Wir stehen in der HR Digitalisierung noch relativ am Anfang

Das Institut für Arbeit und Arbeitswelten der HSG hat im Rahmen einer Studie Unternehmen in der Schweiz dazu befragt, welche Methoden der Messung, Datensammlung und Überwachung bereits heute im HRM angewendet werden. Aus den rund 160 Antworten lassen sich wichtige Erkenntnisse gewinnen, welche die Studienleiterin, Prof. Dr. Antoinette Weibel im Folgenden kommentiert. Das Gespräch geführt hat Dr. Silvan Winkler, Senior Manager bei der Avenir Group und verantwortlich für den Bereich People Analytics und Befragungen.

Silvan Winkler: Du hast in Deiner Studie über 100 Unternehmen zur fortschreitenden Digitalisierung im HR befragt: Was sind die wichtigsten Erkenntnisse für Dich aus der Studie?

Antoinette Weibel: Die erste wichtige Erkenntnis aus der Studie ist, dass wir hier relativ am Anfang stehen. Dabei geht das Spektrum von keinen Investitionen bis hin zu Investitionen, von denen ich ausgegangen bin, die seien bereits eingeführt worden in den meisten Unternehmen. Als Beispiel führe ich hier den Badge an, den man beispielsweise für das Betreten des Büros benötigt.
Die zweite Erkenntnis, welche ich sehr spannend fand, war, dass Firmen Produkte «von der Stange» kaufen. Das ist schade, da diese Instrumente potenziell viele Vorteile haben, aber auch Nachteile. Insbesondere im Hinblick auf Nachteile, welche vor allem Mitarbeitende betreffen, würde ich mir eine aktivere Rolle des HR wünschen. Hier müsste man dem Anbieter ganz klar darlegen können, wie man Instrumente implementieren und für das Unternehmen umgemünzt angepasst haben will. Was die Studie zudem auch aufgezeigt hat ist, dass Unternehmen beim Roll-out die Mitarbeitenden nicht miteinbeziehen, was keine optimale Voraussetzung für eine Change-Situation ist.

Gibt es bestimmte Technologien, bei denen Mitarbeiter unbedingt miteinbezogen werden müssen?

Gut, wir sind noch am Anfang, diese Faktoren zu eruieren. Ich würde jedoch meinen, dass ein Unternehmen nie gut beraten ist, seine Mitarbeitenden anzulügen, man bedenke das Prinzip «Es kommt immer raus». Es ist auf jeden Fall sinnvoll darüber zu diskutieren, dass man gewisse Dinge in Zukunft nutzen wird und bereits in dieser Phase Mitarbeitende einzubeziehen. Es geht schlussendlich auch immer darum, dass die Mitarbeitenden etwas von den eingesetzten Instrumenten haben und nicht nur das Unternehmen. Diese Instrumente können ja auch einen Vorteil in der täglichen Arbeit des Mitarbeitenden darstellen. Für das Buy-in der Mitarbeitenden, damit diese eben auch hinter dem Instrument stehen, ist eine Opt-in-Lösung immer das Beste. Wenn der Mitarbeitende selbst entscheiden kann, hat das die grössere Wirkung. Stellen Sie sich als Arbeitnehmenden ein Opt-out-Modell vor: Man möchte ja angestellt bleiben, sieht sich also in gewissem Masse gezwungen mitzumachen. Aus Unternehmenssicht gilt es beim Opt-in-Modell die Vorteile klar aufzuzeigen und ein Instrument einzuführen, welches klar besser ist.

Ich nenne ein Beispiel: Ich bin der Head HR in einem KMU und will meine Leute dazu bewegen in einem solchen Prozess beispielsweise bei einer Befragung zu partizipieren. Welche Argumente würdest du gelten lassen? Wie würdest du den Nutzen für Mitarbeitende aufzeigen?

Die Frage ist insofern schwierig, da wir Technologien untersuchen, welche vor allem in grossen Unternehmen wichtig sind und funktionieren. Ich gehe davon aus, dass in einem Unternehmen mit zwanzig Angestellten eine Befragung ganz anders durchgeführt werden kann, als in einem Grossunternehmen. Die Frage aber bleibt: Wer profitiert eigentlich am meisten von diesen technologischen Möglichkeiten?

