KI-Tool auswählen, Lizenzen verteilen – und los geht die Transformation? – Ganz so einfach ist es leider nicht. Denn ob KI in einem Unternehmen wirklich einen Mehrwert schafft, entscheidet sich nicht allein an der Technologie. Wenn Daten in unterschiedlichen Systemen liegen, Skills nicht transparent sind und Learning, Talent und Performance nebeneinanderher laufen, fehlt der KI vor allem eines: Kontext.
Genau deshalb betrachten Maika Kölle und Sabrina Sommer von Cornerstone OnDemand KI-Reife nicht als klassisches IT-Projekt, sondern als HR-Transformation.
Im Interview sprechen wir darüber, warum Unternehmen nicht bei der KI anfangen sollten, weshalb Skills zur entscheidenden Grundlage werden, warum dafür trotzdem nicht erst jahrelang die perfekte Datenbasis geschaffen werden muss – und welche Rolle der Mensch bei all dem spielt.
Auf geht’s:
SAATKORN: Maika und Sabrina, bitte stellt Euch den SAATKORN Leser:innen doch kurz vor. Was macht Ihr bei Cornerstone?
Maika: Ich bin Account Manager bei Cornerstone und dafür verantwortlich, dass unsere Kunden optimal von uns unterstützt werden. Der Austausch beginnt dabei sehr häufig mit den Herausforderungen und Zielen einer Organisation.
Gerade beim Thema KI fällt mir auf, dass es in HR noch viele Unsicherheiten gibt: Wo fangen wir eigentlich an? Wer ist verantwortlich? Und wie schaffen wir es, KI wirklich in die Organisation zu bringen?
Sabrina: Ich bin Sabrina Sommer und komme aus dem Solution Consulting bei Cornerstone. Ich bringe vor allem die Praxis- und Technologieperspektive mit: Welche Grundlagen braucht es überhaupt und was lässt sich heute schon umsetzen?
SAATKORN: Ihr sagt ziemlich deutlich: KI-Reife ist kein klassisches IT-Projekt. Warum eigentlich nicht?
Maika: Weil sich KI-Transformation nicht allein an der Technologie entscheidet.
Viele Unternehmen starten direkt mit einem Tool. Die ersten Ergebnisse sind vielleicht interessant, bleiben aber punktuell. Denn KI kann zwar Informationen verarbeiten – sie muss aber auch verstehen können, was diese Informationen für die jeweilige Organisation und für die Menschen darin bedeuten.
Wir vergleichen das gerne mit einem Rennwagen. Viele Unternehmen steigen direkt ein, weil sie den KI-Hype nicht verpassen wollen. Dann stellen sie fest, dass die Straße dafür eigentlich noch gar nicht gebaut ist.
Die entscheidende Frage ist deshalb nicht mehr, ob KI unsere Arbeitswelt verändert. Das passiert bereits. Die Frage ist: Haben wir die Voraussetzungen geschaffen, damit daraus sinnvoller und nachhaltiger Nutzen entstehen kann?
SAATKORN: Und wie baut man diese „Straße“? Wo sollten Unternehmen anfangen?
Sabrina: Wir betrachten dafür vier Phasen: Digitalisieren, Vernetzen, Skills verstehen und KI anschließend wirklich wirksam im Arbeitsalltag nutzen.
Wichtig ist dabei: Nicht jedes Unternehmen startet bei null. Viele Organisationen haben längst Systeme für Learning, Talent, Recruiting oder Performance im Einsatz.
Deshalb sollte die erste Frage immer sein: Wo stehen wir heute? – Und dann geht es nicht darum, sofort den maximalen KI-Reifegrad zu erreichen, sondern den nächsten Schritt zu identifizieren, der für die Organisation den größten Mehrwert bringt.
SAATKORN: Viele Unternehmen haben doch längst jede Menge HR-Systeme und Daten. Warum reicht das nicht?
Sabrina: Weil diese Systeme häufig nebeneinander existieren. Learning weiß beispielsweise, welche Inhalte eine Person konsumiert hat. Aber vielleicht nicht, welche Zielrolle diese Person anstrebt, welches Entwicklungsziel sie verfolgt oder welche Skills künftig benötigt werden.
Talent wiederum kennt Rollen und Potenziale, hat aber möglicherweise keinen Kontext dazu, was eine Person gerade lernt.
Wenn diese Informationen nicht miteinander verbunden werden, fehlt der Kontext. Und genau dann bleiben auch KI-Empfehlungen eher generisch.
SAATKORN: Ihr bezeichnet Skills als eine Art „Währung der Zukunft“. Was macht Skills für Euch so wichtig?
Maika: Skills schaffen eine gemeinsame Sprache.
Unternehmen müssen im Grunde vier Fragen beantworten können: Welche Skills haben wir heute? Welche brauchen wir künftig? Wo entstehen Engpässe? Und welches Potenzial können wir intern entwickeln?
Erst wenn ich Fähigkeiten und Lücken sichtbar machen kann, kann ich daraus auch gezielte Entscheidungen ableiten. Das betrifft Learning genauso wie Talent, Performance oder interne Mobilität. Wenn diese Perspektiven zusammenkommen, entsteht ein wesentlich vollständigeres Bild der Organisation.
SAATKORN: Reicht es dann, einmal eine große Skill-Taxonomie aufzubauen und anschließend ist das Thema erledigt?
Sabrina: Nein. Genau das ist eine der Herausforderungen.
