Gerne verwechselt: Personal Controlling und People Analytics
Wenn sich Entscheidungen im Personalmanagement heute mehr und mehr auf Daten stützen, werden gerne zwei Begriffe synonym verwendet, zwischen denen es aber klare Unterschiede gibt bzw. die sich auch ergänzen: Personal Controlling und People Analytics. Während das klassische Controlling auf Finanzkennzahlen abzielt, geht es im Personal Controlling vor allem um zwei quantitative Kennzahlen: Anzahl der Beschäftigten und Anzahl FTEs. Jedes HCM-Projekt, das sich um Reporting dreht, beginnt im Grunde immer mit diesen beiden KPIs und fortführend der Anzahl von Ein- und Austritten.
Aus ihnen heraus bilden sich Benchmark KPIs, die Rückschlüsse auf die Zukunft des Unternehmens erlauben: Wie hoch darf die Fluktuationsquote sein, um nicht auszubluten, wie sollte angesichts des Fachkräftemangels die Altersstruktur aussehen? Daraus leiten sich konkrete Maßnahmen für das Recruiting ab.
People Analytics fokussiert eher auf qualitative Kennzahlen wie die Zufriedenheit der Beschäftigten. Sie wird ermittelt über Umfragen und Scores aus Kununu und anderen Plattformen. Oft hat man es, wenn von People Analytics gesprochen wird, im Grunde mit klassichem Personal Controlling zu tun. People Analytics umfasst jedoch weit mehr als die reine Darstellung von Daten. Sie bezieht Informationen aus der Sozial- und Motivationspsychologie sowie den Verhaltenswissenschaften ein und fragt nach der Beeinflussung von Variablen.
Daten aus unterschiedlichsten Repositories aggregieren
Das Kunststück eines zeitgemäßen Personalmanagements liegt darin, solche Daten mit den klassischen Informationen aus dem Personal Controlling zu verknüpfen. So erst entsteht eine einheitliche, integrierte Sichtweise auf den einzelnen Beschäftigten. Hier kommt das Silo-Problem zum Tragen und damit die eigentliche Komplexität in allen Analytics-Projekten: Die Daten sind zumeist unterschiedlichen Typs und stammen aus verschiedensten Quellen: klassisches SAP HCM, SAP SuccessFactors, Zeitwirtschaft, Jobbörsen….
„Softe“, oft noch anonymisierte Informationen stehen da neben knallharten Beschäftigtenzahlen. Es braucht eine moderne Aggregationsebene wie SAP Datasphere/SAP Analytics Cloud, in der man beide in saubere Relationen setzt und auswertbar macht. Dort stehen auch innovative Funktionen zur Verbesserung der Datenqualität bereit. Sie ermöglichen es Fachabteilungen, ihre Daten eigenständig zu verwalten. Dies zahlt zudem auf den Datenschutz ein. In einer Welt, in der hochwertige und analysierbare Personaldaten von zentraler Bedeutung sind, wird dieser zu einem kritischen Thema, Stichwort Anonymisierung von Daten bei Ausscheiden aus dem Betrieb.
Rezeption von Cobots und GenAI
Aus analysierten Daten resultieren neue Entscheidungsoptionen: Die HR-Abteilung wird „data driven“ und bewegt sich weg vom reinen operativen Doing hin zu wirklich strategischem Management. Ein wesentliches Element, auf das auch Georg Aholt und Martin Ganswind in ihrem Expert Talk näher eingehen, ist der Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Robotik, insbesondere GenAI-Anwendungen. KI und Machine Learning werden bereits vielfältig im Personalwesen eingesetzt, um Vorhersagemodelle zu entwickeln, administrative HR-Aufgaben zu übernehmen oder kontinuierlich zu lernen, was eine proaktive und datengetriebene HR-Strategie unterstützt.
Cobots, die immer mehr Aufgaben von Menschen erledigen, rufen naturgemäß unterschiedliche Reaktionen hervor. Ihr Einsatz ist gleichwohl eines die Zukunft am stärksten prägenden Phänomene im Personalwesen. Genau deshalb ist die Kombination aus Technik- und Sozialkompetenz auch so wichtig: Sowohl Führungskräfte wie Mitarbeiter:innen müssen lern- und anpassungsbereit sein. Fortlaufende berufliche Weiterbildung ist Pflicht, nicht Kür und in der Arbeitswelt der Zukunft ist jede:r gefordert, die eigene „humane“ USP zu stärken.
