KI-gestützte Content-Erstellung im L&D
Wie Authoring Tools das Learning Design transformieren

Noch vor Kurzem bedeutete KI-Authoring vor allem: schneller Content erstellen. Texte generieren, Quizfragen formulieren, Bilder erstellen oder Kurse übersetzen. Das spart Zeit – greift aber inzwischen zu kurz. Mit KI-Agenten und offenen Schnittstellen wie MCP beginnt die nächste Entwicklungsstufe: KI wird vom einzelnen Feature zum aktiven Bestandteil des Learning-Design-Prozesses. Für L&D-Teams stellt sich deshalb nicht mehr nur die Frage, welches Tool guten Content produziert, sondern wie intelligent es sich in bestehende Prozesse und Systeme integrieren lässt.

Einführung: Warum KI-gestützte Content-Erstellung nicht mehr optional ist

Seit Jahrzehnten zählt die Entwicklung von Lerninhalten zu den grössten Herausforderungen im Corporate Learning – zeitaufwändig, kostspielig und schwer skalierbar. Gleichzeitig müssen Inhalte heute schneller verfügbar, mehrsprachig und einfach aktualisierbar sein.

KI-gestützte Authoring Tools verändern diesen Prozess grundlegend: Sie beschleunigen die Content-Produktion, unterstützen bei Übersetzungen und ermöglichen es L&D-Teams, Lernangebote deutlich effizienter zu skalieren.

Inzwischen geht die Entwicklung jedoch über reine Content-Generierung hinaus. KI-Agenten können zunehmend ganze Arbeitsschritte im Instructional Design unterstützen – von der Analyse vorhandener Quellen über Lernziele und Storyboards bis zur Überarbeitung bestehender Inhalte. Gleichzeitig ermöglichen offene Schnittstellen wie das Model Context Protocol (MCP), Authoring Tools direkt mit KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude zu verbinden.

Damit verändert sich auch die Frage, was ein modernes Authoring Tool leisten sollte.

Tool-Vergleich: Eine Marktanalyse

Bei der Auswahl eines KI-Authoring-Tools bleiben Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Übersetzungsfunktionen und die Integration in bestehende Lernökosysteme entscheidend.

Hinzu kommen heute weitere Kriterien: Wie intelligent unterstützt die KI den gesamten Authoring-Prozess? Kann das Tool mit anderen KI-Systemen zusammenarbeiten? Und lassen sich Content, Analytics und Workflows miteinander verbinden?

• Mindsmith: KI-Agent, MCP-Integration, Übersetzung, Dynamic SCORM und Analytics – besonders geeignet für skalierbare und KI-integrierte Content-Erstellung.
• Elucidat: Templates, Teamrechte und umfangreiche Übersetzungsprozesse – vor allem für grössere Content-Teams.
• Easygenerator: Schnelle Kurserstellung und einfache Bedienung – gut geeignet für kleinere Teams und unkomplizierte Lerninhalte.
• iSpring Suite: Enge PowerPoint-Integration und Szenarientools – interessant für PowerPoint-basierte Workflows.
• Adobe Captivate: Simulationen und hohe Anpassbarkeit – für komplexere E-Learning-Projekte.
• Articulate Rise 360: Responsives Design und intuitive Bedienung – für die schnelle Erstellung responsiver Lerninhalte.

Die Unterschiede liegen zunehmend nicht mehr nur im Editor selbst. Entscheidend wird auch, wie gut sich ein Tool in bestehende Lern-, Daten- und KI-Workflows integrieren lässt.

Im Fokus: Mindsmith

Mindsmith verbindet klassische Authoring-Funktionen inzwischen stärker mit KI-gestützten Workflows.

Was Mindsmith auszeichnet:

• Dynamic SCORM: Inhalte lassen sich aktualisieren und mit dem LMS synchron halten.
• Übersetzung und Lokalisierung: Mehrsprachige Inhalte lassen sich zentral verwalten.
• Custom Branding: Lerninhalte können an das Corporate Design angepasst werden.
• Analytics: Nutzung, Completion, Scores und Engagement können ausgewertet werden.
• Agent: Der Agent unterstützt nicht nur bei der Generierung von Text. Er analysiert Quellen, stellt bei Bedarf Rückfragen, entwickelt Lernziele und Storyboards und kann bestehende Inhalte gezielt überarbeiten.
• MCP-Integration: Mindsmith kann mit kompatiblen KI-Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Cursor verbunden werden. Dadurch können beispielsweise Lektionen gesucht und erstellt, Analytics abgefragt oder Inhalte direkt aus dem KI-Assistenten heraus bearbeitet werden.

