30.09.2020

Was Mitarbeiter wirklich von ihren Arbeitgebern erwarten

Peakon hat 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiter-Befragungen analysiert, um das zu ergründen. Wir befragten dazu Martin Daniel von Peakon.
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Peakon: Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon, beantwortete uns Fragen zum Employee Expectations Report
(c) Peakon: Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon, beantwortete uns Fragen zum Employee Expectations Report
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Was Mitarbeiter wollen und brauchen, ist bekanntlich alles andere als eine triviale Frage. Die Erwartungen an den Arbeitgeber werden aus unterschiedlichen Gründen nicht immer offen ausgesprochen. Mitunter besteht auch gar nicht die Möglichkeit dazu. Das HR-Unternehmen Peakon geht dem großen Thema mit seinem Employee Expectations Report auf den Grund. Dazu analysierten die Experten unglaubliche 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiterbefragungen in 160 Ländern.


Event-Tipp: Am 6. Oktober wird Peakon auch beim EX Summit in Wien vertreten sein. => Zur Page mit Anmeldung


Insights zum Employee Expectations Report 2020

Zu den wichtigsten Ergebnissen des Employee Expectations Report 2020, darüber, wie Peakon so eine Menge an Daten überhaupt verarbeiten kann und über Quick Wins, die Arbeitgeber in Sachen Employee Expectations schnell umsetzen können, befragten wir Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon:

Wieso braucht es einen Employee Expectations Report?

Als Bewerber, Kandidat oder Angestellter frage ich mich immer, was mein (potentieller) Arbeitgeber bzw. meine Führungskraft von mir erwartet. Umgekehrt müssen sich Unternehmen heute mehr denn je Gedanken machen, welche Bedürfnisse und Wünsche ihre Belegschaft und (potentielle) Bewerber haben. Diese Erwartungen haben sich grundlegend verändert und sind sehr individuell geworden. Wenn Unternehmen das nicht verstehen, laufen sie Gefahr, Angestellte zu haben, die bereits innerlich gekündigt haben, oder in weiterer Folge sogar, Talente zu verlieren.

Bei Peakon sprechen wir hier von Mitarbeitern, die „disengaged“ sind. Die emotionale Bindung von Angestellten hat also einen Einfluss auf ihre Arbeitsleistung. Unternehmen müssen heutzutage aufmerksamer werden, immer wieder zuhören und schnell handeln, damit die Mitarbeiter stets motiviert bleiben. Denn machen Angestellte nur Dienst nach Vorschrift schlägt sich der finanzielle Schaden für die Volkswirtschaft bei mehreren hundert Milliarden Euro nieder.

Sie haben für die Studie 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiterbefragungen in 160 Ländern herangezogen. Wie kann man sich den Umgang mit dieser Masse an Daten vorstellen?

Unsere qualitativen Daten stammen aus regelmäßigen Mitarbeiterbefragungen, die unsere Kunden mit der Peakon-Plattform durchführen. Das sind inzwischen mehr als tausend Unternehmen mit Angestellten aus rund 160 Ländern. Die 14 Millionen anonymen Kommentare werden mit dem sogenannten Natural Language Processing (NLP) nach Themen durchforstet, die immer wieder auftauchen. Wenn mittelständische Unternehmen eine Befragungsrunde mit Peakon abschließen, dann kann es vorkommen, dass sie pro Runde tausende anonyme Kommentare zu unterschiedlichen Themen bekommen. Da braucht es eine Technologie, die die Kommentare so aufbereitet, dass Personalabteilungen oder Geschäftsführer direkt nachvollziehen können, welche Themen gerade in den Augen ihrer Belegschaft dringend sind.

Bei Peakon kommt also Machine Learning an verschiedenen Stellen zum Einsatz. Zum Beispiel werden Manager im Peakon-Dashboard automatisiert auf die Themen hingewiesen, die sie beachten sollten (z.B. „Entwicklung“). Ein Algorithmus sortiert die Themen automatisch nach Relevanz für das Engagement. Außerdem haben Mitarbeiter immer die Möglichkeit, einen Kommentar zu ihrer Bewertung zu schreiben. Peakon analysiert diese (anonymisierten) Textantworten und clustert sie. So können Unternehmen schnell erkennen, wo es Probleme gibt (z.B. „zu laute Arbeitsplätze“, „schlechte Headsets“ oder „schlechte Bezahlung“). Das Besondere: Der Algorithmus lernt die spezielle „Sprache“ jeder Firma. Nach kurzer Zeit weiß Peakon, was die Mitarbeiter mit dem jeweiligen Begriff meinen und sortiert den Kommentar automatisch in das richtige Themengebiet.

Auf Basis der Ergebnisse haben Sie vier „zentrale Erwartungen“ von Arbeitnehmern definiert…

Genau. Das sind Nachhaltigkeit und Umweltbewusstsein, Flexible Arbeit, Wohlbefinden sowie Diversität und Inklusion. Die Ergebnisse stammen von Daten, die vor Februar dieses Jahres erhoben wurden. Ich denke, dass sich die Relevanz dieser Themen seitdem sogar noch verstärkt hat – durch Corona und die Black-Lives-Matter-Bewegung, aber auch aufgrund der Frage, ob wir uns in Bezug auf unsere Umwelt ein „Weiter so!“ bzw. ein Zurück zu Vor-Corona-Zeiten erlauben können. Darauf müssen sich Unternehmen weltweit einstellen, denn soziale und gesellschaftliche Entwicklungen beeinflussen immer auch die Art und Weise, wie Unternehmen geführt werden, sowie die Ansprüche, die Arbeitnehmer an sie stellen.

