Erfolgreiche Transformation von HR-Abteilungen dank KI

Die Umgestaltung der HR-Landschaft hat also nichts Künstliches – und eine Übernahme durch Roboter ist nicht in Sicht. Vielmehr sind es Menschen, die KI für sich arbeiten lassen. Von der Verbesserung der landwirtschaftlichen Produktion bis zur Einbindung der Patienten im Gesundheitswesen, sämtliche Wirtschaftssektoren nutzen KI zum Wohl der Menschheit.

Dasselbe sehen wir auch im Personalwesen (HR). HR-Fachkräfte setzen KI ein, um die Mitarbeitererfahrung am Arbeitsplatz zu verbessern und die Effizienz der HR-Prozesse zu erhöhen. Doch das ist nur der Anfang. Schon jetzt wird offenbar, dass KI die nächste Evolution der CHRO-Funktion vorantreiben und in der Führungsetage mithelfen kann, eine inklusive und ganzheitliche Unternehmensstrategie zu entwickeln.

Die Transformation der HR-Funktionen für den Arbeitsplatz der Zukunft

Laut „KI-IQ: Trends im Bereich künstliche Intelligenz im Unternehmen“, einer neuen Workday-Umfrage unter 1.000 Entscheidungsträgern in Unternehmen aus der ganzen Welt, gehören zu den wichtigsten HR-Aufgaben, die mithilfe von KI verbessert werden, Recruiting und Applicant Tracking, Geschäftsanalysen und Tools zur Kompetenzbeurteilung. Darüber hinaus erwähnten 65 % der Befragten, dass der bisherige Einsatz von KI und ML (Machine Learning) die Mitarbeitererfahrung verbessert habe – ein Aspekt, der als kritischer Indikator und als wichtiges Anliegen von HR gilt.

Hier ein weiterer Blick darauf, welche Vorteile HR-Führungskräfte von der Erweiterung der HR-Funktionen durch KI erwarten dürfen.   

Ganzheitlicher Blick auf Mitarbeiterkompetenzen und Talentmanagement

HR-Führungskräfte brauchen eine Technologie, die ihnen dabei hilft, Skills mit Blick auf die Zukunft optimal einzusetzen. Dies bedingt eine Abkehr von der Idee, dass Arbeit durch rigide strukturierte Stellen und Zuständigkeiten erledigt wird. Stattdessen sollte sie als ein flexibles Zusammenwirken von Fertigkeiten gesehen werden, um mit den sich wandelnden Anforderungen des Unternehmens Schritt zu halten .  

„Da Unternehmen ihre kompetenzbasierten Talentstrategien beschleunigen und skalieren, ist es jetzt und in Zukunft unmöglich, die Skills ihrer Belegschaft manuell zu identifizieren und zu verwalten“, sagt David Somers, Workdays Group General Manager of Products for the Office of the CHRO. „Das Verständnis der Fähigkeiten der Mitarbeiter, geschweige denn die optimale Abstimmung auf die Bedürfnisse eines Unternehmens, ist heute ohne KI- und ML-Tools gar nicht mehr denkbar. Nur mithilfe solcher Tools ist die Erfassung und Analyse dieser Daten möglich.“

Denn KI und ML gehen über das Identifizieren und Abbilden der Skills im Zusammenhang mit verschiedenen Projekten oder Stellen hinaus. Das ist ein typischer Ansatz des Skills-Managements. Vielmehr helfen sie zu verstehen, wie Fähigkeiten miteinander in Bezug stehen und wie sie sich weiterentwickeln und zu neuen angrenzenden Fähigkeiten ausbauen lassen. Das ist eine wichtige Erkenntnis, denn Skills verändern sich kontinuierlich. Ein Beispiel zur Illustration: Jemand, der über fundierte Excel-Kenntnisse verfügt, besitzt gegebenenfalls auch Fähigkeiten in der Datenanalyse, im Reporting und anderen Aufgaben, bei denen Excel zum Einsatz kommt. Mithilfe von KI und ML lässt sich ein Überblick über die intern vorhandenen Kompetenzen gewinnen, der wiederum Erkenntnisse in Bezug auf kompetenzbasierte Initiativen liefert.

