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KI ist ein viel diskutiertes Thema im HR-Bereich. Doch in vielen Unternehmen liegen hohe Erwartungen und greifbare Ergebnisse noch weit auseinander. Tatsächlich hat unsere aktuelle Umfrage ergeben, dass zwar 42 Prozent der Befragten, die KI einsetzen, einen Produktivitätsanstieg verzeichnen, aber 27 Prozent noch keine Auswirkungen von KI beobachten können.
Auch wenn die Meinungen darüber auseinandergehen, wie KI im HR-Bereich am besten eingesetzt werden kann, herrscht branchenweit nahezu Einigkeit darüber, dass diese revolutionäre Technologie enormes Potenzial – aber ebenso große Herausforderungen – mit sich bringt. In diesem Zusammenhang wollten wir erfahren, wie mehrere Branchenführer diesen Sprung in ihren Unternehmen meistern.
Unter der Moderation von Avature-CEO Dimitri Boylan kamen Neha Sharma (Head of HR bei Unifi), Ramesh Razdan (CIO bei Bain) und Ralph Wiechers (EVP Digital HR & People Operations bei DHL) zu einer lebendigen Podiumsdiskussion zusammen, in der sie auch persönliche Anekdoten teilten. Anhand konkreter Beispiele aus der Praxis zeigten sie, wie Unternehmen KI nutzen können, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Die erfolgreiche Implementierung von KI im HR-Bereich erfordert einen Plan. Wir hoffen, diese Impulse helfen Ihnen dabei, Ihren Plan zu entwickeln. Legen wir los.
Die Suche nach Einsatzmöglichkeiten für KI im HR-Bereich
Laut unserer Umfrage planen 95 Prozent der Befragten, im kommenden Jahr KI und maschinelles Lernen in ihren HR-Prozessen einzusetzen. Also praktisch alle! In diesem Zusammenhang interessierte sich Boylan besonders für das Wie. Aus dem lebhaften Austausch der Podiumsteilnehmer ergaben sich vier wichtige Erkenntnisse.
1. Priorisierungs-Framework definieren
Bei so vielen Möglichkeiten fällt es schwer zu entscheiden, wo am besten investiert und KI eingesetzt wird. Razdan stellte ein bewährtes Priorisierungs-Framework vor, das er empfiehlt, um die Machbarkeit und den Nutzen von KI-Initiativen abzuwägen und dabei die Datenkomplexität mit den potenziellen Auswirkungen in Einklang zu bringen.
Wir haben ein Framework. Wir erstellen eine 2×2-Matrix, die berücksichtigt, welcher Wert auf dem Spiel steht – sei es die operative Effizienz, die Entwicklung eines neuen Produkts oder die Schaffung eines neuen Mehrwerts für das Unternehmen. Doch geht es auch darum, wie einfach die Implementierung ist, wie gut die Daten verfügbar sind und wie funktionsübergreifend das Vorhaben ist.“
Ramesh Razdan
CIO, Bain
Fortschritte sind kaum möglich, wenn komplexe Datenprobleme im Weg stehen – gelingt es jedoch, die Daten schnell zu handhaben, ist ein Projekt in der Regel auch lohnenswert. Wenn Sie sich erst einmal die Zeit genommen haben, Ihre potenziellen Anwendungsfälle in die Matrix einzutragen, wird es einfacher, sich auf die wichtigen, leicht durchzuführenden Projekte zu konzentrieren.
Boylan stimmte Razdan schnell zu: „Ein Framework ist etwas, worauf sich die HR konzentrieren muss, sonst endet man schnell mit lauter isolierten KI-Lösungen im Tech Stack. Man braucht ein strukturiertes Framework, um Benchmarking zu ermöglichen, klare Leitplanken zu setzen und sicherzustellen, dass jeder weiß, was die anderen tun – damit das Ganze perspektivisch zusammenpasst“
2. Niedrig hängende Früchte greifen
61 Prozent der Befragten gaben an, bereits einen HR-spezifischen Anwendungsfall für künstliche Intelligenz in großem Umfang implementiert zu haben. Das Ergebnis ist vielversprechend, es gibt jedoch noch einiges zu tun.
