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Wie Talent Analytics DEI-Strategien unterstützt

Wie Talent Analytics DEI-Strategien unterstützt

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In den letzten Jahren wurde die Bedeutung von Diversität, Gleichbehandlung und Inklusion (Diversity, Equity and Inclusion – DEI) bei den Bestrebungen von Unternehmen, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, das Chancengleichheit bietet und Unterschiede respektiert, immer stärker betont. Laut Forbes verzeichneten Unternehmen, die den Anteil von Frauen in Spitzenpositionen um 10 % erhöhten, einen entsprechenden Umsatzanstieg von 10 %.

Zahlreiche Unternehmen setzen Talent Analytics ein, um DEI-Initiativen voranzutreiben, bei der Daten zur Bewertung und Verbesserung der Effektivität und des Wohlergehens der Belegschaft eingesetzt werden. Im Rahmen dieser Diskussion soll untersucht werden, wie Talent Analytics, auch bekannt als People Analytics, die Entwicklung von DEI-Strategien unterstützen und Kennzahlen zur Beurteilung der Fortschritte ermitteln kann.

Nutzung von People Analytics für Diversität, Gleichbehandlung und Inklusion

Unternehmen erkennen, wie wichtig es ist, ein vielfältiges und integratives Arbeitsumfeld zu schaffen, das allen Mitarbeitenden gerecht wird, unabhängig von ihrer Rasse, ihrem Geschlecht, ihrem Alter, ihrer Religion oder ihrer sexuellen Orientierung. Die Schaffung eines solchen Umfelds erfordert jedoch mehr als nur gute Absichten. Unternehmen müssen bewusst alle Ungleichheiten, die an ihrem Arbeitsplatz bestehen, erkennen und beseitigen.

Identifizierung von Lücken in der Vielfalt

Der erste Schritt zur Schaffung eines vielfältigeren und integrativeren Arbeitsplatzes ist die Identifizierung von Diskrepanzen. Zu diesem Zweck müssen Unternehmen Daten zu verschiedenen Diversitätskennzahlen sammeln und analysieren, um den aktuellen Zustand ihrer Belegschaft zu verstehen.

Dell Technologies beispielsweise hat erkannt, wie wichtig es ist, die Diversitätslücke zu schließen, um den künftigen Bedarf an Talenten zu decken und die unterschiedlichen Perspektiven des globalen Kundenstamms zu berücksichtigen. Das Unternehmen betrachtet Vielfalt und Integration als kritische Geschäftsvoraussetzungen, die es ihm ermöglichen, seine zukünftige Belegschaft zu stärken und zur Lösung gesellschaftlicher Probleme beizutragen. Um dies zu erreichen, hat sich Dell das Ziel gesetzt, bis zum Jahr 2030 50 % der weltweiten Belegschaft und 40 % der weltweiten Führungskräfte als Frauen und 25 % der US-Belegschaft und 15 % der US-Führungskräfte als Angehörige schwarzer/afrikanischer und hispanischer/lateinamerikanischer Minderheiten zu identifizieren.

Microsoft meldete kürzlich in dem Bericht „Diversity & Inclusion 2022“ Fortschritte bei der Schließung der Kluft zwischen den Geschlechtern. Microsoft hat einen bedeutenden Meilenstein erreicht: Der Anteil der Frauen an der Stammbelegschaft beträgt nun weltweit mehr als 30 %, wobei der Anteil der Frauen seit 2018 jährlich um mindestens 1,0 Prozentpunkte gestiegen ist. Diese Fortschritte sind ermutigend und unterstreichen, wie wichtig es ist, den Bemühungen um Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz weiterhin Priorität einzuräumen.

Die Identifizierung von Diversitätslücken ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung einer umfassenden DEI-Strategie, und People Analytics kann in diesem Prozess eine wichtige Rolle spielen. Durch die Analyse der demografischen Daten der Mitarbeitenden können Personalverantwortliche feststellen, wo es in verschiedenen Bereichen des Unternehmens an Vielfalt mangelt, und gezielte Strategien entwickeln, um dies zu beheben.

Nehmen wir zum Beispiel an, ein Unternehmen möchte den Anteil von Frauen in Führungspositionen erhöhen. Mit People Analytics kann die Geschlechterverteilung auf den verschiedenen Ebenen des Unternehmens analysiert und festgestellt werden, in welchen Bereichen Frauen unterrepräsentiert sind. Auf der Grundlage dieser Analyse kann das Unternehmen gezielte Strategien entwickeln, um den Anteil von Frauen in Führungspositionen zu erhöhen, z. B. die Implementierung von Programmen zur Entwicklung von Führungsqualitäten für Frauen oder die Überprüfung und Anpassung des Beförderungsprozesses im Unternehmen, um Hindernisse zu beseitigen, die den Aufstieg von Frauen behindern könnten.

In ähnlicher Weise kann People Analytics eingesetzt werden, um Diversitätslücken im Rekrutierungsprozess zu identifizieren. Durch die Analyse von Daten in Bezug auf das Geschlecht, die ethnische Zugehörigkeit oder das Alter von Stellenbewerbern und Neueinstellungen können Personalverantwortliche Ungleichheiten im Rekrutierungsprozess aufdecken, die möglicherweise zu einer mangelnden Vielfalt im Unternehmen beitragen. Diese Analyse kann dem Unternehmen dabei helfen, gezielte Strategien zu entwickeln, um einen vielfältigeren Pool von Bewerbern anzuziehen, wie z. B. die Beschaffung aus verschiedenen Talentpools oder die Überarbeitung der Stellenbeschreibungen des Unternehmens, um eine größere Vielfalt zu erreichen.

Messung der Lohngerechtigkeit

Unternehmen sollten die Entlohnung verschiedener demografischer Gruppen analysieren, um etwaige Ungleichheiten zu ermitteln. Wenn bestimmte Gruppen für vergleichbare Arbeit durchweg schlechter bezahlt werden als andere, kann dies ein Hinweis auf mangelnde Gerechtigkeit bei den Vergütungspraktiken des Unternehmens sein.

Eine kürzlich durchgeführte Umfrage des Pew Research Center ergab, dass die meisten Arbeitnehmer ihren Arbeitsplatz im Jahr 2021 wegen niedriger Bezahlung (63 %), fehlender Aufstiegsmöglichkeiten (63 %) und dem Gefühl, am Arbeitsplatz nicht respektiert zu werden (57 %), kündigen.

Laut Payscale verdienen Frauen im Durchschnitt nur 82 Cent für jeden von Männern verdienten Dollar. Selbst wenn Männer und Frauen die gleichen Beschäftigungsmerkmale aufweisen und die gleichen Tätigkeiten ausüben, verdienen Frauen immer noch 98 Cent für jeden Dollar, den ein vergleichbarer Mann verdient. Dieses Lohngefälle bedeutet für Frauen in einem 40-jährigen Berufsleben einen Verlust von 80.000 Dollar.

Kürzlich hat sich die EU darauf geeinigt, neue Vorschriften zur Lohntransparenz einzuführen, die Unternehmen mit mindestens 250 Beschäftigten dazu verpflichten, jährlich nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten über die Vergütung ihrer Mitarbeitenden zu veröffentlichen. Damit soll das Lohngefälle zwischen den Geschlechtern, das in vielen EU-Mitgliedstaaten immer noch besteht, beseitigt werden. Einem Bericht von Eurostat zufolge betrug das geschlechtsspezifische Lohngefälle in der EU im Jahr 2020 14,1 %.

Die neuen Vorschriften sehen Sanktionen bei Nichteinhaltung vor und sehen die Einrichtung nationaler Kontaktstellen vor, die den Arbeitnehmern helfen sollen, die Daten zu verstehen und zu nutzen. Die Mitgliedsstaaten haben zwei Jahre Zeit, die Richtlinie in nationales Recht umzusetzen. Die EU hat auch an anderen Initiativen zur Förderung der Lohngleichheit gearbeitet, z. B. an Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie und zur Erhöhung der Beteiligung von Frauen am Arbeitsmarkt.

Die neuen Vorschriften zur Lohntransparenz werden voraussichtlich einen entscheidenden Beitrag zur Förderung der Lohngerechtigkeit in der EU leisten. Indem die Unternehmen verpflichtet werden, jährlich nach Geschlecht aufgeschlüsselte Daten über die Entlohnung ihrer Mitarbeitenden zu veröffentlichen, werden diese Verordnungen dazu beitragen, das in vielen Branchen noch bestehende Lohngefälle zu ermitteln und zu beseitigen. Es wird erwartet, dass dieser Schritt nicht nur Frauen zugute kommt, sondern auch zu einer gerechteren und integrativeren Gesellschaft beiträgt. Infolgedessen werden sich Unternehmen verstärkt auf People Analytics stützen müssen, um die Lohngleichheit am Arbeitsplatz zu messen und anzugehen.

Der Einsatz von People Analytics zur Messung der Lohngerechtigkeit kann Unternehmen dabei helfen, Ungleichheiten bei der Entlohnung zu erkennen und Maßnahmen zu deren Beseitigung zu ergreifen. Durch die Analyse von Daten zu Mitarbeitergehältern, Stellenbezeichnungen und Leistungsbewertungen können Personalverantwortliche beispielsweise feststellen, ob Mitarbeitende, die ähnliche Aufgaben erfüllen, aufgrund ihres Geschlechts, ihrer Rasse oder ihrer ethnischen Zugehörigkeit unterschiedlich bezahlt werden. Dies kann dem Unternehmen dabei helfen, einen Plan zur Anpassung der Vergütung zu entwickeln und sicherzustellen, dass alle Mitarbeitenden gerecht entlohnt werden.

Analyse des Mitarbeiterengagements

Eine wichtige Methode, mit der People Analytics Strategien für Vielfalt, Gleichberechtigung und Integration (DEI) unterstützen kann, ist die Analyse des Mitarbeiterengagements. Durch die Messung der Zufriedenheit, der Motivation und des Wohlbefindens der Mitarbeitenden können Unternehmen Bereiche identifizieren, in denen sie sich verbessern können, um eine integrativere und unterstützende Arbeitsumgebung für alle Mitarbeitenden zu schaffen.

Johnson & Johnson ist ein Beispiel dafür, wie People Analytics HR-Teams in die Lage versetzen kann, wertvolle Erkenntnisse zur Mitarbeiterbindung zu gewinnen. Das Unternehmen stellte zunächst die Hypothese auf, dass Mitarbeitende mit mehr Erfahrung mit höherer Wahrscheinlichkeit länger bleiben würden. Nach einer Untersuchung stellte sich jedoch heraus, dass Hochschulabsolventen viel länger im Unternehmen blieben als ihre erfahreneren Kollegen.

Als Ergebnis der Fokussierung auf die Mitarbeiterbindung hat Johnson & Johnson ein hohes Maß an Erfolg bei der Bindung von Qualitätsmitarbeitern erreicht und gehört zu den besten 15 % der Unternehmen vergleichbarer Größe. Ein signifikanter Anteil der Mitarbeitenden, 47 %, gab an, dass sie das Unternehmen auch dann nicht verlassen würden, wenn ihnen anderswo ein besser bezahlter Job angeboten würde, während 77 % angaben, dass sie jeden Tag gerne zur Arbeit gehen. Insgesamt sind 70 % der Mitarbeitenden von Johnson & Johnson der Meinung, dass das Unternehmen alles tut, um sie zu halten, während 30 % eine neue Anstellung in Betracht ziehen.

