nach oben

Erschienen in:

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Digitale Tools für smarte Personalarbeit

verfasst von : Christian Gärtner

Erschienen in: Smart HRM

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config

KI-gestützte Suche

Aus

Zusammenfassung

Das Kapitel stellt zahlreiche Anwendungsfälle für digitale Tools in der Personalarbeit dar. Entlang der HR-Wertschöpfungskette wird jeweils erörtert, wie Analytics und Automatisierung zu innovativen HR-Produkten und Dienstleistungen beitragen können. Der Einsatz unterschiedlicher digitaler Tools wird für fünf Personalteilfunktionen diskutiert (Personalmarketing und -rekrutierung, Personalplanung und -einsatz, Performance Management, Personalentwicklung sowie Personalbindung und -freisetzung), wobei jeweils vorgestellt wird, worum es geht, wie es geht, was man noch machen kann und was (noch) nicht geht. Neben konkreten Unternehmensbeispielen werden Ergebnisse aktueller wissenschaftlicher Studien herangezogen, um die Möglichkeiten und Grenzen praxisnah und fundiert ausloten zu können. Unter anderem werden der Einsatz von Sentiment- und Text-Mining-Analysen, Matching- und Empfehlungsalgorithmen, Chatbots sowie Augmented und Virtual Reality erläutert.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

über 102.000 Bücher
über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Automobil + Motoren
Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Elektrotechnik + Elektronik
Energie + Nachhaltigkeit
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Maschinenbau + Werkstoffe
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

über 67.000 Bücher
über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

Bauwesen + Immobilien
Business IT + Informatik
Finance + Banking
Management + Führung
Marketing + Vertrieb
Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Vorheriges Kapitel Grundlagen: KI, ML, DL, RPA und Co.

Nächstes Kapitel Unterstützung und Ersetzung durch RPA

Abel, J., Klohs, K., Lehmann, H., & Lantow, B. (2017). Sentiment-analysis for German employer reviews. In W. Abramowicz (Hrsg.), International conference on business information systems (Bd. 303, S. 37–48). Cham: Springer.

Abele, E., Metternich, J., Tisch, M., Chryssolouris, G., et al. (2015). Learning factories for research, education, and training. Procedia CIRP, 32, 1–6.CrossRef

Acharya, A., & Sinha, D. (2014). Early prediction of students performance using machine learning techniques. International Journal of Computer Applications, 107(1), 37–43.CrossRef

Ajunwa, I., Crawford, K., & Schultz, J. (2017). Limitless worker surveillance. California Law Review, 105, 735–776.

Albrecht, H. (2020). Besser als in echt. Die Zeit, Nr. 2, S. 33.

Allen, D. G., Bryant, P. C., & Vardaman, J. M. (2010). Retaining talent: Replacing misconceptions with evidence-based strategies. The Academy of Management Perspectives, 24(2), 48–64.

Antoni, C. H., & Syrek, C. (2017). Digitalisierung der Arbeit: Konsequenzen für Führung und Zusammenarbeit. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie, 48(4), 247–258.CrossRef

Arbeitskreis Controlling heterogener Personalstrukturen (2018). Diversity Analytics: Stand und Perspektiven. In: Krause S. & Pellens B. (Hrsg.) Betriebswirtschaftliche Implikationen der digitalen Transformation. ZfbF-Sonderheft (pp. 81–101). Wiesbaden: SpringerGabler.

Arnaud, S., & Chandon, J. L. (2013). Will monitoring systems kill intrinsic motivation? An empirical study. Revue de gestion des ressources humaines, 4(90), 35–53.CrossRef

Backhaus, K., Erichson, B., Plinke, W., & Weiber, R. (2016). Multivariate Analysemethoden – Eine anwendungsorientierte Einführung (14., überarb. u. ak. Aufl.). Berlin/Heidelberg: Springer.

Bartel, A. P. (2004). Human resource management and organizational performance: Evidence from retail banking. Industrial and Labor Relations Review, 57(2), 181–203.CrossRef

Bauer, M., Bräuer, C., Schuldt, J., Niemann, M., & Krömker, H. (2018). Application of wearable technology for the acquisition of learning motivation in an adaptive e-Learning platform. In T. Z. Ahram (Hrsg.), Advances in human factors in wearable technologies and game design, Proceedings of the AHFE 2018 international conference on human factors in wearable technologies and human factors in game design and virtual environments (Bd. 795, S. 29–40). Cham: Springer.

Ben Gal, G., Weiss, E. I., Gafni, N., & Ziv, A. (2010). Preliminary assessment of faculty and student perception of a haptic virtual reality simulator for training dental manual dexterity. Journal of Dental Education, 75, 496–504.

Berendes, K., & Werner, C. (2015). Human Resource Intelligence und Analytics für die Strategische Planung. In S. Strohmeier & F. Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics (S. 251–273). Wiesbaden: Springer.

Bernstein, E., & Waber, B. (2019). The truth about open office. Harvard Business Review, 97(6), 82–91.

Bernstein, E., Shore, J., & Lazer, D. (2019). Improving the rhythm of your collaboration. MIT Sloan Management Review, 61(1), 29–36.

Bernstein, E. S., & Turban, S. (2018). The impact of the ‚open‘ workspace on human collaboration. Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 373(1753), 20170239.CrossRef

Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research, 3, 993–1022.

Bleidorn, W., & Hopwood, C. J. (2019). Using machine learning to advance personality assessment and theory. Personality and Social Psychology Review, 23(2), 190–203.CrossRef

Blum, B., & Kainer, F. (2019). Rechtliche Aspekte beim Einsatz von KI in HR: Wenn Algorithmen entscheiden. Personal Quarterly, 71(3), 22–27.

Bondarouk, T., Parry, E., & Furtmueller, E. (2017). Electronic HRM: Four decades of research on adoption and consequences. The International Journal of Human Resource Management, 28(1), 98–131.CrossRef

Booth, R. (2019). Unilever saves on recruiters by using AI to assess job interviews. https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/25/unilever-saves-on-recruiters-by-using-ai-to-assess-job-interviews. Zugegriffen am 01.11.2019.

Boucsein, W. (2012). Electrodermal activity (2. Aufl.). Heidelberg/New York: Springer.CrossRef

Broll, W. (2019). Augmentierte Realität. In R. Dörner, W. Broll, B. Jung & P. Grimm (Hrsg.), Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität (2. Aufl., S. 315–356). Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Bues, M., Schultze, T., & Wingert, B. (2018). Konzeption und Implementierung einer VR-Lernumgebung für technische Dienstleistungen. In O. Thomas, D. Metzger & H. Niegemann (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus-und Weiterbildung (S. 113–123). Berlin/Heidelberg: Springer Gabler.CrossRef

Buettner, R. (2017). Prädiktive Algorithmen zur Persönlichkeitsprognose auf Basis von Social-Media-Daten. Personal Quarterly, 3, 22–27.

Buhr, M., Pfeiffer, T., Reiners, D., Cruz-Neira, C., & Jung, B. (2019). Echtzeitaspekte von VR-Systemen. In R. Dörner, W. Broll, B. Jung & P. Grimm (Hrsg.), Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität (2. Aufl., S. 266–314). Berlin/Heidelberg: Springer.

