06.11.2019

Wie man mit dem richtigen Einsatz von Daten für glücklichere Mitarbeiter sorgt

"People Analytics" heißt die relativ neue HR-Disziplin, bei welcher Daten genutzt werden, um für eine bessere Employee Experience zu sorgen. Experte Maximilian Lammer erläutert in seinem aktuellen Beitrag, warum das Thema wichtig ist und was es dabei zu beachten gilt.
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People Analytics Data HR Employee Experience - Informer Buchhaltung
(c) Adobe Stock / gstockstudio

Dass wir uns in unseren Unternehmen in allen Bereichen mehr mit Daten beschäftigen müssen, ist inzwischen verstanden. Aber es gibt Bereiche, in denen Datensammlung und Datenverwendung für Entscheidungen stärker im Einsatz sind als in anderen. In den letzten Jahren wurden Marketing, Sales oder Produktion mit Tools und datenbasierten Entscheidungen verbessert und optimiert. HR dagegen ist allgemein gesprochen eher ein Bereich, in dem Data und Analytics bisher weniger stark im Fokus stand. Das liegt zum einen an der Stellung, die HR traditionell im Unternehmen hat – nämlich hinter Sales, Marketing, Produktion – und zum anderen an den Aufgaben, die HR in unseren Organisationen üblicherweise zugeschrieben sind.


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Insbesondere mit dem neuen Verständnis, dass Employee Experience – also das „Erlebnis Job“, die Mitarbeitererfahrung am Arbeitsplatz – ein, wenn nicht sogar das entscheidende strategische Gestaltungsfeld für die Zukunft von Unternehmen geworden ist, rückt auch das Thema Daten in den Vordergrund. Die Gestaltung von Employee Experience beginnt mit einem besseren Kennen und Verstehen der Mitarbeiter im Unternehmen – unter anderem auf Basis von Daten.

Daten im HR Bereich

Selbstverständlich sammelt HR viele Daten (absolute Full-time Equivalent-Zahlen, Gehalt, Krankenstände, etc.), aber was damit passiert oder welche Zusammenhänge eventuell erkannt werden können, das ist nicht ganz so klar. Alleine eine gute Visualisierung und Darstellung der gesammelten Daten hilft bereits bei einem besseren Verständnis und lässt erste Interpretationen zu – noch bevor es um tiefere People Analytics geht.

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Und dann gibt es noch die Mitarbeiterbefragungen. Meist einmal pro Jahr, manchmal sogar nur alle zwei Jahre, manchmal werden die Mitarbeiter gar nicht befragt. Der letzte Fall klingt zwar besonders hart, ist aber im Endeffekt sogar fast besser als die jährliche Befragung, die keine Veränderung oder entsprechende Maßnahmen und Aktivitäten nach sich zieht – was öfter vorkommt als man denkt.

Insgesamt muss man festhalten, dass auch jährliche Befragungen so gut wie keine Aussagekraft haben, weil es sich um eine jeweilige Momentaufnahme handelt, die relativ wenig Rückschluss zulässt und keine Entwicklungen widerspiegelt. Der richtige Weg ist, Mitarbeiter regelmäßig mit kurzen Befragungen um ihre Meinung, Einschätzung und Feedback zu bitten – und darauf aufbauend die Employee Experience zu verbessern.

People Analytics verändert die Rolle von HR nachhaltig

Die neue HR-Disziplin „People Analytics“ nutzt also Insights und Erkenntnisse aus Daten, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Das birgt großes Potenzial. Beispielsweise in Bezug auf Geschäftsstrategien, Produktivität und Performance – durch insbesondere individualisierbare und optimierte Employee Experience, basierend auf Zahlen und Daten.

