Schließung der wachsenden Kapazitätslücke der Personalabteilung mit KI

Wenn Sie in der Personalleitung tätig sind, kennen Sie bereits die unbequeme Wahrheit: Die Kluft zwischen dem, was Ihre Organisation erwartet, und dem, was Ihr Team tatsächlich leisten kann, wird größer, nicht kleiner. Sie werden gebeten, als strategischer Partner für Wachstum und Unternehmenstransformation zu agieren, während Sie gleichzeitig ein beispielloses Volumen komplexer, emotional intensiver Mitarbeiterangelegenheiten bearbeiten, und das alles mit im Wesentlichen der gleichen Personalstärke und den gleichen Werkzeugen, die Sie hatten, bevor die Pandemie die Arbeit grundlegend umgestaltet hat.

Hier geht es nicht darum, härter zu arbeiten oder effizienter zu sein; die Rechnung geht einfach nicht mehr auf. Postpandemische Volatilität, chronischer Fachkräftemangel und ständige organisatorische Veränderungen haben die Personalabteilungen in einen nahezu kontinuierlichen Krisenmodus versetzt. Gleichzeitig verlangen Mitarbeiter aus fünf Generationen eine personalisierte Betreuung auf Konsumentenniveau, von Leistungen bis hin zur Karriereentwicklung, während Führungskräfte erwarten, dass Sie strategische Herausforderungen wie die Nachfolgeplanung für eine alternde Belegschaft lösen, kurzfristig messbare Geschäftsergebnisse erzielen und die Belegschaft auf eine KI-gestützte Zukunft vorbereiten.

Eine wachsende Herausforderung für das Endergebnis

Die Belastung ist spürbar. Aktuelle Forschungsergebnisse zeigen, dass 84 % der Personalleiter häufigen Stress berichten, 81 % sich ausgebrannt fühlen und 95 % den Job als "zu viel Arbeit und Stress" beschreiben. Andere Umfragen berichten, dass Personalabteilungen zunehmend "überlastet" sind und die Umfrageteilnehmer eine Verschlechterung der Qualität und Effektivität ihrer Arbeit melden.

Die Auswirkungen für Unternehmen sind immens: sinkende Mitarbeitergewinnungs- und -bindungsraten, die mit einem überlasteten HR-Team verbunden sind, erschweren es den Organisationen, die aktuellen Anforderungen, geschweige denn die Zukunft, angemessen zu besetzen. Da die monatlichen Kosten für eine unbesetzte Stelle je nach Seniorität der Stelle und Branche zwischen 5.000 und 25.000 US-Dollar liegen und die Ersatzkosten bis zu 200 % des jährlichen Gehalts eines typischen Mitarbeiters betragen, ist es von entscheidender Bedeutung, das Beste aus den bestehenden Mitarbeitern herauszuholen.

Auch das Mitarbeiterengagement nimmt aufgrund mangelnder Unterstützung, Einbindung und Karriereklarheit ab, wobei "Quiet Quitting" zu einer zunehmenden Norm wird. Dies wird zu einem besorgniserregenden Trend, wenn ein Rückgang des Mitarbeiterengagements um wenige Prozentpunkte zu verlorenen Millionen Dollar an Output für ein Unternehmen führen kann.

Es ist klar, dass etwas nachgeben muss, und zunehmend ist die Antwort nicht mehr Personal oder eine weitere Einzellösung. Die Organisationen, die vorankommen, tun nicht mehr mit weniger; sie überdenken grundlegend, was HR tut, was KI tut und wo sich die beiden treffen.

HRs Reise zur KI-Transformation

In jeder Unterhaltung über HR und KI ist es wichtig, die bisher begrenzte Auswirkung von KI anzuerkennen. In einer aktuellen Gartner-Umfrage unter HR-Führungskräften berichteten 88 %, keinen signifikanten Geschäftswert aus KI-Tools erzielt zu haben, trotz weit verbreiteter Versuche, KI in ihre Organisationen zu integrieren. KI-Tools haben eng definierte HR-Aufgaben wie Sourcing und Talentsuche, Lebenslaufprüfung sowie Notizen und Zusammenfassung von Interviews beeinflusst, aber Vertrauen bleibt ein grundlegendes Hindernis für eine breitere Einführung bei komplexeren Personalmanagementfunktionen.

