"Internet of People – Neuer Ansatz für die smarte Personalentwicklung" (Beitrag 9)

1. Einleitung

Beim „Internet of People“ handelt sich um einen modernen Ansatz in der Personalentwicklung. In diesem Artikel soll der Begriff und die Funktionsweise sowie die Struktur und die dahinter liegende Technologie erklärt werden. 

Nachfolgend werden wir anhand von Analogien erklären, wie dieser Begriff entstanden ist.

Kennen Sie den Begriff  „Internet of People“(IoP)? Was soll man darunter verstehen? 

Sicherlich haben Sie im Rahmen der Digitalisierungsoffensive in Deutschland bereits von Industrie 4.0 oder vom Internet of Things (IoT, „Internet der Dinge“) gelesen.

Internet of Things bedeutet,  dass die „Dinge“, in diesem Fall Maschinen, mit Sensoren und Aktuatoren bestückt, und via Internet miteinander verbunden werden. Dieses Konzept erleichtert zum Beispiel die Wartungsarbeiten von Maschinen. Es gibt auch Beispiele aus dem Haushalt wie den Kühlschrank, der selbstständig seinen Füllstand überprüft und bei Bedarf Waren automatisch nachbestellt.

Wie lässt sich dieses Konzept auf eine Unternehmensorganisation übertragen?

Das Internet of People ermöglicht eine „selbstoptimierende Organisation“.

MitarbeiterInnen brauchen Qualifikationen, Kompetenzen, Motivationen und ein passendes Umfeld, damit sie die Anforderungen ihres Jobs erfüllen können. In Anlehnung an das „Internet of Things“ ermittelt  beim „Internet of People“ eine Software, etwa via Fragebogen, in regelmäßigen Zyklen den Stand der Qualifikationen, Kompetenzen und Motivationen der MitarbeiterInnen. Aufgrund der ermittelten Ergebnisse empfiehlt ein in der Software integriertes Lernbot  Maßnahmen der Personalentwicklung wie eLearning, Games Based Learning usw. Im Sinne von Selbstcoaching entwickeln MitarbeiterInnen on- bzw. offline dann ihre Kompetenzen und Motivationen selbstinitiativ weiter. In Einzelfällen informiert die Software die Personalabteilung über Notsituationen wie Burnout- oder Kündigungsgefahr. Nach einer angemessenen Zeitspanne erfasst die Software nochmals den Zustand der Organisation und ermittelt die erzielten Fortschritte. Dieses Konzept heißt „Internet of People“ und ermöglicht eine „selbstoptimierende Organisation“ mit den sich daraus ergebenden Vorteilen. 

Ist das Konzept des „Internet of People“ neu? Eigentlich nicht. Es funktioniert ähnlich wie unser Körper. Unser Körper verfügt über eine Reihe von „Sensoren“, die uns über dessen Zustand informieren: Hunger, Schmerzen usw. Wenn wir uns zum Beispiel an einem Stein stoßen und verletzen, informieren uns die Sensoren über den Vorfall und unser Körper setzt einen Heilungsprozess in Gang, der die Wunde wieder  heilt.  Ähnlich arbeitet die „selbstoptimierende Organisation“ mit dem „Internet of People“. Wenn sich der Körper nicht selbst heilen kann, konsultieren wir einen Arzt. Liegt bei einer Organisation etwa  eine Notsituation wie Burnout-Gefahr vor, informiert die Software die Personalabteilung und diese leitet „Heilungsmaßnahmen“ ein.

Das „Internet of People“ funktioniert ähnlich wie unser Körper.

Die Vorteile des „Internet of People“ liegen auf der Hand: Mehr Performance, niedrigerer Krankenstand und geringere Fluktuation.

2. Struktur des Internet of People

Das Internet of People besteht im Wesentlichen aus 4 Komponenten:

I. Zustandsanalyse
II. Handlungsempfehlungen
III. Entwicklungsplan
IV. Entwicklungsformate

I. Zustandsanalyse

Die Zustandsanalyse umfasst ähnlich den Sensoren in unserem Körper oder in den Maschinen die Erfassung von Variablen wie Kompetenzen, Motive, Zufriedenheit, Engagement usw.

Wir haben in der Einführung erwähnt, dass damit MitarbeiterInnen ihre volle Leistung erbringen können, müssen Kompetenzen, Motivation und berufliches Umfeld passend sein.

Erfasst werden seit einigen Jahren im Rahmen der Zustandsanalyse die Kompetenzprofile gemäß dem unternehmensspezifischen Kompetenzmodell, z.B. nach Erpenbeck und Rosenstiel (2003). In der letzten Zeit werden ebenfalls Emotion, Motivation und Volition nach Gessler (2010) erfasst. Sowohl Gessler wie Erpenbeck-Rosenstiel (2003) stimmen überein, dass letztlich die Voraussetzung für Leistung in der Übereinstimmung von Können-Müssen (Kompetenzen-Rollenprofile) und Wollen-Dürfen (Motivations- und Unternehmensprofile) liegt. 

