Quo Vadis Human Resource Information Systems: von einem administrativen Prozess- hin zu einem strategischen Kompetenzverständnis

Enterprise Systems (ES) bilden den Nexus der Anwendungssystemlandschaft eines Unternehmens. Den Kern dieser Systeme bilden noch immer datenzentrierte Integrationsüberlegungen, um die wesentlichen Beschaffungs- und Distributionsprozesse zu unterstützen (Schütte 2024). Über die klassischen betrieblichen Funktionen hinausgehend decken sie komplexe, zunehmend auch sekundäre Wertschöpfungsaktivitäten (z. B. Innovationsentwicklung, Personalwirtschaft) ab. Die Entwicklung von ES wird durch das Aufkommen neuer informationstechnologischer Möglichkeiten, die beim ES-Hersteller SAP zu der Formulierung von „Intelligent Enterprises“ (Masri und Medrouk 2022, S. 6) geführt haben, bestärkt. Derartige „intelligente“ ES zeichnen sich durch drei integrierende Perspektiven aus: Erstens wird eine umfassende Anwendungsbreite in Unternehmen angestrebt, die unternehmensweite Informationssysteme (IS) und digitale Plattformen abdeckt (Masri und Medrouk 2022). Zweitens hat die technologische Entwicklung insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) dazu geführt, dass ein signifikanter Wandel des Einsatzes automatisierter Maschinen in der Arbeitsteilung mit Humanressourcen erfolgt. Diese Veränderungskraft ist angesichts der reduzierten Verfügbarkeit von Personalressourcen von besonderer Bedeutung. Drittens führen die Entwicklungen in der Cloud dazu, dass die Art der Leistungserstellung innerhalb der IT deutlich vereinfacht worden ist (Hentschel et al. 2018).

Sofern dieser Perspektivenintegration gefolgt wird, sollten Personalinformationssysteme (Human Resource Information Systems, HRIS) zukünftig eine besondere Bedeutung in der Anwendungssystemlandschaft besitzen. Dies hat erstens seine Ursache darin, dass das „R“ in ERP-Systemen nicht ausgeprägt wurde, denn im Gegensatz zur Erweiterung von Material Requirements Planning Systemen (MRP I) zu Manufacturing Resource Planning Systemen (MRP II) mit ihren kapazitativen Engpassüberlegungen, hat in Enterprise Resource Planning (ERP) Konzepten diese Aufgabenintegrationsperspektive gefehlt (Zelewski et al. 2008). Zweitens führt die begrenzte Verfügbarkeit und auch Gewinnbarkeit von Personalressourcen, ob durch den wettbewerbsrelevanten „Kampf um Talente“ (Chambers et al. 1998, S. 44) oder den demografischen Wandel begründet, zur Notwendigkeit, den effektiven und effizienten Einsatz von Personal und deren Entwicklung zu fokussieren. Basierend auf diesen Entwicklungen wird im Lichte der Digitalisierung zunehmend der Einsatz intelligenter HRIS als strategisches Instrument im Wettbewerb verstanden (Kaliannan et al. 2023). Im Zuge erster Feldversuche einiger großer HRIS-Provider zeichnen sich erste Implikationen für die perspektivische Gestaltung von Personalprozessen ab, doch die grundsätzliche Verankerung von Ressourcen in ES scheint noch in weiter Ferne zu sein. Daher fokussiert der vorliegende Beitrag eine „Bottom-up-Analyse“, d. h. es wird untersucht, welche Veränderungen bei einzelnen Prozessen erkennbar sind. Zugleich sollen die HRIS-Veränderungen im Hinblick auf ein sich änderndes Verständnis von Ressourcen als Kompetenzen untersucht werden. Trotz der skizzierten Relevanz verdeutlichen aktuelle Branchenreports, dass HRIS in der Unternehmenspraxis bisweilen überwiegend für administrative Zwecke als relevant befunden werden (Peters et al. 2024). Ebenso findet in der ES-Forschung eine begrenzte Analyse von HRIS im ES-Kontext im Allgemeinen und von Zukunftstrends „intelligenter HRIS“ im Speziellen statt (Johnson et al. 2016). Dies legt nahe, dass die Potenziale intelligenter HRIS und die Mehrwerte einer umfänglichen Integration jener in das strategische Unternehmensfundament auf Anwenderseite bis dato nicht vollständig ausgeschöpft bzw. präsent sind. Vor dem Hintergrund, dass die positive Wirkung intelligenter HRIS für die Unternehmensleistung evident ist (Abuhantash 2023) und die Nutzung personalisierter, KI-basierter Funktionen als Notwendigkeit angesehen wird, um im Kampf um Talente zu bestehen (Black und van Esch 2021), lässt sich in diesem Zusammenhang eine Forschungslücke attestieren. Der vorliegende Beitrag adressiert dieses Defizit. Aus einer übergeordneten, sozio-technischen Perspektive mit einer Integration von ökonomischen und technischen Aspekten untersucht der Beitrag die folgende Forschungsfrage:

Wie haben sich der funktionale Umfang sowie die Rolle von HRIS auf einer strategischen Ebene von rein administrativen zu deutlich strategischer orientierten Kompetenzen entwickelt, und welche strategischen Entwicklungen lassen sich perspektivisch antizipieren?

Basierend auf einer multiplen Fallstudie generiert der Beitrag die folgenden Mehrwerte: Forschenden im Nexus von IS und Human Resource Management (HRM) dienen die funktionalen und strategischen Entwicklungen als Grundlage für weiterführende explorative Studien. HRIS-Providern eröffnen die perspektivischen Entwicklungen und Integrationsanforderungen strategische Entwicklungs- und Anpassungsmöglichkeiten ihrer proprietären Systeme, um dem strategischen Kompetenzverständnis gerecht zu werden. Für HRIS-Anwenderunternehmen schafft der Beitrag einen transparenten Überblick über den funktionalen State-of-the-Art und veranschaulicht HRIS-Unterstützungsstrategien im Übergang von einem Prozess- hin zu einem strategischen Kompetenzverständnis.

Der Beitrag ist wie folgt strukturiert: Zunächst wird die Einbettung von HRIS in ES erörtert. Anschließend wird das das methodische Vorgehen skizziert. Im weiteren Verlauf werden HRIS-Funktionalitäten und Unterstützungsstrategien intelligenter HRIS detailliert. Auf dieser Grundlage werden perspektivische Entwicklungen intelligenter HRIS und deren Implikationen für die Forschung und Praxis diskutiert. Abschließend wird der Beitrag durch ein kurzes Fazit abgerundet.

ES haben sich von primär produktionsorientierten MRP-I-Systemen über umfassendere, vielschichtige ERP-Systeme zu noch umfangreicheren Lösungen entwickelt, welche Unternehmensgrenzen überwinden (Schütte 2024). Ein ERP-System bezeichnet eine integrierte betriebliche Anwendungssoftware, die aus mehreren Komponenten besteht und die operativen Prozesse innerhalb eines Unternehmens in allen klassischen betrieblichen Funktionen unterstützt (Leyh und Wendt 2018; Schütte 2024). In Abgrenzung zu ERP-Systemen führen ES den ERP-Systemgedanken fort und unterstützen zusätzliche Prozesse sowie Aufgaben im Sinne eines unternehmensweit integrierten IS (Schütte et al. 2022). ES bestehen aus Sub-Systemen, welche Faktor‑, Beschaffungs‑, Produkt- und Absatzmärkte horizontal miteinander verbinden und dahinterliegende Geschäftsprozesse und Faktorkombinationen innerhalb eines Unternehmens und dessen Umsysteme unterstützen. Dieser Systemperspektive folgend lassen sich – neben ERP-Systemen – Supplier Relationship Management- (SRM), Customer Relationship Management- (CRM), Supply Chain Management- (SCM) Systeme, HRIS und BI-Anwendungen, die Data Warehousing oder Data Lakes subsumieren, als relevante Sub-Systeme von ES zusammenfassen (siehe Abb. 1). Die Inklusion von HRIS und BI-Anwendungen als Sub-Systeme von ES spiegelt in diesem Kontext die skizzierte Entwicklung hin zu „intelligenten“ ES im Wandel der Betrachtung der den Unternehmen zugrundeliegenden Ressourcen wider. Während MRP-I-Systeme ausschließlich den Umgang mit tangiblen Ressourcen unterstützten und traditionelle ES typischerweise auf die Verarbeitung relationaler Daten beschränkt sind, zeichnen sich „intelligente“ ES durch die Integration fortschrittlicher Technologien wie Cloud Computing, Big Data Analytics und KI aus (Wang et al. 2022). Solche „intelligenten“ ES ermöglichen es Unternehmen neben materiellen zunehmend auch immaterielle Ressourcen, insbesondere Wissen und Kompetenzen, effektiv zu nutzen, welche als Schlüsselfaktoren für den Unternehmenserfolg gelten (Bharadwaj 2000). In diesem Kontext gewinnen „intelligente“ HRIS an Bedeutung: Als Sub-System von ES erfassen, speichern, verarbeiten und analysieren HRIS relevante Informationen über die individuellen und organisationalen Ressourcen und personellen Kompetenzen und stellen diese mitunter unternehmensübergreifend zur Verfügung (Kavanagh et al. 1990). Die primären Ziele der HRIS-Adoption liegen in der Vereinfachung und Beschleunigung von Personalprozessen, der Steigerung der Informationsqualität, dem erleichterten Informationszugriff, der Automatisierung von Abläufen sowie in einer verbesserten Daten- und Prozessintegration. Im HRM-Kontext fungieren HRIS als Schnittstellen zwischen funktionalen Unternehmensbereichen und Sub-Systemen von ES, indem sie entscheidungsrelevante Informationen unternehmensweit bereitstellen (z. B. für das Controlling, SRM, CRM, etc.). Moderne, intelligente HRIS gehen jedoch über die interne Integration hinaus: Sie sind häufig unternehmensübergreifend vernetzt und ermöglichen die Zusammenarbeit mit externen (Kooperations‑)Partnern oder Dienstleistern (z. B. bei der Arbeitnehmerüberlassung), wodurch sie die übergreifende Vernetzung in erweiterten Wissens- und Wertschöpfungsnetzwerken unterstützen (Conrad und Meyer-Ohle 2024).

