Das Thema People Analytics ist ebenso jung wie relevant. Das kürzlich veröffentlichte Buch der Hochschul-Dozentin Dr. Steffi Rudel ist eines der ersten Bücher in Deutschland zu diesem Thema. Darin fasst sie verständlich und kompakt zusammen, was man für die Verwendung von People Analytics wissen muss. Eine Buchreview.

People Analytics: Daten im Human Resource Management

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Das Thema People Analytics ist ebenso jung wie relevant. Das kürzlich veröffentlichte Buch der Hochschul-Dozentin Dr. Steffi Rudel ist eines der ersten Bücher in Deutschland zu diesem Thema. Darin fasst sie verständlich und kompakt zusammen, was man für die Verwendung von People Analytics wissen muss. Eine Buchreview.

In den letzten Jahren sind Daten ein elementarer Teil unseres alltäglichen Lebens geworden. Von Data Scientists werden sie gesammelt, ausgewertet und abschließend visualisiert. Im Bereich der Unternehmen wird dies als Business Intelligence bezeichnet. Dabei werden unter anderem Kundenbedürfnisse prognostiziert, neue Märkte ermittelt oder Voraussagen über zukünftige Geschäftsentwicklungen aufgestellt.

In dem 2021 im Franz Vahlen Verlag veröffentlichten praxisnahen Lehrbuch “People Analytics. Methoden & Werkzeuge zur Arbeit mit Daten im Human Resource Management (HRM)” erklärt Steffi Rudel, dass Business Analytics mit einem neuen Zweig noch mehr als das zuvor aufgeführte sein kann: mit der sogenannten People Analytics. Diese bezeichnet die Verwendung von Daten im Bereich des Human Resource Management, auch als HRM abgekürzt. Dabei werden jene Daten analysiert, die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen, oder potenzielle Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen eines Unternehmens betreffen.

Über die Autorin
 
Die Autorin von “People Analytics”, Dr. Steffi Rudel, arbeitet als wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Fakultät für Informatik der Universität der Bundeswehr München. Zudem ist sie Hochschuldozentin am Weiterbildungsinstitut casc. Von 2019 bis 2020 arbeitete sie als Vertretung an der Fakultät für Betriebswirtschaft für die Professur für Personalcontrolling und Business Analytics.

Das Buch richtet sich zwar gezielt an Studierende des Bereichs HRM, aber es hält für alle Praktiker wertvolle Erkenntnisse bereit. Wer sich tiefer in das Thema ‘Datengetriebene Personalarbeit’, und damit, so Rudel, die Zukunft, einarbeiten möchten, erhält einen weitreichenden Einblick in das Feld der People Analytics. Denn es zeigt die zunehmende Digitalisierung im HRM-Bereich und damit einhergehend die Entwicklungen auf diesem Gebiet.

Die Anwender im HRM sind keine Statistiker und Informatiker

Möglich gemacht wird die Datenanalyse bei People Analytics, so Rudel, einerseits anhand einer ansteigenden Verfügbarkeit der Daten, andererseits durch neuartige und simpel bedienbaren Softwaretools. Schließlich, betont die Autorin, dürfe man bei dem Hype um People Analytics nicht vergessen, dass die Anwender und Anwenderinnen im HRM im Regelfall keine Statistiker oder Informatiker sind – und auch nicht werden sollen.
 
Aus diesem Grunde sind die neuartigen Softwaretools, die keinerlei Programmierung benötigen, ein wahrer Auftrieb für die People Analytics. Dennoch bilden die Daten und Tools nur eine Seite der Medaille. Denn das HRM benötigt zudem Experten und Expertinnen, die People Analytics verwenden können. Nicht nur Kompetenzen in der Erhebung, Auswertung und Visualisierung von Daten werden benötigt. Vielmehr bedarf es Wissen aus verschiedenen Bereichen, wie Ethik oder Datenschutz.
 
Steffi Rudels Buch stellt sich genau jener Aufgabe: Sie möchte die zukünftigen Anwender und Anwenderinnen im HRM bestmöglich auf die Aufgaben im Bereich der People Analytics vorbereiten. Dabei legt Rudel ihren Fokus nicht bloß auf die neusten Tools und Methoden, sondern konzentriert sich auch auf die Verwendung von Methoden im Bereich der Künstliche Intelligenz im Gebiet von HRM.

Die Rolle von KI im HRM

Ein Kapitel befasst sich ganz mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) und ihrer Rolle im HRM. “KI verspricht auch im HRM der Problemlöser für (fast) alles zu sein, soll Bewerbungsschreiben in kürzester Zeit für uns vorsortieren, objektive Entscheidungen bei Einstellungen für uns treffen (statt subjektiv durch das „Bauchgefühl“ oder Sympathie beeinflusst zu sein), Mitarbeitende gezielt und nachhaltig fördern, die Kommunikation in unserem Unternehmen messen und verbessern und natürlich erkennen welcher Mitarbeitende als nächstes kündigen wird” (S. 120), erklärt Rudel. Aufgrund dieser Relevanz schenkt sie dem Thema in einem gesamten Kapitel ihre Aufmerksamkeit.
 
