Akzeptanz von People Analytics im Personalentwicklungsprozess durch Mitarbeiter

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

1.2 Zielsetzung

1.3 Aufbau der Arbeit

2 People Analytics in der Personalentwicklung

2.1 Ausgewählte Aspekte zu People Analytics

2.1.1 Begriffsdefinition und Systematisierung von People Analytics

2.1.2 Abgrenzung zum Personalcontrolling

2.1.3 Reifegrade von People Analytics

2.1.4 Status Quo in Deutschland

2.2 Der Einsatz von People Analytics im Personalentwicklungsprozess

2.2.1 Vorgehen und Überblick über mögliche Einsatzbereiche

2.2.2 Strategische Bedeutung für Unternehmen

2.2.3 Vorteile für Mitarbeiter aus Unternehmenssicht

2.3 Aktuelle Herausforderungen aus Unternehmenssicht

2.3.1 Big Data Qualität und fehlende Kompetenzen im HR

2.3.2 Gesetzliche und ethische Rahmenbedingungen

2.3.3 Widerstände durch Mitarbeiter

3 Akzeptanz KI-basierter Tools wie People Analytics durch Mitarbeiter

3.1 Theoretische Grundlagen der Akzeptanzforschung

3.1.1 Begriffsdefinition Akzeptanz

3.1.2 Entstehung und Formen von Akzeptanz

3.1.3 Ausgewählte Akzeptanzmodelle im Überblick

3.2 Voraussetzungen für Akzeptanz bei KI-basierten Entscheidungsprozessen

3.2.1 Vertrauen

3.2.2 Transparenz

3.2.3 Privatsphäre und Datenschutz

3.3 Ausgewählte Maßnahmen zur Erhöhung von KI-Akzeptanz

3.3.1 Allgemeine Relevanz des Themas

3.3.2 Ganzheitliche Konzepte

3.3.3 Explainable Artificial Intelligence

4 Empirische Untersuchung der Voraussetzungen für Akzeptanz von People Analytics

4.1 Wahl der Methodik und Vorgehensweise

4.1.1 Leitfadeninterviews als Befragungsmethode

4.1.2 Auswahl der Interviewpartner

4.2 Methodische Grundlagen und Analyseverfahren

4.2.1 Methodische Grundlagen der empirischen Untersuchung

4.2.2 Qualitative Inhaltsanalyse nach Kukartz und Vorgehensweise mit MAXQDA

5 Ergebnisbericht

5.1 Dokumentation des Auswertungsprozesses

5.2 Kategorienbasierte Auswertung entlang der Hauptkategorien

5.2.1 Hauptkategorie „Voraussetzungen für Akzeptanz“

5.2.2 Hauptkategorie „Wichtigste Voraussetzung für Akzeptanz“

5.2.3 Hauptkategorie „Verantwortung für Schaffen der Voraussetzungen“

5.2.4 Hauptkategorie „Konsequenzen bei Nicht-Erfüllen von Voraussetzungen“

5.2.5 Hauptkategorie „Emotionale Auswirkungen“

5.2.6 Hauptkategorie „Vorteile von People Analytics“

5.2.7 Hauptkategorie „Einstellung zu akzeptanzsteigernden Maßnahmenmodellen“

5.2.8 Hauptkategorie „Akzeptanz KI-basierter Entscheidungen im Entscheidungsszenario“

5.2.9 Hauptkategorie „Hintergrundwissen zu People Analytics“

5.3 Zusammenfassung der Ergebnisse und Interpretation

6 Schlussbetrachtung

6.1 Herausforderungen

6.2 Handlungsempfehlungen

7 Fazit und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, die spezifischen Voraussetzungen zu identifizieren, unter denen Mitarbeiter den Einsatz von People Analytics im Personalentwicklungsprozess akzeptieren, um hieraus fundierte Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten. Die Forschungsfrage untersucht dabei insbesondere die direkte Perspektive der Mitarbeiter sowie die Rolle von Transparenz und Vertrauen bei KI-gestützten Personalentscheidungen.

• Grundlagen und Definition von People Analytics im Vergleich zum klassischen Personalcontrolling
• Analyse von Akzeptanzmodellen und Voraussetzungen für KI-basierte Tools
• Methodik der qualitativen Forschung mittels Leitfadeninterviews und Inhaltsanalyse
• Untersuchung von Barrieren, wie Reaktanz, Datenschutzbedenken und mangelnde Transparenz
• Erarbeitung von Handlungsempfehlungen für eine nachhaltige Implementierung

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel verortet das Thema People Analytics als globalen Trend, stellt die Problemstellung der geringen Verbreitung aufgrund von Akzeptanzbarrieren dar und definiert das Ziel sowie den Aufbau der Arbeit.