Nehmen wir das Beispiel Hot Desking: Dank smarten Stühlen sehe ich als Arbeitnehmer beispielsweise, welche Arbeitsplätze noch frei sind. Wer kann von diesen technologischen Errungenschaften profitieren?

Hot Desking kann ein grosser Vorteil für das Unternehmen sein: Man spart Mietkosten, da nicht mehr so viele Büros angemietet werden müssen. Für den Mitarbeitenden können solche Stühle von Vorteil sein, weil sie beispielsweise ergonomische Korrekturen vornehmen und der Mitarbeitende so weniger Rückenschmerzen hat. Auf der anderen Seite könnte man aber mit ebendiesem Stuhl messen, wie lange ein Mitarbeitender auf diesem sitzt und davon ableiten, wie produktiv jemand ist. Dem muss ich jedoch entgegenhalten: In welchem Job reicht es aus auf dem Stuhl zu sitzen? Meiner Meinung nach wäre diese Nutzung überhaupt nicht sinnvoll, sondern eine Form der Kontrolle. Diese Form der Messung ist für die Mitarbeitenden einfach zu durchschauen, wie im Übrigen die meisten heutigen Technologien. Ist ebendiese Messung an die jährliche Leistungsbeurteilung geknüpft, sitze ich als Arbeitnehmenden einfach die ganze Zeit auf dem Stuhl und esse bespielweise auch mein Mittagessen auf besagtem Stuhl sitzend.

Es gibt aber durchaus auch Instrumente, welche auch für kleinere Unternehmen Sinn machen könnten, wie beispielsweise automatisiertes Video Interview (Hire-View) oder automatische Persönlichkeitsanalyse durch Stimme (Precire). Wie stehst Du dazu?

Die Evidenz wie gut diese Instrumente tatsächlich sind, ist noch nicht vollends bewiesen.

Anders gefragt: Brauche ich 10.000+ Arbeitnehmende, damit People Analytics überhaupt etwas bringt?

Es kommt wirklich sehr drauf an: Nehmen wir das Beispiel Rekrutierung. Sagen wir, das Unternehmen hat zwanzig Mitarbeitende, befindet sich aber in einem extremen Expertenumfeld und es gestaltet sich schwierig, die richtigen Personen zu finden. Heute kann man durchaus mit Active Searching diese eine Person, welche beispielsweise nicht einmal in der Schweiz, sondern in Frankreich wohnhaft ist, auffinden und auch aktiv ansprechen. So etwas lohnt sich natürlich auch für ein KMU. Im Performance Management kommt es etwas auf das Business an. Sagen wir, wir gehen immer mehr in Richtung Wissensgesellschaft und vor allem Kreativität ist gefragt. Dann glaube ich, dass es eigentlich sinnlos ist, alles vermessen zu wollen. Man gibt sich da der Illusion hin, man könne alles messen. Und das können wir noch lange nicht. In einem kleinen Unternehmen ist es viel wichtiger, dass man Bedingungen schafft, die Arbeitnehmende intrinsisch motiviert ihre Leistung auch zu bringen und abrufen zu können. Das alles messen zu wollen ist in diesem Kontext wenig hilfreich.

Abschliessend ist jedoch immer die Unternehmenssituation entscheidend: Es kommt drauf an, ob der Aufwand stimmt, aber auch und – das finde ich nach wie vor ganz wichtig gerade im Bereich Performance Analytics – welcher Art die Tätigkeit ist. Man darf sich einfach nicht der Illusion hingeben, dass Kreativität ausreichend messbar ist.

In der Studie gab es Practices, die von fast allen befragten Unternehmen gemacht werden, wie zum Beispiel Befragungen oder Exit-Interviews. Auf der anderen Seite gab es Technologien, die überhaupt nicht genutzt werden – bspw. Sentiment Analysis von Emails. Jetzt in dieser Rangreihe von Practices, gab es Erkenntnisse, die Dich überrascht haben?

