Willkommen im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Technologie, die immer mehr Einfluss auf verschiedene Bereiche der Wirtschaft und Gesellschaft hat. Auch im Personalmanagement eröffnet KI neue Möglichkeiten, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu unterstützen und Prozesse zu optimieren.
KI-gestützte Prognosen spielen im Personalmanagement eine wachsende Rolle und können dabei helfen, zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen im Personalbereich besser zu antizipieren und darauf zu reagieren. HR-Verantwortliche können so Auswertungen über alle Ebenen und Geschäftsbereiche hinweg fahren, um konkrete Rückschlüsse abzuleiten. Hier ein paar Beispiele:
- Fluktuation: „Sag mir, welche Mitarbeitende wahrscheinlich kündigen werden?“ KI kann die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein Mitarbeitender das Unternehmen verlässt, basierend auf Faktoren wie Zufriedenheit, Karriereperspektiven, Vergütung und Verhalten (Überstunden, Anzahl der Abwesenheiten, …). Das ermöglicht dem Unternehmen, rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen, um die Fluktuation zu reduzieren oder den Wissensverlust zu minimieren.
- Schichtplanung: „Schlage mir einen Schichtplan für Team A vor.“ KI hilft optimale Schichtpläne für Teams zu erstellen, basierend auf Verfügbarkeit, Qualifikationen, Präferenzen und Kundenbedarf. Dies erhöht die Produktivität, die Qualität, die Flexibilität und die Mitarbeiterzufriedenheit.
- Personalbedarf: „Wie wahrscheinlich ist es, dass ich in der Weihnachtszeit nicht genügend Personal habe?“ In der Personalplanung prognostiziert KI den zukünftigen Personalbedarf, indem sie die Geschäftsstrategie, Marktentwicklung, Produktionspläne, Saisonalität und Abwesenheiten einbezieht. So kann rechtzeitig Personal rekrutiert, geschult, entwickelt und umverteilt werden, um den Anforderungen zu entsprechen.
- Nachfolgeplanung: „Welche Mitarbeitende erfüllen die Anforderungen für die offene Stelle als Vertriebsleiter*in?“ KI unterstützt das Talentmanagement und die Nachfolgeplanung, indem sie Mitarbeiterdaten analysiert und zukünftige Führungskräfte und Schlüsselpositionen identifiziert, um so interne Karrierewege aufzuzeigen.
Bauchgefühl versus Rechenpower
Traditionelle HR-Praktiken verlassen sich oft aufs Bauchgefühl. KI hingegen kann mehr Daten und Rechenpower mit einbeziehen und somit große Datenmengen schneller und genauer verarbeiten. So können gegebenenfalls neue Erkenntnisse gewonnen und innovative Möglichkeiten und Lösungen aufgezeigt werden.
Es ist jedoch immer wichtig die richtige Balance zu finden. KI sollte als unterstützendes Tool eingesetzt werden, das die Expertise von HR-Profis ergänzt. Sie kann niemals die menschliche Intuition ersetzen und die Verantwortung für die Entscheidungen übernehmen.
Hier ein Beispiel, um das zu verdeutlichen. Eine KI-gestützte Prognose berechnet ein hohes Abwanderungsrisiko von Herrn Monti aufgrund von vielen Abwesenheiten. Eine hohe Abwesenheitsquote bedeutet allerdings nicht unbedingt, dass Herr Monti unzufrieden mit seiner Arbeit und wenig motiviert ist. Sie kann auch auf gesundheitliche oder familiäre Probleme hinweisen. Wird Herrn Monti in diesem Fall Unterstützung angeboten, fühlt er sich mehr denn je ans Unternehmen gebunden. HR-Verantwortliche sollten also immer die Hintergründe hinterfragen, bevor sie angemessene Maßnahmen ergreifen.
KI ist immer nur so gut wie ihr Lehrer
KI galt lange als frei von Vorurteilen. Das Problem ist, wir geben unsere Vorurteile einfach an die KI weiter. Eine der wichtigsten Herausforderungen von KI ist die Qualität der Daten, die sie verwendet. Wenn Daten unvollständig, veraltet, fehlerhaft oder nicht frei von Vorurteilen sind, spiegelt sich das auch in den Ergebnissen wider, die KI liefert.
Hier ein Beispiel: Frau Beran ist 34 Jahre und erfüllt alle Anforderungen für die offene Stelle als Vertriebsleiterin. Es kann jedoch passieren, dass Frau Beran von der KI gar nicht vorgeschlagen wird, weil sie bei Frauen über 30 Jahren eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für eine Karenz berechnet UND/ODER weil die meisten Führungspositionen im Unternehmen mit Männern besetzt sind. Das muss jedoch nicht zwangsläufig stimmen. Wir wissen nicht, ob Frau Beran schwanger wird und selbst wenn, könnte sie sich die Kinderbetreuung mit ihrem Mann 50-50 teilen.
Wenn wir jetzt versuchen, die KI darauf zu trainieren, frei von Vorurteilen zu sein und keine weißen Männer zu bevorzugen, kann das – ganz provokant formuliert – auch nach hinten los gehen und zu dem Ergebnis führen, dass gar kein weißer Mann mehr für eine offene Stelle vorgeschlagen wird, selbst wenn er der ideale Kandidat wäre.
Wir sehen also, es ist nicht so einfach und gerade in einem hochsensiblen Bereich wie der HR-Branche ist es wesentlich, genau darauf zu achten, mit welchen Daten die KI trainiert wird, um objektive Empfehlungen zu erhalten.
