Mitarbeiterengagement und -Feedback

✔  Pulse-Surveys: KI-gestützte Systeme, die regelmäßig Feedback von Mitarbeitern in Echtzeit erheben und analysieren

✔  Tools, die Stimmungen und Emotionen der Mitarbeiter durch Text- oder Sprachanalyse bewerten

Performance-Management

✔  KI-gestützte Leistungsevaluierung sind Tools, die Performance aber auch Potenzial objektiv bewerten und Entwicklungsmaßnahmen vorschlagen

✔  OKR`s: Tools, die Fortschritte bei persönlichen und Teamzielen z.B. auf Basis von Objective Key Results monitoren

Personalanalyse

✔  Predictive Analytics: Tools zur Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation, Personalbedarf und Bindungsstrategien

AI Potenzial durch erweiterte Datenanalysen (Trends und Prognosen)

✔  Integration von Mitarbeiterdaten aus verschiedenen Datenquellen, Evaluierungen und in Unternehmen bereits eingesetzter Personalmanagement-Software

✔  Zukünftige Tools ermöglichen es, umfassendere Datenanalysen vorzunehmen, um Trends und Prognosen im Mitarbeiterverhalten, der Mitarbeiterzufriedenheit und des Retention Managements tiefer zu verstehen

✔  Je mehr Organisationen über die eigene Zielgruppe der Mitarbeiter und potentieller Zielgruppen im externen Arbeitsmarkt wissen, umso besser können sie auf sich ändernde Erwartungen reagieren und sich vom Wettbewerb abheben

✔  Analysetools können helfen arbeitsmarktrelevante Daten sowie interne Daten zu verarbeiten, um das Verhalten, die Bedürfnisse und Anforderungen der (potenziellen) Mitarbeiter besser und tiefer zu verstehen sowie individuelle Maßnahmen wie personalisierte Landingpages oder Empfehlungen im externen und internen Personalmarketing effizienter zu nutzen sowie eine konsistente Kommunikation zu gewährleisten.

👉  Ausblick für eine personalisierte und situative Mitarbeiterführung

Zukünftige Entwicklungen und aktuell in meiner Forschung: Situatives Führungsverhalten vor allem in anspruchsvollen Change-Prozessen zu verbessern,  um individueller auf Mitarbeiterbedürfnisse einzugehen mit dem richtigen Kommunikationsansatz bei anspruchvollen Führungsaufgaben.

Zusammengefasst wird deutlich, wie viel Potenzial das HR-Management und Leadership aus technologischen Möglichkeiten schöpfen kann. KI-Tools bringen zeitliche Ressourcen zurück, verstehen dabei gleichzeitig, wie das Unternehmen funktioniert, kann Empfehlungen in Echtzeit abgeben und lernt dabei aus jeder bereits getroffenen Entscheidung.

01 Verständnis

✔ Sicherstellung eines gemeinsamen Verständnis im Sinne eines Shared Mental Models von Anfang an. Alle Stakeholder müssen verstehen, welcher Nutzen für das Unternehmen und die Teams durch den Einsatz eines Tools besteht.

✔ Iterativ immer wieder dieses Verständnis bei allen Stakeholdern überprüfen. Dazu gehört eine Akzeptanzsteigerung durch klare Kommunikation des Mehrwerts für HR, Führungskräfte, Teams, Betriebsräte und Bewerber.

02   Einbindung

✔ Von Beginn an Betriebs- und Personalräte zur Sicherstellung der Mitbestimmung einbinden. Der Vorgang: "Erst einmal suchen und ausloten birgt immer ein Risiko."

✔ Stakeholder bereits über die Absicht ein Tool zu implementieren informieren, auch wenn das Tool oder der Anbieter noch nicht feststeht. Das erzeugt Vertrauen von Anfang an.

✔ Transparente Kommunikation zu Zielen und Vorteilen der Lösung mit einer für alle Stakeholder gut verständlichen Aufbereitung.

✔ Chancen wie Herausforderungen und Risken gleichermaßen besprechen und wie diese aktiv angegangen werden - erzeugt Vertrauen und zeigt Kompetenz.

03  Schutz

✔ Datenschutzsichere Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten klar für alle verständlich regeln.

✔ Sicherstellung der DSGVO-Konformität durch gezielte Datenverarbeitung und Einbindung des Datenschutzbeauftragten von Anfang an. Zum Beispiel sollten Lern- oder Feedbackplattformen nur notwendige Daten speichern.

04   Ethik

✔ Ethische Prinzipien wahren. Nie ein Tool als eine versteckte Überwachungsmaschine verwenden: "Es wird eh rauskommen" und verstößt gegen das Prinzip der Transparenz und Ethik, vom Datenschutz ganz abgesehen. 

✔ Nie personenbezogene Analysen ohne Zustimmung der Mitarbeiter oder Bewerber durchführen. Dieses Vorgehen verschließt jegliche Tür zur sinnvollen Anwendung von KI und technologischen Tools.

✔  Verantwortungsvoll Transparenz schaffen und aufrechterhalten, denn die Menschen müssen immer wissen, welche Daten wofür genutzt werden.

✔ Prinzip der Datenminimierung. Es sollen immer nur die notwendigen Daten erhoben und gespeichert werden. In einer klaren Vereinbarung mit den Stakeholdern festhalten.

02   Tester

✔ Akzeptanz fördern, indem Vertreter aller Stakeholder als Tester vertreten sind.

✔ Weiterhin soll nicht nur das Tool geschult werden, sondern Führungskräfte, Betriebsräte und Teammitglieder sollten die Bedeutung z.B. von kontinuierlicher Weiterbildung durch LI Learning oder keelearning aktiv in der Anwedung als Botschafter unterstützen.

✔ Sog. First-Mover ausloten, die das Tool supporten, einsetzen und darüber in den Teams berichten oder in regelmäßigen Lunch & Learn-Sessions promoten.

03   KI / Bias / Audit

✔ Immer offen über den Einsatz von KI egal in welchen Anwendungsfällen kommunizieren, vor allem bei Datenanalysen, z.B. im Intranet oder auf der Karrierewebseite. Dieses Vorgehen ist essenziell, um Vertrauen bei Externen und den bestehenden Teams zu schaffen.

✔ Tools werden immer schneller akzeptiert, wenn Information besteht und der Nutzen für alle klar verständlich formuliert ist.

✔ Regelmäßige Schulungen zu ethischen Fragen und Datenschutz sind unerlässlich und helfen, Risiken zu minimieren.

✔  Um Bias (Vorurteile, Stigmatisierungen, etc.) z.B. in KI-gestützten Systemen zu minimieren, sollten die Algorithmen regelmäßig überprüft werden, um Diskriminierung zu verhindern. Es hilft, eine transparente Vorgehensweise gegenüber den Stakeholdern festzulegen und proaktiv über Audits zu berichten.

✔ Regelmäßige Audits schaffen Sicherheit für alle Beteiligten.