Wie man ein Gefühl der Zugehörigkeit schafft & KI nutzt, um Vorurteile zu beseitigen

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Vijay Pendakur: Wie bei allem ist es eine Frage der Intention. Sobald wir also Klarheit darüber haben, was der Wald und was die Bäume sind, dann sind es die Unternehmen, die in den letzten 12, 24, 36 Monaten tatsächlich damit begonnen haben, ihre Teamleiter weiterzubilden, um Zugehörigkeit zu fördern.

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

Heute setzen wir das Gespräch mit Dr. Vijay Pendakur, Autor von "The Alchemy of Talent", mit Teil zwei fort. Wir vertiefen das Thema der Zugehörigkeitskrise und werfen einen Blick darauf, wie sehr KI die Talentgewinnung verändert. Wir steigen dort ein, wo wir aufgehört haben – also legen wir gleich los. Viel Freude beim Zuhören!

Sie sprechen über eine Zugehörigkeitskrise in der US-Arbeitswelt, und mich interessiert, was aus Ihrer Sicht die stärksten Treiber dafür sind und wie sich das verändert. Ich denke, dass Zugehörigkeit ein Begriff sein wird, den wir in den nächsten Jahren öfter hören werden. Und sobald Menschen anfangen, diese Begriffe nach Belieben zu verwenden, bekommt das mit der Zeit eine neue Bedeutung, nicht wahr?

Mich interessiert, was Sie für die wichtigsten Faktoren halten, um dieses Gefühl der Zugehörigkeit zu schaffen, wie wir es aktuell verstehen. Und können Sie Beispiele nennen von Unternehmen, die das besonders gut machen?

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

David Rice: Ich glaube, das waren drei Fragen.

Vijay Pendakur: (lacht) Ja, richtig. Das ist das "Triple Meat Sandwich" – eine meiner Lieblingssorten. Ich denke, um die Zugehörigkeitskrise zu verstehen, müssen wir zunächst etwas methodischer an das Thema Zugehörigkeit am Arbeitsplatz herangehen. Ähnlich wie bei psychologischer Sicherheit oder Vertrauen, hat das Wort „Zugehörigkeit“ sowohl eine alltagssprachliche als auch eine technische Bedeutung.

Für mich als Experte für Employee Experience ist es wichtig, hier eine gewisse methodische Strenge zu schaffen. Mir gefällt das Modell, das Coqual in seiner Forschung zum Thema Zugehörigkeit entwickelt hat, sehr gut. Ich nutze es auch in meinem Buch – und Grüße an Coqual hierfür. Menschen fühlen sich dem Team zugehörig, wenn sie sich gesehen, verbunden, stolz und unterstützt fühlen.

Diese Faktoren sind viel greifbarer und in der Summe berichten Menschen von einem hohen Zugehörigkeitsgefühl, wenn sie diese erleben. Dieser sozialwissenschaftliche Ansatz ist sehr valide. Um das für Hörer:innen, die noch neu in diesem Forschungsfeld sind und das mit ihrem Team umsetzen wollen, etwas aufzuschlüsseln: Gesehen werden ist vor allem ein Inklusionsfaktor.

Richtig? Werde ich so angenommen und wertgeschätzt, wie ich bin? Bin ich verbunden? Habe ich bedeutungsvolle Interaktionen mit meinen Kolleg:innen? Bin ich stolz? Habe ich das Gefühl, in einem Team zu sein, in dem ich erfolgreich sein kann? Ist mein Team erfolgreich? Wird mein Team in diesem Unternehmen/Organisation wertgeschätzt? Verstehe ich, wie meine Arbeit zum Gesamterfolg beiträgt?

Das sind Elemente des Stolzes auf den Arbeitsplatz – von der Frage, ob das Unternehmen ein Ort ist, auf den ich stolz bin, bis hin zur Art, wie dort Mitarbeitende behandelt werden. Und schließlich der Punkt „unterstützt werden“: Habe ich hier nur einen Job – oder eine Karriere? Das ist für mich ein Lackmustest, ob Menschen sich unterstützt fühlen. Habe ich eine Perspektive? Kann ich hier wachsen und lernen? Oder ist das nur Zeitvertreib? Ist das rein transaktional? Immer dann, wenn diese vier Faktoren alle hoch ausgeprägt sind, berichten Menschen von einem starken Zugehörigkeitsgefühl.

