nach oben

2025 | Buch

Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

Future Skills in Human Resource Management und Corporate Learning

Neue Perspektiven durch Analytics, EdTech und KI

herausgegeben von: Miriam Hägerbäumer, Udo Thelen, André Renz

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Enthalten in: Springer Professional "Wirtschaft+Technik" , Springer Professional "Wirtschaft"

Inhaltsverzeichnis

Über dieses Buch

Das Herausgeberwerk zeigt, wie Human Resource Management (HRM) und Corporate Learning (CL) zukunftsfähig gestaltet werden können und welche Future Skills zentral sind, um die anstehenden Herausforderungen in Unternehmen erfolgreich zu meistern. Ausgehend von den Megatrends und ihren Auswirkungen auf HRM und CL, veranschaulichen die Beiträge, wie Unternehmen Trendentwicklungen nutzen können, um innovative und nachhaltige Kompetenzentwicklungsstrategien zu entwerfen. Dabei rückt insbesondere die Rolle von Analytics, EdTech und KI in den Fokus: Wie beeinflussen diese Technologien HRM und CL und welche neuen Kompetenzen sind erforderlich?

Die Expert:innen aus Wissenschaft und Praxis diskutieren, wie Unternehmen und ihre HR-Abteilungen durch die systematische Integration von Zukunftstechnologien und Future Skills nachhaltig erfolgreich aufgestellt werden können. Neben der theoretischen Fundierung werden praxisorientierte Ansätze und empirische Befunde präsentiert, die aufzeigen, wie HRM-Prozesse durch den Einsatz von Analytics und KI optimiert und wie Lernumgebungen mithilfe von EdTech transformiert werden können. Zahlreiche praktische Beispiele liefern Impulse und dienen Personalverantwortlichen als Inspiration.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter

Future Skills: Welche Zukunftskompetenzen sind gefragt?

Frontmatter

1. Future Skills in der Arbeitswelt 4.0

Perspektiven zur Relevanz und Entwicklung von Future Skills im Arbeitskontext

Zusammenfassung

Der Begriff der Future Skills umreißt ein Kompetenzkonzept mit hoher Relevanz für das Human Resource Management und das Corporate Learning. Vor dem Hintergrund der Transformationen durch die Arbeitswelt 4.0 wird von allen Akteur:innen auf dem Arbeitsmarkt erwartet, sich an neue Heraus- und Anforderungen anzupassen und mit Unsicherheit umgehen zu können. Führungskräfte und Beschäftigte müssen daher über Fähigkeiten verfügen, die über traditionelle Kompetenzen hinausgehen. Insbesondere Future Skills im Umgang mit Künstlicher Intelligenz rücken mehr und mehr in den Fokus. Eine systematische Integration von Future Skills in unternehmensspezifische Kompetenzmodelle bildet die Grundlage für ihre Berücksichtigung in Personalauswahl, Kompetenzdiagnostik, Personal- und Organisationsentwicklung. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über Future-Skills-Konzepte und identifiziert daran anknüpfende Arbeitsfelder für Praxis und Forschung.

Sylvana Drewes, Miriam Hägerbäumer

2. Ein eignungsdiagnostischer Blick auf Future Skills

Chancen und Grenzen neuer Methoden des Assessments von Zukunftskompetenzen

Zusammenfassung

In diesem Beitrag werden Future Skills aus einer eignungsdiagnostischen Perspektive diskutiert. Ein Fokus liegt darin, zu klären, welche Kompetenzen als Future Skills bezeichnet und wie sie mittels eignungsdiagnostischer Verfahren erfasst werden können. Dabei sollen neben den „klassischen“ eignungsdiagnostischen Verfahren (z. B. Leistungstests, Potenzialanalysen, Interviews, 360-Grad-Feedback) auch neue Methoden des Skill-Assessments beleuchtet werden, die durch den Einsatz von Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) entstehen. Dabei werden auch die Herausforderungen und Grenzen der Anwendung digitaler Technologien in der Diagnostik von Future Skills diskutiert.

