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HR-Management 4.0: KI in der Personalentwicklung

Worum geht es?

Künstliche Intelligenz und die mit ihr verbundenen Algorithmen und Technologien wie Machine Learning und Deep Learning setzen sich in immer mehr Bereichen der Unternehmensprozesse durch. Sind KI-gestützte Vorhersagen im Marketing und CRM schon Standard in vielen Tools, gibt es aktuell spannende Projekte, die sich um die Nutzung von Artificial Intelligence im Personalwesen / Human Resources drehen.

Stellen Sie sich folgende Situation vor: Ein mittelständisches Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau, national wie auch international aktiv, hat rund 3.000 Mitarbeitende, darunter viele Fachkräfte und Experten. Im Kontext des Fachkräftemangels möchte das Unternehmen die hochspezialisierten Mitarbeitenden natürlich halten und ist so bemüht, Arbeitsbedingungen und Arbeitsumfeld so gut wie möglich zu gestalten. Kündigungen aus Unzufriedenheit sollen vermieden werden.

Die Realität sieht jedoch anders aus: Jährlich verlassen rund 15% der Mitarbeitenden das Unternehmen und müssen durch den auf dem Arbeitsmarkt verfügbaren Talentpool ersetzt werden. Das kostet Zeit. Und Geld. Und es ist oftmals nicht von Erfolg gekrönt. Das Management ist der Ansicht, dass dieser Verlust an Mitarbeitenden (Abgänge von Mitarbeitern, entweder allein oder aufgrund von Entlassungen) aus folgenden Gründen für das Unternehmen inakzeptabel ist:

  • Liefer- und Servicebereitschaft kann nicht mehr eingehalten werden. Insbesondere die Projekte der nunmehr ehemaligen Mitarbeitenden verzögern sich. Diese Verzögerungen müssen durch andere Mitarbeitende ausgeglichen werden, was erneut zu Verunsicherung und Unzufriedenheit führt.
  • Reputationsverlust durch sinkende Termintreue und geringer werdende Produktqualität sowie reduzierte Zuverlässigkeit der Services.
  • Aufwendige, teure Rekrutierung neuer Talente durch großen Einsatz des HR-Recruiting-Teams und externe Vermittler sowie Berater
  • On-Boarding-Kosten: In den meisten Fällen müssen die neuen Mitarbeitenden für den Job geschult werden und / oder Zeit haben, sich an das Unternehmen zu gewöhnen

Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, es idealerweise erst gar nicht soweit kommen zu lassen. So wurde eine Studie beauftragt, mit dem Ziel, die relevanten interne wie externen Faktoren zu ermitteln, die im Unternehmen dazu führen, dass Mitarbeitende das Unternehmen verlassen. Auf diese Faktoren, soweit man diese beeinflussen kann, möchte sich das Personalmanagement sowie die Geschäftsführung konzentrieren, um den Verlust an Arbeitskräften zu reduzieren.

Die zentrale Fragestellung lautet demnach: Welche Änderungen müssen vorgenommen werden, um die meisten der Mitarbeitenden zum Bleiben zu bewegen. Das können Faktoren im Bereich des Arbeitsplatzes sein oder aber auch monetäre und zeitliche Anreize, ggf. auch mehr Flexibilität bei der Ausgestaltung des Jobs oder aber Unterstützung bei der Kinderbetreuung.

Außerdem möchte die Geschäftsführung wissen, welche dieser Faktoren am wichtigsten ist und sofort angegangen werden muss.



Wie soll vorgegangen werden? Mit Maschinellem Lernen die richtigen Antworten finden?

Die Fallstudie soll auf Basis von Instrumenten der Datenanalyse und durch Einsatz von Maschinellem Lernen sowie Regressionsanalysen durchgeführt werden. Die Ergebnisse der Datenanalyse können von der Geschäftsführung und dem Personalmanagement dann genutzt werden, zu verstehen, welche Änderungen sie an den Arbeitsplätzen der Mitarbeitenden vornehmen sollten, um diese zum Bleiben zu bewegen.

Um das Ziel zu erreichen, wird ein intelligentes Tool von 40° eingesetzt. Dieses baut auf einer Vielzahl anonymer Erfahrungswerte auf und beantwortet z.B. die Frage, warum die besten und erfahrensten Mitarbeiter vorzeitig das Unternehmen verlassen. Zugleich ist das Tool in der Lage, auf einem vorhandenen Datensatz vorherzusagen, ob das Risiko besteht, das bestimmte Mitarbeitenden die Organisation verlassen könnten. Und es zeigt an, welche Faktoren noch unterentwickelt sind, so dass das Risiko eines Verlusts an Arbeitskräften besteht.

Zu den Kernwerte, die analysiert werden, zählen u.a.:

  • Mitarbeiterzufriedenheit / Zufriedenheitsgrad
  • Zeitaufwand im Unternehmen
  • Anzahl der Projekte, an denen gerade gearbeitet wird
  • Hierarchie und Verortung im Unternehmen
  • Vernetzung mit anderen Kolleginnen und Kollegen / Netzwerkanalyse
  • Letzte Bewertung
  • Durchschnittliche monatliche Stunden
  • Arbeitsunfall
  • Krankheit / Krankentage
  • Verkäufe / Provisionen
  • Gehalt und Boni
  • Urlaubstage
  • Wohnort / Strecke zwischen Arbeitsplatz und Wohnstätte
  • Reisetätigkeit
  • Außen-/Innendienst

Hinzu kommen Parameter zur aktuellen Situation im Unternehmen, d.h. Veränderungen und Transformationen, ggf. Übernahmen und neue/alte Produkte (Portfolio).

Zusätzliche Faktoren lassen sich auch sehr gut via Mitarbeiterbefragung ermitteln. Wichtig ist hierbei, dass dieses Tool komplett anonymisierten arbeitet und damit DSGVO-konform ist. Eine Zuordnung der Ergebnisse und Vorhersagen zu einzelnen Mitarbeitenden ist mit dem Tool nicht umsetzbar.

Aktuell befindet sich das Tool im Beta-Stadium der Entwicklung bei 40°. Es soll Ende 2020 als Produkt ausgerollt werden.

Interessiert? Dann freuen wir uns auf Ihre E-Mail an: kontakt@40grad.de