Manchmal hilft die Vergangenheit, die Zukunft zu verstehen: Damals, in den 2000ern. Ich hatte mir vorgenommen, die Welt zu revolutionieren – mit Kompetenzmanagement. Ein damals noch unerforschtes Feld, das heute, trotz fortschreitender Methoden und Technologien für viele Unternehmen immer noch eine große Herausforderung darstellt.

Zur Jahrtausendwende arbeitete ich mit Forschen und Industrieführen zusammen an einem Kompetenzmanagementmodell. Dieses Modell stellte die bahnbrechende Frage, wie man die strategischen Fähigkeiten einer Organisation mit den Kompetenzen der Mitarbeiter verknüpfen kann. Ein Konzept, das auch zwei Jahrzehnte später nichts an Relevanz verloren hat. In einer Ära, in der Unternehmen und ihre Führungskräfte sich ständig an die digitale Transformation anpassen müssen, hat sich das Modell als unverzichtbar erwiesen.

Das Herzstück des Modells ist die Verbindung zwischen strategischer Entscheidungsebene und den operativen Ebenen – eine Integration von Kernkompetenzen und Mitarbeiterentwicklung, die das Unternehmen voranbringt. Ich nannte es das "Integrative Kompetenzmanagement". Es bietet einen Rahmen, um die Marktfähigkeit eines Unternehmens zu bewerten und systematisch die Fähigkeiten der Belegschaft zu fördern. Ein Ansatz, der zwar nicht neu – bereits in den 90ern von Experten wie Teece und Pisano diskutiert –, in seiner Umsetzung jedoch revolutionär war.

Die Ironie dabei? Obwohl das Modell Führungskräften und Mitarbeitern gleichermaßen neue Wege aufzeigt, stoße ich immer noch auf Bereiche, in denen es an Akzeptanz fehlt. Dennoch, die Vorzüge sind unübersehbar. Es stärkt die individuelle Kompetenzentwicklung, fördert die Vernetzung im Unternehmen und zeigt auf, dass Kompetenzmanagement weit über die Grenzen des HR hinausgeht. Es ist das strategische Herzstück eines jeden Unternehmens, bereit, sich den externen Herausforderungen zu stellen.

Heute bin ich mehr denn je überzeugt, dass die Dynamik dieses Prozesses entscheidend ist. In Zeiten, in denen Krisen und digitale Umwälzungen den Alltag bestimmen, bietet ein integratives Kompetenzmanagement einen stabilen Rahmen für Unternehmen, um ihre Kompetenzentwicklung zu systematisieren. Als ich dieses Modell entwickelte, wollte ich einen Weg aufzeigen, wie Unternehmen die Wechselwirkungen zwischen externen und internen Faktoren meistern und ihr Talentmanagement revolutionieren können. Jahre später bin ich ein bisschen stolz darauf, dass dieses Modell sowohl in der akademischen Welt als auch in der Praxis Anklang findet und zu einem zentralen Element moderner Kompetenzmanagementstrategien geworden ist. Es unterstützt Unternehmen dabei, anpassungsfähig zu bleiben – eine Grundvoraussetzung in einer Welt des ständigen Wandels.

In aller Kürze:

• HTW Berlin erforscht ChatGPTs Einsatz im HR, mit 51 HR-Fachkräften teilnehmend. Studienfokus: Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT in Arbeitsrecht, Personalgewinnung, Gehaltsfindung

• Ziel: Effektivität von Mensch-KI-Hybridteams vs. reine Menschenteams zu evaluieren, Teilnehmer in zwei Gruppen: eine nutzt ChatGPT, die andere traditionelle Ressourcen

• Unterschiede bei Bearbeitungszeiten: ChatGPT-Gruppe schneller, durchschnittlich 17 Minuten und 35 Sekunden vs. 19 Minuten und 5 Sekunden der Kontrollgruppe

• Herausforderungen: Qualitätsbewertung offenbart KI-Grenzen, speziell im Arbeitsrecht

• Studie zeigt Zeitersparnis durch KI, jedoch Qualitätseinbußen bei komplexen Rechts- und Fachfragen

Alle reden über ChatGPT, und doch weiß keiner so richtig, was passiert, wenn man die Welt des HR mit einer KI kreuzt, oder? Genau das wollten wir herausfinden. In einem Projekt begaben wir uns auf den Weg durch den Dschungel der aktuellen Fragen rund um den Einsatz von ChatGPT im Human Resource Management. Es gibt aktuell viele Annahmen bezüglich der Frage, ob ChatGPT wirklich einen Mehrwert bietet – oder eben nicht.

Zeit also, dass wir dazu einige Daten erheben.

Der Ausgangspunkt

Unser Forschungsteam untersuchte, ob menschliche Expertise mit der künstlichen Intelligenz von ChatGPT im HR-Management einen Vorteil bringt. Mit 51 Fachpersonen an Bord, die alle aus dem Personalwesen kommen, führten wir Experimente durch. Unser Ziel: herauszufinden, ob die Kombination aus menschlicher Erfahrung und ChatGPTs Algorithmen in den Schlüsselbereichen des HR – Arbeitsrecht, Personalgewinnung und Gehaltsfindung – traditionelle Methoden nicht nur ergänzen, sondern auch übertreffen kann.

Das Experiment: Mensch gegen Maschine

Drei knifflige Herausforderungen warteten auf die Teilnehmenden: Erstens, komplexe arbeitsrechtliche Fragestellungen, die nicht nur Sachkenntnis, sondern auch ein tiefes Verständnis der rechtlichen Nuancen erforderten. Zweitens, das Entwerfen von Stellenausschreibungen, die nicht nur fachlich überzeugen, sondern auch die einzigartige Unternehmenskultur widerspiegeln sollten. Und drittens, die Gestaltung von Gehaltsstrukturen, die Fairness mit Finesse verbinden – ein wahrlich delikates Unterfangen. Um einen fairen und standardisierten Vergleich zu ermöglichen, wurden alle Aufgaben im Vorfeld sorgfältig normiert.

Die Teilnehmer wurden in zwei Lager aufgeteilt: die einen, ausgestattet mit ChatGPT, und die anderen, die sich auf herkömmliche HR-Ressourcen verlassen mussten. Als Testumgebung diente das fiktive Unternehmen InnoVision Tech AG, ein idealer Schauplatz, um Effizienz und Qualität unserer HR-Helden gleichermaßen auf die Probe zu stellen.

Die Ergebnisse – Ein gemischtes Bild

Bei der Schnelligkeit hatten die Teams, die ChatGPT nutzten, die Nase vorn. Sie erledigten ihre Aufgaben im Durchschnitt in 17 Minuten und 35 Sekunden, während die Kontrollgruppe, die ohne KI-Unterstützung arbeitete, 19 Minuten und 5 Sekunden benötigte. Dieser Vorsprung trat besonders im Bereich Recruiting und bei der Gestaltung von Gehaltsstrukturen zutage, wo die Zeitersparnis signifikant war.

Beim Thema Qualität ergab sich jedoch ein nuancierteres Bild. Die durchschnittliche Qualitätsbewertung der mit ChatGPT arbeitenden Gruppe erreichte 2,41 Punkte, was im Vergleich zu den 3,27 Punkten der Kontrollgruppe zeigt, dass noch Raum für Verbesserungen besteht. Insbesondere im komplexen Feld des Arbeitsrechts trafen wir auf die Grenzen der KI. Die Herausforderung lag hier vor allem in der Notwendigkeit einer aktuellen und präzisen Interpretation von Rechtsnormen – ein Bereich, in dem die feinen Nuancen und tieferen Verständnisebenen, die für menschliche Experten charakteristisch sind, besonders gefragt sind.

Was ist im HR nun besser, ChatGPT oder Mensch?

Nun, die Studie zeigt, dass ChatGPT im HR-Bereich durchaus beeindruckende Potenziale bietet, insbesondere was die Effizienz betrifft. Doch wenn es um die Tiefe und Qualität der Ergebnisse geht, bleibt die menschliche Expertise unersetzlich. Ein spannender Ansatz ist die hybride Intelligenz, die das Beste aus beiden Welten vereint – die Geschwindigkeit und Datenverarbeitungskapazität von KI mit der Intuition und Erfahrung des Menschen.

Durch die Integration von KI wie ChatGPT können wir Routineaufgaben beschleunigen und gleichzeitig Raum für die menschliche Kreativität und strategische Entscheidungsfindung schaffen. Es geht nicht darum, den Menschen zu ersetzen, sondern vielmehr darum, die Synergien zwischen Mensch und Maschine zu maximieren.

Die hybride Intelligenz im HR könnte die Art und Weise, wie wir über Talentakquise, Mitarbeiterentwicklung, Leistungsbeurteilungen und viele andere Aspekte des Personalwesens denken, revolutionieren. Stellen Sie sich vor, KI könnte nicht nur dabei helfen, die besten Talente zu identifizieren, sondern auch individuelle Entwicklungspläne auf der Grundlage von Big-Data-Analysen erstellen. Oder denken Sie an die Möglichkeit, komplexe arbeitsrechtliche Fragen mit einer Präzision zu klären, die durch die kombinierte Expertise von Mensch und KI erreicht wird.

Dies sind wohl gemerkt erst Erkenntnisse – bieten uns aber eine gute Grundlage für weiterführende Forschungen und praktische Anwendungen, wie das HR-Management durch KI auf ein neues Level gehoben werden kann. Die nächste Phase unserer Forschung wird sich darauf konzentrieren, wie wir diese Technologien am besten implementieren und anpassen können, um den größtmöglichen Nutzen für Organisationen und ihre Mitarbeiter zu erzielen.Wir haben Neuland betreten – und das ist erst der Anfang der schönen neuen Welt der KI im HR.

In aller Kürze:

• Kompetenzbasierte Nachfolgeplanung ermöglicht es Unternehmen, individuelle Stärken und Entwicklungsbereiche ihrer Mitarbeitenden zu erkennen und gezielt anzugehen.

• Die Implementierung von hierarchisch abgegrenzten Talent Pools und die Nutzung von Technologie spielen eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung und Entwicklung potenzieller Nachfolger.

• Flexibilisierung der Entwicklungsprozesse und der Einsatz agiler Methoden fördern eine dynamische und zukunftsorientierte Talententwicklung.

Wenn wir über Kompetenzmanagement nachdenken, denken wir nicht automatisch an die Nachfolgeplanung im Unternehmen. Doch in vielen Unternehmen ist genau dies ein kritischer Erfolgsfaktor, wenn es um Kompetenzmanagement geht. Unternehmen, die einen jährlichen Zyklus umsetzen und somit systematisch ihre Nachfolgeplanung für das nächste Jahr beurteilen, haben im Wettbewerb um Kompetenz und Talente eine größere Chance. Dies ist gerade in Zeiten von Fachkräfteengpässen und divergenten Erwerbsbiografien sowie individuellen Karriereerwartungen der Mitarbeitenden ein wichtiger Aspekt.

Doch wie kann eine solche innovative, in die Zukunft orientierte, kompetenzbasierte Nachfolgeplanung überhaupt etabliert werden? Im Folgenden fasse ich einige unserer Erfahrungen aus vergangenen Projekten mit Unternehmen in der Umsetzung kompetenzbasierter Nachfolgestrategien kurz zusammen und zeige, wie wichtig hierbei die einzelnen Aspekte der Identifikation von Schlüsselkompetenzen, der gezielten Einbindung der kompetenzbasierten Nachfolgeplanung in die HR-Prozesse sowie der Einsatz und die Nutzung von Technologie in der kompetenzbasierten Nachfolgeplanung sind.

Warum ist eine kompetenzbasierte Nachfolgeplanung wichtig?

Traditionelle Nachfolgeplanungen basieren oft ausschließlich auf der Stellenanzeige bzw. auf der Positionsbeschreibung, die es zu besetzen gilt. Dies führt jedoch dazu, dass Mitarbeitende in Positionen befördert werden, für die sie möglicherweise nicht die erforderlichen Fähigkeiten oder Kompetenzen besitzen bzw. nicht das ausreichende Potenzial, um diese Position später ausfüllen zu können. Das gilt für Fach- und Führungskarrieren gleichermaßen. Eine kompetenzbasierte Nachfolgeplanung hingegen ermöglicht es Unternehmen, die individuellen Stärken und Entwicklungsbereiche ihrer Mitarbeitenden besser zu verstehen und gezielt daran anzuknüpfen. Der Einbezug individueller Karriereerwartungen, beispielsweise durch selbstinitiierte und weitestgehend selbstgesteuerte Weiterentwicklung der Beschäftigten unter Einbezug eines kompetenzbasierten Ansatzes, kann hier auch eine Lösung darstellen. Nicht zuletzt ist es aber auch wichtig, ein geeignetes Kennzahlensystem für ein solches kompetenzbasiertes Nachfolgeprogramm zu entwickeln und zu implementieren.

Datenbasierte Identifikation von Schlüsselkompetenzen

Die Grundlage für ein erfolgreiches kompetenzbasiertes Nachfolgeprogramm sind die Daten der Mitarbeitenden. Die Herausforderung in vielen Unternehmen liegt oft darin, dass Mitarbeiter ihre Kompetenzprofile nicht transparent machen, oder dort, wo es im HR-System möglich ist, diese nur unzureichend und unvollständig zur Verfügung stehen. Natürlich können aufgrund von betriebsratsrechtlichen Einschränkungen oder anderen datenschutzrechtlichen Beschränkungen nicht überall alle Kompetenzdaten erfasst werden. Allerdings gibt es zahlreiche Beispiele dafür, dass der Zugriff auf solche Tools, die im Unternehmen vorhanden sind, nicht ausreichend umgesetzt ist oder diese Instrumente zur Erfassung von Kompetenzinformationen über eine ungenügende Benutzerfreundlichkeit verfügen. Wichtig ist es jedoch, Wege zu finden, um Schlüsselkompetenzen der Beschäftigten zu identifizieren, indem deren Kompetenzdaten erfasst werden. Dabei geht es vor allem darum, Informationen zu den spezifischen Fähigkeiten, Vorkenntnissen oder auch Verhaltensweisen zu erfassen, die für den Erfolg in einer bestimmten Position oder Rolle innerhalb eines Unternehmens entscheidend sind. Diese Daten zu Schlüsselkompetenzen sind je nach Position und Unternehmenskontext sehr unterschiedlich. Daher ist es wichtig, im Unternehmen eine individuelle Datenerfassung oder Informationsstrategie zu entwickeln, um Schlüsselkompetenzen überhaupt identifizieren zu können.

