Im HR Wissenssnack #16 erläuterte Prof. Dr. Anne-Katrin Neyer (Professorin für Personalwirtschaft und Business Governance an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg sowie Mitgründerin des KI HR Lab), wie sich die Rolle von KI im HR in den letzten drei Jahren entwickelt hat, warum Datenqualität wichtiger ist als der nächste Hype und wie Unternehmen den Schritt von der Automatisierung zur echten Transformation meistern.
Die technologische Entwicklung verläuft extrem schnell, während ethische und rechtliche Leitplanken oft noch diskutiert werden. Für viele Beschäftigte fühlt sich das Erlernen von KI-Skills inzwischen wie ein „zweiter Job“ an. HR gilt hierbei als Treiber der Transformation, muss aber gleichzeitig sicherstellen, dass Mitarbeitende befähigt werden und genügend Raum zum Lernen erhalten, anstatt nur dem Druck der Effizienzsteigerung ausgesetzt zu sein.
Die drei Perspektiven: Tools, Kultur und Zukunft
Um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in einem Unternehmen umfassend und korrekt bewerten zu können, sollten drei zentrale Perspektiven betrachtet werden.
Die Tool-Perspektiv: Der Markt an KI-Lösungen (z. B. Recruiting-Chatbots, Matching-Algorithmen) explodiert. KI-generierte Texte wirken auf den ersten Blick oft glänzend, können aber inhaltlich wenig Substanz haben oder halluzinieren. Dies führt dazu, dass die Nachbearbeitung mehr Zeit kostet, als durch die KI eingespart wurde. Es gilt zu hinterfragen: Was digitalisieren wir eigentlich? Automatisieren wir nur veraltete Prozesse oder denken wir sie neu?
Die Kultur-Perspektive: Technologie wird von Menschen genutzt. Ein entscheidender Faktor ist hierbei die psychologische Sicherheit. Ein Beispiel ist die Aufzeichnung von Meetings durch KI. Fühlen sich Mitarbeitende sicher oder hemmt die Aufzeichnung die offene Kommunikation? Wenn das Risiko für das Teamgefühl höher ist als der Nutzen der Dokumentation, sollte auf den Einsatz verzichtet werden.
Die Zukunfts-Perspektive: Wir bewegen uns vom „Prompting“ (Befehle geben) hin zum „Delegieren“ von sogenannten KI-Agenten. Diese Agenten könnten künftig autonom Aufgaben übernehmen, auf Kalender und HR-Systeme zugreifen und eigene Rollenbeschreibungen erhalten. Dies wirft fundamentale Fragen auf: Brauchen wir noch klassische Führungskräfte oder wandelt sich Führung hin zur Schaffung von Orientierung und Verantwortungsbewusstsein?
Datenqualität vor „KI-Glamour“
KI hat Glamour, Datenarbeit eher nicht. Doch wer glaubt, KI mache die grundlegende Datenpflege überflüssig, der irrt. Die Daten eines Unternehmens sind sein Gedächtnis. Bevor in teure KI-Fassaden investiert wird, muss eine Bestandsaufnahme erfolgen. Sind die Prozesse klar definiert? Stimmt die Qualität der Daten? Wer ist für welche Datenquelle verantwortlich? Ohne saubere Daten und Prozesse hilft auch das beste KI-Tool nicht, es beschleunigt lediglich das Chaos.
Keypoints für die erfolgreiche Transformation
- Daten aufräumen: Die Basis für jede KI-Anwendung sind korrekte Daten. Nutzen Sie die Technologie, um Fehler zu finden, aber investieren Sie Zeit in die Pflege und Strukturierung Ihrer Datenquellen.
- Zusammenarbeit stärken: Bringen Sie die Menschen zusammen, die sich im Unternehmen mit KI beschäftigen. Schaffen Sie Räume für Austausch und nehmen Sie die Ängste durch Aufklärung und Transparenz.
- Orientierung geben: Klären Sie nicht nur, wie Sie KI im Unternehmen nutzen, sondern vor allem das „Wozu“. Mitarbeitende müssen den Mehrwert verstehen und wissen, warum KI an welcher Stelle eingesetzt wird