„Big Da­ta soll Per­so­na­ler nicht er­set­zen, son­dern un­ter­stüt­zen“

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Auch in Zu­kunft wer­den Men­schen Per­so­nal­ent­schei­dun­gen tref­fen – da­von ist Micha­el Lazik über­zeugt. Der EMEA-Stra­te­gie­di­rek­tor des Cloud-An­bie­ters Cor­ners­to­ne OnDe­mand sieht in Big Da­ta den­noch ei­ne Hil­fe für die Su­che nach den rich­ti­gen Be­wer­bern. CW: Wer ist der bes­se­re Per­so­na­ler, der Mensch oder die Ma­schi­ne?

LAZIK: Bei Men­schen gibt es gu­te und we­ni­ger gu­te Per­so­na­ler – bei Ma­schi­nen gar kei­ne! Ei­ne Ma­schi­ne hat nichts Per­sön­li­ches, aber sie ist nach­weis­lich bes­ser in der La­ge, Mus­ter zu er­ken­nen. Dann bleibt es dem Men­schen vor­be­hal­ten, aus dem Mus­ter ei­ne Ablei­tung vor­zu­neh­men und ei­ne Ent­schei­dung zu tref­fen. Es gibt da­her kein Ent­we­der-oder, son­dern ei­ne Ver­tie­fung der Ana­ly­se.

CW: Wie weit ist die Di­gi­ta­li­sie­rung im Per­so­nal­we­sen?

LAZIK: Wir se­hen ei­ne weit­ge­hen­de Di­gi­ta­li­sie­rung von ad­mi­nis­tra­ti­ven Pro­zes­sen et­wa in Pay­roll und Re­cruit­ing. Über Kar­rie­re­por­ta­le und Stel­len­bör­sen kön­nen Fir­men di­gi­tal mit Kan­di­da­ten kom­mu­ni­zie­ren. Bei E-Le­arning und Per­for­mance-Ma­nage­ment gibt es noch Luft nach oben. In stra­te­gisch wich­ti­gen Be­rei­chen wie der Nach­fol­ge­pla­nung wird wei­ter mit Pa­pier ge­ar­bei­tet. Für Ta­lent-Kon­fe­ren­zen ver­brin­gen HR-Mit­ar­bei­ter oft Wo­chen da­mit, Da­ten aus ver­schie­de­nen Qu­el­len zu­sam­men­zu­tra­gen und elek­tro­nisch auf­zu­be­rei­ten.

CW: Ist es nicht der fal­sche Weg, Men­schen auf ih­re Da­ten zu re­du­zie­ren?

LAZIK: Hier gilt es, mit ei­nem My­thos auf­zu­räu­men: Big Da­ta soll un­ter­stüt­zen, nicht er­set­zen! HR-Ent­schei­dun­gen trifft auch mor­gen der Per­so­na­ler, al­ler­dings ste­hen ihm mehr auf­be­rei­te­te Da­ten zur Ver­fü­gung, um sei­ne Ent­schei­dun­gen auf Grund­la­ge die­ser In­for­ma­tio­nen ab­zu­wä­gen. Die Ma­chi­ne-Le­arnin­gTech­no­lo­gie hin­ter Big Da­ta hilft uns, Mus­ter in der Da­ten­flut zu fin­den. Der Mensch wird nicht auf Da­ten­spu­ren re­du­ziert, viel­mehr wird ein we­sent­lich fei­ne­res Bild von ihm ge­zeich­net.

CW: Wo ist dann künf­tig noch das Wis­sen des Per­so­na­lers ge­fragt?

LAZIK: Der Mensch steht am An­fang und En­de der Pro­zess­ket­te. Es wird ja hier nicht au­to­ma­tisch ein Hau­fen Da­ten in ei­nen Trich­ter ge­kippt, und un­ten kommt ei­ne Muster­lö­sung her­aus. Die Art und Wei­se, wie die­se Ma­schi­nen Mus­ter er­ken­nen, ist um das mensch­li­che Wis­sen und Vor­ge­hen her­um struk­tu­riert.

CW: Big Da­ta im Per­so­nal­we­sen: Wo steht Deutsch­land im eu­ro­päi­schen Ver­gleich?

LAZIK: In Deutsch­land schau­en wir be­kannt­lich eher auf das Ri­si­ko als auf den Nut­zen. Wir wä­gen neue Tech­no­lo­gi­en ab und ver­su­chen, ih­re An­wen­dung in ei­nen Kon­sens ein­zu­bin­den – was durch­aus an­ge­bracht ist. Die Be­stim­mun­gen ge­gen den Miss­brauch von Da­ten sind hier we­sent­lich stren­ger, auch weil Be­triebs­rä­te und Da­ten­schutz­be­auf­trag­te stark in­vol­viert sind. Wich­tig ist, klar zu kom­mu­ni­zie­ren, wel­che Da­ten wo­für ein­ge­setzt wer­den, um ei­ne hö­he­re Ak­zep­tanz des The­mas zu er­rei­chen. Es geht bei Big Da­ta nicht um per­sön­li­che Da­ten wie pri­va­te E-Mails oder Ge­halts­ab­rech­nun­gen, son­dern um die Ana­ly­se von Pro­zess- und Be­we­gungs­ab­läu­fen und de­ren sinn­vol­le Kom­bi­na­ti­on. Die Da­ten­ana­ly­se soll Un­ter­neh­men dar­in un­ter­stüt­zen, die Po­ten­zia­le ih­rer Mit­ar­bei­ter zu er­ken­nen und zu för­dern.

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