Nachdem wir nun einen methodischen Zugang gefunden haben, können wir wieder einen Schritt zurückgehen. Denken wir an das gesamte Gespräch, David, denken wir an die letzten viereinhalb Jahre. All die Umbrüche, über die wir zu Beginn des Podcasts gesprochen haben: Die Veränderungen in der Arbeitswelt, Remote, Hybrid, wirtschaftliche Krisen und damit verbundene Entlassungswellen, Beförderungsstopps, Offshoring im Kontext von Kostensenkungsstrategien.

Firmen reduzieren Benefits-Ausgaben in den letzten 12 bis 18 Monaten oder beenden soziale Programme. Das Gefühl der Austauschbarkeit für Mitarbeitende, die zwar von Entlassungen verschont wurden, jetzt aber mit schlechtem Gewissen zurückbleiben und sich fragen: Bin ich die Nächste/der Nächste?

All das nehme ich wahr, wenn ich mit Belegschaft und Führungskräften spreche. Das ist die Zugehörigkeitskrise. Denn wie soll man sich gesehen, verbunden, stolz und unterstützt fühlen bei all diesem Hin und Her und dieser Unsicherheit? Sie fragten im "Triple Meat Sandwich" aber noch: Was können Unternehmen tun?

Welche Unternehmen machen es gut? Und wie bei allem ist es eine Frage der Intention. Wenn klar ist, was der Wald und was die Bäume sind, dann sind es die Unternehmen, die tatsächlich ihre Führungskräfte in den letzten 12, 24, 36 Monaten darin geschult haben, Zugehörigkeit zu fördern.

Sie geben ihnen ein mentales Modell und einen praktischen Werkzeugkasten mit Fähigkeiten und Verhaltensweisen, um gezielt die einzelnen Unterfaktoren der Zugehörigkeit zu stärken. Führungskräfte erhalten grundlegende Kompetenzen in Bezug auf Inklusion. Es wird sichergestellt, dass auch Hybrid-, Remote- und Vor-Ort-Teams ausreichend Möglichkeiten geboten bekommen, echte Verbindungen untereinander zu knüpfen.

Es gibt transparente Karrierepfade, nachvollziehbare Stellenarchitekturen und Karrierelevel, so dass Menschen klarsehen: Wenn ich das und das lerne, dann kann ich den nächsten Schritt machen – vielleicht in eine völlig andere Rolle oder Abteilung innerhalb des gleichen Unternehmens.

Firmen, die mit Stolz arbeiten, sagen zum Beispiel: "Wir haben zwar viele Jahre in soziale Projekte und gute Zwecke investiert, aber aktuell sind die Margen zu knapp." Aber es gibt andere relevante Hebel, um Stolz zu stärken: Lohntransparenz und Lohngerechtigkeit. Eine der interessantesten Studien, die ich gesehen habe, zeigte: Unternehmen, die auf Lohngleichheit achten und ihrer Belegschaft transparent kommunizieren, dass unabhängige, externe Audits durchgeführt werden und bei Ungleichheit Anpassungen stattfinden, stärken das Zugehörigkeitsgefühl. Mitarbeitende sagen: "Ich bin stolz hier zu arbeiten, weil der Umgang mit Fairness richtig gehandhabt wird."

Auch aus betriebswirtschaftlicher Sicht gibt es zahlreiche Maßnahmen mit positivem ROI, die diese Faktoren fördern.

David Rice: Absolut. Das ist zwar kein Buchthema, aber als jemand, der in SaaS-Firmen und Tech-Bereichen gearbeitet hat, möchte ich Sie noch etwas fragen, was mich beschäftigt.

Sie erwähnen im Buch, dass die Worte "generative KI" inzwischen fast überall auftauchen und praktisch jede HR-Software inzwischen damit verknüpft ist. Mich interessiert: Wie schätzen Sie die Möglichkeiten ein, damit Vorurteile abzubauen oder automatisch diversere Organisationen aufzubauen?

Das ist sicher auch ein Thema, das viele KI-Befürworter sehr betonen – und ich bin neugierig, wie Sie den Status quo einschätzen und wo wir in fünf Jahren stehen könnten.

Vijay Pendakur: Klar, Befürworter und Kritiker – jeder redet darüber. Man findet aktuell praktisch keine HR-Konferenz, auf der Gen KI nicht Thema ist. Zunächst denke ich: Bis zum tatsächlichen Durchschlag dauert es noch. Es gibt viele Diskussionen.

