Smart HRM – Chancen und Risiken digitaler Tools im Personalbereich

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Vom 14. bis 18. September findet unsere Online-Konferenz Recruiting Interaktiv statt. Der Freitag steht ganz unter dem Motto „HR in der Zukunft“ und wir freuen uns auf tolle Speaker, die uns spannende Ein- und Ausblicke geben. Wer diese Insights nicht verpassen will, sollte sich heute noch kostenlos anmelden:

Einer unserer Gäste am Freitag ist Prof. Christian Gärtner.
Prof. Christian Gärtner hat mit „Smart HRM“ das erste umfassende Fachbuch geschrieben, das in der Tiefe die Auswirkungen neuer Technologien auf die HR-Arbeit auslotet. Entlang der Linie Künstliche Intelligenz, Analytics & Automatisierung klärt er über Grundbegriffe und Konzepte auf und vermisst deren Auswirkungen auf die HR-Arbeit anhand praktischer Einsatzszenarien.

Egal ob im Personalmarketing, dem Performance Management, der Personalentwicklung, -planung oder -bindung: Die Liste der digitalen Tools für Analytics und Automatisierung ist lang. Was geht bereits und was geht noch nicht? Während zahlreiche Personalmarketer immer noch von Künstlicher Intelligenz reden, als wäre es Zauberei, fasst Gärtner in „Smart HRM“ sachlich zusammen, was sich hinter all diesen Schlüsselbegriffe verbirgt. Anhand zahlreicher Beispiele veranschaulicht Gärtner die Chancen von Algorithmen, Big Data und Machine Learning. Gleichzeitig wirft er die Frage auf, welche Risiken sie bergen. Anstatt verallgemeinernde Globalurteile über die Sinnhaftigkeit von digitalen Tools in der Personalarbeit zu fällen, befasst Gärtner sich mit den Tools in verschiedenen Einsatzbereichen. Durch diese Detailanalysen ist es möglich, einigen Antworten ein Stück näher zu kommen.

Können Maschinen besser und billiger arbeiten als Menschen?

Eine Frage, die in Diskussionen zum Thema Automatisierung und künstliche Intelligenz nicht nur in Personalabteilungen immer wieder auftaucht, ist die Frage nach der Ersetzbarkeit des Menschen. Arbeiten Maschinen präziser und billiger als Arbeitskräfte aus Fleisch und Blut? Bereits bei dieser Frage müsste einem auffallen, dass sie nicht ohne einen Blick auf das Einsatzgebiet zu beantworten ist. Automatisierung ist nicht gleich Automatisierung und kann auf unterschiedlichen Stufen agieren. Automatisierte Personalauswahlentscheidungen sollen beispielsweise Vorurteile und Diskriminierungen vermeiden, um eine faire Auswahl zu treffen. Doch bei persönlich geprägten Entscheidungen kommen immer wieder Zweifel auf, ob Maschinen wirklich unabhängiger und vorurteilsfreier entscheiden können. Was es bereits für Möglichkeiten gibt und unter welchen Bedingungen diese Art der Automatisierung funktionieren kann, erklärt Gärtner mit geschärftem Blick.

Programmatic Job Advertising als hilfreiche Automatisierung

Wie groß der Mehrwert einer eingesetzten Automatisierung im Vergleich zum Aufwand ist, muss für jeden Einsatzbereich bewertet und entschieden werden. Bei einer gewissen Anzahl an offenen Stellen bietet der automatische Einkauf von Werbeflächen für Stellenanzeigen einen deutlichen Mehrwert, da die Umsetzung irgendwann händisch nicht mehr durchzuführen ist. Auch auf diese Möglichkeiten geht Christian Gärtner am Beispiel des Jobspreaders genauer ein.

All denjenigen, die einen Überblick über die bereits vorhandenen Tools, die aktuellen Möglichkeiten und Chancen bekommen wollen, sei Gärtners neues Buch und sein Vortrag am Freitag, 18.09., um 09:45 Uhr ans Herz gelegt. Denn fest steht, dass die Stärken der Maschinen in vielen Fällen unsere Schwächen kompensieren können und umgekehrt. 

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Interview mit Prof. Christian Gärtner

Dein Buch trägt den Titel Smart HRM. Wie wird HRM smart?

«Smart» bedeutet zunächst intelligent oder clever. Und zu einer intelligenten Problemlösung gehört auch das Benutzen von Hilfsmitteln, also Tools, heutzutage eben oft digitaler Tools. Also müssen Personaler lernen, wie sie digitale Tools einsetzen können und was deren Schwächen sind, um letztlich gute Antworten auf komplexe Probleme finden zu können. Das geht los bei der Frage, welche Bewerber man einstellen sollte, weil sie die größten Chancen auf späteren Erfolg im Job haben. Es geht weiter über Entscheidungen, welche Personen in einem Team am besten zusammenarbeiten können oder welche am meisten voneinander lernen können. Bis hin zur Vorhersage, welche Mitarbeiter wahrscheinlich kündigen und ob unter ihnen Schlüsselpersonen oder High Performer sind. All diese Probleme kann man auch ohne Tools lösen, das ist aber nicht immer intelligent.

«Smart» meint aber auch raffiniert, gerissen und scharfsinnig. Das erinnert daran, dass beim Einsatz von Tools immer Interessen eine Rolle spielen. Deshalb ist bei der Lösung komplexer Probleme immer auch Kreativität, Empathie, Mut und auch Chuzpe gefragt – alles Merkmale, die Tools oder Maschinen bisher nicht verwirklichen können. Deshalb lobe ich Tools nicht pauschal in den Himmel, aber ich verurteile die Tools auch nicht.

