People über Processes

Einfaches People Analytics ist die Abbildung des Ist-Zustands innerhalb des Personalcontrollings. Fortgeschrittenes People Analytics konzentriert sich in einer zweiten Stufe um das Erkennen von zusammenhängenden Mustern. Die dritte Stufe ist das prädiktive People Analytics. Hier geht es darum, ­Ereignisse und Entwicklungen vorherzusagen und mögliche Konsequenzen abzuschätzen. Also um den Versuch, menschliches Verhalten im Kontext der Arbeit vorherzusagen.

Im Bereich des HRM gibt es eine Vielzahl von Möglichkeiten, Künstliche Intelligenz gekoppelt mit People Analytics ­einzusetzen:

• Kandidatensuche: Auf Grundlage online verfügbarer ­Informationen von Personen werden aufgrund des ­aktuellen und künftigen Personalbedarfs Kandidatinnen und Kandidaten gesucht und vorgeschlagen, die man in einem weiteren Schritt aktiv ansprechen kann.
• Lernen: Durch das bisherige Lernverhalten der Mitarbeitenden, durch ihren Zugriff auf Lernressourcen, durch ihre Jobs, durch ihr Skill-Profil, durch ihre Projekte und ihre Vernetzung mit Kolleginnen und Kollegen werden Mitarbeitenden über eine Lernplattform relevant erscheinende Lerneinheiten vorgeschlagen. Nebst statischen Lernressourcen erhalten sie zudem Empfehlungen, mit wem sie sich vernetzen und über ­Lerninhalte austauschen können.
• Laufbahnplanung: Mitarbeitende erhalten über Lernplattformen automatische Empfehlungen für Karriereschritte im Unternehmen. Dabei kommen Empfehlungssysteme zum Einsatz, die auf dem Abgleich von Möglichkeiten mit dem persönlichen Profil eines Mitarbeitenden basieren. Dabei kann es sich um Jobs, Projekte oder Aufgaben handeln. Aufgrund der Reaktionen der Mitarbeitenden lernt das System, welche Optionen aus Sicht der Betroffenen interessant sind und welche nicht.
• Strategische Ebene: Es können Wahrscheinlichkeitswerte für die künftige Personalentwicklung gemacht werden. So werden beispielsweise  zu erwartende Kündigungswellen prognostizierbar. Daraus lassen sich gezielte Massnahmen für die Personalplanung identifizieren.

Überfordernde Datenmengen

Der Mensch ist mit der Analyse der heutigen Datenmengen schlichtweg überfordert. KI-Tools tragen dazu bei, diese Prozesse schneller, weniger fehleranfällig, präziser und kostengünstiger zu gestalten. Ebenfalls gibt es ein grosses Potenzial in der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben. KI kann somit dazu beitragen, die Produktivität im Personalwesen zu steigern, sodass sich die HR-Abteilung auf wichtigere Aufgaben konzentrieren kann. Zudem können Entscheidungsfindungen durch den Einsatz von KI unterstützt und verbessert werden. Das, weil durch eine ganzheitliche Auswertung der Daten Trends frühzeitig erkannt und Handlungsempfehlungen gegeben werden können. Durch die Datenanalyse und Erkennung der Muster trägt KI ausserdem dazu bei, die Fehlerwahrscheinlichkeit bei der Entscheidungsfindung zu verringern. Richtig eingesetzt kann KI somit dazu beitragen, dass die Mitarbeiterorientierung zunimmt und das Engagement der Beschäftigten dadurch steigt.

Ein viel diskutiertes Risiko von KI im HR ist die Gefahr diskriminierender Algorithmen. Bei einer fehlerhaften Programmierung können die Daten zum einen nicht nur wenig aussagekräftig, sondern sogar nachteilig sein. Die fehlende Gefühlsebene von KI-Applikationen kann darüber hinaus als negativ wahrgenommen werden. So ist beispielsweise die Bewertung von Humor von Algorithmen noch nicht möglich.

People über Data und Analytics

Um sich in der Welt der Digitalisierung behaupten zu können, müssen Unternehmen in erster Linie auf Zwischenmenschliches setzen. Hier gilt das Manifest «People over Processes». Wenn sich HR für KI-Lösungen entscheidet, sollte dabei immer die Frage im Zentrum stehen, inwieweit diese die Personalstrategie unterstützt. Das Potenzial von KI-Tools ist verlockend für das HRM. In Zukunft wird es deshalb wichtiger, dass Personaler KI-Werkzeuge verantwortungsbewusst steuern. Dazu gehört ein kritisches Hinterfragen der Algorithmen und der Eignung des Datenpools.