Angesichts der Schwierigkeit, gute Mitarbeitende zu finden, ist die Fähigkeit, sie an das Unternehmen zu binden, für Unternehmen wie Johnson & Johnson entscheidend. Mithilfe von People Analytics hat das Unternehmen wertvolle Erkenntnisse darüber gewonnen, was die Mitarbeiterbindung fördert, und Strategien zur Unterstützung seiner DEI-Bemühungen entwickelt.

People Analytics ist ein wertvolles Instrument für Unternehmen, die eine integrativere und vielfältigere Belegschaft aufbauen wollen. Durch die Ermittlung von Diversitätsmetriken, die Messung der Lohngleichheit und die Analyse des Mitarbeiterengagements können Unternehmen ein gerechteres und vielfältigeres Arbeitsumfeld schaffen.

EDLIGO Talent Analytics unterstützt Unternehmen dabei, eine integrativere und vielfältigere Belegschaft zu schaffen. Durch die Nutzung der fortschrittlichen Analysefunktionen der Plattform können Unternehmen wertvolle Einblicke in ihre Belegschaft gewinnen und Maßnahmen zur Verbesserung von Vielfalt und Gerechtigkeit ergreifen.

EDLIGO hilft Unternehmen, ihre DEI-Ziele zu erreichen, indem datengestützte, unvoreingenommene Einblicke in die Vielfalt der Belegschaft, die Karrierewünsche der Mitarbeitenden und die Mobilitätsmöglichkeiten gewährt und die Entwicklung individueller Karrierepfade und Schulungsempfehlungen unterstützt werden.

Warum es so teuer ist, Talente zu verlieren

Warum es so teuer ist, Talente zu verlieren

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Wie hoch sind die Kosten für die Einstellung eines Mitarbeitenden?

Die National Association of Colleges in America fand heraus, dass die Kosten für die Einstellung eines Beschäftigten in einem Unternehmen mit 0-500 Mitarbeitern im Durchschnitt 7.645 $ betragen. Andere Studien, wie die von der Society for Human Resource Management in den USA veröffentlichte, schätzen die durchschnittlichen Kosten für die Einstellung eines Mitarbeiters auf 4.129 $ und für die Einstellung einer Führungskraft auf 14.936 $.

Die Aufnahme neuer Mitarbeitender in Ihr Unternehmen verursacht Kosten, die sowohl direkte Kosten als auch Kosten für den Zeit- und Arbeitsaufwand während des Prozesses umfassen. Es ist wichtig, dass sich Unternehmen ein klares Bild von den Kosten machen, die mit der Einstellung eines neuen Mitarbeitenden verbunden sind, um eine bessere Finanzplanung zu ermöglichen. Doch wie lassen sich diese Kosten am genauesten bestimmen?

Zu den Einstellungskosten gehören die direkten Kosten (der Einstellungsprozess selbst) und die indirekten Kosten (die übrigen Kosten, die mit dem Prozess zusammenhängen). Die Kosten für einen Mitarbeitenden eines Unternehmens umfassen nicht nur das Gesamtgehalt des Arbeitsvertrags und die damit verbundenen Sozialabgaben des Arbeitgebers, sondern auch die Kosten im Zusammenhang mit dem Einstellungs- und Integrationsprozess. Die Einstellung eines Mitarbeitenden, der nicht für die Stelle geeignet ist, muss ebenfalls in die Berechnung einbezogen werden.

Berechnung der direkten Kosten für eine Neueinstellung

Um die direkten Kosten eines Mitarbeitenden für das Unternehmen zu bestimmen, sollten Sie die folgenden Elemente berücksichtigen:

Bruttogehalt: Das im Arbeitsvertrag angegebene Gehalt. Die Kenntnis des Bruttolohns Ihres Mitarbeitenden ist von entscheidender Bedeutung, da der Bruttolohn benötigt wird, um die Höhe der zu zahlenden Steuern und Abzüge zu berechnen, insbesondere wenn die Abzüge auf einem Prozentsatz des Bruttolohns des Mitarbeitenden basieren.

Kosten für Sozialleistungen: Der 2019 Benefits Benchmarking Report, der vom Conference Board of Canada erstellt wurde, zeigt, dass Sozialleistungen durchschnittlich 10 % oder etwa 9.000 Dollar der Gesamtkosten eines Arbeitgebers für die Entlohnung eines Mitarbeitenden ausmachen. Zu diesen Leistungen gehören bezahlte Freistellungen, Lohnzuschläge, Versicherungen, Rentenpläne, psychische Gesundheitsvorsorge und Sparpläne.

Kosten für den Arbeitgeber: Dazu gehören Krankenversicherung, Beiträge zur Arbeitslosenversicherung, Zusatzrenten und berufliche Fortbildung. Je nach Land, in dem das Unternehmen seinen Sitz hat, können diese Kosten zwischen 18 % und 26 % des Grundgehalts eines Arbeitnehmers liegen (CNN Business).

Berechnung der indirekten Kosten für eine Neueinstellung

Bei der Bewertung der Gesamtkosten für die Einstellung von Mitarbeitenden sollten Sie auch die indirekten Kosten berücksichtigen, z. B:

 

Kosten im Zusammenhang mit dem Einstellungsprozess: Zu berücksichtigen sind die Stundenkosten der verschiedenen Akteure des Einstellungsverfahrens, multipliziert mit der für jede Phase des Einstellungsverfahrens aufgewendeten Zeit (Schreiben des Stellenangebots, Wahl der Mittel zur Verbreitung des Stellenangebots und der Verbreitung, Analyse und Sortierung der eingegangenen Bewerbungen, Vorstellungsgespräche, Auswahl des ausgewählten Kandidaten nach verschiedenen Kriterien usw.).

Kosten im Zusammenhang mit dem Integrationsprozess: Nach der Auswahl des Bewerbers fallen zwangsläufig weitere Kosten im Zusammenhang mit der Integration (oder dem Onboarding) an, z. B. für die Ausarbeitung des Arbeitsvertrags, die ärztliche Untersuchung und die Vorbereitung der Arbeitsmittel. Auch der Integrationsprozess ist mit weiteren Kosten verbunden:

  • Ausbildungskosten: Die Ausbildung und Vorbereitung eines neuen Mitarbeitenden beginnt, wenn er in Ihr Unternehmen eintritt, und endet, wenn er in vollem Umfang in der Lage ist, seine Arbeit selbständig zu erledigen. Laut einem Bericht des Training Magazine stiegen die Gesamtausgaben für Schulungen in großen Unternehmen von 17,7 Millionen US-Dollar im Jahr 2019 auf 22 Millionen US-Dollar im Jahr 2020, während sie in kleinen Unternehmen von 367.490 US-Dollar auf 506.819 US-Dollar stiegen. Obwohl die Ausbildung und Entwicklung eines Mitarbeitenden ein fortlaufender Prozess ist und nie unterbrochen werden sollte, um die persönliche und fachliche Entwicklung eines jeden Mitarbeitenden und seine Fähigkeit, neue Aufgaben zu erfüllen, zu gewährleisten.
  • Kosten für Unproduktivität: Neu eingestellte Mitarbeitende geben nicht immer sofort ihr Bestes. Das bedeutet, dass die Produktivität eines Mitarbeitenden in den ersten zwei Jahren nach Arbeitsantritt geringer sein kann. Den Unternehmen entgeht noch Monate oder Jahre nach dem Ausscheiden ihrer ehemaligen Mitarbeitenden ein potenzieller Wert

Kosten aufgrund von Fehleinstellungen: Die „Fehleinstellungen“ verursachen zusätzliche Kosten, wie z. B. die Durchführung der Beendigung des Vertragsverhältnisses und andere Verwaltungsdokumente im Zusammenhang mit der Beendigung, die Verluste im Zusammenhang mit der Wertschöpfung, die dem Unternehmen während der gesamten Zeit der Unproduktivität des Mitarbeitenden entgeht, sowie die zusätzlichen Kosten im Zusammenhang mit der Einleitung eines neuen Einstellungs- und Integrationsprozesses als Ersatz für die Fehleinstellung.

Die Society of Human Resource Management (SHRM) hat in Zusammenarbeit mit dem American National Standards Institute (ANSI) eine allgemeine Formel für die Kosten pro Einstellung (CPH) entwickelt:

Um mehr über die Kosten für die Einstellung und Bindung von Mitarbeitenden im Bereich Human Resources zu erfahren, hat das EDLIGO-Team Führungskräfte aus dem Personalwesen zu ihren Erfahrungen und Meinungen befragt.

Hier einige interessante Einblicke:

 

Michael Thompson

Head of HR Data & Analytics bei CrowdStrike

Warum ist es für das Unternehmen vorteilhafter, die Mitarbeitenden zu behalten, als neue einzustellen?

Die Frage ist vielschichtig, aber ich würde sagen, dass es für das Unternehmen vorteilhaft ist, Mitarbeitende zu behalten, weil es all die nachgelagerten Auswirkungen gibt, die nicht sofort ersichtlich sind, wenn ein Mitarbeitender zu gehen droht. Als Erstes würde ich sagen, dass man Gespräche über den Verbleib normalisieren sollte, um zu verstehen und einzuschätzen, wann ein Mitarbeitender für externe Angebote empfänglich sein könnte. Und dann mit ihnen zusammenarbeiten, um herauszufinden, ob das, was sie anstreben, auch machbar ist. Die Weiterbeschäftigung ist auf lange Sicht oft kostengünstiger. Der Hauptgrund, warum Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, ist die Vergütung oder die berufliche Entwicklung. Wenn es das ist, wonach der Mitarbeitende sucht, und wenn er ein Spitzentalent ist. Behalten Sie sie. Andernfalls verlieren Sie an Produktivität, wenn sie gehen. Das ist ein Kostenfaktor. Sie werden diejenigen ausbrennen, die den Verlust ausgleichen müssen, was zu mehr Umsatz und mehr Kosten führen kann. Die Rekrutierung ist für ein Unternehmen nicht billig. Es beinhaltet Marketing, die Bezahlung des Personalvermittlers für seine Zeit, Vorstellungsgespräche, die Produktivität kosten. Und wenn schließlich ein Ersatz gefunden wird, müssen die Unternehmen ein höheres Gehalt zahlen als das des vorherigen Stelleninhabers. Hinzu kommen die Anlaufzeit und die Kosten für die Einarbeitung. Letztendlich wäre es also billiger gewesen, dem bisherigen Stelleninhaber eine 10-15%ige Gehaltserhöhung und einen neuen Titel zu geben, als den Einstellungszyklus durchzuführen.

 

Marcus Baker

Head of People Analytics bei PerkinElmer, Inc.

Warum ist es für das Unternehmen vorteilhafter, die Mitarbeitenden zu behalten, als neue einzustellen?

Viele Führungskräfte sind schockiert über die harten, quantifizierbaren Kosten von Neueinstellungen. Die Mitarbeitenden und die Infrastruktur, die die Talentakquise vorantreiben, sind beträchtlich, und je mehr Mitarbeitende neu eingestellt werden müssen, desto höher sind diese „harten Kosten“. Dies ist jedoch nur ein Bruchteil der tatsächlichen Kosten, die mit der Unfähigkeit eines Unternehmens, Talente zu halten, verbunden sind – in vielen Fällen können die „weichen Kosten“ einer hohen Fluktuation die Kosten, die die Führungskräfte auf dem Papier sehen, überwiegen. Die Kosten für den Abfluss von internem Wissen, den Zeitaufwand für Vorstellungsgespräche, den Produktivitätsverlust durch unbesetzte Stellen, die Kosten für die Einarbeitung und das Hochfahren der Produktivität neuer Mitarbeitender sind immens.  Aus finanzieller Sicht ist es oft besser, die vorhandenen.

