Das Workforce Management steht in vielfältiger Weise im Umbruch: Neben der Veränderungsnotwendigkeit durch die Transformation der Arbeit und der Organisation gilt auch für das Workforce Management, dass wir uns nicht dem Thema der Generativen KI und dem Veränderungspotential durch diese neuen Technologien verschliessen dürfen. Die Generative KI hat auch im Workforce Management eine transformative Kraft, mit der das Thema nochmals weiter- und neugedacht werden muss.
Im Vorfeld der Shift/HR Workforce Management Konferenz am 22. November 2023 beleuchten wir in diesem Beitrag, wo wir bei der Evolution im Workforce Management stehen und wie generative KI das Workforce Management prägt und transformiert.
Das Workforce Management im Wandel
Der Wandel im Workforce Management ist ein Spiegelbild der dynamischen Arbeitswelt. Diese Entwicklung ist nicht nur eine Reaktion auf technologische Fortschritte, sondern auch auf sich ändernde gesellschaftliche und wirtschaftliche Bedingungen. Das Thema "New Work" und das neu entwickelte Verständnis zur Arbeit auf Seiten der Arbeitkräfte durch und mit der Pandemie, die Entwicklungen an den Arbeitsmärkten, die Diskussionen um die Employee Experience und nicht der Zustand der Dauerkrisen und seinen wirtschaftlichen Zwängen - die verschiedenen Veränderungen fordern ihren Tribut und einen neuen Ansatz.
Blicken wir zurück, so ist die Diskussion aber durchaus schon fortgeschritten - wenngleich auch nicht immer alle Unternehmen auf dem gleichen Status-Quo stehend. Dennoch können wir das Verständnis zum Workforce Management grob in drei Phasen einteilen: (siehe auch DMG Consulting / Nice Whitepaper)
Vom administrativen zum strategischen Workforce Management
Die Anfänge des Workforce Managements waren stark von administrativen Aufgaben geprägt, mit einem Fokus auf grundlegende Personalverwaltung und -planung. Im Laufe der Zeit entwickelte sich das Workforce Management jedoch zu einer zunehmend strategischen Funktion. Unternehmen erkannten die Notwendigkeit, ihre Ansätze anzupassen, um den sich verändernden Prozessen und der Entwicklung der Beschäftigtenstruktur gerecht zu werden. Dieser Wandel spiegelte sich in einer stärkeren Ausrichtung auf strategische Planung und einer Integration von Mitarbeiterbedürfnissen und Geschäftszielen wider, was heute noch in vielen Unternehmen Anwendung findet.
Auch die Globalisierung und die digitale Transformation haben das Workforce Management über die letzten Jahrzehnte bereits stark verändert. Die Herausforderung, Teams über verschiedene Zeitzonen und Ländergrenzen hinweg zu koordinieren, hat zu einer stärkeren Betonung von Diversität, Inklusion und der Flexibilität in der Arbeitsgestaltung geführt.
Von der Unternehmensperspektive zum "Employee-Centric Workforce Management"
Durch die Pandemie hat das Konzept von "New & Remote Work" eine zentrale Rolle im Workforce Management eingenommen (siehe auch unseren Wissensbeitrag "Die Zukunft des Workforce Managements: Flexibilität und Kompetenzorientierung im Fokus"). Das Workforce Managements ist zunehmend von erhöhter Flexibilität und der Integration digitaler Technologien geprägt. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sich auf hybride Arbeitsmodelle einzustellen und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Beruf und Privatleben zu fördern. Gleichzeitig sind Diversität und Inklusion zu Schlüsselelementen avanciert, da erkannt wurde, dass Vielfalt am Arbeitsplatz Kreativität und Innovation fördert.
Diese aktuellen Entwicklungen markieren einen signifikanten Wandel von einer traditionell aufgabenorientierten Perspektive hin zu einem menschenzentrierten Ansatz. Sie reflektieren die Notwendigkeit, sich an die sich ständig verändernden Anforderungen einer globalisierten und digital vernetzten Arbeitswelt anzupassen und gleichzeitig die individuellen Bedürfnisse und Potenziale der Mitarbeiter zu berücksichtigen.
Vom "analogen" zum Technologie-basierten Workforce Management
Der Übergang von einem 'analogen' zu einem technologiebasierten Workforce Management markiert eine signifikante Entwicklung in der Personalbedarfsplanung und dem Personaleinsatzmanagement. Während bisherige Methoden oftmals auf systemunterstützten, aber manuell geprägten Prozessen basierten, treten nun fortschrittliche Technologien wie KI und Automatisierung in den Vordergrund. Diese ermöglichen eine präzisere und effizientere Gestaltung von Arbeitsabläufen, von der Bedarfsermittlung bis zur Ressourcenzuweisung, und transformieren damit grundlegend die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Arbeitskräfte planen, einsetzen und verwalten.