Aber was Value Proposition, Zeit bis zur Einführung, Marktfit und Mitarbeiterbereitschaft angeht, gibt es viele Hürden. Das ist kein Lichtschalter, der einfach umgelegt wird. Ende-Nutzer-Werkzeuge wie ChatGPT oder Gemini sind verfügbar, klar – ich kann mir als Nutzer einen Copiloten holen.

Das ist das eine. Aber bis der HR-Tech-Stack sich durch generative KI wirklich transformiert, wird es noch dauern. Im Hinblick auf Vorurteile bin ich zwiegespalten. Einerseits weiß ich: Menschliche Erfahrungen am Arbeitsplatz werden stark durch menschliche Fehlurteile geprägt.

Das passiert entweder durch "Bias" (Vorurteil) oder "Noise" (Zufallsfehler). Bias sind die mentalen Abkürzungen unseres Gehirns, die negative Auswirkungen auf Mitarbeitende haben. Man sieht das bei Leistungsbewertungen, bei der Vergabe von Projekten, bei der Sponsorensuche – überall schlummert Bias und Noise.

Ich hoffe, dass uns generative KI ein Gegengewicht bieten wird – also die Partnerschaft von Mensch und Maschine. Sie könnte helfen, von den voreingenommenen und fehlerbehafteten Entscheidungen unseres Gehirns wegzukommen, hin zu einem neutraleren Miteinander. Pilot und Copilot könnten zusammenarbeiten, damit Talent und Leistung transparent erkannt und belohnt werden.

Das wäre beeindruckend, denn aktuell gibt es kaum Unternehmen, die sagen können, sie hätten das Problem gelöst. Andererseits bin ich skeptisch, denn im "Move fast and break things"-Spirit des Silicon Valley wurden viele KI-Modelle mit Daten trainiert, die voller Vorurteile und Fehler sind, weil sie aus menschlicher Erfahrung stammen.

Es fließt unser gesellschaftliches Gepäck in die Modelle ein und wir bewegen uns dabei gefährlich schnell. Sehr wahrscheinlich entwickelt sich das spiralförmig: Zwei Schritte vor, einen zurück, dann vielleicht wieder einen vor und zwei zurück. Das sieht man auch an bekannten KI-Tools, bei deren Produktstarts Fehler und Lücken öffentlich sichtbar wurden – ein ständiges Pendel.

Ich bin also weiter gespannt, wie sich das entwickelt – aber ich hoffe, dass mein Denken "laut" mit Ihnen und Ihren Hörer:innen zumindest produktiv ist.

David Rice: Das ist wirklich spannend. Mindestens zeigt es auf, dass wir immer noch so viel nicht wissen – vielleicht mehr als wir eigentlich wissen.

Bevor wir schließen, gibt es noch zwei Dinge, die ich am Ende unseres Podcasts gern mache. Erstens möchte ich Ihnen die Möglichkeit geben zu sagen, wo man mehr von Ihnen findet, Kontakt aufnehmen oder Ihr Buch kaufen kann. Das ist Ihr Moment für Eigenwerbung!

Vijay Pendakur: Vielen Dank für die Gelegenheit zur Eigenwerbung. Wer mir und meiner Arbeit folgen möchte, findet mich ganz einfach über meine Webseite – vorname-nachname.com: VijayPendakur.com. Ich empfehle, meinen Newsletter zu abonnieren.

So bekommen Sie regelmäßig Updates zu meinen Aktivitäten, meinen Texten und Forschungen. Außerdem bin ich sehr aktiv auf LinkedIn, auch dort können wir uns vernetzen. Das Buch erscheint als Softlaunch beim Verlag Mitte September – am 16. September beim Amplify Publishing Group-Verlag. Sie können es dort direkt bestellen.

Wenn Sie Superfan sind, würde ich mich sehr darüber freuen – ansonsten warten Sie gern bis Dezember, dann wird es auf Amazon, Barnes & Noble, Walmart und Books-A-Million erhältlich sein. Der geplante große Launch ist aktuell am 3. Dezember vorgesehen. In dieser Zeit werden noch zahlreiche Events und Medienauftritte stattfinden, um den Start zu feiern und um zu zeigen, wie man Teams zu Höchstleistungen führt.

Das war dann mal meine Eigenwerbung.