Anke Terörde-Wilde, Laura Lüneborg

3. Die Bedeutung von Future Skills in HR-Management und Corporate Learning

Wandlungstreiber und zukunftsrelevante Handlungskompetenzen

Zusammenfassung

Das Human Resource Management (HRM) und das Corporate Learning (CL) befinden sich in einem tiefgreifenden Wandlungsprozess, der neue Tätigkeiten, Rollen und Aufgaben hervorbringt. Zur erfolgreichen Bewältigung und Gestaltung komplexer Veränderungsdynamiken sind zukunftsorientierte Handlungskompetenzen (Future Skills) erforderlich, mit denen sich Personaler:innen und Professionals im Bereich Learning & Development in doppelter Hinsicht befassen müssen. Sie müssen einerseits das Vorhandensein von Future Skills in der Organisation sicherstellen, andererseits das eigene Tätigkeitsfeld und Skillset zukunftsfähig gestalten. Dieser Beitrag entschlüsselt, welche Wandlungstreiber die Anforderungen an HR-Professionals verändern, welche Rolle Future Skills in relevanten Handlungsfeldern spielen und mit welchen Kompetenzen sich HRM und CL zukunftsfähig aufstellen können. Ein besonderes Augenmerk gilt dabei Kompetenzanforderungen in einer technologie- und KI-geprägten Arbeitswelt.

Miriam Hägerbäumer, Sylvana Drewes

4. Emotionale Intelligenz als Future Skill

Wie DeepSkill als EdTech-Spezialist Mitarbeitende befähigt, eine menschenzentrierte Unternehmenskultur zu kreieren

Zusammenfassung

Emotionale Intelligenz (EI) spielt in der Geschäftswelt eine immer wichtigere Rolle, ist jedoch im akademischen Aus- und Weiterbildungssystem noch nicht flächendeckend etabliert. In diesem Beitrag wird durch Darstellung der DeepSkill-Methodik aufgezeigt, wie Unternehmen die Lücke zwischen aktuellen und zukünftig gefragten Skills durch die nachhaltige Schulung von EI schließen können. Die grundlegende Frage hierbei lautet, wie Lernprogramme didaktisch aufgebaut sein müssen, um Unternehmen dazu zu befähigen, EI in der Organisation zu fördern. Neue Perspektiven durch die technologiegestützte Messung von Lernerfolgen werden ebenso diskutiert, wie die Vorteile und Chancen, die sich für Unternehmen durch die Schulung von EI nach dem vorgestellten Konzept ergeben.

Peter Goeke, Miriam Mertens

HR-Analytics: Wie datengestütztes Handeln die Personalarbeit verändert

Frontmatter

5. HR-Analytics im Talentmanagement

Anwendungsfelder, Chancen, Herausforderungen und Perspektiven für das datengestützte Talentmanagement und die Kompetenzentwicklung in Organisationen

Zusammenfassung

Die Ableitung datengestützter Entscheidungen, Vorhersagen und Strategien mithilfe von HR-Analytics nimmt im Talentmanagement von Organisationen eine zunehmend wichtige Rolle ein. In diesem Beitrag werden die Treiber für den Einsatz von HR-Analytics, der Status quo in Unternehmen sowie zukünftige Entwicklungen ebenso in den Blick genommen, wie die Chancen und Herausforderungen bei der Implementierung von datenbasierten Talentstrategien. Neben der Diskussion von möglichen Analytics-Anwendungen in den zentralen Handlungsfeldern des Talentmanagements werden insbesondere Aspekte der Kompetenzentwicklung betrachtet. Im Fokus stehen dabei auch veränderte Qualifikationsbedarfe und relevante Future Skills bei HR-Professionals selbst.

Miriam Hägerbäumer

6. Datengestütztes Skill-Management

Wie künstliche Intelligenz eine strategische Personalentwicklung ermöglicht

Zusammenfassung

Der technologische Wandel gepaart mit der sich verändernden demografischen Verteilung rückt Personalentwicklung verstärkt in den Vordergrund. Damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, müssen sie sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden den sich wandelnden Anforderungen gerecht werden. Personalentwicklung als reine Durchführung von Trainingsmaßnahmen zu betrachten, greift zu kurz. Damit Personalentwicklung nachhaltig ist und einen Einfluss auf die strategischen Ziele des Unternehmens hat, muss sie zielgerichtet sein. Das erfordert jedoch eine systematische Grundlage, auf der die Planung der konkreten Maßnahmen stattfinden kann. In der Praxis ist es mit großem Aufwand verbunden diese Grundlage zu schaffen. Die Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz kann dabei helfen den Aufwand zu reduzieren und die Qualität zu erhöhen.

