Beim Shift/HR Employee Experience SUMMIT am 30. September 2026 haben wir diskutiert, wie das Employee Experience Management die laufenden Transformationsaktivitäten in Unternehmen besser unterstützen kann. Unser Ausgangspunkt war die Beobachtung, dass Unternehmen inzwischen über umfangreiche Erfahrungen mit Employee Listening, Engagement-Programmen und der Gestaltung digitaler Employee Services verfügen. Gleichzeitig verändern KI und neue Anforderungen an die Arbeitsorganisation die Aufgaben der Mitarbeitenden und die Möglichkeiten, sie bei ihrer Arbeit zu unterstützen.

Uns interessierte deshalb vor allem, welche zusätzlichen Möglichkeiten sich für die Weiterentwicklung bestehender EX-Programme ergeben. Wie können Unternehmen genauer erkennen, wo veränderte Arbeitsprozesse Schwierigkeiten verursachen? Welche Aufgaben können KI-Agenten bereits übernehmen? Wie lässt sich der Zugang zu Wissen und internen Services vereinfachen? Und wie können HR-Verantwortliche die Einführung solcher Lösungen unterstützen?

Die Beiträge lieferten dazu unterschiedliche Erfahrungen aus der Praxis. Besonders interessant war für uns, dass einige der vorgestellten Ansätze bereits mit überschaubarem Aufwand erprobt werden können, während andere eine weitergehende Veränderung der Arbeitsorganisation erfordern.

Alle Vorträge und Diskussionen sind in der Mediathek zum Employee Experience SUMMIT 2026 dokumentiert. Das vollständige Konferenzprogramm findet sich auf der Archivseite der Veranstaltung.

Employee Listening: Von Engagement-Werten zu konkreten Problemen im Arbeitsalltag

Eine unserer Ausgangsfragen betraf den Umgang mit Schwierigkeiten während organisatorischer Veränderungen. Denn wenn Mitarbeitende neue Systeme kennenlernen, andere Aufgaben übernehmen oder ihre Zusammenarbeit verändern müssen, entsteht zunächst zusätzlicher Aufwand. Entscheidend ist, ob es sich um eine vorübergehende Anpassung handelt oder ob bestehende Probleme die Arbeit dauerhaft erschweren.

Bereits in unserem Vorbereitungsbeitrag zur Konferenz hatten wir deshalb zwischen produktiver Anpassung und dysfunktionaler Reibung unterschieden. Für das Employee Experience Management stellt sich die Frage, ob die bisherigen Befragungs- und Analyseverfahren diese Unterschiede ausreichend sichtbar machen.

Unsere Vorab-Befragung lieferte dazu ein interessantes Stimmungsbild. Ein Drittel der Antwortenden gab an, dass Mitarbeiterfeedback erhoben wird, aber nicht in Transformationsentscheidungen einfließt. Weitere 25 Prozent nutzen EX-Daten lediglich punktuell. Bei 8,3 Prozent sind diese Informationen fester Bestandteil der Planung und Begleitung von Veränderungen. Die Befragung ist nicht repräsentativ, verdeutlichte aber den Diskussionsbedarf.

In unserer Gesprächsrunde mit Sabine Borowsky von Computacenter, Andrea Horvath von vmh partners und Kiki Radicke von adacor haben wir deshalb diskutiert, wie Employee Listening stärker mit konkreten Arbeitsprozessen verbunden werden kann.

Friction Maps: Arbeitsprobleme gezielter untersuchen

Sabine Borowsky stellte die Friction Map als Ansatz vor, um Schwierigkeiten in bestimmten Arbeitssituationen systematisch zu erfassen. Interessant ist dabei die Verbindung unterschiedlicher Informationen. Statt ausschließlich nach Zufriedenheit zu fragen, können Unternehmen beispielsweise Prozessdaten, Mitarbeiterkommentare und gezielte Gespräche zusammenführen.