Erjona Shera

People Analytics bei Wayfair

Warum ist es für das Unternehmen vorteilhafter, die Mitarbeitenden zu behalten, als neue einzustellen?

Die Fluktuation in einem Unternehmen ist mit zusätzlichen Kosten verbunden. Eine dieser Kosten ist der Zeitaufwand für Vorstellungsgespräche und die Einarbeitung des neuen Mitarbeitenden. Nehmen wir an, eine Stelle im mittleren Management hat eine Kündigungsfrist von 2 Monaten, und es dauert weitere 3 Monate, bis die Kandidaten interviewt und die neue Person eingestellt ist, und die Einarbeitung dauert weitere 3 Monate. Das bedeutet, dass das Team etwa 8 Monate lang auf den Ersatz und die Einarbeitung der Person warten muss. Ein weiterer Kostenfaktor ist die mangelnde Arbeitsproduktivität aufgrund der fehlenden Mitarbeitenden in dieser Zeit. Außerdem besteht die Gefahr, dass sich das verbleibende Team durch die zusätzliche Arbeit während der Suche nach einem Ersatz ausgebrannt fühlt. Und schließlich birgt die Einstellung eines neuen Mitarbeitenden ein Risiko. Sie werden nicht sicher wissen, ob die eingestellte Person für die Stelle geeignet ist und in die Unternehmenskultur passt, bis sie ihre erste Überprüfung durchlaufen hat. Hätte das Unternehmen von vornherein Zeit und Ressourcen darauf verwendet, die Person zu halten, hätte es das Engagement und die Produktivität des Teams aufrechterhalten oder gesteigert und sich viele zusätzliche Stunden, Anstrengungen und Risiken für die Einstellung einer neuen Person erspart. Durch die Konzentration auf die Mitarbeiterentwicklung kann das Unternehmen die Mitarbeiterbindung erhöhen und die bestehenden Teams weiterqualifizieren, so dass sie kontinuierlich neue ehrgeizige Geschäftsziele anstreben.

 

Richard S. Encarnacion

People Analytics-Analyst bei Healthfirst

Warum ist es für das Unternehmen vorteilhafter, die Mitarbeitenden zu behalten, als neue einzustellen?

Wenn es Unternehmen gelingt, ihre Mitarbeitenden zu halten, können sie ein gewisses Maß an organisatorischem Wissen aufrechterhalten, das die Effizienz des Unternehmens sichert. Wenn ein Unternehmen sein Personal verliert und neue Mitarbeitende einstellt, gibt es eine 3-6-monatige Lernkurve, in der die Effizienz aufgrund des „Aufholens“ des neuen Mitarbeitenden verloren geht, was das Unternehmen Gewinneinbußen kostet.
In unserer Organisation konnten wir einen Gesamtverlust von 3,6 Millionen Dollar im Jahr 2021 aufgrund unserer freiwilligen Fluktuation berechnen. Wir können dies berechnen, indem wir die Kosten für die Rekrutierung, die Einarbeitung/Schulung und den Produktivitätsverlust kombinieren.

 

Gianluca Cepale

Spezialist für globale HR-Analytik bei der ROCKWOOL-Gruppe

Warum ist es für das Unternehmen vorteilhafter, die Mitarbeitenden zu behalten, als neue einzustellen?

Es ist eine Frage der Zeit, und Zeit ist Geld. Die Kapitalisierung von Einstellungsprozessen sowie das Entgegenwirken von Fluktuationskosten ist für Unternehmen, unabhängig von der Branche und der Größe, von größter Bedeutung. Darüber hinaus entstehen mit der Unterzeichnung eines Arbeitsvertrags weitere Kosten, wie z. B. die Kosten für die Einarbeitung und Schulung neuer Mitarbeitender. In der Tat investieren die Unternehmen viele Ressourcen, um den neuen Mitarbeitenden immer effektiver in den Geschäftsbetrieb einzubinden. So beginnt der Neuankömmling, sich mit seinen Aufgaben, seiner Rolle, seinem Arbeitsplatz, den Menschen und dem Arbeitsumfeld vertraut zu machen, was alles eine erhebliche Investition seiner persönlichen und strukturellen Ressourcen erfordert. Es ist daher leicht vorstellbar, dass der Einsatz einer Strategie der nachhaltigen Beschäftigungsfähigkeit sowohl für die Arbeitnehmer – deren Wachstumsbedürfnisse befriedigt werden – als auch für den Arbeitgeber – der den Einstellungs- und Einarbeitungsprozess nicht noch einmal von vorne beginnen (und bezahlen) muss – von Vorteil ist. Maßnahmen zur Weiterbeschäftigung und zur nachhaltigen Beschäftigungsfähigkeit haben bereits ihre Wirksamkeit auf die Gesundheit und Produktivität der Arbeitnehmer gezeigt (Hazelzet et al., 2019).

Die Einstellung eines Mitarbeitenden ist für den Arbeitgeber mit erheblichen Kosten verbunden. Um die Kosten für die Rekrutierung und das Onboarding drastisch zu senken, entscheiden sich Unternehmen am besten für die interne Rekrutierung. Unternehmen übersehen manchmal eine vielversprechende Talentbasis: ihre eigenen Mitarbeitenden. Es ist an der Zeit, dass sich Personalvermittler auf die interne Rekrutierung, die Schulung der Mitarbeitenden und die Entwicklung der für die Zukunft benötigten Fähigkeiten konzentrieren. Zur Unterstützung dieser Prozesse bietet EDLIGO eine KI-gestützte People-Analytics-Lösung für datengesteuertes und kosteneffizientes Talentmanagement.

–       EDLIGO ermöglicht es Managern, die Fähigkeiten und Kompetenzen ihrer Mitarbeitenden zu bewerten. Die EDLIGO-Plattform liefert Ihnen eine Karte der Qualifikationslücken Ihrer Mitarbeiter, und auf dieser Grundlage können Manager Empfehlungen aussprechen, wie sie die Qualifikationslücken auf die effizienteste Weise für ihre Organisation schließen können. Unternehmen sind in der Lage, eine Strategie zur Verbesserung und Erneuerung der Fähigkeiten ihrer Mitarbeitenden zu entwickeln, so dass sie die Kosten für die Einstellung neuer Mitarbeitender sparen können.

–       EDLIGO ermöglicht eine strukturierte und gezielte Talentmobilität. Die EDLIGO-Plattform ermöglicht es Ihnen, intern nach Talenten zu suchen und personalisierte Entwicklungspläne für Mitarbeitende in Ihrem Unternehmen zu erstellen, die sich weiterentwickeln müssen.

–        Die EDLIGO-Plattform hilft Unternehmen, Top-Performer und zukünftige Führungskräfte im Unternehmen zu identifizieren, großartige Fähigkeiten im Unternehmen zu entdecken, die Mitarbeitenden für die Zukunft zu entwickeln, die Bindungsrate zu erhöhen und das Engagement der Mitarbeitenden zu maximieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Einstellung eines Mitarbeitenden mit erheblichen Kosten für den Arbeitgeber verbunden ist. Bei der Berechnung der Kosten für die Einstellung eines Mitarbeitenden werden sowohl die direkten Kosten (der Einstellungsprozess selbst) als auch die indirekten Kosten (die übrigen Kosten im Zusammenhang mit dem Prozess) berücksichtigt, was keineswegs selbstverständlich ist.

Wenn Sie mehr über unsere Lösungen zur Minimierung der Einstellungskosten durch Bindung der besten Talente erfahren möchten, vereinbaren Sie einen Termin mit unserem EDLIGO -Team.

Hochschulmanagement-Informationssystem für das äthiopischen Bildungsministerium

Hochschulmanagement-Informationssystem für das äthiopischen Bildungsministerium

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Addis Abeba, 15. Juni 2022: Microsoft hat gemeinsam mit dem äthiopischen Bildungsministerium ein Higher Educational Management Information System eingeführt, das die erfolgreiche digitale Transformation des Bildungssektors unterstützt.

Das äthiopische Bildungsministerium hat die Aufgabe, durch den Aufbau von Kapazitäten im Bildungssektor auf allen Ebenen ein effektives, hochwertiges und gerechtes Bildungs- und Ausbildungssystem zu gewährleisten. Angesichts des dringenden Bedarfs an umfassenden Daten und Erkenntnissen, um den Erfolg des Transformationsprozesses im Bildungssektor zu gewährleisten, strebte das Ministerium die Einführung einer landesweiten Bildungsdatenanalytik an.

Da es kein Higher Educational Training Management Information System (HETMIS) gab, fehlten den Entscheidungsträgern relevante Daten, um die richtigen Entscheidungen zu treffen, und die Auswirkungen der umgesetzten Strategien konnten nicht gemessen werden. Der Transformationsprozess im Bildungswesen benötigte dringend umfassende Daten und Erkenntnisse, um seinen Erfolg sicherzustellen.

Im Rahmen des Programms „Leaders in Digital Transformation of Education“ unterstützt Microsoft die Bildungssysteme dabei, mit Hilfe moderner Daten- und KI-Dienste und -Verfahren, die von unseren Partnern unterstützt werden, den Weg von isolierten und statischen Daten zu integrierten Echtzeit-Einblicken zu finden.

Einführung fortschrittlicher Analysen im Bildungswesen

EDLIGO, eine auf Microsoft Azure, PowerBI und Office365 basierende Lösung für erweiterte Analysen und Entscheidungsfindung im Bildungswesen, wurde in enger Zusammenarbeit mit dem Bildungsministerium implementiert. Es wurde ein Strategie-, Steuerungs- und Projektmanagementgremium eingerichtet, um eine erfolgreiche Durchführung zu gewährleisten, und es wurde ein kontinuierlicher Verbesserungsworkflow eingeführt.

Das HETMIS stärkt die Fähigkeiten des Ministeriums in den Bereichen Datenerfassung, -verwaltung, -berichterstattung und -analyse. Es versetzt das Ministerium in die Lage, den gesamten Prozess der Datenerfassung und -analyse zu beherrschen, und bietet eine leistungsstarke Technologieplattform. Das System kann von verschiedenen Akteuren auf unterschiedlichen Ebenen genutzt werden, von der Hochschuleinrichtung bis hin zur College- oder Fakultätsebene.

Der Aufbau von Kapazitäten und Schulungen war von Anfang an geplant. Die Einführung des Systems, das mehr als 50 öffentliche Universitäten, 380 private Universitäten und 1.800 Berufsbildungseinrichtungen betrifft, erfolgte in mehreren Phasen, um das Risiko zu minimieren und eine erfolgreiche Implementierung zu gewährleisten.

„Das Bildungsministerium hat die Vision, ein nachhaltiges Bildungs- und Ausbildungssystem aufzubauen, das eine hochwertige und gerechte Bildung für alle äthiopischen Bürger gewährleistet und kompetente und wettbewerbsfähige Arbeitskräfte hervorbringt, die die wirtschaftliche Entwicklung des Landes vorantreiben. Dieses System ermöglicht es uns, unsere digitale Strategie im gesamten Bildungssektor zu verfolgen“, sagt Zelalem Assefa, Chief Executive Officer (CEO), ICT und digitale Bildung im Bildungsministerium.