Trotzdem äußern HR-Führungskräfte in Umfrage nach Umfrage weiterhin Optimismus für die langfristige Transformation von HR-Funktionen mit KI und erhöhen weiterhin ihre Investitionen in die Technologie. Was viele dieser Organisationen erkennen, ist, dass KI-gesteuerte Transformation keine magische schnelle Lösung für langjährige organisatorische Bedürfnisse ist, sondern ein Werkzeug, das sorgfältig und schrittweise in bestehende sowie neu gestaltete Prozesse integriert werden kann, während sich die technischen Fähigkeiten weiterentwickeln und Governance-Richtlinien und -Praktiken entstehen. Dieser Ansatz stellt Transformation nicht als einen binären Zustand dar, der von einer HR-Abteilung erreicht oder nicht erreicht wird, sondern als eine langfristige Reise inkrementeller Veränderungen und Prozessverbesserungen, die im Laufe der Zeit wachsende Vorteile liefert.

Ein bewährter Weg zum Erfolg

Gemeinsam haben MathCo und Databricks einer Vielzahl von HR-Teams ermöglicht, KI in die Struktur ihrer Prozesse zu integrieren. Der Ansatz, der unserer Erfahrung nach die besten Ergebnisse liefert, verläuft in mehreren Phasen, die jeweils auf dem Erfolg der vorherigen aufbauen und schrittweise Geschäftswerte liefern (Abbildung 1).

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Phase 1: Aufbau der Daten-Grundlage

Nur wenn die proprietären Informationsbestände Ihrer Organisation mit Standard-KI-Modellen kombiniert werden, können die gewünschten Werte erzielt werden. Dies birgt zwei Herausforderungen für die meisten HR-Teams: Wie können Mitarbeiter aus dem gesamten Unternehmen zusammengebracht werden und wie kann sichergestellt werden, dass diese sensiblen Informationen ordnungsgemäß geschützt werden?

Marketingteams haben diese Herausforderungen im Zusammenhang mit Kundendaten schon lange erkannt. Das Kernmuster, das die meisten dieser Teams übernommen haben, ist der Aufbau eines zentralen Repositoriums relevanter Informationen, das um ein gemeinsames Konzept der Identität eines einzelnen Kunden herum aufgebaut ist. Dieses Informationsrepository, oft als Customer 360 bezeichnet, ist leicht auf Mitarbeiterinformationen übertragbar.

Innerhalb des Employee 360 werden Mitarbeiterdaten aus dem gesamten Unternehmen zentralisiert. Strukturierte Informationen aus verschiedenen operativen Systemen werden repliziert, ebenso wie unstrukturierte Informationen aus einer Vielzahl von Management- und Kommunikationssystemen. Nützliche Metriken und Klassifizierungen aus diesen Daten werden extrahiert und prädiktive Erkenntnisse generiert. Ziel ist es, die im Employee 360 gespeicherten Rohdaten für HR-Teams leichter nutzbar zu machen und eine gewisse Standardisierung für kritische Interpretationen von Signalen in den Mitarbeiterinformationen zu erreichen.

Data Governance ist hier von entscheidender Bedeutung. Während wir viel Aufmerksamkeit darauf richten, sicherzustellen, dass der Datenzugriff angemessen gewährt und sorgfältig geprüft wird, ist es ebenso wichtig, auf die Qualität der Informationen im Repository zu achten. Personalentscheidungen auf der Grundlage unzuverlässiger Informationen sind nicht nur nachteilig für das Unternehmen, sondern können auch regulatorische und rechtliche Auswirkungen für das Unternehmen haben.

Phase 2: Überprüfung der Workforce Insights

Mit einer starken, zuverlässigen und sicheren Datenbasis können Sie diese Grundlage nun nutzen. Anstatt sich weiterhin auf manuelle Berichte und einmalige Analysen zu verlassen, können Organisationen nun wiederverwendbare Workforce-Insight-Produkte erstellen, die direkt aus dem Employee 360 stammen und Daten in die kritischen HR-Workflows einbetten, wo sie am wichtigsten sind: Einstellung, Leistungsmanagement, Vergütung, Fluktuation und Personalplanung.

Dieser Wandel verbessert mehr als nur die Effizienz. Für Organisationen, die mit begrenzter Datensichtbarkeit gearbeitet haben, rückt die Workforce Intelligence in den Mittelpunkt jeder wichtigen HR-Entscheidung und baut die analytische Kompetenz auf, die HR-Führungskräfte, Manager und Analysten zukünftig benötigen werden. Gleichzeitig dient die erweiterte Zugänglichkeit zu einer gemeinsamen, maßgeblichen Quelle von Mitarbeiterinformationen als natürlicher Prüfstein für die Daten selbst.

