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Big Data im Personalmanagement – Übernehmen Algorithmen die Führung?
3. Dialog Personalmanagement
09. Mai 2014
Univ.-Prof. Dr. Stephan Kaiser
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George Hinton, Vater der Deep-Learning Forschung:
„Es ist wie damals, als die Menschen ein Wett-Tauziehen mit den ersten Dampfmaschinen veranstalteten. Als das erste Mal eine
Dampfmaschine gewann, war es vorbei. Der Mensch hatte nie wieder eine Chance“.
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Quelle: Gartner Hype Cycle (2013).
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Variety: Strukturierte und
unstrukturierte Daten
Velocity: Verarbeitungsge-
schwindigkeit in Echtzeit
Volume: Entstehung von Datenbergen durch Digitalisierung aller
Lebens- und Arbeitsbereiche
Datenanalytik und intelligente Algorithmen
Nutzung von Big Data-Anwendungen werden realistisch
Entwicklung intelligenter Algorithmen für Vorhersage- und Optimierungsmodelle
Alle unternehmerischen Funktionen betroffen: Fertigung, Logistik, Marketing, Personal, ….
Big Data
Quelle: z.B. Markl (2012).
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Arbeitsplatzdaten •Unternehmenszugehörigkeit • Stellenbeschreibung • Laufbahn • Zeiterfassung • . . .
Leistungsdaten • Leistungsbeurteilung •Verkaufszahlen •Beschwerden •Auszeichnungen • . . .
Entgeltdaten •Gehaltsentwicklung •Präferenzen • Leistungsentgelt • . . .
Befragungsdaten •Mitarbeiterzufriedenheit • Stärkenanalyse •Engagement • . . .
Bewegungs- und Kommunikationsdaten •Häufigkeit der
Kommunikation • Sprach- und Stimmlage • Lachen •Händeschütteln • . . .
Aktivitätsdaten in • Sozialen Netzwerken,
Wikis •Dokumenten •Emails • . . .
Sonstige Daten •Wetter • Straßenverkehr •Umsätze • Jahreszeit • . . .
Beispiele für Daten im Personalmanagement
Quelle: in Anlehnung an Cornerstone (2014)
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Indirekte Konsequenzen
Veränderung des Führungs- und Entscheidungsverhaltens Automatisierung des Geistes und Diktatur der Daten Wegfall von Berufsbildern
Direkte Konsequenzen
People Analytics mit Relevanz für alle
Personalfunktionen Neue Berufsbilder im Personalmanagement
Perspektive Personalmanagement: Das Personalmanagement ist indirekt und direkt durch Big Data betroffen
Quelle: Krauss, Kaiser, Richter (2014).
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Migel Rayner von Gartner zum Thema White Collar Robots: „Das meiste, was Manager, Finanzchefs oder Vorstände heute tun, werden in Zukunft Maschinen erledigen – und zwar besser“ Constanze Kurz und Frank Rieger in ihrem Buch „Arbeitsfrei“
„Erfahrung, Wissen und Intuition werden durch Software nachgebildet, Statistiken, Optimierungs- und Wahrscheinlichkeitsrechnungen ersetzen die oft eher unscharf begründeten, einfach zu beeinflussenden Entscheidungen des Menschen“ . . . „Die Automatisierung des Geistes, die Ablösung menschlicher Hirntätigkeit durch Software und Algorithmen, hat das Potential, die Arbeits- und Lebenswelt noch stärker zu verändern, als es durch die Robotorisierung und Automatisierung der Produktion bereits eingeleitet worden ist“
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Erik Brynjolfsson, Professor an der MIT’s Sloane School of Management „People analytics will ultimately have a vastly larger impact on the economy than the algorithms that now trade on Wall Street”.
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Moneyball Approach im Personalmanagement – Beispiele 1
Royal Dutch Identifikation von Mitarbeitern mit Potential zu Durchbruchinnovationen über historische Daten aus Computerspielen (Knack.it)
Xerox Online-Evaluation durch Evolv
Harrah‘s Casino Las Vegas Analyse des Lächelns der Mitarbeiter als Prädiktor für Kundenzufriedenheit
Gild Identifikation von Entwicklern über alle im Netz verfügbare Informationen und Leistungsvorhersage
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Alex (Sandy) Pentland Bewegungs- und Kommunikationsverhalten durch elektronische Armbänder erhoben (2500
Mitarbeiter in 21 Organisationen) Drittel der Teamperformance vorhersagbar über die Anzahl der Face-to-Face Kontakte Vorhersage, welches Team einen Business-Plan gewinnt Vorhersage, wer richtigerweise sagt, dass er einen produktiven Tag hatte. Bestimmung des „natural leader“ über „data signature“
2010 Gründung von Sociometric Solutions: Kunden nutzen Badges auf Projektbasis, permanenter
Einsatz möglich. Z.B. App zum Benchmark mit erfolgreichen Mitarbeitern im Hinblick auf Bewegung, Zuhören,
Kontakte außerhalb des eigenen Teams
Moneyball Approach im Personalmanagement – Beispiele 2
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Quelle: Gartner Hype Cycle (2013).
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Gerard George, Martine Haas & Alex Pentland im Academy of Management Journal, April 2014: “Such granular, high-volume data can tell us more about workplace practices and behaviors than our current data-collection methods allow—and have the potential to transform management theory and practice.“
Big Data in der Forschung zum Personalmanagement (1)
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Big Data in der Forschung zum Personalmanagement (2)
(ungeprüfte) Theorie Hypothesen Spezifische
Datenerhebung (geprüfte)
Theorie
verfügbare Daten
Erkennen von Mustern und
Zusammenhänge in den Daten
Nutzung der Zusammenhänge als
Entscheidungs-grundlage
Evidenzbasiertes Personalmanagement (ex-post)
Analytisches Personalmanagement (in Echtzeit)
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Big Data in der Praxis des Personalmanagements: Mode oder Fortschritt?
Quelle: e.Ü.; * http://www.tlnt.com/2013/02/26/how-google-is-using-people-analytics-to-completely-reinvent-hr/
Bekannte Nutzung bisher im Wesentlichen im US-amerikanischen Raum Vergleichsweise wenig Kommunikation über Anwendung
Fehlende Expertise im Personalbereich – Data Scientist als neues Berufsbild auch im Personalmanagement
Lücke zwischen intelligenter Analytik und konkreter Aktion lässt sich prognostizieren
Fragen des Datenschutzes, Mitbestimmung etc. liegen auf der Hand
Ausnahme Google: „data driven HR-function“ „all people decisions at Google are based on data and analytics“ „bring the same level of rigor to people-decisions that we do to engineering decisions“*
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Kontaktdaten
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Prof. Dr. Stephan Kaiser
Universität der Bundeswehr München Institut für Entwicklung zukunftsfähiger Organisationen Lehrstuhl für Personalmanagement und Organisation E [email protected] T +49 (0)89 6004 4405 M +49 (0)172 84 86 822 W www.pers-orga.de; www.professional-service-firm.net
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