Wie Deep Learning und NLP Unternehmen dabei unterstützen, Frühwarnsysteme für Fluktuationsrisiken zu entwickeln.

PeopleDataFriends - Ausgabe #10

Lest im Deep Dive: Wie IBM, Microsoft und American Express AI nutzen, um Mitarbeiterfeedback und Engagement zu analysieren.

Willkommen zur 10. Ausgabe unseres Newsletters! Heute tauchen wir in einen Deep Dive ein und schauen uns an, wie IBM, Microsoft und American Express Deep Learning und AI-Technologien einsetzen, um ihre Mitarbeiterfeedbacks zu analysieren und Frühwarnsysteme für Fluktuationsrisiken und Engagement-Probleme zu schaffen. Ich habe versucht, nicht nur die Chancen, sondern auch die Risiken aufzulisten. Bei aller Vorsicht sollten wir zukunftsweise Trends nicht verpassen und uns bereits heute damit beschäftigen.

Warum dieses Thema?

Die Künstliche Intelligenz und Natural Language Processing (NLP) ermöglichen es Unternehmen, nicht nur quantitative Umfrageergebnisse zu erfassen, sondern auch qualitative Daten aus offenen Mitarbeiterantworten zu verstehen. Diese Technologien helfen dabei, tiefere emotionale und kognitive Muster zu erkennen und frühzeitig Probleme wie Fluktuation oder niedriges Engagement zu identifizieren.

Für wen eignet sich dieses Thema?

Seien wir ehrlich, die kleine Max Müller GmbH um die Ecke wird vermutlich nicht morgen ein Engagement Tool implementieren. Größere Unternehmen in Deutschland tun es jedoch bereits. Und sie haben mit sehr vielen Daten zu tun, die gesammelt werden. Nur - damit die Daten auch genutzt werden können für Verbesserungen und Initiativen, müssen wir lernen, besser damit zu arbeiten.

Ich erinnere mich gut an zahlreiche Kommentare aus Mitarbeiterumfragen oder Feedbackgesprächen, die wir manuell in anonymisierte Tabellen übertragen haben, um diese dann clustern zu können. Heute kann das die KI, und zwar schneller.

Ob wir damals überall die richtigen Ableitungen gebildet haben? Die richtigen Cluster gebildet haben? Da bin ich nicht wirklich sicher. Klar, die KI kann sich auch irren (mehr dazu in den Nachteilen), aber die summierten Ergebnisse kann und sollte man als People Manager dann natürlich sowieso selbst anschauen und prüfen.

Für wen eignet sich KI-basierte Ergänzung der Engagement Umfragen?

• Große Unternehmen oder internationale Konzerne, die mit einer Vielzahl von Mitarbeiterfeedback und Datenmengen arbeiten und diese effizient auswerten möchten.
• HR-Abteilungen, die proaktive Maßnahmen zur Verbesserung der Mitarbeiterbindung und -zufriedenheit ergreifen möchten.
• Unternehmen, die ihre People Analytics-Strategien mit AI-Technologien erweitern möchten, um Frühwarnsysteme für Fluktuation und Engagement-Probleme zu schaffen.

Aktuell noch nicht geeignet für:

• Kleinere Unternehmen, die nicht über ausreichende Ressourcen und Daten oder die nötige Technologieinfrastruktur verfügen, um Deep Learning und NLP effektiv einzusetzen.
• Unternehmen ohne stark ausgeprägte Feedback-Kultur, die die Grundlagen für den Einsatz solcher Technologien noch schaffen müssen.

Hauptthema: Wie IBM, Microsoft und American Express AI für Feedback-Analyse nutzen

Vorteile von Deep Learning und NLP im HR-Bereich

• Präzisere Einblicke in Mitarbeiterfeedback: Durch NLP können offene Textantworten von Mitarbeitenden analysiert werden, um emotionale Muster und stimmungsvolle Trends zu erkennen, die mit traditionellen Umfragen schwer zu erfassen sind.
• Frühzeitige Problemerkennung: Unternehmen können Frühwarnsysteme für Fluktuationsrisiken oder Engagement-Probleme aufbauen, um rechtzeitig präventive Maßnahmen zu ergreifen.
• Skalierbarkeit: Diese Technologien sind besonders für Unternehmen geeignet, die mit großen Datenmengen arbeiten müssen und die weltweit tätig sind.

