Business Intelligence im Personalmanagement

Business Intelligence im Personalm anagem ent Viele Daten über Bewerber und Mitarbeite r sind vo n gro ßem Vor teil, wenn ma n die richtige B usiness Inte llige nce einse t zen ka nn, um unübersc ha ubare Date nme nge n zu bra uc hbarer Informatio n zu verdic hte n. Dann lässt sich dara us mit Hilfe vo n co m- puterges te uerte n Expe rte ns yste men Wisse n generiere n, um die richtige n Entsc hei- dungen ab zuleite n. Das spart viel Ärger , Zeit und Kos ten. Von Otto Pres tel . Fehlentscheidungen und ihre Ursachen Fehlentscheidungen sind mit das Teuerste, was im Personalmanagement passieren kann. Wenn nach der Probezeit erst erkannt wird, dass der falsche Mitarbeiter eingestellt wurde, kostet dies das Unter- nehmen je nach Positionsebene zwischen 20.000 bis 100.000 Euro. In der Personalentwicklung kön- nen die Kosten noch um ein Vielfaches höher sein, z.B. wenn das Leistungspotenzial der Mitarbeiter nicht richtig erkannt wird, sie auf dem falschen Arbeitsplatz beschäftigt werden und ihre mögliche Leis- tungskraft gar nicht oder falsch entwickelt wird. Die Ursache von Fehlentscheidungen ist fast immer mangelhaftes oder gänzlich fehlendes Wissen. Im Gegensatz dazu gibt es Daten zu Haufe. Sie zu sammeln, zu speichern und auch schnell wieder auf- zufinden ist heutzutage mittels der Informationstechnologie einfach und billig geworden. Aber die so angehäuften Datenmengen in brauchbare Information zu verdichten ist schon sehr viel schwieriger. Meist entstehen nur riesige Datenfriedhöfe, die als unnötiger Ballast nur noch verwaltet werden, weil man sonst nichts mehr damit a nzufangen weiß. Deshalb werden oft so kuriose Fragen gestellt wie: „Wie viele Daten sind nötig?“ oder „Welche Daten sind sinnvoll?“ Und es wird dann gleich die Antwort mitgeliefert: „Wenige, aber wohl überlegte.“ Probleme tauchen plötzlich auf und wandeln sich Die Antwort ist nicht nur falsch, sondern auch naiv, weil sie von einem statischen Zustand der Welt ausgeht. Die Welt ist dynamisch. Insbesondere die Wirtschaftswelt ist heute mehr denn je extremen Veränderungen ausgesetzt. Deshalb können erstens solche Fragen grundsätzlich nicht beantwortet werden und zweitens kann niemand wohlüberlegt wissen, wie viele und vor allem welche Daten sinn- voll oder nötig sind, um bestimmte Probleme zu lösen, von denen er zum Zeitpunkt der Datenerfas- sung noch gar nichts weiß. Probleme können plötzlich auftauchen und sofort nach einer Lösung verlangen, wenn nicht ein Scha- den eintreten soll. Z.B. verlangen die neuen Anforderungen an die Bewerberauswahl, die durch das AGG notwendig werden, auch die Gleichbehandlung von Behinderten. Wohlüberlegt lassen wir also einfach bei der Datenerfassung die Frage nach der Behinderung weg, um nicht schon von vornherein den Anschein einer Diskriminierung zu erwecken. Aber Probleme können sich wandeln. Das SozGB verlangt die Sonderbehandlung von Behinderten bei der Bewerbung (schriftliche Begründung der Absage, die Anhörung des Betriebsrats bei Einstel- lungsgesprächen usw.). Die „normalen“ Bewerber werden diskriminiert, damit die Behinderten nicht diskriminiert werden. Wenn die Frage zur Behinderung nicht mehr da ist, kann dieser Vorschrift nicht mehr entsprochen werden, weil wir gar kein automatisch prüfbares Unterscheidungsmerkmal mehr besitzen, um festzustellen, wer behindert ist und wer nicht. Dieses ungelöste Datenproblem wird das Unternehmen zusätzliches Geld kosten. Entweder, weil es am nötigen Wissen fehlt oder, weil jedes Bewerbungsschreiben einzeln gelesen werden muss und/oder, weil die Nichtbeachtung gesetzlicher Vorschriften bestraft wird. Probleme können nur mit Business Intelligence gelöst werden Es gibt nur eine Möglichkeit, Probleme zu lösen, nämlich mit Intelligenz und Wissen. Um wissen zu können brauchen wir zuerst Daten. Daten (z.B. Bewerberqualifikationen), egal wie viele, können wir mit Intelligenz zu brauchbarer Information für die Problemlösung verdichten (z.B. in Personalkennzah- len). Aus brauchbarer Information können wir mit Intelligenz Wissen erzeugen (z.B. verlässliche Vor- hersagen, ob der Bewerber in der Lage sein wird, die Stellenanforderungen zu erfüllen). Mit diesem Wissen können wir die richtigen Entscheidungen treffen (z.B. den bestmöglichen Bewerber für den richtigen Arbeitsplatz einstellen). Die Erkenntnis aus dieser Daten-Informations -Wisses-Transformation heißt also: Man kann als Aus- gangsmaterial gar nicht genug Daten bekommen, denn man kann nie wissen wozu man sie mal brau- chen wird. Das geht im Recruiting natürlich nicht mehr mit Papierbewerbungen oder E-Mails und in der Personalentwicklung nicht mehr mit Papier, Bleistift und Hängeregister, denn die Datenerfassung muss schnell, leicht zu aktualisieren und elektronisch auswertbar sein. Außerdem muss der Bewerber selbst für die Erfassung seiner Daten und deren Aktualität