Aufgrund dieses Potenzials und der zu erwartenden positiven Wirkung auf das Ergebnis eines Unternehmens verändert sich zwangsläufig und automatisch auch die Rolle von HR. Natürlich muss sich das Personalmanagement entsprechende Kenntnisse und Skills aneignen, die es für die Bewältigung der Aufgabe „People Analytics“ braucht – aber mit dem Einsatz und den Möglichkeiten von „People Analytics“ steigt auch die Stellung von HR in Unternehmen umgehend. Weil damit der Beitrag zum Ergebnis ganz anders sichtbar wird als bisher, wo HR mehr als eine Kostenstelle denn als ein Profitcenter in Unternehmen galt.

Einfache Grundregeln für People Analytics

  1. Am wichtigsten ist von vornherein, dass die Mitarbeiter ihre Daten „besitzen“ und bei einem etwaigen Ausscheiden aus der Organisation diese Daten mitnehmen können. Das ist grundsätzlich durch die DSGVO so vorgesehen, muss und soll unbedingt offen und klar kommuniziert werden.
  2. Genauso wichtig und essentiell sind Transparenz und offene Kommunikation generell im Bezug auf das Thema Analytics: Es muss erklärt werden, was genau passiert, welche Daten erhoben und wie die Ergebnisse verwendet werden. Ohne Transparenz entsteht Unsicherheit und Misstrauen – das ist es nicht wert.
  3. Einzig und allein „Lernen & Verstehen“ ist der Grund für die Einführung und Anwendung von People Analytics – das ist mit dem Grundsatz für Employee Experience verbunden: „you have to really, really care“. Der Fokus auf Employee Experience darf kein reines Lippenbekenntnis sein. Dementsprechend gilt: Stellen Sie die Erkenntnisse zur Verfügung, damit sich die Organisation im Sinne der Mitarbeiter positiv entwickeln kann.
  4. Beginnen Sie in einem kleinen Projektteam mit den Daten, die Ihr Unternehmen bereits sammelt und versuchen Sie, diese zu verstehen. Selbst in kleineren Unternehmen mit ein paar Dutzend Mitarbeitern gibt es Anwendungsmöglichkeiten. Lernen Sie in kleinen Schritten Ihre Daten kennen und diese in Beziehung zu setzen – stellen Sie in weiterer Folge entsprechende Fragen, die durch Daten und Analytics beantwortet werden sollen. Klären Sie, ob Sie eventuell zusätzliche Daten benötigen und erheben Sie diese, damit die richtigen Fragen auch beantwortet werden können.
  5. Nutzen Sie die Erkenntnisse, um eine bessere Employee Experience zu gestalten – ganz im Sinne von Richard Branson: „If you look after your staff they’ll look after your customers. It’s that simple.“ Gestalten Sie Employee Experience mit Ihren Mitarbeitern und nicht für sie – dazu benötigen Sie entsprechende Feedbacktools und Partizipationsmöglichkeiten, über die Sie wiederum in regelmäßigen Abständen Ihre Mitarbeiter einbinden und befragen.

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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Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger
Vl. A1-CCO Martin Resel und IBM-Österreich-Chef Marco Porak | © A1/APA/Hörmandinger

Dass für Unternehmen kein Weg mehr an Agentic AI vorbeiführt, ist mittlerweile ein Gemeinplatz. Dass eine sichere und konforme Umsetzung davon nicht so einfach ist, ebenfalls. „Für KI im Unternehmenskontext gelten andere Spielregeln als im privaten Bereich. Ich spreche hier besonders von souveräner KI“, sagt Marco Porak, Generaldirektor von IBM Österreich, bei einem gemeinsamen Pressetermin mit A1 und dessen Cloud-Tochter Exoscale. Mit einer gemeinsamen Plattform, die IBM watsonx auf A1 Exoscale bringt, will man Unternehmenskunden gemeinsam eine sichere und digital souveräne Lösung bieten.

„Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur“

Denn Schatten-KI, also die Nutzung privater bzw. vom Unternehmen nicht genehmigter KI-Anwendungen durch Mitarbeiter:innen, sei ein echtes Sicherheitsrisiko, betont Martin Resel, stv. Vorstandsvorsitzender von A1 und CCO Enterprise. „Unternehmen können es sich nicht leisten, KI nicht zu nutzen. Da geht es um Wettbewerbsfähigkeit. Alles muss effizienter werden, etwa auch in der Verwaltung. Wenn man dann aber Daten global findet, die eigentlich nicht global gespeichert werden sollten, ist das ein Problem“, sagt Resel.

