Vom Personalverwalter zum People Analyst. Wie KI und People Analytics das Personalmanagement in eine datengetriebene Entscheidungsinstanz transformieren

Inhaltsverzeichnis

• 1 EINFÜHRUNG IN DAS THEMA UND AUFBAU DER ARBEIT
  • 1.1 RELEVANZ UND AKTUALITÄT DER DIGITALISIERUNG IM PERSONALMANAGEMENT
  • 1.2 PROBLEMSTELLUNG UND AUFBAU DER ARBEIT
• 2. THEORETISCHE FUNDIERUNG UND SITUATIVE EINORDNUNG
  • 2.1 BEGRIFFSDEFINITIONEN UND KONZEPTIONELLE ABGRENZUNG
    • 2.1.1 Künstliche Intelligenz im HR-Kontext
    • 2.1.2 People Analytics: Definition und Entwicklungsstufen
    • 2.1.3 Abgrenzung: e-HRM, Digital HRM und People Analytics
    • 2.1.4 Datengetriebene Entscheidungsfindung im Personalmanagement
  • 2.2 THEORETISCHE MODELLE UND FRAMEWORKS
    • 2.2.1 Evolutionsmodelle der HR-Digitalisierung
    • 2.2.2 Kompetenzmodelle für datengetriebenes HR-Management
  • 2.3 EMPIRISCHER FORSCHUNGSSTAND UND EVIDENZ
    • 2.3.1 Empirischer Forschungsstand zu People Analytics und KI-Anwendungen im HRM
    • 2.3.2 Forschungslücken und offene Fragen
• 3. METHODISCHES VORGEHEN
  • 3.1 FORSCHUNGSDESIGN
  • 3.2 DATENERHEBUNG UND ANALYSEVERFAHREN
• 4. TECHNOLOGISCHE EINFLÜSSE AUF ENTSCHEIDUNGSPROZESSE UND ROLLENWANDEL IM PERSONALMANAGEMENT
  • 4.1 DER WANDEL VON HR-ROLLEN UND KOMPETENZPROFILEN IM ZEITALTER DATENBASIERTER TECHNOLOGIEN
  • 4.2 STRUKTURELL-FUNKTIONALE TRANSFORMATION VON ENTSCHEIDUNGSPROZESSEN IM DATENBASIERTEN HRM
  • 4.3 DIGITALE TRANSFORMATION IM HR-MANAGEMENT: EMPIRISCHE EVIDENZ, STRATEGISCHE IMPLIKATIONEN UND ZUKÜNFTIGE ENTWICKLUNGSLINIEN
  • 4.4 THEORETISCHE FUNDIERUNG UND SYSTEMISCHE PERSPEKTIVEN DER DIGITALEN TRANSFORMATION IM HRM
• 5. HERAUSFORDERUNGEN UND HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN
  • 5.1 HERAUSFORDERUNGEN BEI DER EINFÜHRUNG DATENBASIERTER HR-ANSÄTZE
  • 5.2 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN ZUR ERFOLGREICHEN IMPLEMENTIERUNG DATENBASIERTER ENTSCHEIDUNGSANSÄTZE
    • 5.2.1 Etablierung datenkultureller Grundlagen und ethischer Leitlinien
    • 5.2.2 Aufbau funktionsübergreifender Kompetenznetzwerke
    • 5.2.3 Definition klarer, nutzenorientierter Use-Cases
    • 5.2.4 Einführung eines Reifegradmodells zur Standortbestimmung
    • 5.2.5 Förderung von Datenkompetenz auf allen Organisationsebenen
    • 5.2.6 Etablierung partizipativer Change-Kommunikation
  • Tabelle 1: Priorisierung der Handlungsempfehlungen (nach Impact, Aufwand, Reifegrad)
• 6. FAZIT UND AUSBLICK
  • 6.1 FAZIT
  • 6.2 LIMITATIONEN
  • 6.3 AUSBLICK
• I LITERATURVERZEICHNIS
• II TABELLENVERZEICHNIS

Zielsetzung & Themen

Die vorliegende Arbeit analysiert den tiefgreifenden Wandel des Personalmanagements durch den Einsatz KI-gestützter Technologien und People Analytics. Sie untersucht, wie diese das Rollenbild und die Entscheidungsprozesse im HR-Management verändern und wie Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten können, um die Personalabteilung zu einer datengetriebenen Entscheidungsinstanz zu transformieren.

• Digitalisierung und Automatisierung im Personalmanagement
• Rollenverständnis und Kompetenzanforderungen von HR-Fachkräften
• Transformation von Entscheidungsprozessen durch KI und People Analytics
• Ethische Fragestellungen und Governance im Umgang mit Personaldaten
• Herausforderungen bei der Implementierung datenbasierter HR-Systeme
• Strategische Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche HR-Transformation

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

Kapitel 1: Einführung in das Thema und Aufbau der Arbeit: Dieses Kapitel stellt die Relevanz der Digitalisierung im Personalmanagement dar und identifiziert zentrale Problemstellungen sowie Forschungslücken, die zur Ableitung der Forschungsfragen führen.

Kapitel 2: Theoretische Fundierung und situative Einordnung: Es werden grundlegende Begriffe wie KI, People Analytics, e-HRM und Digital HRM definiert, relevante theoretische Modelle vorgestellt und der empirische Forschungsstand samt bestehender Forschungslücken aufgearbeitet.

