KI im Supermarkt: Prototyp für einen Onlinekurs

Künstliche Intelligenz kann schon heute den Arbeitsalltag im Lebensmitteleinzelhandel erleichtern. Wir – fünf Studierende der Berliner Hochschule für Technik – haben gemeinsam mit dem KI-Campus einen passenden Onlinekurs entwickelt. Mitarbeitende im Handel lernen darin, KI-gestützte Systeme stressfrei, kompetent und mit Freude zu nutzen. In diesem Beitrag zeigen wir, wie aus einer realen Problemstellung ein Lernangebot entsteht, das Technik nahbar macht.

Von der BHT zum KI-Campus – unsere Reise

Als wir im Sommersemester 2025 in das Modul Learning Design gestartet sind, hatten wir zwar schon gehört, dass der KI-Campus digitale Lernangebote rund um Künstliche Intelligenz bereitstellt, aber noch keine konkrete Vorstellung davon, wie man selbst so einen Kurs entwickelt. Unsere Lehrveranstaltung unter Leitung von Prof. Dr. Ilona Buchem im Studiengang Digitale Wirtschaft eröffnete uns dann diese Möglichkeit: Wir sollten ein praxisnahes Lernangebot entwerfen, das auf reale Herausforderungen eingeht und gleichzeitig über den KI-Campus umgesetzt werden kann. Für uns war das eine spannende Chance, denn wir konnten nicht nur ein Konzept auf Papier erstellen, sondern direkt sehen, wie es auf einer echten Lernplattform aussieht. Der KI-Campus war dabei viel mehr als eine technische Plattform – er war für uns Inspirationsquelle, Beispielgeber (zum Beispiel der Kurs „KI für Alle“) und Spielwiese für unsere Ideen.
 

Unser Use Case – ein Beispiel aus dem Lebensmitteleinzelhandel

Am Anfang stand eine ganz alltägliche Beobachtung: In Stoßzeiten wird es für Marktmitarbeitende extrem schwierig, alles gleichzeitig im Blick zu behalten. Eine Freundin aus unserem Team erzählte von ihrem Arbeitsalltag in einer Supermarktfiliale: Zwischen Kasse, Kundschaft, Lager und Koordination bleibt kaum Zeit, ständig durch alle Gänge zu laufen. Das führt dazu, dass Regale leer bleiben, Kund:innen frustriert sind und Umsatz verloren geht. Automatisierte Regalüberwachung mit KI kann hier helfen. Wir haben eine bereits bestehende Technologie in unserem Kurs als Beispiel genutzt, um zu zeigen, wie KI-Systeme grundsätzlich funktionieren und welchen Nutzen sie bringen können. Gerade weil die Technik schon in Pilotprojekten eingesetzt wird, konnten wir ein realistisches Szenario abbilden, das vielen aus dem Lebensmitteleinzelhandel vertraut vorkommen dürfte.
 

Didaktischer Ansatz: Empathie und Motivation

Wir wollten aber nicht nur Technik erklären, sondern vor allem den Menschen in den Mittelpunkt stellen. Deshalb haben wir zu Beginn eine Empathy Map erstellt – ein Werkzeug aus dem nutzerzentrierten Design, das uns hilft, die Perspektive der Zielgruppe einzunehmen. Unsere fiktive Persona „Sandra Becker“ – 42 Jahre, stellvertretende Marktleitung – steht für viele Mitarbeitende: engagiert, offen für Neues, aber auch unter Druck und manchmal unsicher bei komplexer Technik. Diese Empathy Map hat uns gezeigt, welche Sorgen, Wünsche und Lernbarrieren wir ernst nehmen müssen: klare Sprache, anschauliche Beispiele, kurze Videos, Simulationen und soziale Austauschformate statt langer Fachtexte. Wir haben so unsere Inhalte direkt aus den Bedürfnissen der Zielgruppe abgeleitet.

Damit Motivation nicht dem Zufall überlassen bleibt, haben wir unser Kursdesign am ARCS-Modell von John Keller ausgerichtet. Dieses Modell beschreibt vier Bausteine für nachhaltige Motivation: Attention (Aufmerksamkeit wecken), Relevance (Relevanz verdeutlichen), Confidence (Selbstvertrauen aufbauen) und Satisfaction (Erfolge sichtbar machen). Diese Struktur hat uns geholfen, jeden Schritt bewusst zu planen – vom ersten neugierig machenden Video bis hin zum letzten Badge, das Lernfortschritte würdigt.

Unser Kurs für den KI-Campus – so funktioniert er

Der Kurs ist modular aufgebaut und wurde über die Moodle-Umgebung des KI-Campus umgesetzt. Sechs Module führen von Grundwissen zu Künstlicher Intelligenz über den praktischen Einsatz bis hin zur Reflexion im echten Arbeitsumfeld. Dabei begleiten wir die Lernenden Schritt für Schritt.

Einige Highlights und persönliche Einblicke:

• Niedrigschwelliger Einstieg: Wir starten mit Videos und interaktiven Übungen, die spielerisch erklären, was KI ist und wo sie uns schon heute begegnet.
• Praxisnahes Szenario: „Ein Tag im Markt mit und ohne KI“ zeigt erlebbar, wie sich Arbeitsabläufe verändern können – eine echte Vorher-Nachher-Erfahrung.
• Simulationen und Checklisten: Bevor es ernst wird, können Teilnehmende in einer sicheren Umgebung üben und sich Feedback holen.
• Foren und Mini-Workshops: Niemand lernt allein – Austausch mit Kolleg:innen baut Berührungsängste ab und schafft neue Ideen.
• Gamification-Elemente: Badges, Fortschrittsanzeigen und kleine Erfolge machen sichtbar, was man schon erreicht hat und motivieren dranzubleiben.

Wir wollten einen Kurs gestalten, der sich nicht wie „Schule“ anfühlt, sondern wie ein hilfreiches Werkzeug, das man gerne benutzt. Für uns als Team war es spannend zu sehen, wie aus einer Idee ein echtes Lernangebot wird. Der Kurs ist derzeit noch ein Prototyp und orientiert sich am Beispiel eines konkreten Unternehmens. In Zukunft könnte er als sogenannter White-Label-Kurs – also ohne Bezug zu einer bestimmten Firma – über den KI-Campus öffentlich zugänglich gemacht werden.

Wirkung und Ausblick

Der Kurs verbindet technische Innovation mit menschlicher Akzeptanz. Er zeigt, dass Weiterbildung über KI nicht trocken und abstrakt sein muss, sondern praxisnah, empathisch und motivierend gestaltet werden kann. Obwohl unser Beispiel aus dem Lebensmitteleinzelhandel stammt, ist das Konzept übertragbar auf viele Branchen – überall dort, wo Routineaufgaben durch KI unterstützt werden können. Wir glauben, dass genau solche Angebote den digitalen Wandel menschlicher machen.

Für uns persönlich war das Projekt auch eine Lernreise. Wir haben nicht nur didaktische Modelle angewendet, sondern erlebt, wie wichtig Teamarbeit, Offenheit und Feedback sind, wenn man etwas Neues entwickelt. Der KI-Campus war für uns ein Lern- und Experimentierraum, in dem wir unsere Ideen in die Praxis bringen konnten.