KI-Transformation erfordert neben der Einführung von Technologie die Befähigung von Mitarbeitenden, um KI-Tools sicher anzuwenden. Game-based Learning nutzt Spielmechanismen wie Punktesysteme, Wettbewerbe und narrative Szenarien, um Motivation, Lernbereitschaft und nachhaltigen Kompetenzaufbau der Mitarbeitenden zu fördern.
„Fun is just another word for learning.“ Diesen Gedanken prägte der Spieledesigner Raph Koster bereits 2004 in seinem einflussreichen Werk „A Theory of Fun for Game Design“. Lernen und Freude sind im menschlichen Gehirn keine Gegensätze, sondern eng miteinander verknüpft. Genau dieses Konzept können sich Banken und Sparkassen bei einer der zentralen Herausforderungen zunutze machen, die der Einzug von KI in die tägliche Arbeit mit sich bringt. Es geht nicht nur darum, die technischen Voraussetzungen zu schaffen. Es geht darum, KI-Tools in laufende Prozesse zu integrieren und Mitarbeitende zu befähigen, diese Tools zu nutzen und sie gleichermaßen dafür zu begeistern. Hier scheitern klassische Schulungsformate häufig. Nicht am Inhalt, sondern an der fehlenden Motivation der Teilnehmenden. Gamification kommt an dieser Stelle ins Spiel und verändert grundlegend, wie Mitarbeitende lernen, Wissen aufnehmen und im Arbeitsalltag anwenden.
Game-based Learning: Schluss mit drögem Frontalunterricht
Findet Gamification in Schulungsformaten und Trainings Anwendung, spricht man häufig von Game-based Learning. Gemeint ist der gezielte Einsatz von Spielmechanismen in einem Lernkontext: Punktesysteme, Zeitdruck, Fortschrittsanzeigen, Teamwettbewerbe und narrative Strukturen, also Lernszenarien, die in eine Geschichte oder einen Handlungsrahmen eingebettet sind, werden so eingesetzt, dass sie Motivation erzeugen und Lernergebnisse verbessern. Während eine Präsentation oder klassische Lehrbücher Wissen lediglich übertragen, schafft ein gut gestaltetes Game-based Learning Format eine Situation, in der Mitarbeitende neue Gelerntes umgehend aktiv anwenden, Fehler in einem sicheren Rahmen machen und aus diesen Fehlern lernen. Dieses Setting schafft nachhaltige Kompetenzen.
Die wissenschaftliche Basis: Dopamin, Flow und Geschichten
Die Wirksamkeit von Game-based Learning ist kein Zufall. Sie lässt sich auf grundlegende Mechanismen der Neurowissenschaft und Psychologie zurückführen, die im Zusammenspiel eine besondere Lernwirkung entfalten. Drei davon sind besonders relevant:
Dopamin und der Reward-Loop
Wenn Menschen auf Ziele hinarbeiten und diese erreichen, etwa eine Aufgabe erfolgreich abschließen, ein Level aufsteigen oder eine Herausforderung meistern, schüttet das Gehirn Dopamin aus. Dieser Neurotransmitter ist zentral für Motivation und Lernbereitschaft. Game-based Learning nutzt diesen Dopamin-Reward-Loop systematisch: Kleine, erreichbare Zwischenziele halten Lernende im Fluss und sorgen dafür, dass die Bereitschaft, weiterzulernen, erhalten bleibt.
Flow: Der Zustand optimalen Lernens
Das zweite, aus der Psychologie stammende Konzept ist der Flow-Zustand: Der Psychologe Mihaly Csikszentmihalyi hat gezeigt, dass Menschen dann am intensivsten und effektivsten lernen, wenn sie weder unterfordert noch überfordert sind. Diesen Zustand erzeugen gut gestaltete Lernspiele durch kontinuierliches Feedback und eine schrittweise wachsende Komplexität.
Narratives Lernen: Wissen durch Geschichten nachhaltig verankern
Das dritte zentrale Element ist die Art, wie unser Gehirn Wissen speichert. Die Gedächtnisforschung zeigt: Menschen erinnern sich an Geschichten um ein Vielfaches besser als an abstrakte Informationen. Trockene Fakten vergessen wir schnell. Was hingegen bleibt, sind Erlebnisse und Momente, in denen wir selbst aktiv waren und Wissen mit konkreten Situationen verknüpft haben. Der Grund liegt in der Funktionsweise des Hippocampus, der Gedächtniszentrale des Gehirns: Er verknüpft neue Inhalte mit Bildern, Handlungsabläufen sowie emotionalen Ankern und macht diese Inhalte dadurch dauerhaft abrufbar. Game-based Learning nutzt diesen Mechanismus, indem es Lerninhalte nicht abstrakt präsentiert, sondern in konkrete Szenarien einbettet, die Teilnehmende aktiv durchleben.