Nachteile der AI-gestützten Feedback-Analyse

• Datenqualität und Bias: AI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn historische Daten voreingenommene Muster enthalten, kann die KI diese Vorurteile verstärken und zu ungerechten Entscheidungen führen.
• Mangelnde Transparenz: Viele Deep Learning-Modelle arbeiten als „Black Box“, was bedeutet, dass ihre Entscheidungsprozesse für HR-Teams schwer nachzuvollziehen sind. Dies erschwert es, die Validität und Fairness der Ergebnisse zu überprüfen, was besonders problematisch sein kann, wenn es um Personalentscheidungen geht.
• Datenschutz: Die Verarbeitung von sensiblen Mitarbeiterdaten erfordert eine sorgfältige Datenschutz-Compliance. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle DSGVO-Vorgaben eingehalten werden, was in der Praxis oft eine Herausforderung darstellt. Insbesondere bei der Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten müssen Unternehmen höchste Standards sicherstellen.
• Komplexität der Implementierung: Die Implementierung von AI-gestützten Feedback-Analyse-Tools kann technisch anspruchsvoll sein und erfordert oft spezialisierte HR-Software sowie technologische Infrastruktur, die nicht jedes Unternehmen bereitstellen kann.

Echte Cases – Wie IBM, Microsoft und American Express AI in der Feedback-Analyse nutzen

1. IBM: Watson AI zur Sentiment-Analyse von Mitarbeiterfeedback

Wie es funktioniert: IBM setzt seine eigene Watson AI-Plattform ein, um die Mitarbeiterfeedbacks aus verschiedenen Quellen zu analysieren. Watson nutzt Natural Language Processing (NLP), um offene Antworten aus Umfragen zu sentimentanalysieren, also die Stimmung der Mitarbeitenden zu erkennen.

• Einsatzbereich: Watson hilft dabei, tiefere emotionale Einblicke zu gewinnen, die auf den ersten Blick möglicherweise nicht sichtbar wären. IBM kann somit die Stimmung der Mitarbeitenden messen und Probleme wie Stress, Unzufriedenheit oder Überforderung schnell identifizieren.
• Vorteil: Diese präzise Sentiment-Analyse ermöglicht es IBM, gezielte Maßnahmen zur Verbesserung des Engagements und der Mitarbeiterbindung zu ergreifen. Durch automatisierte und in Echtzeit gewonnene Daten kann das Unternehmen schneller reagieren.
• Nachteile: Da Watson eine AI-basierte Plattform ist, bleibt die Transparenz der Entscheidungsfindung oft unklar. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die Richtigkeit der KI-generierten Empfehlungen regelmäßig prüfen.

2. Microsoft: Nutzung von AI zur Analyse von Mitarbeiterfeedback in Echtzeit

Wie es funktioniert: Microsoft setzt People Analytics und AI-gestützte Tools ein, um in Echtzeit Feedback aus Mitarbeiterumfragen zu analysieren. Die Technologie hilft dabei, Verhaltensmuster, Zufriedenheit und stimmungsvolle Veränderungen sofort zu erkennen.

• Einsatzbereich: Microsoft verwendet KI, um Frühwarnsignale für Fluktuationsrisiken und Engagement-Probleme zu identifizieren. Wenn negative Stimmungsänderungen erkannt werden, können entsprechende Maßnahmen ergriffen werden.
• Vorteil: Diese Echtzeit-Feedback-Analyse gibt HR-Teams die Möglichkeit, sofort auf potenzielle Probleme zu reagieren, bevor sie sich negativ auf das Team oder die Unternehmenskultur auswirken.
• Nachteile: Da Microsofts Lösung stark auf People Analytics setzt, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenquelle konstant aktualisiert und genau ist, um Verzerrungen in den Ergebnissen zu vermeiden.

3. American Express: Einsatz von AI zur Verfeinerung von Mitarbeiterfeedback und Engagement-Analyse

Wie es funktioniert: American Express nutzt AI-gestützte Tools, um offene Textantworten aus Mitarbeiterumfragen zu analysieren und verborgene emotionale Muster zu identifizieren. Dabei kommt NLP zum Einsatz, um die Meinungen der Mitarbeitenden in Bezug auf Arbeitsbedingungen, Kultur und Führung zu verstehen.

• Einsatzbereich: American Express analysiert mithilfe von AI die Stimmungen und Einstellungen seiner Mitarbeitenden und erkennt Trends und potenzielle Risiken (z. B. Frustration oder Unzufriedenheit), die zu Fluktuation führen könnten.
• Vorteil: Diese datengetriebenen Insights ermöglichen es, proaktive Schritte zur Verbesserung der Arbeitsumgebung und Führungskommunikation zu unternehmen, was die Mitarbeiterbindung stärkt.
• Nachteile: Die Implementierung solcher AI-Lösungen erfordert hohe Investitionen und die kontinuierliche Überwachung der KI, um sicherzustellen, dass keine Fehler in der Analyse auftreten.

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