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Tesla’s Anti-Handbook-Handbook – der ideale Arbeitnehmer von Elon Musk

 

Kürzlich wurde ein „Anti-Handbook-Handbook“ von Tesla „geleakt“ -

https://de.scribd.com/document/446927426/Tesla-Anti-Handbook-Handbook#from_embed - und erregte einige Aufmerksamkeit vor dem Hintergrund der geplanten Mega-Factory von Tesla in Brandenburg.

Was ist davon zu halten?

Unterstellt, es handelt sich tatsächlich um ein echtes Dokument, das Tesla wirklich benutzt, fällt beim Lesen sofort auf, dass es deutlich auf spezifisch US-amerikanische Arbeitsbedingungen und amerikanisches Arbeitsrecht ausgerichtet ist. In den USA gibt es keinen Kündigungsschutz wie in Deutschland, sondern es gilt das arbeitsvertragliche Prinzip „at will“, der Arbeitgeber kann jederzeit, ohne konkreten Grund und ohne vorherige Abmahnung das Arbeitsverhältnis einseitig beenden, in aller Regel mit einer Kündigungsfrist von lediglich 14 Tagen. Das ist in Europa überwiegend nicht der Fall und in Deutschland mit seinem starken Kündigungsschutz ausdrücklich anders.

Das vorausgeschickt, handelt es sich bei Tesla‘s Anti-Handbook-Handbook – wie der Titel ja schon besagt - nicht um ein klassisches Arbeitshandbuch (hierzu wird auf eine Website mit konkreten Arbeitsanweisungen verwiesen), sondern um eine Art Arbeitskultur-Erwartung. Tesla möchte sowenig wie möglich mit formalen Regeln steuern, sondern eine Erwartung an die Arbeitshaltung setzen, die Korrekturmaßnahmen, Strafen, Sanktionen, Regeldurchsetzung etc. von vorneherein unnötig macht. Die Mitarbeiter sollen eine hochmotivierte Einstellung mitbringen und die notwendigen Regeln der effektiven Zusammenarbeit daher quasi wie von selbst einhalten. Ganz traut man diesem Anspruch anscheinend aber nicht und bringt daher sicherheitshalber neben den Erwartungen gleich auch die klaren Konsequenzen von Abweichungen überaus deutlich zum Ausdruck.

Welches Menschenbild steckt hinter der Tesla Kultur?

Das hinter der proklamierten Tesla-Kultur liegende Menschenbild kann man gut erfassen, wenn man sich an die berühmte Unterscheidung von Douglas McGregor erinnert. Der MIT-Professor McGregor untersuchte die Mitarbeiter-Dynamik in Unternehmen. In seinem 1960 erschienenen Buch The Human Side of Enterprise stellte er 10 Prinzipien vor, mit deren Hilfe Manager ein Klima von Enthusiasmus, Engagement und Motivation in ihrem Unternehmen schaffen sollen, was sich unmittelbar auf Effizienz und Markt-Erfolg auswirke. Den Schlüssel dazu sah McGregor in selbstbestimmtem Arbeiten und in flachen Hierarchien. Auch entwickelte er die Theorien Theorie X und Theorie Y, die das natürliche Verhältnis von Menschen zu ihrer Arbeit darstellen sollen. Die Theorie X nimmt an, dass der Mensch von Natur aus faul ist und versucht, der Arbeit so gut es geht aus dem Weg zu gehen. Prinzipiell ist er von außen motiviert; das heißt durch extrinsisch ausgerichtete Maßnahmen zu belohnen beziehungsweise zu sanktionieren. Im Gegensatz dazu geht die Theorie Y davon aus, dass der Mensch durchaus ehrgeizig ist und sich zur Erreichung sinnvoller Zielsetzungen bereitwillig Selbstdisziplin und Selbstkontrolle auferlegt. Er sieht Arbeit als Quelle der Zufriedenheit und hat Freude an seiner Leistung. Auch Verantwortungsbewusstsein und Kreativität prägen dieses Menschenbild.

Ein beliebter Test in Vorträgen zu Führung und Motivation fragt ab, wie sich die Teilnehmer hinsichtlich ihres Motivationstyps selber und wie sie andere einschätzen. Das immer wieder verblüffende Ergebnis ist, dass die allermeisten Teilnehmer sich selber als Y-Typen (selbstmotiviert) einschätzen, während sie andere Menschen überwiegend als X-Typen (nicht selbst motiviert, muss kontrolliert werden) einschätzen. Ein typischer Bias, ein klassisches Vorurteil. Funktioniert verlässlich.

Die Tesla eigene Kulturbeschreibung geht vordergründig stark von einem Y-Menschbild aus, erwartet hohe Eigenmotivation, unterstellt aber ganz offenbar, dass nicht alle Menschen so sind, sondern eben nur X-Typen, die der Kontrolle und Maßregelung bedürfen. Deshalb findet man immer wieder im Text den deutlichen Hinweis darauf, dass solche Persönlichkeiten gar nicht erst bei Tesla anfangen sollten, sie würden ohnehin sofort wieder gefeuert.

Was steht denn nun tatsächlich drin in Tesla‘s Anti-Handbuch-Handbuch?

Der erfrischend direkt formulierte Anspruch von Tesla ist eine hierarchiefreie Kommunikation – jeder Arbeitnehmer darf jeden, bis hinauf zu Elon persönlich, jederzeit ansprechen – und grundlegendes Vertrauen. Man unterstellt hohe Eigenmotivation der Mitarbeiter und verzichtet deshalb explizit weitgehend auf bürokratische Regeln. Auch schlechte Erfahrungen mit Leuten, die das Vertrauen brechen, sollen ausdrücklich nicht zu verschärfter Kontrolle führen, man schmeißt „Vertrauensbrecher“ einfach raus und vertraut dem Rest der Belegschaft weiterhin. Leistungsziele und Leistung sollen informell und unbürokratisch im täglichen Dialog mit den Führungskräften besprochen werden, ohne viele Formulare und Planung, und jeder Mitarbeiter soll sich Feedback eigenständig und freiwillig abholen. 

Die konkreten Erwartungen an Anwesenheit, Pünktlichkeit, Krankheitsanzeige und Urlaubsbeantragungwerden sehr deutlich formuliert (möglicherweise hat man hier primär an „blue collar“-Adressaten gedacht?), über alles könne man reden, aber man müsse Fehlzeiten unter allen Umständen aktiv vorab melden. Andernfalls gelte das Prinzip „No Call – No Show“: „Our assumption will be that if you don‘t call and don’t show up for work, you’re a jerk. You better have a really good reason for not letting us know why you didn’t come in or you’re out of here. One time is enough.”

Hier wird der Hintergrund des amerikanischen Arbeitsrechts deutlich spürbar. Schon ein einmaliges Vergehen (der Arbeitnehmer ist dann ein „jerk“, ein Idiot) kann ohne Abmahnung direkt zur Entlassung führen. Das wird auch unter der Überschrift „Stupid Stuff“ erkennbar. Wer dumme Sachen macht (Stehlen, Waffen tragen, andere bedrohen u.a.) kann entweder gecoacht werden, oder eine zweite Chance bekommen oder direkt entlassen werden. Je nachdem was die Führungskräfte situativ für angemessen halten.

Unter europäischem und deutschem Arbeitsrecht herrschen natürlich andere Voraussetzungen. Überwiegend muss bei einem Missverhalten erst einmal abgemahnt werden. Der Arbeitnehmer erhält praktisch immer eine zweite Chance, soll lernen und sich zukünftig richtig verhalten können.

Vom Tesla-Mitarbeiter wird mit der der amerikanischen Lebensfreude eigenen Selbstverständlichkeit sodann erwartet, dass er stets mit guter Laune und Freude zur Arbeit kommt: „Life is too short for anything else“. Jeder soll sich so verhalten, wie er das auch von anderen erwartet, positiv und leistungsbereit.

Das mit der Leistungserwartung mutet ebenfalls sehr amerikanisch an. „Your #1 job – everyone’s #1 job – is making this company a success.” Der nicht näher definierte Erfolg der Firma wird dem Anspruch nach in die Verantwortung jedes einzelnen Mitarbeiters gelegt, deshalb soll er jederzeit gute Ideen einbringen. Das ist einerseits natürlich ein eingängiger Anspruch, jeder Mitarbeiter hat ein natürliches Interesse am Erfolg seines Unternehmens, aber es ist eben zugleich mit einer versteckten Drohung verbunden: Wenn Du nicht erfolgreich bist, Dein Pech. Das europäische und deutsche Arbeitsrecht erwartet im Gegensatz dazu vom Arbeitnehmer, der einen Dienstvertrag unterschreibt (und eben keinen Werkvertrag, bei dem nur der Erfolg zählt und vergütet wird), die Erbringung einer definierten Dienstleistung. Er muss seine Arbeitskraft und Leistung zur Verfügung stellen (Leistung verstanden als Einsatz und Bemühen nach besten Kräften), aber natürlich nicht den Erfolg. Der liegt ja bekanntlich immer in der Zukunft, ist naturgemäß ungewiss und bleibt das Risiko des Unternehmers.

Fazit

Elon Musk ist als unermüdlicher Arbeiter, manche würden sagen als Workaholic, bekannt. Einen hohen Leistungsanspruch zu haben und viel von den Mitarbeitern zu erwarten ist sicher richtig und entspricht auch weitgehend deutscher Mentalität. Diese Erwartungen ständig mit der Entlassungsdrohung zu unterfüttern – zeugt aber davon, dass man bei Tesla doch eher das Typ X-Menschenbild verinnerlicht hat – entgegen der vielen positiven Beschwörungen der Eigenmotivation und Selbständigkeit des Arbeitnehmerhandelns. Ein so formuliertes Anti-Handbuch-Handbuch würde in Deutschland bei Arbeitnehmern, ganz sicher aber bei Betriebsräten und Gewerkschaften, auf erhebliche Bedenken stoßen. Ein unnötiges rotes Tuch. 

Man darf von deutschen Mitarbeitern viel Leistungsbereitschaft, Einsatz und Motivation erwarten, ganz von allein und ohne Strafandrohung. Für den Aufbau einer Unternehmenskultur in der geplanten Mega-Factory möchte man Tesla mehr Mut zu einer echten Vertrauenskultur wünschen.

 

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Mehr Profit oder mehr Umweltschutz, Herr Käser? Wieviel Purpose darf es sein? 

Die Themen „Purpose“ oder „Purpose-driven Organizations” sind in den letzten Jahren im Personalbereich immer wieder hoch-gejazzt worden, mit der Botschaft, zukunftsfähige Unternehmen müssten heute ihren Mitarbeitern verstärkt Purpose (in der Bedeutung von „Lebenssinn“) zur Verfügung stellen. Weil Religion, Familie, Dorfgemeinschaft etc. mangels lebensweltlicher Bedeutung und Akzeptanz heute immer weniger Purpose zur Verfügung stellen könnten, verlagere sich das Bedürfnis, identifikationswirksamen, moralisch hochwertigem (Lebens-)Sinn zu finden, vermehrt in die Arbeitswelt. Unternehmen und Führungskräfte, die dafür kein geeignetes Narrativ bereitstellen könnten, würden sich mit Mitarbeitergewinnung und Mitarbeiterbindung zukünftig schwer tun und Wettbewerbsnachteile haben. Als Mitarbeiter von Greenpeace wird man beinahe automatisch mit dem Guten identifiziert, als Mitarbeiter eines Landminenherstellers ist das schwieriger. Unternehmen mit weniger eindeutig erkennbaren Wertpositionen (also fast alle anderen) müssen dann mehr oder weniger stark am Rad der Corporate Social Responsibility drehen.

Dieses Konzept wirft aber viele Fragen auf.

Die spezifische semantische Bedeutung des Wortes „purpose“ als „Sinn im Leben“ oder „höheres Ziel“ ist im Englischen eigentlich nur in der Kombination „sense of purpose = Sinnhaftigkeit“ geläufig. Ansonsten bedeutet purpose schlicht „Zweck, Ziel, Absicht“. Auch in der Organisationslehre wird der Zweckbegriff fruchtbar gemacht. Daher macht es Sinn, sich für die Beurteilung des populären Purpose-Narrativs erst einmal anzusehen, wie der Zweckbegriff in der Soziologie für Unternehmen genutzt wird.

 

Was bedeutet Purpose in der Organisationslehre?

Unternehmen/Organisationen verfolgen Zwecke, sie treffen und kommunizieren dazu passende Entscheidungen, alles um das Überleben der Organisation sichern. Eine moralische Wertung (gute Zwecke, böse Zwecke) ist dafür nicht erforderlich.

Zwecke (purpose) strukturieren die Aufbauorganisation und die Ablauforganisation. Ihre organisatorische Schnittstelle ist die „Stelle“ („job“), erfassbar über die Stelenbeschreibung (job description). In ihr finden sich der Zweck und die Ziele der Stelle, Anforderungen an die Stelleninhaberin, die zur Verfügung stehenden Prozesse, Mittel und Berechtigungen (prozessuale Einordnung), sowie die Berichtswege (hierarchische Einordnung).

Unternehmen/Organisationen haben immer viele Zwecke, nie nur einen. Und diese Zwecke können sich ändern und verschieben. Vielleicht hat ein Unternehmen den Oberzweck, Autos zu bauen, und benötigt dazu – als Mittel – eine Entwicklungs-, Produktions-, Einkaufs- und Vertriebsabteilung u.a. Für den CEO ist der Einkaufsbereich ein Mittel für seine Zwecke, Autos zu bauen. Für die Mitarbeiter in der Einkaufsorganisation hingegen ist der wichtigste „Oberzweck“, Bauteile zu beschaffen, günstig, in-time... Dass andere Mitarbeiter parallel versuchen, die Autos zu verkaufen (= Zweck), wird ihnen zunächst egal sein. Das ist die Logik der Arbeitsteilung und so entstehen „zweckmäßige“ Silos, die über Oberzwecke zusammengehalten werden. Für den Einkauf wiederum sind die Lagerhaltung, der Importbereich, die Logistik etc. Mittel für die Optimierung des Einkaufs. Für die Mitarbeiter dieser Unterabteilungen sind es dagegen jeweils Oberzwecke/Ziele.... usw. bis eines Tages der gesamte Einkauf outgesourct wird, oder das Unternehmen beschließt, in Zukunft Computer zu bauen statt Autos.

 

Ist der Purpose, sind Zwecke eigentlich klar und eindeutig?

Organisationen bedienen stets viele Erwartungen: Märkte, Kunden, Mitarbeiter, Lieferanten, Shareholder, Behörden, lokales gesellschaftliches Umfeld, Kreditgeber u.a.m.. Diese vielfältigen Erwartungen sind in sich oft widersprüchlich und können intern nicht so aufgelöst werden, dass eine eindeutige Zweckhierarchie entsteht. Mehr Profit oder besser Umweltschutz, Herr Käser? Was ist wichtiger? In welcher Hinsicht und für wen? Das kann nicht widerspruchsfrei und interessenneutral gelöst werden. Eine eindeutige, für alle Stakeholder unhinterfragbare Über- oder Unterordnung der Zwecke ist grundsätzlich nicht möglich.

