HR-Intelligence: HR Benchmarking neu denken / 4.6 Der Umsetzungspfad – vom Datensilo zum lernenden System

Die Transformation zu einem lernenden HR-System lässt sich in 4 Phasen beschreiben. Jede Phase baut auf der vorherigen auf und dauert, je nach Reifegrad, zwischen 30 und 60 Tagen. Das Ziel ist, nach etwa einem halben Jahr eine funktionsfähige Lern- und Foresight-Architektur zu besitzen.

• Die erste Phase ist die Inventur. Organisationen prüfen, welche Daten vorhanden sind, wie sie definiert sind und wer sie verantwortet. Oft zeigt sich, dass viele Informationen bereits existieren, aber in Silos liegen. Die Aufgabe besteht darin, sie zu konsolidieren. Eine einheitliche Datensprache – ein Glossar mit Definitionen und Berechnungsregeln – ist das Fundament.
• Die zweite Phase ist der Erkenntnisaufbau. Aus den konsolidierten Daten werden Hypothesen abgeleitet. Welche Faktoren beeinflussen Fluktuation, Performance oder Lernintensität? Kleine, erklärbare Analysen liefern erste Einsichten. Wichtig ist, Ergebnisse zu dokumentieren und regelmäßig zu reflektieren. Jede Erkenntnis fließt in eine Datenbank ein, die das institutionelle Lernen festhält.
• Die dritte Phase ist die Antizipation. Hier entsteht das Workforce-Radar. Organisationen definieren Signalquellen, bauen Visualisierungen und führen regelmäßige Reviews ein. Erste Szenarien werden gerechnet. Die Ergebnisse fließen in Entscheidungen zu Recruiting, Upskilling oder Automatisierung ein.
• Die vierte Phase ist die Institutionalisierung. Lern- und Foresight-Prozesse werden in die Regelsteuerung integriert. Ein "Center of Insight" bündelt Analysen, Szenarien und Governance. Ein Ethik-Board überwacht Datenqualität und Fairness. Nach 6 Monaten verfügt die Organisation über ein System, das nicht mehr nur misst, sondern lernt.