Wie Machine Learning die HR-Branche verändern kann
Es folgt ein Gastbeitrag von Adrian von Nostitz, CMO Directeur Commercial bei givve
Machine Learning ist aus modernen Businesses nicht mehr wegzudenken. Für Unternehmen bietet die selbsterlernende Technologie die Chance, wertvolle Insights aus dem eigenen Unternehmen zu gewinnen – und das effizienter, schneller und kreativer. So auch im Personalmanagement, wo das Thema zwar noch in den Anfängen steckt, jedoch zunehmend Einzug erhält.
Das A und O ist eine agile Lösung, die deutlich schneller und sinnvoller eingesetzt werden kann und echte Benefits fürs Unternehmen liefert: So steigt aus HR-Perspektive die Attraktivität als Arbeitgeber und aus Business-Sicht kann die Digitalisierung von HR-Prozessen aktiv getrieben werden. Fakt ist: in der digitalen Transformation von HR-Management liegt die Zukunft für Arbeitgeber. Gepaart mit attraktiven Benefit- und Loyalty-Programmen haben Unternehmen, die bewusst auf technologiestütze HR-Lösungen setzen, entscheidende Wettbewerbsvorteile. Fakt ist aber auch: Um Machine Learning sinnvoll einzusetzen, ist der Mensch aktuell (noch) nicht wegzudenken. Damit maschinelles Lernen funktioniert und ML-basierte Software Entscheidungen sinnvoll treffen kann, muss ein Mensch den Algorithmus initial trainieren. Mit Beispieldaten kann dieser so Zusammenhänge leichter erkennen und quasi selbst lernen.
Die Algorithmen haben sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Sie umfassen Entscheidungsbäume, induzierte Logikprogramme, Clustering, Verstärkungslernen und bayessche Netze. Mit dem passenden Algorithmus kann man unter anderem Folgendes erzielen:
- Vorhersage von Werten aus Basis der analysierten HR-Daten treffen,
- Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse im Personalbereich,
- Erkennen von Gruppen und Clustern in einer Datenbasis für die gesamte Belegschaft,
- Reduktion von Dimensionen ohne großen Informationsverlust,
- Erkennen von Zusammenhängen in Sequenzen,
- Optimierung von HR-Management und strategischen Personal- und Businessprozessen.
Gerade bei der Optimierung des HR-Managements sehen wir bei givve uns als Vorreiter, der Personalabteilungen im Bereich Loyality- und Benefitprogramme voranbringt. Unsere KI-gestützte App für digitale Essensmarken givve Lunch spart nicht nur Zeit, sondern reduziert Papierkram und Versandkosten enorm. Wie funktioniert givve Lunch? Das Mittagessen kommt nach Hause oder der Arbeitnehmer kauft sich etwas im Supermarkt, fotografiert den Beleg und reicht ihn über die App unkompliziert beim Arbeitgeber ein. Mit der nächsten Lohnabrechnung wird der Essenszuschuss dann ausgezahlt – pro Tag können bis zu 6,57 Euro abgerechnet werden.
Die Datenverarbeitung hinter der givve Lunch App funktioniert über bereitgestellte Dienste von Google – beispielsweise zur Erkennung von Bildinhalten und Texten in Bildern. Die Daten werden durch OCR (optical character recognition) erkannt und im Anschluss analysiert und ausgewertet. Je mehr Daten das System erkennt, desto genauer sind die Aussagen – die Verlässlichkeit der Informationen steigert sich somit kontinuierlich. Die Wissensbasis des Programms besteht aber vor allem in „Wenn-dann-Beziehungen“. Mit Hilfe eines solchen Systems auf Basis von Machine Learning können große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeitet werden. Durch die intelligente Belegprüfung in Echtzeit ist eine Effizienzsteigerung in Personalabteilungen möglich und im Gegensatz zur Abwicklung mit Essensmarken aus Papier garantiert givve Lunch zudem eine rechtssichere Anwendung, die volle Kontrolle und eine genaue Abrechnung sowie Archivierung.
Unternehmen wird zusätzlich die Möglichkeit geboten, eine eigene API-Schnittstelle einzurichten, um das System zur Verwaltung der Essenszuschüsse direkt in die eigene Lohnbuchhaltung zu integrieren. Das ermöglicht eine einfache und flexible Administration. Der hohe Grad an Automatisierung und eine nutzerfreundliche Verwaltungsplattform ersparen Aufwand und Kosten für Unternehmen.
Außerdem ist die Interpretation der Ergebnisse eine Herausforderung – der Algorithmus muss zunächst trainiert werden, diese nach den Bedürfnissen des Programms korrekt auszulesen. Am Ende lohnt sich jedoch die Mühe und das System hilft dabei, präzisere Auswertungen und Vorhersagen erstellen zu können. Denn die Vorteile überwiegen langfristig eindeutig: Gerade im Bereich Human Resources lassen sich Trends und Muster anhand großer Datenmengen im Sinne eines effizienten und zukunftsgerichteten Personalmanagements leichter identifizieren. So verbessert sich der Algorithmus kontinuierlich und sammelt Erfahrungen, die nicht nur im Bereich Incentivierung nutzbringend verwertet werden können. Machine Learning kann beispielsweise auch bei Recruiting-Prozessen helfen oder dabei unterstützen, Team-Performances in Bezug auf gesetzte Ziele auszuwerten. Mit zunehmender Datenmenge lernt der Algorithmus dann, genauere Vorhersagen zu treffen. Machine Learning kann so die richtigen Bedürfnisse der Personalabteilungen bedienen und wirklich unterstützen.
Mit hochtechnologischen Finanzprodukten wie Prepaid-Karten oder digitalisierten Essensgutscheinen via App können Unternehmer Machine Learning also bereits jetzt erfolgreich im HR-Bereich einsetzen und ihren Mitarbeitern zur Verfügung stellen. Auf diese Weise positionieren sie sich nicht nur als modernen, attraktiven Arbeitgeber, sondern optimieren auch ihre Geschäftsprozesse im Personalbereich nachhaltig.
Über den Autor:
Adrian von Nostitz ist CMO Directeur Commercial bei givve und für Marketing, Sales und Partnermanagement zuständig. Zuvor war er, nach einigen anderen Stopps, als Key-Account-Manager für die Edenred Deutschland GmbH und als Sales Manager für Hubert Burda Media zuständig