19.02.2020

Was ist People Analytics? Experte David Green im Gespräch

Was ist People Analytics? Experte und Pionier David Green beantwortet im Interview die wichtigsten Fragen zum HR-Trendthema und erklärt den Zusammenhang mit Employee Experience.
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David Green - Was ist People Analytics?
(c) insight222: David Green
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David Green ist Autor, Redner, Konferenzleiter und Top-Berater im Thema Future of Work. Er gilt als Pionier im Feld People Analytics und datengestützte HR. Als Managing Partner und Executive Director bei Insight222 arbeitet er auch als Dienstleister mit globalen Unternehmen als Kunden in dem Bereich. Aber was ist People Analytics? Im Gespräch mit dem brutkasten erklärt Green die wichtigsten Aspekte des neuen HR-Trendthemas und erläutert, wie es mit Employee Experience zusammenhängt.

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Event-Tipp: Employee Experience Summit 2020

David Green tritt beim Employee Experience Summit 2020 am 06. Oktober im Hotel Andaz am Belvedere in Wien auf, der von LSZ Consulting, Max Lammer und dem brutkasten co-veranstaltet wird.

⇒ Hintergründe zum EX Summit

⇒ Zur offiziellen Page mit Ticket-Link


Bitte eine kurze Erklärung: Was ist People Analytics?

Es gibt viele Definitionen von People Analytics, aber diejenige, die ich bevorzuge und die wir bei Insight222 verwenden, ist: „People Analytics ist die Entdeckung, Interpretation und Kommunikation von aussagekräftigen Mustern in Workforce-bezogenen Daten, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Leistung zu verbessern„. Im Wesentlichen bedeutet dies, dass die Methode Erkenntnisse liefert, die die Entscheidungsfindung bei wichtigen Fragen unterstützen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen. People Analytics sollte nicht mit dem HR-Reporting verwechselt werden, das zwar wichtig ist, aber nur Informationen darüber liefert, was passiert ist. Es kann helfen zu verstehen, warum es passiert ist, was als nächstes passieren könnte und wie man darauf reagieren kann.

Was sind die wichtigsten Datenquellen dafür?

Starte nicht mit den Daten, sondern mit der Business-Frage, die du zu lösen versuchst, und denk dann über die Datenquellen nach, die du dafür benötigst. Dies ist wahrscheinlich die wichtigste Regel bei People Analytics und ein Fehler, der meiner Erfahrung nach sehr häufig gemacht wird. Mit dem Business-Problem zu beginnen hilft, die Arbeit zu fokussieren, Ressourcen sinnvoll zu priorisieren und in der Organisation Unterstützung für ein Analyseprojekt zu gewinnen. Unabhängig von der behandelten Frage muss man in der Regel Personendaten (Anm. „People Data“; meist aus HR-Systemen), Betriebsdaten und zunehmend auch Daten von außerhalb des Unternehmens zusammenführen. Wenn man etwa verstehen will, wie man die Performance im Sales-Bereich vorantreiben kann, sollte man genau das machen. Personendaten der Sales-Kräfte können mit Betriebsdaten, etwa zur gemessenen Performance und externen Daten, etwa Benchmarks zusammengeführt werden, um die Frage zu analysieren und zu beantworten.

Ab welcher Unternehmensgröße ist People Analytics sinnvoll?

People Analytics ist der am schnellsten wachsende HR-Teilbereich. Ich habe es mehrmals erlebt, dass sich Teams, mit denen wir bei Insight222 zusammenarbeiten, in den letzten 12 Monaten verdoppelt, verdreifacht oder sogar vervierfacht haben – selbst wenn zeitgleich die Größe des HR-Teams geschrumpft ist. Die überwiegende Mehrheit der großen Unternehmen mit 10.000 oder mehr Mitarbeitern verfügt heute über ein Team für People Analytics. Diese ist aber nicht nur auf große Unternehmen beschränkt. Jedes Unternehmen hat Business-Herausforderungen zu lösen, bei denen Erkenntnisse über Workforce-bezogene Daten zu besseren Entscheidungen und Ergebnissen beitragen können. Jedem Unternehmen, das noch kein Team für die People Analytics eingerichtet hat, würde ich raten, jetzt damit zu beginnen.

