Die HR-Funktion zwischen Digitalisierung, KI und Veränderung 

Ein Gespräch mit Carlos Riedelbauch, Siemens Energy, und Sasa Basta, Mercer, zur optimierten Organisation der HR-Funktion basierend auf digitaler Reife, Digitalisierung priorisierter Prozesse und dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI).

Herr Riedelbauch, Herr Basta, wie definieren Sie heute digitale Reife in der HR-Funktion?

Sasa Basta: Für mich beginnt digitale Reife mit einer soliden Grundlage: integrierte Core-HR-Systeme, standardisierte End‑to‑End-Prozesse über Regionen hinweg, hohe Datenqualität und verlässliche Echtzeit‑Reports. Klare Governance ist entscheidend, damit Verantwortlichkeiten im HR‑IT‑Landschaft definiert sind.

Carlos Riedelbauch: Ich sehe digitale Reife eher am täglichen Erleben der Mitarbeitenden: weniger manuelle Arbeit, weniger Excel‑Tabellen und keine Papierprozesse mehr. Self‑Service für Mitarbeitende und Führungskräfte, verlässliche Systeme und vertrauenswürdige Daten für Entscheidungen sind zentral.

Welche HR‑Prozesse sollten zuerst digitalisiert werden?

Carlos Riedelbauch: Ich würde nach Schmerzpunkten priorisieren: Prozesse mit hohem Volumen und hoher Fehleranfälligkeit liefern schnelle Gewinne. Alles, was Mitarbeitende frustriert, Compliance‑intensive Prozesse und solche, die später in KI‑Use‑Cases skalieren können, haben Vorrang.

Sasa Basta: Zuerst die Grundlagen: Stammdaten wie Mitarbeiterakten oder Organisationsstrukturen, dann Payroll und Zeitwirtschaft wegen ihrer Komplexität. Recruiting und Onboarding sollten folgen wegen des direkten Einflusses auf die Employee Experience. Schließlich Performance‑ und Talentdaten zur Ermöglichung fortgeschrittener Use‑Cases.

Warum sind Standardisierung und Harmonisierung vor der Einführung von KI wichtig?

Sasa Basta: KI funktioniert nur mit konsistenten, vergleichbaren Daten gut. Unterschiedliche Prozesse bringen Rauschen und Bias in Modelle. Standardisierung reduziert Implementierungs‑ und Wartungskosten und ermöglicht eine skalierbare KI‑Einführung über Regionen.

Carlos Riedelbauch: Praktisch gesehen setzt Standardisierung klare Leitplanken für KI‑Agenten und sorgt für faire, transparente Entscheidungen. Ohne Harmonisierung werden Systeme komplex und Verantwortlichkeiten unklar.

Wann ist der "richtige Zeitpunkt" für KI in HR?

Sasa Basta: Wenn die Grundlagen stehen: gute Datenqualität, starke Governance, standardisierte Prozesse und ein klar definiertes Business‑Problem sowie Abstimmung zwischen HR und IT.

Carlos Riedelbauch: Auch die Haltung zählt: HR‑Teams müssen den Daten vertrauen und Führungskräfte messbare Ergebnisse erwarten. Use‑Cases brauchen Business Cases und System‑Readiness; rechtliche und Betriebsratsfragen sollten vorher geklärt sein.

Was sind die wichtigsten Voraussetzungen für eine erfolgreiche KI‑Implementierung in HR?

Sasa Basta: Hohe, unvoreingenommene Datenqualität mit Governance, klar definierte KI‑Use‑Cases und Erfolgsmessgrößen, robuste IT‑Architektur für Integration sowie ethische und rechtliche Rahmenbedingungen.

Carlos Riedelbauch: HR braucht die Fähigkeit, KI‑Output zu interpretieren. Change‑Management, Kommunikation, klare Deliverables und Erfolgskriterien sowie Budget und ein nachhaltiges Operating Model sind ebenfalls wichtig.

Welche KI‑Use‑Cases liefern typischerweise den höchsten Wert in HR?

Carlos Riedelbauch: Insbesondere Recruiting  - weil effizientere und bessere Entscheidungen -, Bindung von Schlüsselkräften, virtuelle Agenten für Ask‑HR‑Szenarien und generell die Verbesserung der Employee Experience durch schnellere, genauere Antworten.

Sasa Basta: Aus meiner Sicht sind Use‑Cases mit klaren Schmerzpunkten und direktem Business‑Impact am wertvollsten.

Was sind die hauptsächlichen Risiken beim Einsatz von KI in HR?

Sasa Basta: Ich denke da in erster Linie an algorithmische Verzerrung bzw. sogar Diskriminierung, fehlende Transparenz und Erklärbarkeit und regulatorische Vorgaben. Auch kann eine Überautomatisierung überall dort kontraproduktiv wirken, wo menschliches Ermessen nötig ist.

Carlos Riedelbauch: Für mich wiegt ein potenzieller Vertrauensverlust der Mitarbeitenden am stärksten. Weitere Risiken sind Reputationsschäden, Probleme durch Ausnahmen in Standardprozessen und Fehlinterpretation von KI‑Empfehlungen.

Wie sollten sich HR‑Fähigkeiten und Rollen mit zunehmender KI‑Nutzung entwickeln?

Sasa Basta:: HR wird sich von transaktionalen zu analytischen und strategischen Aufgaben bewegen. Datenkompetenz, Verständnis für KI‑Outputs, stärkere Zusammenarbeit mit IT- und Daten‑Teams sowie neue Rollen in Analytics und Governance werden nötig.

Carlos Riedelbauch: HR sollte ein strategischer Berater für das Business werden. Administrative Lasten nehmen ab; kontinuierliches Lernen und klare Verantwortlichkeiten bei von KI unterstützten Entscheidungen sind erforderlich.

Wie stellen Organisationen einen ethischen und rechtskonformen KI‑Einsatz in HR sicher?

Sasa Basta: Durch Governance und Freigabeprozesse, regelmäßige Bias‑Tests und Modell‑Audits, dokumentierte Entscheidungswege und das Prinzip "Human‑in‑the‑Loop".

Carlos Riedelbauch: Rechtliche Teams und Arbeitnehmervertretungen sind früh einzubinden. Hinzu kommen hohe Transparenzanforderungen gegenüber Mitarbeitenden samt klarer Regeln, was KI darf und nicht darf, sowie kontinuierliches Monitoring der KI‑Agenten.

Wie misst man ROI und Erfolg von Digitalisierung und KI in HR?

Sasa Basta: Metriken sind Kosteneinsparungen durch Automatisierung, Effizienzsteigerungen, kürzere Durchlaufzeiten, bessere Entscheidungsqualität sowie Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit der Lösungen.

Carlos Riedelbauch: Fokus auf Outcomes: Mitarbeiter‑ und Führungskräftezufriedenheit, bessere Einstellungs‑ und Retention‑Zahlen, hohe Nutzungsraten der KI‑gestützten Prozesse und Beitrag zum Geschäftsergebnis.