Damit der Zustand richtig erfasst wird, muss ein fürs Unternehmensziel passendes Kompetenzmodell aufgestellt werden. In Europa wird zumeist ein verhaltensbasiertes Modell aufgestellt. Die Kompetenzen werden häufig nach Erpenbeck (2003) in vier Dimensionen aufteilt:

Fachkompetenzen
Methoden Kompetenzen
Soziale Kompetenzen
Selbst- und Personale Kompetenzen

Im Hause ThinkSimple bevorzugen wir eine leicht modifizierte Struktur nach Thomas (2018):

Methoden Kompetenzen
Soziale Kompetenzen
Personale Kompetenzen
Aktionale Kompetenzen

Fürs Wollen nach Gessler (2010) haben Widuckel und de Molina (2018) ein Motivationsmodell bestehend aus aufgebaut:

Werten
Regeln und Normen
Führung
Aufgabengestaltung
Anreize

In dieses Modell fließen Erkenntnisse von Deci und Ryan (2014), Hackmann und Oldmann (1975) sowie McClelland (1987) und  Porter & Lawler (1968) ein. 

Zusätzlich soll, wie oben erwähnt, das berufliche Umfeld analysiert werden. Hier können nach Thomas (2018) u.a. folgende Aspekte näher beleuchtet werden:

Klima & Kooperation
Information & Kommunikation
Führungsqualitäten des Vorgesetzten
Arbeitsorganisation & Prozesse
Arbeitsplatzbedingungen
Wie sind meine Aufgaben organisiert?
Weiterbildung & Förderung

II. Handlungsempfehlungen

Die Erkenntnisse aus der Zustandsanalyse sollen in konkrete Handlungsempfehlungen münden, damit die MitarbeiterInnen konkrete Veränderungsmaßnahmen einleiten können. Die Handlungsempfehlungen sollten dabei vier Anforderungen gerecht werden:

Diese Handlungsempfehlungen dürfen erstens nicht, wie üblich, defizitorientiert sein, sondern sollen vielmehr dazu dienen, Stärken zu  stärken und dadurch motivierend wirken und potenzialfördernd wirken.

Die Handlungsempfehlungen sollen zweitens Lösungswege aufzeigen, wie ein Entwicklungsplan aussehen könnte (vgl. Sauter (2013)).

Ferner darf die Anzahl der Handlungsempfehlungen nicht 5 bis 6 überschreiten, damit eine konkrete Umsetzung und deren Überprüfung möglich sind.

Die Handlungsempfehlungen müssen schließlich alle Aspekte der Zustandsanalyse umfassen: Kompetenz-, Motivations- und Umfeldprofile.

III. Entwicklungsplan

Abgeleitet aus den Handlungsempfehlungen soll ein persönlicher Entwicklungsplan entstehen, der den Pfad der Weiterentwicklung von Zeit und Format her definiert. 

Zum Entwicklungsplan sollte sich ein Lernbegleiter gesellen, der dem Plan Leben und Spaß einflößt und sich motivierend auswirkt. 

Bislang wurden hierfür interne wie externe Coaches eingesetzt. Im Rahmen der Artificial Intelligence (KI) wäre hier der Einsatz eines Lernbots sehr sinnvoll. Dieser kann - wie wir später sehen werden - viele nützliche Dienste leisten. Einem gut programmierten Lernbot kommt eine Schlüsselbedeutung fürs Gelingen des Internet of People zu. Bei der technischen Umsetzung werden wir die Aspekte näher beleuchten.

Sauter (2018) zählt die Punkte auf, die für eine gelungene Entwicklung notwendig sind: Individualität, Eigenverantwortung, Diversität der Lernenden, unterschiedliche Lernformate, Online Produkte berücksichtigen. 

IV. Entwicklungsformate

Für den Erfolg des IoP sind Formate notwendig, die den Entwicklungsplan unterstützen und attraktiv machen. In der Vergangenheit kamen hauptsächlich Präsenzformate wie Seminare, Workshops, Coaches zur Anwendung. Im Rahmen der Digitalisierung sind sehr nützliche Formate wie Games Based Learning (GBL), Microlearning oder Social Learning dazu gekommen. Diese fördern das motivierende Co-Learning. Diese modernen Formate zusammen mit dem Co-Learning Aspekt bilden u.a. das Rückgrat des Internet of People.

3. Funktionsweise

Im vorigen Kapitel haben wir die vier Komponenten des IoP aufgezählt und deren konzeptionellen Hintergrund beschrieben. Im Folgenden wird die Wirkungsweise des IoP anhand konkreter Schritte erläutert werden.

3.1 Zustandsanalyse

Bei der Zustandsanalyse geht es darum Aspekte festzulegen, die für die Performance eines Individuums bzw. einer Organisation relevant sind. Wie im Kapitel 2 erwähnt, ist die Paarung Können-Müssen und Wollen-Dürfen von größter Bedeutung. Dem wird durch das Job Fit und Cultural Fit sowie Orga Fit Rechnung getragen.

Der Job Fit ist die Passung zwischen Kompetenzen- und Rollenprofilen. Anders ausgedrückt: „Wie gut kann man den Job“.

Der Cultural Fit wird bei Wikipedia –wie folgt- beschrieben: Übereinstimmung zwischen Bewerbern (MitarbeiterInnen) und Arbeitgebern (Unternehmen) in Bezug auf Handlungsweisen und Wertevorstellungen.

