HR-Tech-CEO sagt, dass der Schritt zur KI-Native aufgedeckt hat, welche Arbeit Mitarbeitende wirklich machen wollen
Erfahren Sie, wie eine HR-Tech-CEO KI nutzte, um administrative Aufgaben zu eliminieren, den tatsächlichen Wert für Mitarbeitende sichtbar zu machen und HR-Teams bei Strategie, Wachstum und menschlichem Urteilsvermögen zu unterstützen.
KI-Einführung: Leapsome hat KI-Tools integriert; Mitarbeitende erstellen KI-Agenten, um vielfältige Aufgaben zu automatisieren.
Organisatorische Herausforderungen: Die frühe KI-Einführung legte Ineffizienzen offen und zeigte, wie Rollen durch die Reduktion administrativer Aufgaben aufgewertet werden können.
Führungserkenntnisse: Führungskräfte sollten KI nutzen, um Prozesse zu automatisieren und den Fokus auf strategische Aufgaben und menschliche Interaktion zu halten.
Leistungsbewertung überarbeitet: Leapsome hat Leistungsbeurteilungen mit KI neu gestaltet, die Feedback-Qualität verbessert und den Arbeitsaufwand der Führungskräfte reduziert.
Jenny Podewils ist Mitgründerin und Co-CEO von Leapsome, einer HR- und KI-Plattform, die von über 2.000 Unternehmen weltweit genutzt wird. Ihre vorherigen Erfahrungen bei einem schnell wachsenden Clean-Tech-Startup und als Chief of Staff in einer sich rasant verändernden Branche führten sie zu einer zentralen Frage: Wie bauen wir Organisationen auf, die sich ausrichten, schnell lernen und leistungsstark arbeiten?
Wir haben uns mit ihr getroffen, um mehr darüber zu erfahren, wie sie diese Frage mit KI beantwortet. Hier ist, was sie dazu zu sagen hat.
Organisationen gestalten, um schnell zu lernen und leistungsfähig zu sein
Ich bin Jenny Podewils, Mitgründerin und Co-CEO von Leapsome. Ich bin in Berlin, Deutschland, als Tochter zweier Akademiker aufgewachsen, bei denen regelmäßig internationale Gäste zu Gast waren und anregende Abendgespräche geführt wurden.
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Das prägte mein Interesse daran, große globale Herausforderungen anzugehen. Während meines Studiums in der Schweiz und Großbritannien entdeckte ich, dass impact-orientierte Unternehmen das richtige Mittel sind, um Wirkung zu erzielen.
Meine Rollen bei einem schnell wachsenden Clean-Tech-Start-up und als Chief of Staff bei einem sich rasch transformierenden Medienunternehmen führten mich zu einer Frage: Wie bauen wir Organisationen, die Seite an Seite mit KI-Agenten arbeiten, schnell lernen und auf hohem Niveau performen?
Ich begann mich intensiv dafür zu interessieren, Ausrichtung im großen Maßstab zu fördern, Umgebungen zu entwerfen, die schnell lernen und leistungsstark sind, und bessere Organisationen auf Basis realer Daten zu schaffen. Menschen verbringen etwa 80.000 Stunden ihres Lebens bei der Arbeit. Diese Zeit sollte bedeutungsvoll sein. Dieser Glaube wurde zur Grundlage für Leapsome.
Kajetan von Armansperg und ich gründeten Leapsome 2016, um anderen zu helfen, leistungsstarke Teams aufzubauen, außergewöhnliche Mitarbeitererlebnisse zu gestalten und erfolgreiche Unternehmenskulturen mit menschenzentrierter HR-Software zu schaffen.
Leapsomes umfassende HRIS-, Talent- und KI-Plattform wird weltweit von über 2.000 menschenzentrierten und erfolgreichen Kunden eingesetzt. Ich arbeite von New York City aus, wo sich einer unserer globalen Standorte befindet.
Als Führungskraft höre ich immer zu und stelle die schwierigen Fragen. Ich vertraue Verantwortungsträgern und treffe entschlossene Entscheidungen zu meinen Themen. Ich habe sehr hohe Ansprüche und schätze Dringlichkeit und Wirkung.