Nils Henker

7. People Analytics im Kontext organisationaler Datenkulturen

Herausforderungen eines datenbasierten Skill-Managements

Zusammenfassung

Der Beitrag untersucht aus einer soziologischen Perspektive die Einführung einer datenbasierten Kompetenzmanagementplattform am Beispiel eines Vorreiterunternehmens der Elektro- und Elektronikindustrie. Er stützt sich hierzu auf Zwischenergebnisse des Forschungsprojekts ‚People Analytics@Work‘ an der FernUniversität in Hagen. People Analytics wird vielfach als Teil einer Managementrevolution aufgefasst, welche menschliche Erfahrungen und Entscheidungen durch Daten und Fakten ersetzen will. Eine derartige Gegenüberstellung menschlichen und maschinellen Wissens kann als eine der Ursachen für die Ängste angesehen werden, die in Digitalisierungsprozessen entstehen. Der Beitrag konzentriert sich daher auf den faktischen Umgang von Entscheidungsträger:innen in HR und Management, von Beschäftigten und Betriebsrat mit personen- und gruppenbezogenen Daten, sowie auf die praktische Bedeutung von Daten im Vergleich zu Erfahrungswissen, gefühlsbasierten Einschätzungen und persönlichem Vertrauen.

Uwe Vormbusch

8. Datenkompetenzen und Datenkultur Hand in Hand entwickeln

Erfahrungen und wirksame Methoden aus der Praxis für die Praxis

Zusammenfassung

Die Potenziale avancierter Technologien auszuschöpfen ist ein strategisches Zukunftsthema, dem sich Organisationen stellen müssen, um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben. Grundlegend dafür ist die Entwicklung von Datenkompetenz in der Belegschaft sowie die Etablierung einer starken Datenkultur. Zunächst muss das Management überzeugt werden, dies als Priorität aufzugreifen. Um die Organisation als Ganzes nachhaltig weiterzuentwickeln, sollten Kompetenz- und Kulturtransformation ineinandergreifen und die Fachbereiche Freiheiten bekommen, um die Initiative nach ihren Bedürfnissen weiterzuentwickeln. Durch den Aufbau eines Wissensökosystems sowie die Begleitung im Anwendungsprozess kann wirksame Weiterbildung gleichzeitig individualisiert und skaliert werden. Der vorliegende Beitrag verdeutlicht anhand eines Praxisbeispiels bei Siemens wie dies gelingen kann.

Isabelle Kranabetter, Simon Brandl

9. Global Engagement bei Beiersdorf: Voraussetzungen, Tools, Perspektiven

Erfahrungen mit HR-Analytics zur Förderung des Employee Engagements

Zusammenfassung

Der Beitrag greift das Thema HR-Analytics auf und konkretisiert dieses am Beispiel einer Global-Engagement-Erhebung, die bei Beiersdorf seit 2021 umgesetzt wird. Beleuchtet werden zunächst Voraussetzungen, wie die Bedeutung von Engagement im Rahmen der Unternehmensstrategie und -philosophie sowie die Einbindung von HR-Analytics in ein modernes Human Resource Management (HRM). Anschließend wird die Global-Engagement-Erhebung vorgestellt sowie Vorgehen und Umsetzung diskutiert. Die Darstellungen schließen mit einer Betrachtung der Lessons Learned.

Sonja Hartmann, Natascha Henseler

EdTech: Zukunftsfähiges Lernen mit innovativen Bildungstechnologien

Frontmatter

10. Educational Technology und Corporate Learning

Wie Narrative, Trends und Künstliche Intelligenz EdTech im Corporate Learning beeinflussen

Zusammenfassung

Educational Technology (EdTech) bietet bedeutende Potenziale für das Corporate Learning, birgt jedoch auch verschiedene Herausforderungen. Neue Technologien und Lernkonzepte eröffnen breite Chancen zur Verbesserung des Lernerfolgs und zur Optimierung des Corporate Learnings, insbesondere durch die Entwicklung nachhaltiger Lernkulturen, kollaborativer Ansätze und effektiven Wissenstransfers. Die Umsetzung datenbasierter EdTech bleibt jedoch in der Praxis anspruchsvoll, vor allem aufgrund von Ressourcenknappheit und unzureichenden Datengrundlagen für Trainings- und Testphasen. Die zunehmende Komplexität von EdTech-Systemen birgt zudem Transparenzprobleme und Akzeptanzschwierigkeiten. Trotzdem erlebt EdTech im Bereich Corporate Learning eine neue Dynamik und Innovationskraft. Dieser Beitrag betrachtet neun ausgewählte wissenschaftliche Beiträge des Diskurses über EdTech und integriert aktuelle Erkenntnisse sowie Diskussionen aus der Praxis.