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Um den funktionalen Status Quo kontemporärer HRIS sowie perspektivische Weiterentwicklungen zu skizzieren, setzt der Beitrag auf eine multiple Fallstudie. Diese eignet sich besonders, um holistische Analysen aktueller und komplexer Phänomene von HRIS zu untersuchen (Yin 2018). Basierend auf Gartners (2023) Analyse bestehender HRIS-Provider, wurden für die multiple Fallstudie sieben Cloud-basierte HRIS ausgewählt. Zusätzlich wurde mit „Personio“ – einem deutschen Startup mit Unicorn-Status – ein innovativer, visionärer Provider berücksichtigt (siehe Tab. 1). Aufgrund der Variation hinsichtlich Marktposition, Land, Zielgruppe und Umsatz der betrachteten Provider kann von repräsentativen Erkenntnissen ausgegangen werden (Yin 2018). Für die Analyse wurden Informationen der HRIS über öffentlich zugängliche Informationen gesammelt und analysiert (z. B. Unternehmenskommunikation, Pressemitteilungen, Entwicklerforen, Demoversionen, affiliierte soziale Medien, etc.).

Basierend auf der Analyse der Cloud-basierten HRIS lassen sich vier dominante Unterstützungsstrategien zur Transition vom administrativen Prozess- zum strategischen Kompetenzverständnis identifizieren (siehe Tab. 2). Diese Unterstützungsstrategien manifestieren sich in vielfältigen Funktionalitäten, welche von führenden HRIS-Providern bereitgestellt werden.

