Erfolgsfaktor HR-Datenmanagement

Wie Unternehmen mit besserer Datenqualität das volle Potenzial von KI in der Personalentwicklung entfesseln

Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Data Analytics bietet jeweils enormes Potenzial für die Personalentwicklung. In welchem Maß dieses Potenzial ausgeschöpft werden kann, hängt jedoch stark von der Qualität der HR-Daten ab, die in vielen Unternehmen noch nicht ausreichend gegeben ist. Daten-Schulung für Mitarbeiter gepaart mit einem soliden Datenmanagement-Konzept ist der Schlüssel zum Erfolg.

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DAS POTENZIAL VON KI UND DATENANALYTIK IM HR-BEREICH

Künstliche Intelligenz (KI) und Data Analytics sind dabei, die Arbeit der Personalentwicklung zu transformieren. Sie ermöglichen nicht nur effizientere Prozesse, sondern auch neue Analysen und erweiterte HR-Services-Leistungen. Die Anwendungsfelder sind vielfältig:

• KI-gestützte Bewerber-Screenings ermöglichen schnellere und bessere Vorselektion von Bewerbungen anhand von zum Unternehmen passenden Kriterien.
• People Analytics Anwendungen erlauben es, in der Organisation vorhandene Fähigkeiten zu analysieren und Trainingsbedarfe oder Nachfolgeplanung abzuleiten.
• Generative KI ermöglicht personalisierte Mitarbeitererlebnisse, etwa durch individuelle Lern- und Entwicklungspfade oder individualisiertes Lernmaterial.
• Chatbots ergänzen das Serviceangebot im HR-Alltag, indem sie Fragen der Mitarbeitenden jederzeit schnell und gezielt beantworten.

Die Integration von Data Analytics und KI im HR-Bereich ist kein vorübergehender Trend, sondern steht für eine strategische Weiterentwicklung, mit der die Personalentwicklung den Herausforderungen der Zukunft optimal
begegnen kann. Jede Analyse und jede KI ist jedoch nur so gut wie die Daten, die hier zur Verfügung stehen.

DATENQUALITÄT ALS ERFOLGSGRUNDLAGE FÜR KI UND DATA ANALYTICS

Eine hohe Datenqualität ist die unverzichtbare Grundlage für eine erfolgreiche und ethische Nutzung von KI im HR-Bereich. Ohne zuverlässige Datenbasis produzieren selbst die besten KI-Systeme fehlerhafte oder voreingenommene Ergebnisse, die den eigentlichen Zweck gefährden. Im Personalwesen, wo Entscheidungen tiefgreifende Auswirkungen auf Karrierewege und Mitarbeiterentwicklung haben, wird Datenqualität nicht nur zu einer technischen Frage, sondern zu einem menschlichen Anliegen.

Recruiting-KI-Systeme etwa, die auf Basis historischer Daten Entscheidungen vorlegen, können bei unvollständigen, veralteten oder verzerrten Datensätzen die falschen Kandidaten vorziehen oder auch Diskriminierungen verstärken.
Eine People Analytics Anwendung, die den Kenntnisstand der Belegschaft zu spezifischen Themenbereichen analysiert, um Trainingsbedarfe abzuleiten, kann dies nur tun, wenn die Daten kategorisiert werden können. So kann es beispielsweise sein, dass Daten zu Kenntnissen in Microsoft Excel wahlweise als »Fortgeschritten«, »Anwenderkenntnisse« oder »3 Jahre Erfahrung« vorliegen. Ein solides Datenmanagement sorgt dafür, dass Kategorisierungen vereinheitlicht werden und ermöglicht es somit der Analytics-Anwendung, das richtige Ergebnis zu liefern.

RISIKEN SCHLECHTER DATENQUALITÄT UND DEREN FOLGEN

Schlechtes Datenmanagement führt aber nicht nur zu suboptimalen Entscheidungen, sondern birgt auch ernst zu nehmende Risiken. Im Kontext der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen können rechtliche Verstöße teuer werden. Darüber hinaus kann der Einsatz unvollständiger oder voreingenommener Daten das Vertrauen der Mitarbeiter nachhaltig senken. Wenn Mitarbeiter das Gefühl haben, dass ihre Karriereentscheidungen auf fehlerhaften Daten basieren, leidet die Glaubwürdigkeit der gesamten Organisation.

Datenqualität ist kein reines Compliance-Thema, sondern von strategischer Bedeutung. Gerade mit der zunehmenden Bedeutung von KI sollten Organisationen deshalb eine ganzheitliche Perspektive verfolgen, die nicht nur auf robusten Governance-Strukturen basiert, sondern auch auf hoher Datenqualität, Mitarbeiterbewusstsein und gezielten Schulungen aufbaut.

DATEN – UND KI-GOVERNANCE – VERANTWORTUNG LEBEN

Eine wirksame Daten- und KI-Governance ist entscheidend, um das volle Potenzial von KI im Personalmanagement zu nutzen und gleichzeitig ethische Standards und gesetzliche Vorgaben einzuhalten. Governance-Frameworks liefern eine klare Struktur, um Datenqualität, Privatsphäre und Sicherheit zu gewährleisten und verlässliche Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Ein starker Fokus auf Datenschutz schützt zudem sensible Mitarbeiterdaten und stärkt das Vertrauen der Mitarbeitenden.

Doch auch das beste Governance-Konzept hängt von den Menschen ab, die es im Alltag umsetzen. Erfolgreiche Daten-Governance bedeutet daher mehr als nur Richtlinien und Prozesse – sie lebt von der Kompetenz und dem Bewusstsein der Mitarbeitenden. Genau hier setzen gezielte Trainings- und Qualifizierungsprogramme an, die Mitarbeitende dazu befähigen, verantwortungsvoll mit Daten und KI umzugehen.

DATEN- UND KI-GOVERNANCE WIRKSAM VERANKERN

Damit Daten- und KI-Governance im Unternehmen nicht nur Theorie bleibt, sondern im Alltag aktiv gelebt wird, braucht es Mitarbeiter, die über Daten und KI-Kompetenz verfügen. Menschen mit hoher Daten- und KI-Kompetenz erkennen Herausforderungen rund um Datenqualität frühzeitig und tragen eigenverantwortlich zu deren Lösung bei. Eine KI-kompetente Belegschaft trifft bessere, datenbasierte Entscheidungen und nutzt intelligente Technologien effizienter und verantwortungsvoller.

Um Daten-Governance wirksam zu verankern, sind praxisnahe Trainingsprogramme unverzichtbar. Ob in maßgeschneiderten Workshops, flexiblen Online-Kursen oder individuellen Coachings – Weiterbildungsprogramme stärken das Verständnis für ethische Fragen, Datenschutz und den verantwortungsvollen Umgang mit KI. Diese Qualifizierung der Mitarbeiter ist nicht nur strategisch wertvoll, sondern auch regulatorisch gefordert: Mit dem EU AI Act, Europas neuer Gesetzgebung zur Regulierung Künstlicher Intelligenz, entsteht eine klare Verpflichtung, Mitarbeiter für einen sicheren und ethischen Umgang mit KI zu schulen.
Richtig umgesetzt entstehen echte Synergien: Mitarbeiter übernehmen Verantwortung für eine hohe Datenqualität, entwickeln relevante Fähigkeiten und gestalten eine zukunftssichere Personalentwicklungs-Praxis.

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