Personalentwicklung im 21. Jahrhundert

Der Autor ist Mitglied der Geschäftsleitung von SPSS Schweiz und zuständig für Customer Relations Minutiöse Umsatzplanungen und Prog­nosen zur Kundenentwicklung mit hochentwickelten Methoden gehören bei Top-Unternehmen heute zum Geschäftsalltag. Fundierte und systematische Informationen über das eigene Personal und dessen Entwicklung sind jedoch in der Regel nur spärlich vorhanden. Die Marketing- und Sales-Abteilungen arbeiten für ihre Analysen und Prognosen mit den Methoden des 21. Jahrhunderts, während die Personalabteilungen in dieser Hinsicht quasi noch im Mittelalter stecken. Diese Diskrepanz ist umso dramatischer, als die Mitarbeitenden das wichtigste Kapital der Unternehmen sind. Denn für den Geschäfts­erfolg ist nicht nur ein effizientes Kundenbeziehungsmanagement relevant, sondern auch ein individuelles Eingehen auf Mitarbeiterforderungen und eine vorausschauende Personalentwicklung. Methoden der «Predictive Analytics» – kurz für Data Mining und Statistik – erlauben es dem Personalmanager, schon vor der Anstellung eines Kandidaten bis nach der Verabschiedung von Mitarbeitenden die richtigen Entscheide zu treffen. Folgende bewährte Methoden kommen dabei zum Einsatz: - Onlinebefragungen ergänzen die harten Fakten über Bewerber und Mitarbeitende mit Informationen über deren persönliche Einstellungen und Wünsche. - Data Mining sagt Entscheide und Karriereverläufe von Mitarbeitenden voraus. - Prognosen zu Kündigungen und Pensionierungen, verknüpft mit Daten zur künftigen Geschäftsentwicklung, geben frühzeitig Auskunft, wann welche Profile von Mitarbeitenden benötigt werden.Vorauswahl per Online Assessment Bei einer grossen Zahl zu besetzender Stellen und entsprechend vielen Bewerbern sind oftmals selbst die besten Personalmitarbeiter überfordert. Die anfallenden Datenmassen lassen sich meist nur mit hohem Aufwand an Zeit und Kosten bewältigen. Zumindest zur Vorselektion von passenden Kandidaten haben sich daher in der Schweiz standardisierte, webbasierte Screening- und Rekrutierungs-interviews bewährt. Durch das automatisierte sowie standardisierte Befragen der Bewerber und datengestützte Empfehlungen kann das Rekrutierungs-Know-how auf eine grosse Zahl von Anwärtern angewendet werden. Erst nachdem ein Kandidat die Hürde eines solchen allgemeinen Online Assessments genommen hat, muss die HR-Abteilung aktiv werden. Sie kann sich dann darauf beschränken, nur noch die geeigneten Kandidaten genauer unter die Lupe nehmen – etwa in Einzelinterviews. Die Vorteile eines solchen Vorgehens liegen auf der Hand und lassen sich auch mit harten Fakten belegen: - Der Rekrutierungsprozess wird günstiger, effizienter und für alle Bewerber gleicher­massen fair. - Die Fluktuationsrate kann durch die Anstellung von im Arbeitsgebiet überdurchschnittlich erfolgreichen Bewerbern reduziert werden. So ausgewählte Bewerber passen nachweislich besser in die Firma und kündigen seltener. - Wegen der kleineren Zahl nötiger Neueinstellungen sinken die Einarbeitungskosten neuer Mitarbeiter generell. Mitarbeiter begleiten Wenn die besten Bewerber angestellt sind, geht es darum, deren Chancen auf eine erfolgreiche Karriere vorherzusagen. Anfänglich noch unauffällige Personen können sich zum Beispiel in zwei bis drei Jahren für das Unternehmen zu unverzichtbaren Führungskräften entwickeln. Mit Methoden des Data Mining lassen sich solche «High Potentials» schon im Voraus identifizieren. Wer sollte sich auf welchen Gebieten weiterbilden und wie effektiv sind die besuchten Fortbildungsveranstaltungen? Um Antworten auf diese Fragen zu bekommen, werden Schweizer Kader via E-Mail zu Befragungen eingeladen. Die Führungskräfte nehmen auf dem Fragebogen eine Selbsteinschätzung zu ihren Fähigkeiten und Kompetenzen vor. Zusätzlich erhält der jeweilige Vor­gesetzte einen verkürzten Fragebogen für die Fremdbeurteilung. Sobald alle Fragen beantwortet sind, erhält die Führungskraft eine Empfehlung, die auf der Grundlage seiner individuellen Weiterbildungslücken automatisch generiert wird. Dieses Schreiben enthält neben vorgefertigten Textbausteinen auch eine Aufstellung derjenigen Fortbildungsmodule, die im persönlichen Fall empfohlen werden. Ausserdem werden alle besuchten Weiterbildungskurse regelmässig evaluiert. Dafür sind alle Teilnehmer angehalten, nach dem Besuch jeweils einen Beurteilungsfragebogen auszufüllen. Kündigungen verhindern Haben sich die Besten einmal erfolgreich weiterentwickelt, sollen sie keinesfalls wieder abgehen. Bekanntlich bewirkt jede Kündigung hohe Kosten für den Ausfall von Arbeitszeit, für die Suche eines Ersatzkandidaten, Überstunden von Kollegen und die Einarbeitung des Nachfolgers. Die «Predictive Analytics» helfen auf der Grundlage allgemeiner statistischer Methoden, Gründe für Kündigungen zu finden. Auch lassen sich daraus Prognosen für jeden einzelnen Mitarbeiter ableiten, mit welcher Wahrscheinlichkeit dieser bald kündigen könnte. So ist pro­aktives Handeln der HR-Abteilung möglich – bevor es zu spät ist und das Mitarbeiterzeugnis ausgestellt werden muss.Aus Exit-Interviews lernen Kommt es doch zu einem Abgang, helfen die «Predictive Analytics» beim Wahren der Geschäftsinteressen. In einem selbsttätig ablaufenden Prozess erhalten Angestellte nach ihrer Kündigung einen Onlinefragebogen mit einem «Exit-Interview». Dabei werden Fragen gestellt wie: Was waren die wichtigsten Gründe für den Wechsel? Wie haben sich die Vorgesetzten verhalten? Nehmen Sie ein positives oder nega­tives Bild der Firma mit (und tragen es nach aussen)? Können Sie sich allenfalls vorstellen, später einmal zurückzukehren? Aus den Antworten können sowohl die Vorgesetzten als auch die Personalabteilung lernen, wie sich Kündigungen in Zukunft besser verhindern lassen. Für die Exit-Interviews benötigt die Personalabteilung  auch keine aufwendig entwickelten, standardisierten Fragebögen. Um maximalen Nutzen aus den Interviews zu ziehen, sollte den Abgängern vielmehr die Möglichkeit gegeben werden, in ihren eigenen Worten Stellung zu nehmen. Die Freitexte aus den Befragungen lassen sich mithilfe von Text-Mining-Anwendungen analysieren: Die Software sucht automatisch nach aussagekräftigen Schlagwörtern in den freien Kommentaren und ergänzt so standardisierte Analysen.