Für viele A1-Unternehmenskunden und auch für A1 selbst sei das besonders relevant. „Wir sind Teil der kritischen Infrastruktur. Viele hochsensible Daten laufen auf unseren Netzen. Wir haben nicht nur Unternehmen aller Größen als Kunden, sondern zum Beispiel auch Ministerien“, sagt der A1-CCO. Gerade in der aktuellen geopolitischen Situation müssten sich Österreich und ganz Europa daher souverän aufstellen.

Orchestrierte KI-Agenten mit klaren Regeln und voller Transparenz

Und wie macht das die gemeinsame Plattform? „Ich bin mir bewusst, dass ich Repräsentant eines amerikanischen Unternehmens bin“, räumt Marco Porak ein. IBM habe aber nach nicht weniger als 98 Jahren am österreichischen Markt ein anderes Standing, als etwa die US-Hyperscaler. Warum? „IBM hat seit jeher das Prinzip, dass Kundendaten Kundendaten sind und die Architektur vom Kunden bestimmt wird“, so Porak. Und: „Globale Innovation und lokale Kontrolle widersprechen einander nicht.“ Genau so sei es auch bei watsonx. Kunden können dort entscheiden, welche KI-Modelle genutzt werden und wo die Daten liegen. Die Bandbreite geht dabei von lokal gehosteten On-Premise-Lösungen über europäische bzw. Open-Source-Modelle auf europäischen Servern bis zu Frontier-Modellen in Datencentern der US-Hyperscaler.

Konkret greift das System auf eine Vielzahl an Large Language Models (LLMs) und Agentic-Modelle zurück und orchestriert KI-Agenten, um Tasks zu erfüllen. Die dazugehörige Governance-Plattform ermöglicht nicht nur das Festlegen der Regeln dafür, sondern bietet auch jederzeit komplette Transparenz, um jeden Arbeitsschritt und die dafür genutzten Modelle nachvollziehen zu können. Für Martin Resel ist dabei ebenfalls klar: „Dass alles, was aus Asien oder Amerika kommt böse ist, sehen wir nicht so. Wichtig ist die Wahlfreiheit.“ Die Plattform sei daher offen für sämtliche Modelle.

„Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“

Je nach Usecase und dem damit verbundenen Sicherheits-Level der Daten seien unterschiedliche LLMs und Speicherorte sinnvoll. „Wir folgen einer sehr strikten Datenklassifizierung – selber und auch für unsere Kunden“, sagt Resel. Nach dieser erfolge die Entscheidung, welche Modelle genutzt werden können. Gleichzeitig optimiere die Plattform durch die passende Modell-Auswahl auch den Token-Verbrauch. „Das kann sonst bekanntlich schnell teuer werden“, sagt der A1-CCO.

A1 bietet seinen Enterprise-Kunden nicht nur Zugang zur Plattform, sondern auch begleitende Services, um diese aufzusetzen. Mit den europäischen Datencentern der Tochter Exoscale kommt noch das Angebot der souveränen Cloud im eigenen Land hinzu.

Wie watsonx für A1 und seine Kunden konkret funktioniert, zeigt Exoscale-KI-Experte Christos Kapodistrias beim Pressetermin vor. In seinem Beispiel arbeiteten nicht weniger als 14 KI-Agenten orchestriert zusammen, um eine optimale Vorbereitung auf ein Kundengespräch zu erstellen. „Diesen Usecase nutzen wir auch selber“, erklärt der Experte und zeigt die verschiedenen Sicherheits- und Kontrollmechanismen ebenso wie die Nachvollziehbarkeit über die Governance-Plattform. Marco Porak merkt dazu an: „Man sieht, es gibt mehrere Checkpoints im Prozess, der ‚Human in the Loop‘ bleibt erhalten.“ Denn es gehe eben darum, Menschen bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

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