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Künstliche Intelligenz in der Firma: Wenn Ihr Chef weiß, dass Sie kündigen werden, bevor Sie es selbst wissen

Um gute Mitarbeiter nicht zu verlieren, setzen Konzerne zunehmend auf künstliche Intelligenz in der Personalabteilung. Computer identifizieren Mitarbeiter, die in nächster Zeit kündigen könnten – und schlagen Alarm.

Künstliche Intelligenz soll verhindern, dass wertvolle Mitarbeiter abspringen

Künstliche Intelligenz soll verhindern, dass wertvolle Mitarbeiter abspringen

Getty Images

Wenn es darum geht, geeignete Mitarbeiter zu finden, setzen viele Unternehmen schon längst auf Algorithmen. Computer filtern aus der Flut an Bewerbungen geeignete Kandidaten heraus. Manch Experte prophezeit sogar, dass Bewerbungsgespräche in einigen Jahren komplett entfallen. Doch nicht nur bei der Personalgewinnung können Computer helfen, nun sollen sie auch noch verhindern, dass wertvolle Beschäftigte wieder kündigen.

Von den 100 größten Unternehmen der Welt hätten fast alle in den vergangenen Jahren ein Datenteam in der Personalabteilung aufgebaut sowie die Stelle eines Head of talent analytics geschaffen, berichtet Brian Kropp von der Analysefirma Gartner in der "Washington Post". Vor allem in Ländern mit geringer Arbeitslosigkeit wie den USA sind Unternehmen darauf erpicht, keine guten Mitarbeiter zu verlieren, weil Ersatz zu finden schwierig und kostspielig ist.

IBM berechnet Kündigungschancen mit Watson

Als einer der Vorreiter gilt IT-Riese IBM. Die dortige Chefin Ginni Rometty, immerhin Herrin über mehr als 350.000 Mitarbeiter weltweit, erklärte kürzlich in einem CNBC-Interview, ihre Personaler könnten dank künstlicher Intelligenz mittlerweile mit 95-prozentiger Sicherheit vorhersagen, welcher Mitarbeiter kurz davor stehe, den Job zu kündigen. Das Programm dafür hat IBM selbst mit Hilfe des Supercomputers Watson entwickelt und verkauft es auch an andere Unternehmen.

Wie die Kündigungswahrscheinlichkeit genau berechnet wird, ist geheim. Aber zu den Faktoren, die eine Rolle spielen, zählen zum Beispiel die Dauer der Betriebszugehörigkeit, interne und externe Lohnvergleiche, kürzlich erfolgte Beförderungen oder auch die Länge des Arbeitsweges, verriet Diane Gherson, Chief Human Resources Officer bei IBM, kürzlich in einem Interview.  Der Vorteil der künstlichen Intelligenz liege darin, dass sie in all den Daten Muster erkennen könne, die Personaler sonst übersehen würden, sagt Gherson.

Als Beispiel nennt sie den Fall einer Software-Entwicklerin, die vor vier Jahren zeitgleich mit drei anderen Absolventinnen von der gleichen Elite-Uni ins Unternehmen gekommen war. Die anderen drei waren in der Zeit befördert worden, die eine Software-Entwicklerin nicht. Da alle in völlig unterschiedlichen Bereichen der Firma arbeiteten, wäre ein menschlicher Personaler wohl nicht auf die Idee gekommen, dass sich die vier untereinander vergleichen würden. Der Computer aber erkannte die Gemeinsamkeit und wies auf die potenzielle Unzufriedenheit der übergangenen Kollegin hin. Sie wurde daraufhin stärker gefördert und erhielt ein größeres Aufgabengebiet.

Nichts für "Low Performer"

Natürlich ist die KI nicht dafür da, jeden Mitläufer an Bord zu halten. Das Programm diene dazu, Leistungsträger mit besonders gefragten Fertigkeiten zu halten, sagt Gherson. "Low Performer" könnten dagegen nicht mit spezieller Zuwendung rechnen.

E-Mail-Verkehr und persönliche Social-Media-Accounts werden laut IBM nicht vom Kündigungsorakel überwacht. Andere Firmen sind da weniger zimperlich. So gibt es etwa Tools, die öffentlich zugängliche LinkedIn-Profile scannen, um kündigungsaffine Beschäftigte zu identifizieren. Andere Programme können aus dem E-Mail-Verkehr von Mitarbeitern wichtige Schlüsse ziehen, ohne den Inhalt zu kennen, wie HR-Experte Josh Bersin kürzlich in einem Beitrag berichtete. Der entscheidende Indikator ist hierbei, die nachlassende Frequenz der Kommunikation als Folge nachlassenden Engagements. Kündigungswillige Mitarbeiter kann man demnach daran erkennen, dass sie schon sechs Monate vor dem Abschied weniger Emails schreiben als zuvor.

Quellen: Washington Post / CNBC / Quartz / Josh Bersin 

Wer ahnt, dass sein Job in Gefahr ist, kann gegensteuern