Wie Künstliche Intelligenz Organisationen verändert

Schon heute setzen 28 Prozent der Unternehmen in Deutschland zumindest partiell generative Künstliche Intelligenz ein. Das geht aus der aktuellen Befragung „Generative Künstliche Intelligenz in der Unternehmenspraxis 2023“ der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) hervor. KI und maschinelles Lernen verändern alle Unternehmensbereiche, auch die Organisationsentwicklung.

Anwendungsfelder von generativer KI in der Organisationsentwicklung reichen von Learning & Development über die Gestaltung von Unternehmenskultur und Employee Experience, zu Analyseprozessen und der Automatisierung von interner Kommunikation. Eine aktuelle Studie von OpenKI, OpenResearch und der University of Pennsylvania für den amerikanischen Markt besagt, dass zukünftig 80 Prozent aller Jobs von KI „beeinflusst“ werden. Gleichzeitig legt die Studie nahe, dass es kaum Berufe geben wird, die komplett über KI ausgeführt werden können. Das erfordert große Umstellungen in Unternehmen – in den kommenden Jahren wird also viel Arbeit auf Organisationen und Organisationsentwickler zukommen.

Heute werfen wir den Blick auf drei konkrete Anwendungsfelder für KI-basierte Lösungen innerhalb der Employee Experience:

#1 Onboarding
#2 Mentorship & Networking
#3 Learning & Development

Gerade in der hybriden Realität ist Onboarding zu einer echten Herausforderung für Organisationen geworden. Laut einer Studie von zavvy finden lediglich 12 Prozent der Mitarbeitenden, dass ihre Organisation ein gutes Onboarding-Programm bietet. Wie kann KI hier wirken? Salesforce bietet spannende Lösungen, bei denen KI-Algorithmen die Rolle, den Hintergrund und die Karriereaspirationen des Mitarbeitenden berücksichtigen, um maßgeschneiderte Onboardingmaterialien und Schulungsmodule bereitzustellen. So werden sinnhafte Onboardings basierend auf vorherigen Rollen, Unternehmenskultur und Zielsetzungen des neuen Mitarbeitenden zusammengestellt. Auch liefert die KI Vorschläge für die Kolleg:innen, die der Newbie kennenlernen sollte, so dass eine zielgerichtete Vernetzung stattfinden kann.

Watch outs:

• Datenschutz und Sicherheit, z. B. Umgang mit sensiblen Mitarbeiterdaten
• Black Box KI und Vertrauen, z. B. Wahrnehmung, dass künstliche Intelligenz die Bedürfnisse nicht richtig versteht
• Emotionaler Einstieg im Job, z. B. geringe Berücksichtigung “menschlicher” Interaktion und persönlicher Kontakte

Weitere Möglichkeiten bieten sich im Bereich von Mentorships. Spannenderweise zeigte ein Experiment, dass sich Mentoringprogramme für Unternehmen nur dann auszahlen, wenn die Programme allgemein verpflichtend sind. Ansonsten würden sich diejenigen für ein Mentoring entscheiden, die es am wenigsten brauchen, so Christopher Stanton, einer der Autoren der Studie. Hintergrund war, dass bei vergleichenden Experimenten – zufällig ausgewählt, auf Bewerbung mit Zusage, auf Bewerbung mit Absage – nur in der Gruppe zufällig ausgewählter Mentees Steigerungen in Produktivität und Mitarbeiterbindung festgestellt wurden.

Salesforce ist auch in diesem KI-Anwendungsfeld aktiv. So werden potenzielle Mentor:innen oder Kolleg:innen mit ähnlichen Interessen und Erfahrungen einander vorgeschlagen, um leichter und gezielter miteinander in Kontakt zu treten und voneinander zu lernen. Dies hat positive Effekte auf die persönliche Entwicklung der Mitarbeitenden sowie auf Produktivität und Mitarbeiterbindung – sofern das Programm gut aufgesetzt ist und die Ergebnisse getrackt und monitoriert werden. Mystery Minds bieten Algorithmus-basierte SaaS-Lösungen für Mitarbeitende in Büro-, Hybrid und -Remote-Umfeldern für ein besseres Employee Experience durch Mitarbeitervernetzung beim Mystery Coffee) oder durch Job Shadowing. Somit sorgt die Software für mehr (informellen) Austausch, Wissensaustausch und Vernetzung. Laut einer Studie von Haufe sehen Mitarbeitende aktuell große Bedarfe: 46 Prozent stimmten zu, dass der Wissensaustausch und 62% dass die Vernetzung im Vergleich zum Vorjahr schlechter geworden sei.

Watch outs:

• Datenschutz und Sicherheit, z. B. Umgang mit sensiblen Mitarbeiterdaten
• Qualitätskontrolle und Überwachung, z. B. mangelnde Wirksamkeit der Maßnahme oder Nachhalten von Learnings und Verbesserungspotenzialen

Mitarbeiterentwicklung ist ein großes Feld für KI-gestützte Lösungen. Ausgehend von Mitarbeiterinformationen wie vorhandenen Skills, Erfahrungen, Interessen, Qualifikationen und/oder den jeweiligen Zielen der Mitarbeitenden werden datengestützte Entwicklungspläne und personalisierte Lernpfade zusammengestellt.

Prominente Beispiele erfolgreich eingesetzter KI in der Mitarbeiterentwicklung sind IBM, Unilever und Bosch. Nachdem Unilever eine KI-Plattform implementierte, stieg die Mitarbeiterzufriedenheit im Bereich Learning & Development von 60 Prozent auf 93 Prozent. Bei Bosch stieg das Engagement der Mitarbeitenden um 30 Prozent und Produktionskosten für Lernvideos konnten signifikant gesenkt werden.

Watch outs: 

• Black Box KI und Vertrauen, z. B. Wahrnehmung, dass künstliche Intelligenz die Bedürfnisse und Aspirationen nicht richtig versteht
• Kultureller Schaden, z. B. Rückgang zwischenmenschlicher Beziehungen und Mentoring-Möglichkeiten innerhalb der Organisation
  

Abschließend lässt sich festhalten, dass der Einsatz von KI in der Employee Experience große Herausforderungen und Potenziale bietet. Wie in anderen Anwendungsfeldern sollten Unternehmen auch die Qualität des Daten-Inputs, das “Mitnehmen” der Mitarbeitenden und die Befähigung der Organisation insgesamt, spezifische Unternehmensziele sowie die kontinuierliche Verbesserung der Lösungen und ihrer Anwendung berücksichtigen.

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