Welche digitalen Tools für die Personalarbeit und fürs Recruiting sind Deiner Meinung nach die wirklich innovativen Lösungen?

Um von einer innovativen Lösung zu sprechen, sollte diese neu und nützlich sein, also einigermaßen gut funktionieren. Dazu zählen vor allem text- und sprachbasierte Analyse- und Automatisierungstools, angefangen bei Sentiment-Analysen des Arbeitgeberimages oder Recruitingprozesses, über Chatbots für den Erstkontakt mit Kandidaten oder bei der Trainingsauswahl bis hin zu textbasierten Skill-Suchen für den Personaleinsatz. Das ist nicht ganz neu, aber nützlich, wobei sich der tatsächliche Nutzen erst in der konkreten Anwendung vor Ort zeigt. Aber es sieht so aus, als würde „Conversational HR“ mehr und mehr in der Praxis ankommen.

Weniger sexy, aber recht nützlich sind digitale Tools aus dem Bereich Robotic Process Automation. Damit können nicht nur Kosten eingespart werden, sondern auch die Qualität des Prozesses erhöhen, weil er schneller und fehlerfrei durchgeführt werden kann. Klassische RPA-Anwendungsfälle sind so etwas wie Emails automatisch versenden, Personaldaten aus dem Recruiting-System ins HR-Stammsystem übernehmen oder Reports erstellen und verteilen. Nicht zu vergessen sind natürlich Anwendungen zur Optimierung des Job Advertisings – da habt ihr ja mehr Insights als ich.

Müssen Personaler mehr IT und Statistik-Kenntnisse aufbauen, braucht es gar eine neue Art von Personaler?

Diejenigen Personaler, die sich als innovativ und zukunftsgestaltend positionieren möchte, kommen wohl nicht um den Aufbau solcher Kompetenzen herum. Schließlich ist der Einsatz digitaler Tools mittlerweile keine Frage mehr des „Ob“, sondern des „Wo“ und „Wie“. Aber deswegen müssen nicht alle Personaler zu Data Scientists werden. Einerseits, weil es dafür eben Spezialisten geben wird. Andererseits, weil digitale Tools den „human touch“ der Personalarbeit nicht ersetzen oder überflüssig machen werden. Es wird nur in Zukunft anteilig weniger People-People in der Personalabteilung geben und die Data & Technology-People werden mehr werden.

Wo haben digitale Tools in der Personalarbeit ihre Grenzen? Was sollten eher Maschinen und was eher Menschen übernehmen?

Immer dann, wenn sich Situationen sehr oft und entscheidend ändern, wenn bei der Problemlösung Kreativität, Empathie, Fingerspitzengefühl, Mut und Macht gefragt sind oder wenn wichtige Werte wie Selbstbestimmung oder gar Leib und Leben auf dem Spiel stehen. Das wären dann weniger technisch-sachliche und viel mehr rechtlich-ethische Grenzen. Nicht alles, was technisch möglich und ökonomisch erwünscht ist, sollte und darf auch umgesetzt werden.

Über diese allgemeinen Punkte hinaus, habe ich immer wieder eines festgestellt: Pauschalaussagen über die Sinnhaftigkeit von digitalen Tools in der Personalarbeit sind sinnlos. Es macht nun mal einen großen Unterschied, ob man Empfehlungsalgorithmen dazu einsetzt, Mitarbeitern passende Lerninhalte vorzuschlagen oder Bewerber zur Einstellung zu empfehlen. Es führt also kein Weg daran vorbei, sich eingehend mit den konkreten Tools für das eigene Problem zu befassen. Die werden auch nicht der Weisheit letzter Schluss sein, sodass es immer um eine Abwägung geht: Wer bietet mehr Vor- als Nachteile: Mensch oder Maschine oder eine Kombination aus beiden?

Datensammlungen, Algorithmen, automatisierte Entscheidungssysteme und dergleichen erzeugen oft Widerstände und Ängste. Wie kann HR solche Ängste aus dem Weg räumen?

Angst entsteht ja, weil man sich durch etwas Unbekanntes eingeengt oder bedroht fühlt. Gerade bei den Begriffen Algorithmic Decision Making oder KI und Machine Learning ist oft nicht klar, was damit gemeint ist. Wenn man aber darüber aufklärt und auch sagt, was man mit den entsprechenden Tools machen kann und was nicht, dann lässt sich das Unbekannte besser begreifen und wenn man etwas um Griff hat, schwindet auch die Angst davor. Allerdings sind Aufklärung und Weiterbildung nur zwei Bausteine, denn nur zu Verstehen genügt nicht, wenn es gegen die eigenen Interessen, Werte oder Ziele geht. Oder wenn der Widerstand sachlich begründet ist, weil die Daten, die man eigentlich bräuchte, nicht vorliegen, oder die Tools für das jeweilige Unternehmen zu teuer oder zu wenig nützlich sind. Die Aufgabe von HR ist dann nicht, die Widerstände aus dem Weg zu räumen, sondern die Grenzen der einzelnen Verfahren und Tools vorher klar benennen zu können. Deswegen habe ich im Buch ja auch in jedem Kapitel diese Grenzen erläutert.

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