Das zweite große HR-Thema derzeit ist Employee Experience (EX). Sie wird üblicherweise als stark abhängig von zwischenmenschlichen Beziehungen beschrieben. Wie passt das mit dem statistischen People Analytics-Ansatz zusammen?

Interessanterweise sind viele der rund 70 People Analytics-Teams, mit denen wir bei Insight222 zusammenarbeiten, auch für die Gestaltung und Evaluation der Employee Experience in ihren Unternehmen verantwortlich. Ich glaube, dass diese Kopplung von People Analytics und EX aus mehreren Gründen wichtig ist. Erstens kann die Analytik dabei helfen, die „moments that matter“ der Mitarbeiter zu identifizieren, auf die sich die EX-Bemühungen ja konzentrieren sollten. Zweitens kann die Analytik helfen, den Wert von EX für eine Organisation und ihre Auswirkungen auf geschäftskritische Metriken wie Umsatz, Gewinn und Customer Experience zu bestimmen. Und schließlich kann die Analytik Unternehmen dabei helfen, die Maßnahmen zu ermitteln, die sie ergreifen sollten, um die Employee Experience am besten zu verbessern und zu steigern.

Was sind deiner Erfahrung nach die Ergebnisse von People Analytics, die den größten Einfluss auf EX haben?

Ähnlich wie die Analytik den Unternehmen geholfen hat, die Customer Experience besser zu verstehen, zu gestalten und zu personalisieren, so tut die People Analytics dasselbe für die Employee Experience. Unternehmen wie IBM, wo ich früher gearbeitet habe, haben die Methode zur Personalisierung von Bereichen wie innerbetriebliches Lernen, Karrierepfade, Onboarding und sogar zur vollständigen Überarbeitung und Neugestaltung ihres Performance-Management-Systems eingesetzt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass immer mehr Unternehmen People Analytics einsetzen, um ihre Belegschaft besser zu verstehen, was ihnen anschließend hilft, gemeinsam mit den Mitarbeitern HR-Strategien zu entwickeln, die personalisierter sind, mehr Wert generieren und letztendlich zu einer besseren Employee Experience führen.

Abschließend: Wie wichtig werden People Analytics und Employee Experience in den nächsten Jahren werden?

Nun, im LinkedIn-Report Global Talent Trends 2020 werden die beiden als die zwei wichtigsten Trends hervorgestrichen, die die Art und Weise verändern, wie Unternehmen Mitarbeiter anziehen und halten, was darauf hindeutet, dass ihre Bedeutung bereits hoch ist und wahrscheinlich noch zunehmen wird. Ich glaube, dass People Analytics und EX das Potenzial haben, die HR-Abteilungen komplett umzugestalten – zum Besseren – und ihnen dabei zu helfen, eine wichtigere Funktion mit größerer Wirkung einzunehmen, die den Unternehmen mehr Wert liefert und die führende Rolle dabei spielt, unsere Arbeitsplätze besser, fairer und menschlicher zu gestalten.

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Larisa Stanescu (l.) vom Competence Center KI der Wiener Stadtwerke-Gruppe und Product Owner Jonathan Mayer | (c) WienIT

Im August 2025 zog die WienIT in einem eigenen Beitrag eine erste Zwischenbilanz des Competence Center KI. Der Bogen spannte sich damals vom Wissensmanagement-Tool bis zur KI-gestützten Lösung für Förderanträge.

Ein Jahr später hat sich der Schwerpunkt verschoben. In den Vordergrund gerückt ist eine zentrale KI-Plattform, die allen Mitarbeitenden der Wiener Stadtwerke-Gruppe Zugang zu KI-Werkzeugen geben soll. Sie ist produktiv, und seit dem Rollout wurden nach Angaben des Unternehmens rund 500 Nutzer:innen gewonnen.

