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Der Damm ist gebrochen. Nach einem “KI-Winter” wird die Welt in den ersten beiden Monaten 2025 von einer Flutwelle neuer KI-Modelle erfasst:
- Meta startet Llama 3.1 und OPT-175B.
- OpenAI startet GPT-4.
- EleutherAI startet GPT-J.
- Google startet Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental.
- Anthropic startet Claude 3 Opus.
- Stanford und University of Washington starten s1-32B.
- DeepSeek startet DeepSeek v1 bis v3.
- Alibaba startet Qwen2.5-32B-Instruct.
- X (Elon Musk) startet Grok 3.
Und das verändert Coaching heute schon.
Eine Studie der Cornell University sagte bereits im Mai 2024 voraus, dass Sprachmodelle Metakognitionen („Ich weiß, wie ich denke”), die Kernfunktion eines Coaches, besser abbilden können als Menschen.
Heute ist es bereits so weit. Die KI wird selbständig. Aber ist bisher nicht trittfest.
Trotzdem sind wir heute an einer Stufe angelangt, bei der KI-Agenten funktionieren. Und sie beginnen, menschliche Züge zu zeigen.
Folge eines langen Prozesses
1942 formulierte Isaac Asimov die drei Gesetze der Robotik, welche die Inspiration zu dem Film “I Robot” mit Will Smith von 2003 gaben.
Ein Roboter darf keinen Menschen verletzen oder durch Untätigkeit zulassen, dass einem Menschen Schaden zugefügt wird.
Ein Roboter muss den Befehlen gehorchen, die ihm von Menschen gegeben werden, es sei denn, solche Befehle würden dem Ersten Gesetz widersprechen.
Ein Roboter muss seine eigene Existenz schützen, solange dieser Schutz nicht dem Ersten oder Zweiten Gesetz widerspricht.
Der Film hat vor etwas mehr als 15 Jahren dargestellt, wie eine Maschine menschliche Züge und ein Selbstbewusstsein und so etwas wie Emotionen „simulieren” kann.
Letzteres mag überraschen. Aber der Südtiroler Hirnforscher und Kybernetiker Valentin Braitenberg hat mit einfachen Legofahrzeugen, welche er mit Lichtrezeptoren steuerte, Verhalten hervorgerufen, das uns an Emotionen erinnert. Ich habe das Buch Anfang verschlungen und das hat meine Perspektive auf menschliche Emotionen komplett verändert.
Sonny ist anders als die anderen (Quelle: I, Robot (2004).
Was jedoch wichtiger ist als Gefühle zu haben, ist das Verständnis über das eigene Denken, die Metakognition. Denn wenn ich mein eigenes Denken verstehe, kann ich das Denken anderer möglicherweise auch verstehen.
Das ist die Basis von Empathie. Empathie ist die Basis eines tiefen Gesprächs, also von Coaching.
Der Durchbruch im KI-Coaching: die „Methode lauten Denkens”
Die Qualität von LLMs wird daran gemessen, wie gut sie Tests bewältigen, die Studenten zum Bestehen eines Hochschulabschlusses ablegen müssen. Die aktuellen Werte bei einem besonders schweren Test liegen bei etwa 60%.
Das größte Problem der KI bisher besteht darin, dass sie halluziniert und Wahrheiten erfindet. In den neuen Modellen mit “Advanced Reasoning” ließ den Denkprozess beim sogenannten Schlussfolgern sichtbar werden, um Abhilfe zu schaffen. So wird es möglich, die Richtigkeit der Schlussfolgerungen zu überprüfen und Halluzinationen zu identifizieren, zu korrigieren oder herauszufiltern.
Dadurch werden die Äußerungen der KI stabil und menschenähnlich.
DeepSeek zeigt den seinen Denkprozess an. Damit haben der User und das LLM Zugriff auf die Metakognition.
Durch die Abbildung des Denkprozesses haben sowohl der User als auch die KI-Zugriff auf die Art zu denken, auf die Metakognition. Damit ist der Schritt zu einer Art “maschineller Empathie” getan. Denken wir an den KI-gesteuerten Roboter in China und seinen Fehltritt: Er kann bereits viele Sachen, nur ist er nicht immer trittsicher.
Genauso kann die KI heute bereits einzelne Aufgaben im Coachingprozess übernehmen. Und die Impulse eines KI-Coaches können schneller und billiger erzeugt werden und sind 24/7 verfügbar.
LLMs werden immer menschlicher.
Die Entwicklung der KI-Modelle erfolgt analog zum menschlichen Gehirn, wodurch sie sich rasch verbessern.
Die Sprachmodelle werden in Expertenmodelle unterteilt, ähnlich wie im menschlichen Gehirn, sodass bei spezifischen Anfragen nicht mehr alle Knoten des Gesamtmodells angesprochen werden, sondern nur eine Untermenge. So werden der Strom- und Zeitverbrauch sowie die erforderliche Rechenkapazität deutlich verringert.
Die neuen Modelle sind multimodal, und viele von ihnen sind Open Source. Auf diese Weise werden menschenähnliche Eigenschaften kostengünstig einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht.
KI-Coaching wird durch Graphen persönlich.
Wenn KI die Rolle eines Coaches für mich übernehmen soll, fragt sich, wie die Maschine persönlich wird.
Hierbei kommen unterschiedliche Content-Graphen zum Einsatz, die die Prompts für die LLMs festlegen und ausarbeiten. Content-Graphs sind wie die Assoziationen unseres Gehirns strukturiert, mit Knoten (vergleichbar mit einem Knoten von Nervenzellen) und den Verbindungen zwischen diesen Knoten, den sogenannten Kanten, die den Dendriten einer Nervenzelle entsprechen, an deren Enden die Synapsen die Verbindung zum nächsten Knoten herstellen.
