Der Markt ist reif

Die Idee ist ganz einfach. Wir erheben die Skills unserer Mitarbeitenden und definieren die geforderten Skills der Zukunft. Und schon wissen wir, was zu tun ist. Das hat jedoch nur selten gut funktioniert. Die Technik kann dabei aber helfen und einige Glaubenssätze wollen wir genauer betrachten.

Belief 1: Die Zeit ist reif

Klassische Job-Architekturen mit statischen Job-Profilen haben ausgedient. In der Welt der agilen Zusammenarbeitsformen erheben Unternehmen stattdessen den Skill-Bedarf und akquirieren Skills. Die Personalplanung wird somit als Disziplin neu erfunden. Dabei spielt People Analytics eine wichtige Rolle. Dement­sprechend entwickelt sich der Technologiemarkt. Das zeigt sich beispielsweise bei einem HR-Tech-Messebesuch. Kaum ein Software-Aussteller bewirbt sein Produkt nicht im Skills-Umfeld. In diesem Bereich wird aber auch stark geforscht: Das führt im positiven Sinne dazu, dass HR-Fachkräfte von immer besseren digitalen Beratern unterstützt werden.

Belief 2: Skills-Profilierung passiert überall

Um zu verstehen, wie die Skill-Lücke zwischen IST und SOLL in einem Unternehmen zu schliessen ist, müssen die Verantwortlichen erst wissen, über welche Skills beziehungsweise Skill-Kapazitäten sie heute verfügen. Idealerweise sollte jeder Mitarbeitende diese selbst festhalten. Nur wo? Die Antwort ist kurz und prägnant: überall! Denn der Mensch ist in seinem Kompetenzspektrum nicht einfach in ein Modell zu giessen. Gleichzeitig kennen wir die Kompetenzen eines Mitarbeitenden nur, wenn wir uns verschiedene Systeme und die darin enthaltenen Daten zunutze machen: zum Beispiel die des Performancemanagement-Systems, des Intranet-Profils, der Lernplattform oder der Wissensdatenbank.

Belief 3: Der Mensch hat es gern bequem

Wir alle haben unseren Lebenslauf oder unsere Skills mehrfach in einem System erfasst, etwa, weil wir einen nächsten Karriereschritt planen, wir uns in der Unternehmung optimal positionieren oder etwas probieren wollen. Es nervt jedoch, wenn wir die Daten mehrfach eingeben müssen. Der Aufbau eines akkuraten Skill-Inventars kann deshalb nur funktionieren, wenn wir das System optimal auf die Menschen ausrichten. Damit verbunden ist der Grundsatz, dass Mitarbeitende ihre einmal erfassten Skills über alle relevanten Systeme hinweg nutzen können.

Ein Beispiel: So macht es Swisscom

Obigen Grundsätzen folgend lancierte Swisscom das Projekt SkillHUB. Dieses hat keine andere Aufgabe, als sicherzustellen, dass die Skills eines Mitarbeitenden überall dort vorhanden sind, wo sie gefragt sind. Somit kann das Skill-Profil auch von überall her aktualisiert werden. Damit ist es für einen Mitarbeitenden aufgrund einer Arbeitsmarktanalyse möglich zu erkennen, welche Skills für einen nächsten Karriereschritt erforderlich sind. Die zu entwickelnden fliessen in die Lernumgebung ein, wodurch der Mitarbeitende entsprechende Weiterbildungsempfehlungen erhält. Die Abbildung illustriert das Zusammenspiel der Komponenten.

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Fazit

Skills Management macht Spass, weil es schwierig ist, Menschen in ein Skill-Schema zu pressen – das ist anspruchsvoll und wird es auch immer sein. Dabei macht uns die natürliche Sprache das Leben nicht einfacher. So existieren für jeden Skill-Begriff unzählige Synonyme. Gute digitale Assistenten lösen dieses linguistische Problem mit künstlicher Intelligenz, indem sie die Skill-Begriffe in einem «Bedeutungsraum» verorten. Fachleute sprechen dabei von Ontologien, die häufig auch im Rekrutierungsumfeld anzufinden sind. Ob uns die heute verfügbaren Technologien bereits zufriedenstellen, überraschen oder sogar begeistern, muss jeder für sich selbst entscheiden. Klar ist aber, dass die Zeit gekommen ist, sich ernsthaft mit dem Thema Skills Management auseinanderzusetzen.