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Zukunft und Arbeit

Karsten Lemm
Reporter
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piqer: Karsten Lemm
Sonntag, 12.02.2017

Die Maschine als Personalchef: ein Modell mit Macken

Gern schwärmen Software-Anbieter von People Analytics als Lösung für ein uraltes Problem: Wenn Menschen andere Menschen einstellen, richten sie sich dabei meist nach Kriterien, die in einer Grauzone liegen, irgendwo zwischen Sympathie, Lebenslauf und Bauchgefühl.

Algorithmen dagegen entscheiden auf Basis nüchterner Kalkulationen. Ergo müssen ihre Ergebnisse rational und damit besser sein, argumentieren die Befürworter solcher Systeme. „Computer haben keine Vorurteile“, erklärte etwa SAP-Chef Bill McDermott im November gegenüber dem Handelsblatt – eine zweifelhafte Aussage, denn viele mitlernende Systeme zeigen ähnliche Vorurteile wie die Menschen, die sie programmieren und trainieren.

Selbst wenn man Algorithmen und Datenanalyse lediglich als Hilfe für Mitarbeiter in der Personalabteilung sieht, bleibt noch viel zu tun, wie dieser Überblick des Berliner Wirtschaftswissenschaftlers Christian Gärtner zeigt. Zunächst müssen Datenbanken verknüpft werden, die nicht immer zusammenpassen, und Personalmanager müssen lernen, die Systeme sinnvoll einzusetzen.

Für drei von fünf Herausforderungen aber lautet Gärtners Urteil: „keine technische Lösung in Sicht“. Das betrifft vor allem soziale Aspekte, die Software-Lösungen bisher vernachlässigen. „Bei People Analytics steht nur der Einzelne unter dem Brennglas der Analyse von Daten einer anonymen Vergleichsmasse“, schreibt Gärtner. Doch ob sich Bewerber, die laut Software wie perfekte Kandidaten erscheinen, am Ende bewähren, hängt mindestens so sehr davon ab, wie gut sie im Alltag mit ihren Kollegen und dem Arbeitsklima in der Firma harmonieren. 

„Algorithmen können zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden“, lautet Gärtners Fazit. Nur sollte auf absehbare Zeit niemand von ihnen erwarten, mehr zu sein als kühl berechnende Assistenten, die ihre Meinung beisteuern – damit erfahrene Personalexperten sich ein Urteil bilden können. Auf Basis von Daten, Menschenkenntnis und der richtigen Portion Bauchgefühl.

Die Maschine als Personalchef: ein Modell mit Macken
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