Thought Leadership
Seit Jahren klagt die deutsche Wirtschaft über den anhaltenden Fachkräftemangel. Eine Umfrage des Deutschen Industrie- und Handelskammertags (DIHK) zeigt, dass 56 Prozent der Firmen ihn als das größte Geschäftsrisiko betrachten. Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung ist der Mangel an Personal mit gefragten technischen Fähigkeiten besonders augenfällig.
Ein neuer Ansatz, der den Gedanken von Umschulung und Weiterqualifizierung weiterentwickelt, kann Unternehmen dabei helfen, aus einer vor allem reaktiven Rolle bei der Suche nach Fachkräften zu einer proaktiven Vorgehensweise zu wechseln.
Skillsoft hat zusammengefasst, welche Rolle das sogenannte Reskilling, Upskilling und Preskilling dabei spielen kann.
Zu den weltweit am stärksten nachgefragten technischen Fähigkeiten für das Jahr 2020 gehören laut einer aktuellen Befragung des Karrierenetzwerks LinkedIn Kenntnisse in den Bereichen Blockchain, CloudComputing, Analytisches Denken und Business Analytics, künstliche Intelligenz, UX Design, Affiliate Marketing, Vertrieb, Scientific Computing und Videoproduktion. Der Bereich Data Science verbindet Business und Datenanalysen mit Anwendungen aus dem Feld der künstlichen Intelligenz.
Daher lassen sich an diesem Beispiel die Möglichkeiten der Mitarbeiterförderung und Weiterbildung gut darstellen:
Reskilling
Die Umschulung eines Mitarbeiters wird notwendig, wenn diese Person von ihrer aktuellen Position in ein neues Aufgabenfeld und meist auch in eine neue Abteilung wechselt. Ein Marketingmitarbeiter könnte beispielsweise eine bessere Karrierechance wittern, wenn er sich zum Data Scientist ausbilden lässt. Dieser Mitarbeiter hatte bisher eventuell noch wenig mit der Datenanalyse an sich zu tun, wurde aber vielleicht durch den prädiktiven Teil der Marketing-Arbeit und die ihm zur Verfügung gestellten Datenanalysen auf dieses wachsende Geschäftsfeld aufmerksam, sodass er sich entscheidet, mehr über Datenanalyse, Data Ops sowie das gesamte Feld der Data Science zu erfahren. Um in diesem Berufsfeld jedoch eine Karriere zu starten und als Datenwissenschaftler wirklich erfolgreich sein zu können, wird diese Person eine ganze Reihe neuer Fähigkeiten, Kenntnisse, Qualifikationen und Fertigkeiten benötigen.
Upskilling
Kommt ein Mitarbeiter jedoch bereits aus einem Berufsfeld, das mit seinem neuen Berufswunsch verwandt ist, dann ist keine komplette Umschulung, sondern möglicherweise nur eine Erweiterung seiner Qualifikationen nötig. Ein Beispiel wäre hier eine Marketinganalystin, die in der Marketingabteilung arbeitet und ebenfalls vorhat, zum Berufsfeld Datenwissenschaften zu wechseln. Aufgrund ihrer Kompetenzen als Analystin kennt sie bereits viele Tools, Techniken und Funktionen, die auch im Bereich Data Science benötigt werden. Mit einer gezielten Schulung hat diese Person jedoch die Chance, diese Fähigkeiten zusammenzuführen, auszubauen und nötige Qualifikationen zu ergänzen. Sie wechselt daher nicht in einen komplett neuen Bereich, sondern kann ihr Talent lediglich in einer neuen Rolle einsetzen.
Preskilling
Umschulung und Weiterqualifizierung sind hinlänglich bekannte Vorgehensweisen, die heute im Zuge des Fachkräftemangels jedoch eine noch stärkere Relevanz bekommen. Ein weiterer Ansatz, den Unternehmen in diesem Zusammenhang in Betracht ziehen sollten, ist die „Vorqualifizierung“, das sogenannte „Preskilling“. Ein Beispiel für die Anwendung dieses Ansatzes wäre etwa ein Lösungsarchitekt, der in einem Unternehmen Lösungen für seine Kunden erstellt. Ein Teil seiner Rolle besteht darin, Verbrauchsmuster zu analysieren sowie den ROI für die Kunden und die Rentabilität für jede erforderliche Lösung zu bewerten. Der Mitarbeiter hat diese Position bereits seit über fünf Jahren inne, ist sehr an der Datenanalyse interessiert und hat auch bereits einige mächtige Pivot-Tabellen und Lookups erstellt, die seine Vorgesetzten beeindruckt haben. Er weiß auch, dass sich das Feld Data Science enorm weiterentwickelt hat und man eigentlich noch viel mehr aus den Daten herausholen könnte. Für Personalverantwortliche oder Fachvorgesetzte wäre dies eine gute Gelegenheit, diesen Mitarbeiter die Rolle des Datenwissenschaftlers einfach einmal ausprobieren zu lassen, ohne eine formelle Zusage für eine neue Position. Der Mitarbeiter erhält vielmehr das Angebot, einige Kurse für zusätzliche Qualifikationen zu belegen und die neuen Methoden bei einigen unkritischen Projekten zu erproben. Auf diese Weise erhält er die Gelegenheit, schon einmal in das Berufsfeld eines Datenwissenschaftlers hinein zu schnuppern. Angesichts des Mangels qualifizierter Fachkräfte ist es eine Win-Win-Situation für beide Seiten, engagierte Mitarbeiter dabei zu unterstützen, neue Rollen und Arbeitsfelder auszuprobieren. Gerade engagierte Mitarbeiter können sich ansonsten auf Dauer in einem beschränkten Aufgabenfeld langweilen und schlimmstenfalls mit ihrem gesamten institutionellen Wissen zu einem neuen Arbeitgeber wechseln, weil sie im eigenen Unternehmen keine Chancen für eine Weiterentwicklung sehen. Die meisten Unternehmen haben sich heute zur Aufgabe gemacht, für die Chancengleichheit ihrer Mitarbeiter zu sorgen. Preskilling ermöglicht es ihnen, diese Worte in die Tat umsetzen.
„Leider gibt es immer Unternehmen oder Manager, die Bedenken haben, wenn es um die Förderung und Weiterqualifizierung von Mitarbeitern geht. Man hört dabei des Öfteren Sätze wie «Wenn ich meine Leute ausbilden lasse, dann könnten sie mit ihren neuen Fähigkeiten zu einer anderen Firma gehen.»“, erklärt Andreas Rothkamp, Vice President für die DACH-Region bei Skillsoft. „Das ist allerdings ein wenig nachhaltiger Ansatz. Unternehmen, die ihren Mitarbeitern Möglichkeiten zur Weiterentwicklung und neue Karrierechancen bereitstellen, verhindern damit, dass sich diese Spezialisten nach anderen Arbeitgebern umschauen. Organisationen, die dies nicht tun, laufen Gefahr, dass gerade die wissenshungrigen und anpassungsfähigen Mitarbeiter, die wir für das digitale Zeitalter benötigen, das Unternehmen verlassen.“
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