Bürgy, C. (2018). Mobile Learning mit Wearables. In C. de Witt & C. Gloerfeld (Hrsg.), Handbuch Mobile Learning (S. 141–159). Wiesbaden: Springer.CrossRef

Burrell, J. (2016). How the machine ‚thinks‘: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society, 3(1), 1–12.CrossRef

Burt, R. S. (2004). Structural holes and good ideas. American Journal of Sociology, 110(2), 349–399.CrossRef

Busch, M. W., & von der Oelsnitz, D. (2016). Emergente Teamphänomene – Warum sich Erfolge eines Teams nicht einfach kopieren lassen. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie, 47(4), 345–355.CrossRef

Campion, M. C., Campion, M. A., Campion, E. D., & Reider, M. H. (2016). Initial investigation into computer scoring of candidate essays for personnel selection. Journal of Applied Psychology, 101(7), 958.CrossRef

Cappelli, P. (2019). Your approach to hiring is all wrong. Harvard Business Review, 97(3), 48–58.

Cappelli, P., & Tavis, A. (2016). The performance management revolution. Harvard Business Review, 94(10), 58–67.

Cassens-Röhrig, G. (2019). Die Vorstufen zur künstlichen Intelligenz. Personalmagazin, 06, 76–77.

Castelvecchi, D. (2016). Can we open the black box of AI? Nature, 538, 20–23.CrossRef

Chaffin, D., Heidl, R., Hollenbeck, J. R., Howe, M., Yu, A., Voorhees, C., & Calantone, R. (2017). The promise and perils of wearable sensors in organizational research. Organizational Research Methods, 20(1), 3–31.CrossRef

Chalfin, A., Danieli, O., Hillis, A., Jelveh, Z., Luca, M., Ludwig, J., & Mullainathan, S. (2016). Productivity and selection of human capital with machine learning. American Economic Review, 106(5), 124–127.CrossRef

Colomo-Palacios, R., González-Carrasco, I., López-Cuadrado, J. L., Trigo, A., & Varajao, J. E. (2014). I-Competere: Using applied intelligence in search of competency gaps in software project managers. Information Systems Frontiers, 16(4), 607–625.CrossRef

Cowgill, B. (2017). Automating judgement and decision-making: Theory and evidence from résumé screening. In Columbia University, 2015 empirical management conference.

Dabirian, A., Paschen, J., & Kietzmann, J. (2019). Employer branding: Understanding employer attractiveness of IT companies. IT Professional, 21(1), 82–89.CrossRef

Deloitte. (2017). Rewriting the rules for the digital age: 2017 Deloitte Human Capital Trends. Deloitte University Press.

Diensthuber, A., & Gromer, L. V. (2018). Machine Learning meets Pflege(dokumentation) – Erfahrungen aus dem Pilotprojekt BHB Linz. https://www.pflegekongress.at/html/publicpages/154417460560149.pdf. Zugegriffen am 27.11.2019.

Diercks, J. (2020). Online-Assessment. In T. Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting (S. 79–100). Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Diercks, J., & Kupka, K. (2014). Recrutainment – Bedeutung, Einflussfaktoren und Begriffsbestimmung. In dies. (Hrsg.), Recrutainment: Spielerische Ansätze in Personalmarketing und -auswahl (S. 1–18). Wiesbaden: Springer Gabler.

Dittes, A. (2018). Die digitale Revolution – Neue Möglichkeiten im Recruiting. In Fortmann & B. Kolocek (Hrsg.), Arbeitswelt der Zukunft (S. 209–220). Berlin/Wiesbaden: Springer.CrossRef

Doerr, J. (2018). OKR: Objectives & Key Results: Wie Sie Ziele, auf die es wirklich ankommt, entwickeln, messen und umsetzen. München: Vahlen.CrossRef

Dörner, R., & Steinicke, F. (2019a). Wahrnehmungsaspekt von VR. In R. Dörner, W. Broll, B. Jung & P. Grimm (Hrsg.), Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität (2. Aufl., S. 43–78). Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Dörner, R., Kuhlen, T. W., Matthys, G., et al. (2019a). Fallbeispiele für VR/AR. In R. Dörner, W. Broll, B. Jung & P. Grimm (Hrsg.), Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität (2. Aufl., S. 357–392). Berlin/Heidelberg: Springer.

Dörner, R., Broll, W., Jung, B., Grimm, P., & Göbel, M. (2019a). Einführung in Virtual und Augmented Reality. In R. Dörner, W. Broll, B. Jung & P. Grimm (Hrsg.), Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität (2. Aufl., S. 1–42). Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Dörner, R., Geiger, C., Oppermann, C., Paelke, V., & Beckhaus, S. (2019a). Interaktionen in Virtuellen Welten. In R. Dörner, W. Broll, B. Jung & P. Grimm (Hrsg.), Virtual und Augmented Reality (VR/AR): Grundlagen und Methoden der Virtuellen und Augmentierten Realität (2. Aufl., S. 219–265). Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Drucker, P. F. (2005). Was ist Management? Das Beste aus 50 Jahren (4. Aufl.). Berlin: Econ.

Dudler, L. (2020). Wenn Bots übernehmen – Chatbots im Recruiting. In T. Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting (S. 101–111). Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Duffke, G. (2019). Verbundprojekt VASE. https://www.linkedin.com/pulse/verbundprojekt-vase-virtual-analytics-service-im-und-gerd-duffke/. Zugegriffen am 23.11.2019.

Duschek, S., & Gärtner, C. (2018). Integratives Kompetenzmanagement. In S. Duschek & F. Schramm (Hrsg.), Kompetenzmanagement in Clustern und Organisationen (S. 79–93). München/Mering: Hampp.CrossRef

Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350–383.CrossRef

Ehl, C., & Schumann, F. (2019). Von MBO zu OKR. OrganisationsEntwicklung, 04, 54–55.

Escueta, M., Quan, V., Nickow, A. J., & Oreopoulos, P. (2017). Education technology: An evidence-based review (National Bureau of Economic Research Working paper no. 23744, S. 1–102).

Ewenstein, B., Hancock, B., & Komm, A. (2016). Ahead of the curve: The future of performance management. McKinsey Quarterly, 2, 64–73.

EY (2016a). Ernst & Young: Jobstudie 2016. https://www.ey.com/Publication/vwLUAssetsPI/EY_Jobstudie_2016/$FILE/EY-Jobstudie-2016-Karriere-und-Wechselbereitschaft.pdf. Zugegriffen am 01.07.2017.

Fang, C., Liu, Z., Li, Q., & Liu, S. (2018). Sensor data-driven emotion perception in physical learning spaces: A review and prospect. In Proceedings of the seventh international conference of educational innovation through technology (EITT 2018), Auckland, New Zealand (S. 1–5). IEEE.

Feloni, R. (2017). Consumer-goods giant Unilever has been hiring employees using brain games and artificial intelligence – And it’s a huge success. https://www.businessinsider.de/unilever-artificial-intelligence-hiring-process-2017-6. Zugegriffen am 01.11.2019.

