• Wolfgang Dörner

meHRdigital: #2.1 HR Technologien

Was bewegt und wie es beeinflusst

Der Leitartikel HR & die digitale Transformation unserer aktuellen Serie nennt bereits einige Buzzwords: HR-Technologien, HR-Software, Tools, KI, Chatbots, MachineLearning - diese und viele meHR laufen Euch sicher oft über den Weg.

Im zweiten Abschnitt der Serie meHRdigital wollen wir versuchen, Euch mit den wichtigsten Begriffen vertraut zu machen und Euch zu wappnen, um diese einzuschätzen und bei Interesse weiter forschen zu können.

Dieser Artikel beschäftigt sich konkret damit, welche Technologie-Themen aktuell für HR im Gespräch sind oder bereits Einzug halten und wie diese einzuordnen sind.


Schwache und Starke Künstliche Intelligenz

Obwohl viele Menschen "KI" oder "AI" (artifical intelligence) bereits häufig lesen oder sogar davon sprechen, ist doch selten klar, was dies bedeutet. So ist KI natürlich kein Ersatz eines menschlichen Gehirns oder gar Magie. KI definiert sich allgemein dadurch, dass ein Computer Probleme löst, ohne konkret vorgegebene Lösungswege durch menschliche Intelligenz vorgegeben zu bekommen.


Zur KI gehört auch MachineLearning. Das Lernen aus gegebenen Informationen und Ableiten von Lösungen. Ein spezielles Verfahren des MachineLearnings sind neuronale Netze. Hierbei entsteht zwischen Dateneingang und Ausgang eine Vielzahl an Schichten voller Entscheidungspunkte (Neuronen), welche das Endergebnis unterschiedlich stark beeinflussen. Dieser Einfluss und die Menge an Schichten erzeugt die KI beim Lernen aus gegebenen Trainingsdaten. Manche neuronalen Netze weisen sehr viele Schichten auf und erreichen so bessere Ergebnisse. Diese nennt man dann auch tiefe neuronale Netze, was unter dem Begriff DeepLearning geläufig ist.


Unabhängig davon, wie die KI "lernt", unterscheidet man grundsätzlich in starke und schwache KI.

Schwache KI ist dabei fähig zu gegebenen Problemen, eigene Lösungen zu finden. Hierzu zählen auch Bilderkennung, Spracherkennung bzw. NaturalLanguageProcessing (NLP) - wie bspw. von Alexa genutzt. Auch AlphaGO ist eine schwache KI - es war der erste Computer, der einen Menschen im Spiel "Go" schlagen konnte (sehenswerte Doku).

Starke KI ist nicht nur fähig, eigene Lösungen zu finden, sondern auch neue Probleme. Exemplarisch sei hier ein weiteres Google-Projekt genannt, indem eine KI selbst KI-Programme entwickelt.

Viele Forscher sind sich dabei einig, dass es noch keine wirkliche "starke" KI gibt, denn sie müsste Souveränität, eigene Planung, natürliche Sprache zur Darlegung der neu gefunden Probleme und vieles mehr kombinieren. Ob Empathie oder andere grundlegend menschliche Eigenschaften bei dieser Definition eine Rolle spielen, ist strittig.


Nach diesem kleinen Exkurs sei gesagt:

Oft liegt nicht einmal eine schwache KI vor, bei dem, was wir für KI halten. Viele Chatbots beispielsweise sind keineswegs fähig zu lernen, sondern greifen anhand einfacher Entscheidungslogiken auf große (oder kleine) Wissensdatenbanken zu oder stellen nur die Verbindung zum "passenden" menschlichen Agenten her.


BigData - SmallData

Dennoch gibt es einige spannende Ansätze für KI in HR. Allerdings benötigt es hierfür in der Regel eine große Menge an Daten und dank EU-DSGVO wissen wir, Daten zu sammeln ist für HR nicht einfach. Gerade wenn es auch Daten über Unternehmensgrenzen hinaus bedarf, um wirklich gute Ergebnisse, bspw. in der Vorauswahl von BewerberInnen, zu erzielen. Daher lohnt sich oft auch ein Blick auf Cloud-Anbieter, welche bestimmte, anonymisierte Daten verschiedenster Kunden zu großen Datenpools bündeln und so eine KI trainieren können.

So lassen sich dann beispielsweise durch Predictive Analytics bereits im Vorfeld Aussagen darüber treffen, wie lange eine Kandidatin im Unternehmen bleiben wird. Solche Erkenntnisse basieren auf BigData. Also der Sammlung großer Datenmengen. Darauf basieren auch social-media Algorithmen. Denkt hierbei aber nicht nur an Instagram oder Facebook, sondern bitte auch LinkedIn oder Xing (und natürlich viele mehr).

Und wer sich häufiger fragt, warum nun ausgerechnet dieser Post oder diese Werbung im Feed erscheint, dem empfehlen wir den isrealischen Historiker Yuval Noah Harari und seine Auseinandersetzung mit "Dateismus VS Humanismus".


Auch in kleineren Datenmengen lohnt sich eine Analyse. Social Sentiment Analyse funktioniert bspw. auch mit SmartData. Aus der Art und Weise wie Mitarbeiter Feedback geben oder wie kuzrzfristig Schichten geplant werden, kann die Stimmung der Mitarbeiterschaft abgeleitet werden.

Das gilt auch für People Analytics - das Analysieren von Unternehmens und Personaldaten zur Erkennung von Ursache-Wirkungs-Prinzipien. Hier gibt es durchaus schwache KIs, die aus einer großen Datenvielfalt auch bereits in relativ kleinen Unternehmen, toxische Führungskräfte, Karrieresprungbretter oder Influencer erkennen können.


Viele Unternehmen stehen jedoch noch vor getrennten Datensilos. Hier ist die erste Aufgabe eine Verknüpfung der Daten, wobei Trends wie DataLakes, also eine gezielte, chaotische Sammlung von Daten, eine wichtige Rolle spielen können.


BlockChain

Nicht nur um mit Bitcoins reich zu werden, ist die BlockChain eine spannende Technologie. Durch eine dezentrale Speicherung von verschlüsselten Daten und jeder Änderung daran, sind Informationen so wahr und fälschungssicher, wie bislang kaum vorstellbar.

So könnte künftig nicht nur ein Grundbuch mittels BlockChain abgebildet werden, sondern auch Gesundheitsakten, Personalakten, Verträge jeglicher Art oder Urkunden. Viele StartUps sind aktuell dabei, nutzbare Software für alle Arten an Anwendungsfällen - auch im Personalwesen - zu gestalten.

Hierbei spielen auch SmartContracts eine Rolle - Verträge die automatisch in Kraft treten, sobald die Voraussetzungen, wie bspw. ein Geldeingang, gegeben sind.


Plattform-Technologie

Eine Plattformtechnologie ist eine Basistechnologie um darauf Anwendung oder Services zu entwickeln. Dabei ist ein Betriebssystem ebenso eine Plattform-Technologie wie Microsoft Azure, mit dem beispielsweise kleine WebServices unter Nutzung der Microsoft-KI-Software möglich ist.

Für HR sinkt mit diesen Technologien die Hürde, selbst Hand an IT-Themen zu legen. Low-Code-Plattformen in HR-Suiten bspw. sind niedrigschwellig zu bedienen und so kann auch eine interessierte Personalerin mit ein wenig Training selbst digitale Workflows gestalten und umsetzen.


Häufig wird auch von Plattform-Technologie gesprochen, wobei eine bestimmte Art des Business-Models gemeint ist: Ein Betreiber stellt einen Marktplatz bzw. eine Plattform bereit. Ein einfaches Beispiel ist eBay.

Für HR könnte so beispielsweise ein neues Geschäftsmodell entstehen, indem digitale Führungskräftetrainings nicht nur dem eigenen Unternehmen, sondern über eine Learningplattform sowohl intern als auch in der Unternehmensgruppe oder gar extern angeboten werden.


Hardware

Neuartiger "Gadgets" wie bspw. Wearables, bringen völlig neue Möglichkeiten - auch zu HR. Eine Smart-Watch oder ein Wearable, welches Gesundheitsdaten übermittelt, kann bspw. dem betrieblichen Gesundheitsmanagement eine gänzlich neue wiHRkung verleihen.

Die Fortschritte in der Robotik revolutionieren Industrie oder Medizin und werden Probleme in der Pflege lösen. Auch das Anreichern echter Erlebnisse mit digitalen Informationen, Augmented Reality oder die Verfügbarkeit von 3D-Druckern und Drohnen verändert, wie wir Leben.

Aber auch für HR können diese Hardware-Themen interessant sein. Sei es der Cocktail-Mix-Roboter bei der nächsten Fortbildung oder neue Asessment-Spiele. Kreativität ist hier entscheidend - manchmal weis man noch nicht, welche Innovationen ein "Spielzeug" bringen wird, wenn man anfängt, damit zu spielen.


5G

All diese Hardware und die Software dahinter gilt es zu vernetzen. Einer der Grundsätze der Digitalisierung ist: "Was vernetzt werden kann, wird vernetzt."

5G macht dies erst in der Masse möglich und so können die Stechkarte, Kaffemaschine und SmartWatch miteinander kommunizieren und der Mitarbeiter bekommt seinen Kaffee bereit gebrüht, wenn er das Gebäude betritt - je nach aktuellem Puls mit oder ohne Koffein.


Virtuelle Welten

Eine Brille, ein Smartphone und ein paar Kopfhörer - so schnell kann man sich eine eigene Welt begeben.

Die US-Firma Talespin hat eine Software entwickelt, um in einer virtuellen Welt, schwierige Mitarbeitergespräche zu trainieren. Dadurch wird die Effizienz digitaler Trainings und die Effektivität echter Rollenspiele vereint - und das mittels einer angesagten, innovativen Technologie: VR.


Was bleibt?

Wir werden erleben, dass die Innovationszyklen für Technologien sich weiter verkürzen und ebenso deren Halbwertszeit. Es ist gut zu wissen, mit welchen Technologien, heute eine wiHRkung erzielt werden kann und welche Technologien unser Morgen prägen.

Ebenso wichtig ist es aber auch, sich darauf einzulassen, dass wir uns selbst überraschen werden, wie wir mit noch unbekannten Technologien unser Leben und unsere Arbeit verändern werden.

Verfolgt, was Neugierde in Euch weckt, Lernt es kennen, Und nutzt es für Eure Zwecke.

Quellen / Links:

Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach

https://www.talespin.com/copilot

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