Demokratisieren wir Coaching mit der Power von KI!

Das KI-Coaching von Retorio nutzt hochentwickelte Technologie, um messbares, wirkungsvolles und skalierbares Coaching bereitzustellen. Es befasst sich mit den Einschränkungen des traditionellen Coachings durch datengesteuerte, personalisierte und unvoreingenommene Methoden. Der Kern des KI-Coachings von Retorio liegt in der Fähigkeit, Verhalten mithilfe eines multimodalen Ansatzes zu analysieren und zu quantifizieren.

Technische Architektur Das KI-Coaching-System basiert auf einer Kombination von Deep-Learning-Modellen, die darauf ausgelegt sind, beschreibende, prädiktive und präskriptive Funktionen zu optimieren. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Sprach-, Sprach- und visuelle Hinweise aus Video- und Audiodaten zu erkennen. Die KI-Coaching-Plattform besteht aus drei Haupttypen von Modellen:

KI-Coaching-Generierung und Simulationsmodelle: Diese Modelle generieren realistische Trainingsinhalte, einschließlich simulierter Gespräche und Avatare, sodass Administratoren Simulationen schnell erstellen und starten können. Generative KI erstellt Coaching-Inhalte und erweckt Inhalte zum Leben.
KI-Coaching-Modelle für Verhaltensintelligenz: Diese Modelle analysieren Benutzerinteraktionen, um Verhaltensweisen mithilfe von Videoanalysen zu quantifizieren, vorherzusagen und vorzuschreiben. Diese Modelle übersetzen explizite Ziele in konkrete Verhaltensweisen.
Modelle zur Berichterstattung über die Auswirkungen von KI-Coaching: Diese Modelle bieten Einblicke in das Benutzerengagement und die Gesamtwirkung von Schulungen und ermöglichen es Administratoren, die Wirksamkeit von Coaching-Initiativen zu bewerten. Diese Modelle identifizieren Qualifikationslücken und verfolgen die Auswirkungen des Coachings auf das Unternehmen.
Verhalten mit Verhaltensintelligenz quantifizieren Das Herzstück der KI-Coaching-Plattform von Retorio ist die Verhaltensintelligenz, die Benutzerinteraktionen analysiert, um Verhalten auf der Grundlage von Videoanalysen zu quantifizieren, vorherzusagen und vorzuschreiben. Dieses System verwendet multimodale Modelle, die über verschiedene Ebenen hinweg funktionieren und Sprach-, Geschwindigkeits- und visuelle Eingaben integrieren, um quantifizierbare Verhaltensmerkmale zu beschreiben.

Multimodale Modelle erfassen verbale, visuelle und akustische Hinweise. Die Kommunikation besteht zu 55 % aus visueller Kommunikation, zu 38 % aus verbaler Kommunikation und zu 7 % aus Worten. Dadurch sind multimodale Modelle bis zu 14-mal leistungsfähiger als rein verbale Modelle. Die Daten werden über drei Ebenen verarbeitet:

Die Abbildung zeigt drei Modellebenen der Retorio-KI-Coaching-Plattform

Beschreibende Erkennungsmodelle (Schicht 1): In dieser ersten Phase werden Video- und Audiodaten vorverarbeitet und in quantifizierbare Formate umgewandelt. Bei der visuellen Analyse werden visuelle Hinweise wie Gesichtsausdrücke mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs) erkannt und analysiert. Die verbale Analyse nutzt Deep-Learning-Transkriptionsmodelle, um Audiomerkmale zu extrahieren. Die Stimmanalyse quantifiziert Stimmdaten, um eine Prosodieanalyse zu ermöglichen.
Vorhersagemodelle (Schicht 2): Die Daten aus Schicht 1 werden mithilfe spezieller Verhaltensmodelle analysiert, die die erwarteten Auswirkungen des beobachteten Verhaltens auf eine simulierte Zielgruppe bewerten. Jedes Modell konzentriert sich auf einen einzigen Kommunikationsmodus – verbal, verbal oder visuell – um die Erklärbarkeit und Transparenz zu verbessern.
Präskriptive Benchmark-Modelle (Schicht 3): Die Ausgabe von Schicht 2 wird anhand vorgegebener Benchmarks bewertet, die ideale Verhaltensweisen darstellen. Anschließend vergleicht der KI-Coach das beobachtete Verhalten mit diesen Benchmarks und führt eine Disparitätsanalyse durch, um notwendige Verhaltensänderungen zu ermitteln und gezielte Empfehlungen abzugeben.
Festlegung von Benchmarks Benchmarks spiegeln ideale Verhaltensweisen wider und ermöglichen die Verfolgung von Fortschritten und die Identifizierung von Abweichungen. Benchmarks können durch drei Methoden abgeleitet werden:

Manuelle Konfiguration: Trainingsadministratoren definieren Benchmarks, indem sie gewünschte Verhaltensweisen für bestimmte Situationen skizzieren.
Referenz-Benchmarks: Retorio bietet vorab festgelegte Benchmarks für verschiedene Branchen und Rollen, die von Verhaltensforschern entwickelt und gepflegt werden.
Benchmark-Benutzer: Leistungsträger werden zur Teilnahme an Trainingsinitiativen eingeladen und ihr Verhalten wird analysiert, um datengesteuerte Benchmarks zu erstellen.
Auswirkungen messen und umsetzbare Erkenntnisse liefern Modelle zur Berichterstattung über die Auswirkungen von KI-Coaching bieten Einblicke in das Benutzerengagement und die Trainingseffektivität. Diese Modelle kombinieren Ergebnisse der Inhaltsgenerierung mit Verhaltensintelligenz, um Coaching-Initiativen zu bewerten. Die Ergebnisse werden in Dashboards integriert, die Entscheidungsträgern helfen, die Wirksamkeit von Coaching-Programmen zu überwachen. Dashboards bieten Metriken wie:

Die Anzahl der beteiligten Benutzer und Abschlussquoten für einzelne Coaching-Module
Lernwirksamkeit von Coaching-Programmen
Geschäftsauswirkungen von Coaching-Programmen
Durch die Integration in CRM- oder HRM-Systeme kann die Plattform überprüfen, ob Feedback zu einer tatsächlichen Leistungsverbesserung führt.

Hauptvorteile des KI-Coachings von Retorio:

Datengesteuerte Empfehlungen: KI-Trainer bieten Empfehlungen an, die durch Videobeweise unterstützt werden.
Wirkungsmessung: KI-Coaching quantifiziert Verhaltensänderungen und validiert Empfehlungen.
Unvoreingenommene Empfehlungen: KI-Trainer konzentrieren sich ausschließlich auf das Verhalten und lassen demografische Merkmale außer Acht.
Datenschutz: Benutzer haben die Kontrolle über ihre Daten und können private Informationen löschen.
Psychologische Sicherheit: Die KI bietet eine sichere Umgebung für den Empfang von Feedback.
Skalierbarkeit und demokratischer Zugang: Cloudbasiertes KI-Coaching ermöglicht gleichzeitiges Coaching für viele Kunden zu geringen Kosten.
Die KI-Coaching-Modelle von Statistics Retorio erreichen eine hohe Genauigkeit bei der Beschreibung und Vorhersage von Verhaltensweisen: Die verbale und nonverbale Genauigkeit liegt jeweils bei über 95 %, während die stimmliche Genauigkeit bei über 80 % liegt. Auch die Engagementraten sind hoch. Die freiwillige Teilnahmequote an KI-Coaching-Programmen liegt zwischen 75 % (Führungstraining) und 93 % (Einzelhandelsverkaufsumfeld), mit durchschnittlich sechs bis zwölf Coaching-Sitzungen pro Benutzer und Quartal und Weiterempfehlungsraten von 80–91 %. Das Verhalten der Teilnehmer verbesserte sich mit jeder KI-Coaching-Sitzung um 2 %. Ein großes Unternehmen implementierte das KI-Coaching von Retorio und überführte innerhalb von vier Monaten einen von fünf mäßig leistungsstarken Mitarbeitern in die Kategorie der Top-Performer, was zu einer geschätzten Steigerung des zusätzlichen Umsatzes um 7 % führte.

1. Echtzeit-Feedback und tiefgehende Rückmeldungen
Während der Trainingssessions bietet Retorio Echtzeit-Feedback im Kontext und simuliert die Präsenz eines persönlichen Coaches. Während die Nutzer mit dem Material interagieren, analysiert der KI-Coach aktiv die Leistung und gibt sofortige Einblicke und Empfehlungen, wodurch das Lernerlebnis verbessert wird.