“Damit eine KI gut arbeiten kann, benötigt sie Daten – entweder muss sie zunächst mit möglichst vielen Daten ‘angelernt’ werden, oder sie wird eingesetzt, um Muster in Daten zu finden. Je mehr Daten dabei jeweils verwendet werden, desto besser werden die Ergebnisse voraussichtlich sein – daher kommt dem Begriff Big Data in diesem Zusammenhang ebenfalls große Bedeutung zu” (ebd.), schreibt Rudel.

Risiken von KI – und wie gegen sie vorgegangen werden kann

Im Zusammenhang mit Human Resources erhielt KI allerdings in den letzten Jahren häufig negative Schlagzeilen. So gibt es Fälle, in denen bestimmte soziale Gruppen, etwa in KI-gestützten Bewerbungsverfahren, benachteiligt wurden. Der Bayrischer Rundfunk hat kürzlich hierzu umfassend recherchiert. Ihre Ergebnisse haben die Redakteure in “Fairness oder Vorurteil? – Fragwürdiger Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Jobbewerbung” zusammengefasst.
 
Steffi Rudel erklärt diesen Bias anhand folgendem Beispiels: “Ein bekannter Fakt in Deutschland ist, dass leider nur wenige Posten der obersten Führungsetage in Unternehmen mit Frauen besetzt sind. Nehmen wir an, die Besetzung eben dieser Posten sollte in Zukunft durch eine KI entschieden werden. Dazu wird die KI zunächst mit den Daten der vergangenen zehn Jahre trainiert, um anschließend geeignete Kandidaten für die Posten vorzuschlagen.” (S. 123) Rudel führt weiter aus: “Was denken Sie, wird die KI eher Männer oder eher Frauen vorschlagen? Leider werden es höchstwahrscheinlich ausschließlich Männer sein – da in der Vergangenheit in Unternehmen eben die Männer diese Positionen deutlich dominiert haben” (ebd.). So wurden beispielsweise im Unternehmen Amazon, wo eine KI die Bewerber und Bewerberinnen vorsortieren sollte, Frauen systematisch aussortiert.
Literaturhinweis
 
Rudel, Steffi: “People Analytics. Methoden & Werkzeuge zur Arbeit mit Daten im Human Resource Management (HRM)”. Vahlen 2021.
 
Das Buch kann online direkt beim Verlag bestellt werden: http://www.vahlen.de/productview.aspx?product=31797318&medium=print

Welche Aspekte müssen also beachtet werden, um derartige Risiken zu vermeiden? Rudel betont: “Wichtig ist es […], im Auge zu behalten, dass gefundene Muster und Informationen jeweils eben nur für diese analysierten Daten gelten – sie können niemals eine ‘Allgemeingültigkeit’ erlangen”. Sie warnt davor, Daten zu viel Vertrauen zu schenken. Stattdessen rät sie den Leserinnen und Lesern dringlich: “Hier ist es wichtig, immer auch den gesunden Menschenverstand einzuschalten – denken Sie stets daran, im HRM arbeiten wir mit Menschen, diese sollten weiterhin im Mittelpunkt stehen und nicht von KI ‘verdrängt’ werden.” Sie betont dabei: “Es sollten also nicht vorbehaltlos Daten gesammelt und ausgewertet werden, weil es eben möglich ist, sondern vielmehr müssen zunächst die richtigen Fragen identifiziert und anschließend eine gewissenhafte Analyse durchgeführt werden”.

Technologie gut, aber Datenkompetenz besser

In Dr. Steffi Rudels Buch wird die Relevanz von People Anayltics anschaulich und selbst für Laien verständlich aufgearbeitet. Anhand demonstrativer Beispiele wird das Thema den Lesenden verständlich gemacht. Dennoch steht sie dem Einsatz beispielsweise von KI kritisch gegenüber. Eine Haltung, die dem Buch Glaubwürdigkeit verleiht. Ihrem Rat, trotz der Vorteile, die KI für People Analytics mit sich bringt, immer den “gesunden Menschenverstand einzuschalten” ist nachvollziehbar und steht ganz auf Höhe der Zeit: Gerade in Business Intelligence wird die Humanzentrierung und damit verbunden die Notwendigkeit von Datenkompetenz postuliert. Die Anwendung einer Technologie, wie BI sie darstellt, ist nur so gut, wie alle Mitglieder eines Unternehmens mit ihr umgehen können. (iovolution/futureorg)

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