KI im Kompetenzmanagement: Chancen, Risiken und wie der Einsatz gelingt

In den vergangenen Jahren haben mehrere Organisationen bewusst umgesteuert: Statt sich wie bisher auf Jobtitel und berufliche Werdegänge zu verlassen, stellen sie Kompetenzen in den Mittelpunkt. Denn wer Kompetenzen ins Zentrum rückt, profitiert in mehrfacher Hinsicht: Fachkräfteengpässe lassen sich abfedern, Kompetenzlücken schließen, das Engagement der Mitarbeitenden steigt und das Unternehmenswachstum wird gestärkt, um nur einige Vorteile zu nennen.

Ein kompetenzbasierter Ansatz entspricht nicht nur den Anforderungen einer schnelllebigen, globalisierten Wirtschaft. Er fördert auch Inklusion, weil er auf die Fähigkeiten eines Menschen schaut statt auf klassische Statusmerkmale wie die besuchte Hochschule oder Universität.

Heute ermöglichen Fortschritte in der KI, kompetenzbasierte Ansätze breiter und wirkungsvoller umzusetzen. Entsprechend setzen Organisationen zunehmend auf KI-gestützte Lösungen, um ihre Prozesse im Kompetenzmanagement zu verschlanken.

KI-gestützte Systeme für das Kompetenzmanagement versprechen Agilität, Skalierbarkeit und datenbasierte Erkenntnisse. Damit können sie grundlegend verändern, wie Organisationen das Potenzial ihrer Belegschaft verstehen und ausschöpfen. Von der Talentgewinnung über den Aufbau von Kompetenztaxonomien und den Abgleich von Stellenanforderungen mit passenden Personen bis hin zu Mitarbeiterentwicklung und Performance Management: KI eröffnet zahlreiche Möglichkeiten, Kompetenzen in der Organisation besser zu erkennen, zu strukturieren, zu fördern und einzusetzen.

So spannend das alles ist: Der Einsatz von KI im Kompetenzmanagement bringt auch Herausforderungen und Komplexität mit sich.

In diesem Beitrag beleuchten wir sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen KI-gestützter Systeme für das Kompetenzmanagement. Ziel ist ein umfassendes Verständnis dafür, wie Organisationen die Vorteile von KI nutzen können, um das volle Potenzial ihrer Talente für bestmögliche Ergebnisse zu erschließen, und welche Hürden ihnen dabei begegnen können.

KI und Kompetenzmanagement

Gartner definiert KI-gestütztes Kompetenzmanagement wie folgt:

„…[Eine] grundlegende Fähigkeit im Talent- und Arbeitsalltag, die Natural Language Processing, Wissensgraphen und andere KI-Techniken nutzt, um ein dynamisches Abbild von Kompetenzdaten zu erstellen. Sie dient dazu, Kompetenzen für Personen, Inhalte, Arbeitsaufgaben, Karrierepfade und Jobs automatisiert abzuleiten.“

Folgende Einsatzmöglichkeiten bietet KI im Kompetenzmanagement.

1. Talentgewinnung

Die Talentgewinnung gehört zu den ersten Bereichen, in denen KI in großem Umfang eingesetzt wurde.

In den vergangenen Jahren haben zahlreiche Organisationen ihre Einstellungsprozesse mithilfe von KI verschlankt. Sie nutzen sie etwa, um treffende Stellenanzeigen zu formulieren und Bewerbungen effizient vorzuprüfen. Das verkürzt die Time-to-Hire, verbessert die Qualität der Einstellungen und schließt menschliche Voreingenommenheit und Subjektivität bei der Kandidatenauswahl aus, was wiederum für mehr Vielfalt im Talentpool sorgt. Eines sollte man dabei aber nicht vergessen: KI kann menschliche Voreingenommenheit zwar verringern, ist selbst aber keineswegs frei von Bias. Mehr dazu im Abschnitt „Herausforderungen“ weiter unten.