2. Video-basiertes KI-Coaching
Retorio bietet eine video-basierte KI-Coaching-Plattform, die künstliche Intelligenz mit Erkenntnissen aus der modernen Verhaltensforschung kombiniert. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, gewinnende Verhaltensweisen in ihrer Organisation zu identifizieren und voranzutreiben.

3. Wissenschaftliche Grundlage
Gegründet an der Technischen Universität München und weiterentwickelt an Institutionen wie dem MIT und der Universität Tokio, nutzt Retorio Verhaltenswissenschaften und Deep Learning, um personalisierte Coaching-Erlebnisse zu liefern, die skalierbar, unvoreingenommen und psychologisch sicher sind. Im Gegensatz dazu bieten andere KI-Coaching-Plattformen möglicherweise Funktionen wie personalisierte Anleitung, Echtzeit-Feedback und Skalierbarkeit, aber Retorios Fokus auf Verhaltensintelligenz und seine wissenschaftliche Grundlage verschaffen ihm einen deutlichen Vorteil bei der Bereitstellung effektiver Coaching-Lösungen.

Retorio AI Coaching vs. LinkedIn AI Coaching:

Retorio:
Basierend auf Coaching in Verhaltens- und emotionaler Intelligenz. Verwendet video-basierte Simulationen und KI, um Soft Skills wie Kommunikation, Führung und Teamarbeit zu analysieren. Ideal für Corporate Training, Führungskräfteentwicklung und Teambildung.

LinkedIn AI Coaching:
Fokussiert auf Karriereentwicklung, berufliches Wachstum und Fähigkeitenaufbau. Bietet KI-gesteuerte Einblicke und Empfehlungen zur Verbesserung von LinkedIn-Profilen, Networking und Jobsuche. Ideal für Einzelpersonen, die ihre Karriere vorantreiben möchten.

Das KI-Coaching von Retorio ist wissenschaftlich fundiert und hat seinen Ursprung in der Forschung an der Technischen Universität München (TUM). Ihr Kernstück, Behavioral Intelligence, verbindet KI mit verhaltenswissenschaftlichen Erkenntnissen. Retorio verwendet multimodale Modelle, die verbale, visuelle und auditive Hinweise analysieren. Sein dreischichtiges Modell beschreibt Verhalten, prognostiziert seine Auswirkungen und schreibt Verbesserungen vor, die auf Benchmarks für ideales Verhalten und Top-Performer basieren. Die KI-Modelle von Retorio wurden von Experten für Verhaltensforschung und KI an Institutionen wie der TUM und dem MIT entwickelt und weisen eine Genauigkeit von über 90 % bei der Verhaltensanalyse auf.

Eine KI-Vertriebscoaching-Plattform nutzt maschinelles Lernen und erweiterte Analysen, um die Vertriebsleistung zu überwachen, zu analysieren und zu verbessern. Es bietet Echtzeit-Feedback, passt Trainingspfade an und skaliert personalisiertes Coaching für große Teams. Retorio nutzt beispielsweise umfassende Verhaltensintelligenz, um sowohl verbale als auch nonverbale Hinweise während Verkaufsinteraktionen zu analysieren und so dabei zu helfen, Techniken zu verfeinern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Erfahre mehr bei Retorio.

Für große Organisationen ist Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung. Retorio ist darauf ausgelegt, Tausende von Mitarbeitern gleichzeitig zu trainieren und gleichzeitig Konsistenz und Qualität über verschiedene Regionen und Teams hinweg aufrechtzuerhalten. Seine unternehmenstauglichen Analysen ermöglichen es L&D-Managern, den Fortschritt zu überwachen und die Kapitalrendite effektiv zu messen. Entdecke Skalierbarkeitsfunktionen.

Retorio bietet immersive Videosimulationen, KI-gesteuertes Feedback und personalisierte Coaching-Pfade, die sich an die individuelle Leistung anpassen. Dazu gehören Rollenspielszenarien, Korrekturen in Echtzeit und umfassende Analysen, die Vertriebsteams dabei helfen, ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu üben und zu perfektionieren. 