Die Entscheidung, intern vollständig KI-nativ zu arbeiten
Wir haben frühzeitig begonnen, unseren Kunden die Vorteile von KI zu bieten, indem wir schnell wirkungsvolle KI-Features in unser Produkt integriert haben. Gleichzeitig haben wir die bewusste Entscheidung getroffen, intern vollständig KI-nativ zu werden.
Wir haben früh die Vision entwickelt, Richtlinien festgelegt und Infrastruktur sowie Tools geschaffen. Hundert Prozent unseres Teams nutzen KI-Tools oder Agenten im Arbeitsalltag – und mehr als 60 % unserer Mitarbeitenden haben mindestens einfache Agenten gebaut, um manche Aufgaben zu automatisieren. Daher ist die Nutzung und das Ausprobieren von KI Teil unseres Arbeitsalltags und unserer Rollen bei Leapsome.
Wir bauen weiterhin KI in Prozesse über die gesamte Plattform ein – von Performance bis zu Umfragen, von Lohnabrechnung bis Workflows. Es ist spannend zu sehen, wie wir unsere Kunden dabei unterstützen können, KI wirkungsvoll einzusetzen – denn sie ist direkt dort zugänglich, wo sich ihr HR-Kontext „abspielt“.
Wie KI-Einführung versteckte Chancen in der Arbeitswelt sichtbar macht
Als wir KI-Tools intern eingeführt und die Akzeptanzkurve gesehen haben – unser gesamtes Team nutzt KI regelmäßig, und die meisten bauen eigene Agenten – habe ich mit Reibung gerechnet: etwas Skepsis, etwas Widerstand von Menschen, die lieber bei Altbekanntem bleiben.
Stattdessen fand ich eine Mischung aus Begeisterung und Erleichterung vor. Die Menschen wollten die Arbeit loswerden, die sich um ihre eigentlichen Tätigkeiten angesammelt hatte: erstes Entwerfen, Zusammenfassen, Nachverfolgen, Datenbeschaffung und -formatierung. Als KI diese Aufgaben übernahm, öffnete sich etwas – die Menschen gewannen mehr Zeit für erfüllende Tätigkeiten, die kritisches Denken und menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Das hat mir etwas Unangenehmes gezeigt. Wir haben nicht nur talentierten Menschen langweilige Aufgaben gegeben. Wir hatten Systeme geschaffen, die die besten Teile ihrer Arbeit schrittweise unter administrativem Ballast begraben haben – und die meisten haben das stillschweigend akzeptiert, weil sie dachten, dass dies einfach der Normalzustand sei. KI hat das sichtbar gemacht. Sobald das sichtbar wurde, wollte niemand mehr zurück. Das Potenzial ist riesig und es ist aufregend!
Die eigentliche Lektion: Die Einführung ist das geringste Problem. Was man entdeckt, sobald der Verwaltungsballast wegfällt, ist der eigentliche Beginn der Arbeit.
Menschen wollten die Aufgaben abgeben, die sich rund um ihre eigentlichen Jobs angesammelt hatten: Erstentwürfe, Zusammenfassungen, Nachfassen, Datenerhebung und Formatierung. Als KI diese Aufgaben übernahm, eröffnete sich etwas — die Menschen gewannen mehr Zeit für erfüllende Arbeit, die kritisches Denken und menschliches Urteilsvermögen erfordert.
Ein wichtiger Teil meiner Rolle als Führungskraft ist es, Zeit für meine eigene kontinuierliche Weiterbildung und praktische Experimente mit KI einzuplanen. Ich halte es für entscheidend, dass Führungskräfte heute diese Zeit bewusst reservieren.
Die Chance für Führungskräfte und Fachleute in der Personalabteilung besteht darin, ihre Rolle als strategischer Partner für das Unternehmen zu stärken, indem sie manuelle Prozesse automatisieren, fragmentierte Daten überwinden und schneller Erkenntnisse generieren. Dadurch entsteht auch mehr Spielraum für wichtige Personal- und Geschäftspartnerschaften, die keinesfalls automatisiert werden sollten.
