Smart Predict

Künstliche Intelligenz und Machine Learning im Personalwesen

Unternehmen untersuchen zuerst, wo genau das Problem liegt und konzipieren basierend darauf den Untersuchungsfall. Hier wird geprüft, ob die notwendigen Daten vorliegen, das passende Verfahren ausgewählt mit Hinblick auf die erwarteten Ergebnisse und diese interpretiert. Es ist zentral, die Fragestellung präzise auszuwählen, viele lassen sich nicht über standardisierte Templates abdecken. Sinnvoll kann auch ein evidenzbasierter Ansatz sein, wenn nicht alle Betroffenen gefragt, sondern Stichproben aus einer vertretbaren statistischen Gruppe ausgewählt werden und auf diesen Ergebnissen mit Wahrscheinlichkeit und Genauigkeiten extrapoliert wird.

Der Umgang mit dem Smart Predict ist selbsterklärend, allerdings sind Fähigkeiten aus der Statistik notwendig, um die Ergebnisse in den richtigen Kontext zu stellen und korrekt zu interpretieren sowie fachliche Expertise, welche Maßnahmen daraus abgeleitet werden sollen. Eine Herausforderung liegt dann darin, Ursachen korrekt herauszudeuten, da aus einer entdeckten Korrelation nicht zwangsläufig eine Kausalität folgt. Hierfür sollten sich Unternehmen das notwendige Wissen zur Interpretation der Ergebnisse aufbauen oder einholen.

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Die SAP Analytics Cloud stellt eine Ergebniszusammenfassung der Abfragen bereit und bildet  Einflussfaktoren ab. Zudem werden weiterführende Informationen zur Verfügung gestellt, z.B. eine Verwechslungsmatrix zur Beurteilung der Modell-Performance mithilfe von Standardkennzahlen, eine Gewinnsimulation und die Performancekurve, die das Modell mit einem zufälligen und einem hypothetisch perfekten Modell vergleicht. Das bewertete Modell wird auf die aktuellen Zieldaten angewendet und das Ergebnis kann für personalwirtschaftliche Maßnahmen verwendet werden.

Ein Blick in die Zukunft

Im Vertrieb gehören Prognosen, die mit intelligenten digitalen Tools erstellt werden, mittlerweile zum Standard. Auch in der Versicherungswirtschaft werden sie für die Berechnung von Risikoquoten der Policen eingesetzt. In der Welt des Personals dagegen sind sie recht neu. Hier fehlen noch das Wissen und die Kreativität, wie man sie einsetzt, da noch nicht viele Beispiele und Vorlagen zur Verfügung stehen. In der Regel werden zum jetzigen Stand die Instrumente vorwiegend von Konzernen eingesetzt, die die finanzielle Ausstattung für den Betrieb einer eigenen Business-Intelligence-Abteilung besitzen.

Künftig aber wird der Einsatz dieser Werkzeuge exponentiell zunehmen, da die Grundvoraussetzung der Rechengeschwindigkeit in der Technologie erfüllt ist. Die Anwendungen selbst werden weniger Wissen benötigen – Smart Predict zum Beispiel ist heute schon in der Lage, die richtigen Verfahren für das Beantworten einer Fragestellung eigenständig auszuwählen. Künftig werden Mensch und Maschine stärker kollaborieren: Die Maschine analysiert die Daten, der Mensch bewertet die Ergebnisse und trifft die Entscheidungen. Smart Predict in SAP Analytics Cloud kann als Teil der Wertkette Daten – Information – Wissen – Mehrwert die digitale Transformation zu einem intelligenten Unternehmen unterstützen.

Die Tools können zudem ein Umdenken in Human Resource (HR) weg von dem Fokus auf Headcounts, Vollzeitäquivalent (FTE) und Personalkosten hin zur Talentförderung und dem Aufzeigen von Entwicklungspfaden fördern. Ideen müssen gefunden und innovative Produkte umgesetzt werden – dafür braucht es gutes Personal. Dieses zu bekommen, wird künftig nicht einfacher. 

Es zeigt sich, dass Best Practices nicht genug sind – darüber werden Unternehmen nur innerhalb der gleichen Referenzgruppe besser, erreichen aber keine andere Evolutionsstufe. 

Fazit

Daten und Informationen sind wertvolle Ressourcen in Unternehmen und werden immer wichtiger. Mit modernen Technologien wie KI und maschinellem Lernen wird es möglich, aus den vorhandenen Datensätzen gezielt Antworten auf relevante Fragestellungen abzuleiten und Wahrscheinlichkeiten für Ereignisse in der Zukunft zu bestimmen. Dies eröffnet neue Handlungsspielräume im Personalwesen, um Mitarbeiter zu binden, Trends zu begegnen und Abläufe zu verbessern.

Dirk Vahlkamp, Division Manager Accounting and Business Intelligence, ZALARIS Deutschland AG

https://zalaris.de/
 

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