Thought Leadership
In Zeiten, in denen Daten eine entscheidende Ressource für Unternehmen sind, sind Data Science und Künstliche Intelligenz (KI) zu wertvollen Werkzeugen auch für HR-Abteilungen geworden.
Data Analysten und Data Scientists stehen im Zentrum dieser Entwicklung, die Personalern ermöglicht, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zu erlangen. „Durch die gezielte Nutzung von HR-Daten können wir nicht nur effizienter rekrutieren und Leistungen verbessern, sondern auch eine Arbeitskultur fördern, die auf den Bedürfnissen und Stärken der Mitarbeitenden basiert. Daten ermöglichen personalisierte Entscheidungen, die langfristig die Mitarbeiterbindung und -entwicklung stärken und somit eine positive Arbeitsumgebung schaffen”, so Theophile Roques, Datenexperte beim Bildungsinstitut DataScientest.
Der Datenexperte gibt einen Überblick, in welchen Bereichen Data Science und KI bereits heute in HR-Abteilungen zum Einsatz kommt:
Rekrutierung 2.0: Mithilfe von Data Science und KI schnell die besten Talente finden
Die Zeiten, in denen Personalabteilungen mühsam durch Berge von Bewerbungen blättern mussten, sind längst vorbei. Mit Tools wie Power BI ermöglicht Data Science in Verbindung mit KI eine detaillierte Analyse von HR-Daten, indem sie das erste Screening von Bewerbern übernimmt und Profile mit Stellenanforderungen abgleicht. So können HR-Abteilungen ihre Rekrutierungsstrategien verbessern und schneller die besten Talente identifizieren und einstellen.
Leistungsmanagement im Fokus: Wie Data Science und KI die Mitarbeiterförderung und -motivation verbessern können
Data Science in Verbindung mit KI bietet einen Einblick in die Leistungsfähigkeit der Mitarbeitenden. Durch die Analyse von Leistungsdaten können Data Scientists Modelle entwickeln, um nicht nur die aktuelle Leistung zu bewerten, sondern auch Vorhersagen über zukünftige Leistungen zu treffen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es HR-Managern, gezielte Schulungsmaßnahmen einzuführen, individuelle Karrierepfade zu planen und die Mitarbeitermotivation zu steigern. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass diese Modelle nicht als alleinige Grundlage für Entscheidungen dienen sollten. Menschen durchlaufen verschiedene Lebensphasen und persönliche Herausforderungen, die ihre Leistung beeinflussen können. Daher ist es entscheidend, dass HR-Manager bei der Interpretation der Daten und der Ableitung von Maßnahmen eine sensible und individuelle Herangehensweise wählen.
Mitarbeiterengagement verstehen: Mit Data Science und KI ein positives Arbeitsumfeld schaffen
Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem Data Science im HR-Bereich eingesetzt werden kann, ist das Mitarbeiterengagement. Data Scientists können Modelle entwickeln, um das Engagement der Mitarbeiter zu messen und zu prognostizieren. Dies kann durch die Analyse von Daten aus Mitarbeiterumfragen, Leistungsdaten sowie anderen internen Quellen erfolgen, die einen Einblick in das Arbeitsumfeld und die Arbeitszufriedenheit der Mitarbeiter bieten. Beispielsweise können Daten aus Mitarbeiterumfragen, regelmäßigen Feedback-Gesprächen oder anonymen Feedback-Plattformen genutzt werden, um das Engagement zu bewerten. Durch diese Auswertungen und Analysen sind konkrete Rückschlüsse auf die Arbeitsatmosphäre möglich. HR-Verantwortliche können auf dieser Basis entsprechende Maßnahmen zur Verbesserung oder auch zur Aufrechterhaltung der Arbeitszufriedenheit entwickeln.
Predictive Analytics gegen Mitarbeiterfluktuation: Mit Data Science und KI Talente fördern und halten
Durch die Analyse von historischen Daten können Data Scientists Vorhersagemodelle entwickeln, um potenzielle Abwanderungen von Mitarbeitern vorherzusagen. Diese Modelle helfen Unternehmen, proaktiv Maßnahmen zu ergreifen, um talentierte Mitarbeiter zu halten. Unternehmen können Mitarbeitern mit einem hohen Fluktuationsrisiko gezielte Entwicklungsmaßnahmen anbieten, zum Beispiel die Teilnahme an Schulungen und Weiterbildungsprogrammen, um deren Fähigkeiten und Karrierechancen zu verbessern. Auch verbesserte Arbeitsbedingungen, wie flexiblere Arbeitszeiten, die Förderung eines gesunden Arbeitsklimas oder die Bereitstellung zusätzlicher Anreize und Benefits können zusätzlich das Wohlbefinden von Talenten steigern und ihre Bindung an das Unternehmen erhöhen.
Was bringt der Einsatz von Data Science in Verbindung mit KI im Personalwesen?
Die Chancen durch den Einsatz von Data Science und KI im Personalwesen liegen eindeutig in der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, wodurch HR-Experten mehr Zeit für strategische Planung, individuelle Talententwicklung, Förderung von Vielfalt und Inklusion sowie die Verbesserung der Mitarbeitererfahrung haben. Darüber hinaus ermöglicht die datengestützte Analyse fundiertere Entscheidungen in Bereichen wie Personalbeschaffung und Talentmanagement. Auch bei der Einhaltung von Vorschriften und gesetzlichen Bestimmungen ist die Datenanalyse hilfreich für eine effiziente und rechtskonforme Personalverwaltung. Beispielsweise können Unternehmen mithilfe von Data Science und KI die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen überwachen, Compliance-Schulungen automatisieren oder die Erfassung von Arbeitszeiten zur Einhaltung von Arbeitszeitrichtlinien verbessern. Nicht zuletzt trägt die Identifizierung wichtiger Faktoren für das Mitarbeiterengagement dazu bei, ein positiveres und produktiveres Arbeitsumfeld zu schaffen.
Neben den zahlreichen Vorteilen sind auch Risiken und potenzielle Gefahren zu berücksichtigen. Algorithmische Verzerrungen können zu diskriminierenden Entscheidungen führen, wenn der Algorithmus beispielsweise männliche Bewerber bevorzugt. Ein weiteres Risiko besteht darin, dass der zwischenmenschliche Kontakt zu kurz kommt, was sich negativ auf die Mitarbeitererfahrung auswirken kann. Beispielsweise könnten automatisierte Chatbots oder E-Mails an die Stelle von persönlichen Gesprächen treten, um Mitarbeiteranliegen zu klären. Mitarbeitende könnten sich dadurch entfremdet fühlen, was ihre Zufriedenheit mit der Unternehmenskultur negativ beeinträchtigen kann. Nicht zuletzt werfen die Erfassung und Analyse großer Datenmengen durch KI Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit auf, insbesondere im Hinblick auf die Vertraulichkeit von Mitarbeiterdaten.
Obwohl KI-Technologien bereits in vielen Unternehmen eingesetzt werden, ist ihr volles Potenzial noch längst nicht ausgeschöpft. Klar ist jedoch, dass Unternehmen, die diese Technologien gezielt einsetzen und dabei auch die damit verbundenen Risiken im Blick behalten, einen Wettbewerbsvorteil in den Bereichen Recruiting aber auch Mitarbeiterbindung erlangen können.
(pd/ DataScientest)