Fischbach, K., Gloor, P. A., Lassenius, C., Olguin, D. O., Pentland, A. S., Putzke, J., & Schoder, D. (2010). Analyzing the flow of knowledge with sociometric badges. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2(4), 6389–6397.CrossRef

Florkowski, G. W. (2019). HR technologies and HR-staff technostress: An unavoidable or combatable effect? Employee Relations, 41(5), 1120–1144.CrossRef

Freire, M., Serrano-Laguna, Á., Iglesias, B. M., Martínez-Ortiz, I., Moreno-Ger, P., & Fernández-Manjón, B. (2016). Game learning analytics: Learning analytics for serious games. In M. Spector, B. Lockee & M. Childress (Hrsg.), Learning, design, and technology (S. 1–29). Cham: Springer.

Frierson, J., & Si, D. (2018). Who’s next: Evaluating attrition with Machine Learning algorithms and survival analysis. In F. Y. L. Chin et al. (Hrsg.), International conference on big data (S. 251–259). Cham: Springer.

Fuller, R. (20. August 2014). 3 behaviors that drive successful salespeople. Harvard Business Review (Web Article), S. 1–4.

Fuller, R. (8. July 2015). What makes great sales people? Harvard Business Review (Web Article), S. 1–5.

Furkel, D. (2018). Eine neue Technologiewelle. Personalmagazin, 12, 32–36.

Gärtner, C. (2013). Cognition, knowing and learning in the flesh: Six views on embodied knowing in organization studies. Scandinavian Journal of Management, 29(4), 338–352.CrossRef

Gärtner, C. (2016). Modernisierter Klassiker: Mitarbeitergespräche zeitgemäß führen. changement!, 01, 14–16.

Gärtner, C. (2017). Mensch oder Maschine: Wer trifft die besseren Personalentscheidungen? HR Performance, 2, 14–17.

Gärtner, C. (2018a). Human Resource Management bei und von XING. In C. Gärtner & C. Heinrich (Hrsg.), Fallstudien zur Digitalen Transformation: Case Studies für die Lehre und praktische Anwendung (S. 129–147). Berlin/Wiesbaden: Springer.CrossRef

Gärtner, C. (2018b). Workplace Analytics und Performance Management im Vertrieb. In F.-M. Binninger, T. Weise & A. Mues (Hrsg.), Moderne Personalpolitik in Handel und Vertrieb (S. 143–160). München: UTZ.

Gärtner, C., & Claßen, M. (2016). Die gläsernen Mitarbeiter. Personalmagazin, 08, 38–39.

Geister, S., & Rastetter, D. (2009). Aktueller Stand zum Thema Online-Tests. In H. Steiner (Hrsg.), Online-Assessment (S. 3–16). Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Gelbard, R., Ramon-Gonen, R., Carmeli, A., Bittmann, R. M., & Talyansky, R. (2018). Sentiment analysis in organizational work: Towards an ontology of people analytics. Expert Systems, 35(5), e12289.CrossRef

Gloor, P. A., Colladon, A. F., Grippa, F., & Giacomelli, G. (2017). Forecasting managerial turnover through e-mail based social network analysis. Computers in Human Behavior, 71, 343–352.CrossRef

Goler, L., Gale, J., & Grant, A. (2016). Let’s not kill performance evaluations yet. Harvard Business Review, 94(11), 90–94.

Gombolay, M. C., Gutierrez, R. A., Clarke, S. G., Sturla, G. F., & Shah, J. A. (2015). Decision-making authority, team efficiency and human worker satisfaction in mixed human-robot teams. Autonomous Robots, 39(3), 293–312.CrossRef

Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Sociology, 78(6), 1360–1380.CrossRef

Greenfield, P. M. (2009). Technology and informal education: What is taught, what is learned. Science, 323(5910), 69–71.CrossRef

Grund, C. (2009). Jobpräferenzen und Arbeitsplatzwechsel. Zeitschrift für Personalforschung, 23(1), 66–72.

Guidotti, R., Monreale, A., Ruggieri, S., Turini, F., Giannotti, F., & Pedreschi, D. (2018). A survey of methods for explaining black box models. ACM Computing Surveys, 51(5), 93:1–93:42.

Habermas, J. (2004). Freiheit und Determinismus. Deutsche Zeitschrift für Philosophie, 52(6), 871–890.CrossRef

Hafen, T. (2018). Künstliche Welten steigern die Effizienz. com! professional, 1, 26–31.

Han, J., Zhang, Z., & Schuller, B. (2019). Adversarial training in affective computing and sentiment analysis: Recent advances and perspectives. IEEE Computational Intelligence Magazine, 14(2), 68–81.CrossRef

Hattie, J. (2012). Visible learning for teachers: Maximizing impact on learning. New York: Routledge.CrossRef

Haya, P. A., Daems, O., Malzahn, N., Castellanos, J., & Hoppe, H. U. (2015). Analysing content and patterns of interaction for improving the learning design of networked learning environments. British Journal of Educational Technology, 46(2), 300–316.CrossRef

Hilbig, R., Renz, A., & Schildhauer, T. (2019). Data analytics – The future of innovative teaching and learning. In Proceedings of ISPIM innovation conference – Celebrating innovation: 500 years since DaVinci (Florence, 16.–19. June 2019) (S. 1–16).

Hill, J., Ford, W. R., & Farreras, I. G. (2015). Real conversations with artificial intelligence: A comparison between human-human online conversations and human-chatbot conversations. Computers in Human Behavior, 49, 245–250.CrossRef

Hoeffler, D., Kunowsky, O., Müller, S., Niendorf, T., & Pfalzgraf, J. (2015). Personalwirtschaftliches Reporting mit SAP Netweaver und Business Objects. In S. Strohmeier & F. Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics. Grundlagen, Anbieter, Erfahrungen und Trends (S. 187–220). Wiesbaden: Springer Gabler.

Hoffman, M., Kahn, L. B., & Li, D. (2017). Discretion in hiring. The Quarterly Journal of Economics, 133(2), 765–800.CrossRef

Höller, H.P., & Wedde, P. (2018). Die Vermessung der Belegschaft: Mining the Enterprise Social Graph. Mitbestimmungspraxis, Nr. 10, S. 1–38.

Holtom, B. C., Mitchell, T. R., Lee, T. W., & Eberly, M. B. (2008). Turnover and retention research: A glance at the past, a closer review of the present, and a venture into the future. The Academy of Management Annals, 2(1), 231–274.CrossRef

Huff, J., & Götz, T. (2019). Evidenz statt Bauchgefühl? Möglichkeiten und rechtliche Grenzen von Big Data im HR-Bereich. Neue Zeitschrift für Arbeitsrecht (NZA) 36(24) (Beilage 2/2019), 73–78.

IBM. (2019). Siemens AG: A one-of-a-kind AI-based chatbot innovates employee support. https://www.ibm.com/case-studies/siemens-ag-watson-ai. Zugegriffen am 01.10.2019.

