Folgender Blogbeitrag wurde von Marko Wolter im Rahmen eines Leistungsnachweises des CAS AI Management verfasst und enthält subjektive Färbungen. Bewertet wurde der Beitrag von Studiengangsleiterin Afke Schouten und redigiert von der Redaktion des Institute for Digital Business.

Ausgangslage und Vorgehensweise

Mit einem sehr markanten, auf Digitalisierung und AI ausgerichteten Aussenauftritt positionieren sich mittlerweile viele Unternehmen am Markt. Spannend war für mich, zu klären, wie digital sich eine Organisation jenseits der Produkte auch intern aufstellt. Im Interesse standen drei zentrale Fragen: Wie kompatibel sind die vorherrschenden Rahmenbedingungen mit der Generierung und Umsetzung von AI-Projekten? Ist eine digitale Transformation kulturell bereits im Gange? Und wie interagieren AI-Maturity und die Rolle von HR, die sie dabei einnehmen kann oder muss?

Für die Beantwortung der ersten beiden Fragen habe ich basierend auf umfassender Literaturrecherche ein eigenes Reifegradmodell zur Bestimmung der AI-Maturity mit acht Dimensionen entwickelt. Die Reifegradbestimmung erfolgte methodisch über eine interne Erhebung anhand eines strukturierten Fragebogens und eine subjektive eigene Analyse (basierend auf Erfahrungen, Beobachtungen und Dokumenten). Auf die dritte Frage antworte ich abschliessend mit der Entwicklung eines Zielbetriebsmodells für HR im Kontext AI.

Kein überraschendes Ergebnis, obwohl es dennoch überraschte

Die analysierte Organisation ist bereits auf der AI-Maturity Journey unterwegs, muss intern aber noch viele Weichenstellungen vornehmen, um AI systematisch zu verankern. Gut aufgestellt vor allem in den Dimensionen Vision & Strategy sowie Tools & Technology, hinken die Prozesse und die Kultur noch hinterher. HR als Funktionsbereich wird dabei ähnlich, aber fast durchweg schlechter bewertet. Das ruft nach notwendiger Erneuerung des HR-Bereichs. Richtig so! Denn nur mit eigener Agilität kann HR als Impulsgeber und Verstärker für die Entwicklung und Umsetzung von AI-Projekten im gesamten Unternehmen glänzen. Einmal erkannt, besitzt HR vielfältige Hebel und Stellschrauben, um auf sämtliche analysierte Dimensionen einzuwirken – direkt oder indirekt. Diese Einsicht ist nicht neu. Doch die Summe und Vielzahl konkreter Handlungsmöglichkeiten hat selbst mich während der Ausarbeitung überrascht.

Fakt ist, dass AI-Maturity und die Rolle von HR für AI weiterhin unterschätzt bzw. unterbewertet wird. Häufig steht sich HR selbst im Weg, weil es diesem Anspruch gar nicht gerecht werden möchte oder an Kompetenzen mangelt. Mit einer agilen Denke und Arbeitsweise kann sich HR nun jedoch viel kurzfristiger neu ausrichten. Es braucht keinen mehrjährigen Prozess mehr. Allein schon die Ausarbeitung des agilen Target Operating Models für HR hat mich ermutigt und animiert, bereits am nächsten Tag selbst Veränderungen anzugehen.

Und wie steht es um AI innerhalb von HR?

Dort gibt es grosses Potential. In fast allen Kernprozessen finden sich Möglichkeiten zu AI-Anwendungen. HR kann erst als Labor und dann als Motor für die Forcierung von Digitalisierungs- und AI-Projekten agieren. Gerne hätte ich in meinem gegenwärtigen Enthusiasmus mehr Zeit und Inhalt auf konkrete use cases für AI-Projekte im HR verwendet, doch der gesetzte Rahmen der Arbeit liess dies nicht zu.

Kritische Reflexion der Vorgehensweise und Methodik

In der praktischen Umsetzung der Methodenauswahl traten Herausforderungen auf, die ich nicht vorhergesehen habe. Während der erfolgten Telefoninterviews wurde deutlich, dass der Aufbau und die vorformulierten Aussagen im Fragebogen diverse Unschärfen aufweisen. Diese verursachten eine (unnötig) grosse Interpretationsbandbreite der Antworten und hatten damit einen verzerrenden Einfluss auf die Ergebnisse:

– Einige Aussagen beinhalteten mehrere Teil-Aspekte und waren dadurch für die Befragten schwer als Einheit zu bewerten
– Die Zuordnung der Aussagen zu den Dimensionen war nicht immer eindeutig, einige Statements wurden als zu gleichartig empfunden
– Konnte eine Aussage wegen mangelnder Beobachtungspunkte nicht für HR bewertet werden, wurde einfach die Einschätzung vom Gesamtunternehmen übernommen

Da ich diese Faktoren erst während oder nach einigen Gesprächen erkannte, war es zu spät für eine Neuausrichtung oder Neumodellierung. Ich habe gelernt: sprachliche Genauigkeit, eindeutige Zuordnungen sowie einleitende Begriffserklärungen erfordern eine viel bessere Vorbereitung.

Moment mal…

Warum erfolgte die Befragung telefonisch und nicht „digital“, wenn es schon um dieses Thema geht!? Mir schien das persönliche Gespräch als zu wichtig, eine rein digitale Abfrage zu pauschalisiert. Das sollte sich bestätigen. Die Interviews, initial mit einer Dauer von 30-45 min angesetzt, haben durchweg zu wesentlich längerem (aber hochspannendem) Austausch geführt: es gab Rede- und Erklärungsbedarf! Trotzdem: nächstes Mal digital unterstützt, denn die Auswertung nahm zu viel Zeit ein.

AI-Maturity und die Rolle von HR: ein Fazit

Trotz der genannten wissenschaftlichen Schwächen habe ich die Methodik beibehalten, die Antworten summiert und mit meiner eigenen Bewertung in einem grossen Bild zusammengeführt. Aus Zeitgründen wurde auf detailliertere statistische Auswertungen verzichtet. Letztlich hat mich die gewählte Methodik jedoch nicht an einer klaren Schlussfolgerung gehindert: HR hat enormes Einflusspotential auf die digitale Transformation in der Organisation! Und mit einem agilen Zielbetriebsmodell positioniert sich HR effektiv in der Rolle als strategischer Partner, Treiber und Innovator für AI-Projekte. Diese Botschaft sollte alle HR-Mitarbeitenden erreichen -egal auf welcher Reifegradstufe sich ihre Organisation befindet.