Einem Bericht der SHRM (Society for Human Resource Management) zufolge setzte bis 2022 fast jede vierte Organisation Automatisierung oder künstliche Intelligenz (KI) für HR-Aufgaben ein, darunter Recruiting und Einstellung. Unter den HR-Fachleuten, die solche Tools nutzen, sagten laut Bericht mehr als zwei Drittel, dass sich offene Stellen dadurch schneller besetzen lassen: 53 % sahen etwas bessere, 16 % sogar deutlich bessere Ergebnisse durch Automatisierung oder KI. Eine spätere SHRM-Studie vom Januar 2024 zeigt außerdem: In Organisationen, die KI im HR-Bereich einsetzen, ist die Talentgewinnung das wichtigste Einsatzfeld. 64 % dieser Organisationen nutzen KI genau dafür. 

2. Kompetenzen erkennen und strukturieren

KI-gestütztes Kompetenzmanagement kann grundlegend verändern, wie Organisationen Kompetenzen am Arbeitsplatz erkennen und strukturieren. Mithilfe ausgefeilter Algorithmen und Datenanalysen können KI-Systeme Kompetenztaxonomien und Ontologien nutzen, um die Kompetenzen innerhalb der Organisation zu kategorisieren und zu verstehen. (Taxonomien bieten einen strukturierten Rahmen, um Kompetenzen zu klassifizieren, während Ontologien die Beziehungen zwischen ihnen aufzeigen und so unser Verständnis der Kompetenzdynamik vertiefen.) 

Darüber hinaus kann KI dabei helfen, dynamische Kompetenzmatrizen zu erstellen, die die Fähigkeiten der Mitarbeitenden laufend und in Echtzeit mit dem Bedarf der Organisation abgleichen. Dieser umfassende Ansatz sorgt für einen optimalen Personaleinsatz und hohe Produktivität. KI-Lösungen können Veränderungen bei Kompetenzen erfassen, indem sie aktiv Feedback einholen und Nutzer dazu bringen, sich mit sich weiterentwickelnden Kompetenzgraphen zu beschäftigen. So bleiben Organisationen bei der Kompetenzentwicklung auf dem Laufenden und können schnell auf veränderte Anforderungen reagieren.

Automatisierung spielt dabei eine entscheidende Rolle: Sie vereinfacht den Aufbau und die Aktualisierung von Kompetenzdaten und sorgt so für Konsistenz über verschiedene Systeme und Talentbereiche hinweg.

Besonders akut ist diese Herausforderung bei KI-Fähigkeiten: Hier kommen neue Kompetenzen schneller hinzu, als Organisationen sie erfassen können. Warum die meisten Organisationen nicht wissen, welche KI-Kompetenzen ihnen fehlen.

3. Kompetenzen mit Jobs und Personen abgleichen

KI verändert, wie Kompetenzen mit Jobs und Personen abgeglichen werden. Organisationen können so erkennen, welche Kompetenzen für bestimmte Rollen entscheidend sind und welche Kompetenzen potenzielle Kandidaten mitbringen. Möglich wird diese Zuordnung von Kandidaten zu Stellen durch Matching-Algorithmen, die Talente wirksam mit Aufgaben, Lern- und Jobchancen zusammenbringen. Da diese Algorithmen auf dynamischen Kompetenzdaten aus KI-Systemen beruhen, wird das Talent-Matching präziser und effizienter. 

Außerdem spielt KI eine wichtige Rolle in der strategischen Personalplanung: Sie verfolgt neu entstehende Kompetenzen und gleicht sie mit externen Markttrends ab. So können Organisationen mögliche Talentlücken in naher Zukunft genau vorhersagen. Indem KI die Kompetenzen der eigenen Mitarbeitenden mit denen von Wettbewerbern vergleicht, sorgt sie dafür, dass Organisationen mit den Entwicklungen ihrer Branche Schritt halten. 

