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Erfahrungswissen zum Wandel in HR & Personalmanagement

Mit KI zum besseren Skill-Matching - Herausforderungen & Potentiale

Mit KI zum besseren Skill-Matching - Herausforderungen & Potentiale
Mitschnitt-Länge: 40 Minuten
Präsentationsunterlagen verfügbar
Mitschrift verfügbar
Der Vortrag behandelt den Einsatz künstlicher Intelligenz im Skill-Matching, um die Herausforderungen und Potenziale bei der Anpassung von Mitarbeiterfähigkeiten an zukünftige Jobanforderungen aufzuzeigen.

Thomas Faust, Senior Strategic Workforce Transformation Planning Expert bei von Rundstedt, adressiert im Vortrag die dynamischen Herausforderungen und Potenziale, die künstliche Intelligenz (KI) im Bereich des Skill-Matchings bietet. Er betont, dass die Skills der Zukunft sich erheblich von denen der Gegenwart unterscheiden werden, mit einer prognostizierten Veränderungsrate von 40-50% laut Studien. Diese Transformation erfordert von Unternehmen eine präzise Kenntnis über die aktuellen Kompetenzen ihrer Belegschaft, was jedoch häufig an mangelnder Transparenz scheitert. Thomas Faust diskutiert die Anwendungsbereiche von KI im Skill-Matching, insbesondere die Technologien des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens, die dazu dienen, menschliche Intelligenz zu simulieren und Skills effizient zu identifizieren und zu kategorisieren.

Der Prozess des Skill-Matchings wird als kritische Komponente für die strategische Personalplanung herausgestellt. Durch die Analyse und Abgleichung der Fähigkeiten der Mitarbeiter mit den Anforderungen der Arbeitsplätze können neue berufliche Perspektiven erschlossen werden. Thomas Faust illustriert dies mit positiven Erfahrungen aus der Beratungspraxis, wo das implementierte Tool zur Neuausrichtung der Mitarbeiter beigetragen hat. Zudem werden die langfristigen Vorteile von präzisem Skill-Matching betont, darunter die bessere Vorbereitung der Belegschaft auf zukünftige Anforderungen und die Förderung einer zielgerichteten Personalentwicklung. Abschließend wird die Bedeutung der Einbindung von Betriebsräten und die Entwicklung angepasster HR-Prozesse hervorgehoben, um die Effektivität und Akzeptanz der Skill-Matching-Initiativen zu maximieren.

Kernthemen:

  • Zukünftige Skills werden sich um 40-50% von heutigen unterscheiden, was eine präzise Analyse und Anpassung der Fähigkeiten der Belegschaft erfordert.
  • Künstliche Intelligenz, insbesondere Technologien wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen, wird genutzt, um menschliche Intelligenz zu simulieren und Kompetenzen effizient zu identifizieren und zu kategorisieren.
  • Der Prozess des Skill-Matchings ist entscheidend für die strategische Personalplanung, da er ermöglicht, die Fähigkeiten der Mitarbeiter mit den Jobanforderungen abzugleichen und neue Karriereperspektiven zu eröffnen.
  • Die Implementierung von KI-Tools in Unternehmen hat zu positiven Rückmeldungen geführt und die Personalentwicklungsprozesse durch erhöhte Transparenz verbessert.
  • Die Einbindung von Betriebsräten und die Entwicklung angepasster HR-Prozesse sind wesentlich, um die Effektivität von Skill-Matching-Initiativen zu maximieren und deren Akzeptanz zu fördern.

  1. Thomas Faust über die Notwendigkeit der Transparenz in Unternehmen: "Die fehlende Transparenz über die vorhandenen Kompetenzen und Skills, das Thema Fachkräfte, vielleicht sogar Arbeitskräfte, man aber auch diese häufig noch fehlende Veränderungsbereitschaft in der Belegschaft, das fehlende Commitment der Führungskräfte – das sind Herausforderungen, die wir sehr häufig in Unternehmen sehen."

  2. Über den Einsatz von KI im Skill-Matching: "KI versucht mit Hilfe von Technologie und Computern menschliche Intelligenz nachzuahmen. Die Schlagworte sind sicherlich maschinelles Lernen und tiefes Lernen, wo man also versucht, mit Hilfe der Technologie Zusammenhänge zu erkennen und Begriffe und Wörter zu identifizieren und diese mit Skills zu verknüpfen."

  3. Zur Effektivität des Skill-Matching-Prozesses: "Wir haben diesen ganzen Ansatz mal etwas detaillierter in einem Netzwerk-Treffen von Betriebsräten vorgestellt, und das Fazit war: 'Das wollen wir.' Also auch hier, wenn Sie etwas für Ihre Mitarbeiter machen wollen, zeigt sich, dass es hält, was es verspricht."

  • Zukünftige Skills unterscheiden sich stark von heutigen: Studien zeigen eine Veränderung von 40-50% in den benötigten Skills.
  • Bedeutung von konsolidierten Arbeitsmarktdaten: Betonung auf die Nutzung systematischer Informationen wie das Arbeitsmarktbarometer der Bundesagentur für Arbeit zur Einschätzung von Trends und Veränderungen im Arbeitsmarkt.
  • Transparenz über vorhandene Skills: Viele Unternehmen kennen nicht die genauen Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter, was effektive Personalstrategien erschwert.
  • Josh Bersin's Vierer-Modell: Zukünftige HR-Abteilungen müssen sich auf Mitarbeiterbindung und die Neugestaltung von Rollen konzentrieren, unterstützt durch moderne Tools.
  • Prozess des Skill-Matchings: Abgleich der Fähigkeiten der Mitarbeiter mit den Anforderungen der Jobprofile zur Eröffnung neuer beruflicher Perspektiven.
  • Einsatz von KI im Skill-Matching: Nutzung von Technologien wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen zur Simulation menschlicher Intelligenz, um Skills zu erkennen und zu verknüpfen.
  • Identifikation von Skill-Gaps und Entwicklungsbedarfen: KI hilft, fehlende Kompetenzen zu identifizieren und entsprechende Trainingsprogramme zu entwickeln.
  • Erfahrungen aus der Beratungspraxis: Positive Rückmeldungen auf die Einführung von KI-Tools in Unternehmen, die Mitarbeiter bei der beruflichen Neuorientierung unterstützen.
  • Herausforderungen bei der Implementierung von Skill-Matching: Anpassungen an veränderliche Marktbedingungen und die Notwendigkeit, HR-Prozesse zu entwickeln und anzupassen.
  • Potenziale von Skill-Matching: Langfristige Vorteile für Unternehmen durch verbesserte Personalstrategien und gezielte Mitarbeiterentwicklung.

Das Thema Skill-Matching gewinnt angesichts des schnellen technologischen Wandels und der sich dynamisch verändernden Arbeitsmärkte zunehmend an Bedeutung. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, ihre Belegschaft kontinuierlich an neue Anforderungen anzupassen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Vortrag liefert wichtige Einblicke in die Rolle künstlicher Intelligenz bei der Identifikation und Kategorisierung von Fähigkeiten, die zur Überbrückung der Diskrepanz zwischen aktuellen Mitarbeiterkompetenzen und zukünftigen Jobanforderungen benötigt werden. Durch den Einsatz von Technologien wie maschinellem Lernen und tiefem Lernen können präzise Skill-Analysen durchgeführt werden, die sowohl die Personalentwicklung verbessern als auch die strategische Ausrichtung von Unternehmen unterstützen.

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