Ich musste mich von dem Gedanken verabschieden, dass „Face Time“ mit Führungskräften der primäre Weg für Mitarbeiterwachstum ist. KI-Coaching kann – wenn es gut gemacht und menschlich überwacht wird – eine konsistente und zeitnahe Anleitung bieten, die selbst die besten Führungskräfte nicht im gleichen Umfang leisten können.
Um es klarzustellen: Das ersetzt keine Führungskräfte, sondern erweitert deren Wirkung und stellt sicher, dass Mitarbeitende auch zwischen offiziellen Check-ins Unterstützung erhalten.
Wie wir Leistungsbeurteilungen mit KI grundlegend verändert haben
Wir haben unsere Leistungsbeurteilungen – intern wie auch in unserem Produkt – mit KI neu gestaltet. Das hat grundsätzlich verändert, wie wir den gesamten Prozess sehen.
Der alte Weg: Führungskräfte verbrachten viele Stunden damit, Beurteilungen von Grund auf zu schreiben und mussten dabei aufwendige Erinnerungsarbeit leisten, um sich an konkrete Erfolge der letzten Monate zu erinnern. Ein umständlicher, langsamer Prozess mit hoher Verwaltungslast, der Ergebnisse und Zeitpläne beeinträchtigt! Bewertungen drohen so zu einer Compliance-Übung zu verkommen, statt ein Gespräch über Ausrichtung und Wachstum zu sein.
Mit KI-Unterstützung: Wir haben einen KI-Assistenten entwickelt, der Entwürfe für Beurteilungsfeedback auf Basis von Kontext wie Meetings, Zielen und vorherigem Feedback erstellt. Die KI führt die Nutzer durch den Prozess, sammelt relevanten Kontext – was die Mitarbeiter erreicht haben, wo sie Schwierigkeiten hatten, wie sie sich entwickelt haben – und schlägt Formulierungen vor, die Führungskräfte mit ihrer menschlichen Erfahrung, Empathie und persönlichen Beziehung zum Teammitglied bearbeiten und verfeinern können.
Das Ergebnis: Die durchschnittliche Zeit, die Führungskräfte für das Schreiben der Beurteilungen benötigen, ist erheblich gesunken. Noch wichtiger ist, dass sich die Qualität erhöht hat – weil Führungskräfte jetzt Details und Nuancen ergänzen, anstatt vor einer leeren Seite zu sitzen. Mitarbeitende berichten, dass das Feedback spezifischer und umsetzbarer wirkt.
Nach demselben Prinzip haben wir auch bei Mitarbeiter-Q&A angesetzt. Die Personalabteilung erhielt häufig immer wieder die gleichen Fragen zu Richtlinien per Slack, E-Mail – und manchmal sogar mehrfach von derselben Person. Unser KI-Helpdesk-Agent beantwortet diese Fragen jetzt in klarer Sprache auf Basis unseres internen Wissens. Die HR-Abteilung gewinnt diese Zeit für Aufgaben zurück, die menschliche Expertise benötigen.
Auch bei der Auswertung von Umfragen nutzen wir dies. Früher brauchten wir Wochen, um offene Antworten auszuwerten – oft unvollständig. Jetzt kann die KI innerhalb weniger Tage Muster und Themen herausfiltern, sodass Führungskräfte handeln können, während das Feedback noch aktuell ist.
Der rote Faden: KI nimmt die Verwaltungsarbeit ab, sodass sich die Menschen auf Aufgaben konzentrieren können, die menschliches Urteilsvermögen erfordern – wie Gespräche, Entscheidungen und die Umsetzung, die niemand delegieren kann.
Warum das Potenzial von KI oft die organisatorische Bereitschaft übersteigt
Wenn Menschen hören "KI wird HR transformieren", erwarten sie einen Zauberknopf. KI ist jedoch nur so gut wie die Daten, Arbeitsabläufe und die Governance dahinter. Wenn Ihre Personaldaten in fünf voneinander getrennten Systemen gespeichert sind oder Ihre Prozesse informell und uneinheitlich sind, kann KI das nicht lösen.
Noch schlimmer: Es könnten die falschen Daten verwendet werden – im besten Fall führt das zu Verwirrung, im schlimmsten Fall zu echten Problemen.
