Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

Es ist wichtig zu wissen, welcher Weg (zu welchen Kosten) besonders erfolgreich war und wie viele Kandidaten und letztendlich Mitarbeiter für das Unternehmen gewonnen werden konnten. Dies unterstützt die Entscheidung, welche Wege weiterhin oder neu bei der Personalgewinnung beschritten werden. Aspekte der Beurteilung: Effektivität und Diversity Der wichtigste Faktor in der Beur... mehr

Rz. 88 Die Modellergebnisse müssen vom Institut interpretiert werden können. Insbesondere müssen die Wirkungszusammenhänge zwischen den Eingangsgrößen (z. B. Markt- und Portfoliodaten) und den Ausgangsgrößen (z. B. Marktpreis eines Finanzinstrumentes im Risikofall) aufgezeigt werden können. Bei den Modellen, die Charakteristika von technologiegestützter Innovation und künstl... mehr

Rz. 6 Die Anforderungen des Moduls AT 4.3.5 sind technologieneutral formuliert und regeln den Einsatz sowohl einfacher als auch fortgeschrittener Modelle, darunter auch Modelle im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Die BaFin definiert den Begriff der "künstlichen Intelligenz" als Kombination aus großen Datenmengen ("Big Data"), Rechenressourcen... mehr

Rz. 50 Nahezu alle Geschäftsprozesse und insbesondere die Risikomodellierung eines Institutes basieren auf Daten, die elektronisch erfasst und weiterverarbeitet werden. Das Datenqualitätsma­nagement hat für ein wirksames Risikomanagement in einem Institut eine herausragende Bedeutung, da die Aussagekraft der Modellergebnisse entscheidend von der Qualität der zugrunde liegend... mehr

Rz. 24 Diese unterjährige Disposition erfolgt im Rahmen der operativen Planung, mit der die genehmigte Jahresplanung der Internen Revision verfeinert und "rollierend" fortgeschrieben wird. Dazu gehört u. a. die Festlegung eines Start- und Enddatums, wobei die erforderliche Zeit für die Planung, Vorbereitung, Durchführung, Berichterstattung und Abschlussarbeiten berücksichtig... mehr

Rz. 37 Im Rahmen der fünften MaRisk-Novelle wurden Anforderungen an die Risikobewertungsverfahren ergänzt. Danach haben die Risikobewertungsverfahren der Internen Revision eine Analyse des "Risikopotenzials" der Aktivitäten und Prozesse "unter Berücksichtigung absehbarer Veränderungen" zu beinhalten, wobei die verschiedenen Risikoquellen und die Manipulationsanfälligkeit der... mehr

Hinweis zur Benutzung des Literaturverzeichnisses: Sofern es sich bei den Autoren bzw. Herausgebern um Organisationen handelt, sind die aufgeführten Werke i. d. R. auf der Internetseite der jeweiligen Organisation verfügbar. Achtelik, Olaf, in: Herzog, Felix (Hrsg.), Geldwäschegesetz, 5. Auflage, München, 2023, § 24c KWG, § 25h KWG und § 6 GwG. ACI Deutschland e. V. – Arbeitsg... mehr

Gerade in der Anfangszeit ist es wichtig, keine Ausnahmen zuzulassen. Das bedeutet, dass man keinen Zyklus verlängert oder ausfallen lässt, keine Schritte "einspart", keine Teamentwicklungsmaßnahmen vertagt. Nur nach mehrmaliger Iteration geht dem Team der Prozess in Fleisch und Blut über und wird so in der Team-DNA verankert. Ist das Team erst einmal an diesem Punkt angelang... mehr

Durch KI verändern sich die Anforderungen an Controlling-Positionen damit sowohl fachlich als auch persönlich. Fachliche Kompetenzen: Controller benötigen zunehmend Kenntnisse in Datenanalyse, KI-Grundverständnis und Advanced Analytics. Neben dem Umgang mit großen Datenmengen und Tools wie Power BI, Python oder R wird auch ein Bewusstsein für Datenqualität, Governance und eth... mehr

Zunächst darf erst einmal geklärt werden, inwieweit sind sich die Personaler ihrer eigenen Kompetenzen überhaupt bewusst sind. Wie bereits erwähnt: die Komplexität der Aufgabengebiete steigt, die Anforderungen an die Personalabteilung und der Außendruck steigen und der individuelle Anspruch an die HR-Rolle nimmt ebenfalls zu. Druck von allen Seiten. Der erste Schritt ist eine... mehr