„Microsoft hat es sich zur Aufgabe gemacht, Führungspersönlichkeiten im Bildungswesen dabei zu unterstützen, die Komplexität der digitalen Transformation zu bewältigen. Unser Ziel ist es, mit Regierungen und Bildungsministerien zusammenzuarbeiten, um zu sehen, was möglich ist, und es durch die Nutzung von Datenanalysen zu erreichen, um die Ergebnisse der Schüler zu optimieren. Dies trägt dazu bei, effiziente, reaktionsschnelle und nachhaltige Prozesse und Ressourcenallokationen zu schaffen“, kommentiert Louise Macquet, Learning Passport and EMIS Programme Manager, Microsoft.

Mit der erfolgreichen Umsetzung des Projekts verfügt das Ministerium nun über ein Hochschulmanagement-Informationssystem, das die Planung, Entscheidungsfindung, Überwachung und Bewertung aller Hochschuleinrichtungen grundlegend verbessert.

 

Über Microsoft

Microsoft (Nasdaq „MSFT“ @microsoft) ermöglicht die digitale Transformation für das Zeitalter einer intelligenten Cloud und einer intelligenten Edge. Das Unternehmen hat es sich zur Aufgabe gemacht, jeden Menschen und jedes Unternehmen auf der Welt zu befähigen, mehr zu erreichen. Für weitere Informationen, Neuigkeiten und Einblicke von Microsoft besuchen Sie News Centre Middle East & Africa.

Über EDLIGO

Der Microsoft-Partner EDLIGO GmbH  ist ein führendes Unternehmen, das sich auf KI-gestützte Talent und Learning Analytics spezialisiert hat. EDLIGO hilft Kunden, die richtigen Entscheidungen im Talent- und Lernmanagement zu treffen, indem Daten und KI genutzt werden. Gegründet in Erlangen und ansässig an der Friedrich-Alexander Universität, Deutschlands innovativster Universität, strebt EDLIGO danach, an der Spitze von Technologie und Innovation zu stehen. EDLIGO hat eine starke Erfolgsbilanz, mit Kunden, die unsere Plattform in mehr als zehn Ländern erfolgreich nutzen, mit mehr als einer Million aktiver Nutzer und mit mehr als zehn angemeldeten Patenten. 

Wie Lernen mit KI maximiert werden kann

Wie Lernen mit KI maximiert werden kann

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Künstliche Intelligenz in der Bildung

Künstliche Intelligenz, Robotik und „Deep Learning“ sind bahnbrechende Technologien, die die Art und Weise verändern, wie Menschen denken, lernen, leben und arbeiten. Für Pädagogen ist es jetzt an der Zeit, darüber nachzudenken, wie sich neue Technologien und KI-basierte Lernanalysen auf das Lehren, Lernen und das Umfeld auswirken werden, das die Schüler in den kommenden Jahren vorfinden werden.

KI hat jede Branche verändert, und das Bildungswesen ist keine Ausnahme. Künstliche Intelligenz wird jetzt in Schulen und Hochschulen eingesetzt, um die Lehrmethoden zu verbessern und das Engagement der Schüler zu steigern. Laut Prescient and Strategic Intelligence wird der Markt für künstliche Intelligenz im Bildungsbereich bis 2030 voraussichtlich 25,7 Milliarden USD erreichen. Um auf dem Laufenden zu bleiben, ist es daher wichtig, ein besseres Verständnis für dieses Thema zu erlangen.

KI-basierte Lernanalytik

Learning Analytics ist ein aufstrebender Bereich, in dem hochentwickelte und fortschrittliche Analysewerkzeuge eingesetzt werden, um Lernen und Bildung zu verbessern. Viele Anwendungen von Learning Analytics und KI wären ohne die Verwendung umfangreicher, kontinuierlicher Echtzeitdaten nicht möglich.

Es gibt zwar viele Definitionen von Learning Analytics, aber das Learning Analytics Roadmap Committee (LARC) der UW-Madison hat es kontextbezogen definiert als die Durchführung von Aktivitäten, die darauf abzielen, die Ergebnisse der Studierenden zu verbessern, indem sie die Struktur, den Inhalt, die Bereitstellung oder die Unterstützung der Lernumgebung beeinflussen. Learning Analytics bezieht sich auf die Sammlung und Analyse von Daten über Lernende und ihre Umgebung, um die Lernergebnisse zu verstehen und zu verbessern. Regierungen, Universitäten und Anbieter von Massive Open Online Courses sammeln Daten über Lernende und deren Lernverhalten, um personalisierte Empfehlungen zu geben und die Lernergebnisse zu verbessern.

Learning Analytics hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie wir Auswirkungen und Ergebnisse in Lernumgebungen bewerten, und ermöglicht es Anbietern, neue Strategien zu entwickeln, um Spitzenleistungen beim Lehren und Lernen zu erzielen, während sie gleichzeitig den Studierenden neue Informationen zur Verfügung stellen, um ihnen zu helfen, die besten Bildungsentscheidungen zu treffen.

In einem unserer Interviews erklärte, Iouri Kotorov, ein leitender Dozent für internationale Wirtschaft, Pädagoge und strategischer Unternehmensberater, dass „Learning Analytics den Hochschulen dabei hilft, Daten effektiv für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Die Lernanalytik hilft den Hochschulen bei der Bewertung der Wirksamkeit des Unterrichts und bei der Überprüfung des Lernerfolgs der Studierenden. Außerdem können sie Lehrenden und Studierenden Daten über ihre Lehr- und Lernleistung zur Verfügung stellen, was ihre Lehr- und Lernerfahrungen persönlicher und ansprechender machen kann.“

Analyselösungen bieten eine bequeme Möglichkeit, Daten zu nutzen. Einrichtungen nutzen die Analytik, um ihre Daten zu erforschen und zu untersuchen und ihre Erkenntnisse in Einsichten umzuwandeln, die ihnen letztlich helfen, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die deskriptive Analyse verwendet statische Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Kursbewertungen, Umfragen zum Studienabbruch, Studenteninformationssysteme, LMS-Aktivitäten und E-Portfolio-Interaktionen. Diese Strategie wertet die Vergangenheit der Studierenden aus und versucht, durch die Analyse der Daten Muster in ihrer Lernentwicklung aufzudecken. Die deskriptive Analyse gibt Aufschluss über das Geschehene und die gegenwärtige Situation und ermöglicht Ihnen strategische Entscheidungen über die optimale Lehrmethode für jeden einzelnen Studenten.

Sie können die deskriptive Analyse zum Beispiel nutzen, um herauszufinden, wie viel Ihre Klasse über die Lektion gelernt hat. Nach der Analyse der Daten stellen Sie vielleicht fest, dass Sie durch den Einsatz von Scaffolding-Strategien oder differenzierten Lernprozessen in Ihrem Unterricht mehr Schüler erreichen können. Einige Universitäten und Distrikte verfügen über deskriptive Analysetools, die direkt in das Managementsystem des Lehrers integriert sind.

Die prädiktive Analyse kann auf Daten aus denselben Quellen zurückgreifen, konzentriert sich aber auf die Messung des tatsächlichen Lernens. Die Daten können von intelligenten Agenten, aufgabenspezifischen Spielen, Protokolldateien, Simulationen, die den Lernprozess erfassen sollen, und direkter Beobachtung stammen. Dieser Ansatz liefert den Lehrkräften nicht nur Daten, die sie für ihre Entscheidungen nutzen können, sondern auch alternative Vorschläge, um den Unterricht effektiver zu gestalten. Auf der Grundlage der gesammelten Schülerdaten generiert das Analysetool Vorschläge für verschiedene Bildungsressourcen und -tools, die eingesetzt werden können, um eine größere Wirkung auf die Schüler zu erzielen. Die präskriptive Analyse bietet Schulen und Lehrkräften Einblicke in das Wissen der Schüler sowie anpassbare Bildungsstrategien auf der Grundlage der Schülerleistungen.

In einem unserer Interviews erklärte  Gabriele Riedmann de Trinidad, Gründerin und Geschäftsführerin der Platform 3L GmbH, dass „Learning Analytics eine hyperindividualisierte Unterstützung für jede Person ermöglicht, es ist der leistungsstärkste und wirtschaftlichste Weg für eine Organisation, das erwartete Lernniveau zu erreichen und sich gleichzeitig um jeden Einzelnen zu kümmern. In Anbetracht der enormen individuellen Lücken, die Schüler aufgrund von COVID-bedingten Schulschließungen haben, ist Learning Analytics höchstwahrscheinlich die einzige Möglichkeit, individuelle Unterstützung zu geben, um die Lücken zu schließen. Angesichts des anhaltenden Lehrermangels könnte Learning Analytics der „digitale Partner“ für hochwertiges individualisiertes Lernen sein.“

Die Nutzung von Big Data ist für die Bildung von Vorteil und umfasst verschiedene Aspekte von Learning Analytics, die den Bildungsprozess genau untersuchen, um das Lernen zu verbessern. Durch die sorgfältige Analyse von Big Data lassen sich nützliche Informationen ermitteln, die Bildungseinrichtungen, Studierenden und Lehrkräften zugute kommen. Zu diesen Vorteilen für die Beteiligten gehören gezielte Kursangebote, die Entwicklung von Lehrplänen, Lernergebnisse und Verhalten der Studierenden, personalisiertes Lernen, verbesserte Leistungen der Lehrkräfte und Beschäftigungsmöglichkeiten nach der Ausbildung.

Zentrale Vorteile der KI-basierten Lernanalyse

1.  Vorteile für Studierende

Lernanalysen haben das Potenzial, den Studierenden detailliertere Informationen über ihre Leistungen zu liefern. So können Lernanalysen den Studierenden helfen, ihr Verhalten auf konstruktive Weise zu erkennen und zu reflektieren, um ihre Fortschritte bei der Erreichung ihrer Lernziele zu steuern.

Förderung der Studentenbindung

Die Analyse von Studierendendaten kann genutzt werden, um vorherzusagen, welche Studierenden nicht in der Lage sein werden, das nächste Studienjahr zu absolvieren.

Nach Angaben des National Student Clearinghouse Research Center kehren im Durchschnitt 30 % der Studenten, die im Herbst ein College besuchen, im zweiten Jahr nicht mehr zurück.

Die Auswirkungen der Analytik auf den Verbleib sind positiv. Sobald ein gefährdeter Schüler identifiziert wurde, können spezifische Maßnahmen wie Beratung oder Nachhilfe eingesetzt werden, um ihn zu ermutigen, in der Schule zu bleiben und seine Ausbildung abzuschließen.

Lernergebnisse, Verhalten und Prozesse der Schüler

Ein weiterer wichtiger Vorteil von Big Data und Text Mining besteht darin, dass Schulen und Lehrkräfte in der Lage sind, die Lernergebnisse der Schüler im Bildungsprozess zu ermitteln und zu bestimmen, wie die Leistungen der Schüler verbessert werden können.

Die Interaktionen der Lernenden mit technologischen Hilfsmitteln wie E-Learning und mobilem Lernen können den Lehrkräften helfen, die Lernerfahrungen der Studierenden durch Datenanalyse zu verstehen.

Durch die Bewertung der Auswirkungen auf die Lernergebnisse bietet die Verwendung von Daten Ansätze zur Verbesserung des studentischen Lernens und der Leistung in der akademischen Bildung. Die Lernanalyse ermöglicht es den Lehrkräften, verschiedene Formen von Wissen zu bewerten und die Lehrinhalte nach Bedarf zu ändern.

