KI-Rollenspiel
Realistische Gespräche mit Charakteren, die standhaft bleiben. Gesteuerte KI, damit die Übung realitätsnah und die Messung fair bleibt.
Eine Sitzung, vier Schritte
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Vorbereiten
Kontext, Charakter und Ziele, strukturiert nach dem Denkmodell eines Experten.
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Vor dem Gespräch betritt die lernende Person einen Vorbereitungsraum. Dieser bietet kein allgemeines Briefing: Er ordnet die Informationen entlang des Expertenmodells, der zu beobachtenden Variablen, der zu deutenden Signale und der zu verfolgenden Strategie. So beginnt die lernende Person das Gespräch bereits mit dem Blick für das Wesentliche.
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Üben
Ein freies Gespräch per Sprache oder Text mit einem AI Live Coach, der den nächsten Schritt empfiehlt.
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Die lernende Person spricht mit einem digitalen Menschen in Echtzeit, der über eine definierte Persönlichkeit, situative Bedürfnisse und einen festen Standpunkt verfügt – und diese über das gesamte Gespräch hinweg beibehält. Die Hinweise des Coaches passen sich dem Niveau der lernenden Person an: voll geführt für Einsteiger, reine Strategie für Erfahrene. Mehrere zielführende Wege führen zum selben Ergebnis.
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Feedback
Die persönliche Einschätzung des Charakters, danach ein Smart Debrief mit über 20 Metriken und ein Coach zur gemeinsamen Reflexion.
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Lernende schätzen sich zunächst selbst ein. Dann schildert der Charakter aus der Ich-Perspektive, wie er das Gespräch erlebt hat; ein Hinweis über dem Video des Charakters verdeutlicht, was dieser in jedem Moment empfunden hat. Danach folgt das Smart Debrief: Metriken, Schritt-für-Schritt-Kommentare, Hinweise auf Lücken bei Produktwissen und Compliance sowie ein KI-Coach, der über genau diese Sitzung informiert ist und den kritischen Moment noch einmal abspielen kann.
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Fortschritt
Ihre Ergebnisse, Ihre Belege, Ihre Entwicklung im Zeitverlauf. Nur für Sie bestimmt.
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Gespräche, Aufzeichnungen, Debriefs und Coaching-Chats jeder lernenden Person befinden sich in einem geschützten Bereich. Das Unternehmen sieht den Programmverlauf, nicht das Debrief der einzelnen Person.
Die Methode hinter der Funktion
Warum es funktioniert
Ein universelles Modell kann ein angenehmes Gespräch erzeugen, das sich nützlich anfühlt, ohne jedoch eingespielte Verhaltensweisen herauszufordern.
Warum das funktioniert
Die Governance-Schicht von Skillgym bewahrt den Standpunkt des Charakters und den strukturierten Widerspruch, den Lernende brauchen. Was im Gedächtnis verankert wird, ist echte Erfahrung – und echte Erfahrung ist das, was unter Druck abrufbar bleibt.
Steuerung von Grund auf integriert
Dies ist kein freier KI-Chat. Mehr als 120 proprietäre Algorithmen steuern die Modelle.
Strategie statt Worte
Jeder Schritt wird danach beurteilt, was die lernende Person erreichen wollte, statt ihn mit einem Skript abzugleichen.
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Ein generatives Modell neigt von sich aus dazu, der nutzenden Person zuzustimmen, und verliert in längeren Gesprächen den Faden. In Skillgym erkennt ein Agent die in jedem Satz zum Ausdruck gebrachte Strategie und gleicht sie damit ab, wie Ihre Experten diesen Moment handhaben würden; der Charakter reagiert darauf, nicht auf die bloßen Worte.
Konsistente Charaktere
Persönlichkeit, Bedürfnisse und Standpunkt werden vor dem Gespräch festgelegt und durchgehend beibehalten.
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Ein zweiter Agent steuert die Konsistenz des Charakters. So wird ein skeptischer Charakter nicht deshalb nachgiebig, weil die lernende Person beharrlich bleibt, sondern öffnet sich nur bei überzeugenden Schritten.
Ihre internen Regeln
Produktwissen und Compliance-Richtlinien sind fester Bestandteil des Szenarios.
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Was die lernende Person sagt, wird mit Ihren Unterlagen und Regeln abgeglichen; Wissenslücken werden ihr im Debrief zurückgemeldet.
Leitplanken
Jede Ausgabe wird vorab mit dem Szenario abgeglichen, bevor sie die lernende Person erreicht.
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Agenten überprüfen den generierten Text auf Stimmigkeit mit dem Szenario und dem Charakter, damit die Simulation keine unerwarteten Wendungen nimmt.
Isolierte Daten
Eine separate Umgebung pro Kunde. Keine Kundendaten trainieren Modelle.
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Jeder Kunde verfügt über dedizierte, isolierte Datenbankinstanzen; Modelle werden über Enterprise-APIs mit vertraglichen Klauseln zum Ausschluss von Trainingsdaten genutzt.
Kein Selbstlernen
Kriterien ändern sich nur durch menschliche Entscheidungen, veröffentlicht als neue Version.
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Das System lernt nicht aus den Sitzungen. Jede Person wird heute wie auch in einem Jahr nach denselben Kriterien gemessen; jede Änderung wird validiert und versioniert.
Feedback aus drei Blickwinkeln
Lernende schätzen sich zunächst selbst ein. Dann schildert der Charakter in eigenen Worten, wie er das Gespräch erlebt hat: Das Szenario bestimmt die Reaktionen des Charakters, und das System analysiert niemals die Emotionen der lernenden Person. Anschließend folgt das Smart Debrief: Metriken, Schritt-für-Schritt-Kommentare, Hinweise zu Wissen und Compliance sowie ein Coach, der genau diese Sitzung kennt.
120+
proprietäre Algorithmen steuern die Modelle
0.88 F1
Genauigkeit der KI-Klassifizierung bei Steuerung durch eine präzise Definition (Springer Nature, ICCCI 2026)
Die Methode vertiefen
Drei Artikel aus dem Skillgym-Blog für alle, die die gesamte Methodik nachvollziehen möchten.
How AI Delivers an Authentic Training Experience in Skillgym
Why branching was never the answer, the three forces that shape a real conversation, and how governed AI reproduces them in a character who stays themselves.
5 Min. Lesezeit
Building Authentic Characters for Effective Digital Role Plays
The psychometric models behind Skillgym characters, and why a character with a personality, needs and a standpoint is what makes a role play worth playing.
5 Min. Lesezeit
Digital Role Play Stripped Bare: What It Is and How It Works
What a digital role play actually is, what the word digital adds to a classic role play, and the seven components that make one work.
6 Min. Lesezeit
Ein Gespräch in Aktion erleben
Führen Sie ein Gespräch mit einem unserer Charaktere und erleben Sie das Feedback, das daraus entsteht.