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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 die mitwirkenden Mitarbeiter/innen und die Personalabteilung den Zustand der Organisation ohne Einfluss von außen etwa durch Berater verbessern.
Die Personalabteilung muss ein passendes System für die Einführung des IoP auswählen. Die Entscheidung ist bisher (noch) einfach, weil heute nur wenige Systeme folgende Anforderungen erfüllen:
Einführungsprozess
Ob die Implementierung des IoP in einer Organisation gelingt oder nicht, hängt auch vom Design der Einführungsphase ab:
Ein System wie das IoP kann nur Erfolg haben, wenn es bestehende Vorgänge wesentlich vereinfacht 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, mehr Entspannung und so weiter.
Langzeiteffekt
Das IoP sollte das „Perpetuum Mobile“ einer Organisation sein. 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 Selbstmotivation aus dem Selbstnutzen: Die selbstoptimierende Organisation funktioniert nur, wenn (fast) jedes Mitglied der Organisation einen konkreten Nutzen erfährt, spürt oder erkennt.
Die Mitglieder der Organisation profitieren von folgenden Vorteilen: Mehr Entspannung, mehr Spaß, mehr Freizeit, mehr Kontakt mit Kollegen. Mehr von dem, was den Mitgliedern wichtig ist. Die oben erwähnten Effekte sind realistisch und für viele Mitarbeiter/innen wichtig.
Data 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 sind 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.
Damit Data 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.
Data Analytics lässt sich auf Gruppen und einzelne Personen anwenden. Das Ergebnis von Data 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.
Predictive Analytics
Einer der wichtigsten Vorteile des IoP ist Predictive Analytics. Viele Vorgänge in unserer Gesellschaft basierend auf Vorhersagen. So beeinflusst etwa die Wettervorhersage, was wir unternehmen, 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 können. In einem HR-Tool bedeutet Predictive Analytics die Vorhersagen von Ereignissen, die etwa die Kompetenzen, Motivationen, Zufriedenheit oder das Engagement betreffen. Damit diese Prognose funktioniert, ist zunächst eine umfassende Analyse der aktuellen Situation notwendig, bevor anhand von kurzen Befragungen etwaige Richtungsänderungen (sogenannte Gradienten) erfasst werden. Der in Data 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 einen Hinweis, 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.
Bild 1: KPI namens LEICHTIGKEITS-INDEX
Diesen KPI haben wir in unserem System LEICHTIGKEIT-INDEX genannt. Dieser ist das Ergebnis von MOTIVATIONS-MATCHING, JOB-MATCHING und UMFELD-INDEX.
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.
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.
Bild 2: Beispiel von Microlearning
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 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 spiele. Zusammenfassend: Empfehlungsmarketing innerhalb des HR-Tools führt zu höheren Benutzerraten und Nachhaltigkeit.
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence (AI) ist dann am besten realisiert, wenn der User dieses Feature als Hilfe und nicht als Bevormundung wahrnimmt. Für IoP ist AI absolut notwendig, damit der User eine personalisierte Führung 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 usw. Dafür genügt, dass das System ein Profil unserer Anwendungen und Communities erstellt. AI vereinfacht zudem die Menüführung. Eine dialogbasierte Kommunikation über komplexe AI-Systeme wie Alexa ist für IoP heute nicht notwendig, sie wird aber im Laufe der Zeit für einen begrenzten Anwendungsbereich entwickelt und angeboten. In der Zwischenzeit lassen sich Chatbots einsetzen. Damit realisieren wir einen digitalen Lernbegleiter mit all den Vorteilen hinsichtlich der zeitlichen und räumlichen Verfügbarkeit. Hierfür muss der Chatbot mit AI bestückt werden wie heute bereits üblich in Systemen wie Alexa.
Wir haben einen möglichen Weg für die Implementierung eines IoP in eine Organisation beschrieben. Jeder / Jede muss einen Weg für die eigene Organisation erarbeiten und maßvoll umsetzen. Viel Erfolg dabei!
Nächstes Kapitel: Fazit
Weitere Infos über das Internet of People:
Implementierung in die Organisation
#internetofpeople www.IoP.plus www.soo.plus