André Renz

11. Dynamiken der Digitalisierung von Angeboten der wissenschaftlichen und beruflichen Weiterbildung

Zur Digitalisierung von Weiterbildung im Kontext von Wettbewerb und Marktkoordination

Zusammenfassung

Dieser Beitrag geht der Frage nach, wie sich die Digitalisierung auf die Angebote der wissenschaftlichen und beruflichen Weiterbildung auswirkt. Ausgehend von den Innovationspotenzialen im Bereich der inhaltlichen Gestaltung von Angeboten, der Teilnehmendengewinnung sowie der didaktischen Gestaltung der Lehr-Lernsituationen werden Dynamiken der Diffusion digitaler Angebote im Feld der Weiterbildung diskutiert. Im Zentrum stehen hier Prozesse der wechselseitigen Beobachtung und Anpassung sowie des Wettbewerbs. Dabei werden neben den von Bildungspolitik und Praxis intendierten Erwartungen auch nichtintendierte Folgen der Digitalisierung thematisiert. Dies betrifft die Folgen des durch Digitalisierung steigenden Wettbewerbsdrucks auf die Innovationsfähigkeit von Anbietern und die Entkopplung von Akteur:innen der Weiterbildung aus ihren regionalen Kontexten.

Andreas Martin

12. Future Learning mit KI und Robotern

Perspektiven und Gestaltungsansätze für zukunftsfähige Lernumgebungen

Zusammenfassung

Zentrale Trends im Future Learning sind der Einsatz von KI und digitalen Technologien wie Learning Analytics, Augmented und Virtual Reality, Bildungsroboter und Smart Learning Environments. Diese Technologien ermöglichen individuellere, interaktive und immersive Lernerfahrungen. Neue Lernkonzepte wie „New Learning“ betonen die Bedeutung von Selbstbestimmung, Zugehörigkeit zu einer Lerngemeinschaft und agilen Lernformaten. Tools wie Learning Analytics und adaptive Lernsysteme personalisieren das Lernen. Der Einsatz von humanoiden und sozialen Robotern im Bildungsbereich bietet das Potenzial, Kreativität und Problemlösefähigkeiten zu fördern sowie individuelle Lernunterstützung zu bieten. Smart Learning Environments sind die zukünftigen Lernumgebungen, die physische und virtuelle Lernansätze integrieren. Das Future Learning Canvas kann als Praxistool zur Gestaltung entsprechender Lernumgebungen eingesetzt werden.

Melanie Hasenbein

13. Ambient Learning: Augmented Reality in der betrieblichen Bildung

Umsetzung von Ambient Learning im betrieblichen Kontext durch die Gestaltung und Anwendung Augmented Reality basierter Assistenzsysteme

Zusammenfassung

Ambient Learning integriert das Lernen in die natürliche Umgebung der Lernenden, wodurch Kenntnisse im Kontext ihrer täglichen Praktiken erworben werden können. Die Einbindung von Augmented Reality (AR) in dieses Konzept ermöglicht eine visuelle Integration digitaler Informationen in die reale Umwelt, was das Lernen direkter und interaktiver gestaltet. AR unterstützt das Verständnis komplexer Prozesse durch visualisierte, kontextbezogene Informationen und fördert so effizientes, situationsbezogenes Lernen. Auf Basis von vier Fallstudien im betrieblichen Kontext wird die Anwendung von AR für die Vermittlung anwendungs- und situationsbezogenen Wissens aufgezeigt. Trotz der vielversprechenden Potenziale von AR-basiertem Ambient Learning, wie personalisiertes Lernen und Effizienzsteigerung, existieren auch Herausforderungen wie technologische Einschränkungen, Benutzer:innenakzeptanz und Datenschutz.

Thomas Ludwig, Sven Hoffmann

14. Was die deutsche EdTech-Szene von Start-ups in Europa lernen kann

Eine europäische Marktanalyse zu den Rahmenbedingungen für junge Unternehmen im Bildungssektor

Zusammenfassung

In Deutschland entwickelt sich eine veritable Szene von jungen EdTech-Unternehmen mit interessanten Produkten und Services für das Corporate Learning. Gründungszentren und Venture-Capital-Geber leisten hierbei eine gute Unterstützung. Allerdings besteht auch hier noch ein großes Entwicklungspotenzial. Gesucht werden Maßnahmen und Wege, wie man die Unternehmen in Zukunft besser fördern kann. Hierfür geht der Blick ins Ausland zu Clustern von EdTech-Unternehmen in verschiedenen europäischen Regionen. Die hier zusammengefassten Ergebnisse einer Studie im Auftrag der Bielefelder Founders Foundation zeigen die unterschiedlichen Schwerpunkte und Rahmenbedingungen für die Bildungs-Start-ups in diesen Clustern. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf Unternehmen, die innovative KI-Technologien einsetzen. Aus dieser Analyse werden Empfehlungen für die deutsche EdTech-Szene abgeleitet, die auch für Bildungsverantwortliche in Unternehmen bei der Planung künftiger Qualifizierungsmaßnahmen wichtig sein können.