David Rice: Das gefällt mir! Zweitens haben wir eine kleine Tradition: Am Ende des Podcasts dürfen Sie mir eine Frage stellen. Egal zu welchem Thema – fragen Sie, was immer Sie wollen!

Vijay Pendakur: Klasse – darauf freue ich mich besonders, denn ich habe mir Ihren Internetauftritt angesehen, David, und war sehr beeindruckt von Ihrem journalistischen Werdegang. Kaum eine Branche hat mehr Umbrüche erlebt oder ist stärker aggregiert worden.

Heute gibt es viel weniger Player als noch in den 80er und 90er Jahren. Jetzt steht GenAI im Raum. Sie haben mich gebeten, in die Glaskugel zu schauen, was KI in HR betrifft – jetzt drehe ich den Spieß um: Wie sieht im Journalismus die Situation in fünf Jahren aus?

David Rice: Ich denke, sie wird alltäglicher sein. Immer mehr werden sich als Bürgerjournalisten beteiligen, weil viele der Schreib- und teilweise auch der Redaktionsprozesse technischer werden. Aber schwierig bleibt, die richtigen Fragen an die richtigen Leute zu stellen – das ist die journalistische Kompetenz, die man nicht einfach durch KI ersetzen kann.

Die journalistischen Werkzeuge beibringen, wie man systematisch recherchiert – das ist eine Fähigkeit, die am Ende entscheidend bleibt. Ich mache mir Sorgen, dass wir dies langfristig verlieren, wenn wir uns zu sehr auf KI verlassen und das nicht mehr als "Muskel" trainieren.

Letztlich wird die Fähigkeit, Geschichten zu finden und passende Menschen für Interviews zu kontaktieren, gute Berichterstattung von schlechter unterscheiden. Hier können generative KI-Tools zwar beim Schreiben, Editieren oder SEO helfen – aber die Story muss man immer noch selbst machen.

Das sieht man heute schon: Wir diskutieren im Redaktionsteam ständig, dass die Tools zwar helfen, aber nicht die komplette Arbeit abnehmen. Sie geben einem höchstens eine Leinwand und malen den Horizont ein, aber nicht das Bild auf dem Horizont.

Vijay Pendakur: Ja, Sie erinnern mich an das Sports-Illustrated-Debakel von vor einiger Zeit – völlige Überschätzung der KI führte zu schlechten, teils inhaltlich falschen Artikeln, die abrupt endeten.

David Rice: Ja, schwer verständlich, was da eigentlich ausgesagt werden sollte.

Vijay Pendakur: Genau.

David Rice: Warum hat dieses berühmte Magazin so etwas veröffentlicht? Das bleibt ein Thema. Viele sagen immer: "Zukunft des Berufs" – dabei wurde der Job eigentlich schon vor langer Zeit durch Aggregation und Firmenzusammenschlüsse verändert oder beschädigt. Da steckte der Hauptschaden drin, weniger durch KI.

GenAI wird Vor- und Nachteile haben. Die Menschen lernen schon jetzt, KI-Texte zu erkennen und ihre Meinung dazu zu bilden – sie werden wählerischer, wem sie vertrauen.

Und dieses Vertrauen – im Journalismus ist das die Leserschaft – wird das zentrale Thema bleiben, gerade weil wir ohnehin schon im Zeitalter der Desinformation leben. Das liegt nicht an GenAI, aber sie trägt ihren Teil dazu bei.

Am Ende ist es ein gemischtes Bild. In fünf Jahren: Die Leute nutzen KI, aber sie müssen immer noch die Fähigkeit haben, gute Geschichten zu recherchieren und zu erzählen.

Vijay Pendakur: Großartig, sehr inspirierend, David. Gefällt mir.

David Rice: Danke, dass Sie heute bei uns waren. Ich weiß es sehr zu schätzen.

Vijay Pendakur: Es war mir eine Freude und ich freue mich auf die weitere Diskussion mit Ihnen im Privaten.

David Rice: Vielen Dank auch an unsere Zuhörer:innen! Wenn Sie es noch nicht getan haben, besuchen Sie peoplemanagingpeople.com/subscribe und melden Sie sich für den Newsletter an. Dort erhalten Sie diesen Podcast, unsere neuesten Artikel und viel Software-Content sowie Tool-Reviews. Also unbedingt anmelden!

Und bis zum nächsten Mal: Spielen Sie ruhig mit KI, aber nehmen Sie sie nicht zu ernst.