Auf Basis dieser Informationen gibt KI zudem Empfehlungen zur internen Mobilität und schlägt Anpassungen von Rollen oder Positionen vor, um die Fähigkeiten der Belegschaft optimal zu nutzen und wirksam auf sich wandelnde Kompetenzanforderungen zu reagieren.

4. Personalentwicklung

KI wird in Organisationen häufig für die Personalentwicklung eingesetzt. Laut einer SHRM-Studie aus dem Jahr 2024 liegt die Personalentwicklung beim KI-Einsatz direkt hinter der Talentgewinnung auf Platz zwei: 43 % der Organisationen nutzen KI in diesem Bereich. KI-gestützte Lösungen für das Kompetenzmanagement stärken die Personalentwicklung, indem sie Lernmanagementsysteme mit fortschrittlichen Algorithmen ausstatten:

• Sie liefern personalisierte Lernempfehlungen für einzelne Mitarbeitende und sorgen so dafür, dass diese Zugang zu passenden Lernangeboten haben. Dieser individuelle Ansatz fördert nicht nur kontinuierliche Entwicklung, Weiterqualifizierung und Umschulung, sondern steigert auch die Motivation, weil er gezielt auf den jeweiligen Lernbedarf eingeht. Die Learning Experience Platform Degreed beispielsweise setzt KI bereits ein, um Weiterqualifizierung und Umschulung zu verbessern, und arbeitet daran, den KI-Einsatz im Kompetenzmanagement auszubauen. Zur Plattform gehört ein KI-gestütztes Erkennungstool, das personalisierte, kompetenzbezogene Ressourcen vorschlägt. Es analysiert die Kompetenzprofile und Lernhistorien der Mitarbeitenden, ermittelt Entwicklungsfelder und schlägt passende Kompetenzbereiche vor. Außerdem empfiehlt es konkrete Lernressourcen wie Onlinekurse und Bücher, die den Kompetenzaufbau erleichtern. So können Mitarbeitende ihre beruflichen Ziele wirksam erreichen.
• Mit KI-Systemen lassen sich Inhalte schnell erstellen, sodass Organisationen effizient mit der sich wandelnden Lernlandschaft Schritt halten. Da zudem der Lernfortschritt in Echtzeit verfolgt wird, erhalten Mitarbeitende zeitnah Feedback und Unterstützung, was ihr Wachstum und ihre Entwicklung zusätzlich fördert.

6. Performance Management

Ein effizientes Performance Management gehört zu den Vorteilen von KI im Kompetenzmanagement. Organisationen wechseln vom klassischen jährlichen Mitarbeitergespräch zu kontinuierlichem Feedback in Echtzeit, ermöglicht durch KI-gestützte Analysen. Dieser Wandel fördert den Kompetenzaufbau und sorgt dafür, dass Mitarbeitende und Organisation flexibel auf neue Herausforderungen reagieren können. Laut dem SHRM-Bericht von 2024 nutzen 57 % der Organisationen, die KI im Performance Management einsetzen, sie, um das Feedback durch Führungskräfte zu verbessern, und 46 %, um die Zielsetzung der Mitarbeitenden zu unterstützen.

Kurz gesagt: KI verändert das Kompetenzmanagement in den unterschiedlichsten Unternehmensfunktionen, von der Erkennung von Kompetenzen über Talentgewinnung und Kompetenz-Matching bis hin zu Performance Management und Personalentwicklung.

KI im HR-Bereich: Herausforderungen

KI in HR-Prozesse einzubinden ist vielversprechend. Genauso wichtig ist es jedoch, sich der Risiken bewusst zu sein, die der KI-Einsatz im HR-Bereich mit sich bringt. Wer sie kennt, kann frühzeitig gegensteuern. Dazu zählen unter anderem:

1. Voreingenommenheit

Eine der größten Sorgen beim Einsatz von KI in HR-Prozessen ist Bias. KI-Algorithmen sind wie jede Technologie anfällig für Verzerrungen, etwa aufgrund von Geschlecht, ethnischer Herkunft oder sozioökonomischem Hintergrund. Solche Verzerrungen verfestigen bestehende Ungleichheiten, untergraben Bemühungen um Vielfalt und Inklusion und beeinträchtigen Entscheidungsprozesse.

