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23.06.2015

18:25 Uhr

Big Data

Wenn Computer über Karrieren entscheiden

VonMartin Seiwert , Jenny Niederstadt
Quelle:WirtschaftsWoche Online

Wenn Software Arbeitszeugnisse schreibt und Bewerber auswählt, zählen Daten statt Bauchgefühl. Mitarbeiter können bereits lückenlos überwacht werden. Ist das noch Personalarbeit oder schon Bespitzelung?

Computer könnten künftig über Karrieren entscheiden ap

Rechenzentrum

Computer könnten künftig über Karrieren entscheiden

Wer ins Büro von Sebastian Zabel tritt, erhascht einen Blick in die Zukunft. Mit ein paar Mausklicks informiert er sich über die Zufriedenheit der Mitarbeiter von Bewerbern auf öffentlichen Bewertungsportalen wie Kununu oder Glassdoor, die Erfolgsquoten der Stellenanzeigen oder die Social-Media-Profile der Bewerber. Doch obwohl Zabel Personaler ist, hat er wenig direkten Kontakt zu seinen Kollegen. Vielmehr durchforstet er deren Daten. Denn Zabel arbeitet bei Goodgame, Deutschlands größtem Hersteller von Spielesoftware.

Das Unternehmen verlässt sich bei der Planung neuer Produkte nicht allein auf eine gute Optik oder eine packende Geschichte. Vor allem betreibt es viel Aufwand, um das Nutzerverhalten zu erforschen: Im Hintergrund der Spiele sammelt Software anonym Auskunft über allgemeine Verhaltensmuster und Vorlieben. Dabei kommt ein gewaltiges Volumen zusammen: Goodgame hat immerhin Zugriff auf mehr als 260 Millionen Nutzer.

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Dieses Prinzip will das Unternehmen nun auf sein Personalwesen übertragen. „Wir sind davon überzeugt, dass wir damit belegbare und objektivere Entscheidungen treffen“, sagt Zabel. Er ist bei Goodgame zuständig für People Analytics.

Dahinter verbirgt sich ein Thema, das in der Personalszene aktuell leidenschaftlich diskutiert wird – weil es die Arbeit der Branche für immer verändern könnte. Denn es naht ein Paradigmenwechsel: Bislang waren Menschen dafür zuständig, das Potenzial anderer Menschen einzuschätzen. Diese heikle Aufgabe soll künftig Software übernehmen.

Mitarbeiter können analysiert werden

Grund dafür ist der Wandel der Arbeitsplätze. Noch vor wenigen Jahren konnten oft nur Kollegen oder unmittelbare Vorgesetzte wissen, was Mitarbeiter so treiben, ob sie motiviert sind, wie kreativ sie denken. Heute hinterlassen Angestellte Millionen von digitalen Spuren, die ein genaueres Bild ergeben können. In immer mehr Branchen wird mithilfe von Informationstechnologie gearbeitet, meist auch mit Anbindung an das Internet. So kann das Verhalten fast aller Schreibtischarbeiter lückenlos dokumentiert, eingesehen und von Software bewertet werden.

Das große Vorbild der wachsenden People-Analytics-Gemeinde heißt Billy Beane. Der Manager des Baseball-Teams Oakland Athletics formte mithilfe von mathematischen Analysen eines der besten Teams in der Geschichte des Sports.

Wofür steht Big Data?

Der Hype um die Daten

Unter Big Data versteht man Technologie zur Verknüpfung und Auswertung riesiger Datenmengen. Ziel ist es, neue Erkenntnisse zu gewinnen – etwa welche Produkte einem Kunden gefallen oder wo unentschlossene Wähler wohnen.

Riese Datenmengen

Das Datenaufkommen verdoppelt sich ungefähr alle zwei Jahre. Viele der Informationen erzeugen nicht Menschen, sondern Maschinen – beispielsweise Smartphones, intelligente Stromzähler oder Autos. Gerade Bewegungsdaten sind fürs Marketing relevant.