Vorneweg müssen wir an dieser Stelle deutlich erwähnen, dass wir HR Manager befragt haben. Aufgrund der Interviews, muss davon ausgegangen werden, dass die Teilnehmenden nicht über alle technologischen Möglichkeiten und technologischen Aspekte im Unternehmen informiert sind. Vor allem das was man im Compliance einsetzt, das wird sehr häufig unabhängig vom HR gemacht. Aus dieser Sicht müssen wir uns im Klaren sein, dass wir längst nicht alles gesehen haben, was in den Unternehmen im Bereich der Digitalisierung gemacht wird.

In einem neueren SRF Beitrag hiess es: So wie in der Formel-1 bereits gang und gäbe ist, dass haufenweise Daten gesammelt werden, wird es bald auch im Personalwesen der Fall sein, dass z.B. Kalender und Emails sagen, wer gut zusammenarbeiten kann. Hinkt HR als Disziplin also hinterher?

Hier ist die zentrale Frage: Was ist Leistung? Bei einem Formel 1 Rennen ist das relativ einfach zu beantworten, da man die Leistung am Schluss auch messen kann. Und zudem ist es spannend, da man wahnsinnig viele Datenpunkte auch sammeln kann, um damit quasi das Rennauto auszutarieren, dass das dann zu Siegen fahren kann. Einen Menschen kann man jedoch so nicht ausmessen.

Bis das dann tatsächlich in der menschlichen Zusammenarbeit möglich ist, glaube ich, geht es noch lange. Denn die Analytical Approaches, die ich bisher gesehen und untersucht habe, bis hin zu neuen Google Projekten, sind nicht viel anders, als das, was wir schon seit längerer Zeit kennen und erforscht haben. Google hat beispielsweise herausgefunden, dass erfolgreiche Teams eine hohe Psychological Safety aufweisen. Das wissen wir schon seit 20 Jahren.

Spannenderweise hat der ehemalige Sauber Mitarbeiter im besagten SRF Beitrag herausgefunden, dass Mitarbeitende, die schon sehr lange im Unternehmen sind, können besser zusammenarbeiten. Auch das ist keine neue Erkenntnis.

Da hast Du absolut Recht. Mit Smart und Big Data ist halt immer die Frage, was genau gemessen werden soll. Ich bin ein grosser Fan von Smart Data. Ich finde es schon wichtig, dass wir versuchen Dinge zu analysieren, aber wir müssen das nicht immer in Form von Big Data machen. Man kann auch Studien, die es bereits gibt, nutzen, oder selber mit gezielten Fragen und einem durchdachten Forschungsdesign wichtige Erkenntnisse zu Tage fördern. Und genau das fehlt mir in dieser Diskussion.

Ist das genau der Punkt in der Frage Big Data versus Smart Data?

Big Data heisst ja, wir sammeln alles, was wir bekommen können. Bei Smart Data geht es eher darum, interessante Findings aus Studien auf das Unternehmen anzupassen oder Best Practices von anderen Unternehmen anzuschauen. Zusätzlich gilt auch hier: Manchmal bringt ein zusätzliches Gespräch sehr viel, auch vom Forschungsdesign her überlegt. Schlussendlich gilt es herauszufinden, wie die Forschungsfrage gestellt sein muss und das muss nicht immer quantitativer Natur sein.

Wer wird künftig unsere Lebensläufe und CVs aussortieren: Ein Roboter oder ein Mensch?

Das ist leider der Roboter. Ich finde tatsächlich leider, weil so Lebensläufe aussortiert werden, die speziell resp. unkonventionell sind. Hier liegt jedoch ein sehr grosser Effizienzfaktor drin. Es bleibt hier anzumerken, dass das Aussortieren von Lebensläufen durch Roboter einen hohen Standardisierungsfaktor enthält, den man unter Umständen so nicht unbedingt will als Unternehmen.

Wer macht die faireren Leistungsbeurteilungen: Mensch oder Maschine?