Aus Sharmas Sicht gibt es viele niedrig hängende Früchte bzw. schnell umsetzbare Ergebnisse, mit denen die HR beim Einsatz von KI den Sprung von gut zu großartig schaffen kann. Sie ist zum Beispiel davon überzeugt, dass KI ihr helfen wird, konkrete HR-Probleme zu lösen – wie etwa die bessere Durchführung von Umfragen zur Mitarbeiterbindung. Anstatt Mitarbeiter durch starre Bewertungsskalen in Schubladen zu zwängen, die nicht widerspiegeln, wie Menschen wirklich denken oder fühlen, stellt sie sich vor, ihnen die Möglichkeit zu geben, sich in ihrer bevorzugten Sprache auszudrücken und die Verarbeitung natürlicher Sprache zu nutzen, um Stimmungen in großem Umfang zu analysieren.
Welche niedrig hängenden Früchte erzielen mit wenig Aufwand eine große Wirkung? Das gilt vor allem kurzfristig. Ich denke, hier versuchen wir alle, KI zu nutzen, um unsere Arbeitsweise grundlegend zu verändern und einen Mehrwert für verschiedene Akteure zu schaffen.“
Neha Sharma
Head of HR, Unifi
Mitarbeiterbindung ist ein weiterer wichtiger Schwerpunkt bei Unifi. Ein KI-gestütztes Modell zur Vorhersage von Fluktuation, das mehrere Datenpunkte nutzt, liefert Sharmas Team bereits wertvolle Erkenntnisse. Sie berichtete, dass das Modell derzeit eine Genauigkeit von 50 Prozent erreicht. Obwohl sie sich einen wesentlich höheren Wert wünscht, ist er gut genug, um das Modell anzuwenden, anzupassen und später schrittweise zu verbessern. In dieser Hinsicht plädiert sie für Fortschritt statt Perfektion.
3. Top-down-Vorgaben und Basisinnovationen ins Gleichgewicht bringen
Nach Ansicht unserer Diskussionsteilnehmer sollte die KI-gestützte HR-Transformation sowohl Bemühungen an der Basis als auch strategische Führung von oben nach unten umfassen. Alle berichteten, dass ihre Unternehmen kontrollierte Experimente in verschiedenen Bereichen durchführen, um den tatsächlichen Wert, den KI dem Unternehmen bringen kann, zu ermitteln.
Razdan erklärte, dass die innovative Unternehmenskultur von Bain diesen Ansatz begünstigt und dass Bottom-up-Innovationen in Form von Hackathons unerwartete, wertvolle KI-Innovationen hervorgebracht und gleichzeitig die Mitarbeiterbindung gestärkt hätten. Er räumte ein, dass Scheitern Teil des Prozesses ist. Erfolgreiche Unternehmen testen schnell, wiederholen und entwickeln sich weiter. Gleichzeitig ist für die Entwicklung einer übergeordneten Strategie und die Lösung „großer, komplexer Probleme“ eine Top-down-Führung am effektivsten. DHL vertritt eine ähnliche Auffassung.
Wir verfolgen einen ausgewogenen Ansatz: Auf der einen Seite setzen wir auf Basisarbeit, auf der anderen auf eine Top-down-Führung, die aber nicht zu streng ist. Was meine ich damit? Wir haben recht schnell unsere eigenen, konformen Möglichkeiten gefunden, große Sprachmodelle zu verwenden … Aber andererseits sollten wir die Anwendungsfälle nicht zu sehr einschränken. Wir setzen auf Basisaktivitäten, um die Neugier und das Wissen unserer fortgeschrittenen Teams zu nutzen, die daran arbeiten wollen.“
Ralph Wiechers
EVP Digital HR & People Operations, DHL
4. Flexibilität in die eigene Strategie integrieren
Wir stehen am Anfang der KI-Revolution, und fast jede Woche werden neue Fortschritte erzielt. In diesem Zusammenhang betonte Razdan die Bedeutung einer flexiblen KI-Architektur, die Richtungsänderungen zulässt. Boylan stimmte dem zu und erklärte, dass genau dies der Antrieb für die Entwicklung der Models-as-a-Service-Architektur für KI von Avature war.