Der Orga Fit beschreibt die Passung zwischen persönlichen Arbeitsvorstellungen und Rahmenbedingungen in einer Organisation.

Aus diesen drei Topics lassen sich zusammenfassend drei KPI ableiten: LEICHTIGKEITS-INDEX, ZUFRIEDENHEITS-INDEX und ENGAGEMENT-INDEX.

Der LEICHTIGKEITS-INDEX errechnet sich aus dem Mittelwert des Cultural, Job und Orga Fit.

Die Indices ZUFRIEDENHEIT und ENGAGEMENT lassen sich aus relevanten Items der Fragebögen der Kompetenzen, Motivation und Umfeld.

Der LEICHTIGKEITS-INDEX liefert einen Hinweis, wie leicht jemandem die Arbeit fällt. Ein geringer Wert wie z.B. 30% deutet auf einen unausgeglichen Zustand wie Über- oder Unterforderung, Demotivation usw. Dieser INDEX –wie oben erwähnt- errechnet sich aus dem Job Fit, Cultural Fit und Orga Fit, d.h. umfasst wichtige Aspekte der Tätigkeits- und Rollenprofile von MitarbeiterInnen einer Organisation.

Die weiteren INDICES wie ZUFRIEDENHEIT und ENGAGEMENT erfassen die Gemütslage einer Organisation und sollten in regelmäßigen Abständen erfasst werden, um die Auswirkung von Einzelmaßnahmen wie Umorganisation ermitteln zu können. In der Software myProfile+ werden solche INDICES bereits heute ermittelt.

Abbildung 1: Beispiel des User Dashboards in myProfile+ mit wichtigen KPI für die Zustandsanalyse.

3.2 Lernbot als Lernbegleiter

Auf der Basis der Analyse errechnet das Lernbot Empfehlungen für die Weiterentwicklung und stellt einen individualisierten Entwicklungsplan für jeden Mitarbeiter / jede Mitarbeiterin. Dieser Entwicklungsplan enthält Vorschläge für Inhalte, Formate, Meilensteine, Zeitangaben, Punktezahl und Vorschläge fürs Co-Learning. Das Co-Learning ist eine sehr wichtige Komponente des Internet of People, weil dieser die intrinsische Motivation stärkt und den Erfolg des IoP erst ermöglicht.  Diese Funktion wird präziser im Kapitel 6 beschrieben.

Bei myProfile+ haben wir dem Lernbot einen Namen gegeben: Pia. Dies macht die Lernvorschläge menschlicher und dadurch attraktiver, damit diese befolgt werden.

Konzepte und Angebote für Entwicklung gibt es zuhauf und zwar seit vielen Jahren. Was bislang gefehlt hat, ist eine geschickte und attraktive Verzahnung zwischen Analyse und Entwicklung. Nur durch eine gute Verzahnung gelingt die Transformation bzw. wird Change möglich. Der korrekten Programmierung des Lernbots kommt eine große Bedeutung fürs Gelingen des IoP zu.

Das Lernbot muss 

die Lerngewohnheiten und -fähigkeiten des Users berücksichtigen
situationskonforme Formate vorschlagen
motivierend wirken
Co-Learning fördernd
Spaß am Lernen vermitteln

Das Lernbot ersetzt teilweise den Lernbegleiter und weist folgende Vorteile u.a. auf: ständige Erreichbarkeit, niedrige Kosten, unternehmensspezifische Adaption möglich, besseren Überblick über die Wünsche anderer User (für Co-Learning), Einheitlichkeit der Empfehlungen innerhalb der Firma, d.h. Vermeidung von Vorlieben und Eigenheiten des menschlichen Lernbegleiters.

5. Technische Umsetzung

Welche Technologien werden beim Internet of People (IoP) eingesetzt? 

Cloud
Artificial Intelligence (Machine Learning, ML mit Lernbot)
People Analytics & Predictive Analytics
Microlearnings & Games Based Learning

IoP benutzt für die Kommunikation zwischen Usern und Datenbank eine Cloudlösung. Dadurch entfallen für die Unternehmen die Softwareinstallation und das Einspielen von Updates. Nur die Apps müssen in den mobilen Geräten aktualisiert werden. Eine IoP-Software ist dann interessant, wenn sie etwa dank Artificial Intelligence (AI) die Eingaben und die Kommunikation erleichtert. 

Unser IoP Konzept sieht den Einsatz von von AI, konkret Machine Learning (ML), über ein Lernbot vor. Die IoP-Software anwenderfreundlich sein: Einfachere Eingaben durch Userprofiling, Vorschläge für Maßnahmen der Personalentwicklung, Hinweise aus der Community usw. Das Lernbot sollte als Chatbot und Sprachassistent die Kommunikation mit dem User erleichtern. 

Für die Auswertung der Ergebnisse kommen Tools für People Analytics sowie Predictive Analytics im Bereich des Data Mining zu Anwendung wie von Lars Iffert (2016) beschrieben.

Unser Konzept des IoP arbeitet heute mit strukturierten Daten. Später sollen unstrukturierte Daten folgen. Dadurch entsteht ein weites Feld an Optionen.