Die Arbeitsplatzkultur und das Mitarbeiter-Engagement verstehen und verbessern

Einst ausschließliche Priorität der HR-Abteilung, so ist das Mitarbeiter-Engagement zu einer Priorität der C-Suite geworden, die sich auf zahlreiche Geschäftsfaktoren auswirkt, angefangen von Produktivität bis zu Innovation und mehr. Führungskräfte wollen verstehen, wie ihre Mitarbeiter ihren Arbeitgeber wahrnehmen und wie sie die gewonnenen Erkenntnisse nutzen können. Führungskräfte der Personalabteilung bringen diese Erkenntnisse ihrerseits der C-Suite näher und nutzen sie, um einen attraktiveren Arbeitsplatz zu schaffen. 

Die prädiktiven Eigenschaften von KI helfen Unternehmen, einen besseren Einblick in eine der schwierigen Herausforderungen des Mitarbeiter-Engagements zu gewinnen: die Identifikation von Mitarbeitern, bei denen ein höheres Kündigungsrisiko besteht. Diese Erkenntnisse versetzen HR-Führungskräfte in die Lage, geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um Risiken wie Burnout und Fluktuation zu mindern.

Somers gibt ein Beispiel dafür, wie natürliche Sprachverarbeitung, eine ML-Technologie, helfen kann, die Stimmung der Mitarbeiter im Unternehmen richtig einzuschätzen. Er beschreibt, wie Unternehmen Workday Peakon Employee Voice, eine intelligente Feedbackplattform verwenden, um das Fluktuationsrisiko zu verstehen und zu identifizieren. Sie beinhaltet eine KI- und ML-gestützte Funktion zur Kündigungsprognose. Als Basis nutzt sie ein statistisches Modell, das anhand von Millionen von Datenpunkten aus Umfragen in einer Datenbank zum Kündigungsverhalten geschult wurde.

Somers führt aus: „Das Modell berechnet das Kündigungsrisiko der Mitarbeiter basierend auf ihren Antworten und Scores über einen gewissen Zeitraum. Anhand des Kündigungsrisikos auf Ebene der individuellen Mitarbeiter berechnet es dann das durchschnittliche Risiko für jedes Segment sowie für das gesamte Unternehmen. Des Weiteren vergleicht es das durchschnittliche Risiko jedes Segments mit dem durchschnittlichen Risiko des Unternehmens und stuft das Kündigungsrisiko im Verhältnis ein. Es könnte beispielsweise zeigen, dass das Fluktuationsrisiko im Marketing-Segment im Bereich der obersten 10 % des Unternehmens liegt.“

Diese Art von Erkenntnissen können Unternehmen Hinweise zur Verbesserung des Mitarbeiter-Engagements geben, etwa durch zusätzliche Leistungen im Bereich Gesundheit und Wohlbefinden oder durch Bewertungen des Arbeitspensums.

Automatisieren von repetitiven, aber dynamischen HR-Aufgaben

Die Automatisierungsrevolution – also die Befreiung des Menschen von manuellen Aufgaben – war im HR-Bereich schon eine ganze Weile vor der Pandemie in vollem Gang. Die unvorhergesehenen Umstände beschleunigten jedoch die Notwendigkeit der digitalen Innovation und lösten eine Welle der KI-Einführungen aus. Diese ging mit der Forderung nach Agilität und Effizienz im Personalwesen einher – was gleichbedeutend ist mit intelligenter Automatisierung. Dazu gehört das Auslesen von Daten zur Erstellung von Prognosen. Mit anderen Worten: Intelligente Automatisierung ist Automatisierung gepaart mit maschinellem Lernen.

