Masterarbeit, 2024
188 Seiten, Note: 1,3
1. Einleitung
1.1 Problemstellung und Relevanz
1.2 Zielsetzung der Arbeit
1.3 Vorgehensweise und Methodik
2. Theoretische Fundierung
2.1 Diversity im Arbeitskontext: Konzepte und Definitionen
2.2 Bedeutung von Diversity-Initiativen im Recruiting
2.2.1 Zugrundeliegende Einstiegshürden
2.2.2 Der Recruiting-Prozess und die Candidate Journey
2.2.3 Employer Branding mit Diversity-Fokus
2.2.4 Diversity-Ansätze im Recruiting
2.3 Automotive-IT als spezielles Arbeitsumfeld
2.3.1 Die digitale Transformation und Trends im Automobilsektor
2.3.2 Technologische Entwicklungen und Stellenprofile
2.4 Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von Diversity-Initiativen
2.4.1 Führung und Management-Engagement
2.4.2 Kulturelle Veränderungen und Sensibilisierung
2.4.3 Mitarbeiterpartizipation und -beteiligung
2.4.4 Wissensmanagement und Best Practices
2.5 Herausforderungen bei der Implementierung von Diversity-Initiativen
2.5.1 Widerstände und Vorurteile
2.5.2 Schwierigkeiten bei der Integration
2.5.3 Messung und Evaluation von Diversity-Erfolgen
2.5.4 Rechtliche und ethische Fragen
3. Forschungsmethodik
3.1 Forschungsdesign
3.1.1 Qualitative Experteninterviews als Erhebungsmethode
3.1.2 Konzeption des Interviewleitfadens und Interviewdurchführung
3.1.3 Qualitative Inhaltsanalyse als Auswertungsmethode
3.2 Begründung der Methodenwahl
3.3 Gütekriterien und Methodenkritik
4. Forschungsergebnisse
5. Interpretation der Forschungsergebnisse
5.1 Zusammenführung der Erkenntnisse mit dem Forschungsstand
5.1.1 Erfolgsfaktoren bei der Implementierung von Diversity-Initiativen
5.1.2 Herausforderungen bei der Implementierung von Diversity-Initiativen
5.2 Handlungsempfehlung inklusive Kennzahlen zur Erfolgsmessung
6. Fazit
6.1 Zusammenfassung
6.2 Diskussion und Schlussfolgerung
6.3 Grenzen dieser Arbeit und Ausblick
Ziel dieser Masterarbeit ist die Untersuchung von Erfolgsfaktoren und Herausforderungen bei der Implementierung von Diversity-Initiativen im Recruiting-Mix der Automotive-IT. Die Forschungsfrage konzentriert sich darauf, wie Unternehmen durch gezielte Strategien, insbesondere zur Förderung von Frauen in MINT-Berufen, ihre Recruiting-Prozesse diversifizieren und somit dem Fachkräftemangel sowie der digitalen Transformation wirksam begegnen können.
2.5.1 Widerstände und Vorurteile
Wie bereits in Kapitel 2.2.4 erwähnt, liegt es in der Natur von uns Menschen, schnell Vorurteile zu bilden, die zumeist unbewusst sind. Diese Voreingenommenheit bedeutet übersetzt „Bias“, diese Begrifflichkeit hat bereits in der Literatur zuhauf Platz gefunden.
Gemäß Domsch et al. (2019, S. 4-5) beziehen sich Bias auf kognitive Verzerrungen in der Wahrnehmung, die sowohl unbewusst als auch bewusst auftreten können. Biases weisen verschiedene Merkmale auf: sie sind schnell gebildet, generalisierend, mit Werturteilen versehen und stereotypisch. Unbewusste Vorurteile, bekannt als "unconscious Bias", haben sich im Verlauf der Evolution entwickelt. Der Mensch ordnet die wahrgenommene Welt schnell und intuitiv ein, um angemessen auf diese Informationen reagieren zu können. Dies hat auch Kahneman (2011) treffend festgestellt – wir Menschen unterliegen oft Fehlern in unserem intuitiven Denken. Er unterscheidet hierbei zwischen zwei Denksystemen, die wir nutzen: System eins und System zwei. Während System eins automatisch, schnell, assoziativ, unbewusst und mühelos arbeitet, erfordert System zwei mehr Aufwand. System zwei ist kontrolliert, langsam, regelbasiert und bewusst. Wie beschrieben, wird System eins unbewusst verwendet, was oft zu Fehleinschätzungen führt und die genannten Biases begünstigt. Es ist jedoch weiterhin wichtig, zwischen Stereotypen, Vorurteilen an sich und der Fokussierung zu unterscheiden (Domsch et al., 2019, S. 4-5). Stereotypen basieren in der Regel auf unvollständigem Wissen über bestimmte soziale Gruppen wie Einwanderer, Frauen, Männer oder Homosexuelle. Eine Person, die nicht Teil dieser Gruppe ist, hat aufgrund mangelnden Wissens emotionslose und neutrale Erwartungen an das Verhalten eines Gruppenmitglieds.