Das Internet of People spielt sich auf drei Ebenen ab: Kommunikation mit dem User (Frontend), Daten-Management (Backend) und optional Zahlungsverkehr via Kryptowährung (für Investoren). Es handelt sich um ein echtes ecosystem.

Für den User ist IoP zunächst einmal ein Account in einer Internetseite, mit der er interagieren kann, etwa durch Dateneingabe und graphische Auswertung. Die vom User eingegebenen Daten werden in einer Datenbank (Backend) gespeichert und verarbeitet. Diese Technologien haben sich seit Jahren im Einsatz bewährt. In der Cloud lassen sich aus vielen unterschiedlichen Standorten in kurzer Zeit umfangreiche Daten zur Personalanalyse sammeln, die ein sehr gutes Bild vom Zustand einer Organisation abgeben. Dadurch sind Vergleiche zwischen unterschiedlichen Standorten, Abteilungen, Positionen und Ebenen einer Organisation möglich, um die Entwicklung der Organisation optimal gestalten zu können. Diese Analyse des Ist-Zustands einer Organisation wird heute People Analytics genannt, Abbildung 4.

Abbildung 2: Funktionsweise des Internet of People

3.3 Entwicklungsplan

Sobald der Entwicklungsplan vorliegt, kann der User die angebotenen Formate verwenden. In der Vergangenheit hat man viel Wert auf Präsenzformate wie Seminare Wert gelegt. Damit IoP gelingen kann, ist eine Vielzahl von Online Formaten von Nöten, damit Kosten, Zeitaufwand und Transfereffizienz optimiert werden können. IoP lebt u.a. von der Interaktivität. Digital Natives sind zu 90% Gamer. Daher empfehlen wir hier die Anwendung von Games Based Learning (GBL) wie von Squire (2018) vorgeschlagen.

Abbildung 3: Beispiele des Games Based Learning. Ausschnitt aus einem Game von Gamelearn.com

Dank des Lernbots sind auch Co-Learning Maßnahmen wie Social Learning einfach zu organisieren. Das heißt, das Lernbot kann den Lernbedarf sowie die Vorlieben der MitarbeiterInnen analysieren und Lerngruppen mit Teilnehmern mit gemeinsamen Interessen bilden. Hierzu wären Themen wie das „Work out loud“ Konzept von Hollmann & Kluge (2018) zu erwähnen. 

Den vierten Schritt des IoP stellt die kontinuierliche persönliche Entwicklung und mit deren Überleitung zur Analyse, d.h. Überprüfung des Erreichten gegenüber den Zielwerten. Man kann bei IoP viel Spaß haben, aber am Ende des Tages muss sich eine Verbesserung einstellen und diese lässt sich am besten durch Überprüfung des Erreichten verdeutlichen. Damit ist der Kreis im IoP geschlossen (vgl. Abbildung 2).

4. Voraussetzungen für erfolgreiche Umsetzung

Bevor wir die verwendeten Technologien sowie die konkrete Umsetzung von IoP beschreiben, werden  im Vorfeld die Voraussetzungen für eine erfolgreiche Umsetzung dargestellt.

Kompetenzmodell: Viele Unternehmen möchten ein spezifisches Kompetenzmodell, das der Unternehmensstrategie sowie dem Bedarf Rechnung trägt. Daher verlangt ein IoP-Konzept eine umfangreiche Datenbank an Kompetenzen, damit sich jedes Unternehmen in kurzer Zeit ein Modell zusammenstellen kann. Viele Consultingfirmen leben heute gut damit, dass sie in monatelangen Beratungen und Workshops ein unternehmensspezifisches Modell zusammenstellen. Das ist nicht mehr „up to date“. Und da das IoP eine Demokratisierung der Personalentwicklung anstrebt, sollen hier Kosten und Zeitaufwand erheblich reduziert werden. Eine der Maßnahmen ist hier die Kompetenzen-Datenbank. 

Unternehmensprofil: Dieses besteht aus mehreren Dimension: Werte, Anreize, Führung, Aufgaben. Während Werte unternehmensweit einheitlich sind, divergieren Anreize, Führung usw. je nach Abteilung. Daher muss das Unternehmensprofil organisationsspezifisch gestaltet werden können. Auch dies ist eine von vielen Kunden vorgetragene Forderung.  

Umfeldprofil: Das Umfeldprofil soll Dimensionen umfassen, die u.a. die Zufriedenheit und Engagement der Organisation wiederspiegeln. Damit spüren HR und die Unternehmensführung die Befindlichkeit der Organisation auf, und können entsprechende Maßnahmen einleiten oder die Wirksamkeit eingeleiteter Maßnahmen überprüfen. 

Lernbot: Dieses Instrument soll sympathisch auf die User wirken, damit die ausgesprochenen Empfehlungen auf fruchtbaren Boden stoßen. Das Lernbot soll konkrete, realisierbare, anziehende Empfehlungen aussprechen. Es soll auch die Entwicklung fördern u.a. im Bereich des Co-Learning bzw. Social Learnings. Das ist eine der Stärken eines modernen Ansatzes der Personalentwicklung wie das IoP.