Erstens spiegelt sich der Effizienzgedanke und die Entlastung der HR-Abteilung in administrativen Prozessen in der Kapazitätsfreisetzungsstrategie wider. Durch die Fokussierung auf die Automatisierung und Effizienzsteigerung administrativer Prozesse tragen HRIS direkt zur Freisetzung von Kapazitäten der HR-Abteilung bei und ermöglichen indirekt die Fokussierung auf die strategische Entwicklung und das Management von Personalkompetenzen. Die analysierten HRIS bilden mehrheitlich den gesamten Hire-To-Retire-Prozess und damit alle Phasen des integrierten Personallebenszyklus von der Rekrutierung über die Personalplanung und das Talentmanagement bis hin zur Nachfolgeplanung und Pensionierung ab (z. B. SAP, Oracle, Workday). Lediglich vereinzelt sind HR-Funktionen nicht integriert (z. B. die Recruiting-HR-Funktion; Infor) oder befanden sich zum Zeitpunkt der Analyse noch in einem „Early Access“ Status (z. B. die strategische Personalplanung; Personio). Ein zentraler Einflussfaktor für eine holistische End-To-End-Abbildung der HR-Prozesse liegt in der historisch gewachsenen IT-Architektur der HRIS-Provider: Während native Cloud-Provider Prozesse holistisch durch eine Cloud Plattform mit einheitlichem Datenmodell und einer integrierten, unifizierten Datenbank abdecken können (z. B. Oracle, Cornerstone), ist bei SAP aufgrund mangelnder nativer Cloud-Lösungen (z. B. SuccessFactors Cloud Payroll) ein hybrider Ansatz erforderlich. Zur Payroll-Abwicklung ist SAP SuccessFactors für die Stammdatenverarbeitung in der Cloud und S/4HANA HCM on-premise erforderlich, da es sich um unterschiedliche Produkte handelt, die über Middleware verbunden werden müssen, damit eine End-To-End-Abdeckung realisiert werden kann. Ebenso werden Self-Service-Funktionalitäten, wie Chatbots und Helpdesks, angeboten, um administrative Arbeitsaufwände zu reduzieren. Weitere zentrale Merkmale umfassen die Fähigkeit zur Lokalisierung und den Grad der Standardisierung. Erstere ist essenziell für die standortabhängige Compliance mit rechtlichen und steuerlichen Regulatorien, insbesondere im Bereich HR-Payroll. Führende HRIS-Provider bieten einen breiten geographischen Anwendungsbereich (SAP: 49 Länder; Oracle: 200 Länder), während kleinere Provider häufig auf wenige Länder beschränkt sind (z. B. Cegid; Workday mit angloamerikanischem Fokus, jedoch avisierten Erweiterungen für den europäischen Markt).

Zweitens spiegelt sich die Cloudisierung und der Servitisierungsgedanke in der Dezentralisierungsstrategie wider, welche die Mobilität und Auslagerung von (primär administrativen) HR-Prozessen durch den ubiquitären Zugriff auf Funktionalitäten ermöglicht. Allen HRIS sind Self-Service-Funktionen inhärent, um administrative Last zu minimieren und den Mitarbeitenden Autonomie zu ermöglichen, was zu einer positiven Employee Experience beiträgt. Mobile Applikationen – primär für den Employee Self-Service – sind etablierter Standard, unterscheiden sich zeitweilen aber deutlich in ihrem Funktionsumfang: von vollständiger Funktionsabdeckung (Oracle, Personio, Cornerstone) über zentrale HR-Funktionen mit Self-Service (ADP) bis hin zu lediglich rudimentären, überwiegend administrativen Self-Service-Funktionen (SAP). Die Simplifizierung der Benutzerfreundlichkeit in HRIS, insbesondere durch die Integration von Low-Code-Plattformen (z. B. SAP Build, Oracle Experience Design Studio), trägt wesentlich zur Bewältigung komplexer Customizing-Anforderungen und zur Erstellung individueller Workflows bei (z. B. SAP, ADP, Personio). Moderne HRIS-Systeme sind zunehmend darauf ausgelegt, benutzerfreundliche Schnittstellen und intuitive Tools bereitzustellen, die es Mitarbeitenden der Fachabteilung ermöglichen, ohne tiefgehende IT-Kenntnisse Anpassungen und Automatisierungen durchzuführen. Die Capabilities der HR-Abteilungen, dynamisch und selbstbestimmt auf sich ändernde Umweltanforderungen reagieren zu können, werden damit erweitert und die Komplexität bei der Systemanpassung reduziert.