Die folgenden Aspekte spielen beim Prozess der Identifikation von Schlüsselkompetenzen eine große Rolle:

• Analyse der Position: Zunächst ist es wichtig, die Anforderungen und Erwartungen an die jeweilige Position genau zu verstehen. Dies kann durch die Erstellung eines Stellenprofils oder einer Jobbeschreibung erfolgen, in der die Hauptaufgaben, Verantwortlichkeiten und Qualifikationen festgehalten werden.

• Stakeholder-Feedback: Um ein umfassendes Bild von den erforderlichen Kompetenzen zu erhalten, ist es hilfreich, Feedback von verschiedenen Stakeholdern einzuholen. Dies können Führungskräfte, Teammitglieder oder andere Mitarbeiter sein, die mit der Position in Kontakt stehen.

• Kompetenzmodelle: Unternehmen können auf bereits existierende Kompetenzmodelle zurückgreifen oder eigene Kompetenzprofile erstellen, die die spezifischen Fähigkeiten und Verhaltensweisen beschreiben, die für den Erfolg in der jeweiligen Position wichtig sind. Diese Modelle können als Leitfaden dienen, um die Schlüsselkompetenzen zu identifizieren.

• Kompetenzinterviews: Durch gezielte Interviews mit aktuellen oder ehemaligen Mitarbeitern, die erfolgreich in der Position tätig waren, können wertvolle Einblicke gewonnen werden. Dabei können Fragen zu den erforderlichen Fähigkeiten, Erfahrungen und Verhaltensweisen gestellt werden.

• Validierung der Daten: Die identifizierten Daten zu den vorhandenen Kompetenzen müssen regelmäßig überprüft und validiert werden, um sicherzustellen, dass sie weiterhin relevant und aktuell sind. Veränderungen im Marktumfeld oder in der Unternehmensstrategie können eine Anpassung der Kompetenzanforderungen erforderlich machen.

Flexibilisierung der Kompetenz- und Entwicklungsprozesse

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der kompetenzbasierten Nachfolgeplanung ist deren Flexibilisierung. Ein jährliches Zielvereinbarungsgespräch reicht meist nicht aus, um ausreichend Informationen zu zeitlichen und inhaltlichen Engpässen im Unternehmen bei der Besetzung bestimmter kritischer Schlüsselpositionen zu erlangen. Hier ist eine Ausweitung des Prozesses erforderlich. Beispielsweise können in quartalsweisen Meetings der Soll-Zustand mit dem Ist-Zustand abgeglichen werden, um zeitnah notwendige Anpassungen an der Planung zur Besetzung bestimmter Stellen vorzunehmen. Diese sind kurzfristig möglich. Es gibt jedoch auch mittel- bis langfristige Empfehlungen, um eine kompetenzbasierte Nachfolgeplanung strategisch auszurichten. Hierbei geht es darum, dass die Geschäftsbereiche sensibilisiert werden, aufgrund der in der Nachfolgeplanung erfassten Daten bestimmte Schlüsselpositionen und Erfolge oder Kandidatinnen und Kandidaten für bestimmte Schlüsselpositionen zu suchen oder auszuwählen. Es geht also um eine grundlegende strategische Sensibilisierung mit einer Früherkennung der möglichen Lücken in den Geschäftsfeldern, die dann adressiert werden können.

Wichtige prozessbasierte Aspekte der kompetenzbasierten Nachfolgeplanung sind:

Individualisierte Entwicklungspläne: Die Flexibilisierung der Kompetenz- und Entwicklungsprozesse beinhaltet die Erstellung individualisierter Entwicklungspläne für jeden Mitarbeiter. Anstelle eines starren Entwicklungsplans erhalten Mitarbeiter die Möglichkeit, ihre eigenen Entwicklungsziele zu definieren und entsprechende Maßnahmen zur Kompetenzentwicklung auszuwählen. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Stärken auszubauen und gezielt an ihren Entwicklungsbereichen zu arbeiten.

• Flexibles Lernen und Weiterbildung: Die Flexibilisierung der Kompetenz- und Entwicklungsprozesse umfasst auch die Bereitstellung flexibler Lern- und Weiterbildungsmöglichkeiten für die Mitarbeiter. Unternehmen können ihren Mitarbeitern Zugang zu verschiedenen Lernformaten wie E-Learning, Webinaren, Workshops und Coaching bieten, um ihre Kompetenzen kontinuierlich zu erweitern und zu vertiefen.

• Agile Entwicklungsmethoden: Die Flexibilisierung der Kompetenz- und Entwicklungsprozesse beinhaltet auch die Anwendung agiler Entwicklungsmethoden, um schnell auf Veränderungen im Markt und in der Organisation reagieren zu können. Unternehmen können agile Prinzipien wie iterative Planung, kontinuierliches Feedback und flexible Anpassung von Entwicklungsmaßnahmen nutzen, um die Effektivität und Relevanz der Kompetenzentwicklung zu erhöhen.

• Selbstgesteuertes Lernen: Die Flexibilisierung der Kompetenz- und Entwicklungsprozesse fördert auch das selbstgesteuerte Lernen der Mitarbeiter, bei dem diese aktiv Verantwortung für ihre eigene Entwicklung übernehmen. Unternehmen können ihre Mitarbeiter dazu ermutigen, ihre Lernziele zu definieren, Lernressourcen eigenständig zu nutzen und Feedback zur eigenen Entwicklung einzuholen, um kontinuierlich zu wachsen und sich weiterzuentwickeln.

Durch die Flexibilisierung der Kompetenz- und Entwicklungsprozesse können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter kontinuierlich gefördert und entwickelt werden, um den sich wandelnden Anforderungen des Unternehmensumfelds gerecht zu werden. Indem Unternehmen auf individuelle Bedürfnisse eingehen, agile Entwicklungsmethoden anwenden und selbstgesteuertes Lernen fördern, können sie eine dynamische und zukunftsorientierte Talententwicklung gewährleisten.

Hierarchische Trennung von Kompetenzpools

Ein entscheidender Aspekt beim Aufbau eines effektiven kompetenzbasierten Nachfolgemanagements ist die Einführung eines Systems mit hierarchisch voneinander getrennten Talentpools, in denen Fach- und Führungskräfte gleichermaßen vertreten sind. Diese differenzierte Struktur fördert gezielt die Entwicklung von Mitarbeitern mit unterschiedlichen Kompetenzen und Erfahrungen. Wesentliche Elemente dieses Systems umfassen:

• Hierarchisch abgegrenzte Talent Pools: Indem Mitarbeiter in spezifisch abgegrenzte Talent Pools eingeteilt werden, kann individuell auf ihre Entwicklungsbedürfnisse und Kompetenzprofile eingegangen werden. Die Integration von Mitarbeitern verschiedener Hierarchieebenen fördert den Austausch von Wissen und Erfahrungen, was eine umfassende Entwicklung unterstützt.

• Selbstnominierung und kompetenzbasierter Auswahlprozess: Mitarbeiter können sich selbst für einen Talent Pool nominieren, woraufhin ein kompetenzbasierter Auswahlprozess folgt. Dieser Prozess ermöglicht es den Mitarbeitern, ihre Stärken und Entwicklungsbedürfnisse zu identifizieren und gezielt an ihrer Weiterentwicklung zu arbeiten.

• Aufbau eines breiten Kompetenzportfolios: Die aktive Teilnahme an Projekten, Veranstaltungen und Weiterbildungsmaßnahmen innerhalb des Talent Pools erlaubt den Mitarbeitern, ihr Kompetenzportfolio zielgerichtet zu erweitern. Der Austausch mit anderen Teilnehmenden fördert den Aufbau eines globalen Netzwerks und unterstützt somit die berufliche Entwicklung sowie die Eröffnung neuer Karrieremöglichkeiten.

• Flexibilität in der Entwicklung: Bei ihrem Eintritt in die Talent Pools haben die Mitarbeiter die Möglichkeit, individuelle Entwicklungspläne zu erstellen. Diese Pläne dienen als Motivation und Richtlinie für die persönliche und berufliche Weiterentwicklung. Es steht den Mitarbeitern frei, aus einer Vielzahl von interdisziplinären Projekten, Weiterbildungen und Maßnahmen zu wählen, was sowohl horizontale als auch vertikale Entwicklungen fördert.

Durch die Einführung eines Systems mit hierarchisch getrennten Talent Pools können Unternehmen eine gezielte Förderung und Entwicklung ihrer Mitarbeiter gewährleisten, um den zukünftigen Herausforderungen erfolgreich zu begegnen. Diese strukturierte Vorgehensweise ermöglicht es den Mitarbeitern nicht nur, ihr Kompetenzspektrum zu erweitern und ihre Sichtbarkeit im Unternehmen zu erhöhen, sondern fördert auch den Aufbau eines Netzwerks und die aktive Gestaltung ihrer beruflichen Laufbahn.

Einsatz von Technologie bei der kompetenzbasierten Nachfolgeplanung

Der Einsatz von Technologie bei der kompetenzbasierten Nachfolgeplanung spielt eine entscheidende Rolle bei der Identifizierung, Entwicklung und Bewertung von potenziellen Nachfolgern innerhalb eines Unternehmens. Durch den gezielten Einsatz von digitalen Tools und Plattformen können Unternehmen ihre Nachfolgeplanung effizienter gestalten und sicherstellen, dass qualifizierte Mitarbeiter für Schlüsselpositionen identifiziert und entwickelt werden. Hier sind einige wichtige Aspekte des Einsatzes von Technologie bei der kompetenzbasierten Nachfolgeplanung:

Wichtige Aspekte des Technologieeinsatzes:

• Kompetenzmanagement-Systeme: Kompetenzmanagement-Systeme ermöglichen es Unternehmen, die Kompetenzen und Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter systematisch zu erfassen, zu bewerten und zu verwalten. Durch die Nutzung von Kompetenzmanagement-Plattformen können Unternehmen die Kompetenzlücken identifizieren, gezielte Entwicklungsmaßnahmen planen und die Entwicklungspotenziale der Mitarbeiter analysieren.

• Talent-Management-Software: Talent-Management-Software unterstützt Unternehmen bei der Identifizierung von High Potentials und Schlüsselkräften für zukünftige Führungspositionen. Durch die Nutzung von Talent-Management-Plattformen können Unternehmen einen Talent Pool aufbauen, potenzielle Nachfolger identifizieren und deren Entwicklung gezielt fördern.

• Skill-Assessment-Tools: Skill-Assessment-Tools ermöglichen es Unternehmen, die Fähigkeiten und Kompetenzen der Mitarbeiter objektiv zu bewerten und mit den Anforderungen zukünftiger Positionen abzugleichen. Durch den Einsatz von Skill-Assessment-Tools können Unternehmen die Passung zwischen den individuellen Kompetenzen der Mitarbeiter und den Anforderungen der Nachfolgepositionen sicherstellen.

• Data Analytics und KI: Durch den Einsatz von Data Analytics und künstlicher Intelligenz können Unternehmen Daten über die Leistung, Entwicklung und Potenziale der Mitarbeiter analysieren und prognostizieren. Data Analytics ermöglicht es, die Nachfolgeplanung datenbasiert zu gestalten, individuelle Entwicklungspläne zu erstellen und die Erfolgsaussichten potenzieller Nachfolger zu bewerten.

Nachfolgeplanung bietet Unternehmen die Möglichkeit, Nachfolgekandidaten zu verwalten, Entwicklungsmaßnahmen zu planen und den Fortschritt der Nachfolgeplanung zu verfolgen. Aus unseren Projekten aber haben wir gelernt, dass der Schlüssel zu einer erfolgreichen Zukunft nicht allein in der Technologie oder in strukturierten Prozessen liegt, sondern vielmehr in den Menschen selbst und ihrer Fähigkeit, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.

In aller Kürze

• Technologischer Aufstieg vs. Arbeitsplatzabbau: Während KI-Technologien wie ChatGPT und Anthropic's Claude beeindruckende Fortschritte erzielen, führt dies paradoxerweise zu einem beständigen Rückgang der Arbeitsplätze im Technologiebereich, ähnlich historischen Krisen der Standardisierung oder Automatisierung.

• Langfristige Auswirkungen auf die Arbeitswelt: Die Integration von KI in Unternehmen kündigt eine neue industrielle Revolution an, bei der neuronale Netzwerke und Big Data tiefgreifende Veränderungen in der Arbeitslandschaft bewirken, was Millionen von Arbeitsplätzen kosten könnte.

• Die Rolle der Unternehmen: Trotz der offensichtlichen Vorteile der KI für die Effizienzsteigerung bleibt die Transparenz der Unternehmen bezüglich der Auswirkungen dieser Technologien auf den Personalbestand kritisch. Beispiele von Salesforce und SAP zeigen, wie Firmen gleichzeitig in KI investieren und Stellen abbauen, ohne eine klare Strategie für die Zukunft der Arbeit zu kommunizieren.

In einem kürzlich erschienenen Artikel von Darrell Etherington, veröffentlicht auf TechCrunch, wurde die unheilvolle Verbindung zwischen dem aufstrebenden Künstlichen-Intelligenz-(KI-)Boom und einer sich immer stärker vertiefenden Entlassungskrise eindrucksvoll beleuchtet. Etherington thematisiert ein Paradoxon unserer Zeit: den gleichzeitigen Aufstieg der KI und die damit verbundene beunruhigende Stetigkeit des Arbeitsplatzabbaus.

Während also Entwicklungen wie ChatGPT und Anthropic's Claude weiterhin fleißig die Technologiewelt erobern, scheinen die damit verbundenen Entlassungen im Technologiesektor kein vorübergehendes Phänomen zu sein. Vielmehr sind sie ein anhaltender Trend, der sich ähnlich langsam intensiviert, wie die Standardisierungskrise in den 1920ern oder die Automatisierungskrise in den 1960er Jahren. Dieses Paradoxon ist bezeichnend für eine neue Art von Industrieller Revolution, in der neuronale Netzwerke und große Datenmengen die Landschaft der Arbeitswelt umgestalten werden. Die fünfte Welle also rollt langsam und stetig auf uns zu, anstatt Dampfmaschinen sind es aber diesmal neuronale Netzwerke, die dazu führen werden, dass Millionen Jobs verloren gehen.

Der Konsens scheint klar: KI wird in den kommenden Jahrzehnten eine wichtige Rolle beim Arbeitsplatzabbau spielen, auch wenn indirekt. Unternehmen nutzen die Tugenden der KI-gesteigerten Effizienz für sich. Insofern bleibt es aktuell noch beim fahlen Beigeschmack dieser Entwicklungen, dass die Rolle der KI-Technologie auch negative Folgen auf die Reduzierung der Belegschaft hat. Dies wird deutlich an so prominenten Beispielen wie den Entlassungen bei Technologiegiganten wie Salesforce und SAP. Salesforce entlässt rund 700 Mitarbeiter, zusätzlich zu den bereits im letzten Jahr angekündigten Entlassungen. Auch SAP kündigte eine massive Umstrukturierung an, betonte aber, dass der Personalbestand bis Ende des Jahres voraussichtlich gleich bleiben wird. Beide Unternehmen also haben gleichzeitig Stellenabbauten angekündigt und nehmen zugleich erhebliche Investitionen in KI-Technologien vor - und dies ist nur die Spitze des Eisbergs, der dieses Paradoxon Realität annehmen lässt.

Es ist eine alte Geschichte davon, wie die technologische Revolution immer wieder zerstört und verdrängt, aber gleichzeitig ein neues Kapitel der Entwicklung hin zu mehr menschlicher Effizienz aufmacht, geprägt von Fähigkeiten und der Entstehung neuer Arbeitsformen und -funktionen. Diese seismische Verschiebung erfordert jedoch vor allem Transparenz von Unternehmen bezüglich der Rolle, die die KI in ihrer Personalstrategie hat. Eine solche Offenheit scheint jedoch kurzfristig unwahrscheinlich, verdeckt durch den Wirbel der laufenden technologischen Entwicklungen. Die Frage ist also nicht, ob KI weiterhin die Arbeitswelt umgestalten wird, sondern wie wir diesen Wandel navigieren. Während Unternehmen sich auf KI ausrichten, wird das Gleichgewicht zwischen Innovation und menschlichen Kosten zwingend. Dieser Balanceakt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI-Revolution, obwohl disruptiv, nicht zu Entfremdung führt.

In aller Kürze:

• Ein Team der HTW Berlin hat den Markt für Kompetenzmanagement-Plattformen analysiert, um deren Eignung für die Talententwicklung zu bewerten.

• Verschiedene Plattformen wie Elucydate, IS FOX, Lecturio, IU-Akademie, HPI Academy und Tree Solution wurden hinsichtlich Kosten, Inhalte und spezifischen Angeboten untersucht.

• Eine Checkliste unterstützt Unternehmen bei der Auswahl der richtigen Plattform, basierend auf Zielen, Kosten-Effizienz, Benutzerfreundlichkeit und weiteren wichtigen Faktoren.

Was sind Kompetenzmanagement-Plattformen?

In der heutigen, sich rasch digitalisierenden Bildungs- und Arbeitswelt spielen Plattformen für Kompetenzmanagement und Talententwicklung eine immer wichtigere Rolle. Diese digitalen Plattformen dienen nicht nur dem Erwerb neuer Fähigkeiten, sondern sind zentrale Instrumente für das Management und die Entwicklung von Kompetenzen in Organisationen und Unternehmen. Vor diesem Hintergrund hat ein Projektteam der Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) Berlin eine explorative Marktanalyse durchgeführt. Ziel war es, Transparenz in den vielfältigen Markt der Kompetenzmanagement-Plattformen zu bringen und deren Eignung für verschiedene Anforderungen zu bewerten.

Spezifische Plattform-Analysen

• Elucydate bietet ein vielsprachiges E-Learning-Angebot mit der speziellen "Knowledge-To-Act"-Methode. Die Plattform fokussiert sich auf eine effektive Wissensvermittlung, allerdings ohne spezifische IT/Data Schulungen.

• IS FOX zeichnet sich durch Flexibilität in der Preisgestaltung aus und deckt Bereiche wie Cybersecurity und Datenschutz ab. Zertifikate erhöhen die Attraktivität, könnten jedoch für einige Nutzer einen Mehraufwand bedeuten.

• Lecturio überzeugt mit einer breiten Palette an Videokursen, die auch IT-bezogene Themen umfassen. Die Plattform punktet mit Zugänglichkeit auf verschiedenen Geräten und einer Offline-Version.

• IU-Akademie bietet staatlich anerkannte Online-Schulungen mit einem Fokus auf IT und Digitalisierung. Die Kosten könnten für individuelle Lerner oder kleinere Organisationen eine Barriere darstellen.

• HPI Academy konzentriert sich auf praktische Kurse wie Design Thinking und bietet ein "Experience-based Learning" an. Der Fokus auf spezifische Bereiche könnte für einige Nutzer zu einschränkend sein.

• Tree Solution spezialisiert sich auf E-Learnings im Bereich Informationssicherheit und IT-Sicherheit, mit einem Ansatz, der effizientes Lernen in das eigene Lernmanagementsystem (LMS) integrierbar macht.

Auswahlkriterien und Entscheidungshilfen für Kompetenzmanagement-Plattformen

Die Auswahl der optimalen Plattform für das Kompetenzmanagement stellt eine entscheidende Weichenstellung für die zukunftsfähige Entwicklung von Talenten und Fähigkeiten in Organisationen dar. Um diesen Auswahlprozess zu unterstützen und zu vereinfachen, hat die Marktanalyse der HTW Berlin eine umfassende Checkliste entwickelt. Diese Checkliste dient als Leitfaden für Unternehmen, um eine fundierte Entscheidung zu treffen, die ihren individuellen Anforderungen und Zielen entspricht. Die folgenden Kriterien sollten bei der Auswahl einer Kompetenzmanagement-Plattform berücksichtigt werden:

1. Zielsetzung und Inhalte: Definieren Sie klar, welche spezifischen Kompetenzen und Themenbereiche in Ihrem Unternehmen entwickelt werden sollen. Es ist wichtig zu entscheiden, ob eine breite Palette von Kursen benötigt wird oder ob der Fokus auf spezialisierte Bereiche wie IT, Datenschutz oder Führungskompetenzen gelegt werden soll.

2. Kosten-Effizienz: Vergleichen Sie die Kosten der verschiedenen Plattformen mit Ihrem Budget. Berücksichtigen Sie dabei nicht nur die einmaligen Anschaffungskosten, sondern auch langfristige Ausgaben wie Abonnementgebühren oder Kosten für zusätzliche Dienstleistungen und Inhalte.

3. Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit: Eine Plattform sollte intuitiv bedienbar sein und auf unterschiedlichen Geräten (wie PCs, Tablets und Smartphones) genutzt werden können. Zudem ist zu prüfen, ob Offline-Versionen oder mobile Apps verfügbar sind, um den Lernenden maximale Flexibilität zu bieten.

4. Integration und Anpassungsfähigkeit: Bewerten Sie, wie gut sich die Plattform in Ihre bestehenden Systeme und Prozesse integrieren lässt. Eine gute Plattform sollte anpassungsfähig sein und individuelle Anforderungen Ihres Unternehmens unterstützen können.

5. Qualität und Reputation: Informieren Sie sich über die Qualität der angebotenen Kurse und die Reputation der Plattform. Nutzerbewertungen, Erfahrungsberichte und unabhängige Studien können wertvolle Einblicke in die Zuverlässigkeit und Effektivität der Plattform bieten.

6. Zertifizierungen und Anerkennungen: Prüfen Sie, ob die Plattform Zertifikate oder Qualifikationen anbietet, die in Ihrer Branche anerkannt sind und einen Mehrwert für die berufliche Entwicklung der Lernenden darstellen.

7. Support und Kundenservice: Ein guter Kundenservice ist essenziell. Achten Sie darauf, dass die Plattform technischen Support und Hilfestellungen bei der Kursauswahl und -planung bietet. Die Verfügbarkeit eines kompetenten Ansprechpartners kann bei der Lösung von Problemen entscheidend sein.

8. Zukunftsfähigkeit und Skalierbarkeit: Überlegen Sie, ob die Plattform in der Lage ist, mit den zukünftigen Anforderungen und dem Wachstum Ihres Unternehmens Schritt zu halten. Die Plattform sollte regelmäßige Updates, neue Funktionen und Kurse anbieten, um langfristig relevant zu bleiben.

Durch die sorgfältige Abwägung dieser Kriterien können Unternehmen eine Plattform für das Kompetenzmanagement auswählen, die nicht nur den aktuellen Bedürfnissen entspricht, sondern auch eine langfristige Strategie zur Entwicklung und Förderung von Talenten unterstützt.

Fehlt Ihre Lösung in dieser Übersicht oder wollen Sie die Informationen aktualisieren? Dann kontaktieren Sie uns!

In aller Kürze

• Digitalkompetenz definiert sich als essentielle Kombination aus technischen Fähigkeiten, Fachwissen und Soft Skills, die in der digitalen Ära für Unternehmen unverzichtbar sind.

• Der DigComp-Rahmen der EU bietet eine strukturierte Herangehensweise zur Bewertung und Entwicklung von Digitalkompetenzen, erfordert jedoch Anpassungen an spezifische Branchen und individuelle Unternehmensbedürfnisse.

• Für Unternehmen stellt die kontinuierliche Förderung der Digitalkompetenz einen strategischen Wettbewerbsvorteil dar, der Agilität, Innovation und eine personalisierte Kundenerfahrung ermöglicht.

Digitalkompetenz: Ein facettenreiches Konzept

In der Ära der digitalen Revolution stehen Unternehmen weltweit an der Schwelle zu einer neuen Arbeitsrealität. Hierbei ist die Digitalkompetenz – definiert als das Wissen und die Anwendung digitaler Werkzeuge in Verbindung mit Fachexpertise und persönlichen Fähigkeiten – nicht mehr nur ein Zusatz, sondern eine grundlegende Notwendigkeit für den Erfolg in der modernen Arbeitswelt.

Die Konzeption der Digitalkompetenz geht weit über die bloße technische Fähigkeit, digitale Tools zu bedienen, hinaus. Sie beinhaltet vielmehr ein breites Spektrum an Fähigkeiten:

• Verarbeitung und Sicherung von Daten: Im Zeitalter des "Big Data" ist die Fähigkeit, große Datenmengen nicht nur zu verarbeiten, sondern auch sicher und effizient zu speichern und zu verwalten, von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die in der Lage sind, ihre Daten zu schützen und sinnvoll zu nutzen, verschaffen sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.

• Erstellung von Inhalten: Die Fähigkeit, digitale Inhalte zu kreieren, ist in der digitalen Wirtschaft unabdingbar. Dies umfasst alles von der einfachen Texterstellung bis hin zur Entwicklung komplexer multimediale Inhalte.

• Nutzung von Kommunikationstools: In einer zunehmend vernetzten Welt ist die effektive Nutzung digitaler Kommunikationstools entscheidend für die Aufrechterhaltung und Förderung der Zusammenarbeit sowohl innerhalb des Unternehmens als auch mit externen Partnern.

• Entwicklung von Problemlösungen und Handlungsstrategien: Digitale Technologien bieten neue Wege zur Problemlösung und eröffnen innovative Strategien zur Erreichung von Geschäftszielen.

Digitalkompetenz kann in verschiedenen Branchen in unterschiedlicher Ausprägung vorkommen. Dabei zeigen sich deutliche Unterschiede in der Anwendung und im Verständnis dieser Fähigkeiten. Zum Beispiel:

Diese Tabelle verdeutlicht, dass Digitalkompetenz je nach Sektor unterschiedlich gewichtet wird und spezifische Anforderungen stellt.

Der Referenzrahmen der Europäischen Kommission: Ein nützliches Werkzeug, aber kein Allheilmittel

Der von der Europäischen Kommission vorgestellte Referenzrahmen DigComp bietet eine strukturierte Perspektive auf das Konzept der Digitalkompetenz, die sich in fünf Kernbereiche gliedert: Verständnis von Information und Daten, Kommunikation und Zusammenarbeit, Erstellen digitaler Inhalte, Sicherheit im Umgang mit digitalen Technologien und Problemlösungsstrategien. Diese Einteilung reflektiert eine umfassende Sicht auf die Digitalkompetenz, die über bloßes technisches Know-how hinausgeht und kritische sowie kreative Fähigkeiten einschließt.

Während dieser Rahmen zweifellos einen wertvollen Leitfaden für Unternehmen und Bildungseinrichtungen darstellt, sollte seine Rolle und sein Einfluss nicht überschätzt werden. Die Annahme, dass dieser Rahmen allein die Europäische Union in die Lage versetzen könnte, ihre digitalen Herausforderungen zu bewältigen, wäre vermessen.

Die digitale Transformation ist ein komplexes, vielschichtiges Phänomen, das von einer Reihe von Faktoren abhängt, darunter wirtschaftliche Bedingungen, politische Entscheidungen und sozio-kulturelle Dynamiken. Der DigComp-Rahmen, obwohl er als umfassend und flexibel gilt, kann nicht alle Nuancen und spezifischen Bedürfnisse der diversen Mitgliedsstaaten der EU erfassen. Ein einheitlicher Rahmen kann die Vielfalt der digitalen Reife und der kulturellen Eigenheiten innerhalb der EU nicht vollständig abbilden. Es besteht daher die Gefahr, dass der Rahmen zwar als Orientierungshilfe dient, aber nicht die erforderliche Anpassungsfähigkeit und Sensibilität für die individuellen Bedingungen jedes Mitgliedsstaates bietet.

Der Nutzen für Unternehmen: Digitalkompetenz als Wettbewerbsvorteil

Für Unternehmen jedoch kann der DigComp-Rahmen als nützlicher Referenzpunkt dienen.

• Strukturierter Referenzrahmen: Er bietet eine strukturierte Herangehensweise zur Bewertung und Entwicklung von Digitalkompetenzen innerhalb der Belegschaft. Dies ermöglicht eine effektivere Integration digitaler Technologien in die Geschäftsprozesse und fördert eine kreative und innovationsorientierte Unternehmenskultur.

• Reaktion auf Marktveränderungen: Digitalkompetenzen sind nicht nur für die Bewältigung heutiger Anforderungen relevant, sondern auch als zukünftiger Wettbewerbsvorteil. Sie befähigen Unternehmen, schnell und flexibel auf neue Entwicklungen zu reagieren und sich stetig anzupassen.

• Revolutionierung der Entscheidungsfindung: Ein wesentlicher Aspekt der Digitalkompetenz ist die Fähigkeit, Entscheidungsprozesse durch fundierte Datenanalysen zu revolutionieren. Die Nutzung von Big Data und fortschrittlichen Analysetools ermöglicht es Unternehmen, Muster zu erkennen und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen.

• Personalisierung der Kundenerfahrung: Ein weiterer Vorteil der Digitalkompetenz liegt in der Möglichkeit, die Kundenerfahrung durch maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen zu personalisieren, was zu erhöhter Kundenzufriedenheit und -bindung führt.

• Förderung betrieblicher Agilität: Digitalkompetenz ist ein Katalysator für betriebliche Agilität. Unternehmen mit hoher digitaler Kompetenz können schneller auf Veränderungen im Markt reagieren, sei es durch die Anpassung von Geschäftsmodellen oder die Erschließung neuer Vertriebskanäle.

Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass die Entwicklung von Digitalkompetenz kein einmaliges Ereignis, sondern ein kontinuierlicher Prozess ist. Dieser Prozess erfordert fortlaufende Investitionen in Ausbildung und Technologie sowie die Bereitschaft, bestehende Geschäftsprozesse ständig zu hinterfragen und anzupassen. Unternehmen, die in der Lage sind, eine Kultur des lebenslangen Lernens und der ständigen Innovation zu etablieren, werden am besten aufgestellt sein, um die Vorteile der digitalen Transformation voll auszuschöpfen.

Abschließend lässt sich sagen, dass Digitalkompetenz weit mehr ist als nur ein Schlagwort in der modernen Geschäftswelt; sie ist der Treibstoff, der Unternehmen antreibt, um in einer zunehmend digitalisierten Welt wettbewerbsfähig zu bleiben. Die Unternehmen, die diese Wahrheit erkennen und entsprechend handeln, werden die Architekten der Wirtschaft von morgen sein.

Jenseits traditioneller Grenzen: KI-Kompetenzen für Projektmanager:innen neu definiert

In der Welt des Projektmanagements zeichnet sich eine tiefgreifende Veränderung ab. Angesichts der fortschreitenden Integration künstlicher Intelligenz (KI) in dieses Feld, sieht sich das Human Resource Management mit der Notwendigkeit konfrontiert, traditionelle Kompetenzentwicklungsmodelle zu überdenken. Die konventionellen Fähigkeitsrahmenwerke, die einst das Rückgrat des Projektmanagements bildeten, stoßen in einer Ära, in der die Interaktion zwischen Mensch und maschinellem Akteur immer komplexer wird, an ihre Grenzen.

Im Zentrum dieser Herausforderung steht die Notwendigkeit, ein neues Paradigma der Kompetenzentwicklung zu schaffen, das die Hybridisierung von Fähigkeiten - eine Verschmelzung von technischen und menschlichen Kompetenzen - in den Vordergrund stellt. Im Kontext von KI wird es immer wichtiger, dass die Projektmanager nicht nur über technisches Know-how in Bereichen wie Datenanalyse und KI-Programmierung verfügen, sondern auch über unverzichtbare menschliche Fähigkeiten wie Kreativität, kritisches Denken und zwischenmenschliche Kompetenzen. Diese Fähigkeiten sind entscheidend, um effektiv mit KI-Systemen zu interagieren und in einer zunehmend von Technologie dominierten Arbeitswelt zu bestehen.

Zudem erfordert ein zukunftsorientiertes Kompetenzmodell die Berücksichtigung transversaler Fähigkeiten, die über spezifische Aufgabenbereiche und Fachgebiete hinausgehen. Diese universell einsetzbaren Kompetenzen, die in einer Vielzahl von Situationen und Herausforderungen Anwendung finden, könnten Fertigkeiten wie Kommunikation, Problemlösung oder strategisches Denken umfassen. Sie sind essenziell, um in der dynamischen und interdisziplinären Landschaft des modernen Projektmanagements erfolgreich zu navigieren.

Von Datenanalyse bis KI-Kreativität: Die sechs Schlüsselkompetenzen des 6C-Modells

Die Entwicklung eines adäquaten Kompetenzmodells für das von KI geprägte Projektmanagement stellt eine der zentralen Herausforderungen der modernen Arbeitswelt dar. Ein solches Modell wurde nun mit dem „6C-Modell für KI-basiertes Projektmanagement“ geschaffen. Die Bezeichnung „6C“ steht für sechs Kompetenzcluster, die das Rückgrat des Modells bilden. Jeder dieser Cluster eröffnet einen neuen Horizont von Fähigkeiten, die weit über die herkömmlichen Grenzen hinausgehen.

Innerhalb jedes Clusters findet sich eine Vielfalt an Schlüsselkompetenzen, die die notwendige Hybridität der Fähigkeiten für das effiziente Arbeiten mit KI-Systemen widerspiegeln. Das Modell wurde bewusst so entworfen, dass es die dynamischen und sich ständig wandelnden Anforderungen von KI-getriebenen Projekten aufnehmen kann. Es bietet Unternehmen einen Rahmen, um die geeigneten Talente zu identifizieren, zu fördern und Teams zu formen, die in der Lage sind, effektiv in dieser neuen Ära zu agieren.

Das 6C-Modell steht somit nicht nur für eine Neudefinition der benötigten Kompetenzen im KI-Zeitalter, sondern markiert auch einen Wendepunkt in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Mitarbeiter im Bereich Projektmanagement auswählen und entwickeln. Mit seinem ganzheitlichen und zukunftsorientierten Ansatz dient es als Kompass für Organisationen, die sich in der komplexen Landschaft der KI-gesteuerten Projektarbeit zurechtfinden möchten.

Die sechs Kompetenzcluster des „6C-Modells“ bieten einen umfassenden Rahmen, der es ermöglicht, die vielschichtigen Herausforderungen und Chancen von KI im Projektmanagement effektiv zu adressieren:

1. Datenkompetenz und KI-Innovation: Dieser Cluster betont die Notwendigkeit von Fähigkeiten im Umgang mit Daten und der Entwicklung innovativer KI-Lösungen. Ein fundiertes Verständnis für Datenanalyse und die Fähigkeit, datengetriebene KI-Anwendungen zu konzipieren und umzusetzen, sind hierbei zentral.

2. Strategische KI-Entscheidungsfindung: Dieser Bereich umfasst Kompetenzen, die erforderlich sind, um strategische Planungen und Entscheidungen unter Berücksichtigung der Potenziale und Grenzen von KI zu treffen. Es geht darum, KI als strategisches Werkzeug zu nutzen und in die Unternehmensplanung zu integrieren.

3. Collaborative Intelligence & KI-Kommunikation: Hier stehen Fähigkeiten im Vordergrund, die für eine effektive Zusammenarbeit und Kommunikation innerhalb von Teams und mit KI-Systemen erforderlich sind. Diese Kompetenzen erleichtern die Integration von KI in teambasierte Arbeitsprozesse.

4. AI-Powered Projektmanagement: Dieser Cluster konzentriert sich auf die Anwendung von KI-Tools und -Methoden im Projektmanagement, um Arbeitsabläufe zu optimieren und die Effizienz von Projekten zu steigern.

5. Design Thinking & KI-Kreativität: Hier wird die Bedeutung von kreativem Denken und Problemlösungsfähigkeiten hervorgehoben, insbesondere im Kontext der Nutzung von KI-Technologien. Diese Kompetenzen sind entscheidend, um innovative Ansätze in der Projektarbeit zu entwickeln.

6. KI-Qualitätssicherung & Fehleranalyse: Dieser Bereich befasst sich mit den Kompetenzen, die für die Qualitätssicherung und Fehleranalyse in KI-Systemen notwendig sind. Es geht darum, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von KI-Anwendungen sicherzustellen.

Diese sechs Cluster bieten eine umfassende und vielschichtige Perspektive auf die erforderlichen Kompetenzen im KI-gesteuerten Projektmanagement. Sie spiegeln die Notwendigkeit wider, traditionelle Fähigkeiten zu erweitern und neue Fertigkeiten zu entwickeln, um den Herausforderungen und Chancen der KI-Ära gerecht zu werden.

Das Ende starrer Rahmenwerke: Warum IPMA und PMI den KI-Trends hinterherhinken

Die IPMA (International Project Management Association) und das PMI (Project Management Institute) haben lange Zeit als Leitsterne im Projektmanagement gedient, ihre etablierten Kompetenzrahmenwerke definierend und richtungsweisend. Doch in einer Welt, die von der rasanten Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) geprägt ist, erscheinen diese traditionellen Modelle zunehmend als Relikte einer vergangenen Ära. Sie sind träge in der Anpassung an die neuen Realitäten der digitalen Transformation.

Diese Geschwindigkeit steht im Kontrast zu den agilen und dynamischen Anforderungen des modernen Geschäftslebens. Die IPMA und das PMI, die einst als Pioniere in der Entwicklung von Projektmanagement-Standards galten, scheinen nun den Anschluss an die neuesten Trends zu verlieren. Insbesondere im Bereich der KI, wo die Entwicklungsgeschwindigkeit und Innovationskraft beispiellos sind, wirken die herkömmlichen Kompetenzrahmen zunehmend überholt.

Ein kritischer Blick auf die traditionellen Kompetenzbereiche der IPMA offenbart, dass eine grundlegende Neuausrichtung notwendig ist, um den Anforderungen einer KI-dominierten Welt gerecht zu werden. Die folgende Tabelle veranschaulicht, welche Bereiche einer Überarbeitung bedürfen:

Diese Neuausrichtung geht über bloße Anpassungen bestehender Rahmen hinaus und erfordert ein tiefgreifendes Umdenken in der Definition und Entwicklung von Projektmanagement-Kompetenzen. IPMA und PMI stehen vor der Herausforderung, ihre Modelle grundlegend zu überarbeiten, um in einer von KI geprägten Welt relevant zu bleiben.

HR im KI-Zeitalter: Ein Aufruf zum Paradigmenwechsel

Die Rolle von HR im Kontext des KI-getriebenen Wandels im Projektmanagement muss über die traditionelle Weiterbildung und Kompetenzentwicklung hinausgehen. Es reicht nicht aus, nur neue Modelle einzuführen; HR muss eine aktivere und strategischere Rolle einnehmen.

Die Herausforderung liegt darin, HR von einer unterstützenden Funktion zu einem aktiven, strategischen Akteur zu transformieren. Ein Bericht von McKinsey & Company zeigt auf, dass weniger als 5% der HR-Abteilungen weltweit derzeit über die erforderlichen Kompetenzen verfügen, um die digitalen Transformationen in ihren Organisationen effektiv zu steuern. Dies unterstreicht die Dringlichkeit eines Paradigmenwechsels im HR-Bereich.

Datenbasierte Fähigkeiten werden in diesem Kontext zur Kernkompetenz. HR-Abteilungen müssen lernen, Daten nicht nur zu sammeln und zu analysieren, sondern sie auch für prädiktive Analysen und zur Unterstützung strategischer Entscheidungen einzusetzen. Ein Verständnis des Geschäftsmodells und der Geschäftsprozesse ist dabei unerlässlich, um die Auswirkungen von KI auf das Unternehmen umfassend zu begreifen und proaktiv zu gestalten.

Darüber hinaus erfordert der Einsatz von KI im Projektmanagement ein tiefgehendes Verständnis der KI-Technologien selbst. Es geht darum, die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Systemen zu erkennen und diese Kenntnisse in die Personalentwicklung und -planung einfließen zu lassen. Laut einer Studie des World Economic Forums wird bis 2025 die Hälfte aller Arbeitnehmer weltweit eine Umschulung benötigen, um mit den technologischen Veränderungen Schritt halten zu können. Im Bericht wird festgestellt, dass aufgrund der zunehmenden Technologieadoption die nachgefragten Fähigkeiten über die nächsten fünf Jahre hinweg sich ändern werden, wobei hohe Kompetenzlücken bestehen bleiben. Es wird prognostiziert, dass 50% aller Beschäftigten bis 2025 eine Umschulung benötigen werden, was eine Steigerung von 4% darstellt HR muss diese Entwicklung aktiv begleiten und unterstützen. Dazu zählen auch Kompetenzen im Projektmanagement.

Viele HR-Abteilungen stehen jedoch noch am Anfang dieses Transformationsprozesses. Eine Umfrage der Boston Consulting Group ergab, dass über 40% der Unternehmen ihre HR-Systeme und -Prozesse noch nicht an die digitalen Anforderungen angepasst haben. Dies verdeutlicht die Notwendigkeit einer schnellen und grundlegenden Anpassung im HR-Bereich. Der Paradigmenwechsel in HR ist somit nicht nur eine Frage der Kompetenzentwicklung, sondern auch der Neuausrichtung der HR-Rolle selbst. Nur durch eine solche Transformation kann HR den Herausforderungen der KI-Ära effektiv begegnen und einen wesentlichen Beitrag zur Zukunftsfähigkeit der Unternehmen leisten.

Agilität und Innovation: Neue Rollen und Verantwortungen für HR im KI-getriebenen Projektmanagement

In der sich rasant verändernden Welt des KI-getriebenen Projektmanagements ist das Human Resource Management (HR) konfrontiert mit der Notwendigkeit, sich von einer traditionellen, reaktiven Rolle zu lösen und eine proaktive, zukunftsorientierte Position einzunehmen. Diese Verschiebung verlangt von HR-Abteilungen, sich nicht mehr nur auf bestehende Kompetenzrahmen zu stützen, sondern vielmehr eine treibende Kraft im Prozess der technologischen und geschäftlichen Innovation zu werden.

Ein kritischer Blick auf die derzeitige Situation vieler HR-Abteilungen offenbart eine gewisse Trägheit, die sich in einer zögerlichen Annahme neuer Technologien und Methoden manifestiert. Diese Haltung stellt in einer Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) nicht nur ein Schlagwort, sondern eine fundamentale Geschäftsrealität ist, ein signifikantes Risiko dar. Die Notwendigkeit eines Paradigmenwechsels ist offensichtlich, doch die Umsetzung erweist sich als herausfordernd.

Die Neuausrichtung erfordert von HR, sich intensiv mit Datenanalyse, KI-Anwendungen und den damit verbundenen ethischen Fragestellungen auseinanderzusetzen. Ebenso essentiell ist ein tiefes Verständnis für die aktuellen und zukünftigen Geschäftsmodelle sowie für die veränderten Anforderungen an die Mitarbeiterkompetenzen. HR muss in der Lage sein, die Skills und Fähigkeiten der Mitarbeiter nicht nur zu erkennen und zu entwickeln, sondern auch vorausschauend zu planen und anzupassen.

