KI und Innovation im Bereich Lernen    •  Artikel  •  5 Min.

Komplexität als Kostenfaktor: Mit einem vereinfachten HR-Tech-Stack zu besserer KI-Bereitschaft und Skillübersicht

Komplexität hat ihren Preis – nur wird dieser Kostenfaktor allzu oft nicht ermittelt. So wissen womöglich auch Sie nicht, wie hoch er bei Ihnen ausfällt.

HRIT-Verantwortliche sehen sich einem Tech-Stack gegenüber, der in etwa so aussieht: ein bis in die letzte Faser angepasstes Kern-HRIS, eine Lernplattform voller Inhalte, in der Mitarbeitende kaum das Benötigte finden, eine Handvoll Punktlösungen, die drängende Probleme beheben konnten, aber ein fragmentiertes Geflecht aus chaotischen Daten hinterlassen haben. Und irgendwo dazwischen steht eine Belegschaft, die sich für das Zeitalter KI-gestützter Arbeit fit machen soll.

Alles im Namen der Modernisierung.

Wohin dieses Konvolut an Altsystemen aber wirklich geführt hat, zeigt sich, wenn geschäftskritische KI-Transformation ins Spiel kommt. Viele Unternehmen haben umfangreich in KI-Technologien investiert, erzielen jedoch kaum nennenswerte Ergebnisse damit. Ebenso wenig können sie KI-Bereitschaft und -Erfolg klar quantifizieren, da die komplexen Betriebsprozesse eines fragmentierten Tech-Ökosystems den Fortschritt ebenso unterbinden wie die Übersicht und Mitarbeiterentwicklung.

Ein komplexer Tech-Stack verursacht Kosten an mehreren Fronten.

So finden sich in jedem HR-Tech-Stack versteckte, aber vermeidbare Kostenfaktoren, angefangen bei Lizenzgebühren über Wartungskosten für Integrationen bis hin zu IT-Aufwand und doppelt bezogener Funktionalität von Systemen, die nicht miteinander kommunizieren. 

Unnötige Ausgaben dieser Art steigen umso mehr, wenn die Komplexität von Tech-Ökosystemen zunimmt.

Davor ist auch Ihr Unternehmen nicht gefeit. Laut CIO.com „verschwenden selbst ausgereifte IT-Organisationen nach eigener Einschätzung 20–30 % ihres Budgets“, etwa durch Missmanagement wie Überschneidungen und geringe Nutzungsraten.

Diese Kosten sind nicht von der Hand zu weisen. In Zeiten, in denen für jede Investition in KI-Transformation ein klarer ROI-Nachweis verlangt wird, haben diese Zusatzausgaben hohes Gewicht und sind umso schwieriger zu rechtfertigen. 

In großen Unternehmen, die Dutzende HR-bezogene Plattformen im Einsatz haben, kann dies in erheblichem Maße zu Buche schlagen – insbesondere bei global implementierter Technologie. Doch dem lässt sich entgegenwirken, wie etwa diese Beispiele zeigen:

Was HRIT-Verantwortliche allzu oft aber nicht auf der Rechnung haben, ist der Verlust durch fehlende Einsicht in die Belegschaft.

Fragmentierte Systeme gehen nicht nur auf Kosten der Wartungsfähigkeit, sondern auch der Sichtbarkeit. Wenn Skilldaten in einer Plattform isoliert sind, die keine Verbindung zur Personalplanung bietet, oder Compliance-Nachweise in einem System erfasst sind, das von Daten zur operativen Bereitschaft getrennt ist, schlägt dies nicht nur mit den direkten Kosten zu Buche. Denn es geht auch auf Kosten Ihrer Personal- und Transformationsplanung – in Form von verminderter Entscheidungsfähigkeit, nicht erkannter Skill-Lücken und unzureichender Performance von KI-Tools, da die zugrunde liegende Dateninfrastruktur fragmentiert ist.

In der Folge geraten Initiativen zur Transformation ins Stocken, und KI-Investitionen liefern nicht den erwarteten Effekt.

