Diese Bachelorarbeit beleuchtet, wie die digitale Transformation und datenbasierte Technologien Human Resources grundlegend verändern. Mit Fokus auf Künstliche Intelligenz und People Analytics zeigt sie, wie HR vom administrativen Bereich zum strategischen Partner wird, der durch objektive Datenanalysen effizientere und transparentere Entscheidungen trifft. Die Arbeit analysiert erforderliche neue Kompetenzprofile, wie etwa den People Analyst, und die Integration datenbasierter Tools in alle HR-Prozesse – von Recruiting bis Talententwicklung.
Im Mittelpunkt stehen die Herausforderungen der Implementierung, darunter mangelnde Datenkompetenz, technische Barrieren und ethische Fragen wie Datenschutz und algorithmische Fairness. Die Thesis bietet Unternehmen praxisnahe Empfehlungen, etwa die gezielte Kompetenzentwicklung, funktionsübergreifende Zusammenarbeit und die Einführung von Reifegradmodellen für datengetriebenes Arbeiten. Sie macht deutlich: Nur wer den Wandel aktiv und verantwortungsbewusst gestaltet, kann KI und People Analytics nutzen, um Innovation, Fairness und Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu stärken
Inhaltsverzeichnis
- 1 EINFÜHRUNG IN DAS THEMA UND AUFBAU DER ARBEIT
- 1.1 RELEVANZ UND AKTUALITÄT DER DIGITALISIERUNG IM PERSONALMANAGEMENT
- 1.2 PROBLEMSTELLUNG UND AUFBAU DER ARBEIT
- 2. THEORETISCHE FUNDIERUNG UND SITUATIVE EINORDNUNG
- 2.1 BEGRIFFSDEFINITIONEN UND KONZEPTIONELLE ABGRENZUNG
- 2.1.1 Künstliche Intelligenz im HR-Kontext
- 2.1.2 People Analytics: Definition und Entwicklungsstufen
- 2.1.3 Abgrenzung: e-HRM, Digital HRM und People Analytics
- 2.1.4 Datengetriebene Entscheidungsfindung im Personalmanagement
- 2.2 THEORETISCHE MODELLE UND FRAMEWORKS
- 2.2.1 Evolutionsmodelle der HR-Digitalisierung
- 2.2.2 Kompetenzmodelle für datengetriebenes HR-Management
- 2.3 EMPIRISCHER FORSCHUNGSSTAND UND EVIDENZ
- 2.3.1 Empirischer Forschungsstand zu People Analytics und KI-Anwendungen im HRM
- 2.3.2 Forschungslücken und offene Fragen
- 2.1 BEGRIFFSDEFINITIONEN UND KONZEPTIONELLE ABGRENZUNG
- 3. METHODISCHES VORGEHEN
- 3.1 FORSCHUNGSDESIGN
- 3.2 DATENERHEBUNG UND ANALYSEVERFAHREN
- 4. TECHNOLOGISCHE EINFLÜSSE AUF ENTSCHEIDUNGSPROZESSE UND ROLLENWANDEL IM PERSONALMANAGEMENT
- 4.1 DER WANDEL VON HR-ROLLEN UND KOMPETENZPROFILEN IM ZEITALTER DATENBASIERTER TECHNOLOGIEN
- 4.2 STRUKTURELL-FUNKTIONALE TRANSFORMATION VON ENTSCHEIDUNGSPROZESSEN IM DATENBASIERTEN HRM
- 4.3 DIGITALE TRANSFORMATION IM HR-MANAGEMENT: EMPIRISCHE EVIDENZ, STRATEGISCHE IMPLIKATIONEN UND ZUKÜNFTIGE ENTWICKLUNGSLINIEN
- 4.4 THEORETISCHE FUNDIERUNG UND SYSTEMISCHE PERSPEKTIVEN DER DIGITALEN TRANSFORMATION IM HRM
- 5. HERAUSFORDERUNGEN UND HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN
- 5.1 HERAUSFORDERUNGEN BEI DER EINFÜHRUNG DATENBASIERTER HR-ANSÄTZE
- 5.2 HANDLUNGSEMPFEHLUNGEN ZUR ERFOLGREICHEN IMPLEMENTIERUNG DATENBASIERTER ENTSCHEIDUNGSANSÄTZE
- 5.2.1 Etablierung datenkultureller Grundlagen und ethischer Leitlinien
- 5.2.2 Aufbau funktionsübergreifender Kompetenznetzwerke
- 5.2.3 Definition klarer, nutzenorientierter Use-Cases
- 5.2.4 Einführung eines Reifegradmodells zur Standortbestimmung
- 5.2.5 Förderung von Datenkompetenz auf allen Organisationsebenen
- 5.2.6 Etablierung partizipativer Change-Kommunikation
- Tabelle 1: Priorisierung der Handlungsempfehlungen (nach Impact, Aufwand, Reifegrad)
- 6. FAZIT UND AUSBLICK
- 6.1 FAZIT
- 6.2 LIMITATIONEN
- 6.3 AUSBLICK
- I LITERATURVERZEICHNIS
- II TABELLENVERZEICHNIS
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit analysiert den tiefgreifenden Wandel des Personalmanagements durch den Einsatz KI-gestützter Technologien und People Analytics. Sie untersucht, wie diese das Rollenbild und die Entscheidungsprozesse im HR-Management verändern und wie Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten können, um die Personalabteilung zu einer datengetriebenen Entscheidungsinstanz zu transformieren.