Skills verändern sich sehr schnell. Eine statische Skill-Taxonomie kann deshalb relativ schnell veralten. Wir brauchen eine dynamische Sicht auf Skills, die sich weiterentwickelt und auch Veränderungen am Markt berücksichtigt. Und sie darf nicht irgendwo separat liegen. Skills müssen in die Prozesse integriert sein, in denen Mitarbeitende ohnehin arbeiten, lernen und sich entwickeln.
SAATKORN: Jetzt klingt das nach einem ziemlich großen Projekt. Muss meine komplette Daten- und Skill-Architektur perfekt sein, bevor ich mit KI sinnvoll starten kann?
Sabrina: Nein, auf keinen Fall. Perfekte Daten sind keine Voraussetzung, um anzufangen. Unternehmen können auch mit einem kleineren Bereich oder einem Pilotprojekt starten und von dort aus weiterarbeiten.
Entscheidend ist vielmehr, dass es einen verantwortlichen Prozess gibt, wie mit Datenqualität und Skills umgegangen wird. Auch beim Aufbau einer Skill-Architektur kann KI unterstützen und Prozesse deutlich beschleunigen. Aber es braucht weiterhin den Menschen, der überprüft und einordnet.
SAATKORN: Woran erkenne ich denn überhaupt, wie KI-reif meine Organisation heute schon ist?
Maika: Nicht daran, wie viele KI-Tools wir eingekauft haben. Man sollte sich vielmehr anschauen: Wie digitalisiert sind unsere Prozesse? Welche Datenbasis haben wir? Wie gut sind unsere Systeme und Informationen miteinander verbunden? Haben wir Transparenz über die Skills in der Organisation? Und fließen diese Informationen tatsächlich in Entscheidungen ein?
Dabei geht es auch nicht darum, möglichst schnell irgendeinen maximalen Reifegrad zu erreichen. Die wichtigere Frage ist: Wo stehen wir gerade und was ist der nächste sinnvolle Schritt für unseren konkreten Anwendungsfall?
SAATKORN: Und wer sollte diesen KI-Reifegrad beurteilen? HR? IT? Die Geschäftsführung?
Maika: Aus unserer Sicht nicht eine einzelne Person oder Funktion. KI-Transformation betrifft die gesamte Organisation. Deshalb sollte auch gemeinsam darauf geschaut werden.
HR spielt natürlich eine wichtige Rolle, weil es um Menschen, Fähigkeiten, Lernen und Entwicklung geht. Aber es braucht genauso die anderen Funktionen und Stakeholder im Unternehmen. Wenn wir über Transformation sprechen, müssen wir die Menschen einbeziehen, die von dieser Veränderung betroffen sind und mit der Technologie arbeiten sollen.
SAATKORN: Wenn Learning, Talent, Performance und Skills miteinander verbunden werden – was entsteht daraus konkret?
Maika: Die bisher getrennten Perspektiven kommen zusammen. Learning unterstützt Entwicklung im jeweiligen Kontext. Talent macht Potenziale und interne Mobilität sichtbar. Performance verbindet Ziele und Entwicklung. Skills zeigen Fähigkeiten und Lücken. Und Intelligence hilft dabei, diese Informationen einzuordnen und daraus Handlungen abzuleiten.
Dann kann eine Organisation wesentlich schneller erkennen, wo sie steht, wo Veränderungen stattfinden und an welchen Stellen gezielte Maßnahmen notwendig sind.
Und damit schließt sich auch wieder der Kreis unserer vier Phasen: Digitalisierung schafft Informationen. Vernetzung gibt ihnen Kontext. Skills machen Fähigkeiten, Lücken und Potenziale sichtbar. Erst auf dieser Basis kann KI sinnvoll personalisieren, unterstützen und skalieren.
SAATKORN: Bei all den Daten, Skills, Systemen und KI-Modellen – wo bleibt eigentlich der Mensch?
Sabrina: Im Zentrum. Die beste Daten- und Systemgrundlage führt nicht automatisch zu Veränderung. Denn am Ende verändert sich nicht nur die Technologie. Es verändert sich auch, wie Menschen arbeiten, lernen und zusammenarbeiten.
Deshalb ist Kultur ein entscheidender Baustein. Technologie schafft Möglichkeiten. Aber die Menschen entscheiden, was daraus entsteht. Wenn Menschen Angst davor haben, Fehler zu machen, wenn Wissen zurückgehalten wird oder Führungskräfte keine Orientierung geben, helfen auch die beste Technologie und die besten Daten nicht.
KI-Reife braucht deshalb eine Kultur, die Lernen ermöglicht. Menschen brauchen Zeit und sichere Räume, um neue Arbeitsweisen auszuprobieren.
SAATKORN: Wenn Ihr HR-Verantwortlichen zum Schluss drei Dinge mitgeben dürftet – welche wären das?
Maika: Erstens: KI-Reife ist HR-Transformation und nicht einfach die Einführung einer neuen Technologie.
Zweitens: Skills sind eine zentrale Grundlage, um Fähigkeiten, Lücken und Potenziale in einer Organisation sichtbar zu machen.
Und drittens: Learning, Talent und Performance sollten nicht isoliert voneinander betrachtet werden. Erst wenn diese Informationen miteinander verbunden werden, entsteht der Kontext, den wir brauchen, um KI wirklich sinnvoll einzusetzen.
Am Ende geht es auch nicht um Mensch oder KI. Wir brauchen beides. KI kann unterstützen, Zusammenhänge erkennen und Prozesse skalieren. Aber Erfahrung, Kreativität, Kontext und menschliches Urteilsvermögen bleiben entscheidend.
SAATKORN: Maika und Sabrina, vielen Dank für das Interview!
Weiterführende Links
- Den vollständigen Vortrag von Maika und Sabrina gibt es in der 4INSIDER Mediathek.
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