Studierende in die Lage versetzen, die Verantwortung für ihr Lernen zu übernehmen

Eine weitere wichtige Anwendung von Learning Analytics besteht darin, den Studierenden mehr Informationen darüber zu geben, wie sie vorankommen und was sie tun müssen, um ihre Bildungsziele zu erreichen. Lernanalysen können es den Studierenden ermöglichen, ihre Ausbildung selbst in die Hand zu nehmen, indem sie ihnen ein besseres Verständnis ihrer aktuellen Leistungen in Echtzeit vermitteln und sie bei der Entscheidungsfindung über ihre Lerninhalte unterstützen.

Personalisiertes Lernen

Lehrkräfte können Learning Analytics nutzen, um die Häufigkeit der Anmeldungen von Studierenden anhand der vom Lernmanagementsystem erfassten Daten zu untersuchen. Die Lehrkräfte können sehen, wie die Studenten im Unterricht interagieren und wie engagiert sie insgesamt sind, wie schnell sie lernen und welche Noten sie erzielen. Anhand dieser Elemente lässt sich vorhersagen, ob ein Student erfolgreich sein wird. Die Lernanalyse ermöglicht es den Studierenden, relevante Daten in Echtzeit zu erhalten, sie zu prüfen und einzubeziehen und Echtzeit-Feedback zu erhalten.

2.   Vorteile für Lehrkräfte

Laut McKinsey kann die Technologie Lehrern helfen, 30 % ihrer Zeit für Aktivitäten zu verwenden, die das Lernen der Schüler unterstützen.

Durch das Sammeln von mehr Informationen über die Erfahrungen der Studierenden kann eine Einrichtung möglicherweise Probleme erkennen und beheben, über die sich die Studierenden Sorgen machen. Dozenten und Tutoren können mithilfe von Analysen die Fortschritte ihrer Studenten während eines Moduls verfolgen und die Ergebnisse über mehrere Module hinweg vergleichen, so dass sie ihre Anweisungen anpassen können, wenn sie zum Beispiel feststellen, dass einige Studenten durchfallen.

Verbesserte Leistung der Lehrkräfte

Mit Hilfe von Learning Analytics lässt sich die Leistung von Lehrkräften bewerten. Die Verwendung von Daten ermöglicht es den Lehrkräften, ihre Ausbildung zu verbessern, damit sie besser auf die Arbeit mit den Studierenden in einer technologischen Lernumgebung vorbereitet sind.

Analysten können Online-Aktivitäten auswerten, indem sie Daten erfassen, die aus der Nutzung von Technologien und Recherchetools in Online-Bibliotheken durch die Lehrkräfte stammen. Die Verwendung dieser Daten kann Lehrkräften dabei helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen sie sich verbessern können, um eine bessere Interaktion zwischen Lehrkräften und Schülern im Klassenzimmer zu ermöglichen.

Mit Hilfe der Learning-Analytics-Daten kann ein Dozent das Verständnis der Studierenden für den Inhalt in Echtzeit messen, überwachen und darauf reagieren. Vor der endgültigen Benotung können Lehrkräfte Analysen und Daten nutzen, um ihre Lehrmethoden zu ändern und auf die Bedürfnisse der Schüler einzugehen. Dies ist ein großer Fortschritt für Lehrkräfte, da es ihnen dabei helfen kann, implizite Vorurteile zu überwinden, die sie möglicherweise über das Engagement oder die Leistung ihrer Schüler haben.

Verbesserte Qualität der Lehre

Learning Analytics liefert Lehrkräften mehr Informationen über die Qualität der Lehrinhalte, der Aufgaben, die sie den Studierenden geben, und der verschiedenen Aktivitäten, die sie während des Lehrprozesses durchführen, sowie über ihre Lehr- und Bewertungsmethoden, so dass sie diese im Laufe der Zeit verbessern können.

Verbesserung des Lehrplans

Big Data ermöglicht es Lehrkräften, Änderungen und Modifikationen vorzunehmen, um die Lehrplanentwicklung im Bildungssystem zu verbessern, z. B. durch die Zuordnung von Daten zu Lehrplänen. Pädagogen können mithilfe der Analyse umfangreicher Daten Lücken beim Lernen und Verstehen der Schüler erkennen und beurteilen, ob Lehrplanänderungen erforderlich sind. Lehrkräfte können sich an der strategischen Bildungsplanung beteiligen, um sicherzustellen, dass der Lehrplan an die Bedürfnisse der Schüler angepasst wird, um ihr Lernpotenzial zu optimieren.

3.   Vorteile für Institutionen

Mit Hilfe von Lernanalysen können Studiengangsleiter oder andere Administratoren leichter erkennen, wie gut ihr Studiengang abschneidet. Abgesehen von der möglichen Notwendigkeit, spezifische Daten auf Fakultäts-, Studenten- und Kursebene aufzuschlüsseln, kann die Lernanalyse aussagekräftige Vergleiche zwischen verschiedenen Kursen ermöglichen.

Identifizierung der richtigen Kurse

Ein erster Vorteil, der sich aus dem Einsatz von Big-Data-Analysen im Bildungswesen ergibt, ist die Fähigkeit von Bildungseinrichtungen, gezielte Kurse zu identifizieren, die den Bedürfnissen und Präferenzen der Studenten für ihr Studienprogramm besser entsprechen. Durch die Untersuchung von Trends bei der Einschreibung von Studenten und ihren Interessen in verschiedenen Disziplinen können die Einrichtungen ihre Bildungs- und Lehrressourcen auf Programme konzentrieren, die die Einschreibung von Studenten in den am meisten benötigten Studienbereichen maximieren. Die Schulen können die Absolventenzahlen besser vorhersagen, um die Einschreibungen langfristig zu planen.

Beschäftigungsmöglichkeiten nach der Ausbildung

Durch den Einsatz von Big Data und künstlicher Intelligenz können Bildungseinrichtungen die Beschäftigungsmöglichkeiten für Absolventen nach dem Studium ermitteln und die Ausbildung besser auf die Bedürfnisse des Arbeitsmarktes abstimmen. Sie können auch die Beschäftigung von Absolventen, Arbeitslosigkeit oder ungewisse Situationen in Bezug auf Beschäftigungsmöglichkeiten vorhersagen.

Big Data kann Bildungseinrichtungen dabei helfen, die Karrieremöglichkeiten von Studenten besser zu verstehen und Lernprogramme für Studenten auf ihre berufliche Kompatibilität zu prüfen. In einer globalen Lernumgebung kann diese Art von Informationen nicht nur eine bessere Bildungs- und Berufsplanung erleichtern, sondern sich auch für Unternehmen als nützlich erweisen, wenn sie Einstellungs- und Budgetentscheidungen für Hochschulabsolventen verschiedener Fachrichtungen treffen.

Learning-Analytics-Forschungsgemeinschaft

Auch die Forschungsgemeinschaft profitiert vom Einsatz der Analytik im Bildungswesen. Forscher können Informationen austauschen und leichter zusammenarbeiten. Sie können Lücken zwischen der Industrie und der akademischen Welt erkennen, so dass die Forschung herausfinden kann, wie die Probleme zu lösen sind. Außerdem ist die nützliche Datenanalyse ein wichtiger Bestandteil der Fähigkeit von Wissenschaftlern, Wissen zu generieren und in den Forschungsdisziplinen weiter voranzukommen.

Um mehr über KI-gestützte Learning Analytics zu erfahren, hat das EDLIGO-Team führende Experten auf diesem Gebiet zu ihren Erfahrungen und Meinungen befragt.

Hier einige interessante Einblicke:

Dr. Juan Alejo Arenas Ruiz

Vizepräsident für digitale Kanäle und Wirtschaft an der Universidad Tecmilenio

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

In den letzten 10 Jahren haben wir eine Zunahme der Anwendungen und Lösungen gesehen, die entstanden sind, und das ist ein klares Zeichen für den Erfolg, den Learning Analytics hat. Die Entwicklung dieser Art von Anwendungen und die Investition von Ressourcen für ihre Entwicklung nehmen zu, sowohl aus öffentlicher als auch aus privater Sicht.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Nach Ansicht von Experten zu diesem Thema liegt der Vorteil von Learning Analytics darin, dass es eine personalisierte Bildung entwickeln kann. In den letzten Jahrzehnten war es schwierig, das traditionelle Modell zu ändern. Das traditionelle Modell ist das Klassenzimmer, das nicht auf den Kopf gestellt wird und das versucht, viele Schüler in einem Klassenzimmer zu unterrichten, insbesondere jetzt, wo die Pandemie auftritt, in einem virtuellen Klassenzimmer. Die Lernanalytik konzentriert sich auf jeden einzelnen Schüler und strebt nach personalisiertem Lernen.

Die personalisierte Bildung ist eines der Ergebnisse des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI). Daran schließt sich das Learning Mining an, d. h. die Anwendung von Data Mining auf dieses Problem. Data Mining ist ein Bereich der Informatik, der mit statistischen Algorithmen und KI arbeitet: maschinelles Lernen. Die meisten Algorithmen, die bei dieser Art von Lösung zum Einsatz kommen, analysieren die Schülerzahlen, ihr Surfverhalten, die Zeit, die sie mit Hausaufgaben und in sozialen Netzwerken verbringen. Mit all diesen Informationen sind die Data-Mining-Algorithmen in der Lage, Schlussfolgerungen zu ziehen und den Wissensstand der Schüler zu ermitteln, wodurch eine personalisierte Bildung möglich wird.

3. Wie wird die KI-basierte Lernanalyse Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

KI-Algorithmen werden immer besser und werden ihre Entwicklung und auch ihr eigenes Selbstlernen weiter vorantreiben. Der Nutzen von KI wird aufgrund der unterschiedlichen Positionen, die dieses Thema hervorruft, kontrovers diskutiert. Die Voreingenommenheit, die oft in KI-Algorithmen zum Vorschein kommt, ist darauf zurückzuführen, dass Algorithmen trainiert werden und durch das lernen, was ihnen vorgesetzt wird. Wenn man Informationen erhält, die voreingenommen sind, dann ist das Ergebnis auch voreingenommen. Sie können nicht wie ein Mensch schlussfolgern.

Experten auf diesem Gebiet stellen fest, dass sich die KI weiterentwickelt, weil sie jetzt auch hybride Kombinationen ermöglicht. Bislang war der Ansatz der KI als Kollektor bekannt, jetzt gibt es bereits Hybridmodelle, bei denen der Kollektoransatz mit dem symbolischen Ansatz kombiniert wird, und das wird zu noch besseren Algorithmen führen, die näher an der Realität sind.

Kirsi Elina Kallio

Spezialist für Lernen und Entwicklung, CEO und Gründer von Kasvun Katalyytti Oy, Finnland, zukunftsorientierter Hochschullehrer an der HELBUS Helsinki School of Business

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

Die Bewertung von Lernergebnissen ist so etwas wie der „Heilige Gral“ für alle Fachleute und Einrichtungen des Bildungssektors. Lernen ist ein komplexer Prozess, der nicht durch Zahlen oder Statistiken vereinfacht werden kann. Mit Hilfe der Lernanalyse lassen sich jedoch einige Elemente dieses komplexen Phänomens verstehen. Mit Hilfe von Sofortstatistiken können Sie die Lernleistung bereits während des Lernens verbessern und anschließend die Lernergebnisse steigern.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Es könnten mehr evidenzbasierte Entscheidungen über die Gestaltung von Lernaktivitäten getroffen werden.