Schaut man auf die Vergangenheit, waren die klassischen, administrativen Aufgaben der meisten Personaler mit direkten Tätigkeiten der Mitarbeiter verbunden: Einstellung neuer Mitarbeiter, betriebsbedingte Kündigungen, Erstellung der Lohn- und Gehaltsabrechnungen, Organisation der Dienst- und Urlaubspläne, das Schreiben von Zeugnissen oder weitere Verwaltungsaufgaben. Doch in Zeite... mehr

Zur Messung des Grads der Mitarbeiterbindung (Bindungsintensität) können sowohl quantitative als auch qualitative Faktoren herangezogen werden. Diese sind sowohl vor Einführung eines Mitarbeiterbindungskonzepts zur Auswahl der unternehmensspezifischen Bindungsinstrumente sowie zur stetigen Erfolgskontrolle der eingesetzten Instrumente und eingeleiteten Maßnahmen notwendig. Zu... mehr

Bonnecke, Prozessoptimierung bei der Erstellung des (Jahres-)Abschlusses – Ziele, Methoden, generelles Vorgehen und organisatorische Maßnahmen zur optimierten Ausgestaltung der Prozesse im betrieblichen Rechnungswesen, BBK 1/2026, S. 58; Schneider/Wittreich, Business Analytics und Künstliche Intelligenz im Spannungsfeld regulatorischer Anforderungen der Rechnungslegung, IRZ... mehr

Überblick Künstliche Intelligenz verändert Unternehmen grundlegender als jede Digitalisierungswelle zuvor und das auf vielen Ebenen gleichzeitig. Ob Predictive Analytics in der Produktion, Computer Vision in der Qualitätssicherung, KI-gestütztes Energiemanagement oder autonome Logistiksysteme: KI beschleunigt nicht nur bestehende Prozesse, sondern transformiert die Qualität ... mehr

Um den tatsächlichen Reifegrad von KI-Anwendungen zu beurteilen, ist eine technologische Grundunterscheidung unerlässlich – eine, die in der Praxis häufig verwischt wird. Robotic Process Automation (RPA) ist die einfachste Stufe: Software-Bots replizieren regelbasierte, repetitive Tätigkeiten an digitalen Oberflächen, etwa das automatisierte Übertragen von Rechnungsdaten aus ... mehr

Computer Vision in der Fertigungsqualität: BMW setzt in seiner Fahrzeugproduktion die eigens entwickelte KI-Plattform AIQX (Artificial Intelligence Quality Next) ein. Entlang der Montagelinie prüfen KI-gestützte Kamerasysteme von Axis Communications bis zu 600 Fahrzeugmerkmale pro Fahrzeug in Echtzeit: von der Logoposition auf der Motorhaube bis zu Montagetoleranzen an Türgr... mehr

Zu KI-gestützten Prozessen in Rechnungslegung, Jahresabschluss und Finanzberichterstattung siehe Daten in Rechnungslegung und Steuerrecht Digital statt doppelt: So gelingt der Einstieg in einen effizienten Rechnungsworkflow für KMU Digitalisierung im Rechnungswesen: Voraussetzungen, Möglichkeiten, Bausteine Selbstbedienung im Berichtswesen durch künstliche Intelligenz Automatisie... mehr

Im Zuge der Digitalisierung werden häufig die Aufgabenfelder des Personalbereichs grundlegend neu gedacht. In welche Richtung es in der eigenen Organisation gehen soll wurde in Kapitel 2 beleuchtet. Mit dem enormen und stetig wachsenden Einfluss von Künstlicher Intelligenz beschleunigt sich diese Entwicklung zusätzlich. Für HR-Leitungen bedeutet das: Es ist elementar, die zuk... mehr

Rz. 19 Intelligente Softwarekonzepte ermöglichen Remote-Bewerbungsgespräche mittels Videokommunikationsdiensten, die sich bereits zu On-Demand-Bewerbungsvideotechnologien weiterentwickelt haben, bei denen Bewerber nicht mit natürlichen Personen des potenziellen Arbeitgebers kommunizieren, sondern mit einem Computerprogramm, welches ihnen Fragen stellt und die Beantwortung au... mehr

Die Digitalisierung ist gerade für HR-Organisationen ein zentraler Ansatzpunkt für Effizenzgewinne. Anwendungsfelder und Aufgaben der Digitalisierung sind: Automatisierung von Prozessen, vor allem in administrativen Aufgaben und insbesondere im Bewerbungsprozess (Strategische) Datenanalyse und Entscheidungsfindung über HR-Analytics und vorausschauende Analysen Mitarbeiterentwick... mehr