Sind Employee Expectations etwas, das nur bei raren Fachkräften zu beachten ist, oder auch in Bereichen ohne Arbeitskräftemangel?

Wir alle haben gewisse Erwartungen an unsere Arbeitgeber und die sind immer subjektiv und Veränderungen ausgesetzt. Am Ende ist es eine höchst individuelle Entscheidung, die sich in allen Branchen finden lässt.

Gibt es Branchen oder auch Regionen, in denen ein besonderer Aufholbedarf besteht?

Wir haben Unterschiede bei der Gewichtung bestimmter Themen über viele Bereiche hinweg beobachtet, ob nun bei gewissen Branchen, in bestimmten Regionen oder auch zwischen den Generationen. Was wir ganz allgemein sehen, ist, dass viele dieser Trends durch die eher Jüngeren wie Generation Z und Millennials vorangetrieben werden. Diese strömen vermehrt in den Arbeitsmarkt und ihre Affinität zu Aktivismus und Individualismus (Stichwort: Fridays for Future) stellt eine Herausforderung für Organisationen dar. Unternehmen dürfen junge Talente und ihre Bedürfnisse also nicht aus den Augen verlieren, um langfristig wettbewerbsfähig und attraktiv zu bleiben.

Für einen ausführlichen Einblick empfehle ich den kostenlosen Download unseres Reports hier.

Ganz konkret: Gibt es „quick wins“, die Arbeitgeber relativ schnell umsetzen können?

Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, dass es nicht realistisch ist, allen Erwartungen zu 100 Prozent gerecht werden zu können. Anstatt also zu versuchen, volle Zustimmung und Zufriedenheit zu erzielen, sollten sich Unternehmen auf Bereiche konzentrieren, die den höchsten Impact haben, aber hier auch Taten sprechen lassen.

Ein Beispiel: Wenn in der Belegschaft häufiger das Arbeitsumfeld kritisiert wird, weil Angestellte in einem lauten Großraumbüro ohne Rückzugsmöglichkeiten arbeiten, sollten Unternehmen handeln und beispielsweise abgetrennte Meetingräume einrichten. Oftmals ist es tatsächlich nicht das große Rad, das bewegt werden muss, sondern viele kleine, lokale Aktionen, die das Engagement nachhaltig verbessern.

Bevor Unternehmen Aktionen planen, sollten sie erst einmal verstehen, wo der größte Impact zu erreichen ist. Dabei hilft kontinuierliches Zuhören und regelmäßiges Einholen von Feedback. Schon das Zuhören allein ist ein „Quick Win“, weil es Angestellten das Gefühl gibt, dass ihre Stimme zählt und gehört wird. Auf Basis des Feedbacks sollten dann Aktionen folgen, und zwar am besten direkt in Teams und Abteilungen und in Zusammenarbeit mit den einzelnen Teammitgliedern. Das heißt dort, wo Probleme wahrgenommen werden. Hier ist also ein Führungsstil gefragt, der partizipativ und inklusiv ist.

Abschließend: Erwarten Sie, dass sich die zentralen Erwartungen sobald gravierend ändern werden?

Wir erwarten nicht, dass sich die zentralen Erwartungen von Angestellten gravierend ändern. Ich habe bereits angedeutet, dass ich vielmehr davon ausgehe, dass sich die vier zentralen Punkte (Nachhaltigkeit und Umweltbewusstsein, Flexible Arbeit, Wohlbefinden sowie Diversität und Inklusion) durch den demografischen Wandel noch verstärken werden. Wer diese Trends als Unternehmen verschläft, wird früher oder später hinterherhinken. Denn unmotivierte Mitarbeiter schaden dem Unternehmenserfolg langfristig und sollten daher immer an erster Stelle stehen.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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AI Summaries

Was Mitarbeiter wirklich von ihren Arbeitgebern erwarten

  • Was Mitarbeiter wollen und brauchen, ist bekanntlich alles andere als eine triviale Frage.
  • Die Erwartungen an den Arbeitgeber werden aus unterschiedlichen Gründen nicht immer offen ausgesprochen.
  • Das HR-Unternehmen Peakon geht dem großen Thema mit seinem Employee Expectations Report auf den Grund.
  • Dazu analysierten die Experten unglaubliche 14 Millionen Kommentare aus Mitarbeiterbefragungen in 160 Ländern.
  • Zu den wichtigsten Ergebnisse des Employee Expectations Report 2020, darüber, wie Peakon so eine Menge an Daten überhaupt verarbeiten kann und über Quick Wins, die Arbeitgeber in Sachen Employee Expectations schnell umsetzen können, befragten wir Martin Daniel, Marketing Manager DACH & Nordics bei Peakon.

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

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