Jennys Gedanken
KI ist nur so gut wie die Daten, Workflows und Governance, die sie umgeben.
Wir begegnen dem, indem wir KI direkt in unser Produkt einbetten, sodass es als Ihr zentrales System dient, in dem Ihr gesamter Kontext mit Ihren Prozessen und Workflows verbunden ist – und nicht nur als ein zusätzliches Feature angehängt wird.
Unsere KI begleitet Mitarbeitende im Zielsetzungsprozess. Sie unterstützt bei Beurteilungen im Rahmen des Review-Zyklus. Sie beantwortet Fragen zu Richtlinien aus einer definierten Wissensdatenbank. Die Struktur liefert die Leitplanken, und die KI agiert innerhalb dieser Vorgaben.
Wir setzen zudem standardmäßig auf Human-in-the-Loop. Unsere KI erstellt Entwürfe, macht Vorschläge und fasst zusammen, aber sie handelt nie ohne menschliche Freigabe. Wir sind überzeugt: HR-Entscheidungen sind von Kontext, Nuancen und Konsequenzen geprägt, die KI nicht autonom übernehmen sollte. Führungskräfte, die möchten, dass KI „einfach macht“, ohne Kontrolle, laufen Gefahr, rechtliche, ethische und Vertrauensprobleme zu bekommen.
Tiefer statt breiter: Fokussierte KI-Integration
Vor einem Jahr hatten wir viele Tools. Jetzt haben wir weniger, und sie sind stärker integriert. Wir gehen in die Tiefe statt in die Breite. KI-Funktionen einsetzen wir entlang unserer gesamten Workflows: Review-Entwürfe, Umfragezusammenfassungen, unseren KI-gestützten Coach, Policy-Fragen und -Antworten, Meeting-Transkripte und Datenauswertungen.
Das sind keine separaten KI-Erweiterungen – wir bauen sie dorthin, wo die Arbeit geschieht. Das stellt sicher, dass sie auch genutzt werden.
Unsere Basis ist unser eigenes Tool. Indem wir unser eigener Kunde sind, wird vieles klarer – es hält uns ehrlich. Wir nutzen es für alles: HRIS (Mitarbeiterakten, Dokumente, Abwesenheiten, Lohnvorbereitung, Workflows) und Talentmanagement (Leistungsbeurteilungen, Ziele, Engagement-Umfragen, Feedback, Lernen, 1:1s) sowie KI. Die Daten liegen an einem Ort – das ist wichtiger als es klingt.
Darüber hinaus haben wir eigene Agenten in Dust und Notion für teamübergreifende Nutzung gebaut. Gemini, Claude und Lovable kommen je nach Aufgabe zum Einsatz. Und jedes Team hat seinen eigenen Stack darauf aufgebaut. Wir versuchen nicht, alles zu standardisieren, aber wir entscheiden bewusst, was die Grundlage bildet.
Die größte Veränderung im letzten Jahr war die Konsolidierung. Wir hatten zu viele Einzellösungen, die jeweils eine Sache gut lösten, aber Daten fragmentierten und ständiges Wechseln erforderten. Weniger Tools, stärkere Integration, und KI übergreifend in Workflows statt isoliert in einer einzigen App.
Warum ein KI-Entwicklungscoach ein Gamechanger sein kann
Intern nutzen wir unseren eigenen Entwicklungscoach. Es ist ein KI-Agent, der Mitarbeitenden und Führungskräften in Echtzeit Hinweise zum Wachstum gibt – ganz ohne auf förmliche Review-Zyklen oder die Verfügbarkeit von Führungskräften zu warten.
Führungskräfte in wachsenden Unternehmen sind ausgelastet. Sie können nicht mit allen regelmäßig sprechen, und Mitarbeitende, die Orientierung brauchen, bekommen diese oft erst im nächsten Review. Der Entwicklungscoach ändert diesen Rhythmus.