„Die vergangenen eineinhalb Jahre waren vor allem von Aufbauarbeit geprägt“, sagt Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform. Das größte Vorhaben sei die Entwicklung eben dieser Plattform gewesen, mit dem Ziel, einen „einfachen, sicheren und vertrauenswürdigen Zugang zu KI-Technologien“ zu ermöglichen.

Larisa Stanescu, die das Competence Center leitet, wertet die Zahl als Bestätigung: Die Entwicklung zeige, dass der Bedarf an KI-Werkzeugen im Arbeitsalltag groß sei und kontinuierlich wachse. Entscheidend sei dabei, dass die Plattform einen sicheren und unternehmenskonformen Zugang biete.

Vom Freitextfeld bis zur Bestellprognose

Inhaltlich sieht das Competence Center einen großen Bedarf im Wissensmanagement. Informationen würden immer umfangreicher und verteilter, KI könne relevantes Wissen schneller auffindbar machen.

Daneben kommt KI zur Datenanalyse zum Einsatz, etwa bei der Auswertung offener Antworten aus Mitarbeiter- und Kundenbefragungen. Freitextdaten enthielten oft wertvolle Erkenntnisse, deren manuelle Analyse aber sehr zeitaufwendig sei, so Mayer.

Stanescu betont, dass klassische Data-Science- und Machine-Learning-Ansätze darüber nicht in Vergessenheit geraten dürfen. Aktuell arbeite man an mehreren Use Cases in der Logistik, bei denen historische Daten genutzt werden, um Bestellmengen und Bestellzeitpunkte präziser zu prognostizieren.

Larisa Stanescu vom Competence Center KI | (c) WienIT

Digitale Souveränität als Leitprinzip

Die Frage nach Modellen und Infrastruktur ist für das Competence Center mehr als eine technische. „Digitale Souveränität ist für uns ein strategisches Leitprinzip“, sagt Mayer. Ziel sei es, die Kontrolle über die eigenen Daten und deren Verarbeitung zu behalten und gleichzeitig die Vorteile moderner Cloud- und KI-Technologien nutzen zu können.

Der Weg dorthin wird als pragmatisch beschrieben: Abhängig von den Anforderungen eines Use Cases und der Sensibilität der Daten wird entschieden, welche Infrastruktur und welche Technologien zum Einsatz kommen.

Konkret wird es beim nächsten Release der Plattform. Dann sollen Nutzer:innen zwischen verschiedenen Modellen selbst auswählen können, etwa europäischen Modellen oder Thinking-Modellen. Parallel dazu soll Model Routing implementiert werden, das automatisch das passende Modell für die jeweilige Fragestellung auswählt.

Warum Startups bislang nicht unmittelbar beteiligt sind

Bemerkenswert für ein Innovationsthema dieser Größenordnung: Startups sind bislang nicht unmittelbar beteiligt. „Aktuell arbeiten wir in unseren KI-Projekten nicht unmittelbar mit Startups zusammen“, sagt Stanescu. Den Wiener Stadtwerken sei der interne Knowhow-Aufbau besonders wichtig, weshalb auch im Hinblick auf digitale Souveränität stark auf Eigenentwicklungen gesetzt werde.

Eine grundsätzliche Absage ist das nicht. Entscheidend sei, ob eine Lösung konkreten Mehrwert biete und sich in die Anforderungen an Sicherheit, Datenschutz und Integration einfüge. Künftige Kooperationen schließe man keineswegs aus, so Stanescu: Gerade im dynamischen KI-Markt könnten Partnerschaften mit innovativen Unternehmen eine interessante Ergänzung zu etablierten Technologieanbietern sein.

Jonathan Mayer, Product Owner der KI-Plattform von WienIT | (c) WienIT

Keine hochsensiblen Daten, On-Premises als Option

Auf technischer Ebene arbeitet das Competence Center mit klaren Datenklassifizierungen. Derzeit werden auf der Plattform keine hochsensiblen Daten verarbeitet. In Pilotprojekten wird evaluiert, wie künftig auch sensiblere Anwendungsfälle umgesetzt werden können, etwa durch On-Premises-Modelle, bei denen Daten die eigene Infrastruktur nicht verlassen.