Retorio bietet eine At-Rest-API und unterstützt verschiedene Möglichkeiten zur Integration in CRM-, HRM- oder LMS-Systeme wie Salesforce, Microsoft Dynamics, Cornerstone, Workday, Successfactors usw. Bitte buchen Sie eine Demo, um sich über verfügbare Integrationen zu erkundigen.

Der typische Zeitplan für die Implementierung von Retorio umfasst:
- Setup & Scoping: 1-2 Meetings zur Definition von Anwendungsfällen und KPIs.
- Go Live: Kann von einem Meeting bis zu einem Monat dauern.
- Globaler Rollout: Möglicherweise weniger als 2 Wochen.
- Inhaltserstellung: Kann weniger als 40 Minuten dauern, wobei Trainingsmodule in weniger als 20 Minuten entwickelt werden. KI kann die Trainingsbereitstellungszeit um mehr als das Zehnfache bzw. um bis zu 50 % verkürzen, was zu einer Zeitspanne bis zur Trainingsbereitstellung vom Konzept bis zur Markteinführung von 2–5 Stunden führt.

Die Vertriebstrainingssoftware von Retorio nutzt KI-Coaching mit realistischen Simulationen, damit Vertriebsmitarbeiter Gespräche üben und personalisiertes Feedback zu ihrer Kommunikation erhalten können. Diese skalierbare Lösung trägt dazu bei, die Vertriebsfähigkeiten zu verbessern, Leistungskennzahlen wie das Erreichen von Quoten zu steigern und die Fluktuation zu reduzieren, indem praktische Übungen in einer sicheren Umgebung angeboten werden. Die Plattform ermöglicht die Erstellung individueller Trainingsinhalte aus vorhandenen Materialien und lässt sich in CRM-/HRM-Systeme integrieren. Retorio konzentriert sich auf Verhaltensanalysen zur Kompetenzentwicklung und entspricht dem AI Act.

Das KI-Coaching von Retorio nutzt hochentwickelte Technologie, um messbares, wirkungsvolles und skalierbares Coaching bereitzustellen. Es befasst sich mit den Einschränkungen des traditionellen Coachings durch datengesteuerte, personalisierte und unvoreingenommene Methoden. Der Kern des KI-Coachings von Retorio liegt in der Fähigkeit, Verhalten mithilfe eines multimodalen Ansatzes zu analysieren und zu quantifizieren.

Technische Architektur Das KI-Coaching-System basiert auf einer Kombination von Deep-Learning-Modellen, die darauf ausgelegt sind, beschreibende, prädiktive und präskriptive Funktionen zu optimieren. Diese Modelle sind darauf ausgelegt, Sprach-, Sprach- und visuelle Hinweise aus Video- und Audiodaten zu erkennen. Die KI-Coaching-Plattform besteht aus drei Haupttypen von Modellen:

KI-Coaching-Generierung und Simulationsmodelle: Diese Modelle generieren realistische Trainingsinhalte, einschließlich simulierter Gespräche und Avatare, sodass Administratoren Simulationen schnell erstellen und starten können. Generative KI erstellt Coaching-Inhalte und erweckt Inhalte zum Leben.
KI-Coaching-Modelle für Verhaltensintelligenz: Diese Modelle analysieren Benutzerinteraktionen, um Verhaltensweisen mithilfe von Videoanalysen zu quantifizieren, vorherzusagen und vorzuschreiben. Diese Modelle übersetzen explizite Ziele in konkrete Verhaltensweisen.
Modelle zur Berichterstattung über die Auswirkungen von KI-Coaching: Diese Modelle bieten Einblicke in das Benutzerengagement und die Gesamtwirkung von Schulungen und ermöglichen es Administratoren, die Wirksamkeit von Coaching-Initiativen zu bewerten. Diese Modelle identifizieren Qualifikationslücken und verfolgen die Auswirkungen des Coachings auf das Unternehmen.
Verhalten mit Verhaltensintelligenz quantifizieren Das Herzstück der KI-Coaching-Plattform von Retorio ist die Verhaltensintelligenz, die Benutzerinteraktionen analysiert, um Verhalten auf der Grundlage von Videoanalysen zu quantifizieren, vorherzusagen und vorzuschreiben. Dieses System verwendet multimodale Modelle, die über verschiedene Ebenen hinweg funktionieren und Sprach-, Geschwindigkeits- und visuelle Eingaben integrieren, um quantifizierbare Verhaltensmerkmale zu beschreiben.