Wir stehen noch am Anfang, und Technologie und Architektur entwickeln sich rasant weiter. Deshalb ist es wichtig, eine flexible Architektur zu bauen, die je nach Bedarf angepasst werden kann.“
Ramesh Razdan
CIO, Bain
KI-Kompetenz: die richtige Menge für die richtigen Menschen
Das Gespräch verlagerte sich rasch auf das Thema KI-Kompetenz. Wenn es darum geht, die Belegschaft im Umgang mit KI zu schulen, waren sich unsere Diskussionsteilnehmer einig, dass eine Pauschallösung nicht ausreichen wird.
Sowohl bei DHL als auch bei Unifi, deren Belegschaften zu 80 bis 90 Prozent aus Frontlinie-Mitarbeitenden bestehen, gibt es eine klare Unterscheidung zwischen denen, die sich mit KI auskennen müssen, und denen, die das nicht müssen.
Arbeiter sind in ihrem Arbeitsablauf zunehmend mit KI konfrontiert, z. B. mit Routing-Tools, die DHL-Fahrer bei ihren Zustellrouten unterstützen. Wiechers wies jedoch darauf hin, dass sie oft gar nicht wissen, dass sie mit KI interagieren. In diesem Zusammenhang erwähnte er eine relevante Beobachtung. Für diese Beschäftigten ist es viel wichtiger, dass KI intuitiv bedienbar ist, als sie explizit über KI zu schulen. Durch ein durchdachtes Design sind viele der neuen Tools sogar intuitiver als die Systeme, die sie ersetzen.
Ein gutes Beispiel sind Kommissionierroboter, die Mitarbeiter im Lager unterstützen. Früher erhielten Mitarbeiter, die mit Robotern zusammenarbeiten wollten, oft eine spezielle Einarbeitung. Die neuen Technologien, die auf KI und generativer KI basieren, sind so intuitiv, dass Schulungen oft kaum noch nötig sind – sie sind sehr personalisiert und intuitiv in der Anwendung, was ein wenig kontraintuitiv ist. Generative KI oder KI kann sogar den Schulungsbedarf reduzieren.“
Ralph Wiechers
EVP Digital HR & People Operations, DHL
Sharma schloss sich dieser Sichtweise an und betonte, dass ihr Fokus stärker auf dem Änderungsmanagement liegt. Wenn die Lösungen, die sie und ihr Team entwickeln, einfach genug sind, werden Frontlinie-Mitarbeiter sie nahtlos in ihren Alltag übernehmen. Allerdings gibt es auch andere Nutzergruppen, die aufgrund der Art ihrer Arbeit ein deutlich höheres Maß an KI-Kompetenz benötigen. Das HR-Team ist ein Beispiel dafür.
Boylan warnte, dass eine grundlegende Schulung für alle sinnvoll sein könnte, um operative Risiken zu minimieren, z. B. um sicherzustellen, dass Mitarbeiter keine vertraulichen Informationen in ChatGPT eingeben. Außerdem erinnern aktuelle Schlagzeilen eindrücklich daran, dass KI keinen Wert auf Wahrheit legt. Daher könnte es sinnvoll sein, die Belegschaft diesbezüglich zu sensibilisieren.