Früh in dieser Phase werden Entscheidungsträger unweigerlich auf Erkenntnisse stoßen, die ihre Erwartungen in Frage stellen. Einige dieser Herausforderungen werden echte Daten- oder Logikprobleme aufdecken, die korrigiert werden sollten. Häufiger werden sie etwas Wertvolleres aufdecken: die Kluft zwischen lang gehegten Annahmen und der tatsächlichen Funktionsweise der Belegschaft.

Beide Ergebnisse sind konstruktiv. Organisationen, die diese Phase durchlaufen, verfügen über sauberere Daten, schärfere analytische Instinkte und, was vielleicht am wichtigsten ist, ein Führungsteam, das aus erster Hand gesehen hat, wo konventionelles Denken versagt. Das ist genau die Denkweise, die erforderlich ist, um HR-Workflows von Grund auf neu zu gestalten.

Phase 3: Anreicherung von Workflows mit KI

Die Organisation ist nun in der Lage, KI zu nutzen, aber es bestehen weiterhin Bedenken hinsichtlich des Vertrauens in die Technologie. Anstatt die HR-Workflows radikal zu überdenken, ist es am besten, mit der Verbesserung bestehender HR-Workflows zu beginnen, wobei Menschen für die Interpretation KI-generierter Ergebnisse und alle kritischen Entscheidungen einbezogen werden.

Obwohl eine umfassende Abbildung aller HR-Prozesse äußerst vorteilhaft wäre, beginnt diese Phase oft mit einer einfachen Aufzählung von Workflows, die ressourcenbeschränkt sind und stark auf menschlicher Interpretation von Informationen beruhen. Die Erfassung dieser Workflows, deren Einbringung in ein Workflow-Management-Tool, das KI einsetzen kann, und die selektive Nutzung von KI für zeitaufwändige, repetitive, interpretative Aufgaben beginnt, mehr Struktur in die Workflows zu bringen und bildet die Grundlage für die Erfassung messbarer Vorteile für das Team.

Transparenz ist in dieser Phase entscheidend. Wann immer KI eingesetzt wird, müssen menschliche Entscheidungsträger nicht nur Zugang zu den Details der getroffenen Entscheidung haben, sondern auch zu den Gründen dafür. Diese Entscheidungsträger müssen die Möglichkeit haben, Feedback und Korrekturen an die KI zu geben, und dieses Feedback muss im Laufe der Zeit zur Feinabstimmung der Ergebnisse verwendet werden. Wir erwarten niemals, dass KI perfekte, rein deterministische Ergebnisse liefert, aber mit dem richtigen Einsatz von Feedback können sie Ergebnisse liefern, die die Zuverlässigkeit und Konsistenz eines erfahrenen Fachmanns übertreffen. Aber es braucht Zeit, um dorthin zu gelangen.

Phase 4: KI-optimierte Prozesse erstellen

In Phase 3 wird viel Zeit damit verbracht, bestehende Workflows durch einen begrenzten Einsatz von KI zu verbessern. In dieser Phase können erhebliche Vorteile erzielt werden, aber wenn die Teams mit dem Einsatz von KI vertrauter werden und ihre eigenen Workflows besser kennenlernen, kommt ein Punkt, an dem die Organisation bereit ist, einige Bereiche radikal zu überdenken.

An diesem Punkt verlagert sich das Gespräch von der Frage, wo KI die Ressourcenbeschränkungen innerhalb der Organisation lindern kann, hin zur Frage, wie KI der Organisation helfen kann, HR und Personalmanagement zu einer differenzierenden Fähigkeit zu machen.

Es gibt keinen einheitlichen Weg für diese Phase, da die Bedürfnisse jeder Organisation unterschiedlich sind. Aber durch den hier beschriebenen inkrementellen Ansatz verfügen die Organisationen über die Daten- und Technologiegrundlage, die sie für eine solche Anstrengung benötigen. Sie haben auch die Vertrautheit und das Vertrauen sowohl des HR-Teams als auch der Führungskräfte im gesamten Unternehmen etabliert, um die breitere Palette von Möglichkeiten zu erkunden, die KI für ihre Belegschaft erschließen kann.

Nutzen Sie die Erfahrung von MathCo

Die Umsetzung dieser vierstufigen Roadmap in die Realität erfordert mehr als nur die Absicht. Sie erfordert die richtige technologische Grundlage, um die Strategie zum Leben zu erwecken. MathCo schließt diese Lücke durch NucliOS, eine unternehmensweite KI-Plattform, die entwickelt wurde, um die Geschäftstransformation zu beschleunigen (Video 1).