Mitarbeitende können Fragen zu ihren Zielen stellen, direkt konkrete nächste Schritte erhalten und erfahren, wie „Exzellenz“ in ihrer Rolle aussieht. Führungskräfte können ihn nutzen, um sich auf bedeutsame Gespräche vorzubereiten – statt nur zu reagieren. Der Coach greift dabei auf den Kontext aus Zielvereinbarungen, Feedbackhistorie und Unternehmensrahmen zurück, sodass die Ergebnisse spezifisch, nicht generisch sind.
Mir ist am wichtigsten, was im Hintergrund passiert: die Signale. Wenn Mitarbeitende der KI Fragen stellen, die wir sonst nie erfahren würden, lernen wir etwas — nicht über Individuen (es ist aggregiert und anonym) — sondern darüber, wo Klarheit fehlt, wo sich Menschen festgefahren fühlen und was Führungskräfte übersehen. Solch ein Frühindikator lässt sich anders kaum gewinnen.
Agenten gehen auch über die Arbeit hinaus. Zu Hause habe ich mehrere eigene KI-Agenten gebaut, die das Familienmanagement erleichtern. Zum Beispiel hatte ich einen wöchentlichen Essensplaner entwickelt, der meine Grundsätze für gesunde Ernährung berücksichtigt.
Warum Peer-Learning und Praxiserfahrung am besten KI-Kompetenz vermitteln
Wir haben KI zum strukturellen Bestandteil gemacht, nicht zur Option. Jede:r im Team hat Zugriff auf KI-Tools, nicht nur Engineering oder Produkt. KI-Kompetenz darf kein Privileg bestimmter Rollen oder Funktionen sein.
Kompetenz entsteht bei uns durch Teilen, nicht durch Pflichttrainings. Menschen zeigen, wie sie KI in ihren Prozessen einsetzen. Peer-Learning, praxisnah und manchmal chaotisch – genau das macht es nachhaltig. Jemand zeigt, was funktioniert hat, jemand anderes adaptiert es für seinen Kontext. So verbreitet sich echte Nutzung schneller als mit jedem Top-Down-Rollout.
Was ich beobachtet habe: Je mehr Menschen experimentieren, desto mehr erkennen sie Aufgaben, die sie automatisieren möchten – Tätigkeiten, die sie jahrelang als „ganz normal“ hingenommen haben. KI gibt die Erlaubnis und die Möglichkeit, genau das zu hinterfragen.
Beim Thema Governance sind wir ganz klar in Bezug auf Datenschutz. Jeder weiß, welche Daten in externe KI-Tools eingegeben werden dürfen und welche nicht. Das ist nicht verhandelbar. Klare Leitplanken geben den Menschen die Sicherheit, die Grenzen auszuloten.
Was bedeutet "AI-ready"? Für mich ist das weniger eine Checkliste als vielmehr eine Kulturfrage. Mitarbeitende, die ausprobieren, ohne Angst verurteilt zu werden. Teams, die fragen: "Sollte ein Mensch diese Aufgabe übernehmen?"
Führungskräfte, die KI-Nutzung sichtbar vorleben – nicht als Show, sondern weil sie es tatsächlich nutzen. Ich bemühe mich selbst darum, das explizit zu machen. Wenn ich von meinen Teams fordere, KI-Kompetenz aufzubauen, es aber selbst nicht praktiziere, ist das keine Führung. Das ist Theater.
Menschen zeigen vor, wie sie KI in ihre Arbeitsabläufe integrieren. Es ist peer-geleitet, praxisnah und manchmal chaotisch – aber genau das sorgt dafür, dass es im Gedächtnis bleibt.
Warum KI nur so gut ist wie die Daten, auf die sie zugreifen kann
Zugriff auf Daten ist entscheidend. KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie Zugriff hat.
Ein glänzender, alleinstehender KI-Agent außerhalb Ihres HR-Systems kann sicherlich eine Stellenbeschreibung verfassen. Aber er kann nicht erkennen, ob das Engagement in einem bestimmten Team sinkt, ob ein High Performer seit Monaten kein Entwicklungsgespräch hatte oder ob Mitarbeitende einer Führungskraft bei eigenen Peer-Reviews regelmäßig schlechter abschneiden als ihre Kollegen.