Multimodale Modelle erfassen verbale, visuelle und akustische Hinweise. Die Kommunikation besteht zu 55 % aus visueller Kommunikation, zu 38 % aus verbaler Kommunikation und zu 7 % aus Worten. Dadurch sind multimodale Modelle bis zu 14-mal leistungsfähiger als rein verbale Modelle. Die Daten werden über drei Ebenen verarbeitet:

Die Abbildung zeigt drei Modellebenen der Retorio-KI-Coaching-Plattform

Beschreibende Erkennungsmodelle (Schicht 1): In dieser ersten Phase werden Video- und Audiodaten vorverarbeitet und in quantifizierbare Formate umgewandelt. Bei der visuellen Analyse werden visuelle Hinweise wie Gesichtsausdrücke mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs) erkannt und analysiert. Die verbale Analyse nutzt Deep-Learning-Transkriptionsmodelle, um Audiomerkmale zu extrahieren. Die Stimmanalyse quantifiziert Stimmdaten, um eine Prosodieanalyse zu ermöglichen.
Vorhersagemodelle (Schicht 2): Die Daten aus Schicht 1 werden mithilfe spezieller Verhaltensmodelle analysiert, die die erwarteten Auswirkungen des beobachteten Verhaltens auf eine simulierte Zielgruppe bewerten. Jedes Modell konzentriert sich auf einen einzigen Kommunikationsmodus – verbal, verbal oder visuell – um die Erklärbarkeit und Transparenz zu verbessern.
Präskriptive Benchmark-Modelle (Schicht 3): Die Ausgabe von Schicht 2 wird anhand vorgegebener Benchmarks bewertet, die ideale Verhaltensweisen darstellen. Anschließend vergleicht der KI-Coach das beobachtete Verhalten mit diesen Benchmarks und führt eine Disparitätsanalyse durch, um notwendige Verhaltensänderungen zu ermitteln und gezielte Empfehlungen abzugeben.
Festlegung von Benchmarks Benchmarks spiegeln ideale Verhaltensweisen wider und ermöglichen die Verfolgung von Fortschritten und die Identifizierung von Abweichungen. Benchmarks können durch drei Methoden abgeleitet werden:

Manuelle Konfiguration: Trainingsadministratoren definieren Benchmarks, indem sie gewünschte Verhaltensweisen für bestimmte Situationen skizzieren.
Referenz-Benchmarks: Retorio bietet vorab festgelegte Benchmarks für verschiedene Branchen und Rollen, die von Verhaltensforschern entwickelt und gepflegt werden.
Benchmark-Benutzer: Leistungsträger werden zur Teilnahme an Trainingsinitiativen eingeladen und ihr Verhalten wird analysiert, um datengesteuerte Benchmarks zu erstellen.
Auswirkungen messen und umsetzbare Erkenntnisse liefern Modelle zur Berichterstattung über die Auswirkungen von KI-Coaching bieten Einblicke in das Benutzerengagement und die Trainingseffektivität. Diese Modelle kombinieren Ergebnisse der Inhaltsgenerierung mit Verhaltensintelligenz, um Coaching-Initiativen zu bewerten. Die Ergebnisse werden in Dashboards integriert, die Entscheidungsträgern helfen, die Wirksamkeit von Coaching-Programmen zu überwachen. Dashboards bieten Metriken wie:

Die Anzahl der beteiligten Benutzer und Abschlussquoten für einzelne Coaching-Module
Lernwirksamkeit von Coaching-Programmen
Geschäftsauswirkungen von Coaching-Programmen
Durch die Integration in CRM- oder HRM-Systeme kann die Plattform überprüfen, ob Feedback zu einer tatsächlichen Leistungsverbesserung führt.