3. Wie wird KI-basierte Learning Analytics Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

Nicht die Analytik als solche. Entscheidend sind vielmehr die Themen, die Sie bewerten. Dazu brauchen Pädagogen ein systemischeres Verständnis aller Elemente, die sich auf Bildungsaktivitäten und Lernerfahrungen auswirken. Solche Elemente könnten zum Beispiel die Regeln und die Arbeitsteilung in Bildungseinrichtungen sein, die die Lernaktivitäten steuern.

 

Ángela Erazo Múñoz

Professorin an der Universidade Federal da Paraíba in João Pessoa, Lateinamerika

1. Inwieweit verbessert Learning Analytics die Leistung von Lernenden und Bildungseinrichtungen?

Das ist ein notwendiges und komplexes Thema. Ich bin kein Profi auf diesem Gebiet, daher kann ich keine quantifizierbare oder begründete Antwort darauf geben. Als Beobachter bin ich jedoch der Meinung, dass die verschiedenen Bewertungs- und Messinstrumente, die im Rahmen der Lernanalytik entwickelt wurden und werden, es uns effektiv ermöglichen würden, uns als Lehrende zu bewerten und zu verbessern sowie den Lernenden Lösungen anzubieten, um ihre Lernprozesse und ihre Wissensproduktion zu verbessern. Andererseits ist es in der Institution, in der ich arbeite, Sache jedes einzelnen Professors, eine individuelle und gruppenbezogene Bewertung jedes einzelnen Fachs vorzunehmen, wobei der Schwerpunkt auf dem jeweiligen Fachgebiet liegt. Im Bereich des Sprachunterrichts im Allgemeinen wurden große Fortschritte bei den Lernmaterialien gemacht und die Art der Formate, Materialien und Vorschläge wurden diversifiziert.

2. Wie kann der Bildungssektor kurzfristig von Learning Analytics profitieren?

Der Bildungssektor wird kurzfristig von Learning Analytics profitieren durch

– Durchführung von Forschungsarbeiten

– Entwicklung von Mess- und Überwachungssystemen, die sowohl für Schüler als auch für Lehrer einfach anzuwenden, zu verstehen und zu nutzen sind

– Schulung von Lehrern und Schülern für die beste Analyse und Suche nach Lösungen zur Verbesserung von Lernen und Lehren.

– Erfahrungen auf verschiedenen Ausbildungsebenen sammeln

– Verbreitung und Austausch von Informationen und Forschungsergebnissen zu diesem Thema

3. Wie wird KI-basierte Lernanalyse Ihrer Meinung nach den Bildungssektor verändern?

Aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, glaube ich, dass es einen großen Wandel geben wird, und ich denke, dass die Pandemie diesen Prozess bereits beschleunigt hat. Im Bereich der Übersetzung und des Spracherwerbs zum Beispiel wurden dank der Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz große Fortschritte erzielt. Heutzutage gibt es viele hochentwickelte Übersetzungsprogramme, die bei den Prozessen helfen, sowie verschiedene Möglichkeiten, Sprachen zu lernen, wie Anwendungen, Handbücher, Bücher, Lernplattformen usw.

KI-basierte Analytik ermöglicht es Ihrer Organisation, die Auswirkungen einer Reihe von Kennzahlen auf die Lernleistung zu messen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.

Wenn Sie in einer Schule, Universität oder Organisation für das Lernen zuständig sind und keine Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen, sollten Sie EDLIGO Learning Analytics in Betracht ziehen, um die Lernergebnisse zu verbessern.

EDLIGO hat sich als skalierbar erwiesen, von einem Team bis zur Unternehmensebene, von einem Klassenzimmer bis zur staatlichen Ebene.

– Verfolgen Sie die Ergebnisse Ihres Studiums und vergleichen Sie sie mit denen anderer Studenten.

– Visualisieren Sie die Realitäten auf jeder Ebene

– Lernfortschritte überwachen und steuern

– Gezielte akademische Unterstützung und Gestaltung personalisierter Lernerfahrungen

– Einen Qualitätssicherungsrahmen mit integrierter Datenanalyse und KI einrichten

Wenden Sie sich an das EDLIGO–Team oder vereinbaren Sie eine Demo, wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Learning Analytics Ihrer Organisation helfen kann, mithilfe von Daten und KI bessere Ergebnisse zu erzielen.

Gegenwärtige und zukünftige Rolle von KI im Personalwesen

Gegenwärtige und zukünftige Rolle von KI im Personalwesen

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Künstliche Intelligenz ist eine aufstrebende Technologie, die die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, verändert. Es wird erwartet, dass die Weltwirtschaft durch den Einzug der KI auf vielfältige Weise beeinflusst wird. Während die Global Artificial Intelligence Study von PwC schätzt, dass KI zu einem Anstieg des globalen BIP um 26 % führen wird, prognostiziert das McKinsey Global Institute, dass 45 Millionen Amerikaner, d. h. etwa ein Viertel der Arbeiterklasse, bis 2030 ihre Arbeit durch Automatisierung verlieren werden. Kai-Fu Lee, der Autor von AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order und CEO von Sinovation Ventures, sagt voraus, dass in den nächsten 15 Jahren 50 % aller Arbeitsplätze durch KI automatisiert werden. 

Wie wird sich also KI auf die Arbeitskräfte auswirken und welche Rolle wird KI im Personalwesen spielen?

KI wird mehr Arbeitsplätze schaffen als beseitigen 

Nach Angaben des Weltwirtschaftsforums werden bis 2025 dank KI 97 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen. KI wird also einige Arbeitsplätze ersetzen, aber es werden auch neue Arbeitsplätze entstehen, um die Wartung und Nutzung der künstlichen Intelligenz zu unterstützen. Und bereits 2019 ist die Schaffung neuer Arbeitsplätze durch die zunehmende Verbreitung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen zu einer hohen Priorität für Führungskräfte geworden. 

Laut einem Bericht von PwC haben rund 20 % der Führungskräfte in den USA KI-Initiativen, die in ihren Unternehmen eingeführt werden sollen, und sie erwarten, dass sie mehr in die Automatisierung aktueller Aufgaben mit Hilfe von KI sowie in die Schaffung und Besetzung neuer Stellen investieren werden, die mit KI-Operationen verbunden sind.

Viele der erwarteten neuen Arbeitsplätze sind bereits entstanden, wie z. B. Financial Wellness Manager, Memory Curator und Augmented Reality Journey Builder, Chief Ethical and Humane Use Officer und viele andere.

Neben den neuen Möglichkeiten werden sich jedoch auch einige Herausforderungen ergeben. Der Großteil der Automatisierung wird sich auf die Einstiegspositionen konzentrieren, so dass es für Hochschulabsolventen immer schwieriger wird, eine Stelle zu finden. Die Unternehmen werden sich bei der Erledigung der restlichen Aufgaben hauptsächlich auf Freiberufler und Auftragnehmer verlassen. Die Vollzeitbeschäftigung könnte drastisch reduziert werden, und die Regierungen werden Schwierigkeiten haben, ein Grundeinkommen für alle zu garantieren.

Menschliche Fähigkeiten werden an Bedeutung gewinnen

Die Frage, ob KI den Menschen ersetzen wird, ergibt sich aus der Annahme, dass KI und Menschen die gleichen Fähigkeiten und Eigenschaften haben, was aber nicht der Fall ist. KI-gestützte Maschinen sind genauer, schneller und sehr rational, aber sie sind definitiv nicht emotional oder kulturell sensibel. KI ist äußerst nützlich, wenn es darum geht, die Geschwindigkeit der Datenanalyse zu verbessern und die Berichtszeit zu verkürzen. Darüber hinaus ist KI in der Lage, große Datenmengen zu analysieren und umfassende Berichte zu erstellen.

Die menschlichen Fähigkeiten sind weitreichender als die von Maschinen, die nur auf die verfügbaren Daten reagieren. Menschen sind in der Lage, ihre Vorstellungskraft zu nutzen, sie können sich verändernde Situationen wahrnehmen und bewerten, was ihnen hilft, von kurzfristigen zu langfristigen Problemen überzugehen. Diese Fähigkeiten des Menschen sind und erfordern keine ständige Versorgung mit Daten.

Die Nachfrage nach menschlichen Fähigkeiten wird nur zunehmen. Menschliche Fähigkeiten (auch „Soft Skills“ genannt) zeigen unsere Fähigkeit, miteinander in Beziehung zu treten, und beziehen sich auf Aspekte wie Empathie, Mitgefühl und Authentizität. Menschen mit gut ausgeprägten menschlichen Fähigkeiten können tiefere Verbindungen zu anderen Mitarbeitern und Kunden aufbauen.

KI im Personalwesen

In vielen Branchen liegt der Schwerpunkt im nächsten Jahr auf der Frage, wie KI eingesetzt werden kann, damit Mitarbeiter ihre Arbeit schneller und besser erledigen können. Für Personalleiter ist dies bereits der Fall. Oracle hat 600 Personalleiter befragt, die KI bei der Arbeit einsetzen, um herauszufinden, wo KI am Arbeitsplatz eingesetzt wird, um das Mitarbeitererlebnis neu zu bewerten und zu verändern. Die meisten Personalverantwortlichen begrüßen die Integration von KI in ihre Personalarbeit. Tatsächlich gaben 64 % von ihnen an, dass sie einem Roboter eher vertrauen würden als ihrem Vorgesetzten, wenn es um Ratschläge geht.

Darüber hinaus nutzen etwa 50 % der Mitarbeiter der Personalabteilung bereits irgendeine Form von KI bei der Arbeit (im Vergleich zu 32 % im Jahr 2018). Der Bericht besagt auch, dass 65 % der Arbeitnehmer optimistisch, begeistert und dankbar sind, wenn sie KI als Helfer haben.

KI wird zunehmend eingesetzt, um viele HR-Prozesse zu automatisieren, und es scheint, dass sich die Automatisierung im großen Stil auszahlen wird. Nehmen Sie Hilton als Beispiel: Mit KI-gestützten Screenings und Bewerbungsgesprächen konnte das Unternehmen die Einstellungsgeschwindigkeit um 85 % erhöhen. Darüber hinaus trug die KI dazu bei, die Vielfalt des Talentpools zu erhöhen, und ermöglichte es unseren Personalverantwortlichen, einen leistungsstarken Kandidaten schneller zu identifizieren. An dieser Stelle ist es wichtig zu erwähnen, dass künstliche Intelligenz nur als Hilfsmittel für Personalverantwortliche eingesetzt werden kann, um sie im Einstellungsprozess zu unterstützen, aber nicht, um die endgültige Entscheidung für eine Einstellung zu treffen.

Da die Führung einer Personalabteilung einen sehr persönlichen und einfühlsamen Umgang mit jedem einzelnen Mitarbeiter erfordert, ist es unwahrscheinlich, dass künstliche Intelligenz die Personalmanager in Zukunft ersetzen wird, und ein erfolgreiches HR-Ökosystem wird die richtige Mischung aus People Analytics, künstlicher Intelligenz und menschlichem Eingreifen umfassen. Datengesteuerte Erkenntnisse werden dabei helfen, mehrdimensionale Entscheidungen zu treffen, aber sie werden diese Entscheidungen nicht allein treffen.

