Wie man ein Zugehörigkeitsgefühl schafft & KI nutzt, um Vorurteile abzubauen

Lies das Transkript:

Wir probieren gerade aus, unsere Podcasts mit einem Software-Programm zu transkribieren. Bitte entschuldige etwaige Tippfehler – der Bot ist nicht immer zu 100 % korrekt.

Vijay Pendakur: Wie bei allem ist es eine Frage der Zielstrebigkeit. Sobald wir Klarheit darüber haben, was der Wald ist und was die Bäume sind, dann sind es die Unternehmen, die in den letzten 12, 24 oder 36 Monaten tatsächlich begonnen haben, ihre Teamleiter neu zu schulen, damit sie auf Zugehörigkeit hinarbeiten können.

David Rice: Willkommen zum People Managing People Podcast. Unsere Mission ist es, eine bessere Arbeitswelt zu gestalten und dir zu helfen, glückliche, gesunde und produktive Arbeitsplätze zu schaffen. Ich bin dein Gastgeber, David Rice.

Heute setzen wir unser Gespräch mit Dr. Vijay Pendakur, Autor von "The Alchemy of Talent", fort. Wir knüpfen an meine jüngste Unterhaltung an – dies ist Teil zwei! Wir tauchen tiefer in die Thematik der Zugehörigkeitskrise ein und schauen uns an, wie KI die Talentakquise-Landschaft verändert. Wir machen einfach dort weiter, wo wir aufgehört haben. Viel Spaß damit!

Du sprichst weiter über eine Krise der Zugehörigkeit in der US-Arbeitswelt. Mich interessiert, was deiner Meinung nach der größte Auslöser dafür ist und wie sich dies verändert. Ich denke, Zugehörigkeit ist ein Begriff, den wir in den nächsten Jahren öfter hören werden. Und wie wir schon sagten, je mehr Menschen diesen Begriff individuell benutzen, desto mehr verändert sich mit der Zeit seine Bedeutung, oder?

Mich interessiert, welche Faktoren aktuell am wichtigsten sind, um dieses Gefühl der Zugehörigkeit zu schaffen. Und welche Beispiele hast du gesehen, bei denen Unternehmen das gut machen?

Vijay Pendakur: Sicher. Ja. Wow. Das ist eine umfassende Frage.

David Rice: Ich glaube, es waren drei Fragen in einer.

Vijay Pendakur: Ja, richtig. Richtig. Richtig. Das ist ein Dreifach-Sandwich – eines meiner Lieblingsgerichte. Ich denke, um die Krise der Zugehörigkeit zu verstehen, müssen wir erst einmal mit etwas wissenschaftlicher Strenge analysieren, was es bedeutet, am Arbeitsplatz dazuzugehören. Vergleichbar mit psychologischer Sicherheit oder Vertrauen, aus unserem vorherigen Gespräch: Das Wort Zugehörigkeit hat einen alltäglichen und einen technischen Gebrauch.

Für mich als Spezialist für Mitarbeitererfahrung ist es wichtig, hier technische Präzision einzuführen. Ich mag das von Coqual entwickelte Framework aus deren Forschung zur Zugehörigkeit am Arbeitsplatz – ich benutze das auch im Buch und sage Danke an Coqual. Menschen fühlen sich zugehörig in ihrem Team, wenn sie wahrgenommen, verbunden, stolz und unterstützt sind.

Diese Faktoren sind weit konkreter und umsetzbar. In der Summe berichten Menschen mit diesen Bedingungen von einem hohen Zugehörigkeitsgefühl. Hohe Gültigkeit laut Sozialforschung. Für Zuhörende, die neu in diesem Themenfeld sind und das in ihrem Team umsetzen wollen, will ich das kurz aufschlüsseln: "wahrgenommen werden" ist vor allem ein Inklusionsfaktor.

Also: Werde ich in meinem Team verstanden und wertgeschätzt, so wie ich bin? Bin ich verbunden? Habe ich bedeutungsvolle Begegnungen mit meinen Kollegen? Bin ich stolz? Habe ich das Gefühl, dass ich in meinem Team Erfolg haben kann? Ist mein Team erfolgreich? Wird mein Team im Unternehmen wertgeschätzt? Verstehe ich, wie meine Arbeit zu einem größeren Erfolg beiträgt?

