23.10.2019

„moments that matter“: Emotionen in der Employee Experience

Im aktuellen Teil der Ratgeber-Serie über Employee Experience erklärt EX-Experte Max Lammer wie sich Mitarbeiter-Erlebnisse auswirken und warum man diese "moments that matter" aktiv gestalten sollte.
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außergewöhnliche mitarbeiter:innen merkmale
(c) Adobe Stock - fizkes

Employee Experience (EX) ist die Summe aller Erlebnisse und Emotionen, die wir im Rahmen unserer „Beziehung“ zu einer Firma bzw. unserem Arbeitgeber haben. Unsere Stimmungslage, getragen aus diesen vielen Erlebnissen, bestimmt dementsprechend unsere Einstellung zu Job und Unternehmen. Daraus resultiert – sehr verkürzt ausgedrückt – in Folge dann auch unser Engagement im täglichen Tun oder eben „Dienst nach Vorschrift“ bzw. sogar der Zustand der „inneren Kündigung“. Unser Erlebnis „Job“ besteht aus vielen sog. „moments that matter“.


Bisher in der Serie erschienen:


Emotionen im Arbeitsumfeld

Beim kürzlich stattgefundenen HR Inside Summit haben 50 HR-Profis gemeinsam in einer Session diese Momente gesammelt – mehr als 30 sogenannte „moments that matter“ haben sie binnen kürzester Zeit nennen können. Momente, die in unseren Jobs und in unserem Arbeitsleben relevant sind. Momente, in denen wir gute und schlechte Erlebnisse hatten. Das sind einmalige Momente, persönliche Momente, vom Unternehmen kreierte Momente oder auch länger andauernde Momente. Das beginnt beim ersten Eindruck, den ein potentieller Bewerber vom Unternehmen bekommt, geht über viele verschiedene Momente vor und während der Zugehörigkeit zum Unternehmen und endet klarerweise beim Ausscheiden bzw. dem Kontakt mit der Firma als Alumni. Diese exemplarische Sammlung binnen kurzer Zeit zeigte, wie schnell und gut wir verstehen, wo die Emotionen in unserem Arbeitsumfeld stecken.

+++Mehr zum Thema HR und New Work+++

Momente für den „People Deal“

In jedem Unternehmen kristallisieren sich bei genauerer Betrachtung andere entscheidende Momente heraus. Cisco beispielsweise hat elf dieser Momente für sich definiert und schlussendlich einen eigenen „People Deal“ manifestiert. Dieser Deal richtet sich mit Erwartungen in zwei Richtungen – zum einen was der Mitarbeiter bzw. die Mitarbeiterin vom Unternehmen erwarten kann, und zum anderen was das Unternehmen von den Mitarbeitern erwartet. Damit schafft man eine klare Unterscheidung zu anderen Unternehmen – im „war for talents“ und generell am Arbeitsmarkt.

+++Mehr über Employee Experience am EX Summit (27. April 2020, weXelerate, Wien)+++

„Candidate Experience“: Wichtiger erster Moment

Im Gegensatz dazu haben 50 „Experttalks“ mit Mitarbeitern von österreichischen Unternehmen im Rahmen der Firmenmesse des FH Technikum Wien (der inzwischen größten technischen Karrieremesse) gezeigt, dass es kaum bzw. sehr wenig Differenzierung zwischen den Unternehmen bei der „Candidate Experience“ in Österreich gibt. Dabei wäre der erste Eindruck, das erste Erlebnis, das ein potenzieller Bewerber mit einem Unternehmen hat, so wichtig und gleichzeitig so leicht zu gestalten, sodass es gut in Erinnerung bleibt.

+++Jobs finden und inserieren mit der Jobplattform des brutkasten+++

Employee Experience: Mäßiger Erfolg des Tischfußball-Tischs

Erfolgreiche Unternehmen investieren seit ein paar Jahren bewusst und aktiv in das Erlebnis „Job“ ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Das bedeutet nicht, einen Tischfussballtisch aufzustellen, eine Obstschale anzubieten oder gratis Getränke bereit zu stellen – sondern eine aktive Gestaltung der entscheidenden Momente von Mitarbeitern. Die anderen bekannten Goodies, die viele Unternehmen als Motivationsmaßnahmen einführen, haben insgesamt einen mäßigen Erfolg bzw. eine überschaubare Wirkung. Natürlich spricht nichts dagegen, dennoch muss man sich darüber im Klaren sein, dass diese Maßnahmen kaum zu einer nachhaltigen Verbesserung der Employee Experience beitragen.

Aktive Gestaltung der „moments that matter“

Wichtiger sind die emotional-getriggerten Momente, die für jedes Unternehmen gemeinsam mit den Mitarbeitern definiert und anschließend aktiv gestaltet werden sollten, um das Erlebnis „Job“ in möglichst allen Bereichen zu optimieren. Die „moments that matter“ sind den drei EX-Dimensionen „physischer Arbeitsplatz“, „Tools“ und „Kultur“ zuordenbar und können mit „modernen“ Methoden, die wir gerade in unseren Organisationen unter den Schlagworten „new work“ und „agile“ ausprobieren bzw. einführen, gestaltet und umgesetzt werden – für eine verbesserte Employee Experience, die am Ende mehr Engagement und damit mehr Performance sicherstellt.


Über den Autor

Max Lammer - Experte für Employee ExperienceMax Lammer ist Solopreneur, Trainer und Employee Experience Designer. Auf Basis seiner Erfahrung mit vielen Unternehmen – von klein bis multinational – und aus unterschiedlichen Blickwinkeln, ist er der Überzeugung, dass Employee Experience das entscheidende strategische Handlungsfeld für Organisationen egal welcher Größe und Branche ist – für mehr wirtschaftlichen Erfolg, sowie Zufriedenheit der Mitarbeiter und Kunden.

Seine berufliche und unternehmerische Erfahrung im Zusammenhang mit Innovation, Digitalisierung und New Work ist unter anderem geprägt durch beispielsweise die Initiative “Innovation to Company” in der er etablierte Unternehmen und Startups zusammen bringt, oder das Projekt des zukunftsweisenden Innovationscampuskonzept “Talent Garden” in Österreich . Außerdem hat er mehrere Jahre aktiv in einem österreichischen Technologiestartup mitgearbeitet.

Als Trainer und Solopreneur begleitet er Projekte zur Entwicklung von Innovationsstrategien und digitaler Transformation (in 8 Schritten) sowie zur “New World of Work”, und unterrichtet an Unis und bei Corporates mit Schwerpunkten auf Startup-Methoden, Employee Experience und Innovation. 

⇒ zur Website des Autors

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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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