Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht darin, Big Data in der Eignungsdiagnostik mit deren Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Gefahren theoretisch zu beleuchten. Aufgrund der Relevanz der Thematik werden Handlungsempfehlungen für Unternehmen erarbeitet, die eine sinn- und zielgerichtete Nutzung von Big Data in der Eignungsdiagnostik ermöglichen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
1.2 Zielsetzung
1.3 Aufbau der Arbeit
2 Theoretische Grundlagen zu Big Data in der Eignungsdiagnostik
2.1 Begriffsdefinitionen
2.2 Big Data als komplexes Konstrukt im Personalmanagement
2.3 Einsatzmöglichkeiten von Big Data in der Eignungsdiagnostik
2.3.1 Künstliche Intelligenz in der externen Personalbeschaffung
2.3.2 People Analytics in der internen Personalbeschaffung
2.4 Chancen und Grenzen von Big Data in der Eignungsdiagnostik
3 Handlungsempfehlungen für Unternehmen zur Nutzung von Big Data in der Eignungsdiagnostik
4 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht theoretisch die Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Risiken von Big Data in der Eignungsdiagnostik. Basierend auf dieser Analyse werden Handlungsempfehlungen für Unternehmen entwickelt, um eine sinnvolle und zielgerichtete Nutzung dieser Technologien zu ermöglichen.
- Grundlagen von Big Data, Künstlicher Intelligenz und People Analytics
- Anwendung von KI in der externen Personalbeschaffung
- Einsatz von People Analytics in der internen Mitarbeiteranalyse
- Potenziale und Herausforderungen (Datenqualität, Ethik, Akzeptanz)
- Strategische Handlungsempfehlungen für Unternehmen
Auszug aus dem Buch
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
Der technologische Wandel als Folge der Digitalisierung führt zu Veränderungsdruck in den Unternehmen (Bankewitz et al., 2016, S. 58). Ohne Innovations- und Anpassungsbereitschaft sowie -fähigkeit eines jeden Mitarbeiters sinkt die unternehmerische Wertschöpfung und Unternehmen können langfristig nicht am stark konkurrierenden Markt bestehen. Innovationen beziehen sich jedoch nicht nur auf neue Produkte, sondern auch fortschrittliche IT- und Automatisierungslösungen in den verschiedenen Unternehmensbereichen sollen zur Prozessvereinfachung und -optimierung beitragen (Drupp et al., 2018, S. 70; Lasi et al., 2014, S. 262; V. Peter, 2017, S. 9; Rump & Eilers, 2017, S. 5; Ternès, 2018, S. 1). Zu solchen Technologien, die eine zunehmende Bedeutung im aktuellen Zeitalter erhalten und Geschäftsmodelle grundlegend beeinflussen, sind neben der Robotik die künstliche Intelligenz oder Business Analytics auf Grundlage von Big Data zu zählen (Kraft & Peter, 2017, S. 11; Müller, 2019, S. 66–67).
Das Personalmanagement fokussiert sich aus wirtschaftlicher Perspektive auf die Mitarbeiter, die mittlerweile bekanntlich einen entscheidenden Erfolgstreiber darstellen (Bullinger, 1996, S. 9; Scherm & Süß, 2017, S. 3–4). Dieser Unternehmensbereich, dem mitunter die Eignungsdiagnostik zugeordnet ist, wird zunehmend relevanter, da sich unter anderem der Fachkräftemangel, die daraus resultierende Machtverschiebung auf Seiten der Arbeitnehmer und die hohen Fluktuationskosten in zahlreichen Unternehmen verschärfen (Baumöl, 2019, S. 9; Holtbrügge, 2015, S. 5; Ullah & Witt, 2015, S. 7–23; Weitzel et al., 2018, S. 4–12). Dies erfordert in vielen Unternehmen eine kritisch reflektierte Restrukturierung und Neugestaltung des Personalbereichs, der von der Unternehmensführung häufig kritisch beäugt wird, da die Personalkosten oftmals einer der größten Kostenverursacher im Unternehmen sind (Gora, 2016, S. 1; Lindner-Lohmann et al., 2016, S. 1; Schellinger et al., 2020, S. 193).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung beleuchtet den durch Digitalisierung geprägten Veränderungsdruck auf Unternehmen und die daraus resultierende wachsende Bedeutung einer datengestützten Eignungsdiagnostik im Personalwesen.
2 Theoretische Grundlagen zu Big Data in der Eignungsdiagnostik: Dieses Kapitel definiert zentrale Begriffe und erläutert die Funktionsweise von Big Data, KI-Anwendungen und People Analytics sowie deren spezifische Chancen und Risiken.
3 Handlungsempfehlungen für Unternehmen zur Nutzung von Big Data in der Eignungsdiagnostik: Es werden konkrete Voraussetzungen und Strategien dargestellt, die Unternehmen bei der Implementierung von intelligenten Algorithmen beachten sollten, um Herausforderungen erfolgreich zu begegnen.
4 Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und betont die Notwendigkeit individueller Kosten-Nutzen-Analysen sowie einer strategischen Einbettung in die Unternehmenskultur für eine nachhaltige Nutzung von Big-Data-Anwendungen.
Schlüsselwörter
Big Data, Eignungsdiagnostik, Personalmanagement, Künstliche Intelligenz, People Analytics, Recruiting, Personalauswahl, Digitalisierung, Datenqualität, Algorithmen, Predictive Analytics, Personalbeschaffung, Datenschutz, Unternehmenskultur, Arbeit 4.0
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Nutzung von Big Data, künstlicher Intelligenz und People Analytics innerhalb der Eignungsdiagnostik und Personalbeschaffung in Unternehmen.
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder umfassen die Definition und Bedeutung von Daten im Personalwesen, den spezifischen Einsatz von KI in der externen Rekrutierung sowie von People Analytics in der internen Mitarbeiteranalyse.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, die Einsatzmöglichkeiten sowie die damit verbundenen Chancen und Risiken aufzuzeigen und Handlungsempfehlungen für Unternehmen zu formulieren.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit stützt sich primär auf eine theoretische Auseinandersetzung und Literaturanalyse zur Bewertung und Einordnung von Big-Data-Anwendungen in der aktuellen Praxis.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretischen Grundlagen und die Diskussion der Chancen und Grenzen von Big Data sowie die Ableitung von konkreten Empfehlungen für Unternehmen.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit am besten?
Die prägendsten Begriffe sind Big Data, Eignungsdiagnostik, Künstliche Intelligenz, People Analytics und digitale Transformation im Personalwesen.
Wie unterscheidet sich die externe Personalbeschaffung von der internen Mitarbeiteranalyse?
Die externe Personalbeschaffung fokussiert sich mittels Künstlicher Intelligenz auf das Finden und Auswählen neuer Kandidaten, während People Analytics intern primär Bestandsdaten nutzt, um Karrierepfade und Leistungspotenziale zu analysieren.
Wie kann die Gefahr der algorithmischen Diskriminierung minimiert werden?
Dies erfordert eine hohe Qualität der Trainingsdaten, eine kritische Konfiguration der Algorithmen und die Einhaltung rechtlicher Gleichbehandlungsgrundsätze sowie eine kontinuierliche Überprüfung auf verzerrte Ergebnisse.
- Citation du texte
- Anonym (Auteur), 2022, Big Data in der Eignungsdiagnostik. Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Grenzen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1394595
