Von der Pilotphase zur Praxis: Aufbau einer hochschulweiten KI-Support-Strategie an der IE University

Überblick

Das IT-Innovationsteam der IE University evaluierte mehrere KI-Assistenten, bevor es eine Lösung fand, die über einen einzelnen Anwendungsfall hinaus skalierbar war. Nachdem frühe Implementierungen an Plattform- und Skalierungsbeschränkungen gescheitert waren, entschied sich das Team für ein föderiertes Modell auf Basis von LearnWise AI KI-Campus-Supportund übertrug die Verantwortung für die Agenten an die einzelnen Programmteams, anstatt sie zentral zu verwalten. Seit Dezember 2024 hat das Portfolio dieser Assistenten an der IE 3.754 Konversationen und 3.886 Nachrichten von Studierenden und Mitarbeitenden abgewickelt, bei einer durchschnittlichen Lösungsquote von 94 %.

Kontext & Herausforderung 

Das IT-Innovationsteam der IE University benötigte eine Möglichkeit, Support für viele verschiedene Programme, Jahrgänge und Zielgruppen anzubieten, ohne dass die Last auf ein kleines zentrales Team fiel oder das Mammutprojekt gestartet werden musste, das gesamte Wissen aus vielen verschiedenen Teams in einer einzigen Wissensdatenbank zu zentralisieren. Das Team hatte vor LearnWise bereits andere KI-Assistenten ausprobiert, und jeder stieß auf das gleiche Muster. In Milena Janowskas Worten, EdTech Innovation Manager an der IE University: „Jedes Mal gab es Probleme bei der Integration in unsere Systeme, oder die Implementierung war schwierig, oder das Training war sehr aufwendig. Es hat ewig gedauert.“

KI-Campus-Support ist der auf Studierende und Mitarbeitende ausgerichtete Agent von LearnWise für genau diesen institutionellen Bedarf: ein KI-Support-Assistent, der direkt mit den vorhandenen Wissensquellen und Plattformen einer Institution verbunden ist, Fragen über den gesamten Lebenszyklus von Studierenden und Personal hinweg beantwortet und über integrierte Leitplanken verfügt, um das Risiko von Halluzinationen zu eliminieren. Er ist Teil der LearnWise AI-Plattform neben dem KI-Studententutor, dem KI-Feedback- & Benotungstool sowie dem KI-Ops-Assistenten.

Implementierung von KI-Campus-Support mit LearnWise AI

Das ursprüngliche Ziel der IE war simpel: ein Assistent, der Informationen für alle Programme bereitstellt und Studierenden rund um die Uhr zur Verfügung steht. Das Team begann in kleinem Rahmen und testete den KI-Campus-Support als Tutor für Studierende und als 24/7-Assistenten auf der Website, der direkt mit den vorhandenen Inhalten verknüpft war. Schnell wurde klar, dass ein einzelner Assistent nicht sinnvoll alle Programme abdecken konnte: Bei vielen Programmen und Jahrgängen, die jeweils eigene Regeln und eine hochgradig personalisierte Betreuung durch die Programmmanagement-Teams benötigten, bedeutete eine gemeinsame Lösung zu viele Informationen, um sie sinnvoll an einem Ort zu bündeln.

Als das Team erkannte, dass ein einzelner Assistent nicht funktionieren würde, versuchte es, mehrere Agenten einzusetzen, von denen jeder ein anderes Programm abdeckte. An diesem Punkt stieß die Implementierung in Blackboard an ihre Grenzen: Es gab keine Möglichkeit, einen schwebenden Button hinzuzufügen oder mehrere verschiedene Agenten so auszuführen, wie die IE es wollte. Das Team wechselte zu einer reinen Assistenten-Lösung auf der Website, ließ die Tutor-Funktionalität weg und konzentrierte jeden Agenten darauf, Fragen für sein eigenes Programm zu beantworten. Dieser Ansatz war zuverlässiger, aber die Skalierung über die gesamte Institution hinweg erwies sich weiterhin als schwierig. Die Zentralisierung der Inhalte durch ein kleines Team hätte bedeutet, dass dieses Team die Inhalte jedes Programms im Namen aller anderen Teams hätte verwalten und aktuell halten müssen – was mit wachsender Größe und Komplexität nicht nachhaltig war.