Im Bereich des Workforce Management bietet eine ganze Reihe von KI-Ansätzen sinnvolle Ergänzungen und zukunftsweisende Entwicklungspotentiale:
Prädiktive Analytik: Verwendet historische Daten und statistische Modelle, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Beispielhafte Anwendung: Erstellung von Prognosen für Personalbedarf, um zukünftige Engpässe oder Überschüsse an Mitarbeitenden zu antizipieren und entsprechend zu reagieren.
Natural Language Processing (NLP): Analysiert und versteht menschliche Sprache, um Texte zu interpretieren und zu generieren. Anwendung: Automatisierte Beantwortung von HR-bezogenen Mitarbeiteranfragen und Analyse von Feedback oder Mitarbeiterbefragungen.
Maschinelles Lernen: Analysiert große Datensätze, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Anwendung: Identifikation von Mustern in der Mitarbeiterleistung und -zufriedenheit, um gezielte Personalentwicklungsmaßnahmen zu empfehlen.
Analytische KI: Bietet fortgeschrittene Datenanalyse für komplexe Entscheidungsfindungen. Anwendung: Auswertung von Leistungsdaten und Arbeitsmustern, um effiziente Teamstrukturen und effektivere Arbeitsabläufe zu entwickeln.
Generative KI: Generiert neue Inhalte basierend auf vorhandenen Daten. Anwendung: Erstellung von personalisierten Lernmaterialien und Karriereentwicklungsplänen, die auf individuellen Mitarbeiterfähigkeiten und -interessen basieren.
Der Wandel hin zu einem technologiebasierten Workforce Management signalisiert eine Ära, in der innovative KI-Technologien nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch einen menschenzentrierten Ansatz fördern. Durch die Integration von prädiktiver Analytik, NLP, maschinellem Lernen, analytischer und generativer KI entsteht ein intelligentes Ökosystem, das auf die Bedürfnisse und Potenziale der Mitarbeitenden abgestimmt ist. Diese Technologien ermöglichen es Unternehmen, agiler und strategischer zu agieren, und bilden die Grundlage für eine zukunftsorientierte Arbeitswelt, die sowohl betriebliche Effizienz als auch Mitarbeiterzufriedenheit in den Mittelpunkt stellt.
Generative KI mit einer transformatorischen Rolle
Die Generative KI hat dabei eine transformatorische Rolle, weil sie weit über die reine Datenanalyse hinausgeht. Sie kann neue, auf vorhandenen Daten basierende Inhalte erzeugen, was innovative Anwendungen ermöglicht. Dies ermöglicht eine tiefgreifende Personalisierung und Flexibilisierung der Mitarbeiterentwicklung und -planung, was einen signifikanten Wandel in der Herangehensweise an das Workforce Management darstellt.
Als Vorbereitung für die Diskussionen bei der Shift/HR Workforce Management Konferenz wollen wir uns daher im Folgenden mit den möglichen Anwendungsfeldern der Generativen KI im Themenfeld des Workforce Management beschäftigen.
Die Anwendungsfelder von Generative AI im Workforce Management
Die Einführung der Generativen KI im Workforce Management markiert einen Wendepunkt in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Arbeitskräfte planen und einsetzen. Diese fortschrittliche Technologie ermöglicht es, aus vorhandenen Daten neue Inhalte zu generieren und individuelle Lösungen für komplexe Herausforderungen zu finden.
Potentialfelder der Generativen KI im Workforce Management
Im folgenden Abschnitt haben wir aus verschiedenen Artikeln (siehe hier, hier und hier) eine beispielhafte Liste der Anwendungsfelder zum Einsatz von Generative AI im Workforce Management zusammengestellt, die ganz gut darlegt, welchen transformativen Hebel die KI-Technologie für das Themenfeld mitbringt:
Performance- und Produktivitätsanalyse: Mit der generativen KI bietet sich die Möglichkeit historische Leistungsdaten zu nutzen, um individuelle Feedback- und Entwicklungspläne für Mitarbeiter zu erstellen. Diese Pläne können Stärken und Verbesserungsbereiche aufzeigen, um die Mitarbeiterentwicklung gezielt zu fördern.
Optimierung der Mitarbeiterplanung: Basierend auf Echtzeitdaten wie Kundenverkehr und Mitarbeiterperformance, ist es denkbar, dass generative KI die Erstellung dynamischer Arbeitspläne unterstützt und dabei die Bedürfnisse des Unternehmens mit den Präferenzen der Mitarbeiter automatisiert in Einklang bringen kann.
Dokumentationserleichterung und Compliance: Als effizientes Textanalyse- & Generierungs-Werkzeug kann die Technologie die Auswertung, Erstellung und Aktualisierung wichtiger HR-Dokumente automatisieren, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten und administrative Lasten zu reduzieren.
Recruitment und Stellenanzeigen: Mit Generativer KI lassen sich erfolgreiche Mitarbeiterprofile analysieren und auf dieser Basis ansprechende Stellenbeschreibungen erstellen, die ähnliche Kandidaten eventuelle effektiver ansprechen.
