Warum intelligentes Ressourcenmanagement von Bedeutung ist

Beim Ressourcenmanagement im Dienstleistungssektor geht es darum, Mitarbeiter mit den richtigen Skills und Kompetenzen für ein bestimmtes Kundenprojekt zu finden, beide Seiten müssen perfekt aufeinander abgestimmt sein. Seit Langem werden Zuordnungen dieser Art auf lokaler Ebene vorgenommen, wobei Manager immer wieder auf dieselben Talente zurückgreifen, wenn sich diese einmal bewährt haben. Letztendlich wird die Arbeit erledigt – trotz relativ hoher Abwanderungsraten im Dienstleistungssektor.

Doch in den letzten Jahren haben sich die Umstände in der Branche radikal verändert. Die Lage auf dem Talentmarkt ist angespannter als je zuvor: Die Arbeitslosenzahlen in der EU sind auf einem historischen Tiefstand und in den USA kommen auf jede arbeitsfähige Person zwei offene Stellen. 

Vor diesem Hintergrund formulieren viele Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen neue Erwartungen an ihre Arbeitgeber, während Dienstleistungsunternehmen immer noch mit Remote- und Hybridarbeitsmodellen experimentieren. Gleichzeitig dämpft die weit verbreitete wirtschaftliche Unsicherheit die Kaufbereitschaft der Kunden und erhöht den Druck auf die Gewinnspannen. Zunehmende Fusionen und Übernahmen sowie der Einsatz externer Arbeitskräfte erschweren es vielen Unternehmen, die Skills und Kompetenzen ihres erweitertem Talentökosystems genau zu verstehen.

Einige Unternehmen halten am Status quo fest – und haben Schwierigkeiten. Andere setzen konsequent auf Automatisierung und Machine Learning, um echtzeitbasierte Einblicke in ihre Belegschaft zu erhalten und das projektbasierte Ressourcenmanagement wesentlich effizienter, effektiver und intelligenter zu gestalten.

„Man wird niemals komplett auf die menschliche Komponente verzichten können“, so Patrice Cappello, Global Head of Professional Services Industry Strategy bei Workday. „Doch durch Machine Learning lassen sich wesentlich mehr Dimensionen berücksichtigen, wenn es um die Ermittlung des idealen Teams für ein bestimmtes Projekt geht. So können die Personen, die für das Ressourcenmanagement zuständig sind, schneller und mit größerer Präzision und Gewissheit datengestützte Entscheidungen treffen.“

Solche datengestützten Entscheidungen können sich auch positiv auf die Unternehmensbilanz auswirken. Laut einer Studie des Branchenverbands Service Performance Insight kann die fakturierbare Auslastung der Mitarbeiter durch den Einsatz von Professional Services Automation um 4 % erhöht werden. Diese Steigerung um 4 % bedeutet den Analysten zufolge für ein 100-köpfiges Unternehmen mit einem durchschnittlichen Stundensatz von 200 US-Dollar 8.000 mehr abrechenbare Stunden pro Jahr – und 1,6 Millionen US-Dollar an zusätzlichem Umsatz.

Cappello sprach kürzlich mit Justin Joseph, Senior Director of Product Strategy for Professional Services Industries bei Workday, darüber, wie intelligentes Ressourcenmanagement (IRM) die Branche verändern wird und was Dienstleistungsunternehmen tun können, um den Nutzen von IRM zu maximieren.

Über Automatisierung im Dienstleistungssektor wird seit Ende der 1990er Jahre diskutiert. Was hat sich verändert und warum sind intelligente Technologien für Firmen plötzlich so attraktiv?

Cappello: Früher ließen sich Unternehmen im Dienstleistungssektor von dem Aufwand abschrecken, den konsequentes, unternehmensweites Ressourcenmanagement erfordert. Es herrschte die Einstellung: Ja, es gibt zurückgehaltene Ressourcen, und ja, viele Mitarbeiter verlassen das Unternehmen, aber es läuft ja trotzdem alles ganz gut. Die letzten Jahre haben jedoch die Schwachstellen dieses Ansatzes vor Augen geführt. Geringere Gewinnspannen und die zunehmende Raffinesse der Kunden bei der Ressourcenbeschaffung erzwingen neue Modelle des Ressourcenmanagements und wir beobachten, dass das Thema Automatisierung in der Branche jetzt viel ernster genommen wird. 