Kapitel 3: Methodisches Vorgehen: Dieses Kapitel beschreibt das systematische Literatur-Review nach dem PRISMA-2020-Standard und die Qualitätssicherungsinstrumente, die zur Analyse der Literatur und zur Herleitung der Ergebnisse verwendet wurden.

Kapitel 4: Technologische Einflüsse auf Entscheidungsprozesse und Rollenwandel im Personalmanagement: Hier wird der Wandel von HR-Rollen und Kompetenzprofilen im Zeitalter datenbasierter Technologien sowie die strukturell-funktionale Transformation von Entscheidungsprozessen durch KI und People Analytics analysiert.

Kapitel 5: Herausforderungen und Handlungsempfehlungen: Dieses Kapitel identifiziert zentrale Herausforderungen bei der Einführung datenbasierter HR-Ansätze und leitet konkrete Handlungsempfehlungen zur erfolgreichen Implementierung dieser Technologien ab.

Kapitel 6: Fazit und Ausblick: Die abschließende Beantwortung der Hauptforschungsfrage erfolgt hier, indem die gewonnenen Erkenntnisse zusammengeführt, Limitationen diskutiert und ein Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe gegeben wird.

Schlüsselwörter

Digitalisierung, Personalmanagement, Künstliche Intelligenz (KI), People Analytics, HR-Transformation, Datengetriebene Entscheidungsfindung, Kompetenzprofile, Ethische Leitlinien, Change Management, Reifegradmodelle, Datenkompetenz, HR-Strategie, Prozessoptimierung, Human Resources, Evidenzbasierte Entscheidungen

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?

Die Arbeit befasst sich mit dem tiefgreifenden Wandel im Personalmanagement, der durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und People Analytics ausgelöst wird, und untersucht die damit verbundenen Implikationen für HR-Rollen, Kompetenzen und Entscheidungsprozesse.

Was sind die zentralen Themenfelder?

Die zentralen Themenfelder umfassen den Wandel von HR-Rollen und Kompetenzprofilen, die strukturelle Transformation von Entscheidungsprozessen, die theoretische Fundierung der HR-Digitalisierung sowie Herausforderungen und Handlungsempfehlungen für die Implementierung datenbasierter HR-Ansätze.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das primäre Ziel ist es, die Hauptforschungsfrage zu beantworten: "Wie verändern KI und People Analytics das Rollenbild sowie die Entscheidungsprozesse im HR-Management und wie können Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten?"

Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?

Die Arbeit basiert auf einem systematischen Literatur-Review nach dem PRISMA-2020-Standard, ergänzt durch qualitätssichernde Instrumente wie ROBIS- und CASP-Checklisten, um eine nachvollziehbare Herleitung der Ergebnisse zu gewährleisten.

Was wird im Hauptteil behandelt?

Der Hauptteil analysiert die technologischen Einflüsse auf das Personalmanagement, den Wandel von HR-Rollen und Kompetenzprofilen, die Transformation von Entscheidungsprozessen im datenbasierten HRM sowie die damit verbundenen Herausforderungen und Handlungsempfehlungen.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit wird charakterisiert durch Schlüsselwörter wie Digitalisierung, Personalmanagement, Künstliche Intelligenz (KI), People Analytics, HR-Transformation, Datengetriebene Entscheidungsfindung und Ethische Leitlinien.

Was ist der Unterschied zwischen Digitization, Digitalization und Digital Transformation im HR-Kontext?

Digitization ist die rein technische Umwandlung analoger in digitale Informationen (z.B. Scannen von Dokumenten). Digitalization verbindet technische Digitalisierung mit operativen oder strategischen Zielen. Digital Transformation zielt auf eine tiefgreifende, strategische Neuausrichtung der gesamten Organisation basierend auf dem Wertschöpfungspotenzial digitaler Technologien ab.

Welche Rolle spielen ethische Aspekte und Datenschutz bei der Implementierung von KI im HR-Bereich?

Ethische Aspekte und Datenschutz sind entscheidend, da KI-Systeme Fragen bezüglich algorithmischem Bias, mangelnder Transparenz, Fairness im Recruiting und dem Umgang mit sensiblen Personaldaten aufwerfen. Ein ethisch fundierter Rahmen und klare Governance-Strukturen sind unerlässlich.

Welche Kernkompetenzen werden für HR-Analysten in der Literatur identifiziert?

Die Literatur identifiziert Kernkompetenzen wie Beratung, Forschung und Entdeckung, Storytelling und Kommunikation, sowie technisches Wissen, das digitale Fertigkeiten, Statistik- und Zahlenkenntnisse sowie Geschäftssinn umfasst.

Warum ist eine partizipative Change-Kommunikation für die erfolgreiche Einführung datenbasierter HR-Systeme so wichtig?

Partizipative Change-Kommunikation ist entscheidend, um Widerstände zu vermeiden und Vertrauen aufzubauen. Studien zeigen, dass Akzeptanz dann am höchsten ist, wenn der Wandel als gemeinsamer Lernprozess verstanden und gestaltet wird, insbesondere bei sensiblen Themen wie Leistungsmessung oder Automatisierung.