verantwortlich sein. Seine Daten müssen seine Qualifikation, sein Leistungspotenzial und seine Kompetenz stets vollumfänglich beschreiben, nicht nur den Teil, der gerade für die Bewerbung auf einen bestimmten Job oder für eine bestimmte Bildungsmaßnahme erforderlich ist. Wir brauchen dafür Business Intelligence. Mit Business Intelligence kann ein Bewerber oder ein Mitarbeiter sein Kompetenzprofil selbst, vollum- fänglich und richtig erstellen. Das ist ein einmaliger Vorgang, der durchaus etwas mehr Zeit in An- spruch nehmen darf. Dafür ist dieser Datensatz jedoch immer wieder für alle neuen Bewerbungen oder für die gleiche Bewerbung bei verschiedenen Unternehmen (selbst wenn es hundert und mehr sind) oder für jede neue Bildungsmaßnahme verwendbar. Das spart den ursprünglichen Mehraufwand an Zeit schnell wieder ein, zumal die ständige Aktualisierung dann nur noch wenig Zeit erfordert. Des- halb lohnt es sich letztlich auch für den Bewerber selbst, wenn er diesen Weg geht, der heute schon bei den sog. High Potentials gar nicht mehr anders praktiziert und bei den jungen Menschen ohnehin der Zukunftsweg sein wird. Entscheidungsrelevante Daten sind eine Bringschuld Der Einwand, solch eine umfangreiche Datenerfassung sei für den Bewerber mit zuviel Aufwand ver- bunden und er könnte dabei die Lust verlieren ist deshalb rückständig und nur aus Bequemlichkeit gebracht. Warum? Der Bewerber möchte einen guten Job. Gute Jobs werden aber immer weniger angeboten und die Bewerberzahlen immer größer – von den wenigen, stark umworbenen High Poten- tials, die immer zu knapp sind, einmal abgesehen. Um einen guten Job zu bekommen, muss der Be- werber vorher dem Unternehmen allumfassend zeigen, welche Qualifikation, welches Leistungspoten- zial und welche Kompetenz er dafür zu bieten hat. Das ist eine Bringschuld, die nicht auf Kosten des Unternehmens gehen darf. Wer sie nicht bringt, weil er keine Lust hat, bekommt keinen Job. Das gilt sogar für High Potentials und erst recht (und schon immer) für Führungskräfte. Die Zeiten, wo die Qualifikations - bzw. Kompetenzdefizite des mangels ausreichender Information und fehlendem Wis- sen eingestellten Bewerbers erst in oder nach der bezahlten Probezeit erkannt werden, gehören – schon aus Gründen des zunehmenden Kostendrucks – der Vergangenheit an. Modernes Personalmanagement mit Business Intelligence Ein modernes und intelligentes E-Recruiting und eine zukunftsweisende Personalentwicklung erfor- dern Business Intelligenz. Die ist natürlich nicht mit einer primitiven Erfassungs- und Verwaltungssoft- ware zu haben, auch wenn diese schon auf den elektronischen Weg über das Intra- oder Internet ausgerichtet ist. Solche Allerwelts-Software taugt höchstens zur Lösung primitiver Aufgaben im Mas- 1 senmarkt oder ist gut bei „Klempnerarbeiten“ in der IT von Unternehmen. Sie kann aus den erfassten Daten vielleicht gerade noch Information, aber kein Wissen generieren. Information alleine löst aber die Probleme nicht, denn es bestätigt sich damit nur die alte Erkenntnis von John Naisbitt: „Wir ertrinken in Information und hungern nach Wissen.“ Business Intelligence schafft aus Daten Information und aus Information Wissen mit intelligenter Soft- ware. Intelligenz kann jedoch, da sie nur eine Domäne des Menschen ist, nur über Expertensysteme, die menschliches Erfahrungswissen speichern und mit modernsten mathematischen, statistischen und logischen Verfahren verknüpften können, ins Spiel gebracht werden. Das Software-Tool SLIT ( Selbslernendes Intelligenz Tool) der Human Energy Consulting AG ist zum Beispiel solch ein Expertensystem. Es erzeugt im Rahmen des E-Recruitingprozesses nicht nur eine Trefferliste für diejenigen Bewerber, die in ihren Qualifikationen mit den Stellen-Anforderungen des Unternehmens übereinstimmen, sondern sagt auch in einer Rangliste voraus, wer die besten Bewer- ber sind, um die Probezeit erfolgreich zu überstehen. Und es kann auch qualifizierte, nicht eingestellte Bewerber durch modernste Pooling- und Networking-Strategien immer wieder (durch Multiple Mat- ching und Ranking) für andere Jobs in den E-Recruitingprozess bringen, ohne sie für viel Geld erneut anwerben zu müssen. Diese Möglichkeit kann und will z.B. keine Jobbörse bieten, weil sie sonst ihre Geschäftsgrundlage verlieren würde. Ein weiteres Beispiel für computergesteuerte Expertise ist das Software-Tool POT (Potenzialanalyse). Es kann z.B. das Leistungspotenzial der Mitarbeiter nach objektiven Kriterien (nicht nur mit subjekti- ven Fragebogentechniken) ermitteln und ermöglicht damit eine zielorientierte Personalentwicklung, die sich am Wollen und Können der Mitarbeiter orientiert, damit ihre Motivation und Zufriedenheit steigert und dauerhaft die Wertschöpfung des Unternehmens erhöht. Wenn solche Business Intelligence zum Einsatz kommt, beherrscht das Unternehmen die Kunst der richtigen Entscheidung.