Was ist mein Team wert? – KI im Performance Management

KI -Performance Management
Für die Nutzung von KI im Performance Management von HR ist die Menge und Qualität der verfügbaren Datensätzen entscheidend.

Lässt sich mit Künstlicher Intelligenz der Wert von Mitarbeitenden messen? Diese Frage erreicht mich häufig aus Management-Teams oder HR-Bereichen. Tool-Anbieter zeichnen verheißungsvolle Bilder von 360-Grad-Analysen im Performance Management. Im Einsatz stoßen solche Tools heute vor allem deshalb an Grenzen, weil nicht genug Datensätze zur Verfügung stehen, mit denen KI-Algorithmen Muster erkennen können.

Voraussetzungen für KI im Performance Management

Technologisch ist Künstliche Intelligenz in der Lage, unstrukturierte Daten wie E-Mails zu verarbeiten und den Fortschritt von Teams zu beobachten, um Empfehlungen und Prognosen zu berechnen. Allerdings lassen sich beispielsweise individuelle Bewertungen oder Zielvereinbarungen nur dann zu vorausschauenden Analysen verwenden, wenn genügend vergleichbare Daten vorliegen.

Kein Wunder also, dass in der Praxis noch die deskriptiven Analysen überwiegen. Nach vorne gedacht werden viele HR-Bereiche in den nächsten Jahren an ihrer Datenbasis arbeiten. Dann kann eine KI mit Klassifikationsalgorithmen Empfehlungen abgeben, die in Entwicklungspläne oder Lernformate für Mitarbeitende oder Teams fließen.

Unstrukturierte Daten wie Notizen von Review-Meetings wird sie mittels Text-Mining analysieren, um dem Team seine Muster, Blockaden oder auch Risiken zu spiegeln. Darüber hinaus kann Künstliche Intelligenz unzählige Verhaltensdaten auswerten, von Mausklicks und Tastenanschlägen über E-Mail-Verläufe bis zu Kontaktnetzwerken und Social-Media-Threads.

Ethischer Rahmen empfehlenswert

In der Diskussion über solche Analysen scheiden sich die Geister. Hier sind Unternehmen gut beraten, vor dem Start solcher Projekte klare Regeln und ethische Rahmen zu vereinbaren, die Transparenz sichern und Vertrauen herstellen.

Den Use Case auf Umsetzbarkeit prüfen

Bevor dieser Ball ins Rollen gebracht ist, lohnt es in jedem Fall, den Use Case auf Umsetzbarkeit zu prüfen: Wie hoch ist die Menge an verfügbaren Datensätzen? Reicht sie aus, um einen smarten Algorithmus fundiert zu trainieren? Zu oft habe ich Corner Cases gesehen, die mit viel Aufwand auf die Startbahn geschoben wurden und dort schon vor dem Start zum Scheitern verurteilt waren.

Smarte Technologie für die Personalarbeit

Wer mehr über smartes Performance Management wissen will, der findet in dem neuen Buch „KI in der Personalarbeit!“ von Schäffer Pöschel einen umfassenden Leitfaden für Führungskräfte, der smarte Technologie für die gesamte Personalarbeit beleuchtet. Hier ein Vorgeschmack im Video.

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Profilfoto Referentin Verena Fink
Autorin: KMU-Beraterin Verena Fink