Wo wird KI im Personalwesen eingesetzt?

1) Lernen und Entwicklung

Kontinuierliches Lernen ist sowohl für die Mitarbeiter als auch für ihre Unternehmen wichtig. Die Herausforderung, mit der wir heute in einem sich schnell verändernden geschäftlichen und technologischen Umfeld konfrontiert sind, besteht jedoch darin, dass der Lebenszyklus von Fähigkeiten kürzer ist als noch vor 10 und mehr Jahren. 

Und genau hier kann KI bei der Fortbildung und Umschulung einen echten Mehrwert schaffen. Zu den wichtigsten Bereichen im Bereich L&D gehören personalisierte Lernpfade, die auf die Bedürfnisse der einzelnen Personen abgestimmt sind, Lernanalysen, die Bewertung des Qualifikationsbedarfs von Unternehmen und die Entwicklung einer kosteneffizienten Schulungsstrategie.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI und Analytik bei der Entwicklung einer kosteneffizienten L&D-Strategie helfen können, vereinbaren Sie einen Gesprächstermin mit den Experten von EDLIGO.

2) Übersicht über die Mitarbeiter und ihrer Kompetenzen

Es ist für jedes Unternehmen wichtig, seine Mitarbeiter und deren Kompetenzen zu kennen, um seine Ziele mit den vorhandenen Personalressourcen in Einklang zu bringen und über Strategien zur Höherqualifizierung nachzudenken. Unternehmen und ihre Mitarbeiter müssen sich schnell an das sich wandelnde Umfeld anpassen, und um den Wandel reibungslos zu gestalten, sollten die Personalleiter wissen, welche Fähigkeiten und Kompetenzen die Mitarbeiter des Unternehmens noch nicht besitzen. Auf der Grundlage dieser Informationen können sie Schulungen und Kurse organisieren und neue Mitarbeiter für das Unternehmen gewinnen.

KI kann dabei helfen, die Mitarbeiter schnell und präzise zu beurteilen, sie an den Unternehmenszielen auszurichten und zu bewerten, welche Fähigkeiten fehlen. Weitere Informationen zur Erstellung einer Karte der Mitarbeiter und ihrer Fähigkeiten finden Sie hier. 

3) Talent-Mobilität

Es ist nicht leicht, gute Mitarbeiter einfach in andere Abteilungen zu versetzen. Durch eine strukturierte und datengesteuerte Talentmobilität können Personalleiter offene Stellen kosteneffizient besetzen. Außerdem können sie auf diese Weise dem Wunsch ihrer Mitarbeiter nach beruflicher Weiterentwicklung nachkommen, und KI kann dabei helfen, diesen Prozess zu optimieren.

KI-gestützte Analytics

helfen bei der Lösung von Mobilitätsherausforderungen, wie z. B. der Suche nach besseren Qualifikationsübereinstimmungen, der Verbesserung der Sichtbarkeit von Karrieremöglichkeiten für Mitarbeiter, der Verbesserung der Mitarbeitererfahrung und der Schaffung von internen Talentpools. Sie kann die Leistung der Mitarbeiter, die ein Unternehmen bereits hat, freisetzen.

4) Identifizierung künftiger Führungskräfte und Top-Talente

Die Identifizierung von Spitzenkräften erfordert die Messung ihrer Fähigkeiten und Fertigkeiten anhand verschiedener Kriterien. Eine Person kann in einem Bereich über außergewöhnliche Fähigkeiten verfügen, aber nicht in der Lage sein, sich an veränderte Umstände anzupassen. Je komplexer die Kombination von Variablen wird, desto schwieriger wird die Suche. KI und Analytics tools können Datenanalysen durchführen, um Managern dabei zu helfen, die Leistung ihrer Mitarbeiter über mehrere Messgrößen hinweg zu verstehen und sich ein umfassenderes Bild vom Potenzial der Talente zu machen.

5) Datengestütztes Talentmanagement

Beim Talentmanagement geht es darum, hochqualifizierte Mitarbeiter an das Unternehmen zu binden, ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln und diese Mitarbeiter kontinuierlich zu motivieren, im Unternehmen zu bleiben. 

KI kann die Wahrscheinlichkeit des Abgangs eines Mitarbeiters vorhersagen, indem sie Mitarbeiterdaten wie Belohnungen, Zeit in der Rolle und Leistung auswertet und diese Metriken mit der Fluktuationsrate vergleicht. Auf diese Weise unterstützen Talent Analytics und KI die Personalabteilung bei der Personalverwaltung, um potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie entstehen, und ermöglichen es, einzugreifen, bevor die Lage ernster wird. 

Um mehr über den Einsatz von KI im Personalwesen zu erfahren, hat das Team von EDLIGO HR-Führungskräfte zu ihren Erfahrungen und Meinungen über die Rolle von KI im Talentmanagement befragt.

Hier sind einige interessante Erkenntnisse:

David Swanagon

Head Of People Analytics North America, Ericsson, The USA

Offizielles Mitglied, Forbes Human Resources Council

1. Welche Rolle spielt KI derzeit im Personalwesen?

Die Zukunft der Arbeit = Menschen + Maschinen. Derzeit spielt KI eine große Rolle bei der Suche nach Kandidaten und der Identifizierung kritischer Fähigkeiten. Dazu gehört auch die Förderung von D&I-Zielen, indem sichergestellt wird, dass die Angebotspakete für alle Rassen und Geschlechter gerecht sind. Größtenteils haben große Unternehmen KI zur Unterstützung von HR Service Centern eingesetzt. Frontline-Aufgaben wie Vergütung und Gesamtvergütung lassen sich besser mit Bots und Automatisierungstools erledigen. In diesem Zusammenhang haben die Schulungsabteilungen KI eingesetzt, um die Verwaltung von Lernpfaden zu erleichtern. Diese Empfehlungsprogramme unterstützen die Mitarbeiter bei der Ermittlung von Karrierewegen und der Erweiterung ihrer Fähigkeiten in ihrem gewählten Bereich.

 

2. Wie kann KI die Personalabteilung in Zukunft verändern?

In den kommenden zehn Jahren werden Maschinen möglicherweise mehr Arbeitskräfte beschäftigen als Menschen. Dies bedeutet, dass ein neues Führungsmodell geschaffen werden muss, um mit ethischer KI und Automatisierung umgehen zu können. Das Konzept der „Leading Machines“ wird zunehmend an Bedeutung gewinnen, da sich Führungskräfte mit der Integration von KI und menschlichen Tätigkeiten auseinandersetzen. Dazu gehört auch die Frage, wie menschliche Fähigkeiten eingesetzt werden und wie die Mischung aus Build-, Buy- und Borrow-Personal aussieht. Auf der Transaktionsebene wird KI dazu beitragen, die meisten gemeinsamen HR-Dienste zu automatisieren. Sie wird aber auch bei der Strategieformulierung helfen, indem sie Möglichkeiten für Mitarbeiter aufzeigt, an Projekten mitzuarbeiten und gemeinsames Fachwissen zu nutzen.

 

3. Wie kann KI die Entscheidungsfindung verbessern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Es ist wichtig, dass CHROs verstehen, dass der Datenschutz Teil der Mitarbeitererfahrung ist. Ein wichtiger Aspekt der ethischen KI ist die Sicherstellung einer effektiven Datenverwaltung in allen Unternehmen. Dazu gehört die Einrichtung einer Aufbewahrungskette für sensible Informationen sowie eines Richtlinienrahmens für die Verwendung von Daten bei der Entscheidungsfindung für Talente. Unternehmen, die sich in diesem Prozess auszeichnen, werden sich eines stärkeren Engagements erfreuen. Unabhängig davon hilft KI den Führungskräften, eine objektive Meinung zu erhalten, bevor sie eine Entscheidung treffen. Egal, ob es sich um eine Investitions- oder eine Talententscheidung handelt, viele Führungskräfte werden durch konkurrierende Standpunkte herausgefordert. Die Objektivität, die KI bietet, ermöglicht es den Führungskräften, sowohl positive als auch negative Elemente herauszufiltern. Dies trägt dazu bei, die Risiken zu minimieren und gleichzeitig neue Chancen für Reinvestitionen zu erkennen. Bei richtiger Implementierung kann KI dazu beitragen, organisatorische Voreingenommenheit zu verringern. Die gleichen Tools können jedoch auch das Gegenteil bewirken, wenn sie schlecht eingesetzt werden.

 

Prianty Rojo

Talent Acquisition US Manager – PepsiCo, Latin America

1.     Welche Rolle spielt KI derzeit im Personalwesen?

Die Rolle der Personalabteilung wird immer stärker mit der Geschäftsstrategie verknüpft. KI hilft uns, effizienter zu werden und unsere Prozesse zu messen, damit wir eine aktive Rolle im Unternehmen spielen und uns mehr auf unsere Mitarbeiter konzentrieren können: Menschen.

 

2.     Wie kann KI die Personalabteilung in Zukunft verändern?

KI ist ein Enabler, um funktionsübergreifend Geschäftssinn zu entwickeln. In Zukunft wird sie dazu beitragen, mit dem Rest des Unternehmens „dieselbe Sprache“ zu sprechen und genauere Strategien aus einer ganzheitlichen Perspektive zu entwickeln.

 

3.     Wie kann KI die Entscheidungsfindung verbessern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Für die Personalabteilung war es eine Herausforderung, Gespräche, Strategien und Ergebnisse in KPIs, SLAs usw. festzuhalten. Die Umwandlung qualitativer in quantitative Daten ist ein großer Vorteil, damit wir mit klaren Daten sprechen, denken und planen können.

 

Lucas Velmer

Human Resources Business Analyst, United States Department of the Army, The USA

1. Welche Rolle spielt KI derzeit im Personalwesen?

Die derzeitige Rolle der KI in der Personalabteilung hängt weitgehend von der Organisation ab. Das Unternehmen bestimmt die Prioritäten, und sowohl die Weiterentwicklung der KI als auch die Weiterentwicklung des Personalwesens müssen Prioritäten sein, damit die KI im Personalwesen eine Rolle spielen kann. Andernfalls wird sich die Personalabteilung im Zuge der sich weiterentwickelnden gesellschaftlichen Normen weiter entwickeln, aber immer noch weitgehend von der Interaktion zwischen Menschen abhängig sein, wobei ein gewisses Maß an Automatisierung unterstützend wirkt. KI hilft HR-Fachleuten, Zeit zu sparen und gleichzeitig quantifizierbare Kennzahlen für das Personalmanagement und strategische Geschäftsentscheidungen zu liefern.

 

2. Wie kann KI das Personalwesen in Zukunft verändern?

KI kann Personalfachleute durch die Automatisierung von Mathematik, Statistik und Informationsmanagement unterstützen und so unzählige Arbeitsstunden einsparen. Ein Computer kann fortgeschrittene Formeln berechnen und statistische Daten im Bruchteil einer Sekunde analysieren, während ein Mensch mehrere Stunden für die gleiche Berechnung benötigt. So bleibt dem Analysten mehr Zeit, die Kennzahlen und ihre Auswirkungen zu verstehen, potenzielle Verzerrungen zu erkennen und Informationen für den Wissensaustausch zu festigen.

