EX Management zwischen Mythos und Realität (2)

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Der Nutzen von EX Management ist nicht nachvollziehbar, der Einsatz von KI zur Verbesserung der EX kein Gamechanger? Roland Abel, Director Employee Experience Strategy, Qualtrics, räumt mit bekannten Mythen auf und stellt sie der Realität gegenüber. Dies ist der zweite Teil eines Beitrags zum Thema Employee Experience Management.

Hier geht es zu den ersten 3 Mythen des EX Managements.

4. Die Datenschutzanforderungen verhindern modernes EX Management!

EX Management zwischen Mythos und Realität
Twenty20/@sitthiphong

Zweifelsohne ist EX Management in vielen Ländern aufgrund geringerer Hürden rund um Datenschutz- und Anonymitätsanforderungen einfacher umzusetzen als in Deutschland. Hierzulande wurden oft schon vor vielen Jahren Regeln zur Durchführung von Mitarbeitendenbefragungen vereinbart, als an die Nutzung neuer Technologien und EX Management noch nicht zu denken war. Diese lassen sich nicht so einfach aufweichen, obwohl viele Personalerinnen / Personaler diese als einengendes Korsett auffassen. In kaum einem Unternehmen hört man nicht, dass die internen Anforderungen zum Umgang mit den Beschäftigtendaten noch „schlimmer” seien als anderswo. Letztlich sind diese Anforderungen aber nahezu identisch. Lediglich die Detailverliebtheit bei der Prüfung dessen, wie es technisch umgesetzt wird, variiert teilweise signifikant.

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Die technologischen Lösungen werden den jeweiligen Anforderungen aber mittlerweile gerecht. Datenspeicherung in der Heimatregion, anonyme Auswertungen, Zugriffsbeschränkungen, Löschung von Mitarbeitenden im System usw. sind in der Regel standardmäßig möglich. Allerdings gibt es nach wie vor Möglichkeiten, die in vielen hiesigen Unternehmen bzw. deren Inlandsbelegschaft aufgrund der Regelungen „von früher” nicht genutzt werden dürfen.

Ein Beispiel: Wenn jemand in einer automatisierten Onboarding-Befragung nach einer Woche auf die Frage angibt, dass die eigene Führungskraft noch keine Zeit für sie/ihn hatte, dürfte diese Information hier – anders als zumeist im Ausland – in den meisten Unternehmen keine automatische Benachrichtigung von HR oder der übergeordneten Führungskraft auslösen Der Grund: Es gelten die gleichen Anonymitätsanforderungen wie bei der klassischen Mitarbeiterbefragung. Die hiesigen Unternehmen müssen bei solchen Möglichkeiten tatsächlich Abstriche machen oder versuchen, Betriebsräte in die Umsetzung von EX Management mit frischer Perspektive einzubeziehen.

5. Wir erzeugen nur einen Datensee, aber kaum Erkenntnisse, die wir nicht schon haben!

Envato/karandaev

Noch mehr Daten für den See, kaum People Analytics-Experten verfügbar, aber viele verfügbare externe Studien, die ja bereits zeigen, was die vielversprechendsten Hebel sind. Warum dann also neue Daten erheben und neue Instrumente nutzen? Dieselben Personalerinnen / Personaler wissen ohnehin oft nur zu gut, wo der Schuh drückt – sowohl aus Ergebnissen der Mitarbeitendenbefragung als auch aus der HR-Organisation, die mit den Problemen entlang der Employee Journey täglich konfrontiert ist. Doch sind zum einen die Analysemöglichkeiten in Eigenregie gestiegen, wodurch man unabhängiger wird. Zum anderen lassen sich in den Daten Muster durch neue Möglichkeiten für projektübergreifende Analysen identifizieren, die vorher noch niemand kannte.

Externe Studienergebnisse wiederum bieten zwar eine gute Orientierung dafür, was man im eigenen Unternehmen messen sollte. Jedoch finden sich in den unternehmensspezifischen Analysen stets Besonderheiten, sowohl gegenüber externen Benchmarks als auch in den internen Vergleichen. Vor allem aber decken neue Formate stets auch überraschende Schwachstellen auf, zu denen es zuvor noch gar keine Daten gab. Wenngleich manche Personalerinnen / Personaler einige dieser Schwachstellen selbst schon lange als solche wahrnehmen, helfen ihnen entsprechende Daten „schwarz auf weiß” in der internen Debatte um Prioritätenwechsel.

Am wichtigsten ist jedoch, dass mit technologischer Unterstützung leichter als je zuvor die „Experience Gaps” angegangen werden können, damit es nicht nur bei Erhebung und Analyse bleibt – etwa mit Brainstorming-Tools und als Workflow-Einbettung.