In der Praxis lösen Organisationen dieses Problem häufig dergestalt, dass die Zielsetzungen so abstrakt formuliert werden, dass nicht weiter auffällt, wie viele Konflikte sie bergen. Auf diese Weise können sie sozusagen unter der Hand bearbeitet werden. Aber gänzlich auflösen lassen sich die Zielkonflikte nie.

 

Sind Unternehmenszwecke denn wenigstens rational (beweisbar, prüfbar, messbar..)? Werden echte Probleme gelöst oder kämpfen alle nur für ihre Interessen?

Für jedes Problem in Organisationen lassen sich Lösungen finden, oft gut begründet, scharf kalkuliert und alles in allem sehr vernünftig. Aber niemals ist eine sachliche Lösung in jeder Hinsicht und für jeden gleichermaßen vorteilhaft. Immer gibt es für irgendjemanden in anderer Hinsicht auch Nachteile. Mit jeder Problemlage und allen Lösungen werden immer auch Interessengegensätze aktualisiert. Jedes Projektteam muss entscheiden, ob es sich – vermeintlich rational - darauf fokussiert, eine fachlich gute Lösung zu erarbeiten, mit dem Risiko dadurch viele Interessen zu verletzen und dann abgelehnt und undurchsetzbar zu werden. Alternativ kann es alle Stakeholder ins Boot zu holen versuchen und nach sinnvollen Kompromissen suchen mit dem Risiko, dass dadurch das Problem nicht gelöst wird und zusätzliche Probleme entstehen. 

In Teamentwicklungen drehen sich die Prozesse deshalb u.a. auch darum, sich um ein Ziel/einen Zweck so zu scharen, dass Nebenziele möglich bleiben. Das dient nicht nur der Komplexitätsbewältigung, sondern steigert die Motivationsfaktoren und beugt Frustration vor.

 

Nicht eindeutig, nicht geordnet, nicht rational - Wie will man denn da mit Purpose motivieren?

Menschen haben Bedürfnisse (z.B. nach Freiheit und Sicherheit, nach Nähe und Distanz, nach Zugehörigkeit und Einzigartigkeit). Diese Bedürfnisse werden im Arbeitsleben ständig in unterschiedlicher Hinsicht und emotionaler Stärke befriedigt oder auch frustriert, je nach Situation und deren Wahrnehmung. Gelingt eine persönliche Identifikation mit den Zwecken des Bereiches, des Teams, des Unternehmens steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die durch die Zwecke strukturierte Arbeit als befriedigend und insofern sinnhaft wahrgenommen wird. Dieser (Teil-)Mechanismus der intrinsischen Motivation – die Identifikation mit den handlungsleitenden und strukturgebenden Zwecken und Mitteln meiner Arbeit - belohnt mich von innen heraus, weil nun das, was ich tue, (identifikatorisch) mit mir selbst (Person) verbunden ist. Mein Handeln ist sinnvoll, mein Leben hat Sinn. Wenn dabei noch tatsächlicher Einfluss, Wertschätzung und hinreichend Selbstbestimmung gegeben sind, stellt sich eine starke intrinsische Motivation und Bedürfnis­be­frie­di­gung ein.

Purpose zahlt also tatsächlich auf die Motivation von Mitarbeitern ein, aber nicht in dem Sinn, dass zwingend ein hoch-moralischer Lebenssinn zur Verfügung gestellt werden müßte, sondern durch konkrete Identifikation mit den Zwecken, die bearbeitet werden - mit dem Team, das die Zwecke bearbeitet, mit den Prozessen und Abläufen, mit denen Zwecke in der Praxis alltäglich bearbeitet werden usw.. Das macht Freude, das motiviert, das bindet, das wird als sinnhaft erlebt. 

Aber das kann man natürlich auch bei einem Landminenhersteller, auf einer Ölplattform oder in einem Baumfällerteam im brasilianischen Regenwald erleben: auch dort finden sich nette Teams, coole Prozesse, nachvollziehbare Zwecke.

Hier ist vielleicht eine Abgrenzung zum Employer Branding / Firmen-Image hilfreich, das ebenfalls identifikatorisches Potential hat und z.B. im Recruiting eine gewisse Rolle spielt. Oder Corporate Social Responsibility: auch die auf der Unternehmensschauseite in Hochglanzbroschüren präsentierten sozialen Aktivitäten haben möglicherweise eine gewisse identifikatorische Wirkung, aber diese Wirkung bzw. die Identifikationskraft ist viel höher, wenn einzelne Mitarbeiter sich konkret und mit Begeisterung für die Organisation bzw. das Mitmachen beim Pro-Bono-Firmenlauf einbringen oder eine Kindereinrichtung durch eine selbstorganisierte Tombola unterstützen o.ä.. Das persönliche direkte Mitwirken und ggf. die dadurch entstehende Begeisterung bei einer breiteren Unternehmensöffentlichkeit sind wesentlich wirkmächtiger in motivierend-identifikatorischer Hinsicht als abstrakte CSR Programme.

 

Und was ist mit Change? Wenn ich mit dem bestehenden Purpose hoch identifiziert und motiviert bin, will ich doch nie mehr etwas ändern?

Das ist in der Tat ein widerspruchsvoller Zusammenhang: Purpose ermöglicht und verhindert Veränderung/Change zugleich.

Einerseits ermöglicht die Stabilisierung der Zwecke und Mittel, also der bestehenden Strukturen und Prozesse, dass durch Identifikation intrinsische Motivation entsteht, dass Leistung, Schnelligkeit und Qualität verbessert und Routinen ausgeprägt werden. Die Stabilisierung fördert aber natürlich andererseits nicht die Veränderungsbereitschaft, eben weil man hochgradig identifiziert ist und jede Veränderung dadurch auch wie eine Bedrohung für das Selbstkonzept, den Selbstwert und das Selbstbewusstsein erscheint. 

Auch die Verfestigung der Unternehmenskultur („So machen wir das hier und nicht anders.“, „Wer es so macht, wie wir, gehört zu uns.“) wirkt in vielerlei Hinsicht eindeutig effizienz- und leistungssteigernd, aber nicht unbedingt veränderungs­offen. Zweckverhaftung macht unflexibel. Das ist das Dilemma der „Purpose-driven Organization“. Die katholische Kirche wäre dafür vielleicht ein gutes Beispiel.

Der Organisationssoziologe Stefan Kühl hat in einem Interview einmal provozierend gesagt, ein extrinsisches Motivationsmittel wie Geld hätte durchaus Vorteile gegenüber allzuviel Purpose/Zweck. Hingegen verleihe die Suche nach dem Purpose Organisationen tendenziell sektenhafte Züge: „Sobald Mit​­ar­beiter sich mit einem Zweck iden​ti​fi​zieren müssen, schränkt die Or­ga­­ni­sa​tion selbst ihre Wand­lungs­fä​hig​keit erheb​lich ein. Doch gerade das ist häufig über­le­​bens­​not​wendig – sich Umwelt­einflüssen anpassen zu können. Deshalb birgt der Zweck als Moti​va​ti​ons​mittel Risiken, Geld hin​gegen die Mög​lich​keit, fle​xibel zu agieren. Es schafft eine bezahlte Indifferenz, also eine Gleich​gül​tig​keit der Mit­ar­beiter gegen​über dem Zweck. Darin sehe ich einen Vorteil.“ (Personalmagazin, 18. Juni 2019)

Andererseits ist gerade die Berufung auf übergeordnete Zwecke („Was ist unser eigentliches Ziel? Worum geht es wirklich?) außerordentlich gut geeignet, neu nachzudenken, anders zu handeln, kreativ zu werden und die Prozesse wieder neu den Zwecken anzupassen. Wenn etwas den identifikationsbedingten Widerstand aufbrechen kann, dann die Einsicht, dass man mit dem derzeitigen Handeln nicht mehr die eigentlichen Ziele erreicht. Die intrinsische Motivation wird dadurch neu ausgerichtet. So haben Reformer stets gewirkt, so hat Martin Luther die Kirche reformiert.

 

Wie soll HR mit dem Thema „Purpose“ umgehen?

Natürlich kann ein gutes Narrativ nie schaden, aber die effektivsten Hebel für die Beeinflussung der Unternehmenskultur, 

  • das „fit for purpose“ der Mitarbeiter, die gut ausgewählt wurden und gut in die Unternehmenskultur passen (z.B. autoritärer oder kooperativer Führungsstil? Nur fachliche Eignung oder auch kulturelle Passung?), 
  • die Ausgestaltung der Organisationsprozesse (z.B. Wasserfallprozess oder Agilität?) und 
  • die Struktur der Berichtswege und Stellen (z.B. flache oder steile Hierarchie?)

sind allesamt auf die mehr oder weniger effektive Bearbeitung der relevanten Zwecke ausgerichtet. Daher sind es auch genau diese drei Hebel, die der Bearbeitung der Unternehmenszwecke dienen, mit denen man Unternehmenskultur – indirekt – beeinflussen kann. Denn aus den Eigenarten der Zweckbearbeitung in einer Organisation bilden sich ja die Unternehmenskultur(en).

Im Vergleich dazu sind - im Hinblick auf Motivation - Unternehmens-Oberziele (Mission-Statements) wesentlich weniger wirksam.

Was also kann HR tun? HR kann Teams empowern, ihre Aktivitäten und Prozesse immer wieder an reflektierten Zwecken neu auszurichten, sie dadurch zu verbessern und zu variieren oder optimieren, sie veränderten Umwelten anzupassen. Und HR kann Mitarbeiter und Teams immer wieder dazu ermutigen, über die Zwecke selber zu reflektieren und damit veränderungsoffen zu bleiben.

Man könnte sagen, der HR Businesspartner bezieht einen wesentlichen Teil seines Einflusses auf die Organisation dadurch, dass sie/er die Zwecke seiner Klienten tief durchdringt und wirklich versteht. Er kann seine Klienten durch Verständnis der Zwecke wirkungsvoll unterstützen, aber sie auch anhand der Diskrepanz von aktualisiertem Verhalten und eigentlich erstrebten Zwecken/Zielen zur Veränderung herausfordern. 

 

Fazit: In emotionalem Sinne adressiert der Purpose-Begriff das Bedürfnis nach einer Sinnerfülltheit im Leben. Er verspricht intrinsische Motivation durch Identifikation mit der eigenen Arbeit und ihren Bedingungen. Auf sachlich-inhaltlicher Ebene entspricht der Purpose-Begriff dem soziologischen Zweckbegriff, der die Grundlage für die Struktur und Ausgestaltung der arbeitsteiligen Organisation ist, und in diesem Sinne Orientierung und Navigation bietet. 

Der Purpose-Begriff und seine Nutzung im Unternehmenskontext macht also viel Sinn, wenn man ihn bodenständig auf das Erleben von Sinnhaftigkeit bezieht, das sich aus der Art und Weise der Bearbeitung der Unternehmenszwecke ergibt, aus Strukturen, Prozessen, Personen.

Wenn man ihn dagegen populär-unwissenschaftlich mit einem Lebenssinn-Narrativ verwechselt, führt dies nur zu Missverständnissen und enttäuschten Erwartungen.

 

 

 

 

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Performance messen durch KI? Der Zalando/Zonar "Skandal" (Teil 2)

Der Versuch jeden Mitarbeiter jeden anderen bewerten zu lassen, wie dies Zalando's Zonar tut, führt zu organisationalen Ausweichbewegungen, Sabotage, Bummelstreiks etc. - dabei gibt es viel bessere Methoden des Performance Managements...

Vor kurzem erregte eine Studie der gewerkschaftsnahen Hans-Böckler-Stiftung (https://www.boeckler.de/pdf/p_study_hbs_429.pdf) zum „KI-basierten“ Performance Management-System Zonar von Zalando großes Aufsehen. Im ersten Teil haben wir aufgezeigt, wie Zonar funktioniert: Den zentralen Kern des Systems bilden die Extraktion und Kombination horizontaler Bewertungsdaten (Worker-Coworker-Ratings) und deren automatisierte, algorithmische Verarbeitung zu individuellen Scores. Heute wollen wir uns mit den organisationalen Auswirkungen dieser Konzeption befassen.

 

Wie verändert sich das soziale System unter ständiger gegenseitiger Beobachtung und Beurteilung? Worin liegt das eigentliche „Skandalon“?

Zonar verbindet algorithmiert die breit angelegte Echtzeit-Erhebung horizontaler Ratingdaten (im Prinzip von allen Kolleg/innen) mit der umfassenden, periodischen Leistungsevaluierung durch wiederum vor allem Kolleg_innen und auch Vorgesetzte. Systeme wie Amazons „Anytime Feedback Tool“ oder Zalando‘s Zonar – so die Kritik der Hans- Böckler-Studie - lassen sich demzufolge prinzipiell als Prozesserweiterungen verstehen, welche die eigenen Technologien der Marktkontrolle (Kundenbewertungen) nach innen wenden und für die Kontrolle und Vermessung von Arbeit nutzbar machen. Die Daten werden zur algorithmierten Beurteilung und Kontrolle der Mitarbeiter eingesetzt und damit – das ist das Skandalon – von der üblichen vertikalen Beurteilungsebene (Vorgesetzte beurteilen Mitarbeiter) auf eine überwiegend horizontale, soziale Beurteilungsebene (Mitarbeiter beurteilen Mitarbeiter) gezogen. Dadurch entsteht ein System quasi „omnipräsenter, totaler Kontrolle“.

Natürlich ist die dahinterliegende Idee gut erkennbar die Verbesserung der Leistungs-Beurteilung. Eine Vielzahl von Kolleg_innen können aus ihren vielen Perspektiven die tatsächlichen Leistungen des Mitarbeiters i.d.R. besser, genauer, umfassender, häufiger und belegbarer einschätzen als nur allein der Vorgesetzte. Die Objektivität der Beurteilung hofft man dadurch natürlich zu verbessern, der unterstellte „Nasenfaktor“ bei nur einem Vorgesetzten als Beurteiler wäre eingedämmt. 

  • Aber wer übernimmt persönlich die Verantwortung für geäußerte Kritik?
  • Wie kompetent in der Beurteilung sind die verschiedenen Kolleg_innen und wie gut sind sie in Beurteilung und Feedback geschult?
  • Sind Beurteilungen von Kolleg_innen ernsthaft frei von Subjektivität?
  • Wie wirkt sich der gefühlte Druck aus, immer und überall beurteilt werden zu können?
  • Wie erhöht sich der soziale Anpassungsdruck, die Furcht vor Abweichung und Innovation?
  • Welche Funktionslogik liegt den Algorithmen zugrunde, die die PerformanceDaten konsolidieren?
  • Kann es hier überhaupt Transparenz geben? Wäre der Prozess, sobald die Spielregeln des Algorithmus bekannt wären, nicht leicht zu manipulieren?

Die Internet-Öffentlichkeit hat deshalb – erwartbar - nach der Veröffentlichung der Hans-Böckler-Studie sehr kritisch auf Zalando und Zonar reagiert und in etlichen Fällen „Totalüberwachung“, „Stasi-Methoden“ etc. darin gesehen.

Aber was ist eigentlich daran problematisch, wenn ein Arbeitgeber sein gutes Recht auf Leistungsbeurteilung „demokratisch“ auf alle Mitarbeiter_innen als Beurteiler ausdehnt?

 

Was ist der Kern der organisationalen Problematik des Zonar-Prozesses?

  • Personal/Mitarbeiter, mithin die Frage, welche Personen auf welchen Stellen eingesetzt werden sollen, ist ein wesentlicher Steuerungshebel für alle Organisationen. Organisationen müssen Mitarbeiter austauschen können.
  • Grundsätzlich werden alle Personen in jeder Organisation immer auf ihre Passung (Leistung) beobachtet (= Performance Management), im Prinzip von allen anderen Kollegen, praktisch aber von wenigen vorgesetzten Kollegen formell und von einer größeren Anzahl Kolleg/innen informell.
  • Ob eine Person auf ihre Stelle passt oder nicht, wird von der Organisation also ständig bemerkt, beobachtet, beurteilt, direkt oder indirekt kommuniziert etc. Der Unterschied liegt darin, welche Beobachtungsformen formalisiert sind und welche im Bereich des Informellen bleiben.
  • Ganz grundsätzlich ist es in Organisationen nicht möglich, alle Prozesse vollständig zu formalisieren und dadurch zu kontrollieren. Es bilden sich in Organisationen immer und grundsätzlich zu den jeweiligen formalen Strukturen (Prozessen, Zielen, Aufbauorganisationen, Führern...) kompensatorische informelle Strukturen, und zwar autonom und selbstorganisiert. Das ist nicht nur eine zwingende Bewegung selbstorganisierender Strukturen, sondern in aller Regel auch hoch funktional. Es ermöglicht die Ausbildung von funktional kompensatorischen informellen Prozessen und Strukturen jenseits der immer funktional beschränkten, regelgeleiteten, formalen, bürokratischen Seite der Organisation. Z.B. wird formal die Preisnachlassrange für den Vertrieb festgelegt, informell schließt der Vertrieb den Deal unter Gewährung eines höheren Rabattes ab, und bringt das im Nachgang schonend dem CFO bei; offiziell leitet Herr X die Abteilung, inoffiziell wenden sich die Mitarbeiter in allen organisatorischen Fragen an die erfahrene Kollegin Y, die als informelle Leiterin sehr effektiv agiert usw.
  • Zonar formalisiert üblicherweise informell bleibende Prozessbestandteile des Performance Managements: Zonar formalisiert die Beobachtung von Kollegen durch Kollegen als Teil des offiziellen formellen Beurteilungsprozesses, also etwas, was in den meisten Organisationen eine informelle Beobachtung bleibt (Klatsch, Meinung, Eindrücke...).
  • Auslösung eines organisationalen KorrektivEffektes bei Zalando durch die Formalisierungen durch den Zonar-Prozess: Damit wird das normale organisationale Korrektiv zur offiziellen Mitarbeiterbeurteilung, die FlurfunkBeurteilung durch die  Kolleg_innen, zunächst aus dem Spiel genommen, indem diese eben in die formale Bewertung erhoben wird. Denn zur offiziellen, formalen Bewertung der Mitarbeiter gibt es stets jede Menge informeller Einschätzungen, über die man sich per Flurfunk meistens auch gut informieren kann und die ihre eigene organisationale Wirkung entfalten. Als Konsequenz dieser Verschiebung entwickelt das Organisationssystem dann autonom wieder eine kompensatorische informelle Ebene, die sich z.B. in Bummelstreiks, Subversion, passivem Widerstand, Trotzreaktionen, offener Verweigerung, absichtlich übertrieben positiven Bewertungen, Schutzmechanismen innerhalb von informellen Gruppen (Netzwerken, Seilschaften..) ausdrücken kann, und ausweislich der Befragten der Studie ja auch bereits tut.
  • Man erhält also durch Erhöhung der Bürokratie oder der Ausweitung formaler Prozesse – wie hier der Ausdehnung der Beurteilungsaufgabe auf alle keine vollständige Kontrolle der Organisation, sondern lediglich eine Verschiebung der Grenzlinien zwischen formalen und informellen Strukturen. Das kann sich als durchaus dysfunktional erweisen. Man zahlt – ungewollt - einen Preis in Form von Unzufriedenheit, Misstrauen, Demotivation, hoher Fluktuation (13%) usw.
  • Die Kritik der HansBöckler-Studie an Zonar, dass die Mitarbeiter einen sehr hohen Aufwand betreiben müssen, Vertrauen verlieren, gestresst sind, subversive Ausweichstrategien entwickeln und eher demotiviert werden, dass also im Ergebnis der betriebswirtschaftliche Effekt des Zonar-Prozesses sich eher negativ auswirkt, ist vermutlich treffend. 

 

Welche modernen Alternativen kennt das Performance Management?

  • Viele Firmen wie Deloitte, Accenture, Adobe (und viele mehr) haben ihre Performance Management Systeme umgestellt, vermutlich auch in Anbetracht eines immer stärker sich ausprägenden Arbeitnehmermarktes. Anstatt primär aus der Unternehmenssicht zu versuchen, die Mitarbeiter durch häufige Beurteilungen, Forced Distribution, Payfor-Performance etc., zu optimieren, wird stärker die Sicht des Mitarbeiters zugrunde gelegt. Die Leitfrage dabei ist, wie kann sich jeder Mitarbeiter aufgrund seiner Stärken entwickeln? Dabei erwartet man von ihm durchaus ein hohes Maß an Eigeninitiative, stellt ihm aber möglichst viel Unterstützung zur Verfügung. Der Mitarbeiter soll primär in eigener Verantwortung, intrinsisch motiviert an seiner Entwicklung und Leistungsverbesserung arbeiten. Feedback wird regelmäßig gegeben, aber konstruktiv, förderlich, am Wohle des Mitarbeiters orientiert.
  • Auch die ObjectivesKey-Results (OKR)-Konzepte, eine jüngere Variante des Management-by-Objectives (MbO) Konzeptes folgen dieser Ausrichtung: hoch delegativ primär eigenverantwortete Ziele und Schlüsselergebnisse vereinbaren (anstatt konkrete Schritte vorzuschreiben), in kürzeren Abständen den Fortschritt prüfen, flexibel anpassen. Oft sind hier Zielerreichung und Bonus nicht mehr direkt individuell gekoppelt.
  • Dem Manager und seiner Führungskompetenz wird auch wieder verstärkt vertraut und zugleich gute Führung von ihm erwartet. Daher vertraut man ihm auch die Mitarbeiterbeurteilung wieder an und unterstellt nicht von vorneherein Einseitigkeit und Subjektivität („Nasenfaktor“). Auch das Abteilungsbudget für die Gehaltserhöhung wird dem Manager wieder vermehrt zur eigenständigen Verteilung überlassen, ohne ihn in PerformanceDistribution-Grids zu zwingen.
  • Auf der anderen Seite gibt es insbesondere in kleiner Startups neuere Formen der „demokratischen“ Gehaltsfindung in offenen Gehaltsgesprächsrunden (z.B. Holacracy), sowie Beförderungsgremien oder -kreisen, die in der Regel entkoppelt von Vergütungsfragen über die Beförderung oder neue Rolle entscheiden. 
  • Generell verbreiten sich stärkenbasierte Ansätze, die nicht auf SchwächenAusmerzung und Sanktionierung setzen, sondern auf die gezielte Förderung vorhandener Stärken (z.B. BMW verfolgt diesen Ansatz systematisch).
  • Ein neuer KI basierter Ansatz ist z.B. IBM’s MYCA (My Career Advisor), das wir in unserem letzten Newsletter beleuchtet haben. IBM’s KIbasierter virtueller Assistent nutzt IBM’s KI Watson um Mitarbeitern dabei zu helfen, ihre persönlichen Entwicklungs- und Lernfelder zu identifizieren und dadurch ihre Fähigkeiten und Kompetenzen zu verbessern. Die MYCA Technologie beobachtet alle Aufgaben, die Mitarbeiter bearbeiten, alle Kurse, die sie besuchen, alle Ergebnisse, die sie erreichen usw. Durch diese vielen Datenpunkte kann die KI viel präziser die tatsächlichen Fähigkeiten (und Defizite) von Mitarbeitern erfassen, als jedes Managerfeedback. Deshalb hat IBM auch die Mitarbeiterbeurteilungsgespräche abgeschafft. Hier werden also auch viele Datenpunkte genutzt, aber nicht die Kolleg_innen müssen dabei ständig Bewertungen abgeben (mit all den sozialen Problemen, die dabei entstehen), sondern eine KI ermittelt sie, und stellt sie dem Mitarbeiter zu eigenen Förderung zur Verfügung (nicht zu seiner Beurteilung). Aus datenschutzrechtlichen Gründen ist das in Deutschland aber bislang nicht statthaft.

 

Fazit

Bei allen neueren Ansätzen werden natürlich immer noch die Mitarbeiter auf ihre Leistung / Passung beobachtet, und natürlich werden auch weiterhin Mitarbeiter gelegentlich ausgetauscht. Aber der Fokus der formalisierten Teile des Performance Managements scheint sich stärker in Richtung Eigenentwicklung der Mitarbeiter_innen (oder – vielleicht ungünstiger - Selbstoptimierung) zu verschieben. 

Im Gegensatz dazu nutzt Zalando’s Zonar das moderne Lernkonzept „360-Feedback“ wie ein Plattform-Scoring-Tool aus der Perspektive der Erzeugung maximal vieler - extrinsisch (de-) motivierender - Beurteilungsdatenpunkte, die dann algorithmisch ausgewertet und für die Zwangskategorisierung in Leistungscluster und Vergütungs-Allokationsraster genutzt werden. Trotz modernster Technologie ein doch recht mechanistisch anmutender Ansatz, der Leistungsoptimierung erzwingen wollen zu scheint. Aus aktueller Perspektive – einem Arbeitnehmermarkt mit hohen Erwartungen an Autonomie und Selbstorganisation – erscheint Zalando’s Zonar trotz KI-Basierung als ein Old-School-Konzept.

 

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Performance messen durch KI? Der Zalando/Zonar "Skandal" (Teil 1)

Viel Hoffnung ruht auf KI-Lösungen in HR. Aber Technologie ist nicht alles. Zentral ist das zugrundeliegende HR-Konzept. Zalando's Zonar machte das unlängst wieder sehr deutlich.

Vor kurzem erregte eine Studie der gewerkschaftsnahen Hans-Böckler-Stiftung (https://www.boeckler.de/pdf/p_study_hbs_429.pdf) zum „KI-basierten“ Performance Management-System Zonar von Zalando großes Aufsehen. Zalando hatte Zonar 2016 erstmals für ca. 5.000 seiner 16.000 Mitarbeiter eingeführt. Zwischenzeitlich gab es verschiedene Releases mit Prozessveränderungen, die aufgrund der Erfahrungen implementiert wurden. Die recht ordentlich recherchierte Studie löste einen mittleren Shitstorm aus, es war von „360-Grad-Rundum-Überwachung“, von „Stasi-Methoden“ usw. die Rede.

 

Wie funktioniert Zonar?

Zonar hat große Ähnlichkeiten mit Amazons „Anytime Feedback Tool“, aber auch mit den „re:Work“-Tools von Google, ist allerdings eine stärker formalisierte und umfassendere Anwendung, die die breit angelegte Erhebung horizontaler Ratingdaten (Amazons „Anytime Feedback Tool“) mit der umfassenden, periodischen Leistungsevaluierung (Googles „re:Work“-Tools) verbindet. 

Den zentralen Kern des Systems bilden die Extraktion und Kombination horizontaler Bewertungsdaten (Worker-Coworker-Ratings) und deren automatisierte, algorithmische Verarbeitung zu individuellen Scores. Zalando stellt einerseits mobile Ratingtools für sogenannte Echtzeitratings zur Verfügung, jede_r Mitarbeiter_in kann und soll jeden anderen wann immer sinnvoll und möglich bewerten, und prozessiert andererseits einen regulären halbjährlichen Beurteilungsprozess durch die Kolleg_innen.

Bei den hochfrequenten, situationsbezogenen Echtzeitratings stehen verschiedene Formen des Feedbacks zur Verfügung, nämlich „In the Moment“, „Full Feedback Light“ sowie „Deep Dive“. Die beiden zuerst genannten Formen können von jedem/jeder Kolleg_in (Gleichrangigen, Vorgesetzten und Untergebenen) zu jeder Zeit eingefordert werden, während das zuletzt genannte umfangreicher und tiefgründiger ist und somit nur von jenen angefragt werden sollte, die täglich und intensiv miteinander interagieren, also primär Personen derselben Hierarchieebene. Neben den Echtzeitratings, die über das gesamte Jahr hinweg aus dem Moment heraus vergeben werden, finden in regulären Abständen (jährlich bei Zonar 1.0, halbjährlich seit Zonar 2.0) zudem umfangreiche Leistungs- und Entwicklungseinschätzungen statt. Einerseits durch nominierte „Provider Statements“ (Beurteilung durch Kolleg_innen) und andererseits durch die direkte Führungskraft („Lead Statement“, das entspricht in etwa der klassischen Vorgesetztenbeurteilung). Seit der jüngsten Version müssen dabei gleichermaßen Stärken („Capabilities“) und Schwächen („Development Areas“) gewählt und bewertet werden, und das Programm zwingt dazu, stark differenzierte Ratings zu vergeben. Mittlere Ratings werden als Norm geprimt. Die Reflexion der eigenen Beobachtungen sollen mit dem Feedback beider Datenquellen (Echtzeitratings und Kollegenbeurteilungen) verbunden werden, um aus allen vorliegenden Informationen ein „Performance and Development Statement“ zu verfassen, welches Leistungs- und Entwicklungspotenziale festhält. 

Sowohl die ausführlichen Feedbacks aus den Leistungs- und Entwicklungseinschätzungen als auch die Echtzeitbewertungen werden als Datenpaket zusammengefasst und dem Fallprüfungskomitee („People Review Commitee“, kurz PRC) vorgelegt. Dieser Ausschuss entscheidet über die Klassifikation in Low, Good oder Top Performer (angebliche Vorgabe: Top Performer ca. 3% der Belegschaft) und über die Beförderungsbereitschaft („Promotion Readiness“). Das Komitee besteht aus Spezialist_innen für die von Zalando definierten zusammengehörigen Berufsfamilien. Um die Korruption der Klassifikations- und Beförderungsentscheidungen zu vermindern, besteht das PRC ab der Version 2.0 ausschließlich aus Personen, die den jeweils Bewerteten gänzlich unbekannt sind, womit eine möglichst unabhängige Entscheidung gewährleistet werden soll. Gehaltserhöhungen, Boni etc. erfolgen gemäß dem Pay-for-Performance-Prinzip aufgrund der Einteilung in Top, Good, Low Performer-Kategorien. Die finalen Ergebnisse werden den Mitarbeiter_innen in sog. „Decision Talks“ bzw. „Development Talks“ übermittelt.

 

Kernpunkte der Kritik der Hans-Böckler-Studie an Zonar:

  1. Es sei im Kern ein Instrument zur Erzeugung und Legitimierung betrieblicher Ungleichheit sowie zur Leistungsvermessung und Kontrolle von Arbeit. 
  2. Es gäbe zwingende Bedenken hinsichtlich der betriebswirtschaftlichen Funktionalität des Systems: Es ist mit einem hohen Aufwand verbunden, der sich – aufgrund von nicht intendierten Effekten des Systems – eher nachteilig auf die Produktivität der Beschäftigten und die betrieblichen Abläufe auswirkt. Zonar scheitere folglich als betriebliches Kontrollinstrument, funktioniere allerdings als Instrument der Lohnkontrolle und damit der Kostensenkung. 
  3. Es gäbe offenkundige Zweifel, was die Legalität des Systems angeht, insbesondere unter den Gesichtspunkten des Datenschutzes und der betrieblichen Mitbestimmung. 

Zalando hat in offiziellen Stellungnahmen die Studie als nicht-repräsentativ bezeichnet und die Vorwürfe sowohl hinsichtlich unzureichenden Datenschutzes als auch unzureichender Mitbestimmung zurückgewiesen – die beide im Zweifel wohl auch vergleichsweise leicht zu heilen wären -, nicht aber die Vorwürfe, die sich auf die Problematik des Performance-Managements selbst beziehen. Vermutlich darf man das als Eingeständnis lesen, dass die Studie einen wunden Punkt aufdeckt.

 

Welche Performance-Konzepte stecken hinter Zonar? 

Amazon’s Anytime Feedback Tool (vermutlich in Anlehnung an Worday’s Collaborative Anytime Feedback. Jeff Bezos war einer der ersten Investoren bei Workday). Amazon fordert seine Mitarbeiter auf, jederzeit (anonymes) Feedback zum Verhalten anderer Mitarbeiter und Kollegen abzugeben und stellt dafür ein mobiles Tool zur Verfügung. Die Amazon Kultur verbindet damit - zumindest bewusst  - den Gedanken der ständigen Verbesserung und Leistungssteigerung. (In der deutschen Unternehmenskultur stößt dieses Konzept auf wenig Akzeptanz und wird tendenziell eher als „lobhudeln und anschwärzen“ empfunden.) 

Google re:works: Die Google Konzepte beruhen stark auf kurzfristigen Zielsetzungen (qualitativ und quantitativ) und deren Messung (OKR) sowie regelmäßigem unterjährigem Feedback. Sie fördern damit den Gedanken der ständigen Weiterentwicklung (durch Feedback) und der Selbstoptimierung.

Selbstoptimierung: Ich-Stabilisierungs-Konzept der modernen hoch individualisierten Gesellschaft, jeder kann (Potential) und soll (Gut ist nicht gut genug) sich ständig verbessern, in allen Lebensbereichen.

Pay for Performance oder Leistungsvergütungsprinzip: Wer mehr leistet soll auch besser entlohnt werden. Die Leistungsbeurteilung ist die Grundlage der Allokation von Gehaltserhöhung, Jahresbonus, Stockoptions etc. Dahinter steht die Annahme, dass die Leistungsbeurteilung eine wesentliche Grundlage der (extrinsischen) Motivation ist und Leistungsträger nur dann ihre Leistung hochhalten, wenn sie dafür explizit anerkannt und finanziell honoriert werden. Gleichmacherei im Sinne gleicher Gehaltserhöhung/Bonus für alle, gilt – von der Forschung teilweise bestätigt - als motivationsgefährdend. Die Leistungsbeurteilung erfolgt traditionell durch den Vorgesetzten, der der Gatekeeper für Beurteilung, Entlohnung, Förderung und Beförderung ist.

Forced-Distribution-Konzept (berühmt dafür: Jack Welch, GE) besteht im Kern in der Einteilung der Mitarbeiter-Population in 3 Gruppen (typischerweise Top Performer 20%, Good Performer 70%, Low Performer 10%). Diese Klassifizierung dient im wesentlichen 2 Zielen: 

  • der Mitarbeiterentwicklung = Beförderung der Top Performer plus Rauswurf der Low Performer, um dann von Außen neue Top Performer einstellen zu können und durch jährliche Wiederholung dieses Prozesses die Leistung der Gesamtarbeitnehmerschaft kontinuierlich nach oben zu schrauben. 
  • Der Lohnkostensteigerungskontrolle im Pay for PerformancePrinzip: höhere Leistung soll höher bezahlt werden. Die eindeutige Limitierung der Top Performer auf 20% verhindert, dass durch höhere Anstrengungen der Mitarbeiter und bessere Bewertungen durch Vorgesetzte die Lohnkosten über das festgelegte Gehaltssteigerungs-Budget hinaus steigen können.

360 Grad Feedback: ist primär ein Mitarbeiterentwicklungstool und basiert auf dem Lernen durch Feedback. Es schafft einen dezidierten Schutzraum, in dem das Rundum-Feedback der Kollegen dem Mitarbeiter in der Regel mit Hilfe eines Coaches/Trainers auf eine lernbefähigende, kränkungsfreie Weise zur Verfügung gestellt wird. In der Regel müssen im 360-Feedback-Prozess auch die Feedbackgeber Mit-Verantwortung für die zukünftige förderliche Zusammenarbeit im Team übernehmen. Schlichtes Meckern und Abkotzen wird nicht akzeptiert. 

Rating & Scoring: Bewertungen (Social Rating & Scoring) sind heute auf vielen Plattformen (z.B. für Arbeitgeber: Glassdoor, Kununu usw.) weit verbreitet, haben aber mit Feedback nichts zu tun. Die Intention eines Ratings (einer Bewertung bzw. eine Qualitätsurteils) ist nicht primär die Verbesserung des Angebots, sondern die Empfehlung/Nicht-Empfehlung des Produkts/der Dienstleistung/ des Unternehmens für andere Nutzer.

Jetzt kennen wir einige der dem Konstrukt „Performance Management“ zugrundeliegenden Annahmen. Was bedeutet das für die Praxis?

 

Was hat es eigentlich mit Performance Management auf sich?

Dem Performance Management liegt die Frage zu Grunde, was eigentlich einen guten Mitarbeiter/in ausmacht und wie man das erkennen kann. Diese Frage ist naturgemäß nicht leicht zu klären. Üblicherweise nähert sich das Human Ressource Management dem Problem mit zwei Ansätzen: Kompetenzen und KPIs zur Messung der Zielerreichung (Leistung). Kompetenzen haben die Eigenschaft nicht per se vorzuliegen, sondern sich nur in erlebten Handlungen im Unternehmensalltag zu erweisen. Sie müssen in der Praxis beobachtet werden (Sollen, Wollen, Können und Dürfen), z.B. von Vorgesetzten oder Kolleg/innen. KPIs tragen neben der Messbarkeitsfrage immer auch das Problem der Zurechnung in sich. Wenn im komplexen Unternehmensgeschehen ein Ziel erreicht wurde oder auch nicht erreicht wurde, z.B. ein Projektzeitplan eingehalten, eine Umsatzzahl erzielt wurde usw., muss nun beurteilt werden, was davon dem einzelnen Mitarbeiter zuzurechnen ist. Jeder Vorgesetzte, der Beurteilungen regelmäßig durchführt, weiß, wie schwierig das manchmal ist.

Man kann nun versuchen, die Unbestimmtheiten und notwendigen Ungenauigkeiten des Beurteilungsprozesses dadurch zu optimieren, dass man eine Vielzahl von Datenpunkten schafft, also häufigere Beurteilungen durch mehr Beobachter. Deren Unbestimmtheiten und Ungenauigkeiten wiederum könnte man algorithmisch optimieren, Mustererkennung, statistische Optimierung der Messfehler etc. Das ist wohl die dem Zonar-Prozess zugrundeliegende Logik.

 

Aber wie verändert sich das soziale System unter ständiger gegenseitiger Beobachtung und Beurteilung? Worin liegt das eigentliche „Skandalon“ von Zonar? Und welche modernen Alternativen des Performance Managements gibt es? Dies und mehr erfahren Sie im zweiten Teil.

 

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Fortsetzung: Was kann KI heute bereits für Human Resources leisten? 2ter Teil

Was kann KI im Bereich Human Resources heute bereits leisten?

Fortsetzung

 

Im ersten Teil unserer Beschäftigung mit dem aktuellen Stand von KI-Anwendungen im HR-Bereich haben wir festgestellt, dass die KI tatsächlich die Fähigkeiten, Kompetenzen und auch die Fluktuationswahrscheinlichkeit des einzelnen Mitarbeiters im Durchschnitt deutlich treffgenauer und präziser erfassen kann und damit entsprechende Entwicklungs-, Trainings-, Jobrotationvorschläge ebenfalls besser erarbeitet werden können, als das ein Mitarbeiter der Personalabteilung oder die Führungskraft könnte.

 

KI basierte Virtual / Augmented Reality (AR/VR) Anwendungen

 

Ein sehr anschauliches Beispiel sind Augmented / Virtual Reality (AR / VR)- Anwendungen, die derzeit in verschiedenen wissenschaftlichen Projekten erprobt werden, 

z.B.  das Projekt EMPAT – Empathische Trainingsbegleiter für den Bewerbungsprozess (http://www.empat-projekt.de).
Im Projekt EmpaT wird erstmals eine Echtzeit-Analyse sozialer Signale mit einem emotionalen Echtzeit-Benutzermodell gekoppelt, um das Verhalten eines interaktiven Avatars an die sozio-emotionale Situation eines Nutzers anzupassen. Dieser Mechanismus erlaubt es, den Bewerbungsdialog einfühlsam zu gestalten. Derartige Dialogsysteme können in unterschiedlichen Situationen zu persönlichen Assistenzsystemen avancieren. Eine Herausforderung dabei ist die realitätsnahe Gestaltung des emotionalen Feedbacks durch den Avatar. Das System arbeitet u.a. mit Sprach-, Gesichts-, Bewegungserkennung. Die Ergebnisse der Interpretation von sozialen und emotionalen Signalen wird auch dazu genutzt, mögliche emotionale Zustände eines Benutzers zu berechnen. Dafür werden echtzeitfähige Emotionssimulations- und adaptive Verhaltensmodelle eingesetzt, die aktuelle Erkenntnisse aus der Psychologie, den Kognitionswissenschaften und der Künstlichen Intelligenz integrieren.


KI gesteuerte Virtual Reality-Lösungen bieten ein sehr breites und vielversprechendes Anwendungsfeld für sämtliche Lernbereiche:
- formales Lernen, 
- soziales Lernen und 
- Lernen in der Arbeitsumgebung.
Insbesondere für Personalentwicklung und Training scheinen hier Möglichkeiten auf, die einen Quantensprung in der Organisation von kontinuierlichem Lernen bedeuten könnten.  Man darf man gespannt sein.

 

Social Media Monitoring – Data Mining – Data Analytics

 

Diese Themen sind für die Relevanz von KI-Anwendungen sehr bedeutsam, weil sie die nötigen Datenmengen generieren helfen, die für KI-Anwendungen unerlässlich sind. 
Hier finden sogenannte Text-Crawler-Technologien Anwendung, die große Datenmengen in Social Media, Websites, Internet/Intranet usw. durchforsten, um daraus statistisch relevante Erkenntnisse zu ermitteln, z.B. zur MA-Zufriedenheit / Attrition Risk, zur Voranalyse von Kandidaten, zur Ermittlung der Wahrnehmung als Arbeitgeber und unendlich viel mehr.

Wer alle Äußerungen seiner Mitarbeiter in den firmeneigenen und externen Social Media durchleuchten und analysieren kann, benötigt keine Mitarbeiterzufriedenheits-Umfragen mehr.

 

Es gibt hierfür außerordentlich viele Einsatzmöglichkeiten, nicht nur in HR:

  1. Social Media Monitoring:
    1. Grundlage: unstrukturierte, öffentliche Daten in Form von Textbeiträgen und immer häufiger auch Fotos und Videos
    2. Beobachtung, Aggregation und Auswertung von Nutzerbeiträgen auf Social Media Plattformen
    3. Quantitative und qualitative Analyse der Daten zu Marken, Themen oder Produkten.
  2. Social Media Analytics:
    1. Erhebung von (häufig nur öffentlichen) Verhaltensdaten auf Social-Media-Profilen bei Facebook, YouTube, Twitter, Instagram etc.
    2. Aggregation der Daten über API (Schnittstelle) der Plattformen
    3. Click-Stream-Analysen
  3. Digital / Web Analytics:
    1. Beobachtung von Verhaltensdaten auf Webseiten: Click-Stream-Analysen / Webtracking

 

Der unbegrenzten Nutzung solcher Tools steht in Europa allerdings der Datenschutz (teilweise) entgegen und man erkennt hieran, welche Bedeutung die Europäische Datenschutzrichtlinie tatsächlich noch haben kann.

 

HR Chatbots

Chatbots sind vermutlich eine der vielversprechendsten KI-Anwendungen im HR-Bereich, die das Potential haben viele, insbesondere administrativ-lastige HR-Prozesse zu automatisieren.

Die einfachsten Verwaltungs-Aufgaben wie Fragen zu Urlaubstagen oder Mutterschutzregelungen können oft nicht selbstständig von den Mitarbeitern bearbeitet werden, selbst wenn im firmeneigenen Intranet Mitarbeiter-Self-Service-Portale eingerichtet sind. Stattdessen müssen sie immer noch ihre Fragen an die HR-Abteilung senden und auf eine Antwort warten. 

Hierfür wurde z.B. die Roboterdame Mila (Overstock.com Inc.) entwickelt. Sie nimmt Krankmeldungen von Mitarbeitern entgegen – per Chat über eine spezielle App. Während sie dem Mitarbeiter den Eingang seiner Krankmeldung bestätigt und ihm höflich gute Besserung wünscht, stößt sie zeitgleich eine Routine an, die eine Information an den zuständigen Manager aussendet, damit dieser den Dienstplan anpassen kann. Mitarbeiter können Mila außerdem nutzen, um ihre Zeit zu planen, Zeitpläne zu überprüfen und eine Vielzahl anderer Aufgaben zu erledigen.

Ari ist ein KI basierter Chatbot der Firma Textrecruit, basierend auf IBM Watson, der Recruitern bei der Veröffentlichung von offenen Stellen hilft, ebenso wie beim Kandidaten Screening, bei der Planung von Interviewterminen, dem Onboarding neuer Mitarbeiter und bei der Beantwortung häufig gestellter HR-Fragen.

 

Durch Automatisierung und Vereinfachung haben Chatbots das Potential die „Enterprise Employee Experience“ gravierend zu verändern, z.B. indem sie:

  • Fragen beantworten / FAQs zu Firmen-Policies / Vergütung etc. / Termine machen
  • Das Benefit Enrollment (insbesondere in USA ein Thema) komplett übernehmen
  • Jährliche Self-Assessments / Reviews / Leistungsbeurteilungen ohne Vorgesetzten-Involvement übernehmen, usw.
  • Chatbots könnten damit viele der Aufgaben übernehmen, die heute in HR-Shared-Service-Centernprozessiert werden.

 

Aber auch in Training / Recruiting / Onboarding gibt es Effizienzpoteniale durch Chatbots:

  • Training: HR Training mit Hilfe von chatbots ist sehr effektiv, da es viel mehr interaktive Teilnahme der Mitarbeiter verlangt, als z.B. ein Standard-Video-Training zu “konsumieren“ oder eine Powerpoint Präsentation (passiv) anzusehen.
  • Recruiting: Ein chatbot kann effizient den Screening-Prozess unterstützen, sowohl durch Ermittlung der relevanten Kandidaten Informationen als auch durch schnelle Hintergrund-Checks. Einsatzmöglichkeiten sind u.a. Sammlung fehlender Daten des Kandidaten in Social Media, Abgleich von Stellenanforderungen und Qualifikation, Vorab-Screening der Passung von Kandidaten, Interviewen und der Bewerber, Persönlichkeitstests/Assessments durchführen, Background- und Referenz-Check der Kandidaten usw.
  • Onboarding: Chatbots machen das on-boarding zu einem echten Self-Service-Prozess, weil sie mit den Mitarbeitern „live“ online und on-site sprechen können und auch mit Workforce Management Software wie Peoplesoft, Kronos, SuccessFactors oder Workday interagieren können.

 

Darin liegt vermutlich tatsächlich viel Potential für eine neue „Erfahrung als Mitarbeiter im Unternehmen“:

Höhere Effizienz – Feedback einholen/Stimmung prüfen – auf allen Kanälen – schnelle Antwort – zufriedene Mitarbeiter!

 

Es gibt bereits eine ganze Reihe von gut funktionierenden Chatbot-Anwendungen (u.a. Siri, Alexa..). Die Limitierungen liegen bisher vor allem in:

  • der Spracherkennung: Natural Language Processing und semantische Suchmaschinen, die u.a. auf grosser Rechenkapazität und Long shortterm memory Technik (LSTM, deutsch: langes Kurzzeitgedächtnis) beruhen, die im Gegensatz zu herkömmlichen rekurrenten neuronalen Netzen eine Art Erinnerung an frühere Erfahrungen ermöglicht: Ein Kurzzeitgedächtnis, das lange anhält. (Facebook, Amazon etc. trainieren und korrigieren ihre Spracherkennungsalgorithmen daher immer noch mithilfe von Menschen).
  • geeigneten riesigen semantischen Datenbanken, die die verschiedenen semantischen Felder (z.B. HRThemengebiete) für eine flüssige und intelligente Kommunikation bereitstellen. (Hier wird noch viel Aufwand betrieben werden müssen, der für einzelne Firmen zu groß sein könnte.)
  • der Beherrschung des zukunftsfähigen Lernens aus historischen Daten. Das vielfach diskutierte Problem ist neben der Datenmenge (Grundlage des Lernens) die Qualität der Daten: alle Daten sind zwangsläufig historisch. Was früher galt und funktionierte muss nicht richtig für die Zukunft sein.

 

 

Misslungenes Beispiel im Recruiting: Amazon

 

Amazon‘s KI-basiertes System (2017) war darauf programmiert aus einer Anzahl Lebensläufen die besten Kandidaten auszuwählen. Um das zu erreichen, hatte Amazon das System mit den Lebensläufen sämtlicher Bewerber bei Amazon der letzten 10 Jahre gefüttert. Die Tech Industrie ist aber bekanntermassen stark männlich dominiert und daher kamen die allermeisten Lebensläufe von Männern. Das Recruiting System, trainiert auf der Basis dieser Auswahl an Informationen begann also (logischerweise) Männer den weiblichen Bewerbern vorzuziehen. Amazon konnte das Problem bis heute nicht lösen und hat das System folglich abgeschafft. 

 

 

Spezifische Herausforderungen für die Herstellung leistungsfähiger KI-Anwendungen im HR Bereich

 

Das Modell der Programmierung einer KI-Anwendung ist vereinfacht folgendes: Aus einer praktizierten HR Aktivität (z.B. Rekruiting-Prozess, Leistungsbewertungsprozess o.ä.) werden Daten generiert und bereitgestellt. Die KI erlernt die Prozessierung dieser HR-Tätigkeiten (eigenständig) aus den Daten durch Mustererkennung. Sie entwickelt dann (eigenständig) eine geeignete Entscheidungslogik, die auf (menschlichen) Modell-Annahmen und Regelvorgaben beruht, die einprogrammiert werden müssen. Wenn der Lernprozess erfolgreich abgeschlossen wurde (und meist vielfach wiederholt wurde), kann die KI den HR (Teil-) Prozess eigenständig (automatisch) übernehmen.

 

Herausforderungen bei der Datengenerierung: Small Data

  • HR Daten sind üblicherweise klein und ändern sich selten (Ausnahme: Arbeitszeit / Aktivitätsdaten). Es gibt i.d.R. zu wenige Einstellungen, Beförderungen, Trainingsmaßnahmen, Abmahnungen, Kündigungen etc., um daraus statistisch relevante Erkenntnisse ableiten zu können
  • Mustererkennung benötigt aber i.d.R. große Datenmengen
    • Finanzielle oder sonstige Business Daten werden z.B. zur Ermittlung der Performance bislang selten hinzugezogen, aber Datawarehouses und Analytics-Anwendungen ändern das zur Zeit
    • Das Screening aller Emails, Social Media-Einträge und anderer Aktivitäten ist datenschutzrechtlich heikel/unzulässig, wird aber in USA, China etc. schon genutzt.
  • Mögliche Lösungen könnten sein, die Daten von vielen Firmen zu poolen (die Firma ADP bietet z.B. Voraussagemodelle zum Verhältnis von Vergütung und Fluktuation auf Basis der vielen Firmendaten ihrer Kunden an) oder Datenscreenings zu anonymisieren / randomisieren.

 

Herausforderung für das maschinelle Lernen: Was ist eigentlich ein „guter Mitarbeiter“?

  • Jeder, der eine MitarbeiterAuswahl trifft, eine Mitarbeiterbeurteilung durchführt und dabei zwischen Einzel- vs. Gruppenleistung unterscheiden muss usw. muss ein internes mentales Konzept haben, was einen guten Mitarbeiter ausmacht und was ihn von einem schlechten unterscheidet.
  • Menschen tun sich erfahrungsgemäß sehr schwer damit, ihr diesbezügliches Konzept analytisch zu explizieren und zu begründen.
  • Wie soll eine KI solche Beurteilungen treffen, wenn schon Menschen sich damit so schwer tun? Wer soll die Maschinen trainieren?
  • Konstrukte wie „Persönlichkeit“ oder „Intelligenz“ sind zwar valide messbar, haben aber kaum Aussagekraft hinsichtlich beruflicher Eignung/Leistung (siehe Precire).

 

 

Herausforderung Entscheidungslogik: Wie erklären wir die Ergebnisse der (autonomen) KI Entscheidungen?

  • Fairness und NichtDiskriminierung – kann man das vermitteln?
    • Daten sind immer historisch und beinhalten die Muster der Vergangenheit
    • Menschliche Entscheider diskriminieren vielleicht bzw. ganz sicher ebenfalls, sie sind darauf aber nicht nachweislich programmiert. Der KI kann man die Diskriminierung nachweisen.
  • Entscheidungslogik als solche – kann man sie noch erklären?
    • Algorithmen treffen typischerweise genauere Entscheidungen, wenn sie größere Komplexität berücksichtigen. Aber genau dann sind sie auch schwerer zu erklären.
    • Akzeptieren MA eine Entscheidung per Münzwurf/Zufallsprinzip bei einem Menschen eher als bei einer Maschine? (Menschen können den Zufall ja i.d.R. gut mit Sinn füllen, ihn erklären)
    • Wie reagieren MA auf die KI-Entscheidungen? Wie wird dabei die Abwägung Genauigkeit (KI) gegen (vermutete) Fairness (Mensch) ausfallen?

 

 

 

Die größten ethischen Herausforderungen und Fragen beim KI-Einsatz in HR

 

Der EthikbeiratHRTech des Bundesverbandes der Personalmanager hat im Juni 2019 Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz und weiteren digitalen Technologien in der Personalarbeit veröffentlicht.

 

1. Transparenter Zielsetzungsprozess 

Vor der Einführung einer KI-Lösung muss die Zielsetzung für die Nutzung geklärt werden. In diesem Prozess sollen alle relevanten Interessensgruppen identifiziert und eingebunden werden. 

2. Fundierte Lösungen 

Wer KI-Lösungen anbietet oder nutzt, muss darauf achten, dass diese empirisch evaluiert sind und über eine theoretische Grundlage verfügen. 

3. Menschen entscheiden 

Wer KI-Lösungen einsetzt, muss sicherstellen, dass die Handlungsträgerschaft der Menschen bei wichtigen Personalentscheidungen nicht eingeschränkt wird. 

4. Notwendiger Sachverstand

Wer KI-Lösungen in seiner Organisation nutzt, muss diese in ihrer Logik verstehen und erklären können. 

5. Haftung und Verantwortung 

Organisationen, die KI-Lösungen nutzen, sind für die Ergebnisse ihrer Nutzung verantwortlich. 

6. Zweckbindung und Datenminimierung

Wer personenbezogene Daten für KI-Lösungen nutzt, muss im Vorfeld definieren, für welche Zwecke diese verwendet werden und sicherstellen, dass diese Daten nur zweckdienlich erhoben, gespeichert und genutzt werden. 

7. Informationspflicht

Vor bzw. beim Einsatz einer KI-Lösung müssen die davon betroffenen Menschen über ihren Einsatz, ihren Zweck, ihre Logik und die erhobenen und verwendeten Datenarten informiert werden. 

8. Achten der Subjektqualität 

Für die Nutzung in KI-Lösungen dürfen keine Daten erhoben und verwendet werden, welche der willentlichen Steuerung der Betroffenen grundsätzlich entzogen sind. 

9. Datenqualität und Diskriminierung 

Wer KI-Lösungen entwickelt oder nutzt, muss sicherstellen, dass die zugrundeliegenden Daten über eine hohe Qualität verfügen und systembedingte Diskriminierungen ausgeschlossen werden. 

10. Stetige Überprüfung
Wer KI-Lösungen nach den vorliegenden Richtlinien einführt, soll transparent sicherstellen, dass die Richtlinien auch bei der betrieblichen Umsetzung und der Weiterentwicklung beachtet werden. 

 

Diese ethischen Spielregeln sind gut überlegt, ausgewogen und stark am für unser Rechtssystem und unsere Verfassung prägenden Kantischen Konzept eines freien Menschen mit unantastbarer Menschenwürde orientiert.

Die Frage, ob diese Ethik in der Lebenspraxis umsetzbar ist, wird zu prüfen sein, z.B. an folgenden potentiellen Entwicklungen:

  • Zu 3. Menschen entscheiden: Wenn HRKI-Anwendungen eines Tages so ausgereift und gut sind, dass man ihren Entscheidungen vertrauen kann, weil sie sich empirisch bewährt haben und weil sie eben schneller und besser als menschliche Entscheidungen sind: wie realistisch wird es dann noch sein, dass ein Personaler die Entscheidung einer KI anzweifelt und „manuell“ übernimmt. In autonom fahrenden Autos wird es eines Tages ja auch kein Lenkrad mehr geben, wenn die Autopiloten entsprechend gut und verlässlich geworden sein sind.
  • Zu 4. Notwendiger Sachverstand: Wie realistisch ist es, dass ein Personaler (oder sonst irgendein Mensch) eine komplexe KIAnwendung, die ihre Mustererkennungs- und Entscheidungslogik aus millionenfachen Lernschritten und hyper-komplexer Datenanalyse gewonnen hat, erklären kann, sodass man die Entscheidung verstehen oder hinterfragen könnte?
  • Zu 8. Achten der Subjektqualität: Wenn KI Gesichtsausdrücke ausliest, Sprachrhythmen interpretiert, alle meine SocialmediaÄußerungen analysiert, aus den Bewegungen meiner Finger auf dem Display ein Persönlichkeitsprofil ermittelt o.ä., wie soll dann noch die willentliche Steuerung im Hinblick auf meinen Selbstausdruck zum Tragen kommen?

 

 

Conclusio

  • In Bezug auf das Personalmanagement zeigen sich vielsprechende Entwicklungen der KI im Bereich der Administration, Mitarbeiter/Führungskräfte-information, Beratung zu HR-Dienstleistungsangeboten, SharedService-Center-Dienstleistungen etc. Hier kann KI ihre aktuellen Fähigkeiten voll ausspielen und Routineprozesse übernehmen. (KI übernimmt hier Teile der Mitarbeiter – HR – Mitarbeiter Kommunikation)
  • Auch beim Training/Lernen kann KI sehr hilfreich sein durch Interaktivität (z.B. Chatbots/VR).
  • Beim Personalmarketing und bei der Personalauswahl geht der Trend weg von der persönlichen Ansprache von Kandidat*innen und dem manuellen Upload von eigenhändig erstellten Bewerbungsdokumenten (selbst die oneklick-Bewerbung wird dann obsolet). Stattdessen erledigt KI die Suche, Ansprache und Betreuung von Interessenten vermittels Parsing und ChatbotsKI wird (selbstorganisierter) Teil der Umwelt/Stakeholder – Kommunikation. Dadurch erweitert sich einerseits der mögliche Suchraum für Personal dramatisch, andererseits ist dadurch bereits bei der Suche eine digitale Vorauswahl möglich, deren Qualität zu erreichen in der Vergangenheit nur mit aufwändigen manuellen Analysen von Bewerbungsunterlagen möglich war. 
  • Der nächste Schritt kann dann eine tiefergehende KIbasierte Diagnostik sein, in der Audio- und Videodaten von KI in Sequenzen zerlegt und analysiert werden. Über die heute verfügbaren Methoden der Text-, Sprach- und Emotionsanalyse lassen sich informative Rückschlusse auf die Persönlichkeit und andere Merkmale von Personen ziehen. Es ist aber noch unklar, wie gut die Prognosewerte solcher Schlussfolgerungen im Vergleich zu traditionellen Methoden, etwa dem Assessment-Center, ausfallen. Unklar ist auch der Grad der Akzeptanz (in einem Arbeitnehmermarkt).
  • KI wird vermutlich allerdings nicht so bald eigenständige Entscheidungen in Bezug auf Menschen/Mitarbeiter treffen, jedoch relevanten Einfluss auf menschliche Entscheidungsfindung gewinnen.
  • Aus rechtlicher, ethischer und methodischer Sicht ist ein rein KIgesteuertes Vorgehen daher noch nicht denkbar. Personaler*innen behalten also eine wichtige, zumindest ergänzende Rolle im HRZyklus bei. Es werden jedoch zukünftig für viele Aufgaben weniger Personaler*innen benötigt werden. Auch sind diese – wie alle von der Digitalisierung betroffenen Berufsgruppen (und dies sind beinahe alle) – dringend aufgefordert, digitale Kompetenzen zu entwickeln. 

 

Was kann KI heute schon in Human Resources?

Im Jahre 1914 konstatierte der Begründer der Psychoanalyse, Sigmund Freud, in einer vielzitierten Rede, der Mensch habe in der Neuzeit drei große Kränkungen hinnehmen müssen:

  1. Nicht die Erde, sondern die Sonne ist der Mittelpunkt unseres Universums (Kopernikus, Galilei und Kepler),
  2. Nicht von Gott, sondern vom Affen stammen wir ab (Darwin)
  3. Nicht unser Verstand, sondern das Unbewusste regiert unser Leben (Freud).

Knapp 100 Jahre später droht eine weitere „narzisstische“ Kränkung unseres Selbst- und Weltverständnisses:

         4. Nicht die menschliche, sondern maschinell-algorithmische Intelligenz erweist sich möglicherweise als die höchste Intelligenz, die Krone der Schöpfung bzw. der Evolution.

Künstliche Intelligenz ermöglicht bereits heute das recht sichere Erkennen und Darstellen von menschlichen Emotionen in Ausdruck und Kommunikation (z.B. durch Gesichtserkennung, Emotionssensorik, ...). Gehirnforscher machen erste erfolgreiche Schritte, mithilfe von KI Gedanken aus Gehirnströmen auszulesen und in verständlicher Sprache auszugeben. Chatbots und persönliche Assistenten erlangen immer höhere Stufen der Kommunikation. KI Lösungen verstehen uns und verstehen es, uns zu beeinflussen.

Wichtige technische Grundlagen dafür sind das Natural Language Processing (NLP) – als semantisch und syntaktisch korrektes Verstehen und Widergeben von natürlichen Sprachen – und Deep Learning (z.B. mithilfe von Long-Short-Term-Memories, die heute schon in allen Smartphones die Spracherkennung beim Tippen von Texten steuern). Algorithmen können sich selber Zusammenhänge beibringen, Lernen und Muster erkennen. Und natürlich die ständige Zunahme der Rechenleistung.

 

Wo stehen KI Anwendung im Bereich Human Resources heute?

Eine der wichtigsten und am meisten verwendeten KI-Lösungen ist das IBM Watson System. Das ist eine sehr leistungsfähige semantische Suchmaschine mit angeschlossenen extrem großen Datenbanken. Watson implementiert Algorithmen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und des Information Retrieval, aufbauend auf Methoden des Maschinellen Lernen, der Wissensrepräsentation (Datenbanken) und der automatischen Inferenz.

KI Anwendungen im Recruiting: Persönlichkeitsanalyse über Spracherkennung.

Watson steckt z.B. hinter dem Spracherkennungssystem des Aachener Unternehmens Precire. Und ähnliche Technik steckt auch hinter dem Berliner Konkurrenzunternehmen „100-Worte“.

Die KI von Precire analysiert sprachliche und schriftliche Kommunikation und kann daraus objektive psychologische Schlüsse ziehen. Wenn z.B. ein Bewerber ein 15 minütiges Telefonat führt, kann die KI über die Sprachaufzeichnung Merkmale wie Länge der Pausen, Häufigkeit von Worten und Füllworten identifizieren und daraus gut begründete Rückschlüsse auf die Persönlichkeitsstruktur des Sprechers ziehen. Konkret werden elf Persönlichkeitsdimensionen analysiert, so zum Beispiel die Verträglichkeitim Umgang mit anderen, die Ausdauer, das Statusbewußtseinoder das Dominanzstreben. Dabei abstrahiert das System weitestgehend vom Inhalt des Gesprochenen.

Wie funktioniert das? 

  • Sprache wird automatisch analysiert (gesprochene Sprache wird dabei auch in Textform transformiert)
  • Sprachliche Merkmale (Wörter, Satzkonstruktionen, Pausen, semantische Elemente, Klang etc.) werden mit ähnlichen Merkmalen in großen Datenbanken verglichen
  • In diesen Datenbanken sind – auf der Basis von vielen psychologischen Studien (deren Güte ist das wichtigste Qualitätskriterium) – solche sprachlichen Merkmale angenommenen Persönlichkeitsmerkmalen zugeordnet (z.B. den gut evaluierten sog. „Big Five“)
  • Dann wird durch den Abgleich von sprachlichen Merkmalen des analysierten Textes und den zugeordneten Persönlichkeitsmerkmalen ein Persönlichkeitsbild ermittelt
  • Die Qualität und Validität dieses Persönlichkeitsbildes ist in etwa vergleichbar der Validität eines auf gleichen Kriterien beruhenden Persönlichkeitsbildes, das durch die sonst marktüblichen Fragebögen ermittelt wird. Je nachdem wie reliabel und valide die zugrundeliegenden Studien sind, ergibt sich ein recht verlässliches Persönlichkeitsbild. Die Ausgangsdaten sind hier nur eben eine (wenig bewusste) Selbstbeschreibung durch gesprochene Sprache anstatt einer Selbstbeschreibung durch Auswahl von vorgegeben Antwortalternativen in einem Fragebogen.

 

Wie ist die Leistung für den Recruitingprozess einzuschätzen?

Man erhält durch KI-Anwendungen wie Precire ein Persönlichkeitsbild, das als recht zutreffend (valide) einzuschätzen ist. Das Problem aller Persönlichkeitstests – ganz unabhängig davon ob durch KI-Sprachanalyse oder durch Fragebögen ermittelt – ist es jedoch, dass sie für den beruflichen Erfolg einer Person so gut wie keine Aussagekrafthaben. Ob der Recruiter nun also einen online-Persönlichkeitstest vorab verschickt oder mit Precire eine Sprachanalyse vornimmt – das Ergebnis ist im Kern das gleiche und kann für die Interviews und die Auswahl nur eine zusätzliche Information am Rande sein.

Beispiel Video-Interview-System HireVue:

  • HireVue ist einer von etlichen Anbietern eines Video-Interviewsystems
  • Neben klassischen Video-Interview Funktionen bietet es auch Algorithmen, die Gesichtsausdrücke per Video einfangen und sie dann vergleichen mit Gesichtsausdrücken von vorher gefilmten „Top-Performern“ der jeweiligen Kundenfirma

Was ist davon zu halten?

Kritiker bezweifeln,

  • dass sich Gesichtsausdrücke der TopPerformer, auch wenn sie sich gut erkennen lassen, hinreichend von den Gesichtsausdrücken anderer MA unterscheiden,
  • dass es einen kausalen Zusammenhang zwischen Gesichtsausdruck und beruflicher Leistung / Passung gibt und
  • dass es zielführend ist, bestehende Leistungsträger „klonen“ zu wollen

Ausserdem gibt es das bekannte Problem der „range restriction“: wenn man nur Absolventen mit Spitzennoten einstellt, wird es immer schwerer einen positiven Zusammenhang zwischen Spitzenleistung im Unternehmen und vorherigen Spitzennoten herzustellen, denn auch alle Nicht-Spitzenleister haben ja dann Spitzennoten.

 

Beispiel Amazon’s KI basiertes Recruiting-System zur Kandidatenvorauswahl

  • Amazon‘s KI-basiertes System (2017) war darauf programmiert aus einer Anzahl Lebensläufen die besten Kandidaten auszuwählen.
  • Um das zu erreichen, hatte Amazon das System mit den Lebensläufen sämtlicher Bewerber bei Amazon der letzten 10 Jahre gefüttert.
  • Die Tech-Industrie ist aber bekanntermassen stark männlich dominiert und daher kamen die allermeisten Lebensläufe von Männern. Das Recruiting System, trainiert auf der Basis dieser Auswahl an Informationen begann also (logischerweise) Männer den weiblichen Bewerbern vorzuziehen.
  • Amazon konnte das Problem nicht lösen und hat das System folglich abgeschafft. 

Das Problem der Fairness, der Vorurteilsfreiheit (non-bias) ist tatsächlich noch eine der größeren Herausforderungen, da KI-Training ja notgedrungen immer zunächst auf historischen Daten beruht. Die Qualität der Lern-Daten bestimmt die Qualität der Entscheidungslogiken, die die KI entwickelt. Microsoft hatte ein ähnliches Problem mit einem Chatbot, der u.a. auch unabsichtlich mit rassistischen Äußerungen in social media trainiert worden war, diese dann als normale Äußerungen einstufte und wiedergab.

 

KI Anwendungen in der Personalentwicklung: Entwickeln, Befördern, Halten

IBM hat basierend auf dem eigenen Watson-System einige recht vielversprechende Anwendungen für sich selbst entwickelt, die inzwischen aber auch kommerzialisiert wurden.

  • IBM’s MYCA (My Career Advisor) KI-basierter virtueller Assistent nutzt Watson um Mitarbeitern dabei zu helfen, ihre persönlichen Entwicklungs- und Lernfelder zu identifizieren und dadurch ihre Fähigkeiten und Kompetenzen zu verbessern. Die MYCA Technologie beobachtet alle Aufgaben, die Mitarbeiter bearbeiten, alle Kurse, die sie besuchen, alle Ergebnisse, die sie erreichen usw. Durch diese vielen Datenpunkte kann die KI viel präziser die tatsächlichen Fähigkeiten (und Defizite) von Mitarbeitern erfassen, als jedes Managerfeedback. Deshalb hat IBM auch die Mitarbeiterbeurteilungsgespräche abgeschafft. 
  • IBM‘s Blue Match Technology stellt den Mitarbeitern passende Stellenangebote vor, basierend auf Ihren durch KI ermittelten Fähigkeiten (nur wenn die Mitarbeiter aktiv „opt in“ wählen). 27 Prozent aller IBM Mitarbeiter weltweit, die im Jahr 2018 befördert wurden oder intern die Stelle gewechselt haben, wurden nach eigenen Angaben von Blue Match assistiert. 
  • IBM HR hat ein Patent für sein auf Watson basierendes “Fluktuationsvorhersage-Programm“ („predictive attrition program”). IBM behauptet mit 95%iger Zuverlässigkeit das Risiko von Fluktuation vorhersagen zu können und geeignete Maßnahmen für Manager vorschlagen zu können. Die Treffgenauigkeit beruht auf der hohen Zahl erfasster Datenpunkte. 

 

Wie ist das einzuschätzen?

Es ist nach derzeitigem Kenntnisstand davon auszugehen, dass die KI tatsächlich die Fähigkeiten, Kompetenzen und auch die Fluktuationswahrscheinlichkeit des einzelnen Mitarbeiters im Durchschnitt deutlich treffgenauer und präziser erfassen kann und damit entsprechende Entwicklungs-, Trainings-, Jobrotationvorschläge ebenfalls besser erarbeitet werden können, als das ein Mitarbeiter der Personalabteilung oder die Führungskraft könnte. Denn die KI weiss unendlich viel mehr über den Mitarbeiter als ein einzelner Mensch das könnte. Die Qualität der Entwicklungs-Vorschläge der KI mag noch verbesserungsfähig sein, aber die KI lernt und wird über die Vielzahl der Fälle bald ähnlich der Amazon Methode über gute Empfehlungsgrundlagen verfügen („Andere Mitarbeiter mit diesen Stärken und Vorlieben haben sich für folgende Fortbildungsmaßnahme, folgende berufliche Schritte interessiert...“). Die Herausforderungen liegen einerseits in der Größe des Unternehmens - ein riesiges Unternehmen wie IBM hat natürlich eine viel größere Anzahl an Fällen und Optionen, als ein kleineres Unternehmen. Die größere Herausforderung liegt aber zumindest für europäische und deutsche Unternehmen im Datenschutz. IBM veröffentlicht zwar, dass sie viele Datenpunkte für die KI-Analyse nutzen, sagt aber nicht wo und wie diese erhoben werden. Man darf vermuten, dass alle Aktivitäten der Mitarbeiter, an PC, Smartphone, in Social Media, in allen Systemen etc. erfasst und analysiert werden. In den USA ist das leichter möglich. Hier würde das zumindest derzeit noch am Datenschutz scheitern.

 

Fortsetzung folgt:

Der nächste Blog beschäftigt sich mit KI-basiertem Social Media Monitoring z.B. für Employer Branding-Zwecke und mit den vielseitigen Chatbots. Für administrative HR-Zwecke / Shared Service Center ergeben sich da vielfältige Effizienzpotentiale.

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EuGH Urteil zur Arbeitszeiterfassung – welche Haltung sollten Personaler dazu einnehmen?

 

Der Europäische Gerichtshof (EuGH) in Luxemburg hat Arbeitgeber in der EU dazu verpflichtet, die Arbeitszeit ihrer Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter systematisch und vollständig zu erfassen (Az: C- 55/18). 

Die Richter in Luxemburg urteilten im Sinne der EU-Arbeitszeitrichtlinie und der Grundrechtecharta der Europäischen Union. Demnach muss die tägliche Arbeitszeit vollständig erfasst werden. Nur so lasse sich überprüfen, ob zulässige Arbeitszeiten überschritten würden, heißt es im Urteil. (Im Kern geht es um die Einhaltung der täglichen Höchstarbeitszeit von 8 Stunden / in Ausnahmefällen über einen gewissen Zeitraum aber niemals über 10h täglich; der Ruhezeit von 11 Stunden zwischen zwei Arbeitseinsätzen; die zusammenhängende Ruhezeit von 24 Stunden am Wochenende/Sonntag; die Einhaltung der gesetzlichen/ggf. der tariflichen Pausen pro Arbeitstag). Die Mitgliedsstaaten der EU werden darin aufgefordert, Unternehmen zu einem objektiven, verlasslichen und zugänglichen Zeiterfassungssystem zu verpflichten. Wie die einzelnen Länder das gestalten, bleibt ihnen überlassen. Es sei erlaubt, auf Besonderheiten eines Tätigkeitsbereichs und "Eigenheiten bestimmter Unternehmen" einzugehen. 

In Deutschland schreibt der Paragraf 16 des Arbeitszeitgesetzes [https://www.gesetze-im- internet.de/arbzg/__16.html] bislang nur vor, dass Überstunden, die über die werktägliche Arbeitszeit hinausgehen, verzeichnet werden müssen. Die Zeiterfassung, die in einigen Unternehmen bereits praktiziert wird, beruht in der Regel auf Tarifverträgen oder innerbetrieblichen Vorgaben. 

In manchen Berufen ist es aber gar nicht so einfach, klar einzugrenzen, was als Arbeit gilt: Wann beginnt zum Beispiel für eine Wissenschaftlerin, die über Wochen und Monate über ein Problem nachdenkt, die Arbeitszeit? Wie kann Zeit, in der berufliche Kontakte und Netzwerke gepflegt werden, bewertet werden? Der DGB schlägt z.B. diese Definition vor: "Alles, was ich mache, um das betriebliche Interesse meines Arbeitgebers zu befriedigen, ist Arbeit und als solche zu erfassen." Keine sehr genaue Definition. Eine einheitliche, rechtlich bindende Abgrenzung, gibt es bislang nicht. 

