Einsatz von KI in People Analytics
Einsatz von KI in People Analytics
07. June 2024
Die fortschreitende Digitalisierung bietet Unternehmen, insbesondere im Bereich des Personalmanagements, immer mehr Möglichkeiten, KI-Systeme zu nutzen und Prozesse zu optimieren. Ein prominentes Beispiel hierfür sind HRM-Systeme („Human Resource Management System“), die mittels People-Analytics auch personenbezogene Beschäftigtendaten analysieren, um Muster sowie Ursachen-Wirkungs-Zusammenhänge zu erkennen.
People-Analytics eröffnen ein breites Spektrum an Vorteilen und Einsatzmöglichkeiten. Entsprechende Tools ermöglichen es Unternehmen, die Mitarbeiterzufriedenheit und die Arbeitsbedingungen übergreifend zu optimieren, oft unter der Zuhilfenahme von KI:
- Frühzeitige Erkennung eines hohen Krankheitsstandes
Ein mögliches Einsatzfeld ist die frühzeitige Erkennung eines hohen Krankheitsstandes. Durch die Analyse von Mitarbeiterdaten könnten Unternehmen präventive Maßnahmen ergreifen, um Fehlzeiten zu reduzieren und gleichzeitig das Wohlbefinden der Mitarbeiter zu fördern.
- Senkung der Fluktuationsrate und der Fluktuationskosten
Zudem könnte durch People-Analytics die Fluktuationsrate sowie die Fluktuationskosten gesenkt werden. Indem Muster im Kündigungsverhalten identifiziert und darauf basierend Maßnahmen zur Mitarbeiterbindung entwickelt werden, können Unternehmen Mitarbeiter länger an sich binden.
Für People-Analytics werden in aller Regel personenbezogene Daten der Mitarbeiter verarbeitet. Der Arbeitgeber muss mithin sicherstellen, dass die Nutzung des HRM-Systems den Vorschriften der DSGVO und des BDSG entspricht. Es gelten u.a. die Grundsätze der Datenminimierung (Art. 6 Abs. 1 lit. c) und der Zweckbindung (Art. 5 Abs. 1 lit. b DSGVO). Zudem muss sichergestellt werden, dass Entscheidungsprozesse menschlich nachvollziehbar bleiben (vgl. Art. 22 Abs. 1 DSGVO).
Sollte für People Analytics auch KI verwendet werden, stellt die KI-Verordnung weitere Anforderungen, die bis Mai 2026 umgesetzt werden müssen. Die Verordnung stuft People-Analytics als Hochrisiko-KI ein und verpflichtet alle Teilnehmer entlang der KI-Wertschöpfungskette zur Einhaltung verschiedener Voraussetzungen. Dazu gehören:
- Konformitätsprüfung,
- Risikomanagementsystem für den gesamten Lebenszyklus der Hochrisiko-KI,
- die Vermeidung diskriminierender Ergebnisse und
- die Gewährleistung einer menschlichen Aufsicht, um die Einhaltung ethischer und rechtlicher Standards sicherzustellen.
Insgesamt stellen die DSGVO und die KI-Verordnung mithin weitreichende Anforderungen an People-Analytics-Systeme. Allerdings stellen die Vorgaben z.B. durch die Nutzung von anonymisierten Daten kein unüberwindbares Hindernis dar. Doch welche Zwecke sollte ein Unternehmen mit solchen Systemen verfolgen?
Der verantwortungsbewusste Umgang mit persönlichen Daten der Belegschaft und Systemen, die gegenüber Beschäftigten zur Anwendung kommen, gehört zum Teil der Umsetzung von Maßnahmen zur sozialen Nachhaltigkeit, also dem Bereich „Social“ (S in ESG). In diesem Zusammenhang zielt die digitale Ethik darauf ab, moralisch-ethische Prinzipien in die Unternehmenskultur zu integrieren. Jedwede Digitalisierung muss verantwortungsbewusst und nachhaltig umgesetzt werden. Hierbei müssen die Unternehmensziele und die Interessen der Beschäftigten beachtet werden. Unternehmen sollten sich daher schon vor der Einführung von KI-Projekten wie z.B. People-Analytics immer bewusst machen:
Nicht alles, was technisch möglich und gesetzlich zulässig ist, bringt den Beschäftigten und dem Unternehmen Vorteile.
Es sind daher immer alle möglichen Vor- und Nachteile anhand digital-ethischer Prinzipien gegeneinander abzuwägen. Angewandt auf die obigen Beispiele müssen sich Unternehmen fragen, ob eine Fluktuationsanalyse nicht dazu missbraucht werden könnte, um „leistungsschwache“ Mitarbeiter zu identifizieren und diese zu kündigen. Demgegenüber kann aber auch KI eine bessere Datenbasis für ein Unternehmen schaffen, um gerechte und nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen. Eine KI selbst sollte nie das letzte Wort haben.
Durch KI-Systeme können viele Prozesse optimiert und automatisiert werden. Unternehmen müssen jedoch beachten, dass nicht jeder Einsatzbereich eines KI-Systems, der rechtlich erlaubt ist, auch sozial nachhaltig und ethisch ist.
Innerhalb einer sinnvollen ESG-Struktur ist eine verantwortungsvolle Datenverarbeitung entscheidend. Der Arbeitgeber muss ethische Fragestellung und die sozialen Aspekte der Verarbeitung von Mitarbeiterdaten berücksichtigen, um das volle Potenzial der digitalen Transformation in der Arbeitswelt auszuschöpfen. Er darf dabei nicht die grundlegenden Werte und Rechte der Arbeitnehmer kompromittieren. Nur durch eine ausgewogene und verantwortungsbewusste Implementierung von KI-Systemen können Unternehmen langfristig datenschutzkonform und ethisch korrekt agieren. Ein erster Schritt hierhin kann ein Code of Digital Ethics sein.
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