Entwicklung: Die Vielfalt der Formate und deren Qualität entscheiden, ob die MitarbeiterInnen „bei der Stange“ bleiben. Nur mit sehr guten Formaten und zwar mit auf das angesprochene Thema zugeschnitten Formanten lässt sich das IoP als selbstoptimierende Organisation („Perpetuum mobile“) realisieren. Unter den Formaten sollen –wie mehrfach erwähnt- Möglichkeiten des Co-Learning und Social Learnings Rechnung getragen werden. Das Co-Gaming ist ein sehr attraktives Format. Z.B. für Teambesprechungen oder Mitarbeitergespräche.

Zielwerte: Wofür ist das IoP da? Damit die MitarbeiterInnen besser zu werden. Daher sollen Zielwerte definiert und deren Erreichung nach der Durchführung der Entwicklungsmaßnahmen überprüft werden.

Software: „Last but not least“: Nur eine gute Software macht das IoP attraktiv. Diesen Punkt werden wir im nächsten Kapitel näher beleuchten.

Abbildung 4: Datenerfassung und deren Auswertung mit People Analytics

Bei den erfassten Daten kann es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten handeln. Erstere werden üblicherweise über Fragebögen oder über Antworten auf gestellte Aufgaben erhoben. Die unstrukturierten Daten entstehen aus der Auswertungen von Texten, Bildern oder aus dem Internet. Heute lassen sich dank Bild-, Stimmungs- und Texterkennung psychische Eigenschaften sowie auch Kompetenzen auswerten. Auf die Belastbarkeit und Aussagekraft der aus den unstrukturierten Daten gewonnen Erkenntnisse möchten wir hier nicht eingehen. Viele Wissenschaftler befassen sich zurzeit mit der Validierung der gewonnen Ergebnisse. Sollten sich unstrukturierte Daten für die Auswertung von Eigenschaften, Motivationen und Kompetenzen eignen, werden die Fragebögen an Bedeutung verlieren und People Analytics wird mehr und mehr an Akzeptanz gewinnen.

Sind die von den Usern erzeugten Daten einmal in der Datenbank gespeichert, beginnt die richtige Arbeit des IoP. Die Auswertung der gespeicherten Daten muss folgende vier Ergebnisse liefern: 

Aktueller Zustand der Organisation aufgeschlüsselt nach diversen Kriterien
Zuverlässige Ableitung von Maßnahmen für die Entwicklung der Organisation
Entwicklungsfortschritte der Organisation auf Basis der relevanten KPIs
Vorhersage  von möglichen Ereignissen

Das IoP entfaltet nur dann eine starke Wirkung, wenn nach der Phase der Entwicklung eine Kontrolle der erreichten Ziele stattfindet. Kontrolle bedeutet hier, dass People Analytics die Effekte der Entwicklungsmaßnahmen auf ihre Wirksamkeit hin und in Relation zu den definierten Zielwerten überprüft.

Das IoP –wie erwähnt- basiert auf dem Konzept des Selbstcoaching. Der User führt selbstständig Analysen durch und wertet sie aus, wählt eigene Maßnahmen für seine Personalentwicklung aus und sucht mit Hilfe des Lernbots nach Kollegen für das kollaborative Lernen. Er kann sich auch eigene Ziele festlegen usw. Dafür muss das IoP eine umfangreiche Bibliothek an Weiterentwicklungsmaßnahmen im interaktiven Format vorsehen. 

"Trial und Error ist der sicherste und schnellste Weg zum Erfolg"

Dieter Brandes / Nils Brandes (2014)

Selbstcoaching entsteht nur dann, wenn das IoP auf Freiwilligkeit basiert, der Content attraktiv ist und ein Community-Effekt entsteht. In diesem Fall muss der User nicht „geschoben“ werden, sondern er agiert aus intrinsischer  Motivation heraus und aus dem Wunsch besser zu werden.

Community bedeutet hier, dass sich die User in der Organisation gegenseitig über das System informieren und Content bewerten. Dadurch entstehen eine Priorisierung der Maßnahmen, eine positive Neugierde und ein viraler Effekt. Dieser Community Effekt wird zurzeit von vielen Unternehmen mehr und mehr entdeckt.

6. Implementierung in die Organisation

In diesem Kapitel wollen wir die konkrete Implementierung des IoP in eine Organisation beschreiben.

6.1 Systemanforderungen

In den bisherigen Kapiteln haben wir den Nutzen und die Technologien des Internet of People beschrieben. Jetzt kommt der entscheidende Punkt: Wie lässt sich das IoP in eine Organisation implementieren, damit es die volle Wirkung entfaltet; und wie entsteht eine selbstoptimierende Organisation (SOO)?