Drittens unterstützt die Personalisierungsstrategie direkt die Transition von einem administrativen Prozess- zu einem strategischen Kompetenzverständnis, in welchem umfassende und personalindividuelle Kompetenzentwicklungen ermöglicht werden. Durch personalisierte Entwicklungspläne und Kompetenzanalysen werden Kompetenzlücken identifiziert und gezielte Entwicklungsmaßnahmen initiiert. Die Cornerstone OnDemand HCM Cloud zeichnet sich innerhalb des Talent-Managements durch eine starke Fokussierung auf die Personalweiterbildung und Karriereentwicklung mit individuellen Lernpfaden aus. Die skizzierten strategischen Entwicklungen spiegeln sich in allen HRIS-Komponenten wider: die hoch-personalisierte Employee Experience wird von allen HRIS-Providern als obligatorische Komponente intelligenter HRIS beworben und umgesetzt (insb. Personio, Oracle, SAP, Cornerstone, Workday). Oracle HCM Cloud und SAP SuccessFactors bieten tiefgreifende, stellenweise KI-gestützte Personalisierungsfunktionen, welche individuelle Karriere- und Entwicklungspläne erstellen und sowohl berufliche als auch private Aspekte (z. B. Kinderplanung, Elternzeit) integrieren. Oracle HCM Cloud unterstützt durch die integrierte Plattform „Oracle My Experience“ personalisierte Employee-Journeys und Wellness-Empfehlungen (z. B. Gesundheitskurse am Arbeitsplatz), die das Wohlbefinden und die Work-Life-Balance der Mitarbeitenden fördern. SAP SuccessFactors fokussiert durch den „Opportunity Marketplace“, welcher individuelle Weiterbildungsmöglichkeiten bietet, die kontinuierliche berufliche Kompetenzentwicklung. Personio bietet eine effiziente Bearbeitung von Personalanfragen durch den KI-gestützten Chatbot „Personio Conversations“ und kombiniert eine hohe Benutzerfreundlichkeit mit Aspekten der Personalisierung. Bei Cornerstone liegt der Schwerpunkt auf personalisierten Lernpfaden und kontinuierlicher Kompetenzentwicklung, während Workday mittels KI-basierter Datenanalyse (Workday Prism Analytics, Skills Cloud) die Agilität der Belegschaft fördert, indem Talente mit passenden Kompetenzentwicklungsmöglichkeiten verknüpft werden.

Viertens unterstützt die datengetriebene Kompetenzmanagementstrategie die strategische Entscheidungsfindung durch HR-Analytics und KI. Die Integration (generativer) KI in „intelligente“ HRIS fungiert in diesem Kontext als ein zentraler Treiber der aktuellen Entwicklungen im strategischen HRM, welcher die Automatisierung, Personalisierung und Effizienz von HR-Funktionen maßgeblich vorantreibt. HRIS nutzen KI auf vielfältige Weise: Kompetenzlücken werden automatisiert identifiziert, evaluiert und personalisierte Entwicklungspläne werden basierend auf prädiktiven Vorhersagen individuell erstellt (z. B. SAP Opportunity Marketplace); Recruiting-Funktionen werden von der automatisierten (inklusiven) Erstellung von Ausschreibungen über die Vorauswahl bis hin zur Evaluation des Kompetenzabgleichs (u. a. unter Beachtung geschlechterspezifischer Verzerrungen) unterstützt (z. B. SAP, Oracle); Dashboard Analysen werden automatisiert erstellt (z. B. Workday, Cornerstone, Cegid); Personalbedarfsanalysen werden im Workforce Management vorhergesagt (z. B. Infor); Anomalien in Bewegungsdaten werden identifiziert (z. B. bei der Payroll-Funktion; ADP); Stakeholder Support wird durch Helpdesks und Chatbots angeboten (z. B. Personio, SAP). In diesem Kontext integrieren intelligente HRIS zunehmend auch semi- und unstrukturierte Daten. Die Integration von Plattformen (u. a. auch sozialer Medien wie LinkedIn) und Drittanbietern in die proprietäre HRIS-Plattform ist ein wesentlicher Bestandteil „intelligenter“ HRIS. Diese Integration ermöglicht eine umfassendere Entscheidungsunterstützung, erweitert die Funktionalität und Anpassungsfähigkeit erheblich und mündet in HRIS-Ökosystemen (z. B. SAP, Personio). Außerdem ermöglicht die Integration externer Anwendungen und Services die gezielte Adressierung spezifischer Unternehmensanforderungen. Führende HRIS verfügen über umfangreiche Partnernetzwerke, die es ermöglichen, zusätzliche Module und Funktionalitäten nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren (SAP: ca. 80 Partnerlösungen; Oracle). Oracle stellt beispielsweise ein offenes Plattform-Ökosystem dar, welches die Integration von Drittanbieter-Applikationen und -Services für HR-Funktionen wie Benefits Management und Workforce Analytics (z. B. Identifikation von Kompetenzmängeln) fördert.