Video 1. MathCos NucliOS Studio mit modularen Bausteinen und vorkonfigurierten Blaupausen

Anstatt bei Null anzufangen, wendet NucliOS modulare Bausteine und vorkonfigurierte HR-Blaupausen an, die Unternehmen helfen, schnell von fragmentierten Daten zu einer einheitlichen, sicheren Mitarbeiter-360-Grad-Ansicht zu gelangen. Dieser Ansatz verkürzt die Implementierungszeiten und stellt sicher, dass die Grundlage gesteuert, zuverlässig und auf die einzigartigen Nuancen von Workforce-Daten abgestimmt ist.

Wenn Teams die späteren Phasen durchlaufen, bietet NucliOS integrierte Beschleuniger, die die KI-Adaption skalierbar und kontextbezogen machen. Jedes Modell und jede Erkenntnis, von Einstellungsempfehlungen bis hin zu Abwanderungswarnungen, ist transparent und erklärbar, sodass HR-Teams die volle Transparenz darüber haben, wie KI funktioniert, und Menschen weiterhin an der Steuerung und Verfeinerung ihrer Ergebnisse beteiligt sind.

Im Einklang mit den vier Phasen der Transformation bietet NucliOS drei integrierte Umgebungen zur Unterstützung des kontinuierlichen Fortschritts:

• Data Studio automatisiert und sichert die Datenbasis.
• AI Studio operationalisiert Modelle und stellt sicher, dass menschliche Feedbackschleifen zentral bleiben.
• Decision Studio ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Anwendungen, die ausgereifte Erkenntnisse in strategische Maßnahmen umwandeln.

Zusammen geben diese Funktionen HR die Werkzeuge an die Hand, um ihre Prozesse im Tempo des Geschäfts zu entwickeln und über einfache Automatisierung hinaus zu einer KI-gesteuerten Exzellenz zu gelangen, die auf Transparenz, Governance und nachhaltiger Innovation basiert.

Treiben Sie die Transformation mit Databricks voran

Jede erfolgreiche KI-Transformation beginnt mit vertrauenswürdigen, qualitativ hochwertigen Daten. Databricks bietet die Grundlage, die dies ermöglicht: die sichere, gesteuerte Umgebung, in der die Mitarbeiter-360-Grad-Ansicht Gestalt annimmt. Als zentraler Knotenpunkt für alle Workforce-Daten vereinheitlicht Databricks strukturierte und unstrukturierte Informationen aus HR-Systemen und sorgt für eine konsistente, prüffähige und datenschutzkonforme Sicht auf das Unternehmen.

Auf einer Lakehouse-Architektur aufgebaut, kombiniert Databricks die Zuverlässigkeit von Enterprise Data Warehouses mit der Flexibilität von Data Lakes und ermöglicht nahtlose Datenfreigabe und Echtzeit-Kollaboration zwischen Teams. Robuste Zugriffskontrollen, Lineage-Tracking und Qualitätsprüfungen schützen sensible Mitarbeiterinformationen und wahren gleichzeitig die Transparenz und Nachverfolgbarkeit, die für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erforderlich sind.

Entscheidend ist, dass Databricks über die sichere Speicherung hinausgeht. Die tiefe Integration mit fortschrittlichen KI- und Machine-Learning-Funktionen ermöglicht es Daten, sicher und intelligent in Tools wie NucliOS zu fließen, wo sie prädiktive Modelle, Human-in-the-Loop-Workflows und kontinuierliche Prozessoptimierung antreiben. Dieses Gleichgewicht zwischen Schutz und Innovation stellt sicher, dass Workforce-Daten nicht eingesperrt, sondern verantwortungsvoll aktiviert werden, um neuen strategischen Wert zu erschließen.

Beginnen Sie Ihre HR-Transformationsreise

Die wachsende Kapazitätslücke im HR wird sich nicht von selbst schließen, aber mit der richtigen Datenbasis, vertrauenswürdiger KI und erfahrenen Partnern kann sie zu einem Katalysator für organisatorische Veränderungen werden. MathCos bewährter Ansatz, angetrieben von Databricks, hilft HR-Führungskräften, Visionen in Handeln umzusetzen durch sichere, transparente und skalierbare KI-Transformation.

Wenn Sie bereit sind zu erkunden, wie KI das HR in Ihrem Unternehmen neu gestalten kann, verbinden Sie sich mit MathCo, um Ihre Reise zu einer agileren, datengesteuerten und zukunftssicheren Belegschaft zu beginnen.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag