Wie Du eine sehr gute Datenstruktur für KI-gestützte HR-Prozesse aufbaust”

vor 10 Stunden

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👉In dieser GainTalents-Folge 465 spreche ich mit Marc Stratmann, Co-Founder und Geschäftsführer von HR-Autopilot, darüber, wie Unternehmen eine belastbare Datenbasis für KI-gestützte HR-Prozesse schaffen können.

🙏 Herzlichen Dank an Marc für das sehr gute Gespräch und den sehr guten Input zum

Thema.

👉 Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gespräch mit Marc:

• KI löst keine schlechte Datenstruktur. Sind Daten unvollständig, widersprüchlich oder nicht eindeutig zuordenbar, kann KI bestehendes Chaos sogar verstärken.

• Eine „Single Source of Truth“ bedeutet nicht, dass sämtliche HR-Daten in einem einzigen System liegen müssen. Entscheidend ist, für jede Information eindeutig festzulegen, welches System die führende Quelle ist.

• Gute Daten benötigen klare Verantwortlichkeiten. Die fachliche Verantwortung für HR-Daten sollte im HR-Bereich liegen, beispielsweise bei HR Operations oder People Analytics. IT unterstützt bei Integration, Infrastruktur und Sicherheit.

• Wesentliche Kriterien für eine gute Datenqualität sind Eindeutigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz.

• Schnittstellen allein reichen nicht aus. Daten aus unterschiedlichen HR-Systemen müssen normalisiert werden, damit sie systemübergreifend miteinander verarbeitet werden können.

• HR-Prozesse sollten zunächst standardisiert werden, bevor sie automatisiert werden. Nur ein klar definierter Prozess lässt sich sinnvoll an Technologie oder KI delegieren.

• KI und Automatisierung sollten nicht ausschließlich der Effizienz dienen. Sie können gleichzeitig die Qualität der Employee Experience und Candidate Experience verbessern, beispielsweise durch schnellere Rückmeldungen oder automatisiertes Preboarding.

• Bei sensiblen Entscheidungen bleibt der Mensch entscheidend. KI kann Informationen vorbereiten und Entscheidungen unterstützen, sollte aber beispielsweise bei Absagen, Gehaltsentscheidungen oder Kündigungen nicht autonom entscheiden.

👉 Marcs Empfehlung für einen pragmatischen Einstieg:

In den ersten 30 Tagen: Systeme, Prozesse, Excel-Schattenlisten und Datenqualität analysieren sowie die führenden Datenquellen definieren.
In den zweiten 30 Tagen: Daten, Begriffe, Pflichtfelder und Prozesse standardisieren und Systeme miteinander integrieren.
In den dritten 30 Tagen: einen konkreten KI-Piloten starten, Ergebnisse messen, Feedback einholen und kontinuierlich optimieren.

👉 Die zentrale Botschaft der Folge: Nicht die leistungsfähigste KI entscheidet über den Erfolg von KI im HR, sondern die Qualität der Prozesse, Daten und Strukturen, auf die diese KI zugreifen kann.

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