Selbstoptimierend bedeutet, dass sich der Zustand der MitarbeiterInnen ohne Einfluss von außen etwa durch  Berater verbessert. Die Personalabteilung muss zunächst einmal eine passende Software für die Einführung des IoP auswählen. Die Entscheidung ist bisher (noch) einfach, weil heute nur wenige Systeme folgende Anforderungen erfüllen:

Cloudlösung (am besten SaaS)
Personalanalyse und -entwicklung in einem Tool
Personalanalyse mit People und Predictive Analytics
Lernbot mit Artificial Intelligence (Machine Learning mit Chatbot)
Enabler von Social Learning
Autonomie der MitarbeiterInnen bei der Benutzung und Gestaltung des Lernprozesses
Flexible Kompetenz- und Motivationsprofile
Durchführung von Umfragen zu Themen wie Engagement und Zufriedenheit
Interaktive Maßnahmen der Personalentwicklung wie Games Based Learning
Content für Blended Learning: Seminare, Microlearnings, Videos, Podcasts

"Heute entscheiden vorwiegend soziale Fähigkeiten über die Zukunft von Personen, Beziehungen und Organisationen"

Günter Schneider (2011)

6.2 Einführungsprozess

Ob die Implementierung des IoP in einer Organisation gelingt oder nicht, hängt auch vom Design der Einführungsphase ab:

Auswahl der Early-Adopters aus unterschiedlichen Ebenen und Rollen
Unterstützung durch die jeweiligen Führungskräfte
Lernzeit als Arbeitszeit anrechnen
freie Auswahl des Ortes für die Durchführung
Gelungene Kommunikation des Projekts an die MitarbeiterInnen
Lernkultur schaffen
Freiwilligkeit der Maßnahme
Berücksichtigung etwaiger Bedenken
Bereitstellung der nötigen Hardware
Verknüpfen mit einem Reward usw.

Ein System wie das IoP kann nur Erfolg haben, wenn es bestehende Vorgänge wesentlich vereinfacht, verbilligt oder einen neuen Nutzen bringt. So vereinfacht das IoP beispielsweise das Mitarbeitergespräch und viele Mitarbeiterbefragungen. Hinzu kommen die vielen Vorteile der selbstoptimierenden Organisation, das heißt mehr Performance und  mehr Entspannung.

6.3 Langzeiteffekt

Das IoP sollte eine Organisation zu einem „Perpetuum Mobile“ verwandeln. Soweit die Theorie. 

Unter welchen Umständen kann das gelingen?

Das Geheimnis des Perpetuum Mobile liegt im Nullenergieverbrauch. Bekanntlich ist das eine Chimäre. Der Treibstoff des IoP ist die intrinsische Motivation der MitarbeiterInnen: Die selbstoptimierende Organisation funktioniert nur, wenn (fast) jedes Mitglied der Organisation einen konkreten Nutzen erfährt, spürt oder erkennt. 

Die Organisation profitiert von folgenden Vorteilen: Mehr Entspannung, mehr Spaß, mehr Freizeit, mehr Kontakt mit Kollegen. Mehr von dem, was den MitarbeiterInnen wichtig ist. Die oben erwähnten Effekte sind realistisch. 

6.4 People Analytics

Welche Kompetenzprofile, welche Motivationsprofile, welche Aspekte der Organisation sollen analysiert werden?

Jede Organisation setzt bei der Kompetenz- und Motivationsanalyse unterschiedliche Schwerpunkte. Im Wesentlichen gibt es zwei Konzepte: Generalisierte oder spezialisierte Modelle, sowie Single-Job- oder One-Fits-All-Modelle. Vor allem letztere lassen sich schnell im Unternehmen zu implementieren. Organisationsspezifische Modelle bedürfen einer umfangreichen und teuren Entwicklungsphase. Größere Organisationen wählen diesen Weg. Kleine Organisationen ziehen mangels Zeit und Erfahrung eine fertige Lösung vor. Eine gute Zwischenlösung ist ein Baukastenkonzept, d.h. die Personalabteilung wählt aus einer Bibliothek, die für sie relevanten Kompetenzen. Dieses Konzept wird hier favorisiert.

Damit People Analytics richtig funktioniert, müssen sich mehrere Teil-Organisationen wie Abteilungen, Standorte oder Positionen am Projekt beteiligen. Dadurch lassen sich Vergleiche ziehen und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Dies gilt auch für die Entwicklung über mehrere Jahre hinweg.

People Analytics lässt sich auf Gruppen und einzelne Personen anwenden. Das Ergebnis von People Analytics ist ein KPI pro Person beziehungsweise pro Gruppe, Standort usw. Dieser KPI gibt Auskunft über den Zustand der Organisation und liefert die Basis für Predictive Analysis.

6.5 Predictive Analytics

Einer der wichtigsten Vorteile des IoP ist Predictive Analytics. Viele Vorgänge in unserer Gesellschaft basierend auf Vorhersagen. So beeinflusst etwa die Wettervorhersage, wie wir uns kleiden, ob wir mit dem Auto oder mit dem Fahrrad fahren.

Organisationen nutzen Predictive Analytics seit längerem für Themen wie Umsatz- und Gewinnplanung, weil sie daraus den  Personalbedarf und die benötigten Qualifikationen leichter ableiten lassen. In einem HR-Tool bedeutet Predictive Analytics die Vorhersagen von Ereignissen, die etwa die Kompetenzen, Motivationen, Zufriedenheit oder das Engagement betreffen. Damit diese Prognosen funktionieren, ist zunächst eine umfassende  Analyse der aktuellen Situation notwendig, bevor anhand von kurzen Befragungen etwaige Richtungsänderungen (sogenannte Gradienten) erfasst werden. Der in People Analytics ermittelte KPI erlaubt eine Prädiktion von möglichen Ereignissen wie psychischen Krankheiten oder Fluktuationsgefahr. Dieser KPI sagt beispielsweise aus, ob jemand über- oder unterfordert ist, wie motiviert oder zufrieden jemand an seinem Arbeitsplatz ist. Dieser KPI liefert nur einen Hinweis, er garantiert aber nicht, dass der Vorgang tatsächlich so eintritt. Die Personalabteilung ist jedoch vorgewarnt, und kann darauf reagieren und die negative Entwicklung womöglich rechtzeitig stoppen, vgl. Abbildung 5.