Hauptvorteile des KI-Coachings von Retorio:

Datengesteuerte Empfehlungen: KI-Trainer bieten Empfehlungen an, die durch Videobeweise unterstützt werden.
Wirkungsmessung: KI-Coaching quantifiziert Verhaltensänderungen und validiert Empfehlungen.
Unvoreingenommene Empfehlungen: KI-Trainer konzentrieren sich ausschließlich auf das Verhalten und lassen demografische Merkmale außer Acht.
Datenschutz: Benutzer haben die Kontrolle über ihre Daten und können private Informationen löschen.
Psychologische Sicherheit: Die KI bietet eine sichere Umgebung für den Empfang von Feedback.
Skalierbarkeit und demokratischer Zugang: Cloudbasiertes KI-Coaching ermöglicht gleichzeitiges Coaching für viele Kunden zu geringen Kosten.
Die KI-Coaching-Modelle von Statistics Retorio erreichen eine hohe Genauigkeit bei der Beschreibung und Vorhersage von Verhaltensweisen: Die verbale und nonverbale Genauigkeit liegt jeweils bei über 95 %, während die stimmliche Genauigkeit bei über 80 % liegt. Auch die Engagementraten sind hoch. Die freiwillige Teilnahmequote an KI-Coaching-Programmen liegt zwischen 75 % (Führungstraining) und 93 % (Einzelhandelsverkaufsumfeld), mit durchschnittlich sechs bis zwölf Coaching-Sitzungen pro Benutzer und Quartal und Weiterempfehlungsraten von 80–91 %. Das Verhalten der Teilnehmer verbesserte sich mit jeder KI-Coaching-Sitzung um 2 %. Ein großes Unternehmen implementierte das KI-Coaching von Retorio und überführte innerhalb von vier Monaten einen von fünf mäßig leistungsstarken Mitarbeitern in die Kategorie der Top-Performer, was zu einer geschätzten Steigerung des zusätzlichen Umsatzes um 7 % führte.

Schulungsprogramme decken ein breites Spektrum an Rollen und Fähigkeiten ab, darunter:  

Vertrieb: Produktkenntnisse (einschließlich E-Fahrzeuge), Verkaufsprozess, Verhandlung, Abschlusstechniken, CRM-Nutzung, digitaler Handel, Kundenerfahrung.  

Serviceberater: Kundeninteraktion, Terminvereinbarung, Reparaturerklärung, Upselling/Cross-Selling, Prozesseffizienz, Umgang mit schwierigen Situationen.  

Techniker: Aktualisierung technischer Fähigkeiten, Diagnoseverfahren, spezialisierte Schulungen (z. B. E-Fahrzeuge, ADAS), markenspezifische Zertifizierungen.  

Führung/Management: Teammotivation, Leistungsmanagement, Betriebsabläufe im Autohaus, finanzielles Verständnis, Schaffung einer positiven Unternehmenskultur.  

Coaching konzentriert sich oft darauf, das Training zu festigen, spezifische Fähigkeiten zu verfeinern und die individuelle oder teambezogene Leistung in diesen Bereichen zu verbessern.

Retorio bietet Analysen, um die Wirksamkeit von Produktcoaching und -training zu verfolgen. Diese Analysen bieten Einblicke in die Interaktion der Lernenden mit den Trainingsinhalten. Berichte zeigen Fortschritte und Verhaltensänderungen im Zusammenhang mit Produktkenntnissen. Retorio kann den Bewertungserfolg anhand des Verständnisses von Produktinformationen messen. Die Plattform kann auch Lernfortschritte mit potenziellen Geschäftsergebnissen verknüpfen. Du kannst in Echtzeit Einblicke gewinnen und Trainingsinitiativen im Zusammenhang mit Produktkenntnissen steuern.

Die KI-Coaching-Plattform von Retorio ist mobilfreundlich und erfordert keine separate App. Es kann über eine ruhende API in CRM-, HRM- oder LMS-Systeme integriert werden. Beispiele für kompatible Systeme sind Salesforce, Microsoft Dynamics, Cornerstone, Workday und SuccessFactors. Die Plattform selbst wird in der EU auf ISO-zertifizierten Servern gehostet. Für das Avatar-Rendering wird ein Unterauftragsverarbeiter (D-ID) in den USA verwendet, wobei die Daten nach der Sitzung gelöscht werden. Retorio analysiert sowohl Video als auch Audio für die verbale und nonverbale Kommunikation. Insbesondere handelt es sich um eine No-Code-Technologie.