Auf Grundlage der skizzierten HRIS-Funktionalitäten lassen sich vier fundamentale strategische Zukunftstrends und Anforderungen identifizieren. Diese Trends könnten die Rolle der HRIS-Provider, das Fundament der zugrundeliegenden Geschäftsmodelle und die Anwenderunternehmen sowie deren Stakeholder vor große Herausforderungen stellen.

Erstens wird die strategische Bedeutung der Berücksichtigung aufkommender gesetzlicher und steuerlicher Anforderungen – die seit den 1940er-Jahren signifikant die Entwicklung der HRIS geprägt haben (Johnson et al. 2016) – auch weiterhin zentral bleiben, da die Compliance sowohl für HRIS-Provider als auch für deren Anwenderunternehmen von entscheidender Relevanz für das Fortbestehen der Unternehmung ist. Angesichts der fortschreitenden Entwicklungen, insbesondere im Bereich der (generativen) KI, die gegenwärtig noch weitgehend als „Blackbox“ agiert und im Umgang mit hochsensiblen Personaldaten ethische, datenschutz- und sicherheitsrelevante Bedenken aufwirft (etwa bezüglich geschlechtsspezifischer Diskriminierung im KI-gestützten Recruiting; Tilmes 2022), ist mit der Einführung weiterer regulatorischer Richtlinien zu rechnen. Diese könnten bestehende Gesetze (z. B. EU KI Act, USA AI Bill of Rights) erweitern oder drastisch verschärfen. Parallel zu den aktuellen Bestrebungen, die „KI-Blackbox“ zu entschlüsseln, ist die Notwendigkeit der Entwicklung von „erklärbaren“ KI-Algorithmen vor dem Hintergrund weiterer Regulierungen des hoheitlichen Umsystems zu antizipieren. In diesem Kontext zeichnet sich zudem eine Verstärkung des strategischen Fokus auf die umfassende Cloudisierung ab, insbesondere für historisch fragmentiert gewachsene HRIS-Provider, welche durch die Akquisition und nur bedingte Konsolidierung zahlreicher heterogener HRIS-Provider bislang noch keine echte Cloud-Nativität zur vollständigen Abdeckung von End-to-End-Funktionen erreichen konnten (z. B. SAP). Eine native Cloud-Architektur ist jedoch unerlässlich, um auf sich dynamisch ändernde regulatorische Anforderungen flexibel reagieren zu können, da Updates und neue Funktionen in Cloud-basierten HRIS agil und ohne Unterbrechungen („over-the-air“) in Echtzeit integriert werden können. Wenngleich Flexibilisierungspotenziale mit nativ Cloud-basierten Betriebsmodellen einhergehen, stellt die Integration einer zunehmend heterogenen und komplexen Systemlandschaft, welche mitunter Interdependenzen zu Sub-Systemen strategischer Partner (z. B. Service Provider) aufweist, hohe Anforderungen an Anwenderunternehmen dar, deren Überwindung perspektivisch eine zentrale Herausforderung darstellen wird (Leyh und Wendt 2018).