Lutz Goertz, Monica Hochbauer

15. Lernender Shopfloor: Smart Learning in der Produktion

Ein Praxiseinblick in die Fraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFB

Zusammenfassung

Der Beitrag bietet einen Praxiseinblick in das Projekt FFBuddy, welches die Integration von Smart Learning in den Produktionsalltag der Fraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFB beleuchtet. Nach einer Einordnung der Smart-Learning-Plattform im Kontext des Wissensmanagements wird im Praxiseinblick die Umsetzung der Plattform erörtert, welche Lernen direkt an der Fertigungslinie ermöglicht. Die Zielsetzung, die Entwicklung der Smart-Learning-Funktionen der Plattform und die spezifische Vorgehensweise des interdisziplinären Teams werden hierbei dargelegt, inklusive der verwendeten Softwarelösungen. Abschließend reflektiert der Ausblick die Potenziale der Erweiterung des FFBuddy durch die Kombination von dialogischer KI und Augmented Reality. Das Fazit stellt Chancen und Herausforderungen von Smart Learning in diesem Anwendungskontext gegenüber und unterstreicht den Mehrwert des FFBuddy-Projekts für die Batteriebranche.

Franziska Purr, Thomas Flum, Gregor Engelmeier

16. Fit for Future – Die Erfolgsfaktoren der Fraunhofer-Lernlabore

Lessons Learned und Transformationsherausforderungen unter besonderer Berücksichtigung von EdTech und KI

Zusammenfassung

„Fit for Future – Die Erfolgsfaktoren der Fraunhofer-Lernlabore“ beschäftigt sich, ausgehend von der Grundidee eines Lernlabors, mit den Erfahrungen und Herausforderungen, die bei der Konzeption, dem Aufbau und dem Betrieb der Lernlabore der Fraunhofer-Gesellschaft aufgetreten sind. Dabei wird ein Bogen von den Anfängen des ersten Lernlabors für Cybersicherheit im Jahr 2016 bis hin zum neuesten Lernlabor für Batteriezellen gespannt. Den Abschluss bildet der Ausblick auf das nächste geplante Lernlabor ab 2024, das sich speziell an die öffentliche Hand (dazu zählen u. a. Ministerien, Behörden, Gebietskörperschaften, Anstalten öffentlichen Rechts sowie privatrechtliche Unternehmen in öffentlichem Eigentum) richtet. Eine besondere Rolle spielt bei all dem das Förderprojekt TRIPLEADAPT, da hier die Lerntechnologien getestet werden, die später in den Fraunhofer Lernlaboren zum Einsatz kommen. Neben Lessons Learned werden in diesem Artikel die Transformationsherausforderungen herausgearbeitet, denen sich Lernlabore kontinuierlich stellen müssen.

Sandra Ebert, Carla Harbers, Eva Poxleitner, Raphaela Schätz, Tina Schnepper, Katharina Waldner

Künstliche Intelligenz: Zukunftsperspektiven für das Human Resource Management

Frontmatter

17. Veränderungen der Personalentwicklung durch den Einsatz von KI-Systemen

„So, Tell Me What Personnel Manager Want, What They Really, Really Want!“ – Einblicke anhand szenariobasierter Gruppendiskussionen

Zusammenfassung

Die Personalentwicklung steht vor großen Herausforderungen hinsichtlich des Kompetenzerhalts und der Kompetenzerweiterung von Beschäftigten, um für die sich stetig ändernden Bedarfe in Organisationen gewappnet zu sein. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI), wie in Learning Recommender Systemen möglich, kann hierbei eine hilfreiche Unterstützung darstellen. Für die Personalentwicklung entstehen dadurch neue Herausforderungen. Daher sollte ein Einsatz von KI sorgfältig hinsichtlich möglicher Chancen und Risiken abgewogen werden. Der vorliegende Beitrag diskutiert die möglichen Veränderungen und Auswirkungen des Einsatzes von KI-basierten Systemen in der Personalentwicklung. Drei szenariobasierte Gruppendiskussionen wurden durchgeführt. Es zeigte sich, dass ein Einsatz von KI-Systemen in der Personalentwicklung mit neuen Rollen sowie Tätigkeiten verbunden ist und benötigte Kompetenzen von Personalentwickler:innen beeinflusst. Herausforderungen sowie offene ethische Fragestellungen wurden deutlich.