Dafür braucht es historische, vernetzte Daten – HRIS, Ziele, Feedback, Reviews, Engagement und Lernen, alles an einem Ort. Fragmentierte Einzellösungen, so KI-gesteuert sie auch sein mögen, können das nicht leisten. Wir haben Jahre investiert, um genau diese Herausforderung zu lösen.
Unser Fahrplan konzentriert sich auf die agentenbasierte Seite. Wir entwickeln Agenten, die klar abgegrenzte, spezifische Aufgaben übernehmen: Dokumente entwerfen, Policy-Fragen beantworten, Führungskräfte zum Nachhaken anstoßen – während Menschen die Entscheidungshoheit behalten.
Diese Agenten laufen im Hintergrund. Das Ziel ist es, die Möglichkeiten eines schlanken HR-Teams zu erweitern. So kann eine HR-Leitung, die mit ein oder zwei Kolleg:innen die Personalabteilung für 200 Mitarbeitende steuert, weniger Zeit mit Verwaltungsaufgaben verbringen und sich stattdessen auf die Aufgaben konzentrieren, die den größten Mehrwert schaffen.
Warum KI das Selbstverständnis von HR grundlegend hinterfragt
Für HR-Führungskräfte ist das aktuell mehr als ein Technologiewechsel. KI zwingt dazu, das Selbstverständnis von HR zu überdenken.
Viele Menschen, mit denen ich spreche, sind in den HR-Bereich gegangen, weil ihnen Menschen wichtig sind. Sie wollten Unternehmenskulturen formen, Führungskräfte entwickeln und Umgebungen schaffen, in denen Menschen ihr Bestes geben können.
Irgendwann auf dem Weg wurden viele zu Prozessverwaltern. Systeme kamen hinzu. Die Rolle passte sich ihnen an. Wenn Ihre HR-Technologie den Prozess über die Menschen stellt, prägt diese Dynamik die Rolle langfristig. Tools formen Verhalten. Systeme formen Rollen. Es ist wichtig, das zu benennen – und zu durchbrechen.
Einige praxisnahe Tipps für den Einsatz von KI im HR-Bereich:
Starten Sie mit den Aufgaben, die Sie am meisten nerven – nicht mit dem glänzendsten Feature. Wo investieren Sie Zeit in repetitive, wenig wertschöpfende Tätigkeiten? Setzen Sie KI dort zuerst ein. Der erste Entwurf. Die Zusammenfassung. Die lästige Nachverfolgung. Automatisieren Sie diese Aufgaben und schaffen Sie mehr Raum für Tätigkeiten, bei denen Sie als Mensch gefragt sind.
Standardmäßig Mensch-in-der-Schleife. KI soll unterstützen, nicht entscheiden – gerade im HR, wo die Entscheidungen karriereprägend sind. Definieren und leben Sie diesen Anspruch klar vor.
Bewegen Sie sich schneller, als es sich bequem anfühlt. Organisationen, die heute KI-Kompetenz aufbauen, werden sich langfristige Vorteile sichern. Auf die "Reife" von KI zu warten, ist eine Entscheidung mit Preis.
Nehmen Sie Ihr Team mit. Gerade jüngere Mitarbeitende und Führungskräfte an der Basis erkennen oft die klarsten Potenziale. Die Einführung ist mindestens genauso sehr eine Kultur- wie eine Technologiefrage.
Für Führungskräfte allgemein: Leben Sie KI selbst vor, investieren Sie gezielt in Ihre Führungskräfte und behalten Sie das "Warum" im Blick. KI verändert die Art, wie Arbeit erledigt wird. Sie verändert nicht, warum sie wichtig ist.
Wie sich HR-Rollen in den nächsten 5 Jahren verändern werden
Ich bin überzeugt, dass HR innerhalb der nächsten fünf Jahre sein Image als Prozessverwalter komplett ablegen wird. Unternehmen, die das nicht erkennen, werden das in ihren Geschäftsergebnissen spüren.
Der Wandel hat längst begonnen. HR-Führungskräfte in modernen Organisationen werden nicht mehr danach beurteilt, ob Reviews durchgeführt oder Umfragen verschickt wurden. Sie werden an Ergebnissen gemessen:
Verbessert sich die Mitarbeiterbindung dort, wo es am wichtigsten ist?