Ifenthaler, D., & Drachsler, H. (2018). Learning analytics. In H. Niegemann & A. Weinberger (Hrsg.), Lernen mit Bildungstechnologien (S. 1–20). Berlin: Springer.

Ivens, S. (2018). Unternehmensreputation im digitalen Zeitalter: Wie Mitarbeiter die Online-Reputation bei Kunden, Kollegen und Bewerbern beeinflussen. Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Jansen, D. (2003). Einführung in die Netzwerkanalyse: Grundlagen, Methoden, Forschungsbeispiele. 2., erw. Aufl., Wiesbaden: Springer.CrossRef

Jenewein, T. (2018). Ansätze zum Lernen im Digitalen Zeitalter. Darstellung am Beispiel SAP. In T. Petry & W. Jäger (Hrsg.), Digital HR. Smarte und agile Systeme, Prozesse und Strukturen im Personalmanagement (S. 259–274). Freiburg: Haufe Lexware.

Joberate. (2016). White paper: Understanding J-Score™ predictive analytic @Joberate. https://de.slideshare.net/Joberate/white-paper-understanding-jscore-predictive-analytic-joberate?from_action=save. Zugegriffen am 18.12.2019.

Juraschek, M., Büth, L., Posselt, G., & Herrmann, C. (2018). Mixed reality in learning factories. Procedia Manufacturing, 23, 153–158.CrossRef

Kaggle. (2019). IBM HR analytics employee attrition & performance. https://www.kaggle.com/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset. Zugegriffen am 08.06.2019.

Kanning, U. P. (2015). Personalauswahl zwischen Anspruch und Wirklichkeit: eine wirtschaftspsychologische Analyse. Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Kanning, U. P. (2017). Personalmarketing, Employer Branding und Mitarbeiterbindung: Forschungsbefunde und Praxistipps aus der Personalpsychologie. Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Kauffeld, S. (2016). Nachhaltige Personalentwicklung und Weiterbildung (2. Aufl.). Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Kern, D., & Haep, M. (2016). Wie Konzerne ihr Performance Management modernisieren können (Interview von G. Birkner). Comp & Ben Magazin, 2, 12–14.

Kerry, A., Ellis, R., & Bull, S. (2008). Conversational agents in E-Learning. In T. Allen, R. Ellis & M. Petridis (Hrsg.), Applications and innovations in intelligent systems (S. 169–182). London: Springer.

Kettler, C., & Kauffeld, S. (2019). Game-based Learning. In S. Kauffeld & J. Othmer (Hrsg.), Handbuch innovative Lehre (S. 249–253). Wiesbaden: Springer.CrossRef

Khusainova, R., De Jong, A., Lee, N., Marshall, G. W., & Rudd, J. M. (2018). (Re) defining salesperson motivation: Current status, main challenges, and research directions. Journal of Personal Selling & Sales Management, 38(1), 2–29.CrossRef

Kirkpatrick, D. L. (1967). Evaluation of training. In R. L. Craig (Hrsg.), Training and development handbook: A guide to human resources development (S. 87–112). New York: McGraw-Hill.

Klahre, A.-M. (2017). 3 Ways Johnson & Johnson is taking talent acquisition to the next level. https://www.jnj.com/innovation/3-ways-johnson-and-johnson-is-taking-talent-acquisition-to-the-next-level. Zugegriffen am 08.08.2019.

Kleinberg, J., & Raghu, M. (2018). Team performance with test scores. ACM Transactions on Economics and Computation (TEAC), 6(3–4), 17–45.

Kleindienst, B. (2017). Performance Measurement und Management: Gestaltung und Einführung von Kennzahlen- und Steuerungssystemen. Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Klerkx, J., Verbert, K., & Duval, E. (2017). Learning analytics dashboards. In C. Lang, G. Siemens, A. Wise & D. Gasevic (Hrsg.), Handbook of learning analytics (S. 143–150). SOLAR, Society for Learning Analytics and Research.

Kozlowski, S. W., & Chao, G. T. (2018). Unpacking team process dynamics and emergent phenomena: Challenges, conceptual advances, and innovative methods. American Psychologist, 73(4), 576–592.CrossRef

Kozlowski, S. W., Chao, G. T., Chang, C. H., & Fernandez, R. (2015). Team dynamics: Using „big data“ to advance the science of team effectiveness. In S. Tonidandel, E. B. King & J. M. Cortina (Hrsg.), Big data at work: The data science revolution and organizational psychology (S. 273–309). New York: Routledge.

Kraus, C. (2018). Digitalisierung der Arbeitswelt – das Ende der Low Performer? Der Betrieb, 12, 701–705.

Kravčík, M., Ullrich, C., & Igel, C. (2018). Das Internet der Dinge als Lern- und Ausbildungshilfe in der digitalen Ära. In K. Schwuchow & J. Gutmann (Hrsg.), HR-Trends 2019: Strategie, Digitalisierung, Diversität, Demografie (S. 137–151). Freiburg: Haufe.

Kuksenok, K., & Martyniv, A. (2019). Evaluation and improvement of chatbot text classification data quality using plausible negative examples. arXiv preprint arXiv:1906.01910.

Kumar, A. D., Selvam, R. P., & Kumar, K. S. (2018). Review on prediction algorithms in educational data mining. International Journal of Pure and Applied Mathematics, 118(8), 531–537.

Kunz, C., Leubner, T., Liebert, K., Reuter, M., Siebel, J., & Kinschel, M. (2019). Industrie 4.0 – Ein digitales Transfermodell für Aus- und Weiterbildung. In H. Lee & S. Pfeiffer (Hrsg.), Industrie 4.0: Risiken und Chancen für die Berufsbildung (2. Aufl., S. 205–216). Bielefeld: wbv.

Küpers, W., & Weibler, J. (2005). Emotionen in Organisationen. Stuttgart: Kohlhammer.

Kutschka, M., & Herbers, J. (2016). An insight to aviation: Rostering ground personnel in practice. In M. Lübbecke, A. M. Koster, P. Letmathe, R. Madlener, B. Peis & G. Walther (Hrsg.), Operations research proceedings 2014 (S. 349–355). Cham: Springer.CrossRef

Lambrecht, A., & Tucker, C. (2019). Algorithmic bias? An empirical study of apparent gender-based discrimination in the display of STEM career ads. Management Science, 65(7), 2966–2981.CrossRef

Lanier, J. (2017). Dawn of the new everything: A journey through virtual reality. London: Bodley Head.

Laumer, S., Weitzel, T., & Luzar, K. (2019). Robo-Recruiting: Status quo und Herausforderungen für die KI in der Personalgewinnung. Personal Quarterly, 71(3), 10–15.

Ledford, G. E., Benson, G., & Lawler, E. E. (2016). Aligning research and the current practice of performance management. Industrial and Organizational Psychology, 9(2), 253–259.CrossRef

Lee, T. W., Hom, P. W., Eberly, M. B., & Mitchell, T. R. (2017). On the next decade of research in voluntary employee turnover. Academy of Management Perspectives, 31(3), 201–221.CrossRef

Leonardi, P., & Contractor, N. (2018). Better people analytics. Harvard Business Review, 96(6), 70–81.