KI behebt Fragmentierung und Skill-Lücken nicht, sondern offenbart sie.

Eine Erzählart der KI-Transformationsstory suggeriert Technologie als Lösung für sämtliche Komplexitäten einer Organisation. Laut gängiger Meinung reicht es demnach aus, die passenden Tools zu implementieren, um Dateneinsicht und Mitarbeiterbefähigung zu gewährleisten.

Die Realität sieht jedoch anders aus. 

KI-Tools sind nur so nützlich wie die Daten, mit denen sie bespielt werden. So bedarf es für KI-gestützte Skill-Intelligence vernetzte, aktuelle und umfassende Personaldaten. Fragmentierte, hinter Silogrenzen verborgene und allzu oft auch veraltete Informationen, wie sie sich über die meisten HR-Ökosysteme verteilen, helfen dafür wenig. Weist die Dateninfrastruktur Mängel auf, macht KI diese umso deutlicher sichtbar. Korrigieren kann sie sie dagegen nicht. 

Genauso wenig wird sich schnelle Transformation allein dadurch einstellen, dass der Belegschaft KI-Tools zur Verfügung gestellt werden, bevor sie für deren Nutzung bereit sind – vielmehr werden sich entsprechende Lücken in der Befähigung dadurch umso klarer offenbaren. Einer Umfrage von Bright Horizons zufolge attestieren sich 79 % der Mitarbeitenden keine Bereitschaft zur Nutzung von KI am Arbeitsplatz. Modernisierungen der Infrastruktur laufen ins Leere, wenn Mitarbeitende nicht dazu in der Lage sind, sie sich zunutze zu machen. Dementsprechend generieren KI-Investitionen keine Rendite. 

Genau an diesem Punkt stehen aktuell viele HRIT-Verantwortliche: KI-Tools werden evaluiert oder sind bereits im Einsatz. Doch ohne eine nahtlose Möglichkeit zur skalierbaren Entwicklung kritischer Fähigkeiten tut sich die Belegschaft schwer, diese Tools leichtgängig in ihre Arbeitsabläufe einzupassen. Gefragt ist Datenklarheit zur Belegschaft, zu Skills und zum Fortschritt der Transformation – agil und dynamisch, um erfolgreiche Transformation gestalten und bedeutsame Ergebnisse erzielen zu können. 

Die entscheidende Hürde hierfür bleibt: Systeme interagieren nicht in einer Weise, die all dies möglich machen könnte. Die Lösung? Vereinfachung.

Konsolidierung von HR-Technologie ermöglicht Vernetzung und Dateneinsicht.

HR-Tech-Ökosysteme zu konsolidieren, ist ein Kraftakt. In weltweit operierenden Unternehmen mit Altsystemen, mehrsprachigen Umgebungen und komplexen Compliance-Anforderungen, die je nach Region unterschiedlich sind, wird Vereinfachung zu einem mehrjährigen Projekt. 

Zugleich zahlt es sich aber auch durch mehr aus als nur durch Kosteneinsparungen. 

Ein Geschäftsvorteil von Konsolidierung, der bei Beschaffungsentscheidungen nur selten einkalkuliert wird, ist der Faktor Dateneinsicht. Doch genau sie ist unerlässlich für KI-Transformation. Denn wenn sich die Daten nicht zu einem Gesamtbild verbinden lassen, bleibt der Nutzen von KI auf der Strecke. Personalisierung und die Fähigkeit, in Echtzeit auf veränderte Skill-Sets der Belegschaft reagieren zu können, hängt von Vereinfachung ab. 

Indem Sie Ihre HR-Systeme in einer nahtlos integrierten Datenschicht zusammenführen, erhalten Sie eine wirklich umfassende Sicht auf Ihre Belegschaft. Skilldaten aus allen Teilen des Unternehmens werden einsehbar, statt ihr Dasein auf Lernplattformen zu fristen, in denen niemand nachsieht. Compliance-Nachweise werden mit Einsatzbereitschaft verknüpft, der Abschluss von Schulungen lässt sich tatsächlicher Befähigung zuordnen. 