Game-based Learning in der Praxis: die WG-DATA KI-Expedition
WG-DATA hat diese Prinzipien zusammengeführt, um Banken und Sparkassen bei der KI-Transformation zu unterstützen. Entstanden ist ein modularer, spielerisch angelegter Lernpfad, der gezielt auf die Herausforderungen eingeht, die der Einzug von KI in den Arbeitsalltag mit sich bringt.
Die Grundidee: Neue Fähigkeiten werden sich mehrstufig in abgegrenzten Modulen mit klarem Fokus angeeignet. In einem ersten Schritt treten Mitarbeitende in einem digitalen Pubquiz-Format gegeneinander an und erarbeiten sich grundlegendes Wissen zu KI und seinen Anwendungsmöglichkeiten.
Im zweiten Schritt folgt ein Promptingwettbewerb unter Zeitdruck, bei dem der Übergang in die praktische Anwendung beginnt und erste kleinere Herausforderungen gelöst werden.
Im dritten Schritt lösen Teams gemeinsam einen simulierten Kriminalfall, der sich nur durch gezieltes Prompting und strukturierte Nutzung von KI-Tools auflösen lässt.
Unsere Exepdition findet ihren Abschluss in einem individuellen Promptcoaching, in dem Mitarbeitende (mitgebrachte) konkrete Arbeitsanwendungsfälle entwickeln und testen.
Am Ende der KI-Expedition stehen drei wertvolle Ergebnisse:
- Mitarbeitende beherrschen die Grundlagen des Promptings,
- haben konkrete Anwendungsfälle und erste Proof of Concepts für ihren eigenen Arbeitsbereich entwickelt und
- sind mit einem gestärkten Selbstvertrauen aus dem Lernpfad hervorgegangen.
Hemmnisse gegenüber KI werden nicht durch Überzeugungsarbeit abgebaut, sondern durch eigene Erfolgserlebnisse.
Gamification im Banking – Mehr als Punkte sammeln
Technologie allein reicht nicht aus
Die KI-Transformation in Banken und Sparkassen wird nicht allein durch die Einführung der nötigen Technologie gelingen. Es bedarf einer ganzheitlichen Betrachtung. Ein weiterer essenzieller Bestandteil sind die Menschen, die die neue Technologie einsetzen (wollen). Game-based Learning schafft Lern-Erlebnisse, die Wissen verankern, Hemmnisse abbauen und Begeisterung bei diesen Menschen erzeugen. Es verbindet Lernen mit Erleben und Erleben mit Behalten. Was als spielerisches Herantasten beginnt, mündet in nachhaltiger Kompetenz. Und die Expeditions-Teilnehmenden erleben KI nicht als Bedrohung, sondern als unterstützendes Werkzeug, das sie selbst in der Hand halten.
Mit WG-DATA gelingt die ganzheitliche KI-Transformation
WG-DATA begleitet Sparkassen dabei, die Mitarbeitenden zu befähigen, KI-Tools gezielt und wirkungsvoll einzusetzen. Unser Ansatz verbindet tiefes Sparkassen-Know-how mit wissenschaftlich fundierten Methoden und einem pragmatischen Blick auf das, was in der Praxis funktioniert. Wir entwickeln gemeinsam mit Ihnen Formate, die zu Ihrer Strategie, Ihren Mitarbeitenden und Ihren konkreten Kompetenzzielen passen. Der erste Schritt ist häufig ein Workshop, in dem Führungskräfte und Fachverantwortliche Gamification selbst erleben. Denn das überzeugendste Argument für diesen Ansatz ist die eigene Erfahrung.
Wir laden sie herzlich ein. Sprechen Sie uns an!
Ihr Ansprechpartner für Gamification
Robert Liebtrau
Senior Consultant
Prozessmanagement
robert.liebtrau@wg-data.de
- Bai, S., Hew, K. F., & Huang, B. (2020). Does gamification improve student learning outcome? Evidence from a meta-analysis and synthesis of qualitative data in educational contexts. Educational Research Review, 30, 100322.
- Cohn-Sheehy, B. I., Delarazan, A. I., Crivelli-Decker, J. E., Reagh, Z. M., & Ranganath, C. (2021). The hippocampus constructs narrative memories across distant events. Current Biology, 31(22), 4935–4945.
- Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The Psychology of Optimal Experience. Harper & Row.
- Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2011). From game design elements to gamefulness: Defining gamification. Proceedings of the 15th International Academic MindTrek Conference, 9–15.
- Hamari, J., Koivisto, J., & Sarsa, H. (2014). Does gamification work? A literature review of empirical studies on gamification. 2014 47th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), 3025–3034.
- Koster, R. (2004). A Theory of Fun for Game Design. Paraglyph Press.
- Schultz, W. (1998). Predictive reward signal of dopamine neurons. Journal of Neurophysiology, 80(1), 1–27.
- Schultz, W., Dayan, P., & Montague, P. R. (1997). A neural substrate of prediction and reward. Science, 275(5306), 1593–1599.
