Im ersten Panel der Solution Stage 1 auf der Personalmesse München wurde nicht über Wohlfühlkultur gesprochen, nicht über Agilität oder New Work. Stattdessen über Zahlen. „Die Zukunft von HR braucht Kennzahlen“ lautete der nüchterne Titel eines Panels am ersten Messetag – und tatsächlich scheint die Personalarbeit in eine neue epistemische Phase einzutreten. Daten sollen nicht mehr nur begleiten, sondern erklären.
Der Professor Simon Werther, der an der Hochschule München forscht und zugleich Unternehmer ist, beschrieb die Entwicklung als logische Konsequenz einer Profession, die lange zwischen Psychologie und Administration pendelte. „Zahlen sind kein Gegensatz zu Menschenkenntnis“, sagte er, „sie machen sie überprüfbar.“ People Analytics – die systematische Auswertung von Mitarbeiterdaten – wird so zur Brücke zwischen Intuition und Evidenz.
Vanessa Reynolds, Wirtschaftspsychologin und Beraterin, sieht darin allerdings keine technokratische Wende, sondern eine methodische. Die Versuchung, Daten einfach zu sammeln, sei groß, der Nutzen jedoch gering. „Man muss zuerst fragen, was man wissen will, bevor man misst.“ Ihre Kritik zielt auf eine verbreitete Unreife: Unternehmen generieren Kennzahlen ohne Erkenntnisinteresse. Daten, so Reynolds, hätten keine Bedeutung ohne Hypothese.
Auch Katja Mlecka, die bei der österreichischen ASFINAG für Personal- und Organisationsentwicklung verantwortlich ist, beschrieb den Prozess als Suchbewegung. Ihr Unternehmen nutze Personaldaten, um Muster zu erkennen – etwa in der Nachfolgeplanung oder beim Wissenstransfer. „Es geht nicht um Kontrolle, sondern um Voraussicht“, sagte sie. Die Kunst bestehe darin, Entwicklungen zu deuten, bevor sie in Kennzahlen sichtbar werden.
Damit berührt die Diskussion eine alte Spannung: Wie lässt sich das Unmessbare in Maßzahlen fassen, ohne den Menschen zu verlieren? People Analytics bewegt sich in einem epistemologischen Zwischenraum – zwischen Sozialwissenschaft und Betriebswirtschaft, zwischen Vertrauen und Kontrolle.
Werther betonte, dass Datenkompetenz keine Spezialdisziplin bleiben dürfe. „Man muss kein Statistiker sein, um Kennzahlen zu verstehen – aber man muss wissen, was sie bedeuten.“ Die Digitalisierung zwinge die Personalarbeit, einen neuen Alphabetismus zu entwickeln. Dashboards und Auswertungen allein genügen nicht; entscheidend sei die Fähigkeit, Zusammenhänge zu erkennen und zu interpretieren.
Die wissenschaftliche Perspektive gibt diesem Trend einen Rahmen: Seit den 1990er Jahren versuchen Forscherinnen und Forscher, den „Return on People“ zu bestimmen – also die Frage, welchen Beitrag Personalpolitik zum Unternehmenserfolg leistet. Doch während ökonomische Modelle auf Korrelationen setzen, bleibt der Mensch eine Variable eigener Art. Zufriedenheit, Motivation oder Bindung lassen sich nicht wie Produktionsdaten linearisieren.
Reynolds warnte deshalb vor einem „algorithmischen Selbstbetrug“: Der Glaube an Objektivität könne dazu führen, dass man das eigene Erkenntnisinteresse aus den Augen verliere. Daten, so ihre Mahnung, seien immer Interpretationen zweiter Ordnung – Abbilder von Messungen, nicht von Wirklichkeit.
Trotz dieser Skepsis war der Tenor optimistisch. Werther sprach von der „Evidenzkultur“ als neuem Fundament der Personalarbeit: Wenn HR-Abteilungen verstehen, wie Daten generiert und gedeutet werden, gewinnen sie Einfluss auf strategische Entscheidungen. Die Personalabteilung wird vom Verwalter zur diagnostischen Instanz – sie misst nicht nur, sie erklärt.
Das Panel endete, wie es begonnen hatte: mit einer Frage nach dem Maß. Wie viel Statistik verträgt der Mensch? Und wie viel Subjektivität darf die Wissenschaft? Die Antwort blieb offen, aber der Anspruch war formuliert. Die Personalarbeit der Zukunft wird sich daran messen lassen müssen, ob sie Zahlen lesen kann – und Menschen versteht.