Wenn Beschäftigte einen internen Service als aufwendig bewerten, lässt sich damit genauer untersuchen, wo die Schwierigkeiten liegen: Entstehen lange Wartezeiten? Müssen Informationen mehrfach eingegeben werden? Fehlen Zuständigkeiten oder sind zusätzliche Abstimmungen notwendig?

Andrea Horvath empfahl ergänzend, wichtige Arbeitssituationen gemeinsam mit den betroffenen Mitarbeitenden durchzugehen. Gerade bei vermeintlich einfachen Vorgängen können dabei Probleme sichtbar werden, die in einer allgemeinen Mitarbeiterbefragung kaum auffallen.

Für bestehende EX-Programme ergibt sich daraus ein konkreter Ansatz: Nicht sofort weitere Fragen in die nächste Mitarbeiterbefragung aufnehmen, sondern zunächst einen wichtigen Arbeitsprozess auswählen und vorhandene Feedback- und Prozessinformationen dazu gemeinsam auswerten.

Auch die Erfahrungen von adacor zeigen, wie sich solche Ansätze in bestehende Prozesse einbauen lassen. Beim Onboarding werden dort digitale Prozessinformationen mit regelmäßigen Rückmeldungen neuer Mitarbeitender verbunden. Dadurch können Schwierigkeiten bereits während der Einarbeitung erkannt werden.

Interessant bleibt allerdings die Frage, wie die erkannten Probleme anschließend bearbeitet werden. Die Diskussion über Listening to Action machte deutlich, dass auch gute Analysen wenig helfen, wenn die zuständigen Fachbereiche die Ergebnisse nicht aufgreifen.

KI-Agenten im HR-Alltag: Aufgaben neu verteilen und Produktivität verbessern

Wie weit die praktische Nutzung von KI-Agenten inzwischen gehen kann, zeigte Kiki Radicke von adacor.

Im People-&-Culture-Team des IT-Dienstleisters werden bereits verschiedene Agenten eingesetzt. Ein Vertragsagent bereitet Arbeitsverträge vor, weitere Agenten übernehmen Prüfschritte. Im Recruiting unterstützen mehrere Agenten die Recherche, die Aufbereitung von Anforderungen und die Erstellung von Stellenanzeigen.

Besonders interessant war der Einblick in das Onboarding. Eine KI-Agentin begleitet neue Mitarbeitende über die ersten sechs Monate, organisiert Aufgaben und Termine, beantwortet Fragen und überprüft den Fortschritt einzelner Schritte. Die Einarbeitungspläne werden anhand vorhandener Informationen aus dem Recruiting individuell zusammengestellt.

Das Beispiel zeigt, wie sich digitale Employee Services weiterentwickeln können. Bisher mussten Mitarbeitende viele organisatorische Aufgaben selbst auslösen oder Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammentragen. Agenten können solche Schritte zunehmend übernehmen und miteinander verbinden.

Agentenfähige Aufgaben identifizieren und praktisch erproben

Für die eigene Praxis ist zunächst die Frage interessant, welche wiederkehrenden Aufgaben innerhalb eines bestehenden HR-Prozesses bereits klar beschrieben sind und welche Informationen dafür benötigt werden.

Gerade das Onboarding eignet sich als Untersuchungsfeld, weil hier unterschiedliche Aufgaben, Systeme und Verantwortliche zusammenkommen. Die Erfahrungen von adacor liefern dafür mehrere Ansatzpunkte: automatisierte Vorbereitung, individuelle Informationsbereitstellung, Überprüfung offener Aufgaben und Unterstützung bei Rückfragen.

Gleichzeitig muss nicht der gesamte Prozess automatisiert werden. Bei adacor bleiben die persönliche Betreuung, regelmäßige Feedbackgespräche und die Verantwortung für wichtige Entscheidungen weiterhin bei den zuständigen Mitarbeitenden.

