21] und ermöglicht die Ableitung von Anforderungen über menschliche, organisatorische und qualitätsbezogene Dimensionen hinweg.
Die Anforderungen wurden schrittweise verfeinert: Anschließend wurden die ursprünglichen Aussagen zu ergebnisorientierten Formulierungen weiterentwickelt (z. B. durch die Umstellung von „muss“-Formulierungen auf „soll“-Formulierungen) und anhand ergebnisorientierter Unternehmensanforderungen gemessen, um messbare Vorgaben zu erreichen. Jede Anforderung wurde dann während des Workshops bewertet (Erfüllungsstatus, Nachweise, Lücken), und die infrage kommenden Initiativen wurden anhand einer strukturierten Logik auf der Grundlage von Komplexität, Beitrag und Auswirkungen priorisiert (Bild 2).
Anwendung auf drei zentrale Trends und Ergebnisse
Trendiation wurde auf drei Trends angewendet, die für das Lernen und die Personalentwicklung in der Industrie 4.0 relevant sind: Edutainment, Human-Centered Design und Workforce Transformation. Die Ergebnisse für jeden Trend sind in Bild 3 dargestellt und bieten Rückverfolgbarkeit vom Trend über die Anforderungen und bewerteten Lücken bis hin zu priorisierten Initiativen.
Über alle Trends hinweg konzentrierte sich der Workshop auf übergreifende Anforderungen, wobei der Schwerpunkt auf einer schnelleren Kompetenzentwicklung, dem Zugang zu relevantem Wissen am Arbeitsplatz, messbarem menschenzentriertem Design (Reduzierung der kognitiven Belastung und nicht wertschöpfender Arbeit) und der expliziten menschlichen Verantwortung in KI-gestützten Arbeitskontexten lag. Die Anforderungsbewertungen zeigten wiederholt, dass die Ideen zwar vielversprechend waren, die messbaren Vorgaben jedoch häufig deren Verfeinerung erforderten.
Edutainment
Die Ergebnisse betonen ein integriertes Lernökosystem, das Individualisierung, Berücksichtigung früherer Lernerfahrungen und interne Experten als Mentoren kombiniert. Diese wurden in Anforderungen umgesetzt, die auf eine höhere Lerngeschwindigkeit und die Verfügbarkeit von Wissen am Arbeitsplatz abzielen, und mit Initiativen wie einem Lernzentrum und formalisierten Mentorenrollen verknüpft.
Human-Centered Design (Menschzentriertes Design)
Die Ergebnisse konzentrieren sich auf die Einbettung von Lernen und die Integration wichtiger Informationen in Arbeitsabläufe (z. B. KI- und Augmented-Reality (AR)-gestützte Leistungsunterstützung) und die Behandlung menschlicher Faktoren (Human Factors) als explizite Designbeschränkungen in Industrie 4.0-Umgebungen. Die Anforderungen wurden in Richtung messbarer Effekte (z. B. Reduzierung von Fehlern, Aufwand und kognitiver Belastung) verschärft und mit pilotierbaren Lösungen wie KI-Assistenten, die auf Verfahren und aufgabenspezifische AR-Overlays trainiert sind, verknüpft.
Workforce Transformation
Die Ergebnisse betonen kritische Co-Intelligenz (KI als Assistent/Herausforderer mit expliziter menschlicher Verantwortung), interne Mobilität und Kompetenzmodelle, die zwischen „dauerhaften“ und „verfallenden“ Fähigkeiten unterscheiden. Die Anforderungen wurden verfeinert, um Verantwortlichkeiten und Aktualisierungskriterien zu klären, und zu den Initiativen gehörte ein KI-gestütztes Talentmarktplatzkonzept für interne Mobilität sowie die Abstimmung von Entwicklungs- und Karrierewegen. Diese Ergebnisse stehen im Einklang mit der Prämisse, dass Lernen am Arbeitsplatz und funktionsübergreifende Initiativen integrale Bestandteile der Kompetenzentwicklung in lernenden Organisationen sein können [5].
Bewertung
Die Rückmeldungen der Teilnehmer zeigen, dass der zweitägige Workshop durch hohe Prozessklarheit und Nützlichkeit überzeugte. (Bild 4). Sier beschrieben den Ansatz als innovativ und schätzten die Vorbereitungsaktivitäten (einschließlich Interviews mit jüngeren Kollegen und kurzen Videos) sowie das interaktive, dynamische Design. Die Ergebnisse wurden als konstruktive Grundlage für die anschließende Qualifizierungs- und Schulungsarbeit wahrgenommen.
