Big Data im Personalmanagement

1. 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).

6. 6
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)

7. 7
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“

9. 9
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“
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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/
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Bekannte Nutzung bisher im Wesentlichen im US-amerikanischen Raum
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Vergleichsweise wenig Kommunikation über Anwendung
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Fehlende Expertise im Personalbereich – Data Scientist als neues Berufsbild auch im Personalmanagement

Lücke zwischen intelligenter Analytik und konkreter Aktion lässt sich prognostizieren
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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“*

17. Kontaktdaten
Contact me via: Xing LinkedIn Prof. Dr. Stephan Kaiser Universität der Bundeswehr München Institut für Entwicklung zukunftsfähiger Organisationen Lehrstuhl für Personalmanagement und Organisation E Stephan.Kaiser@unibw.de T +49 (0)89 6004 4405 M +49 (0)172 84 86 822 W www.pers-orga.de; www.professional-service-firm.net 17