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Was steckt hinter dem Trendthema HR Analytics?

Der Einsatz von Datenanalysetools hat im Personalwesen Einzug gehalten: HR Analytics heißt die datengestützte Entscheidungshilfe. Was gilt es beim Einsatz für Betriebe zu beachten?

Über die Chancen und Risiken von HR Analytics als datenbasierte Entscheidungshilfe im Personalmanagement wird viel in Fachmagazinen geschrieben. Aber rentiert sich die Analyse von Personaldaten zur Optimierung von Entscheidungsprozess überhaupt? Die meisten Unternehmen wägen zunächst ab und suchen nach passenden Business Cases, um festzustellen, ob sich der Aufwand der Datenbeschaffung und -aufbereitung auch lohnt. Derzeit erproben einige Unternehmen erste Anwendungen in Pilotprojekten. Eine aktuelle IW-Studie (2022) beleuchte wichtige Anwendungsfelder und betriebliche Erfolgsfaktoren zum Trendthema. Hier ein Überblick.

Was ist HR Analytics und wo wird es angewendet?

Mit dem Begriff HR Analytics oder auch People Analytics werden im weiteren Sinne datenbasierte Anwendungen und im engeren Sinne der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Entscheidungsfindung im Personalwesen beschrieben, beispielsweise in der Personalplanung oder -auswahl. Während das in den 1980er-Jahren etablierte Personalcontrolling mit seinen Kennzahlensystemen und HR-Reportings eher den Status Quo in den Fokus nimmt sowie rückblickend Entwicklungen beschreibt, ermöglicht die moderne Methode der HR Analytics den Blick nach vorn. Basierend auf kombinierten betriebsinternen und -externen Datenquellen untersuchen HR Analytics-Ansätze mittels statistischer Verfahren Zusammenhänge und versuchen vorherzusagen, was wann und warum passiert. Die Unterscheidung zwischen HR Analytics und Personalcontrolling ist allerdings nicht trennscharf.

Eine praxisorientierte Übersicht zu den Anwendungsfeldern der Digitalisierung im Personalmanagement bietet die Broschüre HR Tech der Bundesvereinigung der deutschen Arbeitgeber (2021).

Die Verbreitung in Deutschland ist bislang gering

In HR Analytics-Vorhaben können beispielsweise Erkenntnisse darüber gewonnen werden, wann und unter welchen Bedingungen Mitarbeitende ihren Betrieb verlassen. Informationen, die für Personalabteilungen wesentlich sind, denn gute Beschäftigte an sich zu binden, spart viel Zeit und Kosten – besonders wenn Ersatz auf dem Arbeitsmarkt immer schwerer zu finden ist. Doch laut einer allerdings nicht repräsentativen Befragung des Bundesverbands für Personalmanager BPM und dem Ethikbeirat HR-Tech (siehe Informationen zum Beirat am Ende des Beitrags) sind im Jahr 2021 gerade einmal rund 1 Prozent der befragten Organisationen der Frage nach den Kündigungsabsichten nachgegangen – 6 Prozent planten dies zu tun. Da die 330 befragten Personalverantwortlichen eher aus größeren Unternehmen stammten, ist die Verbreitung von HR Analytics – bezogen auf die mittelständig geprägte Unternehmenslandschaft – sogar vermutlich eher überschätzt. Doch woher rührt die Zurückhaltung?

Was ist in der betrieblichen Praxis wichtig?

  1.  
     

    Datenqualität, -infrastruktur und -schutz:

    Die Menge an digitalen Informationen nimmt in den Unternehmen stetig zu, doch die Inkompatibilität verschiedener IT-Infrastrukturen erschwert es vielerorts, den Datenschatz auch zu heben. Manche Daten liegen außerdem nur mit großem Zeitverzug vor, sind ungenau oder inkonsistent – mit der Folge, dass die schlechte Datenqualität zu Fehlinterpretationen führen kann. Die Nutzung von personenbezogenen Daten ist zudem aufgrund datenschutzrechtlicher Bedenken immer heikel, gerade im Arbeitskontext. Für viele Prognosen braucht es in der Regel jedoch nur anonymisierte oder auch aggregierte Daten, die nicht unter die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) fallen – zum Beispiel zur Fragestellung, wie sich Tätigkeitsanforderungen im Betrieb aufgrund kundenseitiger Nachfrageänderungen wandeln und welche Kompetenzen in Zukunft vermehrt gefragt sind.

  2.  
     

    (Methoden-) Kompetenzen:

    Rohdaten bieten noch keinen Erkenntnisgewinn, sie müssen aufbereitet, geprüft und analysiert werden. Dafür braucht es sowohl technisches Know-how zur Datengenerierung als auch statistische und fachliche Kennnisse. Nur so können aus den Daten Informationen und letztlich Erkenntnisse gezogen werden, die in betrieblichen Entscheidungen münden und damit die Investitionen in die Datenaufbereitung und Analyse auch rechtfertigen. Mitglieder aus den Bereichen Personal, IT und der Geschäftsführung sowie Mitarbeitendenvertretungen arbeiten daher häufig eng zusammen. Im Umgang mit großen unstrukturierten Datenmengen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache werden Data Scientists wie Christopher Thiel für Betriebe immer wichtiger. Lesen Sie im Interview mehr über den noch jungen Beruf des Data Scientist.

  3.  
     

    Akzeptanz und Mitbestimmung:

    Gerade zu Beginn stehen einem HR Analytics-Projekt häufig Sorgen und Skepsis entgegen, wenn es um die Datennutzung bei Entscheidungen im Personalmanagement geht. Laut einer allerdings nicht repräsentativen Befragung von BPM und dem Ethikbeirat HR-Tech von 700 Arbeitnehmervertreterinnen und -vertretern im Jahr 2021 stehen diese den dem Einsatz neuer Technologien im HR eher kritisch gegenüber und wünschen sich mehrheitlich Richtlinien für den Einsatz Künstlicher Intelligenz und automatisierter Anwendungen im HR allgemein. Das Betriebsverfassungsgesetz  räumt Betriebsräten zudem weitreichende Mitbestimmungsrechte ein, beispielsweise wenn es um die Anwendung von technischen Einrichtungen zur Leistungsüberwachung geht (§87 BetrVG). Mehr zu den Beteiligungsrechten finden Sie im Konzeptpapier des Deutschen Gewerkschaftsbundes zum Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt (2020).

Daten ersetzen nicht das Bauchgefühl

Die Nutzung von Daten soll Entscheidungen erleichtern und durch mehr Objektivität verbessern. Doch datengestützte Entscheidungen sind nicht per se frei von Verzerrungen und können Ungleichheiten fortschreiben und festigen. Daher ist es wichtig, die Fairness und Diskriminierungsfreiheit der verwendeten Daten, Methoden und Ableitungen zu prüfen. Der Ethikbeirat HR Tech hat hierzu zehn Richtlinien zum verantwortungsbewussten Umgang mit digitalen Technologien im HR-Bereich entwickelt. Fachwissen und praktische Erfahrungen, sprich das oftmals gescholtene Bauchgefühl, kann die Datenanalyse nicht ersetzen. Der Mehrwert der Datenanalyse liegt vielmehr darin, neue und bisher unbekannte Zusammenhänge aufzudecken und bisherige zu prüfen, um Entscheidungen für andere nachvollziehbarer zu machen.