Levy, P., Tseng, S., Rosen, C., & Lueke, S. (2017). Performance management: A marriage between practice and science – Just say „I do“. In R. M. Buckley, A. R. Wheeler & J. R. B. Halbesleben (Hrsg.), Research in personnel and human resources management (Bd. 35, S. 155–213). Bingley: Emerald.CrossRef

Liao, H., Toya, K., Lepak, D., & Hong, Y. (2009). Do they see eye to eye? Management and employee perspectives of high-performance work systems and influence processes on service quality. Journal of Applied Psychology, 94(2), 371–391.CrossRef

Libuda, I., & Fleischmann, F. (2018). Strategische Personalplanung und People Analytics. In K. Schwuchow & J. Gutmann (Hrsg.), HR-Trends 2019: Strategie, Digitalisierung, Diversität, Demografie (S. 233–243). Freiburg: Haufe Lexware.

Liebert, K., & Talg, A. (2018). Künstliche Intelligenz und das Lernen der Zukunft. In K. Schwuchow & J. Gutmann (Hrsg.), HR-Trends 2019: Strategie, Digitalisierung, Diversität, Demografie (S. 197–208). Freiburg: Haufe Lexware.

Limpächer, S., & Maier, L. (2016). Der Transfer des Gelernten. Personalführung, 6, 56–60.

Liu, B. (2015). Sentiment analysis: Mining opinions, sentiments, and emotions. New York: Cambridge University Press.CrossRef

Lochner, K., & Preuß, A. (2018). Digitales Recruiting. Gruppe. Interaktion. Organisation. Zeitschrift für Angewandte Organisationspsychologie, 49(3), 193–202.CrossRef

Lung, H. (1996). Sprache und Didaktik im Seminar. München/Basel: Ernst Reinhardt.

Lunsford, D. L., & Phillips, P. P. (2018). Tools used by organizations to support human capital analytics. Performance Improvement, 57(3), 6–15.CrossRef

MacFadyen, L. P., & Dawson, S. (2010). Mining LMS data to develop an „early warning system“ for educators: A proof of concept. Computers & Education, 54(2), 588–599.CrossRef

Mahmud, J. (2015). IBM Watson Personality Insights: The science behind the service. https://developer.ibm.com/watson/blog/2015/03/23/ibm-watson-personality-insights-science-behind-service/. Zugegriffen am 29.07.2019.

Mangaroska, K., & Giannakos, M. (2018). Learning analytics for learning design: A systematic literature review of analytics-driven design to enhance learning. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(4), 516–534.

Manus VR (2019). The Manus VR Gloves. https://manus-vr.com/gloves/. Zugegriffen am 31.10.2019.

March, J. G., & Simon, H. A. (1958). Organizations. New York: Wiley.

Marler, J. H., & Boudreau, J. W. (2017). An evidence-based review of HR analytics. The International Journal of Human Resource Management, 28(1), 3–26.CrossRef

Martini, M. (2019). Blackbox Algorithmus – Grundfragen einer Regulierung Künstlicher Intelligenz. Berlin/Heidelberg: Springer.

Matzer, M., & Litzel, N. (2017). Digitalisierung schlau umgesetzt. https://www.bigdata-insider.de/digitalisierung-schlau-umgesetzt-a-654757/. Zugegriffen am 01.10.2019.

McChesney, C., Covey, S., & Huling, J. (2012). The 4 disciplines of execution: Achieving your wildly important goals. New York: Free Press/Simon & Schuster.

Meier, C. (2019). Vom Anbieter zum Ermöglicher. Personalmagazin, 4, 39–42.

Meier, C., Bäcker, D., & Seibold, D. (2018). Digitale Transformation und L&D: Ergebnisse einer Standortbestimmung und Handlungserfordernisse. scil Arbeitsbericht Nr. 29.

Meinecke, A. L., & Kauffeld, S. (2019). Engaging the hearts and minds of followers: Leader empathy and Language style matching during appraisal interviews. Journal of Business and Psychology, 34(4), 485–501.CrossRef

Metzger, D., Jannaber, S., Berkemeier, L., & Thomas, O. (2018). Glassroom: Aus- und Weiterbildung mit Smart Glasses und Virtual Reality-Brillen im technischen Kundendienst. In C. de Witt & C. Gloerfeld (Hrsg.), Handbuch Mobile Learning (S. 901–919). Wiesbaden: Springer.CrossRef

Meyer, B., Burtscher, M. J., Jonas, K., Feese, S., Arnrich, B., Tröster, G., & Schermuly, C. C. (2016). What good leaders actually do: Micro-level leadership behaviour, leader evaluations, and team decision quality. European Journal of Work and Organizational Psychology, 25(6), 773–789.CrossRef

Microsoft. (2019a). Bayer – Innovation project. http://download.microsoft.com/download/8/1/5/8158F66A-448F-4C5E-B75B-C15C4F551933/Bayer-BotFramework-CognitiveServices.pdf. Zugegriffen am 07.10.2019a

Microsoft. (2019b). Workplace analytics. https://docs.microsoft.com/de-de/workplace-analytics/index-orig. Zugegriffen am 03.12.2019.

Microsoft. (2019c). Datenschutzhandbuch für myAnalytics-Administratoren. https://docs.microsoft.com/de-de/workplace-analytics/myanalytics/overview/privacy-guide. Zugegriffen am 10.12.2019.

Microsoft. (2019d). How does Office Delve know what’s relevant to me? https://support.office.com/en-us/article/How-does-Office-Delve-know-what-s-relevant-to-me-048d502e-80a7-4f77-ac5c-f9d81733c385. Zugegriffen am 10.12.2019.

Mou, Y., & Xu, K. (2017). The media inequality: Comparing the initial human-human and human-AI social interactions. Computers in Human Behavior, 72, 432–440.CrossRef

Mühlbauer, D., Huff, J., & Süß, J. (2018). People Analytics und Arbeit 4.0. In S. Werther & L. Bruckner (Hrsg.), Arbeit 4.0 aktiv gestalten (S. 107–132). Berlin/Wiesbaden: Springer.

Müller-Frommeyer, L. C., Frommeyer, N. A., & Kauffeld, S. (2019). Introducing rLSM: An integrated metric assessing temporal reciprocity in language style matching. Behavior Research Methods, 51(3), 1343–1359.CrossRef

Neculoiu, P., Versteegh, M., & Rotaru, M. (2016). Learning text similarity with siamese recurrent networks. In The Association for Computational Linguistics (Hrsg.), Proceedings of the 1st workshop on representation learning for NLP (S. 148–157) Berlin.

Neuberger, O. (1994). Personalentwicklung (2. Aufl.). Stuttgart: Enke.CrossRef

Neuberger, O. (2000). Das 360°-Feedback: Alle fragen? Alles sehen? Alles sagen? München/Mering: Hampp.

Newport, C. (2016). Deep work: Rules for focused success in a distracted world. London: Hachette.