Abbildung 5: KPI namens LEICHTIGKEITS-INDEX für den User und im Vergleich zu Einheiten, hier mit dem Standort München.

Diesen KPI haben wir in unserer Software myProfile+ LEICHTIGKEIT-INDEX genannt. Dieser ist das Ergebnis von Cultural Fit, Job Fit und Orga Fit. 

Die Werteskala des LEICHTIGKEITS-INDEX ist in drei Bereichen unterteilt: Rot, Gelb und Grün. Rot tritt ein, wenn die Wertekonstellation der drei Parameter sehr niedrig ausfällt. Ursachen können sein: Fehlende Motivation, Über- oder Unterforderung oder ein sehr negatives Umfeld. Grün bedeutet: Alles passt. Und Gelb ist ein Zustand zwischen den beiden Extremen - das betrifft die Mehrheit der Mitarbeiter/innen.

Der KPI befindet sich auf der Spitze eines Eisbergs an Werten, so dass bei Bedarf sehr genau analysiert werden kann, wie dieser Wert zustande kommt.

Wie es Frey (2013) formuliert: „Der Stress lässt sich nur reduzieren, wenn sie an die wirklichen Ursachen herangehen“. Der LEICHTIGKEITS-INDEX zeigt zusammen mit den zahlreichen „Sensoren“ an welchem Thema Entwicklungspotenzial und –bedarf vorliegt.

Meistens wird der LEICHTIGKEITS-INDEX über Fragebögen ermittelt. Die darin enthaltenen Fragen beziehen sich auf den Arbeitsalltag in der Firma. Sollten Stressoren aus dem privaten Umfeld Scharnhorst (2012) stammen, fließen diese Werte in den o.g. INDEX nicht ein. 

IoP ist ein HR-Tool für Personalentwicklung und weniger ein Burnout-Analyse-Tool. Bei Bedarf ist eine Ergänzung möglich.

6.6 Blended Learning

Voraussetzung für die Umsetzung des IoP-Konzepts ist ein HR-Tool mit einem reichen Angebot an Maßnahmen für die Personalentwicklung. Nur so entsteht eine „selbstoptimierende Organisation“. Die Inhalte des Blended Learning sind sehr vielfältig: White Paper, Podcast, Videos, Microlearning, Games, Bücherempfehlungen, e-Learning, Seminare und Coaches. Beim IoP werden hauptsächlich interaktive und Online-Formate bevorzugt, weil diese zeitlich und räumlich flexibler sind. Seminare und Coaches sollen nur punktuell in Anspruch genommen werden. Microlearnings sind moderne Formate innerhalb des e-Learning, Abbildung 6.

Abbildung 6: Beispiel von Microlearning

6.7 Communities

Der Community-Effekt hilft, das IoP stabil und nachhaltig zu machen sowie das oben erwähnte „Perpetuum Mobile“ zu realisieren. Das IoP soll nicht Facebook oder Linkedin ersetzen, sondern vielmehr die Angebote der Personalentwicklung  -siehe oben Blended Learning- attraktiver und dynamischer zu gestalten. Wenn ein Kollege ein Podcast gut bewertet und mir empfiehlt, bin ich eher geneigt, mir diesen Podcast anzuhören. Wenn eine Kollegin mich einlädt, bei einem Game mitzumachen, dann bin ich eher motiviert als wenn ich alleine spielen muss. Zusammenfassend: Empfehlungsmarketing innerhalb des HR-Tools führt zu höheren Benutzerraten und Nachhaltigkeit.

6.8 Artificial Intelligence 

Artificial Intelligence (AI) ist dann am besten realisiert, wenn der User das Lernbot als Hilfe und nicht als Bevormundung wahrnimmt.  Für IoP ist das Lernbot absolut notwendig, damit der User eine individuelle Begleitung erhält. Wir kennen dies von modernen Navigationssystemen, die ein Profil unserer üblichen Fahrten erstellt und uns so die Zielauswahl und -führung erleichtert. Heute kann AI folgende Aufgaben in einem IoP wahrnehmen: Empfehlen von Aufgaben wie Fragebögen oder Videos, Empfehlungen aus der Community, Empfehlung für Social Learning usw. Dafür genügt, dass das System ein Profil unserer Anwendungen und Communities erstellt. Das Lernbot vereinfacht zudem die Menüführung. Eine dialogbasierte Kommunikation wie ein Sprachassistent wie Alexa ist für IoP heute nicht notwendig, sie sollte aber im Laufe der Zeit für einen begrenzten Anwendungsbereich entwickelt und angeboten werden. In der Zwischenzeit lässt sich das Lernbot als Chatbot einsetzen.