Joseph: Die aktuelle Dynamik in Richtung IRM wurde auch durch die Umstellung auf Remote- und Hybridarbeitsmodelle beschleunigt. Die neuen Arbeitsmethoden haben es wesentlich leichter gemacht, Ressourcen aus verschiedenen Bereichen des Unternehmens unabhängig von ihrem Standort und ihrer Zeitzone zu bündeln. Doch dabei ist vielen Unternehmen auch klar geworden, dass sie nur eine sehr vage Vorstellung davon haben, welche Skills und Kompetenzen eigentlich in ihrer Belegschaft vorhanden sind. 

Vielleicht gab es hier und da eine Excel-Tabelle mit einer Skill-Taxonomie, das ist jedoch kein echtes Management. Letztendlich verlassen sie sich also darauf, dass die Verantwortlichen Projekte mit den Mitarbeitern besetzen, die sie kennen. Das ist keine skalierbare Strategie – erst recht nicht in einer Remote- oder Hybrid-Arbeitsumgebung. 

Was genau ist mit dem Begriff IRM gemeint? Was macht IRM „intelligent“?

Joseph: Aus einer Softwareperspektive ist „Intelligenz“ im Grunde gleichbedeutend mit Machine Learning. Nehmen wir die Workday Skills Cloud als Beispiel: Mithilfe von Machine Learning werden Informationen aus diversen Quellen zusammengetragen – Lebensläufe, Performance-Reviews, Lernsysteme und bisherige Projekte einer Person. Anhand dieser Informationen wird dann eine Übersicht der Kompetenzen erstellt, die sämtliche Aspekte berücksichtigt und ständig aktualisiert wird. Mit Tabellenkalkulationsprogrammen ist dieses Maß an echtzeitbasierten, präzisen Kompetenzinformationen schlichtweg nicht zu erreichen. 

Diese ganzheitliche Kompetenzübersicht ist dabei nur einer der Bestandteile von IRM. Man kann noch viel weiter gehen: Kundenbeziehungsdaten wie Standort oder Sprache und sogar die strategische Bedeutung bestimmter Kunden können ebenfalls einbezogen werden. Funktionsübergreifende Daten aus Vertrieb, Marketing, HR und Finanzen können kombiniert werden, um detailliert zu bestimmen, wie rentabel der Einsatz bestimmter Ressourcen ist, oder um die Pipeline-Annahmen anzupassen.

Die Software kann anhand all dieser Daten konkrete Empfehlungen zur Personalbesetzung für ein bestimmtes Projekt aussprechen sowie alternative Modelle bieten. Wenn wir von „intelligentem“ Ressourcenmanagement sprechen, meinen wir also im Grunde die Anwendung von Machine Learning über mehrere Dimensionen hinweg.

Cappello: Es darf nicht außer Acht gelassen werden, dass das Ressourcenmanagement immer unvorhersehbarer wird, je größer ein Unternehmen wird. Machine Learning kann viel Arbeit abnehmen, gerade wenn es darum geht, alle Aspekte zu berücksichtigen und Empfehlungen zu optimieren. Es wird immer eine menschliche Komponente geben, weil es letztendlich immer noch Menschen sind, die die Entscheidungen treffen – allerdings jetzt mit fortschrittlicheren Tools. 

Welche Rolle spielt IRM für die Talententwicklung und -bindung?

Joseph: Im Dienstleistungssektor ist es häufig so, dass die Mitarbeiter immer wieder an den gleichen Projekten arbeiten. Die Verantwortlichen neigen dazu, immer wieder dieselbe Personalauswahl zu treffen, sodass sich die Betroffenen überarbeitet fühlen oder den Eindruck gewinnen, in ihrer beruflichen Entwicklung nicht weiterzukommen. Gleichzeitig werden neu angestellte Mitarbeiter oder solche, die neue Kompetenzen erworben haben, manchmal übersehen und sind unterfordert, aus dem einfachen Grund, dass es schwer ist, sich in einem neuen Bereich zu profilieren. Das führt dazu, dass die eine Person ausgebrannt ist, während die andere Däumchen dreht – und beide haben das Gefühl, auf der Stelle zu treten. 