Dabei stellt sich die Frage, ob die gegenwärtigen HR-Strukturen und -Prozesse ausreichend agil und anpassungsfähig sind, um mit den dynamischen Anforderungen der KI-Ära Schritt zu halten. Es bedarf einer strategischen Neupositionierung, bei der HR zum Innovationsmotor und zum Gestalter des Wandels wird. Dies umfasst die Einführung neuer Lern- und Entwicklungsmethoden, die Anpassung der Talentakquisition an die sich ändernden Kompetenzanforderungen und die Schaffung einer Kultur, die Offenheit für Veränderung und kontinuierliches Lernen fördert.

Die Rolle von HR im KI-getriebenen Projektmanagement ist somit nicht nur eine unterstützende, sondern zunehmend eine, die aktiv die Richtung vorgibt. In dieser neuen Rolle ist HR nicht nur für die Verwaltung von Personalressourcen verantwortlich, sondern wird zum Schlüsselpartner bei der Gestaltung der unternehmerischen Zukunft. Dieser Wandel erfordert Mut, Vision und eine Bereitschaft zur ständigen Weiterentwicklung – Qualitäten, die in der KI-Ära unerlässlich sind.

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Verständnis der KI in der Personalakquise

Unternehmen, die die Notwendigkeit für Innovation und Anpassungsfähigkeit erkennen, setzen auf KI, um ihre Personalwesen-Prozesse zu revolutionieren und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihren Einstellungsprozess optimieren, Vorurteile reduzieren und die perfekten Kandidaten schneller und genauer finden.

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich dabei auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschlicher Intelligenz bedürfen. Im Bereich des Personalwesens beinhaltet dies den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung, um den Einstellungsprozess zu automatisieren und zu verbessern.

KI wird eingesetzt, um Lebensläufe zu analysieren, Kandidaten zu bewerten und Vorstellungsgespräche zu simulieren. Somit ermöglicht die KI den Personalwesen-Profis, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, mühsame Aufgaben zu automatisieren und Top-Talente zu identifizieren, die den Zielen Ihrer Organisation entsprechen. Es geht nicht nur um Technologie; es geht darum, KI einzusetzen, um Ihre Personalwesen-Strategien zu verbessern und den Ansatz zur Talentakquise neu zu definieren.

KI-gestützte Kandidatenbewertung

Eine der wichtigsten Anwendungen von KI im Personalwesen ist die automatisierte Kandidatenbewertung. Das Screening von Lebensläufen ist eine zeitaufwändige Aufgabe, die effizient mit KI automatisiert werden kann. Maschinelles Lernen ermöglicht es Algorithmen, Lebensläufe basierend auf vordefinierten Kriterien zu analysieren und die qualifiziertesten Kandidaten zu identifizieren. Dies spart Zeit und beseitigt menschliche Vorurteile, was einen gerechteren Bewertungsprozess ermöglicht. Eine der effizientesten Methoden des Lebenslauf-Screenings besteht darin, den Lebenslauf mit der Stellenbeschreibung zu vergleichen und die Ähnlichkeiten zwischen beiden zu identifizieren.

Ein solcher Algorithmus für das Lebenslauf-Screening gewährleistet in der Regel eine höhere Genauigkeit und Konsistenz bei der Bewertung von Kandidaten. Er führt eine umfassende Bewertung der Lebensläufe und Stellenbeschreibungen durch und vergleicht sie objektiv, um Ähnlichkeiten und Relevanz festzustellen. Diese Herangehensweise hilft dabei, Kandidaten auszufiltern, die nicht über die erforderlichen Qualifikationen verfügen, sodass Personalvermittler ihre Aufmerksamkeit auf diejenigen konzentrieren können, die am besten zur Position passen.

Die Verwendung von KI beim Screening von Lebensläufen ermöglicht auch eine Skalierbarkeit. Unternehmen, die eine große Anzahl von Bewerbungen erhalten, können die Arbeitslast problemlos bewältigen, ohne die Qualität der Kandidatenbewertung zu beeinträchtigen. Der Algorithmus kann Lebensläufe effizient verarbeiten und basierend auf ihrer Relevanz sortieren, sodass Personalvermittler ihre Überprüfung priorisieren und die qualifiziertesten Kandidaten zum Vorstellungsgespräch einladen können.

Darüber hinaus verbessert das Screening von Lebensläufen durch KI die Gesamteffizienz des Einstellungsprozesses. Durch die Automatisierung der anfänglichen Screening-Phase können Personalvermittler schnell Top-Kandidaten identifizieren, was zu schnelleren Einstellungsentscheidungen führt und die Zeit bis zur Anstellung verkürzt. Diese Effizienz ist in einem wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt entscheidend, in dem Unternehmen talentierte Mitarbeiter zeitnah gewinnen müssen.

Handlungsempfehlungen für die Praxis

Unternehmen sollten die transformative Kraft der Künstlichen Intelligenz in der Personalakquise erkennen und nutzen. Um dies zu erreichen, müssen sie in die entsprechenden Technologien investieren und ihre Personalwesen-Strategien anpassen. Es ist wichtig, klare Kriterien für die Kandidatenbewertung festzulegen und sicherzustellen, dass die eingesetzten Algorithmen fair und transparent sind. Darüber hinaus ist es wichtig, die Rolle des Personalwesens in diesem Prozess zu überdenken und sich auf strategische Aufgaben zu fokussieren, anstatt ausschließlich repetitive Tätigkeiten auszuführen. Durch die erfolgreiche Integration von KI in die Personalakquise können Unternehmen effizientere Einstellungsentscheidungen treffen und einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt erlangen.

In meiner Forschungsarbeit habe ich Marken wie Prada beobachtet, die den Metaverse bereits nutzen, um ihr Geschäftsmodell zu erweitern und neu zu interpretieren. Ein Hauch von Luxus in einer digitalen Umgebung. Die Verbindung von Mode und Technologie hat etwas Faszinierendes und zeigt, wie sich Branchen durch den Metaverse wandeln können. Doch es ist nicht nur die Modewelt, die von dieser Innovation profitiert.

Warum sollte die Industrie sich für den Metaverse interessieren?

Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen könnte, bevor es eine riesige Fabrik baut, diese zuerst in der digitalen Welt testen. Fehler könnten frühzeitig erkannt, Ressourcen gespart und die Produktion optimiert werden. Klingt futuristisch? Es ist bereits Realität.

1. Zusammenarbeit auf einem neuen Niveau: In meinem eigenen Abenteuer im Metaverse war ich fasziniert von der Möglichkeit der Zusammenarbeit. Dies kann in der Industrie auf ein neues Level gehoben werden, wo Teams in einem gemeinsamen digitalen Raum effizienter als je zuvor interagieren können.

2. Digitale Vorab-Planung: Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen wie Siemens könnte den Bau einer neuen Fabrik erst im digitalen Raum planen und simulieren. So geschehen bei Siemens in Nanjing, China. Eine beeindruckende Möglichkeit, Risiken zu minimieren.

3. Effizienz und Innovation: Der Metaverse ermöglicht es Unternehmen, neue Methoden zu testen und zu experimentieren, ohne teure physische Prototypen erstellen zu müssen.

4. Weiterbildung 2.0: In meiner Zeit im Metaverse habe ich gelernt, wie wertvoll es sein kann, von überall auf der Welt Zugang zu Expertenwissen zu haben. In der Industrie kann dies dazu beitragen, dass Mitarbeiter qualitativ hochwertige Schulungen erhalten, ohne den Betrieb zu stören.

Während meiner Forschungen wurde mir klar, dass der Metaverse weit über einen digitalen Spielplatz hinausgeht. Er bietet vielmehr ein transformatives Werkzeug, das das Potential hat, unsere Arbeitsweisen, Lernmethoden und Interaktionsformen zu revolutionieren.

Unternehmen, die sich frühzeitig mit dieser Technologie auseinandersetzen und sie integrieren, werden zweifellos einen signifikanten Vorteil gegenüber ihren Wettbewerbern haben. Wir stehen erst am Anfang eines neuen industriellen Zeitalters, aber diese Reise wird sicher spannender, als wir uns vorstellen können.

Was ist Job Sharing?

Job Sharing ist ein Arbeitszeitmodell, bei dem sich zwei oder mehr Personen eine Vollzeitstelle teilen. Im Gegensatz zu Teilzeitarbeit, bei der jede Person eine separate Stelle innehat, arbeiten Job Sharing-Partner gemeinsam an den Aufgaben und Projekten der geteilten Position. Dadurch ergeben sich sowohl für Arbeitnehmer als auch für Arbeitgeber zahlreiche Vorteile. Die Arbeitnehmer können flexibler arbeiten, während die Unternehmen von den unterschiedlichen Kompetenzen, Perspektiven und Erfahrungen der Job Sharing-Partner profitieren.

Das Konzept des Job Sharings ist nicht neu, hat aber in den letzten Jahren durch die Sharing Economy und den Wandel der Arbeitswelt an Bedeutung gewonnen. Ursprünglich wurde Job Sharing vor allem von Frauen genutzt, die nach einer Babypause wieder in den Beruf einsteigen wollten, ohne ihre Familienzeit komplett opfern zu müssen. Heute nutzen Menschen aller Geschlechter und Altersgruppen Job Sharing, um Arbeit und Privatleben besser in Einklang zu bringen, neue Erfahrungen zu sammeln oder sich weiterzubilden.

Vorteile des flexiblen Arbeitszeitmodells

Traditionelle Arbeitszeitmodelle, wie die klassische 40-Stunden-Woche, sind oft starr und wenig an die Bedürfnisse von Arbeitnehmern und Unternehmen angepasst. Flexible Arbeitszeitmodelle, wie Job Sharing, bieten hingegen deutlich mehr Freiheiten und Möglichkeiten zur Anpassung. Im Job Sharing können die Partner ihre Arbeitszeiten individuell und bedarfsgerecht gestalten. Sie können beispielsweise ihre Arbeitsstunden aufteilen, sodass einer vormittags und der andere nachmittags arbeitet, oder sie können die Arbeitstage untereinander aufteilen. Auch Kombinationen aus Teilzeit- und Vollzeittagen sind möglich.

Job Sharing ermöglicht es Arbeitnehmern, ihre Arbeitszeit flexibel zu gestalten und so Beruf und Privatleben besser in Einklang zu bringen. Diese Flexibilität ist besonders wertvoll für Eltern, die sich um ihre Kinder kümmern möchten, oder Menschen, die neben der Arbeit eine Weiterbildung absolvieren. Auch für Arbeitnehmer, die sich ehrenamtlich engagieren oder einfach mehr Zeit für ihre Hobbys und Interessen haben möchten, bietet Job Sharing eine ausgezeichnete Lösung.

Durch die verbesserte Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben und die damit einhergehende Flexibilität können Arbeitnehmer ihre Work-Life-Balance optimieren. Dies führt nicht nur zu einer höheren Arbeitszufriedenheit, sondern auch zu einer gesteigerten Produktivität. Zudem profitieren Unternehmen von der Zusammenarbeit mehrerer Experten auf einer Stelle, was zu einer höheren Entscheidungsqualität und Kreativität beitragen kann.

Teilzeitbeschäftigte stoßen leider häufig auf Vorurteile, etwa dass sie weniger engagiert oder weniger produktiv seien als Vollzeitbeschäftigte. Job Sharing kann dazu beitragen, diese Vorurteile abzubauen, indem es zeigt, dass Flexibilität und Effizienz Hand in Hand gehen können. Da Job Sharing-Partner gemeinsam für den Erfolg ihrer geteilten Stelle verantwortlich sind, wird klar, dass Engagement und Produktivität nicht von der Anzahl der Arbeitsstunden abhängig sind.

Top Sharing: Geteilte Verantwortung an der Spitze

Ergänzend zum Job Sharing revolutioniert auch das Top Sharing klassische Führungsarbeit. Top Sharing, ein Begriff, der erstmals 1999 in der Schweiz auftaucht, beschreibt die Anwendung von Job Sharing speziell in Führungspositionen, die Personalverantwortung und Expertenaufgaben beinhalten. Durch die Aufteilung der Verantwortung können die Komplexität und die hohen Anforderungen an wichtige Führungspositionen erleichtert werden. Ähnliche Begriffe sind Joint Leadership, Chef-Tandem, Shared Leadership und Co-Sharing.

Es ermöglicht Führungskräften, ihre Verantwortung und Aufgaben mit anderen zu teilen und so eine bessere Work-Life-Balance zu erreichen. Top Sharing bezieht sich auf das Teilen von Führungspositionen und Verantwortlichkeiten zwischen zwei oder mehr Personen. Dabei übernehmen die beteiligten Führungskräfte gemeinsam die strategische Planung, Entscheidungsfindung und Mitarbeiterführung. Top Sharing ermöglicht es den Beteiligten, ihre Arbeitszeit flexibel zu gestalten und ihre individuellen Stärken und Kompetenzen einzubringen, um ein effektives und innovatives Führungsteam zu bilden.

Top Sharing ist in verschiedenen Branchen und Unternehmensgrößen anwendbar. Einige erfolgreiche Beispiele finden sich in der öffentlichen Verwaltung, im Bildungsbereich oder bei Non-Profit-Organisationen. So teilen sich beispielsweise in einigen deutschen Kommunen zwei Bürgermeister die Führungsaufgaben und Verantwortung für ihre Gemeinde. Auch in Unternehmen, insbesondere im mittleren Management, kann Top Sharing erfolgreich eingesetzt werden, um eine effektive und zukunftsweisende Führungsstruktur zu etablieren.

Im Top Sharing wird die Entscheidungsfindung gemeinschaftlich getroffen, wodurch ein breiteres Spektrum an Perspektiven und Ideen in die Entscheidungsprozesse einfließt. Dies kann zu einer höheren Entscheidungsqualität und besseren Ergebnissen führen. Die beteiligten Führungskräfte entwickeln gemeinsam die strategische Ausrichtung des Unternehmens oder der Organisation und stimmen ihre individuellen Stärken und Kompetenzen aufeinander ab. Dabei sind klare Kommunikation und Vertrauen zwischen den Top Sharing-Partnern entscheidende Faktoren für eine erfolgreiche Zusammenarbeit.

Top-Sharing in Deutschland: Ein schwieriger Weg

In Deutschland sind derzeit nur 4% der Führungskräfte im Top Sharing tätig, obwohl sich 41% der Frauen diese Arbeitsform vorstellen können (Himmen, 2018). Dennoch arbeiten 58% aller Arbeitnehmer:innen in Deutschland mit starren Arbeitszeiten, während nur 36% flexible Arbeitszeiten haben und 9% individuelle Regelungen nutzen. Viele Unternehmen zögern, flexible Regelungen einzuführen, da Führungsverantwortung oft noch mit Vollzeitstellen verknüpft wird.