- Digitalisierung und Automatisierung im Personalmanagement
- Rollenverständnis und Kompetenzanforderungen von HR-Fachkräften
- Transformation von Entscheidungsprozessen durch KI und People Analytics
- Ethische Fragestellungen und Governance im Umgang mit Personaldaten
- Herausforderungen bei der Implementierung datenbasierter HR-Systeme
- Strategische Handlungsempfehlungen für eine erfolgreiche HR-Transformation
Auszug aus dem Buch
2. Theoretische Fundierung und situative Einordnung
Im Personalmanagement bezeichnet Künstliche Intelligenz (KI) vor allem Softwaresysteme, die automatisiert HR-Entscheidungen treffen oder Entscheidungsträger Empfehlungen geben. Typische Einsatzfelder sind beispielsweise die Zuordnung von Beschäftigten zu Gruppen wie „produktiv“ oder „zuverlässig“. Anders als klassische HR-Systeme greift KI dabei nicht nur auf intern anfallende Buchhaltungs- oder Produktivitätsdaten zurück, sondern verarbeitet ebenso Daten aus Wearables oder sozialen Interaktionen. Mit diesen heterogenen Datenquellen lassen sich unter Anderem optimaler Personalbedarf, Fluktuationswahrscheinlichkeiten, Schichtpläne, individualisierte Job-Angebote sowie Lern- und Talentförderungen berechnen.
Ein KI-System wird hier verstanden als Software, die maschinelles Lernen, Inferenzmechanismen oder statistische Optimierungsverfahren nutzt, um menschendefinierte Ziele zu erreichen und daraus Inhalte, Vorhersagen oder Entscheidungen für das jeweilige Interaktionsumfeld abzuleiten. Dieses Potenzial markiert einen Paradigmenwechsel im HR-Mangement: KI kann Unternehmensleistung steigern, wirft aber zugleich erhebliche technologische und ethische Fragen auf, wie etwa zum Arbeitsplatzersatz, zur Mensch-KI-Kollaboration oder zu Fairness im Recruiting. Entsprechend intensiv befassen sich Forschung und Praxis mit den Auswirkungen auf Training, Entscheidungsprozesse und die Substitution menschlicher Arbeit in traditionell interaktiven Funktionen.
People Analytics (PA) – auch HR-, Workforce- oder Human-Resource-Analytics genannt – ist die systematische Analyse von HR-Daten in Kombination mit strategisch relevanten Unternehmens- und Umfelddaten. Ziel ist es, aktuelle Organisationsfragen datenbasiert zu beantworten und so Geschäftsprobleme zu lösen. Methodisch betrachtet handelt es sich um einen kontinuierlichen Prozess, der Personaldaten in organisationsrelevante Erkenntnisse überführt. Er stützt sich auf deskriptive, visuelle und inferenzstatistische Auswertungen von Prozess-, Humankapital- und Leistungsdaten – ergänzt um externe Benchmarks –, um die Wirkung personalwirtschaftlicher Entscheidungen transparent zu machen.
Die HR-Fachliteratur unterscheidet heute vier zentrale Digitalisierungsbegriffe. Digitization beschreibt die rein technische Umwandlung analoger Informationen in digitale Form, etwa das Scannen von Bewerbungsunterlagen. Digitalization geht darüber hinaus: Sie verbindet technische Digitalisierung mit operativen oder begrenzt strategischen Zielen und berücksichtigt dabei menschliche Aufgaben und Zwecke. Digital Transformation zielt schließlich auf eine tiefgreifende, strategische Neu-Ausrichtung der gesamten Organisation ab, die auf dem Wertschöpfungspotenzial digitaler Technologien basiert; HR-Analytics gilt hier als Keimzelle entsprechender Strategien.
Zusammenfassung der Kapitel
Kapitel 1: Einführung in das Thema und Aufbau der Arbeit: Dieses Kapitel stellt die Relevanz der Digitalisierung im Personalmanagement dar und identifiziert zentrale Problemstellungen sowie Forschungslücken, die zur Ableitung der Forschungsfragen führen.
Kapitel 2: Theoretische Fundierung und situative Einordnung: Es werden grundlegende Begriffe wie KI, People Analytics, e-HRM und Digital HRM definiert, relevante theoretische Modelle vorgestellt und der empirische Forschungsstand samt bestehender Forschungslücken aufgearbeitet.
Kapitel 3: Methodisches Vorgehen: Dieses Kapitel beschreibt das systematische Literatur-Review nach dem PRISMA-2020-Standard und die Qualitätssicherungsinstrumente, die zur Analyse der Literatur und zur Herleitung der Ergebnisse verwendet wurden.
