Akzeptanz von People Analytics im Personalentwicklungsprozess durch Mitarbeiter

Inhaltsverzeichnis

• Kurzfassung
• Abstract
• Inhaltsverzeichnis
• Abbildungsverzeichnis
• Tabellenverzeichnis
• Abkürzungsverzeichnis
• Einleitung
  • Problemstellung
  • Zielsetzung
  • Aufbau der Arbeit
• People Analytics in der Personalentwicklung
  • Ausgewählte Aspekte zu People Analytics
    • Begriffsdefinition und Systematisierung von People Analytics
    • Abgrenzung zum Personalcontrolling
    • Reifegrade von People Analytics
    • Status Quo in Deutschland
  • Der Einsatz von People Analytics im Personalentwicklungsprozess
    • Vorgehen und Überblick über mögliche Einsatzbereiche
    • Strategische Bedeutung für Unternehmen
    • Vorteile für Mitarbeiter aus Unternehmenssicht
  • Aktuelle Herausforderungen aus Unternehmenssicht
    • Big Data Qualität und fehlende Kompetenzen im HR
    • Gesetzliche und ethische Rahmenbedingungen
    • Widerstände durch Mitarbeiter
• Akzeptanz KI-basierter Tools wie People Analytics durch Mitarbeiter
  • Theoretische Grundlagen der Akzeptanzforschung
    • Begriffsdefinition Akzeptanz
    • Entstehung und Formen von Akzeptanz
    • Ausgewählte Akzeptanzmodelle im Überblick
  • Voraussetzungen für Akzeptanz bei KI-basierten Entscheidungsprozessen
    • Vertrauen
    • Transparenz
    • Privatsphäre und Datenschutz
  • Ausgewählte Maßnahmen zur Erhöhung von KI-Akzeptanz
    • Allgemeine Relevanz des Themas
    • Ganzheitliche Konzepte
    • Explainable Artificial Intelligence
• Empirische Untersuchung der Voraussetzungen für Akzeptanz von People Analytics
  • Wahl der Methodik und Vorgehensweise
    • Leitfadeninterviews als Befragungsmethode
    • Auswahl der Interviewpartner
  • Methodische Grundlagen und Analyseverfahren
    • Methodische Grundlagen der empirischen Untersuchung
    • Qualitative Inhaltsanalyse nach Kukartz und Vorgehensweise mit MAXQDA
• Ergebnisbericht
  • Dokumentation des Auswertungsprozesses
  • Kategorienbasierte Auswertung entlang der Hauptkategorien
    • Hauptkategorie „Wichtigste Voraussetzung für Akzeptanz“
    • Hauptkategorie „Voraussetzungen für Akzeptanz“
    • Hauptkategorie „Verantwortung für Schaffen der Voraussetzungen“
    • Hauptkategorie „Konsequenzen bei Nicht-Erfüllen von Voraussetzungen“
    • Hauptkategorie „Emotionale Auswirkungen“
    • Hauptkategorie „Vorteile von People Analytics“
    • Hauptkategorie „Einstellung zu akzeptanzsteigernden Maßnahmenmodellen“
    • Hauptkategorie „Akzeptanz KI-basierter Entscheidungen im Entscheidungsszenario“
    • Hauptkategorie „Hintergrundwissen zu People Analytics“
  • Zusammenfassung der Ergebnisse und Interpretation
• Schlussbetrachtung
  • Herausforderungen
  • Handlungsempfehlungen
• Fazit und Ausblick
• Literaturverzeichnis
• Anhang

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Arbeit befasst sich mit der Akzeptanz von People Analytics im Personalentwicklungsprozess. Das Ziel ist es, die Voraussetzungen für eine positive Akzeptanz von People Analytics durch Mitarbeiter zu erforschen und Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten. Die Untersuchung konzentriert sich auf die Perspektive der Mitarbeiter und beleuchtet die Bedeutung von Transparenz, Vertrauen und Datenschutz.

• Voraussetzungen für die Akzeptanz von People Analytics
• Rolle der Unternehmen bei der Schaffung von Akzeptanz
• Konsequenzen bei Nicht-Erfüllung der Voraussetzungen
• Emotionale Auswirkungen von People Analytics auf Mitarbeiter
• Handlungsempfehlungen für eine nachhaltige Implementierung von People Analytics

Zusammenfassung der Kapitel

Die Arbeit beginnt mit einer Einleitung, die die Problemstellung und die Zielsetzung der Arbeit erläutert. Im zweiten Kapitel werden verschiedene Aspekte von People Analytics beleuchtet, darunter die Begriffsdefinition, die Abgrenzung zum Personalcontrolling und die Reifegrade von People Analytics. Des Weiteren wird der Einsatz von People Analytics im Personalentwicklungsprozess, die strategische Bedeutung für Unternehmen und die Vorteile für Mitarbeiter aus Unternehmenssicht betrachtet.

Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit den theoretischen Grundlagen der Akzeptanzforschung, einschließlich der Begriffsdefinition, der Entstehung und Formen von Akzeptanz sowie ausgewählter Akzeptanzmodelle. Es werden auch Voraussetzungen für Akzeptanz bei KI-basierten Entscheidungsprozessen untersucht, wie Vertrauen, Transparenz und Privatsphäre.

Das vierte Kapitel beschreibt die empirische Untersuchung, die mit Leitfadeninterviews durchgeführt wurde, um die Voraussetzungen für die Akzeptanz von People Analytics aus der Perspektive der Mitarbeiter zu erforschen. Die Analyseergebnisse werden in Kapitel 5 präsentiert, wobei verschiedene Kategorien, wie die Wichtigste Voraussetzung für Akzeptanz, Voraussetzungen für Akzeptanz und Konsequenzen bei Nicht-Erfüllung von Voraussetzungen, untersucht werden.

Die Schlussbetrachtung in Kapitel 6 befasst sich mit den Herausforderungen, die bei der Implementierung von People Analytics auftreten können, und liefert Handlungsempfehlungen für Unternehmen. Abschließend wird ein Fazit und Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen gegeben.

Schlüsselwörter

Die Arbeit befasst sich mit den Themen People Analytics, Akzeptanz, Personalentwicklung, Transparenz, Vertrauen, Datenschutz, KI-basierte Entscheidungen, Mitarbeiterperspektive und Handlungsempfehlungen für Unternehmen. Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeit bieten wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen, die People Analytics implementieren möchten, um eine nachhaltige Akzeptanz bei den Mitarbeitern zu gewährleisten.