Niegemann, H., & Niegemann, L. (2018). Design digitaler Aus- und Weiterbildungsszenarien. In O. Thomas, D. Metzger & H. Niegemann (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus-und Weiterbildung: Virtual und Augmented Reality für Industrie 4.0 (S. 75–91). Berlin/Heidelberg: Springer Gabler.CrossRef

Niegemann, H. M., & Heidig, S. (2019). Interaktivität und Adaptivität in multimedialen Lernumgebungen. In H. Niegemann & A. Weinberger (Hrsg.), Lernen mit Bildungstechnologien (S. 1–25). Berlin/Heidelberg: Springer.

Nielsen, C. (16. Februar 2016). What work email can reveal about performance and potential. Harvard Business Review (Web Article), S. 1–4.

Nienhüser, W. (2018). Bilder der Austauschbeziehung zwischen Kapital und Arbeit in der Personalwirtschaftslehre – Grundzüge einer Ideengeschichte. In W. Matiaske & W. Weber (Hrsg.), Ideengeschichte der BWL (S. 443–486). Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Norten, K. (2014). Unconscious bias at work. https://library.gv.com/unconscious-bias-at-work-22e698e9b2d#.ceqzmagrj. Zugegriffen am 18.09.2017.

North, K., & Maier, R. (2018). Wissen 4.0 – Wissensmanagement im digitalen Wandel. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 55(4), 665–681.CrossRef

NZA (2017). Mitbestimmung bei technischer Überwachungseinrichtung – Belastungsstatistik. Neue Zeitschrift für Arbeitsrecht (NZA), 34(18/2017), 1205–1212.

Oberdörfer, S., & Latoschik, M. E. (2019). Knowledge encoding in game mechanics: Transfer-oriented knowledge learning in desktop-3D and VR. International Journal of Computer Games Technology, 2019, 1–17.CrossRef

Olguín-Olguín, D., & Pentland, A. (2010). Sensor-based organisational design and engineering. International Journal of Organisational Design and Engineering, 1(1–2), 69–97.CrossRef

de Oliveira, J. M., Zylka, M. P., Gloor, P. A., & Joshi, T. (2019). Mirror, Mirror on the wall, who is leaving of them all: Predictions for employee turnover with gated recurrent neural networks. In Y. Song, F. Grippa, P. Gloor, & J. Leitão (Hrsg.), Collaborative innovation networks (S. 43–59). Cham: Springer.CrossRef

Ortmann, G. (1984). Der zwingende Blick. Personalinformationssysteme – Architektur der Disziplin. Frankfurt/New York: Campus.

Ott, A. (2017). A year with our recruiting chatbot. https://medium.com/@frauott/a-year-with-our-recruiting-chatbot-e77f52264a. Zugegriffen am 17.07.2019.

Oviatt, S., Schuller, B., Cohen, P. R., Sonntag, D., Potamianos, G., & Krüger, A. (Hrsg.). (2019). The handbook of multimodal-multisensor interfaces: Language processing, software, commercialization, and emerging directions – Volume 3. New York: ACM/Morgan & Claypool.

Pandey, S., & Pandey, S. K. (2019). Applying natural language processing capabilities in computerized textual analysis to measure organizational culture. Organizational Research Methods, 22(3), 765–797.CrossRef

Pentland, A. (2012). The new science of building great teams. Harvard Business Review, 90(4), 60–69.

Pesch, U. (2018). Neue Wege zum Wissen. Personalwirtschaft (Sonderheft), 07, 22–25.

Piazza, F. (2010). Data Mining im Personalmanagement. Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Poria, S., Peng, H., Hussain, A., Howard, N., & Cambria, E. (2017). Ensemble application of convolutional neural networks and multiple kernel learning for multimodal sentiment analysis. Neurocomputing, 261, 217–230.CrossRef

Poria, S., Majumder, N., Hazarika, D., Cambria, E., Gelbukh, A., & Hussain, A. (2018). Multimodal sentiment analysis: Addressing key issues and setting up the baselines. IEEE Intelligent Systems, 33(6), 17–25.CrossRef

Portugal, I., Alencar, P., & Cowan, D. (2018). The use of machine learning algorithms in recommender systems: A systematic review. Expert Systems with Applications, 97, 205–227.CrossRef

Prabha, I. M., & Srikanth, G. U. (2019). Survey of sentiment analysis using deep learning techniques. In 1st international conference on innovations in information and communication technology (S. 1–9) Chennai.

Provost, F., & Fawcett, T. (2017). Data Science für Unternehmen: Data Mining und datenanalytisches Denken praktisch anwenden. Frechen: mitp.

Quast, C., Villeumier, F., Kirchner, J., & Fedossov, A. (2018). Programmatic Job Advertising – Mit Big Data zum planbaren Bewerber-Rücklauf (Whitepaper), Wollmilchsau.

Queb. (2019). KI und Sprachanalyse im Recruiting: L’Oréal setzt auf SEEDLINK. https://www.queb.org/blog/ki-und-sprachanalyse-im-recruiting-loreal-setzt-auf-seedlink/. Zugegriffen am 23.08.2019.

Quwaider, M., & Biswas, S. (2010). DTN routing in body sensor networks with dynamic postural partitioning. Ad Hoc Networks, 8(8), 824–841.CrossRef

Raghavan, M., Barocas, S., Kleinberg, J., & Levy, K. (2019). Mitigating bias in algorithmic employment screening: Evaluating claims and practices. arXiv preprint arXiv:1906.09208.

Rambachan, A., & Roth, J. (2019). Bias in, bias out? Evaluating the folk wisdom. arXiv preprint arXiv:1909.08518.

Ratner, B. (2017). Statistical and machine-learning data mining: Techniques for better predictive modeling and analysis of big data (3. Aufl.). Boca: Chapman & Hall/CRC.

Reeves, B., & Read, L. J. (2009). Total engagement: Using games and virtual worlds to change the way people work and businesses compete. Boston: Harvard Business Press.

Reichertz, J. (2016). Qualitative und interpretative Sozialforschung: eine Einladung. Wiesbaden: Springer VS.CrossRef

Remus, R., Quasthoff, U., & Heyer, G. (2010). SentiWS. A publicly available German-language resource for sentiment analysis. In N. Calzolari et al. (Hrsg.), Proceedings of the 7th international language resources and evaluation (S. 1168–1171). Valletta: European Language Resources Association.

Rüdian, S., & Pinkwart, N. (2019). Towards an automatic Q&A generation for online courses – A pipeline based approach. In S. Isotani, E. Millán, A. Ogan, P. Hastings, B. McLaren & R. Luckin (Hrsg.), Artificial intelligence in education (S. 237–242). Cham: Springer.CrossRef

Sakellariadis, S. (2015). Making sure the cup stays full at starbucks: Leveraging narratives from Glassdoor.com to improve recruitment and retention. http://www.huffingtonpost.com/sophie-sakellariadis/making-sure-the-cup-stays_b_7935760.html. Zugegriffen am 01.07.2019.

Sánchez-Monedero, J., & Dencik, L. (2019). The datafication of the workplace. Working paper. Cardiff University.