Während des Lernens entstehen neue Verknüpfungen zwischen Knoten: Wenn eine Nervenzelle öfter erregt wird, bildet sie neue Verbindungen zu anderen Knoten. Im Gehirn werden neue Gewohnheiten und Wissen verankert. Genau dieser Prozess findet auf mikroskopischer Ebene beim Coaching statt.
Insbesondere zwei Graphen werden von Anbietern des KI-Coachings entwickelt:
- Den Personen-Graphen, der die gesamte Unterhaltungshistorie, die Präferenzen und die Personalisierung des Chatbots umfasst. Der Coachee kann somit auswählen, in welcher Sprache, mit welcher Stimme und zu welchen spezifischen Themen er vom KI-Coach angesprochen werden, möchte.
- Der Coaching-Graph, der spezifische Coaching-Prozesse, Werkzeuge, Grundhaltungen, ethische Richtlinien usw. beinhaltet.
KI-Coaching-Anbieter unterscheiden sich in den Coaching-Graphen.
Coaching-Anbieter könnten zum Beispiel danach differenziert werden, wie sehr ihr Coaching-Graph auf wissenschaftlichen Grundlagen basiert. Welches Menschenbild und welche Grundhaltungen des Coaches im Gespräch zum Einsatz kommen (wie etwa Wertschätzung, aktives Zuhören, Neutralität oder die Vermittlung eines positiven Selbstwertgefühls).
Damit verändert sich der Coaching-Graph.
Im Beispiel haben wir einen Content-Graphen erzeugt anhand der „6 Säulen des Selbstwertgefühls” von Nathaniel Brenda. Wir werden in Zukunft Benchmarks von Coaching-KIs sehen, welche die Variablen Usability, Personalisierung, Coaching-Graph und Use Cases untersuchen.
Da diese Entwicklung recht neu ist, braucht es noch einige Monate, bis ausreichende Daten für einen solchen detaillierten Benchmark vorliegen.
Der Marktführer ist derzeit bei den Coaching-KIs CoachHub.
Unser Technologiepartner für die Skalierung von Coaching als Performance- und Change-Tool, CoachHub, hat bereits im Jahr 2023 seine Präsenz in diesem Bereich fest etabliert, als er AIMY einführte, einen Coaching-Chatbot, der auf künstlicher Intelligenz basiert. Im Monat Februar des Jahres 2025 wurde der Chatbot auf Basis von Graphentechnologie in einer Partnerschaft mit dem Unternehmen Microsoft eingeführt.
AIMY™ agiert als proaktiver Coaching-Partner, der etablierte Methoden mit KI kombiniert, um zielgerichtete Entwicklungsgespräche zu führen, Unternehmensziele zu unterstützen und messbare Ergebnisse zu liefern. Die Lösung bietet Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit, mehrsprachigen Support und Anpassungsfähigkeit an individuelle Präferenzen – von Stimme bis Persönlichkeit. Entwickelt in Zusammenarbeit mit Microsoft und basierend auf Azure AI Foundry, gewährleistet AIMY™ DSGVO-konforme Sicherheit, Skalierbarkeit und nahtlose Integration in bestehende Systeme. Durch Partnerschaften mit Microsoft und Validierung durch die International Coaching Federation (ICF) setzt AIMY™ neue Maßstäbe in der Personalentwicklung. Unternehmen wie CEMEX nutzen die Lösung bereits, um Fachkräftemangel zu adressieren und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens zu fördern.
3 Wege, KI-Coaches zwischen den Sitzungen zu nutzen.
Der Erfolg eines Coachings steht in direktem Verhältnis zur Compliance und Disziplin zwischen den Sitzungen, wie ich aus meiner eigenen Praxis als Coach im SKILL-2-SKILL-Programm für Automanager weiß. Werden die Übungen komplett durchgeführt? Werden neue Verfahren eingeführt, um förderliche Verhaltensweisen zu verankern? Wird das “Mourning Journal” regelmäßig ausgefüllt, um den inneren Dialog konkret und positiv zu gestalten?
Das ist der „Sweet Spot” für einen KI-Chatbot.
Studien zeigen, dass KI-Coaching bei „zielefokussiertem Coaching” so effizient sein kann wie ein menschlicher Coach.
KI-Coach-Bots können:
- Prompts für tägliche Reflexionen geben
- Dialoge führen und Rollenspiele ausführen, um sich auf Interviews, Präsentationen oder auch Diskussionen vorzubereiten und bestimmte Argumentationsketten zu simulieren und zu bewerten.
- Mustererkennung in Verhaltensweisen und Hinweisgebern für neue Gewohnheiten und Prozeduren
Es gibt aber auch Bereiche, in denen KI-Coach-Bots derzeit bisher nicht trittfest sind.
Das umfasst die Fähigkeit zur Orientierung in komplexen Situationen, die ein nuanciertes und empathisches Vorgehen notwendig machen. Die sensorischen Fähigkeiten der KI sind noch eingeschränkt; sie kann etwa Körpersprache oder Stimmlagen bisher nicht interpretieren. Daher ist der Informationsraum, der der KI theoretisch zugänglich ist, deutlich kleiner als der für einen menschlichen Coach. KI-Bots können empathisch werden, allerdings vorerst mit deutlich geringerer Bandbreite als Menschen.
Und das scheint auch noch eine Weile so zu bleiben.
KI wird deshalb den Coach nicht verdrängen. Sondern gut platziertes KI-Coaching wird den Coach wesentlich effektiver machen und die Kosten für den Coachee massiv senken.
Möchtest du KI-Coaching mal selbst ausprobieren? Dann klicke hier.