Entwickeln Führungskräfte ihre Mitarbeitenden weiter?
Können wir einen Zusammenhang zwischen Engagement, Leistung und Produktivität erkennen, auf den wir reagieren können?
KI macht diesen Wandel möglich, indem sie die operative Ebene zuverlässig übernimmt, sodass sich HR-Führungskräfte auf Strategie, Analyse und Intervention konzentrieren können.
Das HR-Team der Zukunft wird kleiner, erfahrener und deutlich einflussreicher sein. Nicht, weil die Mitarbeiterzahl sinkt, sondern weil die Rolle an Bedeutung gewinnt und am Führungstisch an Glaubwürdigkeit gewinnt. Weniger Zeit in administrativen Abläufen, mehr Zeit in Entscheidungsrunden, wenn es um die Unternehmensstrategie geht.
Organisationen, die HR weiterhin auf fragmentierten Systemen laufen lassen, mit eigenen Tools für HRIS, Performance, Engagement und Lernen, werden einen spürbaren Nachteil haben. KI liefert aus vernetzten Daten nützliche Erkenntnisse. Sie erzeugt Lärm aus isolierten Daten. Fragmentierung wird zu einem teuren Altlast—und der Wendepunkt ist näher, als die meisten erwarten.
Die HR, die in fünf Jahren erfolgreich ist, sieht viel mehr so aus, wie es sich die meisten vorgestellt haben, als sie in dieses Feld eingestiegen sind.
So bleibt KI im HR menschenzentriert
Wenn HR KI schlecht einsetzt – sie etwa nutzt, um Verantwortung abzuschieben, um schlechte Entscheidungen noch schneller zu treffen oder sie als Ersatz für die schwierigen menschlichen Gespräche benutzt, die Unternehmenskultur prägen – dann verlieren wir nicht nur die Chance. Wir zerstören Vertrauen in einer Weise, die sich nur schwer wieder aufbauen lässt.
Eine fehlerhafte KI ist nicht das Hauptproblem. Das Risiko besteht darin, dass KI genau wie vorgesehen funktioniert, aber in die falsche Richtung weist: Bewertungen werden schneller durchgeführt, fühlen sich aber weniger menschlich an. Richtlinien werden durch einen Chatbot „beantwortet“, ohne dass jemand prüft, ob die Antwort korrekt oder fair ist. Entscheidungen wirken objektiv, weil sie aus einem System kommen, aber das System spiegelt die Annahmen derjenigen wider, die es entwickelt haben.
Unsere Philosophie ist eindeutig: KI sollte niemals menschliches Urteilsvermögen bei Entscheidungen ersetzen, die sich auf die Karriere, Existenz oder das Wohlbefinden einer Person auswirken. KI entwirft, schlägt vor, bringt Dinge an die Oberfläche. Eine Person prüft, entscheidet und trägt die Verantwortung für das Ergebnis. Menschliches Urteilsvermögen ist unverzichtbar.
Jennys Gedanken
KI sollte niemals menschliches Urteilsvermögen bei Entscheidungen ersetzen, die sich auf die Karriere, Existenz oder das Wohlbefinden einer Person auswirken… Menschliches Urteilsvermögen ist unverzichtbar.
Die HR-Leiter:innen, die ich am meisten schätze, fragen nicht nur "Wie viel können wir automatisieren?" Sie fragen vielmehr: "Was darf niemals automatisiert werden – und warum?" Genau dieser Ansatz unterscheidet KI, die Vertrauen schafft, von KI, die Vertrauen zerstört.
Das ist auch eines der häufigsten Gespräche in People over Perks, unserer Community für HR-Profis – und ehrlich gesagt stammt ein Teil der bodenständigsten Überlegungen zu diesem Thema von dort. Wenn Sie sich mit dieser Frage auch in Ihrem Unternehmen beschäftigen, lade ich Sie ein, dabei zu sein.
Wie bereits gesagt: Menschen verbringen etwa 80.000 Stunden ihres Lebens bei der Arbeit. Diese Zeit sollte sinnvoll sein. KI sollte helfen, sie noch sinnvoller zu gestalten.
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