HR-Strategie: Demografie als Chance Aufgrund der Unternehmensentwicklung ist bei Henkel schon seit Jahren klar: Diversity, Equity und Inclusion müssen sein, um auf den globalen Märkten kon- kurrenzfähig zu bleiben. Deshalb stellt der deutsche Traditionskonzern die Erfahrungen, das Wissen und die Kreativität seiner Mitarbeiter aus 120 Ländern in den Mittelpunkt seiner Wachstumsstrategie. Auf Management-Ebene hat sich Henkel ein besonders ambitioniertes Ziel gesetzt: Geschlechterparität bis 2025.

HR-Strategie: Demografie als Chance Mit seiner über 145-jährigen Geschichte gilt Henkel als deutsches Traditionsunternehmen. Aber der deutsche Dax-Konzern ist seit Jahren ganz klar international aufgestellt: Etwa 85 Prozent der 52.000 Mitarbeiter leben und arbeiten außerhalb Deutschlands. Insgesamt arbeiten Menschen aus mehr als 120 Ländern für den Konsumgüter- und Industriekonzern. Allein am Hauptsitz in Düsseldorf sind mehr als 75 verschiedene Nationalitäten vertreten. Darüber hinaus wird der meiste Umsatz außerhalb von Europa generiert, vor allem in Wachstumsmärkten. 54 Prozent der Mitarbeiter stammt aus Ländern wie Vietnam, Südafrika, Mexiko oder Algerien.

Robotics in HR – Hype oder Hilfe?

Robotic Process Automation (RPA): Software, um Geschäftsprozesse zu automatisieren. Dabei stehen repetitive Abläufe im Fokus, die nach feststehenden Regeln automatisch ausgeführt werden. Besonders geeignet für RPA sind Geschäftsprozesse, die hohe Stückzahlen aufweisen und aus eher einfachen Handlungsschritten ohne höhere kognitive Anforderungen bestehen. Die Besonderheit im Vergleich zu anderen Automatisierungstechniken besteht darin, dass der Roboter die vorhandenen grafischen Oberflächen der IT-Anwendungen genauso bedient, wie es ein Mensch machen würde. Die Anwendungen werden dabei nicht verändert, wodurch die Entwicklung eines Roboters sehr schnell und kosteneffizient möglich ist. Von dieser Stärke profitieren Abläufe am meisten, deren IT-Systeme auf unterschiedlichen Technologien (zum Beispiel Web, SAP, Mainframe) basieren, da herkömmliche Skript- und Makro-Techniken in diesem Kontext meist an ihre Grenzen stoßen. Die beiden zentralen Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz eines Roboters zur Automatisierung eines Prozesses sind:

1. Alle Eingabedaten müssen in digitaler und strukturierter Form vorliegen. Strukturiert bedeutet hierbei, dass die Daten in einem vorgegebenen Format vorliegen – und jeweils klar gekennzeichnet ist, um welches Datum es sich handelt (Beispiel: Geburtsdatum: 1.1.1970).
2. Der Roboter muss alle Entscheidungen im Prozessablauf anhand der Eingabe- daten nach festgelegten Regeln und ohne weitere Kenntnisse oder Ermessensspielräume treffen können.

So nützlich Bots für viele Aufgaben sind, so schnell kommt der Wunsch auf, sie in einem breiteren Umfang einzusetzen, um dadurch den Automatisierungsgrad von Prozessen noch weiter zu erhöhen. Dabei stößt man schnell an die beiden wesentlichen Grenzen der Technologie:

1. Bots benötigen Eingaben in digitaler, strukturierter Form. Diese findet man in Programmoberflächen und Datenbanken, teilweise auch in strukturierten Excel-Dateien oder E-Mails, jedoch nicht in gescannten Briefen, Faxen, Fließtexten oder Telefongesprächen.
2. Bots können Entscheidungen lediglich fix nach dem Muster »Wenn dies, dann das, sonst folgendes« treffen. Komplexere Entscheidungen, deren Parameter nicht eindeutig sind, sind damit nicht möglich.