Die HR-Organisation kann eine Vielzahl von Aufgaben wahrnehmen. Die HR-Aufgaben werden im unternehmerischen Sprachgebrauch auch als HR-Dienstleistung, HR-Aufgabe oder HR-Produkt im HR-Produktportfolio bezeichnet. Die Aufgaben zielen darauf ab, durch passende Initiativen die Menschen im Unternehmen für ihre Aufgaben zu befähigen. Grundsätzlich besteht die Möglichkeit, über ein... mehr

Nach § 87 Abs. 1 BetrVG steht dem Betriebsrat ein Mitbestimmungsrecht zu, soweit keine gesetzliche oder tarifliche Regelung besteht. Bei der Einführung von KI-Systemen sind folgende Regelungen besonders relevant: § 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG: Zunächst steht dem Betriebsrat ein Recht auf Mitbestimmung bei der Einführung und Anwendung von technischen Einrichtungen zu, die dazu best... mehr

Pinterest ist einfach zu bedienen und erklärt sich in vielen Bereichen selbst. Allerdings sollte man die wichtigsten Begriffe kennen, die (meist nicht nur) in Pinterest auftauchen. Wir haben sie hier in alphabetischer Reihenfolge aufgelistet: Algorithmus – System, das entscheidet, welche Pins wem angezeigt werdenBusiness-Konto – kostenloses Konto für Vereine und Organisatione... mehr

Rz. 71 Nach § 75 Abs. 2 BetrVG sind Arbeitgeber und Betriebsrat zum Schutz der freien Entfaltung der Persönlichkeit des Arbeitnehmers verpflichtet. Diese Verpflichtung stellt eine Schranke sowohl für ihre Regelungsbefugnis als auch für den Inhalt der von ihnen getroffenen Regelungen, z. B. in Betriebsvereinbarungen, dar.[1] Die in § 75 Abs. 2 Satz 1 BetrVG normierte Schutzpf... mehr

Vor allem große Unternehmen verfügen oft über enorme Datenmengen mit großem Potenzial für den wirtschaftlichen Nutzen. Zwar bieten die verarbeitenden Systeme i. d. R. schon umfangreiche Auswertungsmöglichkeiten. Diese sind jedoch meist sehr spezifisch vorprogrammiert. Eine KI-basierte Big-Data-Analyse hingegen ist in der Lage, für Menschen schwer erkennbare bzw. schwer vorhe... mehr

Neben der unmittelbaren Haftung im Fall einer Datenschutzverletzung dürfen auch vertraglich vereinbarte Sanktionen nicht außer Acht gelassen werden. Das Unternehmen kann gegenüber Kundschaft, Liefer-Unternehmen oder Mitarbeitenden haften, sofern gegen vertragliche Vereinbarungen oder Pflichten verstoßen wurde. Am häufigsten kommen wohl Verstöße gegen explizit geregelte Geheim... mehr

Kaplan und Norton stellten die BSC erstmalig in den 1990er Jahren vor. Neben finanziellen Kennzahlen werden relevante, nicht finanzielle Messgrößen zur Steuerung genutzt. Bewährt hat sich die Betrachtung vier verschiedener Perspektiven, wobei diese auch angepasst und erweitert werden können (z. B. um die Perspektive auf Nachhaltigkeit): Finanzwirtschaftliche Perspektive mit B... mehr

Bereits im Jahr 2018 wurden in einer Studie 5 relevante Einsatzgebiete für Künstliche Intelligenz im Steuerbereich identifiziert. Diese umfassen insbesondere:[1] Tax Analytics, Natural Language, Automation, Process Analytics, Tax Maturity. Inzwischen gibt es eine Vielzahl unterschiedlicher Tools und Anwendungen für zahlreiche Steuerarten bzw. -bereiche (indirekte Besteuerung, dire... mehr

Es existieren unterschiedlichste KI-Systeme, KI-Techniken sowie KI-Modelle. Für eine stärkere Systematisierung kann man diese grob in regelbasierte KI-Systeme sowie selbstlernende bzw. machine-learning basierte KI-Systeme untergliedern. Regelbasierte KI-Systeme bauen auf den Erfahrungen sowie der Programmierung von Menschen auf und treffen ihre Entscheidungen anhand der eing... mehr

Je stärker sich Arbeit fragmentiert, desto weniger tauglich sind Jobs als Bezugsgröße. Der Begriff "Job" war eine Erfindung der Industriegesellschaft: Er fasste Aufgaben, Verantwortung und Qualifikationen zu einer stabilen Einheit. In der digitalisierten Ökonomie zerfällt diese Einheit. Aufgaben verschieben sich, werden neu kombiniert oder automatisiert, Fähigkeiten entstehe... mehr