Ein zweiter Impuls betrifft den Kompetenzaufbau. Radicke berichtete von der KI Power Hour und sogenannten Done Days, in denen Teams eigene Anwendungen entwickeln und testen. Statt ausschließlich allgemeine KI-Schulungen anzubieten, arbeiten die Beschäftigten unmittelbar an Aufgaben aus ihrem Arbeitsbereich.

Damit verändern sich auch die Kompetenzanforderungen. Mitarbeitende müssen Agenten verständliche Aufträge geben, Ergebnisse beurteilen und Fehler erkennen können. Diese Fähigkeiten werden zunehmend auch außerhalb klassischer IT-Rollen benötigt.

Warum schnellere Aufgabenbearbeitung noch keine höhere Produktivität bedeutet

Einen wichtigen Gegenpunkt zu den Möglichkeiten der KI-Automatisierung setzte Tanja Kaminski von DF Automotive.

Sie berichtete von einem KI-gestützten Dashboard, das offene Aufgaben aus regelmäßigen Meetings sichtbar machte. Das System funktionierte, die Aufgaben blieben jedoch weiterhin unerledigt. Die KI hatte die Übersicht verbessert, aber nichts an den ungeklärten Verantwortlichkeiten und Entscheidungswegen verändert.

Dieses Beispiel ist für viele Digitalisierungsprojekte relevant. Denn mit KI lassen sich Informationen schneller aufbereiten, Analysen erstellen und neue Vorschläge entwickeln. Daraus folgt jedoch nicht automatisch, dass die Ergebnisse schneller umgesetzt werden.

Kaminski verwies dazu auf Untersuchungen, die deutlich geringere Produktivitätsgewinne im regulären Arbeitsalltag feststellen als unter kontrollierten Testbedingungen. Ein Grund ist, dass automatisch erstellte Ergebnisse geprüft und überarbeitet werden müssen. Auch können zusätzliche Vorschläge und Konzepte neue Abstimmungsaufgaben erzeugen.

Für Projektverantwortliche ergibt sich daraus eine wichtige Ergänzung zur bisherigen Erfolgsmessung. Die Zeitersparnis bei der Erstellung eines Dokuments oder einer Analyse ist nur ein Teil des Ergebnisses. Interessanter ist, ob der gesamte Vorgang schneller abgeschlossen wird, weniger Nacharbeit entsteht oder bisherige Aufgaben tatsächlich entfallen können.

Kaminski empfahl dazu vier Fragen, die sich auch für die Bewertung eigener KI-Anwendungen eignen:

1. Welches konkrete Ergebnis soll verbessert werden?
2. Wer ist für die weitere Bearbeitung und das Ergebnis verantwortlich?
3. Wer kann erkennen, wenn die KI fachlich falsche Ergebnisse liefert?
4. Welche bisherigen Aufgaben oder Prozessschritte können entfallen?

Gerade die letzte Frage fanden wir bemerkenswert. Häufig konzentrieren sich KI-Projekte zunächst darauf, vorhandene Tätigkeiten zu automatisieren. Weniger Aufmerksamkeit erhält die Möglichkeit, bisherige Abläufe grundsätzlich zu vereinfachen oder nicht mehr benötigte Schritte abzuschaffen.

Digitale Employee Experience: Vom Informationszugang zur direkten Erledigung

Ein weiterer Schwerpunkt der Konferenz betraf die Weiterentwicklung digitaler Employee Services. Hier eröffnet Agentic AI die Möglichkeit, über die bisherige Informationsbereitstellung hinauszugehen und ganze Vorgänge für Mitarbeitende zu bearbeiten.

Die Voraussetzungen dafür unterscheiden sich zwischen den Unternehmen allerdings erheblich. Besonders deutlich wurde dies bei der Frage nach der Qualität und Verfügbarkeit vorhandener Informationen.

Knowledge Debt: Erst die Wissensgrundlagen verbessern

Jan-Eike Rosenthal von Haiilo begann mit einem vertrauten Problem: Unternehmen verfügen über umfangreiche Informationen in SharePoint, Teams, Intranets und anderen Anwendungen. Häufig ist aber unklar, welche Dokumentversion gültig ist, wer Informationen pflegt oder ob die Inhalte noch aktuell sind.