Die Chance, diese Limitierungen zu überwinden, besteht in der Verknüpfung von Robotics mit weiteren digitalen Technologien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Um aus unstrukturierten Eingaben Informationen zu gewinnen, die ein Bot verarbeiten kann, sind folgende Schritte erforderlich:

Digitalisieren analoger Information: Dazu gehören das Aufzeichnen von Sprache oder Tonsignalen per Mikrofon oder Telefon ggf. mit anschließender Audiotranskription, das Scannen von Texten mit anschließender Zeichenerkennung (Optical Character Recognition − OCR) oder in Industrie und Technik das Digitalisieren analoger Sensordaten mittels A/D-Wandler. Im Umfeld von HR ist vor allem das Ver- arbeiten von Informationen in natürlicher Sprache aus Texten oder Gesprächen relevant, sodass wir uns im Folgenden darauf konzentrieren, aus diesen Quellen strukturierte Informationen zu gewinnen.

Sprache verstehen und in strukturierte Daten umwandeln: Dem Verständnis und der Übersetzung natürlicher Sprachen widmet sich die KI-Unterdisziplin Natural Language Processing (NLP). Für den Einsatz von Robotics sind aus diesem Feld vor allem die Schritte des Verstehens (um welches Thema beziehungsweise welchen Vorgang handelt es sich) und der Extraktion der relevanten Daten erforderlich.

Wir wirkt sich das auf das Personalmanagement aus? Robotics und KI können in die HR-Prozesse Geschwindigkeit und Flexibilität bringen, sie können Qualitäten verbessern und gleichzeitig Kosten senken. Dies betrifft vornehmlich die HR-Verwaltungsprozesse. Robotics und KI können aber auch den »Match« zwischen Bewerber und Unternehmen unterstützen und die Personalentwicklung deutlich optimieren. Derzeit werden die Robotics-Lösungen für größere Massenprozesse mit immer wieder- kehrenden Aufgaben eingesetzt. Trotz kurzer Entwicklungszeit sind RPA-Lösungen erst ab einem bestimmten Einsparvolumen sinnvoll – diese Schwelle sinkt allerdings bei Unternehmen mit RPA-Erfahrung kontinuierlich. Insofern ist davon auszugehen, dass der Einsatz von Robotics künftiger Standard in vielen Prozessen im HR-Bereich sein wird. Der Einsatz von KI muss hingegen differenziert betrachtet werden. Haupteinsatzgebiete werden nach Angaben des Bundesverbandes der Personalmanager (2019) wohl KI-Lösungen in den nachfolgenden Bereichen sein:

1. Führung (beispielsweise Führungs-/Coaching-Apps),
2. Neueinstellungsprozess (beispielsweise Text- oder Sprach-Analytics, digitale Interviews),
3. Personalentwicklungsprozesse (beispielsweise Massive Open Online Courses − MOOCs) und
4. People Analytics (beispielsweise Predictive Analytics).

Während die Funktionsweise von Robotics sehr transparent ist, da hier fest definierte Regeln programmiert sind, bleibt beim Einsatz von KI beim Betrachter der Eindruck einer Black-Box, in der sich Entscheidungen nicht immer einfach nachvollziehen lassen. Der Grund hierfür liegt in der Tatsache, dass die KI durch immer neue Fälle selbst Muster erkennt und auf dieser Basis »selbst« entscheidet. Deshalb wird KI bei Personalentscheidungen den Menschen nicht ersetzen – ihn aber unterstützen. HR-Manager müssen deshalb entscheiden, welche Techniken sie an die KI delegieren. Die Frage, wie viel Eigenverantwortung, wie viel Selbstbestimmung des Systems wir zulassen, wird zu einer zentralen Frage. Dazu gehört auch, dass fehlerhaftes Verhalten sowohl bei Mensch wie auch bei der KI berücksichtigt wird. Dabei spielen sowohl ethische als auch ökonomische Überlegungen eine Rolle. Wo und in welchem Umfang Robotics und KI in den HR-Bereichen eingesetzt wird, gehört somit zu den wichtigsten Entscheidungen von Führungskräften im Personalbereich. Dabei wird sich auch die Rolle des Personalmanagers verändern: Er trägt künftig die Verantwortung dafür, welche Technologien im Personalmanagement eingeführt werden und welche nicht. Er ist erster Change Manager, überwindet Ängste und Unsicherheiten im Unternehmen und zeigt die Chancen auf. Personaler werden künftig »technologieverliebter« sein, als sie das in der Vergangenheit waren. Mit wachsender Nachfrage der HR-Bereiche nach Robotics und KI-Anwendungen werden neue Möglichkeiten im HR-Umfeld entstehen – auch solche, die wir uns heute noch nicht vorstellen können.