7. Aufwand

Eins der Hauptargumente für die Anwendung des IoP ist die Reduktion des Aufwands bei der Personalabteilung sowie bei den internen wie externen Beratern. Diese Aufwandsreduktion hat zur Folge, dass die Personalentwicklung billiger wird und damit attraktiver für den Mittelstand.

Wo wird der Aufwand konkret reduziert?

Erstens: Bei erstellen des Kompetenzmodells. Weil hier bereits ein Baukasten an ca. 60 Kompetenzen vorliegt, die eine unternehmensspezifische Auswahl ermöglicht. Damit werden viele Sitzungen u.a. mit externen Beratern gespart.

Zweitens: Durch das Lernbot wird die Attraktivität des Konzeptes erhöht. So dass hier die intrinsische Motivation angesprochen wird und die Aktivitätskontrolle der MitarbeiterInnen entfällt. Das Lernbot ersetzt zum großen Teil Lernbegleiter, die hohe Kosten verursachen können.

Drittens: Darüber hinaus sind viele Formate der Entwicklung Online-Produkte. Diese sind viel billiger und weniger aufwendig als Präsenzformate wie Seminare: Fahrt-, Hotel- und Seminarleiterkosten entfallen.

8. Was ist neu am „Internet of People“?

Das Neue am Internet of People sind 

das Lernbot
die intelligente Verzahnung von Analyse und Entwicklung
moderne Technologien wie People Analytics und künstliche Intelligenz
Datenbank mit den Kompetenzen
Moderne Formate wie Social Learning 

9. Fazit und Ausblick

IoP ist bereits heute ein smartes Tool für Personalentwicklung und kann vielen Unternehmen mit einem kleinen Budget in die Lage versetzen, einen echten und belastbaren Mehrwert in der Personalentwicklung zu leisten. Die Software Anbieter sind dabei, die technischen Möglichkeiten im Bereich der Big Data und des Co-Learnings in die Software zu intergrieren.

IoP wird in den nächsten Jahren durch interessante, transferwirksame Formate an Attraktivität gewinnen. Dafür sind mehr Games im Bereich der Kompetenzentwicklung notwendig. Auch die Graphikqualität und Immersivität muss hier verbessert werden.

Die Online-Entwicklungsformate müssen auch in mobilen Geräten perfekt funktionieren. Dafür sind Verbesserungen in den App, im Streaming notwendig. 5G wird sich sicherlich positiv auswirken.

Die Weiterentwicklung des Lernbots mit Sprachassistenzfunktionen wird die Attraktivität des IoP verbessern helfen.

10. Literatur

D. McClelland (1987) Human Motivation, New York, Cambridge Books

D. Brandes / N. Brandes (2014) Einfach managen - Komplexität vermeiden, reduzieren und beherrschen, Redline, Frankfurt

E. Deci, R. Ryan (2014) Intrinsic Motivation and Self-Determination in Human Behavior

G. Schneider (2011) gfa-Forum 2011, Seite 7

J. Erpenbeck & L. v. Rosenstiel (2003) Handbuch Kompetenzmessung, Stuttgart, Schäffer-Porschel

J. Scharnhorst (2012) Burnout  - Präventionsstrategien und Handlungsoptionen für Unternehmen, Haufe, Freiburg

J. Thomas (2018) Kompetenzmodell – Glossar, ThinkSimple.de 

K. Squire (2018) Video Games and Learning: Teaching and Participatory Culture in the Digital Age, Teachers College Press

L. v. Rosenstiel, W. Molt & B. Rüttinger (2003) Organisationspsychologie, Stuttgart, Kohlhammer

L. Iffert (2016) Predictive Analytics richtig einsetzen, Controlling & Management Review, March 2016, Volume 60, Supplement 1, pp 16–23

M. Gessler (2012) Das Kompetenzmodell In:  R. Bröckermann & M. Müller-Vorbrüggen (Hrsg.) Handbuch Personalentwicklung, Stuttgart, Schäffer-Poechel S. 43-62

M. Frey (2013) Den Stress im Griff - Machen Sie den Stress zu Ihrem besten Helfer, Business Village

M. Ninc (2018) Wie Millenials wirklich ticken und warum die Führungskraft zum Coach werden muss, Haufe

R. Karasek & T. Theorrell (1990) Healthy Work, Basic Books

S. Grote, S. Kauffeld & E. Frielling (Hrsg) (2012) Kompetenzmanagement, Stuttgart, Schäffer-Poeschel

S. Hollmann  & S. Kluge (2018) Social Learning als Schlüsselkompetenz für die digitale Arbeitswelt, Haufe

W. Sauter (2018)  Werte- und Kompetenzmanagement für die digitale Transformation Online in blendedsolutions.wordpress.com

W. Widuckel & K-M. de Molina (2018) Seminar Arbeitskompetenzen für den beruflichen Alltag, FAU, Erlangen-Nürnberg

Dr. Karl de Molina

Autor

  • Dr. Karl-Maria de Molina ist Spezialist für Kompetenzmanagement
  • Führungspositionen in zahlreichen Unternehmen der Automobilindustrie
  • Gründung von ThinkSimple und FTronik GmbH
  • Entwickler des TS-Index® und der ThinkSimple® Methode

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