Das sind Elemente von Stolz am Arbeitsplatz – bis hin zur Frage, ob ich auf mein Unternehmen stolz bin hinsichtlich dessen Wirkung in der Welt oder im Umgang mit Mitarbeitenden. Der vierte Faktor ist "unterstützt werden": Habe ich hier nur einen Job – oder eine berufliche Laufbahn? Das ist für mich ein Indikator dafür, ob Menschen sich unterstützt fühlen. Habe ich Entwicklungsmöglichkeiten? Kann ich lernen und wachsen – oder ist das hier nur vorübergehend, nur ein Moment? Sind alle vier Faktoren in hohem Maße vorhanden, dann berichten Menschen von einem ausgeprägten Zugehörigkeitsgefühl.

Nachdem wir jetzt eine etwas technischere Sichtweise auf das Thema Zugehörigkeit entwickelt haben, zoomen wir zurück. Denk an unser ganzes Gespräch, David. Denk an die letzten viereinhalb Jahre. All die Veränderungen, die wir eingangs des Podcasts angesprochen haben: Veränderungen der Arbeitsweise – remote, hybrid –, wirtschaftliche Abschwünge und daraus resultierende Entlassungen, Beförderungsstopps, Outsourcing, da Firmen nach Standorten mit den geringsten Kosten suchen.

Unternehmen haben in den letzten 12 bis 18 Monaten ihre Ausgaben für Benefits reduziert oder soziale Programme gestrichen. Das Gefühl, ersetzbar zu sein, bleibt bei Mitarbeitenden, die zyklische Kündigungen überstanden haben und nun Schuldgefühle wegen des „Überlebens“ haben sowie Angst, ob sie als nächste gehen müssen.

Das alles höre ich, wenn ich mit Mitarbeitenden und Teamleitenden spreche – und es zeigt die Krise der Zugehörigkeit. Denn wie soll man sich wahrgenommen, verbunden, stolz und unterstützt fühlen im ganzen Chaos und ständigen Wandel? Du hast in deinem dreiteiligen „Sandwich“ ja auch gefragt: Was können Unternehmen tun?

Wer macht das gut? Letztlich ist, wie gesagt, Zielstrebigkeit entscheidend. Sobald Klarheit über die Herausforderungen besteht, sind es jene Unternehmen, die in den letzten Jahren begonnen haben, ihre Teamleitungen gezielt neu zu qualifizieren, damit diese Zugehörigkeit fördern können.

Sie geben den Führungskräften ein mentales Modell, Bewusstsein und Werkzeuge an die Hand, um gezielt die vier oben genannten Faktoren zu stärken. Also: Vermittlung von Inklusionskompetenzen, genügend Gelegenheiten schaffen, damit Mitarbeitende – egal ob remote, hybrid oder vor Ort – sinnvolle Verbindungen zu Kolleg:innen finden.

Karrierepfade schaffen und transparente Strukturen kommunizieren, sodass klar wird: „Wenn ich diese Kompetenzen entwickle, komme ich die nächste Stufe hoch." Oder: „Mein nächster Schritt ist zwar nicht im bisherigen Team, aber dank guter, alternativer Wege im Unternehmen gibt es dennoch Perspektiven.“

Unternehmen, die auf Stolz achten, sagen vielleicht: „Wir haben Geld in soziale Programme gesteckt und Gutes getan, aber im Moment ist das schwierig.“ Dennoch kann man durch gezielte Maßnahmen Stolz erzeugen. Lohnfairness: Interessant ist Forschung, die zeigt, dass Unternehmen, die in Lohnfairness investieren und transparent jährlich von unabhängigen Auditoren kontrollieren lassen und bei Ungleichheiten Anpassungen vornehmen, den Mitarbeitenden Stolz geben. Sie denken: „Ich bin stolz, in einem Unternehmen zu arbeiten, dem Fairness wichtig ist – und das Ungleichheiten auch wirklich beseitigt.“

Es gibt also durchaus wirtschaftlich sinnvolle Wege, um diese Faktoren zu fördern.

David Rice: Absolut. Die nächste Frage geht nicht mehr direkt um dein Buch, aber als jemand mit Erfahrung in SaaS und der Tech-Welt interessiert mich deine Meinung besonders.

Du erwähnst im Buch, dass der Begriff „Generative KI“ mittlerweile überall auftaucht. KI fließt in quasi jede HR-Software ein. Was denkst du, wie groß ist das Potenzial, damit Vorurteile auszuschließen – oder sogar Diversity quasi automatisch zu stärken?

Das ist ein Thema, zu dem sich KI-Befürworter sehr äußern. Was ist dein Eindruck, wo stehen wir heute und wo sind wir vielleicht in fünf Jahren?

Vijay Pendakur: Klar. Befürworter und Kritiker, beide Seiten: Alle reden darüber. Ja, derzeit kann man keinen HR-Raum und keine HR-Konferenz betreten, ohne Diskussionen über KI zu hören. Zuerst muss ich sagen: Die Auswirkungen sind noch nicht da, wir sind noch nicht so weit. Es wird viel diskutiert.