Implikationen, Diskussion und Einschränkungen
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Trendiation-Methodik Zukunftsforschung für die Personalentwicklung operationalisieren kann, indem es eine nachvollziehbare Ergebniskette vom Trend-Framing über gestärkte Anforderungen und bewertete Lücken bis hin zu priorisierten Initiativen erstellt. Für Organisationen, die sich mit Industrie 4.0 befassen, unterstützen die Ergebnisse (i) die Entwicklung von Kompetenzmodellen und Lernarchitekturen durch klar definierte Anforderungen, (ii) die Klärung der Governance (Lücken, Randbedingungen, Verantwortlichkeiten – insbesondere für KI-gestütztes Lernen und Entscheidungsunterstützung) und (iii) Entscheidungen zur Reihenfolge und Ressourcenausstattung durch priorisierte Initiativen.
Beantwortung der Forschungsfragen: RQ1 wird durch die in Bild 1 und Bild 2 operationalisierte Phasenlogik und Ergebniskette (Artefaktkette) beantwortet; RQ2 durch die phasenexpliziten Ergebnisse pro Trend in Bild 3; und RQ3 durch die in Bild 4 zusammengefasste, prozessbegleitende Evaluation.
Limitationen ergeben sich aus der Durchführung eines einzelnen Workshops, der Verwendung qualitativer Ergebnisse (Artefakte) und unmittelbarem Feedback der Teilnehmer. Langfristige Auswirkungen auf die Kompetenzentwicklung in Industrie 4.0-Kontexten sollten in Folgestudien mit weiteren Fällen untersucht werden.
Literatur
[1] Sterman, J. D.: Learning in and about complex systems. In: System Dynamics Review 10 (1994) 2–3, S. 291–330.[2] Bevilacqua, S.; Masárová, J.; Perotti, F. A.; Ferraris, A.: Enhancing top managers’ leadership with artificial intelligence: Insights from a systematic literature review. Review of Managerial Science 19 (2025), S. 2899–2935.
[3] Sharma, S.; Lenka, U.: Exploring linkages between unlearning and relearning in organizations. In: The Learning Organization: An International Journal 26 (2019) 5, S. 500–517.
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[10] Roland Berger Institute: Trend Compendium 2050: Six Megatrends That Will Shape the World. URL: https://www.rolandberger.com/de/Insights/Global-Topics/Trend-Compendium/, Abrufdatum 10.09.2025.
[11] Sitra: Megatrends 2023: Five Trends Reshaping Our Future. URL: https://www.sitra.fi/en/publication/megatrends-2023/, Abrufdatum 12.09.2025.
[12] Fritz, J.; Dieckmann, I.: Erfolgsfaktor Trends: Strategisch reagieren und langfristig profitieren – Qualitätsmanagement als Schlüssel für Innovation. In: VDI-Z Integrierte Produktion 166 (2025) 1–2, S. 70–74.
[13] Voros, J.: A generic foresight process framework. In: Foresight 5 (2003) 3, S. 10–21.
[14] Horton, A.: A simple guide to successful foresight. In: Foresight: The Journal of Futures Studies, Strategic Thinking and Policy 1 (1999) 1, S. 5–9.
[15] Slaughter, R. A.: Probing beneath the surface: futures studies and the social sciences. In: Futures 21 (1989) 4, S. 447-456.
[16] Mintzberg, H.: The Rise and Fall of Strategic Planning. In: Harvard Business Review 1-2 (1994).
[17] Puglisi, M.: The study of the futures: an overview of futures studies methodologies. In: Camarda, D.; Grassini, L. (eds.): Interdependency between agriculture and urbanization: Conflicts on sustainable use of soil and water, Options Méditerranéennes: Série A. Séminaires Méditerranéens. CIHEAM, 2001, S. 439–463.
[18] Curry, A.; Hodgson, A.: Seeing in Multiple Horizons: Connecting Futures to Strategy. In: Journal of Futures Studies 17 (2012) 1, S. 1–20.
[19] Groß, B.; Mandir, E.: Zukünfte gestalten: Spekulation, Kritik, Innovation. Mainz 2023.
[20] Interaction Design Foundation: What is How Might We? (HMW). URL: https://www.interaction-design.org/literature/topics/how-might-we, Abrufdatum 20.10.2025.
[21] Baghai, M.; Coley, S.; White, D.; Coley, S.: The Alchemy of Growth: Practical Insights for Building the Enduring Enterprise. Basic Books 2000.
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