In Deutschland gibt es keinen gesetzlichen Anspruch auf Job Sharing. § 13 des Teilzeit- und Befristungsgesetzes hält lediglich die Option zur Teilung einer Stelle fest, ohne genaue Regelungen für diese Teilung. Das bedeutet, dass jedes Teilzeitmodell infrage kommt. Eine gegenseitige Vertretungspflicht unterliegt aber keinen gesetzlichen Bedingungen, sondern könnte nur ein möglicher Bestandteil eines Arbeitsvertrages sein. Somit ist ein Jobsharer nicht automatisch verpflichtet, die andere Person zu vertreten. Wenn ein Mitarbeiter das Tandem verlässt, bleibt das Arbeitsverhältnis für den anderen Partner trotzdem bestehen. Die einzige Möglichkeit für den Arbeitgeber dann, eine neue Konstellation herbeizuführen, ist der Weg der Änderungskündigung. Dabei bietet der Arbeitgeber dem verbliebenen Mitarbeiter andere Beschäftigungsbedingungen an. Wenn der Arbeitnehmer das neue Angebot annimmt, kommt ein neuer Arbeitsvertrag zustande; andernfalls scheidet der Arbeitnehmer aus. Leitende Angestellte stellen jedoch eine Ausnahme im Arbeitszeitgesetz dar, da es für diese Personengruppe nicht gilt. Daher kann es schwierig sein, die Arbeitszeit für solche Stellen zu begrenzen, wodurch die Gefahr besteht, dass eine Teilzeitstelle schleichend zur Vollzeitstelle wird.

Lohnt sich Top Sharing für Arbeitgeber?

Für Arbeitgeber kann sich Top Sharing lohnen, obwohl auf den ersten Blick höhere Personalkosten in Form von doppelten Sozialabgaben entstehen. Auch die Kosten durch den Recruitingaufwand sind ein wichtiger Faktor. Eine Studie von "The Job Share Project" hat die Kosten einer neu besetzten Vollzeitstelle mit den Kosten einer Stelle im Job Sharing verglichen und festgestellt, dass die Kosten sogar geringer ausfallen können – abhängig davon, ob die Tandems mit internen oder externen Mitarbeitern besetzt wurden. Trotz höherer Kosten lohnt sich Top Sharing in vielen Fällen, da eine Produktivitätssteigerung von bis zu 30% erreicht werden kann (Daniels, 2011). Bassett & Saunders (2017) argumentieren, dass 1,2-fache Kosten einen 1,5-fachen Output rechtfertigen.

Die Vergütung im Top Sharing kann unterschiedlich gestaltet sein. Olmsted (1979) und Branine (2004) sind der Meinung, dass Mitarbeiter eines Tandems nicht unbedingt gleich verdienen sollten, da Erfahrungen, Dienstalter und Zeitanteil berücksichtigt werden müssen. Insbesondere in Success Tandems, bei denen sich beide Partner in unterschiedlichen Karriereabschnitten befinden, ist eine solche Vergütung üblich.

In den meisten Fällen wünschen sich Tandems jedoch, dass sie für die gleiche Arbeit auch gleich entlohnt werden, um Streitigkeiten vorzubeugen und eine angemessene Wertschätzung beider durch das Unternehmen zu gewährleisten.

Ein weiterer finanzieller Vorteil für Arbeitgeber ist, dass sie bei der Vergütung von Überstunden sparen können. Obwohl das Tandem häufig Mehrarbeit leistet, werden in den meisten Unternehmen keine Überstunden bezahlt, da ein fester Rahmen an wöchentlichen Stunden vorgegeben ist, den das Duo individuell verteilen kann (Hall, 1993). Die angesammelten Stunden werden meist durch einen Freizeitausgleich abgegolten, sodass für den Arbeitgeber in diesem Bereich keine Kosten entstehen.

Insgesamt kann Top Sharing für Arbeitgeber finanziell vorteilhaft sein, indem es die Produktivität steigert, die Vergütung von Überstunden reduziert und je nach Besetzung des Tandems sogar geringere Kosten als eine Vollzeitstelle verursachen kann.

Wie Mensch und KI zusammenarbeiten

Menschen und künstliche Intelligenzen kooperieren in der Arbeitswelt in vielen unterschiedlichen Bereichen heute schon eng zusammen. Von vielen Entscheidern in der Arbeitswelt werden die Auswirkungen dieser Kooperation aber gar nicht bemerkt. Die Zusammenarbeit hält aber dennoch Einzug in den Arbeitsalltag und löst immer mehr konventionelle Kooperations- und Lernformen ab:

• Ob in Form von Spielszenarien, in denen eine KI bestimmte geschäftliche Prognosen entwickelt

• bei der Unterstützung von Ärzten bei der Bilderkennung von Tumoren

• der Identifikation seltener Tier- und Vogelarten

• der automatisierten Suche nach Krankheitsmustern in elektronischen Medizinakten

• der Unterstützung von Soldaten bei der autonomen Kriegsführung

• bei Assistenzaufgaben von Notfallhelfern bei der Ortung von Opfern im Katastrophenfall

• bis hin zur Unterstützung von IT-Spezialisten bei der Abwehr von Cyberangriffe.

Alle diese Anwendungsformen sind Beispiele für Möglichkeiten, wie Menschen eng mit Algorithmen in einem gemeinsamen Lernprozess in der Arbeitswelt kooperieren und neues Wissen in einer spezifischen Situation erzeugen.

Der in Wien geborene Komponist Franz Schubert zählt bis heute zu den kreativsten und inspirierendsten Musikern der Romantik. Eines seiner bekanntesten Werke ist die Sinfonie in h-Moll, die von ihm jedoch nie vollendet wurde. Der musikalischen Herausforderung der Vollendung stellte sich nun das chinesische Technologieunternehmen Huawei. Medienwirksam wurde mittels einer künstlichen Intelligenz, die auf einem Smartphone-Chip lief, die Fertigstellung der Symphonie präsentiert. Interessant daran war, dass Huawei während des Kreativprozesses auf eine Kooperation zwischen Mensch und Maschine setzte: Während ein künstliches neuronales Netzwerk die Schlüsselelemente des bestehenden Stücks analysierte und daraus neue melodische Vorschläge entwickelte, fügte ein Mensch die Versatzstücke am Ende zu einem Gesamtwerk zusammen:

Auch wenn sich über die künstlerische Qualität des Ergebnisses der Zusammenarbeit zwischen KI und Komponist im Beispiel streiten lässt, so zeigt sich daran, dass die Kombination der Fähigkeiten von Mensch und Maschine zu einer völlig neuen Qualität der Wissenserzeugung und Lernerfahrung führt. Diese immer stärkere Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen kann man as konnektionistisches Lernen bezeichnen. Es geht um einen eng miteinander verzahnten Austauschprozess des gegenseitigen Lernens zwischen menschlicher und künstlicher Intelligenz. Der Begriff des Konnektionismus geht auf verschiedene Theorien aus den Kognitionswissenschaften, der angewandten Psychologie sowie der Systemtheorie zurück. (Rogers and McClelland, 2014) Beschrieben wird damit ein grundlegender Ansatz, wie durch verteilte Signalaktivitäten innerhalb komplexer, miteinander verbundener System- bzw. Netzwerkstrukturen das intelligente Verhalten des Gesamtsystems beeinflusst werden kann („parallel distributed processing”). Diese Sichtweise kann ebenso auf die anwendungsorientierte Frage angewendet werden, wie ein System mittels vernetzter Problemlösungs- und Lernprozesse eine höhere Systemordnung erreichen kann.

Lernen Menschen anders als Maschinen?

Schaub (Schaub, 2017) als Vertreter der psychologischen Synergetik beispielsweise sieht Menschen nicht in der Lage, ein System durch konventionelles Lernen in einen höheren Systemzustand zu versetzen. Dieser Auffassung folgend sind Menschen zwar in der Lage, einfache und nicht komplexe Probleme durch Lernen zu lösen. Dieses Lernen erfolgt aber weitestgehend regelbasiert und folgt festgelegten Qualifikationsanforderungen. Das Problem: Die meisten Systeme, die wir in der Arbeitsgestaltung und Arbeitsorganisation kennen, gründen sich alle auf der gedanklichen Prämisse, dass nur Menschen in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen. Dies stimmt aber so nicht mehr.

Die Erhöhung des Systemzustandes kommt dann zustande, wenn ein System, im Sinne einer Organisation oder eines Unternehmens, in der Lage ist, auch unerwartete, komplexe und schwierige Probleme zu lösen – beispielsweise mit Hilfe der künstlichen Intelligenz.

Es geht darum, dass Menschen und die KI Probleme gemeinsam lösen, bei denen es Lücken im Problemlösungsweg gibt, bei denen es offene Fragen gibt, die nicht gelöst werden können, deren Lösung sich auf rein Hypothesen gründet usw. Es muss also ein Umdenken in der Arbeitswelt geben, wie Menschen und Maschinen besser zusammen arbeiten und zusammen lernen. Doch welche Auswirkungen hat die Zusammenarbeit zwischen Menschen und künstlicher Intelligenz?

Eine der wichtigsten neuen Organisationsstrukturen ist die Matrixorganisation, bei der funktionale und produktbezogene Abteilungen kombiniert werden, um eine größere Flexibilität und Anpassungsfähigkeit zu erreichen. Eine andere Art ist die Projektorganisation, bei der Teams auf Zeit gebildet werden, um an bestimmten Projekten zu arbeiten, bevor sie wieder aufgelöst werden.

Ein weiterer Trend ist das Aufkommen der grenzenlosen Organisation, in der die Mitarbeiter ermutigt werden, über die traditionellen Organisationsgrenzen hinweg zusammenzuarbeiten und Wissen auszutauschen. Diese Art von Struktur ist darauf ausgerichtet, Innovation und Kreativität zu fördern.

Die Netzwerkorganisation schließlich zeichnet sich durch eine dezentralisierte Struktur mit wenigen Hierarchieebenen und einem hohen Maß an Zusammenarbeit und Kommunikation aus. Diese Art von Struktur ist häufig in Technologieunternehmen und anderen Organisationen zu finden, bei denen Innovation und Agilität im Vordergrund stehen.

Ich habe kürzlich ein YouTube-Video für diejenigen produziert, denen das Konzept der neuen Organisationsstrukturen neu ist. In dem Video erkläre ich die Grundlagen von Matrix-, Projekt-, grenzenlosen und Netzwerkorganisationen und gebe einige Tipps, wie man diese Strukturen in einer Unternehmensumgebung entwickeln kann.

Insgesamt stellt die Entwicklung von traditionellen zu agileren und digitalisierten Organisationsstrukturen sowohl Herausforderungen als auch Chancen für Unternehmen dar. Wer mehr über dieses Thema erfahren möchte, kann sich auf meinem YouTube-Kanal ansehen, in dem weitere Themen für Einsteiger in die Entwicklung von Organisationsstrukturen verfügbar sind.

Zusammenarbeit in der Praxis

Künstliche Intelligenz wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt, von Spielen, die geschäftliche Prognosen entwickeln, bis hin zur Unterstützung von IT-Spezialisten bei der Abwehr von Cyberangriffen. Menschen und Algorithmen kooperieren in einem gemeinsamen Lernprozess und erzeugen neues Wissen in spezifischen Situationen. Ein bekanntes Beispiel ist die Zusammenarbeit zwischen Huawei und einer künstlichen Intelligenz bei der Fertigstellung eines Werkes des Komponisten Franz Schubert. Die Kombination von Mensch und Maschine führte zu einer völlig neuen Qualität der Wissenserzeugung und Lernerfahrung.

Hintergrund: Konnektionistisches Lernen

Icch bezeichne diese Zusammenarbeit als "konnektionistisches Lernen". Es beschreibt die Möglichkeit, dass Menschen und Maschinen gemeinsam lernen und dadurch neues Wissen erzeugen. Der Begriff des Konnektionismus geht auf Theorien aus den Kognitionswissenschaften, der angewandten Psychologie sowie der Systemtheorie zurück. (Rogers and McClelland, 2014) Beschrieben wird ein grundlegender Ansatz, wie durch verteilte Signalaktivitäten innerhalb komplexer, miteinander verbundener System- bzw. Netzwerkstrukturen das intelligente Verhalten des Gesamtsystems beeinflusst werden kann („parallel distributed processing”).

Die Ppeerspektive des konnektionistischen Lernens eignet sich gut, um in einer digitalen Welt Lernprozesse im Unternehmen neu zu bewerten: Denn die meisten Lernssysteme (L&D) gründen sich alle auf der gedanklichen Ansatz, dass ausschlißelich Menschen in der Lage sind, komplexe Probleme zu lösen. Dies ist aber angesichts der Entwicklungen rund um OpenAI, GPT3 & Co. nicht mehr richtig.

Umdenken in der Arbeitswelt

Heute braucht es im Unternehmen neue Lernarchitekturen, in denen Menschen und die KI Probleme gemeinsam lösen, um neue Problemlösungswege zu entwickeln und Fragen zu beantworten, die der Mensch allein nicht beantworten kann. Fazit: Die Zusammenarbeit von Menschen und künstlicher Intelligenz hat bereits Auswirkungen auf die Arbeitswelt und wird weiter an Bedeutung gewinnen. Es ist wichtig, sich über die Auswirkungen dieser Zusammenarbeit im Klaren zu sein, um die Vorteile zu nutzen und mögliche Risiken zu minimieren.

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Schein versteht Unternehmenskultur als ein soziales Phänomen, bei dem jeder Mitarbeiter eine Rolle spielt und die Kultur prägt. Um die Kultur eines Unternehmens zu verstehen, kommt man nicht drumherum, das Modell der Kulturanalyse von Schein zu referenzieren. Diese unterscheidet beobachtbare Artefakte, Glaubenssätze und Grundannahmen einer Organisation.

Die Idee, dass eine jährliche Mitarbeiterbefragung ausreicht, um die Unternehmenskultur zu verstehen, ist ein Irrtum. Eine beobachtbare Kultur ist jedoch kein Zustand, der ständig verändert wird. Die Unternehmen werden größer und dezentraler, was dazu führt, dass es keine Unternehmen mehr mit einer homogenen Kultur gibt. Daher ist es wichtiger denn je, die unterschiedlichen Entwicklungen innerhalb eines Unternehmens zu verstehen und zu bewerten.