Das Problem war nicht das Tool, erkannte das Team schließlich. Es war der Versuch der Zentralisierung. Das fragmentierte Wissen jedes Teams, das jeweils an seinem eigenen Ort und auf seine eigene Weise verwaltet wurde, in eine gemeinsame Wissensdatenbank zu überführen, bedeutete, die Arbeitsweise der Menschen ändern zu wollen – was mehr Reibung erzeugte, als es löste. Janowska brachte es auf den Punkt: „Wir haben erkannt, dass wir das Problem aus der falschen Richtung angegangen sind. Wir haben versucht, alles in einen Topf zu werfen.“

Anstatt die Wissensdatenbank zu zentralisieren, beließ die IE die vorhandenen Quellen jedes Teams genau dort, wo sie waren, und ließ LearnWise zum zentralen Zugangspunkt für alle werden, ohne die tägliche Arbeit eines Teams zu stören. Den Teams ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie ihre eigenen Quellen nutzen konnten, anstatt sie aufzufordern, ihre Inhalte zu bereinigen und an ein zentrales System zu übergeben, löste ihr eigentliches Problem, anstatt neue Arbeit zu schaffen. Das war der Punkt, an dem echte Eigenverantwortung entstand und das organische Wachstum neuer Assistenten in der gesamten Institution begann. Das Ergebnis, in Janowskas Worten: „Die Leute begannen, die Verantwortung für ihre eigenen Inhalte zu übernehmen. Es war so einfach zu lernen, wie man es benutzt, das war großartig.“ Heute wird kein dediziertes Team mehr benötigt, um das System zu betreiben: Eine Person verwaltet die Konten, während der technische Support von LearnWise den Rest übernimmt.

Was das Team am meisten überraschte, war, wie schnell sich das Tool auf den internen, mitarbeiterorientierten Bereich ausweitete. Die Abteilungen Einkauf und Finanzen sowie Talent & Karriere bauten unabhängig voneinander ihre eigenen Assistenten für das Onboarding neuer Mitarbeiter und kurzfristiges Personal auf, ohne dazu aufgefordert worden zu sein. Janowska beschrieb es so: „Wir haben uns so sehr auf LearnWise für das Lernen, für universitäre Fälle, für Studierende oder für die Fakultät konzentriert, und plötzlich war es ein so klarer Unternehmensfall, der einfach natürlich gewachsen ist.“

Die Dezentralisierung ermöglichte es zudem jedem Team, eigene, auf das jeweilige Programm zugeschnittene Abläufe zu erstellen, anstatt alle Anfragen in dasselbe starre Schema zu pressen. Diese Abläufe greifen auf Daten von Microsoft Entra zurück, um Studierende namentlich zu identifizieren. Dies hilft dem System, die anfragende Person zu erkennen und sie zu relevanteren, personalisierten Inhalten weiterzuleiten. Auf Wunsch der IE wurde diese Identifizierung inzwischen auf anonymisierte Daten umgestellt. Laut Janowska hat dies die rechtliche Seite vereinfacht, ohne dass das System die Fähigkeit verloren hat, Studierende zu erkennen und ihre Erfahrung zu personalisieren. 

Auf die Frage, was die Zusammenarbeit mit LearnWise besonders auszeichnet, fand Janowska klare Worte: „Ich liebe die Arbeit mit [LearnWise AI]. Die Antworten kommen so schnell, das Team ist so offen und versteht die Bedürfnisse unserer Institution wirklich. Es ist nicht so, als würde man ein Ticket einreichen und dann hört man nichts mehr. Diese Zusammenarbeit fühlt sich wie eine echte Partnerschaft an – als würden wir gemeinsam an einem Strang ziehen und das System zusammen aufbauen.“

Ergebnisse

Seit der Einführung des föderierten Modells hat die IE vier Assistenten gestartet: einen Support-Assistenten für die Masterstudiengänge MIMS und MIM, „KnowIE for Staff“, „KnowIE for Master Students“ sowie einen Assistenten für „Talent & Careers“. Seit Dezember 2024 hat dieses Portfolio insgesamt 1.730 Konversationen und 3.886 Nachrichten von Studierenden und Mitarbeitenden abgewickelt, mit einer Lösungsquote von 94 %, angeführt vom „Talent & Careers“-Assistenten. Die thematische Analyse der Anfragen zeigt vier Hauptkategorien: 

1. Karriereunterstützung (Jobs, Praktika, Lebensläufe, Vorstellungsgespräche, Karriereportal),
2. Akademische Logistik (Wahlfächer, Prüfungen, Abschluss, Anwesenheit, Labore), 
3. Technik- und Plattform-Support (Canvas, Blackboard, WLAN, Portalzugang) sowie 
4. Campus-Dienste (Bibliothek, Parken, Studierendenausweis, Weiterleitung bei Wohlbefindensfragen). 

