Eine Frage der Perspektive

People Analytics in Aktion bringen

Auf der einen Seite ist die Zurückhaltung verständlich, denn die Analyse von Personaldaten ist im Vergleich zu anderen Unternehmensbereichen immer mit besonders hohen rechtlichen und ethischen Hürden verbunden. Zudem sind Entscheidungen, die direkt die Zukunft und Karriere der Mitarbeitenden betreffen, nicht leichtfertig in die Hände einer „künstlichen Intelligenz“ zu legen. Negativbeispiele von gescheiterten People-Analytics-Projekten, die zu deutlichem Imageschaden führten, sind zahlreich. Wenngleich Algorithmen in der Regel objektiver agieren als menschliche Entscheidungsträger, kann insbesondere die Problematik von struktureller Benachteiligung in die Systeme übertragen werden. 

Auf der anderen Seite ist die Zurückhaltung bedauernswert, sind die Mehrwerte von KI doch längst keine Mythen der Beratungshäuser und Technologieanbieter mehr. Vielmehr ist der Mehrwert wissenschaftlich belegt. Die empirische Forschung von Sinan Aral und Kollegen zeigte bereits 2012, dass der Einsatz von People Analytics mit einem höheren Unternehmenserfolg einhergeht. Darüber hinaus sind die möglichen Einsatzbereiche von maschinellem Lernen und Predictive Analytics im HR so vielfältig und weitreichend wie das Personalmanagement selbst.

Der Mehrwert muss mit den Projektkosten sowie gegebenenfalls Opportunitätskosten von Analytics-Projekten in anderen Abteilungen konkurrieren. Das größte Problem ist allerdings, dass es im HR wie so oft in Bezug auf menschliche Akteure schwer ist, qualitative Mehrwerte konkret zu beziffern. Am Ende zählt für Pilotprojekte aber nicht nur das Ziel, sondern auch der Weg: Das Know-how, welches im ersten People-Analytics-Projekt aufgebaut wird, führt laut idealtypischer Lernkurve zu einer Verringerung des Aufwands für die nächsten People-Analytics-Projekte um 30 Prozent. IT-Systeme, Know-how und insbesondere Daten sind als Vermögensgegenstände zu betrachten, die für viele Projekte Mehrwerte stiften werden.

Wie in so vielen Projekten sind die Akteure im Projekt mit unterschiedlichsten Interessen und Aufgaben betraut. Ein Perspektivwechsel kann hilfreich sein, um Verständnis und Kommunikation der einzelnen Stakeholder untereinander zu fördern. Demzufolge bekommt bei People Analytics die agile Projektmethodik eine zentrale Bedeutung. Rollen wie der Product Owner oder der Scrum-Master sind zentral, um die Akteure und Perspektiven zu einem homogenen Gesamtprojekt zu verschmelzen.