Rosenthal bezeichnete diese Defizite als Knowledge Debt. Wenn KI-Assistenten auf solche Wissensbestände zugreifen, können sie widersprüchliche oder veraltete Informationen in ihre Antworten übernehmen.

Interessant war deshalb sein pragmatischer Vorschlag, die Verbesserung nicht mit einem umfangreichen Wissensmanagement-Projekt zu beginnen.

Er stellte dafür einen Vier-Wochen-Ansatz vor:

• Woche 1: Die zehn häufigsten Mitarbeiterfragen anhand von HR-Anfragen, Service-Tickets oder Intranet-Daten ermitteln.
• Woche 2: Für jede Frage eine eindeutige und verbindliche Informationsquelle festlegen.
• Woche 3: Die Verantwortung für die Aktualisierung der jeweiligen Inhalte zuordnen.
• Woche 4: Doppelte und veraltete Inhalte bereinigen und die ursprünglichen Fragen erneut mit dem KI-Assistenten testen.

Der Ansatz hat den Vorteil, dass sich die Verbesserung unmittelbar an häufig auftretenden Informationsbedürfnissen orientiert. Gleichzeitig lässt sich überprüfen, ob die vorgenommenen Änderungen tatsächlich zu zuverlässigeren Antworten führen.

Für Unternehmen, die bereits Microsoft Copilot oder andere KI-Assistenten einsetzen, bietet dies einen konkreten Einstieg in die Verbesserung der vorhandenen Wissensgrundlagen.

Agentic Employee Services: Mitarbeitende müssen den Prozess nicht mehr kennen

Welche weiteren Möglichkeiten sich durch KI-Agenten für die digitale Employee Experience ergeben, haben wir mit Miriam Putschar von SVA und Jan-Eike Rosenthal diskutiert.

Putschar berichtete, dass sie selbst für einen durchschnittlichen Arbeitstag 27 unterschiedliche Anwendungen benötigt. Die Vielzahl der Systeme führt zu häufigen Wechseln und zusätzlichen Such- und Abstimmungsaufgaben.

Gerade hier können Agentic-AI-Anwendungen neue Möglichkeiten eröffnen. Mitarbeitende könnten beispielsweise einen Urlaubsantrag in natürlicher Sprache formulieren. Der Agent fragt fehlende Informationen ab und führt anschließend die notwendigen Schritte im angebundenen HR-System aus.

Damit verändert sich der Zugang zu Employee Services. Beschäftigte müssen nicht mehr sämtliche Anwendungen und Prozessschritte kennen. Sie beschreiben ihr Anliegen, während die erforderlichen Systeme im Hintergrund angesprochen werden.

Für die Weiterentwicklung bestehender Mitarbeiterportale oder Employee-Service-Plattformen ergibt sich daraus eine praktische Fragestellung: Welche Anliegen haben Mitarbeitende regelmäßig, und wie viele Schritte benötigen sie heute, um diese abzuschließen?

Ein möglicher Einstieg wäre, einzelne häufig genutzte Services daraufhin zu untersuchen, welche Informationen die Beschäftigten selbst eingeben müssen, welche Systeme beteiligt sind und welche Schritte sich durch einen Agenten zusammenführen lassen.

Im Panel wurde allerdings auch deutlich, dass Unternehmen bei sehr unterschiedlichen Voraussetzungen starten. Manche haben ihre internen Services bereits weitgehend zusammengeführt, während andere noch mit grundlegenden digitalen Prozessen beschäftigt sind.

Ein weiterer Punkt betraf die Eigenständigkeit der Agenten. Zwischen einem Assistenten, der Informationen bereitstellt, und einem Agenten, der selbstständig Aufgaben ausführt oder proaktiv Vorschläge macht, bestehen erhebliche Unterschiede.