Um Fähigkeiten messbar zu machen, benötigen Organisationen ein übersichtliches Steuerungssystem, das Inputs, Durchläufe, Outputs und Outcomes verbindet. Eine Capability-Scorecard tut genau das. Sie ordnet, welche Faktoren zu welchen Ergebnissen führen. Der Input beschreibt Talente, Diversität, Lernbudgets und verfügbare Skills. Der Throughput erfasst die Prozesse wie interne... mehr

Traditionelles Benchmarking vergleicht Rollen, Gehälter oder Strukturen. Capability Analytics vergleicht Lernprozesse. Es fragt nicht, wie etwas derzeit organisiert ist, sondern wie anpassungsfähig die Organisation insgesamt ist. Dabei werden drei Ebenen unterschieden: Individuelle Skills Organisationale Capabilities Dynamic Capabilities Dynamic Capabilities bezeichnet die Meta-... mehr

Die beste Governance nützt nichts, wenn sie nicht kulturell getragen wird. Lernen braucht eine Umgebung, in der Fragen wichtiger sind als Antworten. Es verlangt Führung, die Unsicherheit aushält und Wissen teilt. In der Praxis zeigt sich Reife daran, wie offen Menschen über Irrtümer sprechen. In lernenden Organisationen werden Fehler nicht versteckt, sondern dokumentiert und... mehr

Capability Analytics und Fairness bilden die Brücke zur Antizipation. Wer versteht, welche Fähigkeiten eine Organisation stark machen und wie gerecht Systeme funktionieren, kann besser vorhersagen, wohin sich Arbeit entwickelt. Lernen und Fairness gehören zusammen. Ohne Gerechtigkeit kein Vertrauen, ohne Vertrauen kein Lernen. Antizipation baut auf dieser Basis auf. Sie ist d... mehr

Skill Velocity misst den Aufbau relevanter Fähigkeiten über einen definierten Zeitraum. Transformation Speed erfasst, wie schnell Strukturen, Prozesse und Rollen an veränderte Bedingungen angepasst werden. Learning Agility zeigt, ob Wissen aus Projekten in neue Kontexte übertragen wird. Zusammen bilden sie ein Frühwarnsystem für Erneuerungsfähigkeit. Wenn Skill Velocity sink... mehr

Überblick Die MOVER-Formel ist ein neues Framework, das Management Reporting wirksam macht. Sie vereint operative Best Practices, zum Beispiel zur Datenvisualisierung, sowie kulturelle Faktoren wie Stakeholder Management und Rollenentwicklung zum Business Partner mit einer konsequenten strategischen Zielorientierung. Controlling-Teams erhalten mit der MOVER-Formel einen klar... mehr

Die Reporting-Praxis leidet unter einem folgenschweren Missverständnis: Effektives Management-Reporting = optimale Datenvisualisierung. Gestaltet mit allem, was Power BI, SAC & Co. technisch hergeben und orientiert an modernen Informationsdesign-Konzepten wie z. B. den Arbeiten von Stephen Few[1], Ben Shneiderman[2], dem MAD-Modell[3] oder den IBCS-Standards[4]. Das alles is... mehr

Die Digitalisierung verändert das Kennzahlenmanagement grundlegend – sowohl hinsichtlich der technischen Möglichkeiten als auch der Steuerungslogik. Durch die zunehmende Verfügbarkeit von Daten und leistungsfähigen Analysesystemen werden Echtzeit-KPIs und datengetriebene Entscheidungsfindung möglich. Unternehmen können heute Kennzahlen rascher, aktueller und in größerem Deta... mehr

Mit jeder Prognose wächst auch die Pflicht zur Erklärung. Wer sich auf KI stützt, muss zeigen können, warum sie funktioniert. Workforce Analytics 2.0 verbindet deshalb 3 Ebenen: Evidenz – die statistische Grundlage, auf der Muster erkannt werden, Urteil – die menschliche Einordnung dieser Muster, Verantwortung – die Governance, die sicherstellt, dass Urteile fair und nachvollzi... mehr

3.1 Das Black-Box-Dilemma Je komplexer KI-Systeme werden, desto schwieriger ist nachzuvollziehen, wie sie zu einem Ergebnis gelangen. Tiefe neuronale Netze verarbeiten Millionen von Parametern und liefern Entscheidungen, deren innere Logik für den Menschen unsichtbar bleibt. In der Personalpraxis wird diese Intransparenz schnell zum Problem, denn wer beurteilt wird, hat Anspr... mehr