Laut einer Studie von McKinsey (2017) haben Unternehmen mit einer starken Unternehmenskultur eine höhere Wahrscheinlichkeit, finanziell erfolgreich zu sein. Außerdem haben sie eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit und eine geringere Fluktuation. Eine starke Unternehmenskultur kann also einen direkten Einfluss auf den finanziellen Erfolg eines Unternehmens haben.

Fazit: Unternehmenskultur ist ein komplexes und flüchtiges Phänomen, das nicht durch eine jährliche Mitarbeiterbefragung verstanden werden kann. Eine umfassende Analyse nach dem Modell von Edgar Schein kann jedoch Führungskräfte in die Lage versetzen, die Kultur ihres Unternehmens zu beurteilen und zu verstehen.

Entdecke die Thematik ausführlicher im begleitenden Video

In diesem Video bespreche ich die Grundlagen der Theorie der Unternehmenskultur, so wie Sie der Forschende Edgar Schein definierte. Diese Theorie spielt in den Organisations- und Personalwissenschaften eine zentrale Rolle, da sie das heutige Verständnis von Unternehmenskultu stark prägte. Es geht um ein spezifisches soziologisches Verständnis zur Unternehmenskultur und die Ansicht, dass diese auf Artefakten, Werten und Grundannahmen basiert.

💡 Wichtige Themen im Video

Unternehmenskultur

Externe Adaption

Interne Integration

Kultur als soziales Phänomen

Normen, Sozialisation

Organisationale Kulturanalyse

Aus heutiger Sicht ein wahnsinnig aufwändiges und komplexes Verfahren zur Datenverarbeitung. Pro Karte konnten 80 Zeichen gespeichert werden, umgerechnet 640 Bit. Wenn ich mich verschrieb, kam die Pappkarte in den Papierkorb und musste neu gestanzt werden. Zurecht hieß dieser Beruf damals Datenverarbeitungskaufmann. Es steckte noch echte Arbeit in der Verarbeitung von Daten.

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Heute haben wir Smartphones mit 1,7 Milliarden Mal mehr Speicherkapazität als damalige Lochkarten. Doch trotz dieses technischen Fortschritts, hat sich organisatorisch und verhaltensmäßig nicht viel verändert. Schränke voller Papierakten, die Verwendung von Faxmaschinen und das Versagen im digitalen Homeschooling sind nur einige Beispiele für die Verzögerung des digitalen Fortschritts in Unternehmen und Behörden.

Es ist Zeit für Veränderung!

Viele Unternehmen und Führungskräfte sind überfordert, wenn es um die Umsetzung einer digitalen Strategie geht. Dies ist besorgniserregend, denn die digitale Transformation ist kein Trend, sondern eine Notwendigkeit für den Überlebens- und Wettbewerbsvorteil im Geschäft. Um diese Herausforderung zu meistern, ist es wichtig, dass Unternehmen und Führungskräfte sich auf die digitale Transformation einlassen und ihre Organisationen entsprechend anpassen.

Das Buch "Digitale Transformation" gibt wertvolle Einblicke und Praxisbeispiele, wie Unternehmen und Organisationen die digitale Transformation erfolgreich angehen können. Die Verwendung von Technologie, Verhaltensänderungen und Prozessen müssen in Einklang gebracht werden, um eine erfolgreiche digitale Transformation zu ermöglichen. Es ist wichtig, dass Unternehmen und Organisationen die digitale Transformation als Chance für Wachstum und Fortschritt sehen, anstatt sie als Bedrohung anzusehen.

Zusammenfassend kann man sagen, dass die digitale Transformation bereits vor 30 Jahren begann, aber es ist Zeit, dass Unternehmen und Organisationen ihre Strategien anpassen und sich auf die digitale Zukunft vorbereiten. Professor Reinhardts Buch bietet wertvolle Einblicke und Lösungen, um erfolgreich in eine digitale Zukunft zu gelangen.

Das Forschungsprojekt Regiolearn beschäftigt sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz im Personalmanagement. Dabei geht es insbesondere um die Entwicklung einer KI-gestützten Weiterbildungsdatenbank, die Beschäftigte in kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) befähigen soll, ihr "Upskilling-Programm" im Bereich digitaler Kompetenzen selbst zu designen. Als Modellprojekt wird im Rahmen eines Förderprogramms des BMAS zum Aufbau von Weiterbildungsverbünden, gefördert. Darüber hinaus kann es dazu beitragen, den Bedarf an Kompetenzen im Kontext digitaler Transformation zu erkennen und aufzugreifen

Das Ziel von Regiolearn ist es, eine Plattform zu entwickeln, die Beschäftigten bei der Suche nach geeigneten Weiterbildungsmöglichkeiten unterstützt. Hierbei sollen Kompetenzen erfasst und Bildungsziele festgelegt werden, um anschließend passende Weiterbildungsangebote im Bereich digitaler Kompetenzen vorzuschlagen.

REGIO-learn wird von einem Projektverbund aus verschiedenen Partnern umgesetzt. Dazu gehören die beiden Bildungsträger Bildungswerk der Thüringer Wirtschaft e.V. und IAD GmbH sowie die beiden Referenzunternehmen Continental AG und SWE Service GmbH.

Wissenschaftliche Begleitung durch Prof. Dr. Kai Reinhardt

Wissenschaftlich begleitet wird das Projekt durch die Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HTW Berlin) unter Leitung von Professor Dr. Kai Reinhardt. Als Mitglied des wissenschaftlichen Beirats unterstützt er den Projektverbund, bestehend aus Bildungsträgern, Referenzunternehmen und Weiterbildungsverbünden. Regiolearn ist Teil eines Förderprogramms des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales zum Aufbau von Weiterbildungsverbünden.

Durch die Beteiligung von Unternehmen und Bildungsträgern kann REGIO-learn ein Modellprojekt mit praxisnaher Relevanz sein. Durch die Integration von KI in das Personalmanagement kann es zukunftsorientierte Lösungen im Bereich der Weiterbildung anbieten. Im folgenden Video gibt Josefin Polzer, Projektleiterin von REGIO-learn, Einblicke in die Ziele und den Aufbau des Projekts.

Die Vision des Klaus Schwab

Der Gründer und Vorstandsvorsitzende des Weltwirtschaftsforums, Klaus Schwab, der bereits den Kunstbegriff der “Vierten industriellen Revolution” prägte, fordert nun in einem Beitrag die “Trendwende und Abkehr vom globalen Kapitalismus”, hin zu einem fortschrittlichen und sozialen System.

Specifically, we will need to reconsider our collective commitment to “capitalism” as we have known it. Obviously, we should not do away with the basic engines of growth. We owe most of the social progress of the past to entrepreneurship and to the capacity to create wealth by taking risks and pursuing innovative new business models. We need markets to allocate resources and the production of goods and services efficiently, particularly when it comes to confronting problems like climate change.

Ausgehend von der Covid-19 Krise, die alle Länder und Bereiche der Welt nachhaltig verändert, fordert er den “Great Reset” – also den großen Neustart von Wirtschaft, Politik aber auch Gesellschaft. Übersetzt bedeutet das nichts weniger, als dass das bestehende Wirtschaftssystem in den Grundzügen der Gewinnverteilung und -erwirtschaftung verändert werden soll.

The Great Reset should seek to lend a voice to those who have been left behind, so that everyone who is willing to “co-shape” the future can do so. The reset that we need is not a revolution or a shift to some new ideology. Rather, it should be seen as a pragmatic step toward a more resilient, cohesive, and sustainable world.

Post-Kapitalismus ist keine neue Idee

So neu, wie Schwab’s Idee klingt, ist sie nicht. Denn schon frühere Generationen forderten die Abkehr vom rein gewinnorientierten kapitalistischen System. So verkündete schon 1993 Peter Drucker in seinem Buch das Ende des Industriezeitalters und den Beginn einer post-kapitalistischen Gesellschaft. Unter dem Begriff “Post Capitalism Society” versteht er die Auflösung des klassischen Verhältnisses zwischen Führung und “Untergebenen”.

Der Gedanke entsteht In einer Zeit, als sich Wirtschaftsstrukturen radikal änderten. Es war der Übergang von einem Produktionssystem, das auf physische Waren ausgerichtet war hin zu einem System, das auf Daten und Informationen gründet. Drucker erkennt die Notwendigkeit, dass hohe Selbstbestimmung bei Mitarbeitern dazu führen kann, dass Unternehmen erfolgreicher agieren. Informationstechnologie kann dazu führen, dass bestimmte intellektuelle Arbeiten, die im Informationszeitalter wichtiger sind, als physische Arbeit, produktiver umgesetzt werden können. Die Wege um dort hinzukommen sind die grundlegenden Führungsprinzipien zu hinterfragen, z.B. flache Hierarchien zu entwickeln oder dezentrale Organisationsformen zu formen, die nicht auf pyramidalen Prinzipien aufgebaut sind.

Linktipp: The Post-Capitalist Executive: An Interview with Peter F. Drucker (1993)

Wie die Digitalisierung die Idee des Post-Kapitalismus prägt

Vor rund zehn Jahren erlebte das Konzept des Post-Kapitalismus durch die Digitalisierung ein Revival. Es wurde argumentiert, dass soziale Netzwerke und digitale Vernetzung dazu beitragen können, gesellschaftliche Systeme zu zerstören, weshalb es wichtiger denn je sei, der "Arbeiterklasse" mehr Einfluss und Macht in Organisationen zu geben. Paul Manson sprach 2015 im Guardian in ein Essay davon, dass die linksliberale Utopie des Post-Kapitalismus durch “externe Schocks” beschleunigt wird und dass dadurch ein neues ökonomisches Menschenbild geprägt wird.

Postcapitalism is possible because of three major changes information technology has brought about in the past 25 years.

Er spricht von den drei großen Veränderungen,

1. dass der Bedarf an Arbeit geringer wird: Die heutige neue Form der Automatisierung (KI, Big Data) wird den Arbeitsbedarf enorm verringern. Dies wird in einem post-kapitalistischen System verbunden sein mit einem menschenwürdigen Leben. Das bedeutet auch neue Sozialsysteme zu etablieren, wie das bedingungslose Einkommen

2. dass viele Informationen die Fähigkeit des Marktes beeinflussen: Die Reaktion des klassischen Systems besteht darin, riesige Technologieunternehmen auszuprägen, sogenannte Monopole, um den Weiterbestand zu sichern. Diese Geschäftsmodelle klassischer kapitalistischer Unternehmen basieren auf der Erfassung und Privatisierung gesellschaftlich produzierter Informationen und Ideen. Dies steht im Widerspruch zum Bedürfnis der Menschen, Ideen frei nutzen zu wollen.

3. Preise zu bilden und dass es einen spontanen Anstieg an kollaborativer Produktion gibt: Waren, Dienstleistung und Organisationen tauchen auf, die nicht mehr dem Diktat des Marktes und der Manager-Hierarchie entsprechen. Das größte Informationsprodukt der Welt, Wikipedia, wird beispielsweise von Freiwilligen kostenlos erstellt, wodurch Lexika abgeschafft und der Werbeindustrie Milliarden pro Jahr entzogen werden.

Linktipp: The end of capitalism has begun, von Paul Manson (Economist, 17. Juli 2015)

Wann kommt der Great Reset?

Aktuell klingt dies alles nach Utpie, bzw. Dystopie - je nach Perspektive. Noch gibt es eine Koexistenz zwischen Postkapitalismus und Neoliberalismus. Diese Symbiose führt jedoch, wenn man den Argumenten von Manson Glauben schenkt, in ein Dilemma. Immer mehr katastrophale Misserfolge werden produziert, während immer mehr traditionelle Muster des industriellen Kapitalismus durchbrochen werden. Zwar könnte Klaus Schwab mit seiner Forderung nach einem Neustart recht haben. Dass aber Covid-19 der Auslöser für diesen “Great Restart” ist, ist fraglich.

Was wir aber sehen, sind “Zersetzungmuster” im klassischen industriellen Wirtschaftssystem - die sogenannten Disruptionen sind bei Lichte betrachtet nichts weiter als kleine Explosionen, die sich auf das bestehende Wirtschaftssystem auswirken. Die Digitalisierungswelle ist nur eine punktuelle Verstärkung längst begonnener Veränderungen. Fazit: Der Begriff "Post-Kapitalismus" und die Vision des "Great Reset" stellen eine Herausforderung für das bestehende Wirtschaftssystem dar. Es bleibt abzuwarten, inwieweit diese Vision in der Praxis umgesetzt werden kann und ob sie tatsächlich zu einer besseren und gerechteren Gesellschaft führt.

Ist der Bedarf an Data Scientists wirklich so groß?

Data Scientists - sie sind wichtiger Teil der digitalen Transformation. Immer mehr HR-Verantwortliche fordern, dass mehr ausgebildete Datenwissenschaftler eingestellt werden – so genannte Data Scientists. Tatsächlich ist die Berufsgruppe der Informatiker:innen besonders gut in der Lage, die geschäftlichen Ziele einer Organisation in datenbasierte Systeme zu übersetzen. Diese Mitarbeiter-Gruppe wird dann benötigt, wenn digitale Systeme im Unternehmen eingeführt oder verändert werden. Tom Davenport bezeichnet diesen Beruf als “sexiest job of the 21st Century”. Außer Frage steht, dass, je stärker Arbeit und ökonomisches Handeln datengetriebener wird, desto höher ist der Bedarf an datenbasierten Fähigkeiten im Unternehmen. Zu ihren Haupttätigkeiten gehört eine Reihe von Aufgaben, die mit der Digitalisierung verbunden sind, z.B. die Entwicklung von Verfahren zur Erfassung, Speicherung, Analyse, Ableitung, Kommunikation von Daten innerhalb datenbasierter oder auch die Bewertung von Fragen des ethischen Umgangs mit Daten.

Was mach ein Data Scientist?

Das Berufsbild des professionellen Datenwissenschaftlers umfasst einen komplexen Aufgabenkatalog bestehend aus Datenanalysen für unstrukturierte und strukturierte Datenbestände sowie die Entwicklung unternehmensweiter Datenarchitekturen. Die Initiative Swiss ICT beschreibt für den Datenwissenschaftler die Hauptaufgaben. Dazu gehören:

• Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen

• Explorative Datenanalyse

• Identifizieren von Mustern und Zusammenhängen in Daten

• Entwicklung von innovativen Reportings und quantitativen Prognosemodellen

• Konzipieren und Implementieren von Analyse-Infrastrukturen und -Tools

• Beratung von Stakeholdern und Erstellen von Präsentationen

• Kontinuierliche Verbesserung und Weiterentwicklung von Analyse-Systemen

Sinnvoll ist der Einsatz von Data Scientists also dort, wo bereits große Datenmengen und Analysemöglichkeiten in Organisationen zur Verfügung stehen. In diesen Umgebungen erzielen diese Mitarbeiter die volle Wirkung im digitalen Geschäftsmodell.