1. Einleitung: Diese Einleitung führt in die Problemstellung des IT-Fachkräftemangels ein und definiert die Zielsetzung sowie das methodische Vorgehen der Masterarbeit.
2. Theoretische Fundierung: Das Kapitel beleuchtet Definitionen von Diversity, die Bedeutung von Initiativen im Recruiting, das spezielle Arbeitsumfeld der Automotive-IT sowie Erfolgsfaktoren und Herausforderungen bei der Implementierung.
3. Forschungsmethodik: Hier wird das Forschungsdesign detailliert beschrieben, welches qualitative Experteninterviews zur Datenerhebung und die Inhaltsanalyse nach Mayring zur Auswertung nutzt.
4. Forschungsergebnisse: Das Kapitel präsentiert die zentralen Befunde aus den Experteninterviews, strukturiert nach den identifizierten Kategorien wie interne Netzwerke, Recruiting-Praktiken und Umgang mit Vorurteilen.
5. Interpretation der Forschungsergebnisse: Die Ergebnisse werden mit dem theoretischen Forschungsstand zusammengeführt, kritisch diskutiert und in konkreten Handlungsempfehlungen inklusive Erfolgsmessung übersetzt.
6. Fazit: Das abschließende Kapitel fasst die zentralen Erkenntnisse zusammen, diskutiert die Ergebnisse vor dem Hintergrund der Forschungsfragen und beleuchtet die Grenzen der Studie sowie zukünftige Forschungsbedarfe.
Diversity, MINT, Frauen, Gleichstellung, Social Media, Recruiting, Employer Branding, Automobil, digitale Transformation, Fachkräftemangel, demografischer Wandel, Unconscious Bias, Wissensmanagement, Recruiting-Mix
Die Arbeit analysiert, wie Unternehmen der Automotive-IT Diversity-Initiativen in ihren Recruiting-Mix integrieren können, um den Fachkräftemangel zu lindern und die Innovationskraft durch Vielfalt zu stärken.
Die zentralen Schwerpunkte liegen auf dem Employer Branding, der Ansprache von Frauen für MINT-Berufe, dem Umgang mit Unconscious Bias sowie der Implementierung und Messung von Diversity-Maßnahmen.
Das Ziel ist die Identifikation von Schlüsselerfolgsfaktoren und die Analyse von Barrieren bei der Umsetzung von Diversity-Initiativen, um daraus fundierte Handlungsempfehlungen für die Praxis der Automotive-IT-Branche abzuleiten.
Die Arbeit nutzt einen qualitativen Forschungsansatz, basierend auf einer umfassenden Literaturanalyse sowie teilstrukturierten Experteninterviews, die einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring unterzogen wurden.
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Fundierung, die Methodenbeschreibung, die Präsentation der empirischen Forschungsergebnisse sowie deren Interpretation und Ableitung praxisorientierter Empfehlungen.
Geprägt wird die Arbeit durch Begriffe wie Diversity, MINT-Berufe, Recruiting-Mix, Employer Branding, Automotive-IT und Unconscious Bias.
Die Experteninterviews zeigen, dass Unternehmen den Gender Pay Gap zunehmend aktiv in Gehaltsüberprüfungen einbeziehen, auch wenn individuell motivierte Gehaltsentscheidungen von Führungskräften dies teils erschweren.
Weibliche Führungskräfte in der IT-Branche werden als essenzielle Role Models identifiziert, da sie Sichtbarkeit schaffen, als Identifikationsfiguren dienen und nachweislich Frauen ermutigen, in MINT-Berufen Fuß zu fassen.
Obwohl Experten den Ansatz theoretisch als vorteilhaft für die Reduktion von Vorurteilen bewerten, erweist sich die Umsetzung in der Praxis oft als zeitaufwendig, kostspielig und für bestimmte IT-Stellenprofile als unkomfortabel.
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