6.1 Governance als Designfrage Die Digitalisierung der Personalarbeit verlangt neue Formen von Steuerung. Klassische Linienorganisationen stoßen an ihre Grenzen, sobald KI-Systeme, Datenschutz, Ethik und Recht ineinandergreifen. Entscheidungen entstehen nicht mehr in einer Abteilung, sondern in Netzwerken von Verantwortung. Das Operating Model 2030+ beschreibt diese neue Archi... mehr

5.1 Die neue Grenzlinie zwischen Analyse und Würde Künstliche Intelligenz kann Daten lesen, Muster erkennen und Entscheidungen vorbereiten. Doch sobald sie über Menschen urteilt, stößt sie an eine Grenze "Würde des Menschen", die keine Technologie überschreiten darf. Der europäische AI Act zieht diese Grenze klar. Anwendungen, die biometrische Kategorisierung, Emotionserkennun... mehr

7.1 Ein Ordnungsrahmen mit Doppelwirkung Der EU AI Act gilt als Meilenstein europäischer Technologiepolitik. Er schafft erstmals klare Grenzen und Zuständigkeiten, wo zuvor nur Prinzipien galten. Damit bringt er Ordnung in ein Feld, das jahrelang von Ambiguität, Schnellschüssen und Vertrauensverlust geprägt war. Doch derselbe Ordnungsrahmen, der Sicherheit schafft, kann auch I... mehr

Überblick Personalarbeit steht an der Schwelle zu einer neuen Epoche. Aus Kennzahlen wird Erkenntnis, aus Reporting wird Verantwortung. Künstliche Intelligenz verschiebt die Grenze zwischen Beobachten und Verstehen: Sie macht Muster sichtbar, die Menschen allein nicht erkennen könnten – verlangt aber gleichzeitig neue Formen der Kontrolle. Der EU AI Act schafft dafür den rech... mehr

Die nächste Entwicklungsstufe liegt in der Auswertung von Kollaborationssignalen. Daten aus Tools wie Slack, Microsoft Teams oder Jira zeigen, welche Fähigkeiten tatsächlich angewendet werden. Häufigkeit, Projektdauer oder Themencluster liefern wertvolle Hinweise, welche Kompetenzen im Alltag relevant sind. Diese Analysen dürfen jedoch nicht zur Überwachung verkommen. Sie gel... mehr

Wo Skills sichtbar werden, entstehen neue Formen von Bewertung. Jede Analyse hat potenzielle Folgen z. B. für Karrierewege, Beurteilungen oder Vergütung. Deshalb gilt auch hier: Transparenz ist Bedingung, nicht Kür. Der Einsatz von Skill-Analytics muss stets verhältnismäßig bleiben. Systeme dürfen Kompetenzen erkennen, aber nicht Persönlichkeitsmerkmale oder Emotionen interpr... mehr

Ein modernes Governance-Modell gliedert sich in drei Ebenen, die ineinandergreifen wie ein Regelkreis: Strategische Ebene: Der Vorstand, der CHRO und ein interdisziplinäres AI Ethics Board definieren Leitlinien, Risikokategorien und Zielsysteme. Sie legen fest, wie viel Risiko eine Organisation eingehen will und welche Prinzipien unverhandelbar sind. Governance beginnt hier a... mehr

Bis 2030 wird Governance selbst zu einem lernenden System. Autonome Validator-Agents überwachen Modelle in Echtzeit und dokumentieren Abweichungen automatisch. Synthetische Testdaten ermöglichen Bias-Analysen, ohne den Datenschutz zu verletzen. ISO 42001, 23894 und 29119-11 bilden das technische Rückgrat, während OECD- und UNESCO-Leitlinien die ethische Orientierung sichern.... mehr

Je komplexer KI-Systeme werden, desto schwieriger ist nachzuvollziehen, wie sie zu einem Ergebnis gelangen. Tiefe neuronale Netze verarbeiten Millionen von Parametern und liefern Entscheidungen, deren innere Logik für den Menschen unsichtbar bleibt. In der Personalpraxis wird diese Intransparenz schnell zum Problem, denn wer beurteilt wird, hat Anspruch auf Nachvollziehbarke... mehr

In der Praxis haben sich drei Werkzeuge etabliert, die sich auch im HR-Kontext bewährt haben: LIME, SHAP und Counterfactual Explanations. LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) approximiert das Verhalten eines komplexen Modells im Umfeld eines konkreten Datenpunkts. Ein Beispiel: Wenn ein Recruiting-Algorithmus einen Score berechnet, kann LIME zeigen, dass Pro... mehr