Skill-Matching und Ressourcenallokation: Die Analysefähigkeiten von strukturierten und unstrukturierten Daten der Generativen KI lassen sich für die qualitative Personalanalyse und -planung nutzen, um den "perfect match" von Mitarbeiterfähigkeiten und Projektanforderungen zu ermitteln und somit Personal effizient Projekten zuordnen zu können, was die Produktivität steigert und Engpässe vermeidet.
Sicherheitsmanagement und Contractor Management: Die Analyse von Sicherheitsdaten führt zu verbesserten Sicherheitsprotokollen und effizienterem Management von externen Dienstleistern.
Training und Personalentwicklung: Generative KI kann zudem maßgeschneiderte Schulungsprogramme und Karrierepfade entwickeln, die auf den individuellen Fähigkeiten und Karrierezielen der Mitarbeiter basieren, um das Lernen und die Entwicklung zu fördern.
Herausforderungen beim Einsatz der Generativen KI
Während die potenziellen Anwendungsfelder der Generativen KI im Workforce Management signifikante Vorteile und Effizienzsteigerungen versprechen, ist es ebenso wichtig, die damit verbundenen Herausforderungen und Grenzen zu berücksichtigen. Diese reichen von technischen und datenbezogenen Aspekten bis hin zu ethischen und akzeptanzbezogenen Fragestellungen.
Datenqualität und -zugänglichkeit: Die Effektivität generativer KI hängt stark von der Qualität und Vollständigkeit der verfügbaren Daten ab. Die Generative KI basiert zunächst einmal immer nur auf statistischen Sprachmodellen. Um den fachlichen Kontext auswerten zu können, braucht es die Anbindung und Zugänglichkeit von digitalen Informationsbasen, die mit den Sprachmodellen ausgewertetn werden können. Um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass diese Informationsbasen (wie immer sie auch aussehen und sich zusammensetzen) aktuell und akkurat sind.
Datenschutz und Sicherheit: In der Anbindung und Nutzung von sensiblen Personendaten gilt es natürlich auch die entsprechenden Sicherheits- und Datenschutzstandards gewährleisten zu können. Die Nutzung von kommerziellen Sprachmodellen wie den GPT-Modellen von OpenAI und anderen sind in diesem Zusammenhang nur mit völlig anonymisierten Daten denkbar. Für manchen Unternehmen heisst es daher auch, sich mit dem Betrieb eigener Sprachmodelle zu beschäftigen.
Komplexität und Interpretierbarkeit: Der Betrieb von eigenen Modellen wie auch die Nutzung von kommerziellen Modellen führt zu dem Punkt, dass genug Kenntnisse über die Trainingsdaten und das Grounding bestehen. Das Grounding von Generativen KI-Modellen bezieht sich auf den Prozess, bei dem diese Modelle auf realen, relevanten Daten basieren und trainiert werden, um sicherzustellen, dass ihre Outputs präzise und kontextbezogen sind. Generative KI-Modelle können sehr komplex sein, was die Interpretation und das Verständnis ihrer Entscheidungsprozesse erschwert.
Ethik und Bias: Mit dem Training der Datenmodelle kommen wir zu einer weiteren Herausforderung - nämlich der Gefahr, dass es in den Trainingsdaten einen Bias (einen nicht ausreichende Gleichverteilung aller statischen Merkmale gibt), was zu unfairen oder voreingenommenen Entscheidungsvorgängen des Modells führt und eventuell nicht den ethischen Standards der HR-Abteilung standhalten kann.
Integration und Anpassung: Die Integration generativer KI in bestehende Systeme und Prozesse kann zudem herausfordernd sein und erfordert oft eine umfassende Anpassung.
Akzeptanz und Widerstand: Zuguterletzt können Mitarbeiter und Führungskräfte Vorbehalte gegenüber KI-basierte Dokumente oder Entscheidungen haben und gegen deren Einsatz sein.
Es zeigt sich, dass bei allen Potenzialen auch noch viele Herausforderungen zu lösen sind.
Die Zukunft des Workforce Managements - Zwischen Potential und Herausforderung
Zum Abschluss unserer Betrachtung steht fest: Die Evolution des Workforce Managements und der Einzug der Generativen KI eröffnen neue Horizonte in der Arbeitswelt. Während der Wandel von einem administrativen zu einem strategisch, technologiebasierten Ansatz deutlich wird, stellt die Generative KI eine Schlüsselkomponente für eine zukunftsorientierte Personalplanung und -entwicklung dar.
Trotz der spannender Potenziale sind jedoch Herausforderungen wie Datenqualität, ethische Bedenken und Integration zu meistern. Letztlich wird der Erfolg dieses Wandels davon abhängen, wie Unternehmen diese Technologien adaptieren, um sowohl betriebliche Ziele als auch die Bedürfnisse der Mitarbeiter zu erfüllen. Im Zuge der bevorstehenden Shift/HR Workforce Management Konferenz wird diese dynamische Entwicklung sicherlich ein zentrales Thema sein, das weiterhin Raum für Diskussionen und Innovationen bietet.