2 People Analytics in der Personalentwicklung: Es erfolgt eine theoretische Einordnung von People Analytics, die Abgrenzung zum klassischen Personalcontrolling, die Darstellung von Reifegraden und die Analyse der strategischen sowie operativen Vorteile für Unternehmen.

3 Akzeptanz KI-basierter Tools wie People Analytics durch Mitarbeiter: Dieses Kapitel beleuchtet theoretische Akzeptanzmodelle und arbeitet die kritischen Voraussetzungen für die Akzeptanz KI-gestützter Entscheidungsprozesse wie Vertrauen, Transparenz und Datenschutz heraus.

4 Empirische Untersuchung der Voraussetzungen für Akzeptanz von People Analytics: Hier wird das methodische Vorgehen beschrieben, das auf qualitativen Leitfadeninterviews basiert, die mittels Inhaltsanalyse nach Kukartz und der Software MAXQDA ausgewertet wurden.

5 Ergebnisbericht: Dieser Teil dokumentiert den Prozess der Kategorienbildung und präsentiert die detaillierten Ergebnisse der Interviews, gegliedert nach den zentralen Hauptkategorien der Akzeptanzforschung.

6 Schlussbetrachtung: Dieses Kapitel reflektiert die Erkenntnisse der Untersuchung im Hinblick auf die Herausforderungen für die Praxis und leitet konkrete Handlungsempfehlungen für HR-Entscheider ab.

7 Fazit und Ausblick: Eine abschließende Zusammenfassung beantwortet die Forschungsfrage und wirft einen Blick auf zukünftige Entwicklungen und notwendige Forschungsbedarfe.

Schlüsselwörter

People Analytics, Personalentwicklung, Mitarbeiterakzeptanz, Künstliche Intelligenz, Transparenz, Datenschutz, Vertrauen, HR Analytics, Qualitatives Interview, Digitalisierung, Personalführung, Reifegradmodell, Change Management, Personalauswahl, Entscheidungsqualität

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit untersucht die Akzeptanz von KI-gestützten People Analytics-Tools aus Sicht der betroffenen Mitarbeiter in deutschen Unternehmen.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themen umfassen die Definition und Abgrenzung von People Analytics, die Analyse von Akzeptanzmodellen bei KI-Systemen sowie die Identifikation von Barrieren wie Datenschutz und mangelnder Transparenz.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das primäre Ziel ist es, die spezifischen Voraussetzungen zu ergründen, unter denen Mitarbeiter den Einsatz solcher Tools akzeptieren, und daraus Handlungsempfehlungen für eine nachhaltige Implementierung zu entwickeln.

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit nutzt einen qualitativen Forschungsansatz, bestehend aus Leitfadeninterviews mit 12 Teilnehmern, deren Aussagen mittels qualitativer Inhaltsanalyse nach Kukartz (mit der Software MAXQDA) ausgewertet wurden.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in eine fundierte Theorieanalyse (kapitel 2 & 3), eine detaillierte Dokumentation des methodischen Vorgehens (Kapitel 4) und eine umfassende Darstellung der Ergebnisse sowie deren Interpretation (Kapitel 5).

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Zu den wichtigsten Begriffen zählen People Analytics, Mitarbeiterakzeptanz, Künstliche Intelligenz, Transparenz, Vertrauen und Datenschutz.

Welche Rolle spielt die „menschliche Komponente“ bei der Akzeptanz?

Die Untersuchung zeigt, dass Mitarbeiter eine menschliche Komponente im Prozess fordern. KI soll den Menschen nicht vollständig ersetzen, sondern als Instrument zur Unterstützung dienen; die finale Entscheidungsgewalt sollte beim Menschen bleiben.

Warum ist Transparenz laut den Ergebnissen so entscheidend?

Transparenz ist für die Akzeptanz von entscheidender Bedeutung, da Mitarbeiter verstehen wollen, welche Daten für welche Entscheidungen (z.B. Gehaltsanpassung, Weiterbildung) herangezogen werden und welche Kriterien dabei Anwendung finden.