Zweitens lässt sich antizipieren, dass sich die Rolle der HRIS-Provider zunehmend von Dienstleistern hin zu Intermediären entwickeln könnte, die wertschöpfende Interaktionen in komplexen Innovationsplattform-Ökosystemen orchestrieren und regulieren (Autio 2022). Damit folgen HRIS der historischen Entwicklung der ERP-Systeme, die zunehmend modularisiert innerhalb von „composable ERP-Ansätzen“ abgebildet werden. Die Steuerung und Kontrolle der Wertschöpfung erfordert erweiterte Fähigkeiten eines HRIS-Providers, insbesondere in der Orchestrierung der Angebote der Plattformteilnehmer und deren Beiträge zur übergreifenden Wertschöpfung für die Anwenderunternehmen. Orchestrierung impliziert in diesem Kontext die Organisation und Nutzung verstreuter Ressourcen und Fähigkeiten affiliierter Ökosystemteilnehmer (Autio 2022). Die skizzierten Innovationsplattformen, auf denen strategische Partner Mehrwerte über Cloud-basierte Betriebsmodelle entwickeln und vertreiben (z. B. Personio), bergen das Potenzial, die Logik von Wertschöpfungsketten hin zu Wertschöpfungsnetzen zu transformieren, in denen Ökosystemteilnehmer über gemeinschaftliche Innovationen neue Werte schaffen. Analog zu den disruptiven Effekten im Bereich der E‑Commerce-Plattformen (z. B. Amazon Marktplatz) könnten auftretende Externalitäten die Innovation innerhalb der Ökosysteme beschleunigen und Ökosystemteilnehmer an die Plattform des HRIS-Providers binden (Wulfert 2023). Diese erweiterten Anforderungen an die Fähigkeiten des HRIS-Providers führen jedoch zu strategischen Herausforderungen, etwa bei der Entscheidung über die Öffnung des Plattform-Ökosystems (z. B. Oracle: offen; SAP: restriktiv), oder über die Subventionierung selektiver Marktseiten. Auf operativer Ebene resultieren aus der Integration einer Vielzahl unterschiedlicher Services und Softwarelösungen erhebliche Anforderungen an die Sicherstellung des Betriebs des proprietären HRIS sowie an die Integration einer zunehmend heterogenen System- und Servicelandschaft, welche durch eine steigende Anzahl externer (insbesondere unstrukturierter) Daten von Drittanbieter-Plattformen (z. B. soziale Medien) induziert werden (Leyh und Wendt 2018).

Drittens lässt sich antizipieren, dass die initial implementierten Low-Code-Plattformen etablierter HRIS-Provider zur Automatisierung von Prozessen und Workflows, insbesondere durch den Einsatz domänenspezifisch angepasster generativer Sprachmodelle (z. B. mittels fine-tuning großer Sprachmodelle), weiter ausgebaut werden. In diesem Kontext gewinnen neue Anforderungen und Kompetenzen im Bereich des Citizen Development an Bedeutung – ein Themenfeld, welches sowohl in der Forschung als auch in der praktischen Anwendung vorwiegend innovativer Pioniere verstärkt in den Fokus rückt (Davenport 2023). Citizen Development zielt darauf ab, die Abhängigkeit von IT-Abteilungen zu reduzieren, indem „Citizen Developer“ – Fachkräfte ohne tiefgehende Programmierkenntnisse – befähigt werden, softwaretechnische Lösungen für ihre eigenen Fachbereiche zu entwickeln (Davenport 2023; Binzer und Winkler 2024). Low-Code-Plattformen ermöglichen es dem Personal, spezifische IT-Aufgaben, wie die Konfiguration einzelner HRIS-Module (z. B. Oracle), die Integration externer Services und Daten (z. B. Personio) sowie die Automatisierung von HR-Funktionen (z. B. Stellenausschreibungen und Angebotsversendungen), eigenständig trotz minimal vorhandener IS-Kenntnisse zu realisieren. Perspektivisch verspricht die strategische Etablierung des Citizen Development als integraler Bestandteil intelligenter HRIS die Abhängigkeit vom globalen Arbeitsmarkt, ergo, von intangiblen IS-Kompetenzen des Personals, zumindest ansatzweise zu reduzieren. Eine umfassende Integration des Citizen Developments erfordert von Anwenderunternehmen die Implementierung automatisierter Test-Mechanismen zur Qualitätssicherung und Validierung der erstellten Low-Code-Artefakte, um deren Konformität mit unternehmensinternen Richtlinien und Sicherheitsstandards sicherzustellen und Risiken, wie die Kompromittierung der Datenintegrität, zu minimieren (Binzer und Winkler 2024).

