Digitalisierung im HRM: Neue Möglichkeiten, mehr Verantwortung
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Effizienzsteigerung durch KI und Digitalisierung im HRM
Viele Routineaufgaben im Personalmanagement, wie die Bearbeitung von Bewerbungen, die Zeiterfassung oder die Lohnabrechnungen, können durch die Digitalisierung im HRM und KI-Technologien effizienter gestaltet werden. KI-gestützte HR-Software ermöglicht es, administrative Prozesse zu automatisieren, sodass mehr Zeit für strategische HR-Aufgaben bleibt. Chatbots und digitale Assistenten beantworten Routinefragen der Mitarbeitenden, reduzieren den Supportaufwand und verbessern die Employee Experience.
Durch den Einsatz von KI können grosse Datenmengen schnell verarbeitet und analysiert werden. Dies ermöglicht fundierte, datenbasierte Entscheidungen in Bereichen wie Talentmanagement, Personalplanung und Personalentwicklung. People Analytics kann beispielsweise dabei helfen, Fluktuationsrisiken zu erkennen oder Potenziale für interne Karrierepfade aufzuzeigen.
Trotz aller Vorteile bringt der Einsatz von KI im Personalwesen auch Herausforderungen mit sich. HR-Teams müssen sicherstellen, dass Algorithmen fair und diskriminierungsfrei arbeiten. Es gilt, Transparenz darüber zu schaffen, wie Entscheidungen durch KI getroffen werden, und sicherzustellen, dass keine unbewussten Vorurteile (Bias) in die Systeme einfliessen. Die Verantwortung für den ethischen Einsatz von KI liegt beim Personalmanagement.
Large Language Models (LLM)
Derzeit werden vor allem Large Language Models (LLM) wie ChatGPT zur Automatisierung von Textverarbeitung und Kommunikation eingesetzt. In Zukunft werden aber auch Large Action Models (LAM) an Bedeutung gewinnen, die proaktiv Entscheidungen treffen und Handlungen automatisch ausführen können. Dabei ist mir folgender Grundsatz besonders wichtig: Die Entscheidung über Menschen, z.B. als Bewerber oder Bewerberin, sollte unbedingt dem Menschen vorbehalten bleiben und nicht an eine KI-Anwendung delegiert werden.
Hier sind einige potenzielle Einsatzfelder für LAM:
Automatisierte Entscheidungsfindung in der Personalbeschaffung: LAM können Bewerbungsprozesse optimieren, indem sie nicht nur Lebensläufe analysieren, sondern auch automatisch erste Screening-Gespräche führen, proaktiv geeignete Kandidaten und Kandidatinnen vorschlagen und Entscheidungsoptionen für Personalverantwortliche aufbereiten.
Dynamische Personalplanung und Workforce Management: Durch die Analyse von Unternehmens- und Kundendaten kann ein LAM automatisch Schichtpläne optimieren, den Personalbedarf in Echtzeit berechnen und Empfehlungen für Neueinstellungen oder Umverteilungen innerhalb des Unternehmens geben.
Automatisiertes Leistungs- und Talentmanagement: LAM können die Leistungen von Mitarbeitenden analysieren, personalisierte Entwicklungsempfehlungen geben und geeignete Weiterbildungsmassnahmen vorschlagen, die auf den individuellen Kompetenzen und Potenzialen basieren.
Intelligente Automatisierung von HR-Dienstleistungen: Anfragen zu Urlaubsanträgen, Sozialleistungen oder Arbeitsverträgen können mit LAM bearbeitet werden. Darüber hinaus können diese Modelle HR-Prozesse automatisieren, indem sie Genehmigungsworkflows optimieren oder mit anderen Systemen interagieren.
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