 

Personaler müssen sich zu diesem brisanten Thema positionieren. Hier einige These dazu:

 

1. Der Schutz der Arbeitnehmer im Hinblick auf Arbeitszeit ist ein gutes Ziel

2. Die technische Umsetzung der Arbeitszeiterfassung über Apps etc. ist einfach. Sie erzeugt keine zusätzliche Bürokratie.

3. Arbeitszeit wird (leider) über Aktivitäten erfasst werden müssen, nicht über den Ort

4. Eigenaufzeichnung durch den Arbeitnehmer ist besser weil selbstbestimmt

5. Erfassungszwang und informationelle Selbstbestimmung sind im Zielkonflikt

6. Vollständige Arbeitszeiterfassung und Leistungsüberwachungsmöglichkeit sind faktisch nicht zu trennen – aktiver (technischer) Verzicht ist anzuraten

7. Vertrauen statt Bevormundung

8. Die intrinsisch motivierende Selbstbestimmung der Arbeitszeit muss geschützt werden

9. Dem inneren Leistungsdruck kommt man nicht primär durch äußeren Schutz bei: Achtsamkeit hilft wirksamer und nachhaltiger

10. Wehret den Anfängen der Totalüberwachung und Instrumentalisierung

 

 

 

These 1: Der Schutz der Arbeitnehmer im Hinblick auf Arbeitszeit ist ein gutes Ziel

Der Schutz der Arbeitnehmer vor zeitlicher Überbeanspruchung und die faire Bezahlung bzw. ein fairer Zeitausgleich für tatsächlich geleistete Arbeit sind selbstredend ein angemessenes, vernünftiges und nachhaltiges Prinzip im Hinblick auf Menschenrechte aber auch auf betriebliche und volkswirtschaftliche Interessen. Das ist sinnvoll und begrüßenswert.

 

These 2: Die technische Umsetzung der Arbeitszeiterfassung über Apps etc. ist einfach. Sie erzeugt keine zusätzliche Bürokratie.

Die technische Umsetzung dieses strengen Aufzeichnungserfordernisses stellt vermutlich kein sonderliches Problem dar. Zeiterfassung kann über Programme und Apps mithilfe von Aktivitätsprofilen, Bewegungsprotokollen per Geo-Tagging, Video- und Audio-Protokollen, und Vernetzung mit anderen Protokollen sowie modernen Identifizierungstechniken (Irisscan, Fingerprint, usw.) erfolgen und eindeutig einzelnen Personen zugeordnet werden. Der Datenschutz und die Mitbestimmung müssen zwar beachtet werden, ein Bürokratie­monster ist jedoch wegen der technischen Automatisierungsmöglichkeiten eher nicht zu erwarten.

 

These 3: Arbeitszeit wird (leider) über Aktivitäten erfasst werden müssen, nicht über den Ort

Arbeitszeit wurde traditionell primär territorial definiert, als Arbeitserbringung an einem bestimmten Ort (Firmensitz, offizieller Arbeitsort) mit den daraus resultierenden Abgrenzungsproblem bei ortsungebundenen Arbeitseinsätzen wie Außendienst, Homeoffice, Bereitschaftsdienst, Dienstreisen etc. (Hier wurde deshalb oft pragmatisch pauschaliert). Nun wird die Arbeitszeit, um der Anforderung der vollständigen und systematischen Erfassung gerecht zu werden, über Arbeits-Aktivitäten operationalisiert werden müssen, damit eine entsprechende Genauigkeit der Erfassung erzielt werden kann. Dies hat aber erhebliche Konsequenzen, mindestens eben soviele Nachteile wie Vorteile.

 

These 4: Eigenaufzeichnung durch den Arbeitnehmer ist besser weil selbstbestimmt

Das Erfordernis der nachweisbaren, vollständigen und systematischen Erfassung wird vermutlich nicht – jedenfalls nicht allein – an den Arbeitnehmer delegiert werden können, der ja gemäß EuGH-Urteil das „schwächere Glied“ ist und daher unter selbstgemachtem oder als vom Arbeitgeber ausgeübt empfundenen Druck die Aufzeichnung unvollständig durchführen könnte. Nach derzeitiger Rechtslage dürfen ArbG wohl nicht rechtswirksam die Aufzeichnungspflicht auf den AN übertragen. Eigenaufzeichnung wäre aber aus vielerlei sehr gewichtigen Gründen (informationelle Selbstbestimmung, Selbstorganisation etc., siehe unten) sicher die bessere Lösung!

 

These 5: Erfassungszwang und informationelle Selbstbestimmung sind im Zielkonflikt

Die technische Umsetzung des Arbeitnehmerschutzes im Sinne des EuGH Urteils mithilfe moderner „Überwachungsprofile“ steht offenbar in einem scharfen Zielkonflikt zu den Bemühungen um das Grundrecht der informationellen Selbstbestimmung und der europäischen Datenschutzrichtlinie. Denn mit der Überwachung der Arbeitszeit geht ja zwingend auch – ex negativo - die Überwachung der Nicht-Arbeitszeit einher. Um das eine vollständig zu erfassen, muss auch das andere zwingend vollständig überwacht werden, um sicherzustellen, dass sich in die Nicht-Arbeitszeiträume nicht heimlich Arbeitszeit einschleicht, insbesondere bei Homeoffice und bei Arbeitseinsätzen im Außendienst, bei Kunden-Projekt usw. und auf den dazu notwendigen Anfahrtswegen bzw. -zeiten. Exakte Aufzeichnung hat Vorteile bei der schuldrechtlichen und fürsorgenden/bevormundenden Genauigkeit; Flexibilität/Aufzeichnungspauschalierung (z.B. Homeoffice = pauschal 8h) hat Vorteile hinsichtlich der Reduzierung des Leistungsdrucks einerseits und der Reduzierung der Kontrollerfordernis beim ArbG bzw. der Erhöhung der (motivierenden) Selbstregulation/Selbstbestimmung beim AN.

 

These 6: Vollständige Arbeitszeiterfassung und Leistungsüberwachungsmöglichkeit sind faktisch nicht zu trennen – aktiver (technischer) Verzicht ist anzuraten

Vollständige Arbeitszeiterfassung, die eine Definition zu Grunde legt, was (lohnberechtigende) Arbeit genau ist und an welchen messbaren Aktivitäten sie operationalisiert wird, lässt sich zwingend immer auch zur Leistungskontrolle nutzen oder missbrauchen. Das betriebsverfassungsmäßige Recht der Betriebsräte der Einführung von Software zu widersprechen (§ 87 Abs.1 Nr.6 BetrVG), die geeignet ist, eine Leistungsüberwachung der Mitarbeiter zu ermöglichen, steht nun in einem Zielkonflikt mit der höchstrichterlichen und demnächst gesetzlichen Verpflichtung des Arbeitgebers die tatsächliche Arbeitszeit des Arbeitnehmers rund um die Uhr aufzuzeichnen und zu überwachen, denn der AG muss bei einer Verletzung der AZ-Gesetze ja einschreiten, will er sich nicht strafbar oder zivilrechtlich haftbar machen. Vollständige und systematische Arbeitszeiterfassung ist jedoch per definitionem perfekt zur Leistungsüberwachung geeignet. Um diesen Konflikt zu moderieren empfiehlt es sich aktiv und ausdrücklich auf die Möglichkeiten der Leistungskontrolle zu verzichten und auch die Datenvernetzung aktiv zu begrenzen. Es braucht hier eine glasklare Haltung. Es ist insofern eine Paradoxie, dass der Versuch, eine vollständige und systematische Erfassung der Arbeitszeit mit dem Ziel, Leistungsdruck von den AN zu nehmen, zu erzwingen, gerade die Leistungsmessung und -kontrolle massiv steigert.

 

These 7: Vertrauen statt Bevormundung

Vertrauen ist eine extrem wichtige und erfolgreiche Haltung zur Reduzierung von organisationaler Komplexität. Überwachung muss zwar nicht zwingend als Misstrauen interpretiert werden, wird es aber in der Praxis üblicherweise schnell. Arbeitszeitschutz sollte vom Arbeitgeber daher weder in der Form und der Haltung der patriarchalen Bevormundung noch mit der Nebenabsicht der Leistungskontrolle benutzt oder in die Kommunikation eingebracht werden.

 

These 8: Die intrinsisch motivierende Selbstbestimmung der Arbeitszeit muss geschützt werden

Die modernen Ansätze des New Work mit viel Selbstorganisation und freier Verfügung über die Ausgestaltung der individuellen Arbeitszeit, der Arbeitstechniken, des Arbeitsortes usw. bleiben weiterhin ein lohnendes Ziel. Sie befördern die intrinsische Motivation, sie antworten auf die Herausforderungen des Employer Branding in Zeiten des Fachkräftemangels und Arbeitnehmermärkten (Mitarbeitergewinnung und Fluktuationsbegrenzung) und sie entsprechen vielfach den Wünschen und Vorstellung vieler Arbeitnehmer an ihre Lebensführung. Der Arbeitszeitschutz und das Bedürfnis bzw. Recht auf faire Bezahlung für geleistete Arbeit müssen mit dem Anspruch auf Selbstbestimmung der Arbeitnehmer in Balance gehalten werden. Hier muss man insbesondere auf die Umsetzung in nationale Gesetzgebung hoffen und den Parlamentariern viel Augenmaß wünschen (bzw. aktiv nahelegen). 

 

These 9: Dem inneren Leistungsdruck kommt man nicht primär durch äußeren Schutz bei: Achtsamkeit hilft wirksamer und nachhaltiger

Im Arbeitsrecht ist Zeit Geld. Der Arbeitnehmer schuldet Zeit (= Anwesenheit/Verfügbarkeit und Anbietung der Arbeitskraft), der Arbeitgeber schuldet Lohn. Zusätzlich erwarten in unserer modernen Arbeitswelt aber beide vor allem Leistung, der Arbeitgeber in Form von relevanten Ergebnissen/Leistungen - daher der Versuch, über variable Vergütung extrinsische Motivation zur Leistungserbringung zu steigern -, der Arbeitnehmer in Form von Anerkennung und Förderung - daher die Erwartung der Arbeitnehmer an die Bereitstellung von Selbstbestimmungs-, Entfaltungs- und Entwicklungsmöglichkeiten u.a. als intrinsischen Motivationsfaktoren. Der Berliner Philosoph Byung-Chul Han hat diesen Zusammenhang als Haltung fast unbegrenzter Verausgabungs- und Leistungsbereitschaft bis zum Burn-out beschrieben. Die „Disziplinargesellschaft“ früherer Zeiten, in der Verbote und Gebote ausgesprochen werden mussten (der AN musste zur Leistung gezwungen werden), ist von einer totalen „Leistungsgesellschaft“ abgelöst worden. Hatte die erste „Verrückte und Verbrecher“ hervorgebracht, so erzeugt die jetzige „Depressive und Versager“. Der innere empfundene Druck auf Leistung und Arbeitszeit ist hoch – kaum ein Mitarbeiter ist mit seinem Zeitkonto je gern freiwillig im Minus. Zeitausgleich zur Erholung muss gefühlt immer vorher durch Mehrarbeit erarbeitet werden, Urlaubsansprüche werden lieber gebunkert als zeitnah genommen. Innerer Leistungsdruck kann nicht primär außen durch Arbeitszeitkontrolle reduziert werden. Arbeitsschutz heute erfordert zwingend – auch und vor allem - eine innere Haltung der Achtsamkeit.

 

These 10: Wehret den Anfängen der Totalüberwachung und Instrumentalisierung

Shoshana Laboff hat in ihrem Buch „Das Zeitalter des Überwachungskapitalismus“ (2018) sehr scharfsinnig analysiert, wie die algorithmische Kompilierung von Daten aus fast allen unseren Tätigkeiten und Bewegungen zu einem Personen- und Verhaltensprofil durch die vielen „Datenkapitalisten“ (Google, Facebook und co.) uns nicht nur als kostenfreie Datenrohstoffquellen gebraucht, sondern uns auch zu maximal manipulierbaren Konsumenten verformt. Die mit der guten Absicht des Arbeitnehmerschutzes geforderte vollständige und systematische Erfassung aller Aktivitäten unserer Lebenszeit zur einklagbaren Unterscheidung von Arbeits- bzw. Nicht-Arbeitszeit muss technisch (!) extrem strikten Datenschutz befolgen. Sie darf nicht auf die Totalüberwachung einzahlen. Dieser Preis wäre viel zu hoch.

 

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Arbeit 2028 - Trends, Dilemmata, Chancen (aktuelle Telekom-Studie)

 

Letzte Woche wurde auf dem Treffen des Arbeitskreises Künstliche Intelligenz der Bitcom eine aktuelle Studie der Telekom vorgestellt, die diese zusammen mit dem Henley Centre of Leadership der Henley Business School erstellt hat: ARBEIT 2028 – Trends, Dilemmata, Chancen.

Daraus ergaben sich folgende vier besonders bemerkenswerte Trends einer sich schnell wandelnden Arbeitsgesellschaft:

  • Omnipräsente Digitalisierung
  • Informationsflut und Desorientierung
  • Sehnsucht nach Zugehörigkeit
  • Schrei nach Sinn

Aus den Auskünften und Prognosen der Studienteilnehmer zu diesen Trends wiederum leitet die Studie extrem relevante Konsequenzen für die Bereiche Organisation, Arbeit und Führung ab, von denen hier nur wenige erwähnt werden können. 

 

Diese Technologien kommen früher oder später auf uns zu: allgegenwärtige Mensch-Maschine-Interaktion, dominante Sprachsteuerung, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, autonome Transportlösungen, Virtual-Reality- Meetings, Hologramme als Near-Life-Erfahrung, Hyperloops, etc. 

Künftige Organisationen werden meist fluide Unternehmen aus Mensch-Technologie- Ökosystemen sein, mit anpassungsfähigen Grenzen. Man findet Organisationen in Zellen, flache Strukturen, Ad-hoc- Lieferantennetzwerke, Holokratien, Hybrid-Einheiten, gemeinschaftsbasierte Organisationen, Kunden die co-kreieren, Organisationen als Hosts für Freiberufler, die Sicherheit und Verlässlichkeit bieten, ein Partnermodell als Modell für alle.

Wir steuern auf eine neue Ära radikaler Transparenz zu: von Informationen, Daten, sowie Verhaltensmustern und Entscheidungen bei Mitarbeitern, Managern, Kollegen und externen Mitarbeitern; bei aufgezeichneten Meetings oder digitalen Debatten, die für alle zugänglich sind. Wie können Manager und Mitarbeiter noch ein Gefühl von Relevanz behalten, wenn Andere alles über sie wissen?

Wir werden eine Ära episodischer Loyalität erleben, in der sich Organisationen, Mitarbeiter und Beteiligte für eine bestimmte Zeit zusammenschließen, trennen und erneut zusammenschließen. Wie wird sich ein Zugehörigkeitsgefühl dabei organisieren lassen?