Besonders hilfreich ist dies für HR-Aufgaben, die routinemäßig erfolgen, aber auch dynamisch sind, wie etwa die Planung von Arbeitskräften und das Abdecken des Personalbedarfs. So setzen Unternehmen KI ein, um die Nachfrage nach Arbeitskräften mit den Qualifikationen, Skills, der Verfügbarkeit und den Präferenzen in Einklang zu bringen und die Zeitpläne sowohl für die Mitarbeiter als auch für das Unternehmen zu optimieren. Dies trifft insbesondere auf Unternehmen zu, die Mitarbeiter im Servicebereich beschäftigen, wobei die Schichten ständig wechseln und die Führungskräfte kurzfristig Nachbesetzungen und Anpassungen vornehmen müssen. 

„Dadurch, dass KI Empfehlungen für die Personalplanung bereitstellt, indem sie die Verfügbarkeit und die Fähigkeiten der Arbeitskräfte automatisch in Zusammenhang mit anstehenden Schichten abbildet, können Unternehmen Über- und Unterplanungen vermeiden. Gleichzeitig haben sie die Arbeitskosten besser im Griff und verhindern Burnout“, so Somers. 

Die Rolle von HR zur Sicherstellung von sauberen Daten für verantwortungsbewusste KI

Ganz offensichtlich bewirkt der Einsatz von KI eine Umgestaltung der HR-Funktion. HR-Führungskräfte müssen diese Evolution ebenso vorantreiben wie andere Führungskräfte im Unternehmen. 

Die Krux von KI liegt darin, dass sie für die Erledigung von Aufgaben wie prädiktive Analysen oder die Generierung von neuen Inhalten (generative KI) auf die Qualität des zugrundeliegenden Modells angewiesen ist. Und dieses ist immer nur so gut wie die eingespeisten Daten. Ein starkes Engagement für Daten-Governance beginnt mit der Überzeugung, dass HR-Daten im ganzen Unternehmen relevant sind. Und das genau ist das Kernprinzip von Workday Human Capital Management (HCM). Basierend auf einem einheitlichen Datenmodell und einem einzigen Sicherheitsmodell kann Workday HCM verschiedene Datensätze lesen und dann eine Vielzahl von Analysen durchführen und auf Anwendungsfälle im gesamten Unternehmen aufmerksam machen.

„Deshalb ist es beim Einsatz von KI ganz wichtig, saubere und kohärente Daten zu pflegen. Denn dies ist die grundlegende Voraussetzung, um Genauigkeit und Qualität zu gewährleisten“, sagt Somers. „Wenn die Datensätze nicht sauber sind, erhalten die HR-Abteilungen und die Personalverantwortlichen unzuverlässige Ergebnisse, die zu kostspieligen Fehlern führen können.“

HR-Verantwortliche sind die treibenden Kräfte bei der Gestaltung der Arbeitsplätze von morgen

Umfragen zur öffentlichen Stimmung gegenüber KI, sowohl weltweit als auch in einzelnen Ländern wie Großbritannien und den USA, machen deutlich, dass sich immer mehr Menschen eine Zukunft vorstellen, in der die Macht der KI eine positive Wirkung ausübt. Gleichzeitig zeigen diese Befragungen jedoch auch gewisse Bedenken gegenüber KI, vor allem hinsichtlich adäquater Regulierung.  

Es ist wichtig, bei jedem Anwendungsfall, der KI nutzt, um HR zu unterstützen, daran zu denken, was das Ziel ist: die Verbesserung der Entscheidungsfindung aufgrund von zusätzlichen Erkenntnissen und verbesserter Effizienz. Auf keinen Fall geht es darum, das zu ersetzen, was HR-Fachkräfte so wertvoll macht – ihre Funktion als Botschafter der Unternehmenskultur und als Vermittler der Werte und Ziele des Unternehmens.

„Letztendlich ist es wichtig, den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen und ihn zum finalen Entscheidungsträger zu machen. Denn nur so können KI und ML sicherstellen, dass die menschlichen Arbeitskräfte produktiver und besser informiert sind und Probleme meistern können, deren Lösung sie sich vorher nicht zugetraut hätten.“