Unabhängig von der Technologie gelte ein Grundsatz, sagt Mayer: KI unterstütze Menschen bei ihrer Arbeit, ersetze aber nicht die menschliche Verantwortung. Bei wichtigen Entscheidungen bleibe die finale Bewertung und Freigabe stets in menschlicher Hand.

Begleitet wird der Rollout von einem Change- und Enablement-Ansatz. Jede neue Nutzerin und jeder neue Nutzer der Plattform erhält ein strukturiertes Onboarding zu den Regeln im Umgang mit KI, dazu kommen Informationsveranstaltungen, Schulungen und eine Community für den Erfahrungsaustausch.

„Welches Problem lösen wir?“

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der vergangenen Monate formuliert Stanescu grundsätzlich: KI sei kein reines IT-Thema, technologische Exzellenz allein reiche nicht aus. Erfolgreiche Projekte entstünden dort, wo Fachbereiche, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Change Management früh eingebunden werden. Die Abstimmung dieser Anforderungen brauche oft mehr Zeit als die technische Umsetzung selbst.

Der Erfolg von KI-Anwendungen hänge zudem wesentlich stärker von Akzeptanz, Vertrauen und nutzbaren Anwendungsfällen ab als von der Leistungsfähigkeit einzelner Modelle. Statt „Welches Modell ist das beste?“ solle man fragen: „Welches Problem lösen wir für unsere Kolleginnen und Kollegen?“

Agentische KI und ein Hackathon

In den kommenden Monaten liegt der Schwerpunkt auf der Weiterentwicklung der Plattform. Der Zugang zu KI soll weiter vereinfacht, zusätzliche Anwendungsfälle sollen erschlossen werden.

Parallel beschäftigt sich das Competence Center mit agentischer KI. Das Competence Center für Intelligent Process Automation pilotiert erste agentische Fähigkeiten innerhalb der Wiener Stadtwerke-Gruppe. Evaluiert wird, wie KI künftig nicht nur Informationen bereitstellen, sondern komplexere Aufgaben und Prozessschritte eigenständig unterstützen kann.

Um die Innovationskraft im Konzern zu stärken, ist außerdem ein KI-Hackathon geplant, bei dem Mitarbeitende eigene Ideen umsetzen können.

Langfristig sieht das Competence Center seine Rolle nicht darin, einzelne Lösungen bereitzustellen, sondern nachhaltige KI-Kompetenz im gesamten Konzern aufzubauen. Der größte Hebel liege nicht in einzelnen Tools, sondern in den Menschen, die diese Technologien sinnvoll einsetzen.

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Was ist People Analytics? Experte David Green im Gespräch

David Green ist Autor, Redner, Konferenzleiter und Top-Berater im Thema Future of Work. Im Gespräch mit dem brutkasten erklärt Green die wichtigsten Aspekte des neuen HR-Trendthemas und erläutert, wie es mit Employee Experience zusammenhängt. David Green tritt beim Employee Experience Summit 2020 am 27. April im Wiener weXelerate auf, der von LSZ Consulting, Max Lammer und dem brutkasten co-veranstaltet wird. Ich glaube, dass diese Kopplung von People Analytics und EX aus mehreren Gründen wichtig ist. Ähnlich wie die Analytik den Unternehmen geholfen hat, die Customer Experience besser zu verstehen, zu gestalten und zu personalisieren, so tut die People Analytics dasselbe für die Employee Experience. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass immer mehr Unternehmen People Analytics einsetzen, um ihre Belegschaft besser zu verstehen, was ihnen anschließend hilft, gemeinsam mit den Mitarbeitern HR-Strategien zu entwickeln, die personalisierter sind, mehr Wert generieren und letztendlich zu einer besseren Employee Experience führen.

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