Für Projektverantwortliche wird deshalb wichtig, bereits bei der Gestaltung solcher Services zu klären, welche Aktionen automatisiert erfolgen dürfen und wann Mitarbeitende eine Entscheidung selbst bestätigen müssen.

Mobile Employee Experience: Was bei Frontline Workern funktioniert

Eine ergänzende Perspektive brachte Sven Lindenhahn mit seinen Beispielen für mobile Mitarbeiterplattformen ein.

Besonders bei Frontline Workern im Handel, Gesundheitswesen und in der Logistik besteht weiterhin die Herausforderung, Informationen und digitale Services im unmittelbaren Arbeitsumfeld verfügbar zu machen.

Lindenhahn stellte dazu Erfahrungen von Aldi Süd, DHL und OBI vor. Bei Aldi Süd verbindet die Mitarbeiter-App beispielsweise Unternehmensinformationen mit Zeitbuchungen und operativen Aufgaben. Bei DHL unterstützt sie neue Beschäftigte bereits vor ihrem ersten Arbeitstag und während des Onboardings.

Interessant war vor allem die Beobachtung, dass Mitarbeiter-Apps stärker genutzt werden, wenn sie regelmäßig benötigte Funktionen bereitstellen. Eine reine Kommunikationsanwendung wird anders verwendet als eine Plattform, über die Beschäftigte auch ihre Arbeitszeiten erfassen, Schichtinformationen abrufen oder persönliche Anliegen erledigen können.

Für bestehende Mitarbeiterplattformen lohnt sich deshalb die Prüfung, welche Aufgaben Mitarbeitende regelmäßig außerhalb der Anwendung erledigen müssen und ob sich diese sinnvoll integrieren lassen.

KI erweitert die Möglichkeiten zusätzlich. Sprachbasierte Assistenten, dialogorientierte Wissensangebote oder personalisierte Audioinformationen können gerade dann hilfreich sein, wenn Beschäftigte nur wenig Zeit haben, um Informationen zu suchen.

Lindenhahns Beispiele zeigen zugleich, dass die Nutzung einer Plattform stark davon abhängt, wie relevant ihre Funktionen für den jeweiligen Arbeitsalltag sind. Die Zahl der angebotenen Inhalte oder Anwendungen ist dafür allein kein ausreichender Maßstab.

Veränderungsbegleitung stärker mit der praktischen Arbeit verbinden

Neben den technologischen Ansätzen haben wir auch darüber gesprochen, wie Mitarbeitende bei der Veränderung ihrer Aufgaben unterstützt werden können.

Dr. Bernd Blessin von der L-Bank berichtete von seinen Erfahrungen mit internen Change-Agent-Netzwerken. Freiwillige Mitarbeitende werden gezielt ausgebildet und unterstützen ihre Kolleginnen und Kollegen bei organisatorischen Veränderungen. Interessant ist dabei, dass die Change Agents unmittelbar an der Anpassung bestehender Prozesse mitarbeiten und Erfahrungen aus ihren Teams einbringen.

Christine Schmidt von Funk griff mit Vertrauen und psychologischer Sicherheit wichtige Voraussetzungen für das gemeinsame Lernen auf. Besonders relevant war ihr Beispiel aus der Forschung von Amy Edmondson, wonach gut zusammenarbeitende Teams teilweise mehr Fehler melden, weil Beschäftigte Probleme offener ansprechen können. Gerade beim Experimentieren mit KI-Anwendungen ist diese Bereitschaft wichtig, damit fehlerhafte Ergebnisse und Schwierigkeiten frühzeitig erkannt werden.

Christa Stienen ergänzte die Diskussion um die aktuelle wirtschaftliche Situation vieler Unternehmen. Sie machte darauf aufmerksam, dass HR bei Restrukturierungen und weitreichenden Veränderungen auch die persönliche Unsicherheit der Mitarbeitenden berücksichtigen muss. Mit dem zunehmenden Einsatz von KI entstehen zudem neue Fragen nach den künftigen Aufgaben und Einsatzmöglichkeiten bisheriger Beschäftigter.