Durch Machine Learning lässt sich dem entgegenwirken, sodass die Arbeit gerechter verteilt wird und im gesamten Unternehmen die richtigen Talente für die richtigen Projekte eingesetzt werden. Da Personaldaten den Dreh- und Angelpunkt beim IRM bilden – einschließlich Daten zu Fähigkeiten, Kompetenzen, Karriereinteressen und Ambitionen – sind die Empfehlungen so konzipiert, dass die Fähigkeiten und die kontinuierliche Weiterbildung der Mitarbeiter gefördert wird. Das kann sich in einer Branche, in der die Personalentwicklung so oft hinter dringenden Kundenanforderungen zurücksteht, als echter Wettbewerbsvorteil erweisen. 

Cappello: Das Talentangebot war im Dienstleistungssektor schon immer von entscheidender Bedeutung. Der Personalmangel ist derzeit jedoch so groß, dass Unternehmen aktiv Strategien entwickeln, um mehr Arbeit mit weniger Personal zu bewältigen. Vor diesem Hintergrund ist es ein klarer Vorteil, wenn man Möglichkeiten findet, nicht nur die richtigen Talente einzusetzen, sondern auch die vorhandenen Kompetenzen auszubauen. 

Wo sollten Unternehmen ansetzen, wenn sie ihr Ressourcenmanagement modernisieren möchten? 

Cappello: Da gibt es verschiedene Möglichkeiten, doch am allerwichtigsten ist die Datengenauigkeit. Gutes Ressourcenmanagement ist nur mit genauen Mitarbeiterdaten möglich. Das ist das Rückgrat eines jeden Systems, unabhängig von der eingesetzten Technologie. Aus einigen Unternehmen bekommen wir zu hören, dass neu eingestellte Mitarbeiter gleich bei Projekten eingesetzt werden, sodass sich ihr Onboarding verzögert oder keine vollständige Bestandsaufnahme ihrer Kompetenzen vorgenommen wird. Dazu kann ich nur sagen: Das muss aufhören! Ohne Mitarbeiterdaten ist das Ressourcenmanagement von Anfang nicht richtig möglich.

Wichtig ist auch eine detaillierte Bestandsaufnahme der Methoden, die im Unternehmen eingesetzt werden, um die Skills und Kompetenzen der Mitarbeiter zu erfassen. Handelt es sich dabei um eine Tabelle, die nur selten aktualisiert wird, oder undokumentiertes Wissen, über das nur eine einzige Person verfügt, dann sind die Probleme schon abzusehen. Insbesondere bei Personalmangel ist es unerlässlich, dass Unternehmen wissen, welche Kompetenzen zu welchem Zeitpunkt verfügbar sind. Mit vernetzten Echtzeit-Daten ist es möglich, die vorhandene Belegschaft zu optimieren und aus neuen Chancen schneller Kapital zu schlagen.

Zuletzt würde ich in Bezug auf das Ressourcenmanagement die Personalbesetzungsprozesse unter die Lupe nehmen. Wie formal ist der Prozess und wer ist daran beteiligt? Kommt es oft vor, dass Manager Top-Performer aus strategischen Gründen in der eigenen Abteilung halten („Resource Hoarding“)? Setzen bestimmte Personen immer wieder dieselben Mitarbeiter ein? Wie ist der Prozess auf die geschäftlichen Anforderungen und Ziele des Unternehmens abgestimmt? Welche Auswirkungen hat die neue Dynamik der Remote- oder Hybridarbeit darauf? 

Joseph: Wir beobachten, dass der Dienstleistungssektor insgesamt wenig Interesse zeigt, zu den Abläufen von vor ein paar Jahren zurückzukehren. Unternehmen bemühen sich bereits um ein besseres Verständnis ihrer Mitarbeiter, um Projekte effektiver zu besetzen, Talentlücken zu schließen und eine zukunftsfähige Belegschaft zu schaffen. Oft ist der wichtigste Schritt, den ersten Schritt zu machen. Wenn man erst mal den Anfang macht, kann man die ersten Vorteile durch IRM nutzen, um die Transformation zu beschleunigen.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Workday Dienstleistungsunternehmen beim intelligenten Ressourcenmanagement und bei der digitalen Transformation unterstützt, besuchen Sie unsere Website.