Mehr Digitalkompetenz im Top-Management

Es stellt sich jedoch die Frage, ob die oft überbetonte Forderung nach mehr Datenexperten in vielen Unternehmen sinnvoll ist. Oft werden Data Scientists falsch von Top-Management als "Heilige" gesehen, während verantwortliche Führungskräfte ihre Verantwortung für die digitale Transformation verleugnen. Daten zu verwalten ist keine Zauberei, aber es ersetzt nicht den umfassenden strategischen Wandel in der Organisation. Manchmal offenbart sich die Forderung nach mehr Datenexperten als Unfähigkeit des CEO, sein Verhalten an die neuen Bedingungen des digitalen Wandels anzupassen. Data Scientists liefern die tiefen technischen Kompetenzen, aber umfassende digitale Transformation erfordert auch digitale Kompetenz im Top-Management.

Zusammenfassend kann man sagen, dass die Rolle von Data Scientists in der digitalen Transformation von großer Bedeutung ist, da sie in der Lage sind, große Datenmengen zu analysieren und dadurch wertvolle Einsichten zu gewinnen. Sie sind aber nur ein Teil für die Umsetzung einer ganzheitlichen Transformation. Data Scientists tragen dazu bei, bessere Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren, indem sie Daten nutzen, um Trends und Muster zu erkennen. Wichtig ist es im Unternehmen jedoch, den ganzheitlichen Blick auf die Transformation zu verfolgen.

Folgendes Interview durfte ich im Januar 2019 mit der Fachhochschule Nordwestschweiz zum Thema „Cloud Transformation führen. Mehr dazu wird es in meinem Vortrag im März auf den Cloud Business Days 2019 in Olten geben. Quelle: FHNW Schweiz. 17. Januar 2019 

«Die Organisation wird zwar technisch erneuert, die Strukturen, Prozesse, Führungssysteme bleiben aber auf dem Niveau von 1995 stehen»

Erfahren Sie mehr über die Inhalte der Vorträge des 6. Cloud Use Cases Days vom 13. März 2019! In regelmässigen Abständen stellen wir Ihnen die Referenten in Kurzinterviews vor.

Prof. Dr. Kai Reinhardt lehrt und forscht an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin zum Phänomen der Digitalen Transformation und deren Effekten auf Organisation, Mensch, Kultur und Kompetenz. Seine Bücher zählen zu den Standards moderner Organisationsforschung. Am Cloud Use Cases Day hält er einen Expertenvortrag mit dem Titel «Get your organization digital. Or die trying. (Ein Vortrag ohne Übertreibungen)

»Der 6. Cloud Use Cases Day beschäftigt sich mit Cloud als ein zentrales Element der Digitalen Transformation, das nicht nur die Unternehmens-IT, sondern das Gesamtunternehmen beeinflusst. Herr Reinhardt, Sie sprechen am Cloud Use Cases Day über Organisationsmanagement im Zeitalter der Digitalisierung. Welche Relevanz hat dieses Thema in diesem Kontext?

Bei Cloud-Transformationen geht es heute nicht mehr nur um Technologie. Firmen sind viel stärker mit nicht-technischen Herausforderungen der Cloud konfrontiert. In unserer Arbeit mit Unternehmen zeigen sich immer die gleichen Muster: Die Führung investiert in digitale Innovationen wie künstliche Intelligenz, smarte und vernetzte Plattformen usw. – lässt aber die organisatorischen Innovationen aussen vor. Die Organisation wird zwar technisch erneuert, die Strukturen, Prozesse, Führungssysteme bleiben aber auf dem Niveau von 1995 stehen. Wir wissen heute zum Beispiel, dass in knapp sechs Jahren bereits 75 Prozent aller Mitarbeiter der Millennials-Generation angehören. Diese Generation kennt nichts anderes, als vernetzt in der Cloud zu leben: sie posten Fotos in der Cloud, kommunizieren und daten sich in der Cloud, organisieren ihr Leben in der Cloud. Und diese Mitarbeiter kommen in die Betriebe und erleben starre Hierarchien, unflexible Karrieresysteme und intransparente Beförderung. Und dann erwarten wir, dass sie in diesen Strukturen digital innovativ und produktiv sind? Dass dies nicht ohne radikale digitale Organisationsentwicklung funktionieren wird, ist klar.

Zum Inhalt Ihres Vortrags schreiben Sie: «Die DNA der Organisation steht unter „digitalem Dauerbeschuss“.» Was verstehen Sie unter DNA und warum ist das so?

Die Digitalisierung trifft Unternehmen heute im Kern, und nicht mehr nur an einem bestimmten Punkt, wie dem Online-Marketing, der Produktion oder dem Finanzmanagement. Die punktuellen Transformationen haben viele Unternehmen gut im Griff. Im organisatorischen Kern agieren sie aber oft noch ziemlich analog – deshalb passt die Metapher von der DNA. Die organisatorische DNA besteht bildlich gesprochen aus einzelnen organisatorischen Teilchen, wie der Business-Strategie, der Führungskultur, dem Governance-System oder dem HR-Management. Dieser Kern wird nur punktuell weiterentwickelt. Und auf diesen analogen Kern werden on-top nun eine agile Organisation, digitale Innovation-Labs, Start-up-Strukturen und Data Analytics aufgesetzt. Dies führt zu Reibungen, die wir alle aus Digitalisierungsvorhaben kennen: Verweigerung einzelner Bereiche, Ängste vor Machtverlust, Fehlinvestments usw. Was nötig ist, ist der Umbau des Kerns. Die Gensequenz dazu liefert die Weiterentwicklung des Kaders zu so genannten «Cloud Leadern». Kompetente und in digitaler Organisation geschulte Top-Kader sind in der Lage, die Organisation von innen zu erneuern.

Für wen ist Ihr Vortrag interessant und warum?

Für alle, die ernsthaft vorhaben, ihr Unternehmen zu einer «Cloud-Organisation» weiterzuentwickeln.

Gibt es sonst noch etwas, das Sie Ihrem Vortrag vorausschicken möchten?

Ja, in meinem Vortrag werde ich exklusiv Teile aus meinem neuen Buch «Digitale Transformation der Organisation» vorstellen, das im Sommer 2019 erscheinen wird. Für alle, die einen Vorgeschmack bekommen wollen, wie eine Cloud-Organisation umgesetzt wird oder was Cloud-Leadership heisst, bietet sich hier eine Gelegenheit.

Zur Person

Kai Reinhardt beschäftigt sich seit über 18 Jahren mit der Transformation von Konzernen, Mittelständlern und Startups aus dem Hightech, E-Commerce und Internetumfeld. Danach brachte er seine Erfahrungen mit der digitalen Transformation und der Entwicklung von Digitalstrategie und -programmen in unterschiedlichen Managementpositionen ein.  Heute lehrt und forscht er an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin zum Phänomen der Digitalen Transformation und deren Effekten auf Organisation, Mensch, Kultur und Kompetenz.  Seine Bücher zählen zu den Standards moderner Organisationsforschung.

Der 6. Cloud Use Cases Day findet am 13. März 2019 in Olten statt!
Mehr Informationen zum Programm zur Anmeldung finden Sie hier → www.fhnw.ch/cloud-day

Das Thema Mitbestimmung ist automatisch dann wichtig, sobald es im Unternehmen einen Betriebsrat gibt. In deutschen Unternehmen ist das die Regel. Schaut man in die Schweiz, pressiert dieses Thema weniger (die Schweizer unter Ihnen wissen sicher, was ich damit meine). In der Beratungspraxis bei der Einführung eines Kompetenzmanagement aber erlebt man häufig, wenn es zur Frage der Mitbestimmung kommt, die Meinungen sowohl auf Arbeitgeberseite als auch auf Seite der Arbeitnehmervertreter häufig per se vorgefestigt sind. Ich möchte nicht gleich über Vorurteile sprechen, dennoch verläuft die eine oder andere Diskussion eher stereotypisch. Um etwas Licht ins Dunkel zu bringen, schauen wir uns das Thema Mitbestimmung im Kompetenzmanagement mal etwas genauer an. (Hinweis: Beachten Sie bitte, dass es sich im Folgenden um keine Rechtsberatung handelt.) Der § 92 Abs. 1 BetrVG lässt hinsichtlich des Einbezugs des Betriebsrats bei der Personalplanung keine Zweifel aufkommen:

(1) Der Arbeitgeber hat den Betriebsrat über die Personalplanung, insbesondere über den gegenwärtigen und künftigen Personalbedarf sowie über die sich daraus ergebenden personellen Maßnahmen einschließlich der geplanten Beschäftigung von Personen, die nicht in einem Arbeitsverhältnis zum Arbeitgeber stehen, und Maßnahmen der Berufsbildung anhand von Unterlagen rechtzeitig und umfassend zu unterrichten. Er hat mit dem Betriebsrat über Art und Umfang der erforderlichen Maßnahmen und über die Vermeidung von Härten zu beraten.

Hier gibt es keine Zweifel: Betriebsräte sind zwingend über Personalplanungen umfassend zu unterrichten. Darunter fällt auch gleichzeitig der Aspekte des Kompetenzmanagements. Der Betriebsrat kann u.a. dem Arbeitgeber eigene Vorschläge machen, was die Ausgestaltung und Einführung der Maßnahmen der Personalplanung betrifft. Wichtig zu wissen ist dass der Begriff der Personalplanung im Gesetz nicht eindeutig definiert ist. Allerdings besteht weitgehend Einigkeit darüber, dass darunter die Planung der gegenwärtigen und künftigen Personalbedarfe in quantitativer und qualitativer Hinsicht gemeint ist (vgl. dazu ein ausführliches Dokument der Hans-Böckler-Stiftung). Personalplanung bezieht sich u.a. auch auf die Aspekte der Deckung des Personalbedarfs, dem Einsatz personeller Ressourcen, der Personalbeschaffung sowie der Personalentwicklung (BAG vom 06.11.1990 AP-Nr. 3 zu § 92 BetrVG m.w.N.). Organisatorisch ist der Unternehmer/Arbeitgeber für diese Aspekte verantwortlich. Der Betriebsrat hat kein Mitbestimmungsrecht bei der Personalplanung, sondern lediglich ein Unterrichtungs- und Beratungsrecht. Gleiches gilt für die Methoden der Personalplanung sowie die Wahl der organisatorischen und technischen Hilfsmittel – es sei denn, ein Mitbestimmungsrecht hinsichtlich der einzelnen Komponenten, die in der Personalplanung eingesetzt, ist vorhanden. Für die Ausgestaltung des Kompetenzmanagements haben diese rechtlichen Grundlagen eindeutige Auswirkungen. Für den Fall, dass im Zuge der Einführung eines Kompetenzmanagement-Systems Anforderungen für Arbeitsplätze definiert werden oder Änderungen in den Anforderungen an die Mitarbeiter sich einstellen, (was de facto immer der Fall ist) besteht grundsätzlich kein Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats. Dieser Aspekt ist oftmals unklar und wird fehlinterpretiert. Soweit im Zuge der Ausgestaltung des Kompetenzmanagements kompetenzseitige Anforderungen für Schlüsselpositionen geplant werden, sind diese als allgemeine Beurteilungsgrundsätze i.S.d. § 94 BetrVG anzusehen:

(1) Personalfragebogen bedürfen der Zustimmung des Betriebsrats. Kommt eine Einigung über ihren Inhalt nicht zustande, so entscheidet die Einigungsstelle. Der Spruch der Einigungsstelle ersetzt die Einigung zwischen Arbeitgeber und Betriebsrat.

(2) Absatz 1 gilt entsprechend für persönliche Angaben in schriftlichen Arbeitsverträgen, die allgemein für den Betrieb verwendet werden sollen, sowie für die Aufstellung allgemeiner Beurteilungsgrundsätze.

Beurteilungsgrundsätze verstehen sich in diesem Zusammenhang als eine Möglichkeit, das Verhalten oder die Leistung von Arbeitnehmern nach einheitlichen Kriterien umzusetzen. Bei Anwendung dieser „Bewertungsgrundsätze“ besteht theoretisch die Möglichkeit der Vergleichbarkeit der Beurteilungsergebnisse. Bei konventionellen Kompetenzansätzen spielt der Einsatz einheitlicher Bewertungsgrundsätze immer eine Rolle. Ob Kompetezkatalog, ,Kompetenzmodell oder Kompetenzanker: Unabhängig von den Begrifflichkeiten geht es in irgendeiner Form um Verfahren, die die Erstellung von Fähigkeits- und Eignungsprofilen ermöglichen. Zwar ist durch den Arbeitgeber eine sachgemäße Beurteilung der Leistungen der Arbeitnehmer z.B. auf Basis von Stellenprofilen machbar. Arbeitsplatzbeschreibungen stellen in diesem Sinne keine persönlichen Beurteilungsgrundsätze dar. Das gilt auch für Funktionsbeschreibungen (Rollenprofile) für alle Mitarbeiter mit vergleichbarer Tätigkeit. Diese Komponenten unterliegen nicht dem Mitbestimmungsrecht nach § 94 BetrVG. Für die Gestaltung eines Kompetenzmanagementsystems bedeutet das, dass die Verfahrensregelungen dem vollen Mitbestimmungsrecht des Betriebsrats unterworfen werden und ohne eine Verständigung über Form und Ausgestaltung die Einführung nicht möglich ist.  Für den Fall, dass das Kompetenzmanagementsystem im Bereich der Personalentwicklung bestimmte Entwicklungsmaßnahmen vorsieht, ist zu beachten, dass der Betriebsrat auf hier bei der Durchführung mitzubestimmen hat.

Die Sache mit der Mitbestimmung im Kompetenzmanagement ist also nicht ganz so trivial. Eine Diskussion mit den Arbeitnehmervertretern über die mitbestimmungspflichtigen Bestandteile des Kompetenzmanagements zu führen, sollte frühzeitig angestoßen werden. Erfahrungsgemäß ist es ratsam, den Betriebsrat früh darüber zu informieren. Weitere Tipps zum Erstellen einer Betriebsvereinbarung für ein strategisches Kompetenzmanagement folgen in einem der nächsten Blog-Posts.