Kapitel 4: Technologische Einflüsse auf Entscheidungsprozesse und Rollenwandel im Personalmanagement: Hier wird der Wandel von HR-Rollen und Kompetenzprofilen im Zeitalter datenbasierter Technologien sowie die strukturell-funktionale Transformation von Entscheidungsprozessen durch KI und People Analytics analysiert.
Kapitel 5: Herausforderungen und Handlungsempfehlungen: Dieses Kapitel identifiziert zentrale Herausforderungen bei der Einführung datenbasierter HR-Ansätze und leitet konkrete Handlungsempfehlungen zur erfolgreichen Implementierung dieser Technologien ab.
Kapitel 6: Fazit und Ausblick: Die abschließende Beantwortung der Hauptforschungsfrage erfolgt hier, indem die gewonnenen Erkenntnisse zusammengeführt, Limitationen diskutiert und ein Ausblick auf zukünftige Forschungsbedarfe gegeben wird.
Schlüsselwörter
Digitalisierung, Personalmanagement, Künstliche Intelligenz (KI), People Analytics, HR-Transformation, Datengetriebene Entscheidungsfindung, Kompetenzprofile, Ethische Leitlinien, Change Management, Reifegradmodelle, Datenkompetenz, HR-Strategie, Prozessoptimierung, Human Resources, Evidenzbasierte Entscheidungen
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit dem tiefgreifenden Wandel im Personalmanagement, der durch die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und People Analytics ausgelöst wird, und untersucht die damit verbundenen Implikationen für HR-Rollen, Kompetenzen und Entscheidungsprozesse.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themenfelder umfassen den Wandel von HR-Rollen und Kompetenzprofilen, die strukturelle Transformation von Entscheidungsprozessen, die theoretische Fundierung der HR-Digitalisierung sowie Herausforderungen und Handlungsempfehlungen für die Implementierung datenbasierter HR-Ansätze.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist es, die Hauptforschungsfrage zu beantworten: "Wie verändern KI und People Analytics das Rollenbild sowie die Entscheidungsprozesse im HR-Management und wie können Unternehmen diesen Wandel erfolgreich gestalten?"
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einem systematischen Literatur-Review nach dem PRISMA-2020-Standard, ergänzt durch qualitätssichernde Instrumente wie ROBIS- und CASP-Checklisten, um eine nachvollziehbare Herleitung der Ergebnisse zu gewährleisten.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die technologischen Einflüsse auf das Personalmanagement, den Wandel von HR-Rollen und Kompetenzprofilen, die Transformation von Entscheidungsprozessen im datenbasierten HRM sowie die damit verbundenen Herausforderungen und Handlungsempfehlungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit wird charakterisiert durch Schlüsselwörter wie Digitalisierung, Personalmanagement, Künstliche Intelligenz (KI), People Analytics, HR-Transformation, Datengetriebene Entscheidungsfindung und Ethische Leitlinien.
Was ist der Unterschied zwischen Digitization, Digitalization und Digital Transformation im HR-Kontext?
Digitization ist die rein technische Umwandlung analoger in digitale Informationen (z.B. Scannen von Dokumenten). Digitalization verbindet technische Digitalisierung mit operativen oder strategischen Zielen. Digital Transformation zielt auf eine tiefgreifende, strategische Neuausrichtung der gesamten Organisation basierend auf dem Wertschöpfungspotenzial digitaler Technologien ab.
Welche Rolle spielen ethische Aspekte und Datenschutz bei der Implementierung von KI im HR-Bereich?
Ethische Aspekte und Datenschutz sind entscheidend, da KI-Systeme Fragen bezüglich algorithmischem Bias, mangelnder Transparenz, Fairness im Recruiting und dem Umgang mit sensiblen Personaldaten aufwerfen. Ein ethisch fundierter Rahmen und klare Governance-Strukturen sind unerlässlich.
Welche Kernkompetenzen werden für HR-Analysten in der Literatur identifiziert?
Die Literatur identifiziert Kernkompetenzen wie Beratung, Forschung und Entdeckung, Storytelling und Kommunikation, sowie technisches Wissen, das digitale Fertigkeiten, Statistik- und Zahlenkenntnisse sowie Geschäftssinn umfasst.
Warum ist eine partizipative Change-Kommunikation für die erfolgreiche Einführung datenbasierter HR-Systeme so wichtig?
Partizipative Change-Kommunikation ist entscheidend, um Widerstände zu vermeiden und Vertrauen aufzubauen. Studien zeigen, dass Akzeptanz dann am höchsten ist, wenn der Wandel als gemeinsamer Lernprozess verstanden und gestaltet wird, insbesondere bei sensiblen Themen wie Leistungsmessung oder Automatisierung.
- Arbeit zitieren
- Anonym (Autor:in), 2025, Vom Personalverwalter zum People Analyst. Wie KI und People Analytics das Personalmanagement in eine datengetriebene Entscheidungsinstanz transformieren, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1672966