Sanchez-Monedero, J., Dencik, L., & Edwards, L. (2019). What does it mean to solve the problem of discrimination in hiring? Social, technical and legal perspectives from the UK on automated hiring systems. arXiv preprint arXiv:1910.06144.

Schmidt, F. L., & Hunter, J. E. (1998). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 85 years of research findings. Psychological Bulletin, 124(2), 262–274.CrossRef

Schmidt, F. L., Oh, I. S., & Shaffer, J. A. (2016). The validity and utility of selection methods in personnel psychology: Practical and theoretical implications of 100 years of research findings (Fox School of Business research paper).

Schmidt-Atzert, L., Künecke, J., & Zimmermann, J. (2019). TBS-DTK Rezension: „PRECIRE JobFit“. Report Psychologie, 44(7/8), 19–21.

Schneider, J., Börner, D., Van Rosmalen, P., & Specht, M. (2016). Can you help me with my pitch? Studying a tool for real-time automated feedback. IEEE Transactions on Learning Technologies, 9(4), 318–327.CrossRef

Scholz, T. M. (2017). Big data in organizations and the role of human resource management: A complex systems theory-based conceptualization. Frankfurt a. M.: Peter Lang.CrossRef

Scholz, C., & Scholz, T. (2019). Grundzüge des Personalmanagements (3. Aufl). München: Vahlen.

Schwantzer, S. (2018). Konzeption und Implementierung eines Smart-Glasses-basierten Informationssystems für technische Dienstleistungen. In O. Thomas, D. Metzger & H. Niegemann (Hrsg.), Digitalisierung in der Aus-und Weiterbildung (S. 94–112). Berlin/Heidelberg: Springer Gabler.CrossRef

Schweyer, A. (2018). Predictive analytics and artificial intelligence in people management. Incentive Research Foundation.

Seufert, J. (2019). Ich liefere. Die Zeit, Nr. 46 (07.11.2019), S. 76–77.

Seufert, S., Preisig, L., Krapf, J., & Meier, C. (2017). Von Gamification zum systematischen Motivationsdesign mit kollaborativen und spielerischen Gestaltungselementen: Konzeption und Anwendungsbeispiele. scil Arbeitsbericht Nr. 27.

Shi, Y., Zhu, L., Li, W., Guo, K., & Zheng, Y. (2019). Survey on classic and latest textual sentiment analysis articles and techniques. International Journal of Information Technology & Decision Making, 18(4), 1243–1287.

Shih, J. (2017a). How predictive analytics helps improve human capital management. https://blogs.sap.com/2017/03/19/how-predictive-analytics-helps-improve-human-capital-management/. Zugegriffen am 18.12.2019.

Shih, J. (2017b). https://blogs.sap.com/2017/07/20/applying-predictive-analytics-to-manage-employee-turnover/. Zugegriffen am 18.12.2019.

Siegel, E. (2013). Predictive analytics: The power to predict who will click, buy, lie, or die. Hoboken: Wiley.

Simões, J. (2015). Using gamification to improve participation in social learning. Doctoral Thesis. University of Vigo.

Skenes, C., & Kleiner, B. H. (2003). The HAY System of compensation. Management Research News, 26(2/3/4), 109–115.CrossRef

Speer, A. B. (2018). Quantifying with words: An investigation of the validity of narrative-derived performance scores. Personnel Psychology, 71(3), 299–333.CrossRef

Spitzer, D., Tschürtz, S., & Burel, S. (o. J.). Deutsche Stellenausschreibungen unterscheiden zwischen Mann und Frau. Whitepaper 100 Worte GmbH. https://www.100worte.de/wp-content/uploads/2019/02/Artikel_Genderbias.pdf. Zugegriffen am 08.08.2019.

Squires, P., Kaufman, H. G., Togelius, J., & Jaramillo, C. M. (2017). A comparative sequence analysis of career paths among knowledge workers in a multinational bank. In IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 3604–3612). IEEE.

Staab, P., & Geschke, S. C. (2019). Ratings als arbeitspolitisches Konfliktfeld: Das Beispiel Zalando (Study der Hans-Böckler-Stiftung, No. 429). Düsseldorf: Hans-Böckler-Stiftung.

Staufenbiel & Kienbaum. (2016). RecruitingTrends 2017: Was HR-Verantwortliche wissen müssen. https://www.staufenbiel.de/fileadmin/fm-dam/PDF/Studien/RecruitingTrends_2017.pdf. Zugegriffen am 01.07.2017.

Stenius, H. (2017). Change analytics: Exploring the data-driven management of organizational change. Helsinki: Aalto University.

Stone, P., & Chatagny, J. (2019). Analytics als Wandelmotor nutzen. Ein Erfahrungsbericht zur Neugestaltung interner Dienste bei der Swiss Re. OrganisationsEntwicklung, Nr. 3/2019, S. 6–12.

Strohmeier, S. (2015). Analysen der Human Resource Intelligence und Analytics. In S. Strohmeier & F. Piazza (Hrsg.), Human Resource Intelligence und Analytics (S. 3–47). Wiesbaden: Springer.

Strohmeier, S. (2019). Einsatzpotenziale und -grenzen von künstlicher Intelligenz in der Personalarbeit (Interview mit T. Biemann). Personal Quarterly, 3, 6–9.

Strohmeier, S., Majstorovic, D., Piazza, F., & Theres, C. (2016). Smart HRM – das „Internet der Dinge“ im Personalmanagement. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 53(6), 838–850.CrossRef

Stucki, T., D’Onofrio, S., & Portmann, E. (2018). Chatbot – Der digitale Helfer im Unternehmen: Praxisbeispiele der Schweizerischen Post. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 55(4), 725–747.CrossRef

Tallgauer, M., Festing, M., & Fleischmann, F. (2020). Big Data im Recruiting. In T. Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting (S. 25–39). Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Tambe, P., Cappelli, P., & Yakubovich, V. (2019). Artificial intelligence in human resources management: Challenges and a path forward. California Management Review, 61(4), 15–42.CrossRef

Tang, S., Peterson, J., & Pardos, Z. (2017). Predictive modelling of student behaviour using granular large-scale action data. In C. Lang, G. Siemens, A. Wise & D. Gasevic (Hrsg.), Handbook of learning analytics (S. 223–233). SOLAR, Society for Learning Analytics and Research.

TrustSphere. (2019). How a large financial services organization used Organizational Network Analytics to understand female promotability. https://www.trustsphere.com/wp-content/uploads/2019/04/Diversity-Inclusion-Case-Study-201903-1-Letter.pdf. Zugegriffen am 12.12.2019.

Ullrich, C., Hauser-Ditz, A., Kreggenfeld, N., Prinz, C., & Igel, C. (2018). Assistenz und Wissensvermittlung am Beispiel von Montage- und Instandhaltungstätigkeiten. In S. Wischmann & E. A. Hartmann (Hrsg.), Zukunft der Arbeit: Eine praxisnahe Betrachtung (S. 107–122). Berlin/Heidelberg: Springer.CrossRef

Unger, T., Goossens, J., & Becker, L. (2015). Digitale Serious Games. In U. Blötz (Hrsg.), Planspiele und Serious Games in der beruflichen Bildung: Auswahl, Konzepte, Lernarrangements, Erfahrungen-Aktueller Katalog für Planspiele und Serious Games (S. 157–179). Bielefeld: Bertelsmann.