Führung rotiert zwischen Managern, Mitarbeitern und anderen Beteiligten. Die Beteiligung vieler oder aller an Führungsprozessen bedeutet, dass mehr Menschen teilhaben an Entscheidungen, Informationen und Sinnstiftungsprozessen. Wer eignet sich dazu, dauerhafte Führungsrollen gegen flexible, temporäre zu tauschen? Sind Führungsmodelle mit diverseren Beteiligten und Erscheinungsformen eine Alternative? 

Wollen Unternehmen in 2028 noch relevant sein, müssen sie die Nachhaltigkeit ihrer Geschäfts- und Wirtschaftsmodell überprüfen, sie müssen eine identifikationsfähige Sinnstiftung in ihren Narrativen anbieten.

Etwa die Hälfte aller Teilnehmer und der entsprechenden Arbeitswissenschaftler sehen darin eine Chance für den Arbeitsmarkt und neue Berufe, die andere Hälfte befürchtet jede Menge Gefahren und mancher High-Tech-CEO schlägt daher schon mal ein bedingungsloses Grundeinkommen für alle von der KI in der Lohnarbeit ersetzten Menschen vor. Die Studie der Telekom kommt zu den im Bild (rechts) aufgezeigten  Schlüssen.

Die Digitalisierung erstrahlt im Glanz der überwältigenden Chancen und wirft gleichzeitig ihre Schatten voraus – packen wir es an!

 

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Der Schleier des Nichtwissens und das agile Unternehmen

Der Schleier des Nichtwissens und das agile Unternehmen

 

Kaum ein Philosoph hat die Überzeugungen über gerechte gesellschaftliche Zusammenarbeit stärker geprägt als John Rawls (1921-2002). Sein Hauptwerk A Theory of Justice (1971) gilt als eines der einflussreichsten Werke der politischen Philosophie des 20. Jahrhunderts. 

Die Aufgabe von Gerechtigkeitsgrundsätzen besteht ihm zufolge darin, die Grundstruktur der Gesellschaft festzulegen, d. h. die institutionelle Zuweisung von Rechten und Pflichten und die Verteilung der Früchte und Lasten aus der Zusammenarbeit. Wie aus der Bezeichnung seiner Theorie („Gerechtigkeit als Fairness“) und seinen Überlegungen zur Rechtfertigung ersichtlich wird, ist seine Gerechtigkeitstheorie eine Theorie der Verfahrensgerechtigkeit.

Rawls stellt sich dazu die Frage: Für welche Gerechtigkeitsgrundsätze würden sich freie und vernünftige Menschen in einer fairen und gleichen Ausgangssituation in ihrem eigenen Interesse entscheiden? 

Genau dieselbe Frage stellt sich in allen Unternehmen, die Konzepte der Selbstorganisation, des agilen Managements, der Holokratie oder ähnliches ausprobieren. Zugegeben, Fairness ist vermutlich nicht das dringendste Motiv dieser agilen Unternehmen, sondern in aller Regel wirtschaftlicher Erfolg, der das Überleben des Unternehmens in komplexen Umwelten sichert. Schon Rawls hatte die Zuweisung von höheren Positionen mit Einfluss und höherem Gehalt an die Bedingung gekoppelt, dass dies auch den Schwächsten von Nutzen ist. In selbstorganisierten Unternehmen wird die Zuweisung einer leitenden Position an einen Kollegen üblicherweise solange als fair erachtet, als dieser seine Funktion zum Nutzen aller ausübt, auch derjenigen Mitarbeiter mit den geringsten Bezügen. 

Ein Mitarbeiter ist als Mitglied eines Unternehmens natürlich viel loser gekoppelt – nämlich durch Arbeitsvertrag, der jederzeit beendet werden kann - als der Staatsbürger an den Staat bzw. die Gesellschaft – durch Geburt, Staatszugehörigkeit, Menschenrechte. Die gesellschaftsphilosophischen Gedanken eines John Rawls auch auf Unternehmen anzuwenden, erscheint daher nicht vergleichbar zwingend. 

Dennoch ist es einer meiner Lieblingsgedanken, den Rawls’schen „Schleier des Nichtwissens“ über Unternehmen und ihre Prozesse, Strukturen, Mitglieder und Kultur zu legen und zu sehen, was daraus entstünde.

In Anlehnung an Rawls bestünde das Gedanken-Experiment zur Gestaltung einer fairen Unternehmensorganisation, darin, dass bestehende Mitarbeiter eine Organisationsstruktur, -prozesse und -Kultur unter der Annahme entwerfen, dass sie nicht wissen, ob sie selber in dieser Organisation als junger oder alter, weiblicher oder männlicher Mitarbeiter tätig werden, als Spezialist oder Generalist, als Führungskraft oder Mitarbeiter, in hoher oder niedriger Funktion, in welcher Abteilung, welchem Standort, bei welcher Bezahlung usw. usw. Wichtiger Grundgedanke: jedem Mitglied müssten prinzipiell alle Positionen und Funktionen offen stehen.

Wie würde man eine faire Organisation bauen, wenn man nicht wüsste, an welcher Stelle, in welcher Funktion, mit welchen Rechten und Bezügen man selber landen würde?

Wieviel Hierarchie würde man sich wünschen, wieviel Selbstorganisation, wieviel Verantwortung und Entscheidungsmacht, wieviel Sicherheit und wieviel Freiheit, wieviel Spannbreite in den Gehältern? Würde man die Führungskräfte ernennen oder wählen? Wo würde man eindeutige Prozesse und wo Kreativität bevorzugen und wer würde entscheiden dürfen, wann mehr von dem einen oder dem anderen einzusetzen wäre? Welche Entscheidungen würde man lieber intelligenten Maschinen überlassen, welche nicht? Wie sollte über die Dauer der eigenen Mitgliedschaft oder die anderer entschieden werden? Wie müssten sich die Bedingungen, die als fair gelten dürfen anpassen, wenn Unternehmen wachsen oder schrumpfen? Wer würde über das Ende eines Unternehmens entscheiden dürfen?

Würden die meisten Organisationen sich dann zumindest teilweise holokratische, agile o.ä. Strukturen zulegen? Wo würde man wieder Fan von Hierarchie? Welche Haltungen bräuchten Mitarbeiter?

Fragen über Fragen. Aber ein unglaublich spannender Gedanke.

 

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Wieviel KI verträgt HR?

Neugründungen von digitalen Personalberatungen, haben Hochsaison. Der Arbeitsmarkt boomt und die steigende Nachfrage nach geeigneten Fach- und Führungskräften, verbunden mit spezifischen Anforderungen wie Digitalkompetenz, erfordert neue Konzepte, um die Stellen mit geeigneten Talenten erfolgreich zu besetzen.

Unterteilt man, den Recruitingmarkt in verschiedene Segmente, wird deutlich wie unterschiedlich und mit welchen Ausprägungen sich die Personalberatungsangebote verändern. Der Ansatz mit Algorithmen oder einem "magischen“ Matching, die richtigen Kandidaten für Unternehmen zu finden, beschleunigt den Digitalisierungsgrad im Recruitmentprozess besonders stark im Facharbeitnehmermarkt.

Hier lässt sich eine große Anzahl von (mehr oder weniger standardisierten) Stellen einer großen Anzahl von potentiellen Kandidaten gegenüberstellen, so das z.B. Recruitment Apps auf dem Smartphone mit Swypefunktion stark im kommen sind.  

Je individueller und höher die Anforderungen werden und je stärker der kulturelle Fit des Kandidaten zum Unternehmen in die Bewertung einfließt, umso limitierter werden die Einsatzmöglichkeiten durch automatisierte Suchabfragen und   Algorithmen.

Hier kommt der klassische Ansatz, der persönlichen Evaluierung der Unternehmensanforderungen, sowie der Kandidatenpersönlichkeit vorerst weiter zur Anwendung.

Die Technik entwickelt sich allerdings ständig weiter. Mit dem verstärkten Einsatz von künstlicher Intelligenz wird die automatisierte Kandidatenauswahl immer passgenauere Ergebnisse liefern, so dass sich die Paradigmen ganz klar verschieben werden.

Darüber hinaus, wird diese Entwicklung auch durch einen Generationswechsel der Young Professionals getrieben,  die  mehr und mehr digitale Kommunikationsstrukturen z.B.  soziale Netzwerke verwenden.

Die Talente, welche heute ihr Leben mit einem Swype auf einem Smartphone managen, sind i.d.R. offen und bereit auch via Smartphone App den nächsten Job zu finden bzw. für den nächsten Job gefunden zu werden.

Die Dringlichkeit der Stellenbesetzung in höchster Qualität in einem wachsenden Nachfragemarkt, resultiert darin die  neusten Möglichkeiten der Digitalisierung mit einem starken persönlichen Ansatz zu kombinieren.

Hier liegt die Chance, KI gewinnbringend in eine qualitative Talentsuche unterstützend einzusetzen.

Die Kombination von KI basierten Talentsuchen mit persönlicher Fachkompetenz der Personalberater ist eine Stufe des Transformationsprozesses in eine digitalisierte Personalberatung.

Das Potential von KI in der Talentsuche und die weitere technologische Entwicklung, aber auch die veränderten gesellschaftlichen Rahmenbedingungen und Verhaltensweisen, werden die HR Arbeit im Recruitment weiter transformieren.




trueredo.com  - Heute schon konform mit der neuen EU - Datenschutz Grundverordnung 

Wir sind stolz darauf, dass wir schon heute die Anforderungen der EU-Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO), die am 25. Mai 2018 in Kraft tritt, erfüllen.

Unser vollautomatisiertes Empfehlungsmanagement sichert somit allen Kunden, TalentScouts und empfohlenen Talenten die Wahrung ihrer Datenschutzrechte bereits heute zu.

Die neuen Anforderungen, die mit der DSGVO in Kraft treten, stellen alle am Recruitmentprozess Beteiligten vor große Herausforderungen. Diese Herausforderung haben wir angenommen und unsere Systeme und Prozesse auf die erhöhten Anforderungen aufgebaut. Denn unsere Kunden erwarten einen verlässlichen Partner, der die Datenschutzbestimmung in vollem Umfang umsetzt und für sie effizient managed. Unsere TalentScouts und Talenten erwarten darüber hinaus einen einfachen und komfortablen Prozess. Ein Talent empfehlen setzt Vertrauen in uns und den Umgang mit personenbezogenen Daten voraus. Dieses Vertrauen wollen wir uns verdienen!

Wir haben die Einholung der Zustimmung von trueredo.com Talenten automatisiert und steuern den Prozess für alle Beteiligten komfortabel und speichern die Opt-Ins revisionssicher auf einem externen Server.

 

Effizienter Prozess:

  • Automatisierte Einholung der datenschutzrechtlichen Genehmigungen von TalentScouts, empfohlenenTalenten und Bewerbern
  • Multi OptIns
  • Integration in das treueredo.com BackEnd System (Opt-Ins mit Ablaufdatum und Historie)
  • Revisionssichere Speicherung der Vorgänge auf den Servern 
  • Gehostet in der Bundesrepublik Deutschland

 

Vorteile für trueredo.com Talente:

  • Nachvollziehbarkeit und Historie der erteilten OptIns
  • Schnell und sicher über URL aus EinladungsMail; kein Login nötig
  • Individuelle zeitliche Befristung der erteilten Genehmigungen (MultiOpt-Ins)
  • Möglichkeit des sofortigen Widerrufs, der Löschung oder Änderung
  • Keine Speicherung von persönlichen Daten 
  • Aufklärung über die betroffenen Rechte
  • Gehostet in der Bundesrepublik Deutschland

 

trueredo.com ist Ihr end-to-end Partner für alle Suchen: intelligentes Empfehlungsmanagement aus der Crowd kombiniert mit Direct-Search, erfahrene Personalmanager mit sicherem Auswahlgespür, einheitliche und faire Konditionen. Qualität in kürzester Zeit und zu fairem Preis.

Durch Crowdsourcing aktivieren wir viele TalentScouts, die den Markt durchdringen und gemeinsam mit uns die besten Kandidaten für Sie finden. Die Auswahl der Kandidaten steuern wir über erfahrene TalentScouts und modernste IT-gestützte Prozesse.




trueredo.com @ hub.berlin2017

Linda beim Ada Lovelace festival in Berlin

Helmut Stork zum Thema : SELBSTSTEUERNDE TEAMSTRUKTUREN DURCH Agile FÜHRUNGS- und VERHALTENSSTRATEGIEN ENTWICKELN

Mit der Entwicklung agiler Führungs- und Verhaltensstrategien befähigen wir Führungskräfte zur Zielerreichung in kritischen Handlungsfeldern.

Basierend auf Erfahrungen des verhaltensorientierten Innovationsmanagements (VIM) erzeugen emergente Führungs- und Verhaltensmethoden nachhaltig Veränderungsenergie. Sie bewirken, dass Teams ihre Ressourcen im gemeinsamen Denken aktivieren und nutzen - und innovativ werden.

Die Führungsmethoden sind mit vergleichbaren Effekten uneingeschränkt auf Führungs- und Managementsituationen außerhalb des Innovationsmanagements übertragbar.

In kritischen Handlungsfeldern ermöglichen diese

  • Kundenerfahrungen zu steigern,
  • Zusammenarbeit zu intensivieren,
  • Pace zu erhöhen,
  • Innere Schubkraft zu erzeugen,
  • Shit Corner zu verlassen.

Herkömmliche Führungsprinzipien sind unzureichend.

Ihre Aktionsparameter zielen auf Stabilität und Effizienz:

  • Plan
  • Forecast
  • Kontrolle
  • Entscheidung in der Hand von wenigen
  • Hierarchiebindung
  • Fragmentierung
  • Fehlervermeidung
  • Eskalation nach oben

Durch sie geschaffene Strukturen sind slow im Design


Führungsprinzipien müssen Anpassung und Innovation ermöglichen.

Innere Flexibilität ist Bedingung, um Volatilität und Komplexität im Außen zu kontern.

Hierzu sind veränderte Führungsprinzipien erforderlich, die Agilität, Anpassungsfähigkeit und Emergenz, das Erzielen von Innovation durch ganzheitliches Zusammenwirken ermöglichen. Ihre Aktionsparameter zielen auf:

  • Reaktionsfähigkeit
  • Verbindung von Tatkraft und innerer Klarheit
  • Unabhängiges, autonomes Agieren
  • Hohe Beziehungsdichte
  • Funktionale und hierarchische Integration
  • Vielfalt
  • Reframing

Die durch sie geschaffenen Strukturen lassen radikale Beschleunigung und ein hohes Maß an Kreativität entstehen.

 
   

Helmut Stork berät Sie gerne bei der Entwicklung von Führungs- und Verhaltensstrategien, die agile, selbststeuernde Teamstrukturen schaffen, ein Erfolgskriterium für die Umsetzung digitaler Transformation. Sein Credo lautet, Führung neu zu denken: weniger Stabilität, als vielmehr Agilität erzeugen, Komplexität im Außen durch Flexibilität im Innern kontern.

Weitere Informationen zur Entwicklung agiler Organisationsstrukturen sowie unserem Leistungsspektrum erhalten Sie unter info@trueredo.com