Für die eigene Praxis nehmen wir daraus vor allem den Gedanken mit, Veränderungsbegleitung unmittelbar mit der Entwicklung neuer Arbeitsweisen zu verbinden. Gerade die Erfahrungen von adacor und die Change-Agent-Netzwerke von Blessin zeigen, wie Mitarbeitende selbst an Veränderungen mitarbeiten und dabei die benötigten Fähigkeiten entwickeln können.

Abb.: Vier Ansatzpunkte für EX Wirksamkeit in der Transformation

Was wir aus dem SUMMIT für die weitere EX-Praxis mitnehmen

Die Beiträge haben unterschiedliche Ansätze aufgezeigt, wie sich Employee Experience Management weiterentwickeln lässt. Besonders interessant finden wir die Verbindung etablierter EX-Methoden mit neuen KI-Möglichkeiten: von der genaueren Analyse konkreter Schwierigkeiten im Arbeitsalltag über KI-gestützte Employee Services bis zur Begleitung veränderter Aufgaben und Kompetenzen.

Für die eigene Praxis nehmen wir vor allem drei Fragen mit:

1. Wie können wir Employee Listening stärker mit Prozessdaten verbinden, um tatsächliche Probleme besser zu erkennen? Die vorgestellte Friction Map und die Erfahrungen mit prozessnahem Feedback bieten dafür konkrete Ansätze.
2. Wie nutzen wir KI-Agenten, um Informationen und interne Services einfacher zugänglich zu machen? Hier geht es um die Qualität der Wissensbestände, die Vereinfachung von Abläufen und die zunehmende Übernahme administrativer Aufgaben durch Agenten.
3. Wie unterstützen wir Mitarbeitende dabei, ihre Aufgaben mit KI neu zu gestalten? Wenn KI bisherige Tätigkeiten übernimmt, verändern sich Kompetenzen, Zuständigkeiten und die Zusammenarbeit. Die Erfahrungen von adacor und DF Automotive bieten interessante Ansatzpunkte für die Personal- und Organisationsentwicklung.

Die Konferenz hat dazu zahlreiche Praxisbeispiele geliefert. Gleichzeitig unterscheiden sich die Voraussetzungen und Vorgehensweisen in den Unternehmen erheblich. Gerade deshalb möchten wir die Diskussion auf Shift/HR fortsetzen und gemeinsam vergleichen, welche Ansätze bereits funktionieren, wo Schwierigkeiten auftreten und welche Erfahrungen sich für eigene Projekte nutzen lassen.

Die Diskussion in unseren Lernzirkeln fortsetzen

Dafür laden wir zum weiteren Erfahrungsaustausch in unsere beiden Themengruppen ein:

• Lernzirkel: Employee Listening & EX Optimierung: für den Austausch über Mitarbeiterfeedback, die Analyse von Problemen im Arbeitsalltag und die Weiterentwicklung bestehender EX-Programme.
• Lernzirkel: AI Adoption & Governance: für Fragen rund um die Einführung von KI, die Zusammenarbeit mit KI-Agenten und die damit verbundenen Veränderungen von Aufgaben, Kompetenzen und Verantwortlichkeiten.

Unser Ausgangspunkt bleibt dabei die Frage, mit der wir in den SUMMIT gegangen sind: Wie nutzen wir die vorhandenen EX-Methoden und die neuen KI-Möglichkeiten, um Mitarbeitende bei der Veränderung ihrer Arbeit konkret zu unterstützen?

Wer einzelne Erfahrungen und Praxisbeispiele noch einmal vertiefen möchte, findet die Aufzeichnungen und Beiträge des Employee Experience SUMMIT 2026 in unserer Mediathek. Alternativ holt Euch hier das kompakte Cheat-Sheet zu den Learnings des Employee Experience SUMMITs 2026.