Gerade der letzte Punkt zeigt, wohin sich Authoring entwickelt: weg vom isolierten Tool und hin zu einem vernetzten Bestandteil des digitalen Arbeitsplatzes.

Von KI-Authoring zu Agentic Learning Design

2025 lag der Fokus vieler KI-Tools noch auf der Frage: Wie schnell kann KI Content erzeugen?

Heute wird eine andere Frage wichtiger: Wie viel vom gesamten Prozess kann KI sinnvoll unterstützen?

Ein Agent kann beispielsweise Quellen analysieren, einen didaktischen Aufbau vorschlagen, Rückfragen stellen und erst anschliessend den eigentlichen Lerninhalt erstellen. Instructional Designer:innen geben damit weniger einzelne Prompts und steuern stärker Ziele, Qualität und Rahmenbedingungen.

Der Mensch bleibt dabei zentral: Lernziele, fachliche Richtigkeit, Tonalität und finale Qualität brauchen weiterhin klare Verantwortung.

MCP: Authoring wird Teil des KI-Ökosystems

Eine weitere wichtige Entwicklung ist das Model Context Protocol (MCP). Vereinfacht gesagt ermöglicht MCP, dass KI-Assistenten kontrolliert mit anderen Anwendungen und deren Funktionen kommunizieren.

Für L&D eröffnet das neue Workflows. Statt zwischen mehreren Anwendungen zu wechseln, kann ein Team beispielsweise aus einem KI-Assistenten heraus:

• vorhandene Lerninhalte finden,
• Performance-Daten analysieren,
• neue Lektionen erstellen oder bestehende bearbeiten,
• Inhalte veröffentlichen oder Tracking-Links erzeugen.

Damit wird Interoperabilität zu einem neuen Auswahlkriterium für Learning-Technologien.

Zentrale Erkenntnisse

KI-gestützte Content-Erstellung steigert die Effizienz und reduziert repetitive Arbeit. Übersetzungs- und Lokalisierungsfunktionen bleiben entscheidend für globale Skalierung. Gleichzeitig unterscheiden sich Tools weiterhin deutlich hinsichtlich UX, Zusammenarbeit und Integrationsmöglichkeiten.

Hinzu kommen drei neue Faktoren:

• Agentenfähigkeit: Unterstützt die KI einzelne Aufgaben oder den gesamten Authoring-Prozess?
• Interoperabilität: Kann das Tool mit anderen KI-Systemen und Unternehmensanwendungen zusammenarbeiten?
• Datenintegration: Können Analytics direkt genutzt werden, um Lerninhalte weiterzuentwickeln?

Es gibt weiterhin keine Universallösung. Entscheidend ist, welches Tool zum eigenen Team, Lernökosystem und Anwendungsfall passt.

Wie Sie das richtige KI-Autorentool auswählen

Stellen Sie sich bei der Auswahl folgende Fragen:

• Wie gross ist Ihr Team und wie technisch erfahren sind die Autor:innen?
• Besteht Bedarf an mehrsprachigem Content?
• Wie gut lässt sich das Tool in Ihre bestehende Lernplattform integrieren?
• Welche Anforderungen bestehen an Branding und Zusammenarbeit?
• Kann die KI auch komplexere Arbeitsschritte wie Recherche, Storyboarding und Content-Review unterstützen?
• Lässt sich das Tool über MCP, APIs oder andere Schnittstellen in bestehende KI-Workflows integrieren?
• Können Nutzungsdaten direkt für die Optimierung der Inhalte verwendet werden?

Damit verschiebt sich die Auswahl zunehmend von einzelnen Features hin zur Frage, wie gut ein Tool in die gesamte Learning-Tech-Landschaft passt.

Blick in die Zukunft: Vom Authoring Tool zur Learning-Plattform

Einige Entwicklungen, die vor wenigen Jahren noch Zukunftsmusik waren, sind bereits Realität. KI kann heute nicht nur Inhalte generieren, sondern Quellen analysieren, Storyboards erstellen, Content überprüfen und Performance-Daten interpretieren.

Die nächste Entwicklungsstufe dürfte deshalb weniger darin bestehen, noch schneller Texte zu generieren. Entscheidend wird sein, wie gut Agenten, Unternehmenswissen, Authoring, Analytics und bestehende Systeme zusammenspielen.

Für L&D-Teams bedeutet das: Der grösste Produktivitätssprung entsteht nicht durch einen weiteren KI-Button, sondern durch intelligent verbundene Workflows.