Diese Verbindungspunkte sind entscheidend für KI-Akzeptanz, den Aufbau damit verbundener Fähigkeiten und großumfängliche Transformation.

Mit einem Mal erhalten Sie in Echtzeit Aufschluss über die Fähigkeiten der Belegschaft – ein bedeutender Schritt hin zum modernen Ansatz einer skillbasierten Personalarchitektur und weg vom veralteten rollenbasierten Modell. Einem Artikel von HR Leader zufolge wird dies Unternehmen in die Lage versetzen, „mithilfe von KI-gestützten Skillzuordnungs- und Talent-Intelligence-Plattformen Lücken zu identifizieren, zukünftige Anforderungen zu prognostizieren und Lernpfade basierend auf individuellen Entwicklungszielen zu erstellen“.

Weltweit operierende Unternehmen, die ihren HR-Ansatz skillorientiert gestalten, erzielen damit bedeutsame Ergebnisse. So gestaltete etwa Pernod Ricard eine skillorientierte Architektur, mit der sich nicht nur Technologie ausrangieren ließ und so Kosteneinsparungen in Höhe von 600.000 Euro möglich wurden. Dem Unternehmen gelang es damit auch, Lernaktivitäten der Mitarbeitenden rund um geschäftskritische Skills wie generative KI und Änderungsmanagement voranzutreiben.Mit seinem neuen HR-Tech-Ökosystem und der dadurch ermöglichten 360-Grad-Sicht auf Skilldaten erreichte das Unternehmen die nötige Agilität in der Belegschaft, um in einem hochdynamischen Markt wettbewerbsfähig und anpassungsfähig zu bleiben.

Dank der besseren Transparenz und der unkomplizierten Möglichkeit, Skills nachzuverfolgen, sind die erfassten Daten stets aussagekräftig, aktuell und umsetzbar, wenn wichtige Entscheidungen bezüglich Personal und Transformation getroffen werden müssen. Eine saubere Datenbasis ist das A und O für eine Personal-Intelligence-Ebene, deren Wert exponentiell steigt, je länger sie im Einsatz ist.

Komplexität generiert Kosten. Einfachheit zahlt sich aus.

Oft wird die Rationalisierung von HR-Technologie als Zukunftsprojekt betrachtet – etwas, das erst in Angriff genommen wird, wenn sich alles andere stabilisiert hat. Technische Komplexität nimmt jedoch immer weiter zu, und der Wandel ist heute eine Konstante.

Jede neue HR-Technologielösung, um die ein bereits fragmentiertes Ökosystem ergänzt wird, lässt eine weitere Lücke entstehen, durch die Daten verloren gehen können. Gleichermaßen stellt sie eine weitere Integration dar, die gewartet werden muss, und eine Ebene für „Rauschen“, das es HRIT-Verantwortlichen erschwert, die Dateneinblicke zur Belegschaft zu erhalten, die sie benötigen.

Im Zeitalter der KI werden sich Unternehmen, die eine aufgeräumte, vernetzte Dateninfrastruktur für Personalthemen umsetzen, einen erheblichen Vorteil gegenüber denen sichern können, die dies versäumen. Denn hierbei zu zögern, generiert Kosten, die leicht unterschätzt werden. Sie belasten nicht nur das Budget, sondern kommen auch in Form von wachsenden Skill-Lücken, mangelnder Transparenz in Bezug auf die Belegschaft und Ineffizienzen bei der KI-Transformation zum Tragen. All dies kann sich derzeit kaum ein Unternehmen leisten.

Das Fazit lautet also: Ein komplexer Tech-Stack führt zu immer höheren Mehrkosten und Effizienzverlusten. Wer dagegen Vereinfachungen fokussiert angeht, profitiert in der skillorientierten und von KI geprägten Welt von heute umso mehr.

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