KI im Performance Management
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Leistung messen, Feedback geben und Anreize setzen. Datenbasierte Analysen ermöglichen präzise, individuelle und transparente Ziel- und Vergütungssysteme. Gleichzeitig gilt es, regulatorische sowie ethische Herausforderungen zu beachten. Mercer verbindet wissenschaftliche Expertise mit praktischer Erfahrung, um Unternehmen verantwortungsvoll zu begleiten.
Frau Sailer, Frau Hullmann, wo sehen Sie aktuell die größten Potenziale für den Einsatz von Generativer KI im Performance Management und in der Anreizgestaltung?
Mariana Sailer: Viele Unternehmen denke ihre Performance-Prozesse derzeit neu. Diese sollen agiler, datenbasierter und gleichzeitig individueller werden. GenAI kann hier eine echte Entlastung bieten: etwa bei der Auswertung von Zielvereinbarungen, der Analyse von Feedbackdaten oder der Identifikation von Entwicklungsmustern.
Rieke Hullmann: Ein weiterer Hebel liegt in der Optimierung der Abläufe: Performance Management Systeme können automatisiert werden, um Performance-Tracking effizienter zu gestalten und regelmäßige Performance-Reports automatisch zu generieren. So werden Routinetätigkeiten reduziert und Führungskräfte haben mehr Kapazitäten für das Wesentliche.
Neben Analysen und Prozess-Optimierung: Wie steht es um inhaltliche Aspekte?
Mariana Sailer: KI kann in jedem Fall auch wertvolle und konkrete Empfehlungen für Leistungsverbesserungen liefern, die direkt in die Entwicklungsgespräche einfließen. Die Chance liegt darin, Führungskräfte besser zu unterstützen und Performance nicht nur zu messen, sondern kontinuierlich zu begleiten.
Was ist aus technologischer Sicht für Sie das Spannendste am Einsatz von KI im Performance Management?
Rieke Hullmann: Wir können mit GenAI Muster erkennen, die vorher verborgen blieben – zum Beispiel welche Faktoren wirklich zu Top-Leistung führen oder welche Incentives für welche Profile funktionieren. Das eröffnet neue Dimensionen für Individualisierung.
Mariana Sailer: Gleichzeitig kann KI genutzt werden, um komplexe Prozesse wie Multi-Rater-Feedback neu zu gestalten und zu vereinfachen. Durch digitale Tools können Feedback-Prozesse effizienter, transparenter und sogar motivierender gemacht werden, was die Akzeptanz im Unternehmen steigert.
Rieke Hullmann: Die Frage ist nicht nur: „Was kann die KI?“, sondern auch: „Wofür wollen wir sie einsetzen?“ Performance Management ist strategisch – und genau deshalb braucht es eine bewusste, datengestützte Ausrichtung.
KI kann wertvolle und konkrete Empfehlungen für Leistungsverbesserungen geben, die direkt in Entwicklungsgespräche einfließen. Sie unterstützt Führungskräfte darin, Performance nicht nur zu messen, sondern kontinuierlich zu begleiten.
Wie kann KI helfen, Leistungsbewertungen fairer und objektiver zu gestalten?
Rieke Hullmann: Indem sie auf Basis großer Datenmengen systematische Verzerrungen aufdeckt – etwa, wenn Gruppen tendenziell schlechter bewertet oder Kompetenzen systematisch übersehen werden. KI kann solche Muster sichtbar machen und Führungskräfte sensibilisieren.
Aber Fairness ist kein rein technisches Konzept…
Rieke Hullmann: Nein, es braucht auch strukturelle Veränderungen – zum Beispiel bei Zieldefinitionen oder Feedbackformaten. Es braucht Prozesse und Strukturen, die diese Daten verantwortungsvoll nutzen. Durch Automatisierung und smarte Prozessgestaltung können Performance Management Systeme zudem konsistente und strukturiertere Bewertungen sicherstellen, was die Vergleichbarkeit und Objektivität erhöht.
Welche Risiken und Stolpersteine sollten Unternehmen kennen, bevor sie GenAI einsetzen?
Mariana Sailer: Performance Management ist ein sensibles Thema – wenn Mitarbeitende den Eindruck bekommen, ihre Entwicklung wird von Algorithmen bewertet, schürt das Misstrauen. Zudem brauchen wir Klarheit: Welche Daten fließen ein? Wer interpretiert die Ergebnisse? Und: Wie werden daraus Maßnahmen abgeleitet? Ohne Transparenz, Kommunikation und ethische Leitplanken kann GenAI mehr schaden als nützen.
Rieke Hullmann: Außerdem dürfen Unternehmen den Prozess der Neugestaltung nicht unterschätzen: Die digitale Transformation von Performance-Prozessen erfordert ein sorgfältiges Change-Management, damit Automatisierung und KI-gestützte Empfehlungen nicht als Blackbox wahrgenommen werden, sondern als transparente Unterstützung.
KI kann nicht die emotionale Intelligenz und das Situationsbewusstsein einer Führungskraft ersetzen, keine Konflikte moderieren oder persönliche Entwicklungen einordnen. Sie kann Hinweise geben, aber die Verantwortung bleibt immer beim Menschen.
Welche Rolle spielt die Verbindung von Technologie mit psychologischem und organisatorischem Know-how?
Rieke Hullmann: Eine zentrale. KI liefert Daten, aber kein Verständnis für Motivation, Teamdynamiken oder Veränderungsprozesse. Organisationen, die KI erfolgreich im HR-Bereich einsetzen wollen, brauchen interdisziplinäres Denken – Tech-Know-how einerseits, psychologische und organisationale Kompetenz andererseits. Genau diese Schnittstelle entscheidet darüber, ob KI nur effizient macht – oder wirksam wird.
Mariana Sailer: Besonders bei der Neugestaltung von Performance Management Prozessen ist es entscheidend, dass neben der Technologie auch die Bedürfnisse der Mitarbeitenden und Führungskräfte berücksichtigt werden, um Akzeptanz und Wirksamkeit zu sichern.
Wo sehen Sie die Grenzen von KI im Performance Management? Wo bleibt das menschliche Urteilsvermögen unverzichtbar?
Rieke Hullmann: KI ist stark in der Analyse und eine gute Unterstützung – aber sie kann nicht die emotionale Intelligenz und das Situationsbewusstsein einer Führungskraft ersetzen. Sie kann keine Konflikte moderieren, keine persönlichen Entwicklungen einordnen. Sie kann Hinweise geben, aber keine Verantwortung übernehmen. Letztere bleibt immer beim Menschen.
Mariana Sailer: Und genau da liegt auch die Verantwortung von Führung. Performance Management ist nicht nur eine analytische, sondern auch eine soziale Praxis. Gute Führung heißt, auch mit Unsicherheiten umzugehen – mit Widersprüchen, mit Emotionen. Letztlich geht es darum, die technischen Möglichkeiten zur Automatisierung und Optimierung mit menschlichem Feingefühl und Urteilsvermögen sinnvoll zu verbinden.
Vielen Dank für das Gespräch!