Ich möchte betonen, dass sie kein Orakel der Wahrheit ist. Es ist eine statistische Maschine, die Ihnen die beliebteste Kombination von Wörtern in einer Sequenz liefert. Dabei kann sie die Wahrheit verwenden, ist aber nicht verpflichtet, die Wahrheit zu produzieren. Es gibt also einige grundlegende Dinge, die die Menschen verstehen müssen, je nachdem, wie genau sie mit KI interagieren.“
Dimitri Boylan
CEO, Avature
Als technischer Leiter einer ganz anderen Art von Unternehmen berichtete Razdan, dass Bain 100 Prozent seiner Mitarbeiter schult und mittlerweile Schulungen zu generativer KI in seine Onboarding-Programme integriert hat. Als Unternehmensberatung, die ihre Kunden bei ihren verantwortungsvollen und ethischen KI-Strategien unterstützt, hebt sich Bain durch dieses umfassende Bildungsniveau der Belegschaft aus Sicht des Wertversprechens deutlich ab.
Da sich jedes Unternehmen irgendwo zwischen Bain und DHL bzw. Unifi einordnen lässt, hängt der Aufwand für die Förderung der KI-Kompetenz in der Belegschaft stark von der jeweiligen Geschäftstätigkeit ab. Die Förderung der KI-Kompetenz der HR-Funktion ist jedoch unverzichtbar.
Es ist dringend notwendig, dass wir alle die Vor- und Nachteile, Herausforderungen und Risiken von KI verstehen und erkennen, wie wir sie am besten nutzen können. Daher braucht es ein gewisses Maß an Verständnis innerhalb der HR-Funktion – und das gilt ebenso für einige andere Unternehmensbereiche.“
Neha Sharma
Head of HR, Unifi
Die Zukunft von KI im HR-Bereich
KI stellt einen grundlegenden technologischen Wandel dar. Es ist eine Vorhersagemaschine, die eine riesige Menge an Kontext verarbeitet. Kein System war je in der Lage, so viel Kontext aufzunehmen und daraus eine Antwort zu generieren. Zugleich ist es das mächtigste Tool zum Wissenstransfer, das die Menschheit je geschaffen hat. Wenn diese grundlegenden Komponenten vorhanden sind, wie kann die Talentfunktion diese Technologie dann nutzen, um ihren Wert innerhalb des Unternehmens zu steigern? Wir haben versucht, diese Frage mit unseren Diskussionsteilnehmern zu beantworten.
Da sich die Technologie stetig weiterentwickelt, besteht die Aufgabe der Talentfunktion darin, allen Mitarbeitern zu ermöglichen, ihr volles Potenzial zu entfalten. Das ist für mich die Talentfunktion der Zukunft in Partnerschaft mit der Technologie.“
Ramesh Razdan
CIO, Bain
Transformation der strategischen Personaleinsatzplanung
Der Mangel an robusten Echtzeitdaten hat die HR bei der strategischen Personaleinsatzplanung bisher eingeschränkt.
Wie Wiechers erklärte: „[Personaleinsatzplanung ist] so granular und stark von lokalen Talentmärkten abhängig, dass ein Einheitsmodell für das gesamte Unternehmen nicht funktioniert.“ Aus meiner Sicht liegt der Grund, warum das noch nicht gelöst ist, in der Verfügbarkeit und der Struktur der Daten.“
Mit der richtigen Architektur könnten HR-Teams KI nutzen, um historische und Marktdaten umfassend zu analysieren und prädiktive Analysen durchzuführen. Doch das ist keine Patentlösung. Sharma betonte: „Es besteht die Notwendigkeit, die Funktionsweise von HR-Systemen zu verbessern, damit sie intuitiver und kognitiver werden, insbesondere bei der Erfassung von Informationen.“ Anstatt dass Mitarbeitende oder Teams Informationen manuell eingeben müssen, stellt sie sich eine nahe Zukunft vor, in der Daten automatisch erfasst werden, während Workflows voranschreiten oder sich der Mitarbeiterlebenszyklus weiterentwickelt.