Wenn ein Unternehmen eine objektive Leistung messen kann, dann übernimmt das natürlich die Maschine. Aber wo hat man denn eine objektive Leistung? Nehmen wir das Beispiel Sales: Wenn die Aufgabe darin besteht, ein Produkt zu verkaufen, kann man objektiv die Absatzzahlen durchleuchten. Jetzt gehört aber auch die Kundenpflege zu Sales. Kann man die messen? Zusätzlich, auch Vorgesetzte machen Fehler: Es steht generell die Frage im Raum, ob die Leistungsbeurteilungen, wie wir sie heute praktizieren überhaupt noch sinnvoll sind. Wäre das beispielsweise nicht etwas, wo man sich selbst einschätzen muss? Meiner Meinung nach braucht es hier Innovation. So oder so.

IBM etwa hat für seine Künstliche-Intelligenz-Plattform Watson spezielle Software entwickelt, die der IT-Konzern mit markigen Worten anpreist: «Ein Personalwesen, das durch künstliche Intelligenz angetrieben wird, ist die neue Triebfeder für Wachstum.» Ist das tatsächliche eine realistische Perspektive?

Diese Lösungen sind ja auch noch nicht dort, wo sie sein müssten. Dennoch finde ich es sehr spannend, weil wir uns gerne erzählen lassen wie genial künstliche Intelligenz bereits ist. Ich denke, wir sind uns alle im Klaren, dass uns diese Instrumente irgendwann einmal unterstützen können, uns teilweise auch bereits jetzt unterstützen. Sich blind darauf zu verlassen, ist meiner Meinung nach falsch.

Lazlo Bock, der ehemalige Head HR von Google wollte vor allem Statistiker und Programmierer in seinen HR Teams. Hand aufs Herz: Wird es bald keine klassischen HR-ler mehr brauchen?

Es tut dem HR bestimmt gut, sich mit den verschiedensten Technologien auszukennen. Ich erwarte von einem CHRO, dass dieser sich damit auseinandersetzt. Es braucht aber auf der anderen Seite vermehrt Betriebsräte, die sich für die Mitarbeitenden einsetzten und ethische Fragestellungen, welche sich in diesem Zusammenhang stellen lassen und auch müssen, führen. Es braucht neben der Effizienz eben auch immer die Effektivität. Ein Unternehmen gewinnt nichts, wenn die Mitarbeitenden immer demotiviert und krank sind.

Die menschzentrierte Form von HR ist meiner Meinung nach sehr wertvoll und wichtig. Ich frage mich jedoch, wie viel wir davon noch haben: In den letzten 10 Jahren hat es sich ja ergeben, sich als HR Business Partner anzudienen, was mit der Entfernung vom Employer Champion einher ging. Schlussendlich muss gesagt sein, dass wir die Ethik nicht den Herstellern von technologischen Instrumenten überlassen dürfen.

Du sprichst hier die Datenethik an: Kannst Du nachvollziehen, dass viele Menschen Technologien und technologischen Fortschritte mit „schrecklich!!!“ betiteln? Haben wir hier Grund Bedenken zu haben?

Nicht wirklich. Unsere Studie hat ja gezeigt, dass Unternehmen nicht viele dieser technologischen Instrumente nutzen, beziehungsweise diese eher konservativ einsetzen. Man kann das auf zwei verschiedene Arten anschauen: Zum einen können wir sagen die können das halt alle noch nicht, oder aber, man sagt, dass Unternehmen gewisse technologische Möglichkeiten bewusst noch nicht einsetzen. In Europa sind wir konservativer, wir haben viel strenge Datenschutzgesetze. So gesehen, bin ich der Meinung, ist das gar nicht schlecht. Was mir hingegen eher Mühe macht, ist die Tatsache, dass sich nicht jeder genügend damit auseinandersetzt und man dann halt doch solche Systeme einfach von der Stange einkauft. Mit Technologien müssen wir immer emanzipiert umgehen.

  • Silvan Winkler

    Silvan ist Senior Manager bei der Avenir Group in Zürich und leitet den Bereich Befragungen und People Analytics. Zuvor leitete er den Bereich der Mitarbeiter- und Organisationforschung der GfK Schweiz…

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