{"id":10494,"date":"2026-09-11T06:00:24","date_gmt":"2026-09-11T04:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/hm-i.de\/?p=10494"},"modified":"2026-09-09T19:31:53","modified_gmt":"2026-09-09T17:31:53","slug":"ki-coaching-ausbildung-studie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hm-i.de\/de_de\/ki-coaching-ausbildung-studie\/","title":{"rendered":"Braucht ein Coach noch eine Ausbildung, wenn die KI die Fragen stellt?"},"content":{"rendered":"
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In einer randomisierten Studie erreichte ein Chatbot dieselbe Zielerreichung wie menschliche Coaches. Diese Zahl verdient eine ehrliche Antwort.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Jedes zweite Erstgespr\u00e4ch wirft eine besondere Frage auf, die meist h\u00f6flich verpackt wird. Wozu brauche ich \u00fcberhaupt eine zw\u00f6lfmonatige Ausbildung, wenn ein Sprachmodell rund um die Uhr gute Fragen stellt und nichts kostet?<\/p>\n

Die Forschung hat darauf inzwischen eine Antwort, und sie f\u00e4llt anders aus, als es sich viele in der Szene w\u00fcnschen.<\/p>\n

Was die Studie gezeigt hat<\/h2>\n

Terblanche, Molyn, de Haan und Nilsson (2022) haben zwei \u00e4quivalente randomisierte kontrollierte Studien \u00fcber zehn Monate durchgef\u00fchrt, mit insgesamt 327 Personen, die alle acht Messzeitpunkte absolviert haben. In der ersten Studie arbeiteten die Teilnehmenden mit menschlichen Coaches, in der zweiten mit einem Chatbot. Gemessen wurde die Zielerreichung.<\/p>\n

Am Ende beider Durchg\u00e4nge lagen die Effekte praktisch gleichauf (Eta-Quadrat 0,265 f\u00fcr den Chatbot, 0,269 f\u00fcr die menschlichen Coaches). Beide Gruppen schnitten deutlich besser ab als die jeweiligen Kontrollgruppen.<\/p>\n

Die Einschr\u00e4nkungen geh\u00f6ren dazu, d.h. die Teilnehmenden waren Studierende einer britischen Business School, die Messung beruhte auf Selbstauskunft, und es ging um Zielerreichung in einem \u00fcberschaubaren Kontext. Rollenkonflikte in einer Matrixorganisation standen nicht als Thema an, ebenso stand nicht eine F\u00fchrungskraft auf der Agenda, die ihre Rolle nach einer Fusion neu finden muss. Auch Ambivalenz geh\u00f6rte nicht zum getesteten Szenarium.<\/p>\n

Dennoch bleibt der Befund stehen. F\u00fcr strukturierte Zielarbeit nach einem klaren Modell erscheint die Maschine zuverl\u00e4ssig, sie arbeitet das Modell konsequent ab und denkt an alle im Coaching notwendigen Schritte. Menschliche Coaches tun das nicht immer.<\/p>\n

\"Haende
Foto: HM-i, KI-generiert<\/figcaption><\/figure>\n
\"Zielerreichung<\/figure>\n

Wo die Grenze verl\u00e4uft<\/h2>\n

Die Autoren der Studie formulieren die Konsequenz selbst deutlich: Coaches, die auf einem niedrigen Reifegrad arbeiten, sind ersetzbar. Wer ein Modell abarbeitet und dabei bleibt, bekommt Konkurrenz, die g\u00fcnstiger und – der Theorie nach – 24\/7 verf\u00fcgbar ist.<\/p>\n

Was die Maschine derzeit noch nicht leistet, l\u00e4sst sich ebenso formulieren:<\/p>\n