Wenn Daten im Arbeitsablauf erfasst werden, werden einige Unternehmen vermutlich herausfinden, wie sie die Personaleinsatzplanung in Echtzeit durchführen können. Für Unifi, das in einer so dynamischen Branche tätig ist, wäre das ein echter Gamechanger.
Vielleicht sind 20 Leute nicht erschienen, und 5 weitere gehen. Heute kommen X Neueinstellungen. Dann habe ich heute vielleicht noch 5 mögliche Flugverspätungen, die ich wetterbedingt einplanen muss. Das ist einfach zu viel, um den Überblick zu behalten. Wir haben das aktuell im Griff, aber ich denke, das ist wirklich ein Bereich, in dem KI exponentiell helfen kann.“
Neha Sharma
Head of HR, Unifi
Wiechers meint es ernst, wenn er sagt, dass HR endlich Ordnung in die verfügbaren Daten bringen muss. Nur dann kann das Geschäftsmodell neu definiert werden.
Betrachten Sie Personendaten als Produkt. Wenn [Daten] nicht richtig verarbeitet werden, nicht verfügbar und nicht zugänglich sind, funktionieren auch Vorhersagemodelle nicht. Anwendungsfälle werden sich von selbst ergeben; Modelle werden zur Ware. Das ist alles einfach – aber ohne Treibstoff startet Ihr Motor nicht.“
Ralph Wiechers
EVP Digital HR & People Operations, DHL
Die Skills-Chance erkennen
Bislang war Technologie nicht in der Lage, die Komplexität von Personendaten zu bewältigen, um einen umfassenden, Skills-basierten Ansatz zu ermöglichen. Angesichts der jüngsten Fortschritte im Bereich maschinelles Lernen und KI, die uns nun ermöglichen, Skills als Währung zu betrachten, betonten Wiechers und Razdan, dass dies ein wichtiger Bereich ist, in dem sich Chancen für die HR ergeben. Natürlich steht dies in engem Zusammenhang mit der ersten Chance. Eine verbesserte Sichtbarkeit von Skills ist ein wesentlicher Faktor für eine erfolgreiche Personaleinsatzplanung.
Jedes Unternehmen, das ich mir anschaue, hat eine Skill-Gap. Wir haben stets versucht herauszufinden, wie sich Skills ableiten lassen. Wir wissen nicht wirklich, welche Skills benötigt werden. Wie können wir diese Technologie nutzen, um die Skills abzuleiten und sie automatisch aufzubauen? Wir Menschen sind im Allgemeinen faul. Wir wollen nichts manuell machen. Alles, was wir automatisch und systematisch ableiten können, ist der richtige Weg.“
Ramesh Razdan
CIO, Bain
Verbesserung der Mitarbeitererfahrung
Neben der Unterstützung der HR beim Wandel vom Dienstleister zum Treiber strategischen Mehrwerts hoben unsere Diskussionsteilnehmer auch einige Bereiche hervor, in denen KI dazu beitragen kann, die Mitarbeiter besser zu fördern. Sharma teilte ihre Vision, eine Hyperpersonalisierung bei Karriereplanung, Anreizen, Anerkennung und Leistungen einzuführen. Razdan sieht auch die Chance, dass KI bei der Bewältigung der Informationsflut helfen kann – einem häufigen Problem für Mitarbeiter in Unternehmen.
Es gibt so viele Informationen, aber die Menschen können sie nirgendwo finden. Wir haben Informationssilos – wie bringt man Informationen und Kontext zusammen? Zwischen den Talent- und Technologiefunktionen besteht eine großartige Möglichkeit, genau das zu schaffen – die richtigen Informationen den richtigen Personen zur Verfügung zu stellen.“
Ramesh Razdan
CIO, Bain
Menschen sind komplex – und diese Komplexität war lange Zeit eine Herausforderung für Talentteams und HR-Technologien. Boylan schloss die Diskussion optimistisch mit der Bemerkung, dass KI im HR-Bereich das Geschenk sein könnte, das es Talentteams endlich ermöglicht, Menschen wirklich besser zu verstehen.