Unilever. (2018). Frequently asked questions: Unilever Graduate Programme/Unilever Future Leadership Programme. https://www.unilever.co.za/Images/uflp-digital-selection-faq_tcm1262-506251_en.pdf. Zugegriffen am 01.11.2019.

Van Laar, E., Van Deursen, A. J., Van Dijk, J. A., & De Haan, J. (2017). The relation between 21st-century skills and digital skills: A systematic literature review. Computers in Human Behavior, 72, 577–588.CrossRef

Verhoeven, T. (2020). Künstliche Intelligenz im Recruiting. In ders. (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting (S. 113–128). Wiesbaden: Springer Gabler.

Vermeulen, A. E. (2014). Improving student engagement through visualization of course activities. Doctoral dissertation.

Vesa, M., & Harviainen, J. T. (2019). Gamification: Concepts, consequences, and critiques. Journal of Management Inquiry, 28(2), 128–130.CrossRef

Vetter, C. (2018). Strategie und Arbeit 4.0. In S. Werther & L. Bruckner (Hrsg.), Arbeit 4.0 aktiv gestalten (S. 132–146). Berlin: Springer.

Vetter, C., & Zacharides, K. (2016). Datengetriebene Personalarbeit. Personalmagazin, 3, 56–58.

Vincent, J. (2018). Amazon reportedly scraps internal AI recruiting tool that was biased against women. https://www.theverge.com/2018/10/10/17958784/ai-recruiting-tool-bias-amazon-report. Zugegriffen am 08.08.2019.

Vladova, G., Haase, J., Rüdian, L. S., & Pinkwart, N. (2019). Educational chatbot with learning avatar for personalization. In Twenty-fifth Americas conference on information systems, Cancun, 2019.

de Vos, A., & Meganck, A. (2009). What HR managers do versus what employees value: Exploring both parties’ view on retention management from a psychological contract perspective. Personnel Review, 38(1), 45–60.CrossRef

Waber, B., Magnolfi, J., & Lindsay, G. (2014). Workspaces that move people. Harvard Business Review, 92(10), 68–77.

Wagner, M. (2009). Modellbasierte Arbeitskräfteplanung für stochastische Instandhaltungsereignisse in der zivilen Luftfahrt. Dissertation TU Berlin.

WalkMe (2017). Autonomous behavior reasoning analysis. World Intellectual Property Organization, Publication no. WO 2017/212466 A1.

WalkMe. (2019). Chat-based application interface for automation. United States Patent Application, Publication no. US 2019/0215283 A1.

Wang, N., & Katsamakas, E. (2019). A network data science approach to people analytics. Information Resources Management Journal, 32(2), 28–51.CrossRef

Warszta, T., Oldenburger, J., Severin, A., Thiessen, L., & Lange, M.-C. (2020). Präferenzen von eignungsdiagnostischen Instrumenten in Selbst- und Fremdselektion. Personal Quarterly, 1, 34–41.

Wen, Q., Gloor, P. A., Fronzetti Colladon, A., Tickoo, P., & Joshi, T. (2019). Finding top performers through email patterns analysis. Journal of Information Science, 1–20.

Werther, S. (2018). Mit künstlicher Intelligenz zu smarteren Prozessen. Personalwirtschaft Sonderheft, 7, 28–30.

Werther, S., & Woschée, R. (2018). Die Zukunft von Feedback in Unternehmen – zwischen mobilen Apps und Echtzeit-Dashboards? In I. Jöns & W. Bungard (Hrsg.), Feedbackinstrumente im Unternehmen (S. 229–242). Wiesbaden: Springer Gabler.CrossRef

Wilson, H. J. (2013). Wearables in the workplace. Harvard Business Review, 91(11), 27–28.

Winkler, R., & Soellner, M. (2018). Unleashing the potential of chatbots in education: A state-of-the-art analysis. Academy of Management Proceedings, 2018(1), 15903.CrossRef

Wittenhagen, J. (2019). KI ist (noch) kein Problemlöser. Lebensmittelzeitung, 33, 39.

Yano, K., Akitomi, T., Ara, K., Watanabe, J., Tsuji, S., Sato, N., Hayakawa, M., & Moriwaki, N. (2015). Measuring happiness using wearable technology: Technology for boosting productivity in knowledge work and service businesses. Hitachi Review, 64(8), 517–524.

Yun, H., Domanska, M., Fortenbacher, A., Ghomi, M., & Pinkwart, N. (2016). Sensor data for learning support: Achievements, open questions and opportunities. In R. Zender (Hrsg.), Proceedings of DeLFI workshops 2016 co-located with 14th e-learning conference of the German Computer Society (S. 28–39). Potsdam.

Zalando. (2019a). Über Zonar. https://corporate.zalando.com/de/newsroom/de/news-storys/ueber-zonar. Zugegriffen am 03.12.2019.

Zalando. (2019b). https://corporate.zalando.com/de/newsroom/de/news-storys/unser-statement-zur-studie-der-hans-boeckler-stiftung. Zugegriffen am 03.12.2019.

Zeit-Online. (2019). Datenschutzbehörde prüft Mitarbeitersoftware von Zalando. https://www.zeit.de/arbeit/2019-11/zonar-zalando-mitarbeiter-scoring-software. Zugegriffen am 03.12.2019.

Zhang, X., Zhou, Y., Ma, Y., Chen, B. C., Zhang, L., & Agarwal, D. (2016). Glmix: Generalized linear mixed models for large-scale response prediction. In Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining (S. 363–372). San Francisco: ACM.

Zhang, Y., Olenick, J., Chang, C. H., Kozlowski, S. W., & Hung, H. (2018). TeamSense: Assessing personal affect and group cohesion in small teams through dyadic interaction and behavior analysis with wearable sensors. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 3(4), 39.1–22.

Zhao, Y., Hryniewicki, M. K., Cheng, F., Fu, B., & Zhu, X. (2019). Employee turnover prediction with machine learning: A reliable approach. In K. Arai et al. (Hrsg.), Proceedings of SAI intelligent systems conference (S. 737–758). Cham: Springer.

Zimmermann, T., & Romeiser, A. (2019). Flexibilisierung der Schichtarbeit: Potsdamer Modell schafft Gestaltungsspielräume für Chemieunternehmen. CHEManager, 6, 8.

Zinn, B. (2018). Ergebnisbericht zum Verbundvorhaben „Virtual and Analytics Service im Maschinen- und Anlagenbau – VASE“.https://www.ife.uni-stuttgart.de/dokumente/bpt/bpt_forschung/VASE-Ergebnisbericht-2018.pdf. Zugegriffen am 23.11.2019.

Titel: Digitale Tools für smarte Personalarbeit
verfasst von: Christian Gärtner
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Buch: Smart HRM
Print ISBN: 978-3-658-29430-4

Electronic ISBN: 978-3-658-29431-1

Copyright-Jahr: 2020
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-29431-1_4