Viertens lässt sich antizipieren, dass die Notwendigkeit einer individuellen Adressierung der Mitarbeitenden mitunter zu einer verstärkten Fokussierung auf die Personalisierung ihrer Kompetenzen führen wird. Obwohl intelligente HRIS bereits in der Lage sind, Kompetenzdeltas automatisiert zu identifizieren und personalisierte Kompetenzentwicklungspläne zu generieren, werden hierfür oftmals noch keine erweiterten Methoden und umfassenden Echtzeit-Daten analysiert. Die zunehmende Personalisierung erfordert daher eine verstärkte Konzentration auf Integrationsstrategien, die die Einbindung umfangreicher Echtzeitdaten sowie deren Zuordnung auf Instanz- bzw. Personalebene ermöglichen, um die Integrationswirkung intelligenter HRIS ausschöpfen zu können. Dies kann mitunter als notwendige Bedingung verstanden werden, um eine Personalisierung der HRIS-Funktionalitäten durch den KI-Einsatz talentspezifisch fördern und entwickeln zu können. Während in der wissenschaftlichen HRM-Literatur bereits die Integration von Internet of Things- (IoT) Sensoren im Industrie 4.0 Kontext thematisiert wird (Asfahani 2024), um basierend auf Echtzeit-Daten die Kompetenzen und Fähigkeiten oder auch operationalisierte Schlüsselkennzahlen abzuleiten, so spiegeln sich diese Entwicklungen in den Funktionalitäten der analysierten HRIS-Provider noch nicht wider. Aus domänenspezifischer Perspektive betrachtet, setzt dies eine Instanziierung der realen Welt voraus, die mit der traditionellen objektorientierten Arbeitsweise von Unternehmen kollidiert (Schütte 2024). Moderne IoT-Szenarien erfordern die Überwachung und das Management von Instanzen – beispielsweise die individuellen Prozessschritte und physischen Zustände der Mitarbeitenden zur Zeit der Durchführung. Für HRIS-Anwender besteht die betriebswirtschaftliche Konsequenz dieser Instanziierung darin, dass wesentlich detailliertere, instanzbezogene Prozesse berücksichtigt werden müssen (Schütte 2024). Im Allgemeinen erfordert dies jedoch hoch-individualisierte Algorithmen und ein IoT-Ökosystem bestehend aus einer Vielzahl an vernetzten Multisensoren, das in der Lage ist, individualisierte Prozesse und Entscheidungen auf Personalebene abzubilden und zu unterstützen. Dies impliziert eine Abkehr vom inhärenten Standardisierungsanspruch der HRIS-Provider, da diese hochgradig individualisierten Algorithmen und Prozesse eher zu einer Individualisierung der HRIS führen. Für die HRIS-Provider stellt dies erhebliche Herausforderungen dar. Die Qualität der Daten, das Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen Quellen und die Umwandlung dieser (mitunter unstrukturierten) Daten in aussagekräftige Erkenntnisse über die Kompetenzbasis des Personals stellen zentrale Herausforderungen dar (Hota 2024). Die Integration von Big Data erfordert nicht nur die Festlegung relevanter Schlüsselkennzahlen basierend auf strategischen Unternehmenszielen, sondern auch den Einsatz geeigneter Data-Mining- und Machine-Learning-Algorithmen, um ausführbare Erkenntnisse und damit Mehrwert zu generieren. Die Fusion alter und neuer Daten (mitunter in Echtzeit) ist zeitaufwändig und komplex, insbesondere wenn Daten aus unterschiedlichen Quellen und Formaten konsolidiert werden müssen.

Der vorliegende Artikel adressiert, basierend auf einer multiplen Fallstudie, die zukünftige Entwicklung von HRIS, die von rein administrativen Werkzeugen des HRMs hin zu strategischen, kompetenzfokussierten und intelligenten Systemen transformiert wurden. Trotz ihrer rasanten Entwicklung – etwa durch die Integration von KI, Echtzeit-Daten und Cloud-Technologien – bleibt ihre praktische Nutzung weit hinter ihren technischen Potenzialen zurück. Insbesondere personalisierte Funktionen, die Kompetenzen individueller Mitarbeitender betrachten und im „Kampf um Talente“ entscheidend sein könnten, werden noch nicht voll ausgeschöpft. Um diese Lücke zu schließen und die in HRIS inhärenten Chancen nutzen zu können, müssen HRIS-Provider und -Anwenderunternehmen an der Überwindung zahlreicher Herausforderungen arbeiten. Dazu zählen beispielsweise eine umfassende Systemintegration, Compliance oder auch die Erklärbarkeit von KI-Lösungen. Sobald diese Herausforderungen überwunden werden, können HRIS klare Wettbewerbsvorteile bieten, die weit über Effizienzsteigerungen hinausgehen. Sie bergen perspektivisch das Potenzial, die strategische Kompetenzentwicklung in Unternehmen nachhaltig zu verändern und bieten – nicht nur im „Kampf um Talente“ – Mehrwerte, deren zukünftige Potenzierung absehbar ist.