Marina Klostermann, Britta Kirchhoff

18. Künstliche Intelligenz und Führung

Future Skills von Führungskräften im Zeitalter Künstlicher Intelligenz

Zusammenfassung

Welche Future Skills werden von Führungskräften im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz (KI) benötigt? Der Umgang mit KI wird zu einem zentralen strategischen Thema für Führungskräfte. Neben der Automatisierung von Prozessen verändert KI auch die Art und Weise, wie Führungskräfte Mitarbeitende führen und Entscheidungen treffen. Der verstärkte Einsatz von KI birgt aber auch Risiken. Um Erfolgsfaktoren und notwendige Kompetenzen für den zielführenden Einsatz von KI-Technologien in Unternehmen zu identifizieren, wurden Führungskräfte und Expert:innen im Rahmen mehrerer Studien befragt. Dieser Beitrag verdichtet daraus resultierende Erkenntnisse zu erforderlichen Future Skills für Führungskräfte im Zeitalter von KI, um die Potenziale dieser Technologie bestmöglich zu nutzen und Risiken zu minimieren. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Skalierung von KI im Unternehmen.

Bernd Wallraff

19. Künstliche Intelligenz im Future-Skills-Management der Finanzbranche

Welche Rolle künstliche Intelligenz in der Personalentwicklung und im Talent Development bei Unternehmen des Finanzsektors spielt

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert das Future-Skills-Management im Finanzsektor. Mit der fortschreitenden Digitalisierung müssen bis 2025 bis zu 50 % der Arbeitskräfte neu qualifiziert werden, um mit den technologischen Entwicklungen Schritt zu halten. Der vorliegende Beitrag diskutiert die Herausforderungen sowie die Notwendigkeit von kompetenzorientierten Organisationen und beleuchtet die Rolle von KI bei der Bewertung und Entwicklung von Mitarbeitendenkompetenzen. Am Beispiel der Cyber Security wird aufgezeigt, wie relevante Future Skills identifiziert werden können. Lösungsansätze wie Talent-Intelligence-Technologien werden vorgestellt, die personalisierte Lernwege und Karriereentwicklung fördern, um die Agilität und Wettbewerbsfähigkeit im Finanzsektor zu steigern.

Karl-Ludwig Knispel

20. GPTs im Personalmanagement: Lessons learned aus dem KI-HR-Lab

Künstliche Intelligenz im Human Resource Management – Erste Handlungsempfehlungen aus dem Experimentierraum

Zusammenfassung

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Human Resources (HR), verstärkt durch den freien Zugang zu ChatGPT seit Ende 2022, erfordert eine explorative Auseinandersetzung mit KI in Wirtschaft und Wissenschaft. Das bereits 2018 gegründete KI-HR-Lab verfolgt das Ziel des ergebnisoffenen Experimentierens an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine im HR-Kontext. Für den strategischen Prozess der Implementierung von KI in HR eines Unternehmens wurden fünf Phasen entwickelt, eine vorgeschaltete sowie vier Hauptphasen, die eine strukturierte Herangehensweise zur nachhaltigen Implementierung in Unternehmen liefern. Im Fokus dieses Beitrags stehen zwei Hauptphasen: Die Phase FIND erkundet bestehende KI-Technologien und präsentiert exemplarisch Softwareanbieter und deren HR-Anwendungen im Bereich KI & friends®. Die darauffolgende Phase IDEATE schafft einen Raum für KI-Experimente und beleuchtet Workshop-Konzepte des KI-HR-Labs, wobei der dyadische Kompetenzerwerb zwischen Mensch und Maschine besonders hervorgehoben wird. Dieses Kapitel reflektiert nicht nur die operative Umsetzung, sondern bietet auch Einblicke in die breiteren Auswirkungen und Möglichkeiten von KI zur Neugestaltung von HR.

Romy Hilbig, Anne-Katrin Neyer, Udo Fichtner, Steffen Fischer

Titel: Future Skills in Human Resource Management und Corporate Learning
herausgegeben von: Miriam Hägerbäumer
Udo Thelen
André Renz
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Electronic ISBN: 978-3-658-46481-3
Print ISBN: 978-3-658-46480-6
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-46481-3