 

3. Wie kann KI die Entscheidungsfindung verbessern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Fazit: Der Mensch ist wichtiger als die Hardware. KI kann und sollte immer eine Rolle bei der Entscheidungsfindung spielen, vorausgesetzt, die Eingaben sind korrekt, umfassend und frei von Verzerrungen. KI kann Berechnungen und Algorithmen ausführen und statistische Informationen in kürzester Zeit bereitstellen, so dass jemand die Informationen analysieren und möglicherweise KI verwenden kann, um prädiktive Algorithmen zur Analyse möglicher Ergebnisse auszuführen. In Verbindung mit der Analyse erfahrener Personalfachleute hilft dies den Führungskräften, die Auswirkungen ihrer Entscheidungen auf ihre derzeitigen und künftigen Mitarbeiter zu verstehen. Abschließend sei gesagt, dass KI niemals Vorrang vor dem Menschen haben sollte. KI kann und sollte menschliche Stimmungen, Gefühle oder alles andere, was subjektiv und nicht quantifizierbar ist, nicht quantifizieren. Diese Dinge sollten immer dem Menschen überlassen werden.

 

Alfredo López Luján

 People Analytics Manager in Middle Americas AB-InBev, Latin America

1. Welche Rolle spielt KI derzeit im Personalwesen?

Künstliche Intelligenz ist ein heißes Thema geworden, da sie viele Unternehmen verändert hat. Die derzeitige Rolle der Personalabteilung und die Tatsache, dass sie zu einem weiteren Nutzer dieser Methodik wird, besteht darin, die Menschen auf die Interaktion mit der Technologie auszurichten. Viele Menschen haben Angst vor diesem Wandel. Jeden Tag lesen wir, dass ein Roboter uns ersetzen wird. Wir müssen den Menschen zeigen, wie sie mit den neuen Werkzeugen umgehen können. Wir müssen den Menschen helfen, zu wachsen und sich weiterzuentwickeln. Als Menschen können wir unsere Verhaltensweisen und Gewohnheiten ändern. Wichtig ist, dass wir zeigen, wie man lernt, mit der Technologie „auszukommen“.

 

2.     Wie kann KI die Personalabteilung in Zukunft verändern?

Grundsätzlich wird sie für die Bereitstellung zahlreicher Informationen für die Entscheidungsfindung zuständig sein. Prozesse wie Rekrutierung und Auswahl, Bindung an das Unternehmen, Mitarbeiterbindung und Leistungsmessung haben sich heute dank mehr Daten und tieferer Analysen verändert. Dies wird nicht nur Ihre Arbeit beschleunigen und erleichtern, sondern Ihnen auch ermöglichen, „Details“ oder „Situationen“ zu erkennen, die Sie nie entdeckt hätten. So können Sie Interaktionen beobachten und verstehen. Wir befassen uns derzeit mit Fragen der Führung, der Teambildung und der Kommunikation zwischen den Mitarbeitern. Die Verhaltensanalyse zeigt Ihnen, dass wir eine große Anzahl von Persönlichkeiten haben, die sich auch je nach Situation verändern. Aber die Analyse dieser Persönlichkeit bringt uns jedes Mal der Erforschung und dem Verständnis des Menschen näher.

 

3.     Wie kann KI die Entscheidungsfindung verbessern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Im Falle der Personalabteilung wird sie es uns ermöglichen, die leistungsstärksten Mitarbeiter zu kennen, effizienter zu rekrutieren und zu binden und finanzielle Entscheidungen über den Bau von Projekten zu treffen, an denen Menschen beteiligt sind. Wie können Sie aus den Hunderten von Bewerbungen, die bei uns eingehen, den richtigen Mitarbeiter für eine Stelle auswählen? Wie kann man wissen, ob die Einarbeitung den Anforderungen des Personals entspricht, nicht nur jetzt, sondern auch in Zukunft, wenn es gebraucht wird? Wie werden Sie kommunizieren und wie werden Sie auf die nächste Krise oder das nächste störende Ereignis vorbereitet sein? Wie werden Ihre Mitarbeiter mit den Kunden interagieren, wenn sie deren Vorlieben kennen? All dies werden wir mit KI lösen.

 

Kirsi Elina Kallio

Spezialistin für Lernen und Entwicklung, CEO und Gründerin von Kasvun Katalyytti Oy, Finnland

1. Welche Rolle spielt KI derzeit im Personalwesen?

KI ist eine der am wenigsten genutzten Ressourcen in modernen Unternehmen. Unternehmen sammeln bereits eine Vielzahl von Daten über ihre Mitarbeiter, Stakeholder und Kunden. Die Daten als solche bieten jedoch noch keine Unterstützung für eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung. KI-basierte Lösungen werden benötigt, um große Datenmengen zu relevantem Wissen zu veredeln.

 

2. Wie kann KI das Personalwesen in Zukunft verändern?

Die Personalabteilung wird in den Managementteams großer Unternehmen immer noch zu wenig beachtet, obwohl die menschliche Ressource die wertvollste Ressource der Unternehmen ist.

Heute sind Daten die Macht. Durch die Bereitstellung von relevantem datenbasiertem Wissen zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen kann das Profil von HR geschärft werden. Herkömmliche operative HR-Prozesse lassen sich leicht automatisieren. Dadurch bleibt den HR-Fachleuten mehr Zeit für die strategische Planung und Entwicklung auf der Grundlage von Daten.

 

3. Wie kann KI die Entscheidungsfindung verbessern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Das Problem in großen Unternehmen ist, dass die übergeordneten Manager nicht sehen können, was an der Front passiert. Mit effizienteren KI-Lösungen ist die Personalabteilung in der Lage, wichtige Daten über Leistung und Lernen an der Kundenschnittstelle zu generieren. Dies hilft dabei, z. B. den künftigen Kompetenzbedarf besser vorherzusagen. Derzeit basiert der Entscheidungsprozess weitgehend nur auf dem Gefühl. KI-basierte Analytik wurde kritisiert, weil sie verzerrende Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung liefert. Es darf jedoch nicht vergessen werden, dass es immer ein Mensch ist, der entscheidet, wo und wie Daten gesammelt werden und wofür die gewonnenen Informationen verwendet werden.

 

Marcin Gabryel

Recruiter / Senior HR Specialist, Arla Foods, Poland

Personalreferent / Senior HR Specialist, Arla Foods, Polen

1. Welche Rolle spielt KI derzeit im Personalwesen?

Künstliche Intelligenz hat mehr Einfluss auf die Personalabteilung als je zuvor. Die Zahl der Prozesse, die von KI übernommen werden können, nimmt weiter zu. Dabei handelt es sich um geringwertige und risikoarme Aufgaben wie Tracking-Systeme und Dokumentenüberprüfungen. In meiner Rolle, die sich mehr auf den Bereich der Personalbeschaffung konzentriert, ist KI auch stärker in Vorauswahlprozesse involviert, hilft aber auch bei sich wiederholenden Aufgaben, wie der Planung von Meetings.

 

2. Wie kann KI das Personalwesen in Zukunft verändern?

Ich glaube, dass Automatisierungsprozesse, die in vielen verschiedenen Bereichen im Gange sind, langsam immer mehr Aufgaben übernehmen werden. In meinem Bereich zum Beispiel werden in einigen Unternehmen bereits die ersten Phasen von Einstellungsprozessen wie Telefonscreenings (1. Vorstellungsgespräch) mit KI abgewickelt. Sogar Auswahl- (oder Vorauswahl-) Prozesse können durch KI (Algorithmen) unterstützt werden. Dadurch können wir uns mehr auf andere Aufgaben konzentrieren und sparen Zeit.

 

3. Wie kann KI die Entscheidungsfindung verbessern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

KI ist in der Lage, riesige Datenmengen in sehr kurzer Zeit zu analysieren, und das ist definitiv entscheidend. Die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse (oder sogar Vorhersagen) auf der Grundlage analysierter Daten kann in vielen Bereichen wie Finanzen, Marketing und Personalwesen hilfreich sein.

 

 Ella Kiselyuk

Direktorin der Personalabteilung, City University of New York-Baruch College, USA

 

1. Welche Rolle spielt KI derzeit im Personalwesen?

In diesen beispiellosen Zeiten und mit den Auswirkungen von COVI19 auf die gesamten HR-Abläufe ist eine unmittelbare Umstellung auf KI unumgänglich. Die aktuelle Rolle der KI in der Personalabteilung ist relativ neu, da viele Unternehmen noch dabei sind, ihre Richtlinien und Verfahren zu ändern, um hybride und/oder voll funktionsfähige Geschäftsabläufe zu integrieren. So hat sich zum Beispiel die Reaktionszeit auf die täglichen Anfragen von Mitarbeitern zu ihren Leistungen, zu Zeit und Urlaub, zum Ruhestand usw. enorm verändert. Personalverantwortliche verbringen mehr Zeit damit, mehrere Datenbanken/Software zu überprüfen, bevor sie dem Mitarbeiter vollständige und korrekte Daten zur Verfügung stellen können.  Es besteht ein erhöhter Bedarf, einige der Transaktionen zu automatisieren, um die Personalarbeit zu verbessern.

 

2. Wie kann KI das Personalwesen in Zukunft verändern?

KI wird die Personalarbeit verändern, indem sie es den Personalfachleuten ermöglicht, strategischer und engagierter zu werden. Viele transaktionale Vorgänge, die derzeit von HR-Mitarbeitern durchgeführt werden, werden von KI übernommen. Dies wird zu einer Rationalisierung einiger Transaktionsprozesse führen und den Faktor „menschlicher“ Fehler reduzieren, insbesondere bei der Dateneingabe. Darüber hinaus wird die Präsenz von Mensch und Technologie in der täglichen Arbeit der Personalabteilung ein integratives und unvoreingenommenes Umfeld während der Rekrutierungs- und Onboarding-Aktivitäten schaffen. Die Vorauswahl wird erheblich reduziert, und die genauesten, validesten und umfassendsten Daten werden an die Unternehmensleitung und die Stakeholder weitergegeben. Die Personalabteilung wird in der Lage sein, regelmäßig verschiedene Metriken zu definieren und zu erstellen, die sich ausschließlich auf die KI-Ergebnisse stützen.

 

3. Wie kann KI die Entscheidungsfindung verbessern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen?

Die Führung muss berücksichtigen, wie die Mitarbeiter KI annehmen und darauf reagieren werden. Auch wenn einige glauben, dass KI den menschlichen Faktor bei HR-Interaktionen ersetzen wird, zeigen das aktuelle Geschäftsumfeld und seine innovativen Trends die Notwendigkeit, mehr HR-Transaktionen zu automatisieren. Sobald genaue, datengestützte Informationen an die Unternehmensleitung weitergegeben werden, können viele Faktoren wie Kosten, Mitarbeiterbindung, Einsparungen usw. in den Mittelpunkt gerückt werden. Mit Hilfe von KI lässt sich feststellen, ob die Ressourcen des Unternehmens richtig zugewiesen und in einem wettbewerbsorientierten Umfeld positioniert sind. Sie wird auch dazu beitragen, die Geschäftsabläufe zu verbessern, indem sie den innovativen und vielfältigen Ansatz des Unternehmens und seine Auswirkungen auf das Wohlbefinden der Mitarbeiter bekannt macht. Die Verringerung des Zeitaufwands für die Datenerfassung wird sich auch erheblich auf die Moral und die Leistung der Mitarbeiter auswirken.

 

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI bereits von Personalleitern in verschiedenen Ländern und Branchen eingesetzt wird und noch mehr Potenzial hat, noch mehr Anwendungsfälle zu entwickeln, um den Arbeitsprozess noch einfacher und effizienter zu gestalten.

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