Aber das Zusammenwachsen von Produkt/Aufgaben, die Nutzungsszenarien, die Implementierungszeit und die Vorbereitung der Belegschaft, da sind noch viele Hürden auf dem Weg. Es ist kein Schalter, der einfach umgelegt wird. Für Endnutzer-Tools gilt: Klar, ich kann ein ChatGPT- oder Gemini-Konto haben und es als Copilot benutzen.

Das ist das eine. Aber dass sich der HR-Tech-Stack durch generative KI grundlegend ändert, das dauert noch. Zum Thema Vorurteile: Ich sehe zwei Seiten. Ich reagiere da bipolar. Einerseits weiß ich, dass menschliche Erfahrungen bei der Arbeit stark durch Fehler im menschlichen Urteil beeinflusst werden.

Diese Fehler entstehen entweder durch Vorurteile (Bias) oder durch Rauschen. Rauschen ist unerwünschte Fehler im Urteil. Vorurteile meint die Abkürzungen, die unser Gehirn nimmt und die zu negativen Folgen führen. Das sieht man von Leistungsbewertungen über die Zuweisung besonderer Aufgaben bis hin zu Mentoring, überall gibt es Vorurteile und Rauschen. Ich hoffe, dass generative KI einen Ausgleich schafft und die Zusammenarbeit von Mensch und Software es ermöglicht, unsere bisher stark verzerrten und fehlerhaften Beurteilungsmechanismen zu überwinden. Dank KI als Copilot kommen wir vielleicht dahin, dass Leistung und Engagement objektiver bewertet und gewürdigt werden.

Das wäre großartig, denn aktuell können nicht viele Firmen von sich behaupten, die Lösung für das Problem gefunden zu haben. Andererseits sorgt mich die Entwicklung, weil in der „Move fast and break things“-Mentalität des Silicon Valley viele Unternehmen ihre großen Sprachmodelle mit Daten tränken, die voller Vorurteile und Fehler sind – weil es menschliche Daten sind.

Man übernimmt all den Ballast – das spiegelt unsere Gesellschaft wider. Ich finde es daher bedenklich, dass wir dabei sind, unsere Probleme quasi in die KI einzubauen, weil wir zu schnell vorangehen. Ich glaube, dies wird ein rekursiver Prozess sein: Zwei Schritte vor, einer zurück, einer vor, zwei zurück – man sieht das an den spektakulären Fehlern einiger KI-Produkte. Das Pendel schwingt, während die Entwicklung live vor allen abläuft.

Ich denke darüber weiter nach – hoffe aber, dass meine lauten Überlegungen hier für dich, David, und für die Zuhörenden nützlich sind.

David Rice: Das ist sehr spannend, denn es unterstreicht erneut, wie wenig wir letztlich noch wissen – viel mehr Unbekanntes als bekannt.

Bevor wir schließen, machen wir zum Abschluss wie immer zwei Dinge: Erstens gebe ich dir Gelegenheit, den Hörer:innen zu erzählen, wo sie mehr über dich erfahren, mit dir in Kontakt treten oder dein Buch kaufen können. Teil uns gern deine kleine Werberunde mit!

Vijay Pendakur: Danke, dass ich ein bisschen Werbung machen darf. Wer mir oder meiner Arbeit folgen möchte: Meine Website ist mein Vor- und Nachname .com – VijayPendakur.com, leicht zu finden. Melde dich gern für meinen Newsletter an.

Damit bleibst du auf dem Laufenden, erfährst, woran ich arbeite, und bekommst meine eigenen Texte und Forschung. Oder folge mir bei LinkedIn – da bin ich sehr aktiv, das ist eine weitere gute Möglichkeit, in Kontakt zu bleiben. Das Buch erscheint mit einem Soft-Launch Mitte September beim Verlag.

Ab 16. September direkt über Amplify Publishing Group bestellbar – schau auf deren Webseite vorbei. Wer besonders motiviert ist, kann es direkt im September holen, oder etwas warten und es ab Anfang Dezember (3.12. vorläufig) bei Amazon, Barnes & Noble, Walmart oder Books-A-Million kaufen.

Es wird dann mehrere Launch-Events und Medien-Aktionen rund um die Veröffentlichung geben – ein radikal vereinfachtes Blueprint, um Mitarbeitenden Vertrieb zum Erfolg zu ermöglichen und Hochleistungsteams zu führen.

Das war also meine „schamlose“ Eigenwerbung.