Die IE identifiziert zudem Bereiche, in denen noch Lücken bestehen: Operative Schritt-für-Schritt-Anleitungen – etwa zu akademischen Kalendern, der Sichtbarkeit von IT-Tickets, internen Karriereprozessen und Ausnahmeregelungen bei der Notenvergabe durch die Fakultät – sind noch ausbaufähig. Zudem treten Fragen zum Thema Wohlbefinden so häufig auf, dass eine explizite Weiterleitung bei sensiblen Themen erforderlich ist, anstatt sich auf Annahmen zu verlassen.

Die Anzahl der Assistenten ist über die ursprünglichen vier hinaus gewachsen, da immer mehr Teams sich für die Nutzung entscheiden.

Wie steuert die IE University den KI-Campus-Support über verschiedene Teams hinweg?

Das Wachstum verlief seitdem organisch und wurde durch Empfehlungen unter Kollegen vorangetrieben. Teams erfahren durch andere von dem Tool und bitten um die Anbindung, anstatt von oben herab dazu gedrängt zu werden. Janowska bringt es auf den Punkt: „Wenn man den Nutzern an der eigenen Institution zeigt, dass es wirklich funktioniert und einfach ist, werden sie von selbst an die Tür klopfen. Man muss es nicht erzwingen.“ Entgegen der Befürchtung, die KI könnte sie ersetzen, ist die Reaktion laut Janowska eine ganz andere: „Es heißt eher: ‚Oh Gott, ich hoffe, sie nimmt mir all die langweiligen Aufgaben ab.‘“ Ein konkretes Beispiel ist der „EdTech Assistant“, der in die interne EdTech-Scouting-Plattform der IE integriert ist und der Fakultät hilft, Lehrmittel zu suchen, zu bewerten und zu teilen, ohne sich durch verstreute Ressourcen wühlen zu müssen.

Die Governance wurde bewusst schlank gehalten. Das zentrale Team der IE behält den Überblick über alle Agenten, aber die inhaltliche Verantwortung im Tagesgeschäft liegt bei den jeweiligen Teams: zwei Programme der Business School, ein Team zur Unterstützung der Professoren, „Talent & Careers“, Einkauf und Finanzen sowie ein separates, großes Team, das auf Basis von Canvas eine eigene B2B-Lösung betreibt. Das zentrale Team überprüft regelmäßig die Nutzung, um zu entscheiden, ob ein Agent aktiv bleibt, aktualisiert werden muss oder abgeschaltet werden sollte. Das Wachstum verlief seitdem organisch und wurde durch Empfehlungen unter Kollegen vorangetrieben. Teams erfahren durch andere von dem Tool und bitten um die Anbindung, anstatt von oben herab dazu gedrängt zu werden.

Ausblick

Ab September geht die Verwaltung der Agenten an das IT-Personal der IE über, begleitet von einer internen Kommunikationskampagne, um die Nutzung weiter zu steigern. Das Team prüft zudem neue Integrationen über das bestehende Toolset hinaus: Ein früherer Versuch, eine Verbindung zu ServiceNow herzustellen, funktionierte aufgrund der komplexen Rollenverteilung auf Seiten der IE nicht vollständig. Weitere Ideen in der Umsetzung umfassen ein Mentoring-Tool, das nach Kursende für einen begrenzten Zeitraum Zugriff auf Kursmaterialien gewährt, sowie ein maßgeschneidertes Projekt, das das „Lifelong Learning“-Team derzeit separat untersucht.

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Dieser Beitrag basiert auf der Session der IE University auf der ICDLE 2026 mit dem Titel „From Pilot to Practice: Building an Institution-Wide AI Support Strategy at IE University“ sowie einem weiterführenden Gespräch mit LearnWise AI. Da die ICDLE keine Aufzeichnungen der Breakout-Sessions öffentlich zugänglich macht, basiert diese Fallstudie auf den Materialien der Vortragenden und einem direkten Interview, nicht auf einem Video der Session.