Vielfältige Quellen

Big Data bedeutet auch: Es werden Daten aus verschiedensten Quellen miteinander verknüpft und zu einem Profil verschmolzen. Marketing-Experten setzen beispielsweise auf klassische Kundendatenbanken, Bewegungsdaten von Smartphones sowie Informationen aus Sozialen Netzwerken. Auch die Wettervorhersage kann nützlich sein, um bestimmte Produkte zu verkaufen.

Ergebnisse in Echtzeit

Besonderen Reiz gewinnt Big-Data-Technologie durch ihre Geschwindigkeit: In vielen Fällen spucken die Superrechner die Ergebnisse in Echtzeit aus, oder sie beschleunigen zumindest die Berechnungen im Vergleich zu herkömmlichen Technologien deutlich.

Korrelation statt Kausalität

Big Data führt zu einer Veränderung im Denken: Wer große Datenmengen auswertet, kann statistische Zusammenhänge entdecken, ohne die Gründe dafür zu verstehen – Korrelation statt Kausalität. Das könnte langfristig verändern, wie wir Menschen Probleme lösen.

Der US-Einzelhandelsgigant Wal-Mart zählt inzwischen ebenso zu den Anhängern der Idee wie die Bank Credit Suisse. Der Autobauer General Motors lotet mit Befragungen aus, wie gut Mitarbeiter vernetzt sind, und integriert isolierte Angestellte wieder stärker in den internen Informationsfluss.

Die Airline JetBlue findet mit Datenanalysen in kürzerer Zeit die besseren Flugbegleiter, die Investmentbank Goldman Sachs filtert mit Logarithmen rund 100.000 Blindbewerbungen pro Jahr. Der Pharmakonzern Johnson & Johnson durchleuchtet vor allem das Wohlbefinden seiner Mitarbeiter und schafft mit darauf aufbauenden Gesundheitsprogrammen eine ebenso zufriedene wie leistungsstarke Belegschaft.

Kommentare (2)

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Herr Thomas Albers

23.06.2015, 18:51 Uhr

" die menschliche Fähigkeit, das Gegenüber auch emotional zu erleben, können sie nicht ersetzen. Strohmeier hält daher wenig davon, die Analysestärke der Computer gegen menschliche Empathie auszuspielen. Programme sind unfähig, die zwischenmenschliche Chemie zwischen Bewerbern und Unternehmen zu erfassen. Auch geniale Chaoten würden sie im Zweifelsfall wohl eher aussortieren, als zu erkennen, dass genau sie einem Haus den vielleicht fehlenden kreativen Impuls geben könnten."

Sie haben kürzlich ein Interview mit Jürgen Schmidhuber geführt. Ich denke nicht, dass er diese Sätze oben unterschreiben würde. Wenn Sie beschreiben können, was "diese besondere Chemie" ist, dann kann auch ein Algorithmus diese Entscheidung treffen. Wenn Sie nicht beschreiben können, was "diese besondere Chemie" sein soll und sich trotzdem "für dieses Bauchgefühl" entscheiden, dann machen Sie genau das falsch, wovor Sie ein Algorithmus schützt: Irrationale Entscheidungen ohne Grundlage zu treffen. Das ist der Grund, warum Algorithmen systematisch überlegen sind: Weil überprüfbare Kriterien und Kochrezepte angewandt werden.

Ob ein Algorithmus einen "kreativen Chaoten" aussortiert, hängt im Wesentlichen von demjenigen ab, der die Kriterien für die Auswahl trifft. Ein Computer-Programm ist zu solchen Unterscheidungen nach stand der Technik durchaus in der Lage.

Herr Thomas Albers

23.06.2015, 18:55 Uhr

Im Übrigen würde Herr Schmidhuber dem Algorithmus anhand von Beispielen zeigen, was ein "kreativer Chaot" ist. Ein moderner Algorithmus lernt die Regeln sogar selbständig: Man muss ihm nicht einmal sagen, dass es "kreative Chaoten" gibt, Schmidthubers Algorithmen finden solche "Klassen" sogar selbständig. Es lohnt sich wirklich, den Artikel im Handelsblatt zu lesen.

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