6. Künstliche Intelligenz birgt hauptsächlich Risiken, aber ist kein Gamechanger für echte Veränderungen!

Foto Künstliche Intelligenz
Envato/Rawpixel

Zusammenfassende Textanalysen und Algorithmen zur Handlungsfeldpriorisierung gab es in Befragungsprojekten bereits lange vor GPT & Co. Auch Best-Practice-Empfehlungen zur Maßnahmenableitung sind schon seit Jahren etabliert. Allerdings war dies alles vor dem Siegeszug von KI weitaus weniger effizient, personalisiert und interaktiv in der Auseinandersetzung mit den Ergebnissen, bezog weniger Daten ein und konnte – vor allem in diversen Sprachen – keine pointierten Schlussfolgerungen ziehen. Zudem werden die KI-generierten Empfehlungen für Führungskräfte durch die sukzessive Fütterung mit Daten immer passender und auch nachvollziehbarer, weil sie im Gegensatz zu früheren Lösungen direkt erklärt werden.

Viele Bedenken rund um fehlende ethische Prinzipien der KI-Nutzung, dem Verlust persönlichen Dialogs, sich stets reproduzierenden Fehlinformationen, Pseudolegitimation für Entscheidungen, geringer Nachvollziehbarkeit des Zustandekommens entsprechender Ergebnisse und Empfehlungen (insbesondere, weil damit eine „künstliche” Leistungseinschätzung der Manager- und HR-Performance hingenommen wird), u.v.m. sind sicherlich berechtigt.

Genauso steht aber die Frage im Raum, wie schnell man sich abhängen lässt, wenn man auf den KI-Einsatz zur Verbesserung der EX verzichtet. Auflösen lässt sich das Dilemma nicht. Vielleicht sind entsprechende Pilotprojekte daher eine gute Idee, um Mut für die Ausweitung im gesamten Unternehmen zu gewinnen.

7. Der Business Case ist unklar!

Envato/leungchopan

Der monetäre und teils nicht-monetäre Nutzen von EX Management ist für die Entscheider im Unternehmen meistens nicht nachvollziehbar. Häufig fehlen Beispiele für entsprechende Zusammenhänge, eigene Kennzahlen zur Überprüfung liegen nicht vor oder die Wirkungsprognosen sind vage und generisch. Da aber zumeist jede neue Investition mit einem entsprechenden Business Case gerechtfertigt werden muss, braucht es eine unternehmensspezifische Simulation des zu erwartenden Effektes aufs Geschäft. Dies lässt sich mittlerweile anschaulich skizzieren. Auch wenn es keine präzisen Modelle sind, die alle möglichen überlagernden Einflussfaktoren berücksichtigen, lässt sich näherungsweise abschätzen, in welcher Größenordnung – auch im Zeitverlauf – Effekte zu erwarten sind, wenn man durch EX Management zielgerichtet Veränderungen herbeiführt und prozentuale Verbesserungen erzielt.

Dazu müssen sowohl forschungsgeleitete Annahmen über eine realistische Effektstärke als auch unternehmensspezifische Kennzahlen in die Prognosen sowie vor allem ein Dialog bzw. eine Kalibrierung der Ergebnisse mit den Unternehmen einfließen. In der Regel kommen selbst bei den konservativsten Annahmen so hohe prognostizierte Effekte rund um Produktivitätserhöhung, Kosteneinsparung und Risikominimierung heraus, dass es keine Frage mehr ist, ob man mit EX Management startet, sondern eher, wann es losgeht. Es empfiehlt sich daher, eine solche Simulation für das eigene Unternehmen vorzunehmen und mit dem entsprechenden Business Case die Argumente für interne Entscheidungen zu schaffen.

Es zeigt sich: Wer mehr bewegen will, muss besser zuhören. Ein gutes EX Management bildet hierfür die Grundlage. Hilfreich ist der Austausch mit anderen Praktikern in Unternehmen, die hiermit bereits Erfahrungen haben. Ein gewisses Maß an eigenem Antrieb ist allerdings auch notwendig.

Der erste Teil des Beitrags wurde am 19. Februar veröffentlicht.

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Dr. Roland Abel ist Head of Employee Experience Solution Strategy bei Qualtrics. Er unterstützt Kunden bei der Konzeption ihrer Employee Experience (EX)-Programme. Abel blickt auf über 15 Jahre Erfahrung im Bereich EX zurück. Bevor er vor 4 Jahren zu Qualtrics kam, leitete er bei einer großen HR-Beratung zahlreiche multinationale Mitarbeiterbefragungen und die dortige Employee Insights-Practice in Deutschland.

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