David Rice: Sehr gut! Als Nächstes folgt eine kleine Tradition bei uns: Der Gast darf mir eine Frage stellen. Tisch ist frei – frag mir, was du willst. Thema egal!

Vijay Pendakur: Super, darauf freue ich mich! Ich habe dich online recherchiert, David, und war beeindruckt von deinem journalistischen Hintergrund. Viele herausragende Positionen, enorme Erfahrung. Das ist ein Bereich, der stark von Disruption betroffen ist, starker Wandel.

Es gibt heute viel weniger Akteure als früher in den 80ern und 90ern, und jetzt kommt noch die generative KI hinzu. Du hast mich gebeten, in HR einen Blick in die Kristallkugel zu werfen – jetzt gebe ich das zurück: Wo stehen wir in fünf Jahren im Journalismus mit generativer KI?

David Rice: Ich glaube, das wird üblicher. Das Bürgertum produziert immer mehr Inhalte, weil Schreiben und auch ein Teil der Bearbeitung zunehmend mechanisch wird. Die Herausforderung für diese Leute bleibt, die richtigen Fragen zu stellen, die richtigen Personen zu finden.

Die Methoden des Journalismus lehren einen, strukturiert an Informationen zu gelangen. Wenn wir der KI zu viel vertrauen, verlieren wir vielleicht diese Fähigkeit, Geschichten zu entwickeln.

Das ist meine Sorge – aber ich denke: Was gute von weniger guten Inhalten unterscheidet, ist weiterhin die Fähigkeit, gute Recherche zu betreiben. KI kann helfen beim Schreiben, Editieren und auch Suchmaschinenoptimierung (auch Journalist:innen müssen daran denken), aber am Ende zählt, ob es eine echte Story gibt.

Das wird der entscheidende Unterschied bleiben: Die Fähigkeit, richtige Ansprechpartner:innen zu finden und Beispiele für eine Story zusammenzubringen.

KI bietet eine Grundlage, aber sie kann die ganze Geschichte nicht allein produzieren. Wir sehen das heute schon oft – wir führen ständig diese Debatten: Sie liefert eine Basis, quasi eine Leinwand mit einem Horizont-Strich, aber sie füllt das Bild nicht selbst aus.

Vijay Pendakur: Ja! Da fällt mir der Skandal bei Sports Illustrated ein – als die blinde KI-Nutzung zu Artikeln führte, die faktisch falsch und teils unvollständig abgebrochen waren.

David Rice: Ja, schwer verständlich, was die Intention dahinter war.

Vijay Pendakur: Genau.

David Rice: Warum bringt so ein renommiertes Magazin das? Das bleibt ein Thema. Viele fragen nach der Zukunft dieses Berufs – und ich sage: Die Disruptionen der Vergangenheit (viele große Medien sind verschwunden) haben viel stärker geschadet. Der Journalismus ist inzwischen oft Konzernkommunikation oder Content-Marketing aus ein paar Händen. Das ist eigentlich der größte Schaden. KI bringt Chancen, aber auch Probleme.

Die Leute werden immer besser darin, zu erkennen, ob ein Text von KI stammt, sie entwickeln Meinungen dazu. Vertrauen – auch das Thema in Organisationen – ist bei Medien genauso entscheidend: Das Publikum muss es gewinnen, gerade weil es immer skeptischer wird. Das war schon vor KI so, jetzt ist es noch wichtiger. Wir leben im Zeitalter von Desinformation. Daran ist KI nicht immer schuld, aber sie hilft auch nicht unbedingt.

Es bleibt ein zweischneidiges Schwert. In fünf Jahren wird KI normaler sein, aber für echten Journalismus braucht es weiterhin die Fähigkeit, eine gute Geschichte zu erzählen.

Vijay Pendakur: Großartig zusammengefasst, David. Danke dafür.

David Rice: Danke, dass du heute dabei warst. Ich habe das Gespräch sehr genossen.

Vijay Pendakur: Es war mir eine Freude. Ich freue mich auf weitere Gespräche mit dir außerhalb des Podcasts.

David Rice: Und danke euch, dass ihr heute dabei wart. Wenn ihr es noch nicht getan habt, geht auf peoplemanagingpeople.com/subscribe und meldet euch für den Newsletter an: Dort findet ihr Podcasts wie diesen, aktuelle Artikel und viele Software-Inhalte. Schaut unbedingt vorbei – es gibt Tool-Bewertungen, Softwaretests und vieles mehr. Meldet euch also an.

Und bis zum nächsten Mal: Spielt mit KI, aber nehmt sie nicht zu ernst!