In der SHRM-Studie von 2022 gaben nur 2 von 5 Arbeitgebern, die solche Tools von Anbietern beziehen, an, dass diese sehr transparent darlegen, welche Maßnahmen sie zum Schutz vor Bias ergriffen haben. Zudem ergab der Bericht, dass 19 % der Organisationen, die Automatisierung und KI für HR-Aufgaben nutzen, Fälle festgestellt haben, in denen KI-Tools qualifizierte Bewerbende oder Mitarbeitende versehentlich übersehen oder ausgeschlossen haben.

„Automatisierung hilft HR ganz klar dabei, Organisationen echten Mehrwert zu liefern, gerade wenn es um die Gewinnung von Top-Talenten geht“, wird deren Chief of Staff und Head of Government Affairs Emily M. Dickens im Bericht zitiert. „Wir müssen uns aber darauf verlassen können, dass die Tools, die wir einsetzen, nicht zu Bias im Einstellungsprozess, im Performance Management oder in anderen HR-Bereichen führen.“

2. Datenschutzbedenken der Mitarbeitenden

Ein erhebliches Risiko von KI im Kompetenzmanagement ist ein möglicher Eingriff in die Privatsphäre der Mitarbeitenden und das Unbehagen, ständig erfasst und überwacht zu werden. Mitarbeitende können sich unwohl fühlen, wenn sie wissen, dass ihre Kompetenzen, ihre Leistung und sogar persönliche Eigenschaften fortlaufend von KI-Systemen ausgewertet werden. Diese Erfassung kann bei Mitarbeitenden das Gefühl von Überwachung, Misstrauen und Stress auslösen und sich letztlich auf Stimmung und Produktivität in der Organisation auswirken.

Untersuchungen von Gartner zeigen, dass Mitarbeitende solche Tools eher akzeptieren, wenn ihre Organisation offen mit Zweck und Funktionsweise umgeht. Transparenz darüber, warum erfasst wird, kann die Akzeptanz deutlich erhöhen: Mitarbeitende akzeptieren den Einsatz dieser Tools mit 50 % höherer Wahrscheinlichkeit, wenn die Führung offen über die Gründe für die Einführung spricht. Darüber hinaus hat auch die wissenschaftliche Forschung festgestellt, dass Mitarbeitende eine technologiegestützte Verhaltenserfassung im Allgemeinen eher akzeptieren als eine Erfassung durch Menschen. Die richtige Balance zwischen dem Einsatz von KI im Kompetenzmanagement und einem transparenten Umgang mit den Bedenken der Mitarbeitenden ist entscheidend, um Vertrauen aufzubauen und ein positives Arbeitsumfeld zu erhalten.

3. Rechtliche Fragen zum Datenschutz

Wer KI im Kompetenzmanagement einsetzt, bewegt sich in einem komplexen rechtlichen Umfeld, insbesondere im Hinblick auf Datenschutzgesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa und den California Privacy Rights Act (CPRA) in den USA. Diese Gesetze stellen strenge Anforderungen an die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten, einschließlich der Mitarbeiterdaten, die in Systemen für das Kompetenzmanagement genutzt werden. Die Einhaltung dieser Vorgaben ist entscheidend, um rechtliche Folgen wie Bußgelder und Reputationsschäden zu vermeiden.

Ein unsachgemäßer Umgang mit Mitarbeiterdaten kann zu Verstößen gegen solche Datenschutzgesetze führen und erhebliche rechtliche Risiken mit sich bringen. Werden sensible Mitarbeiterdaten an externe KI-Dienste übermittelt, steigt das Risiko von Datenpannen und unbefugtem Zugriff.

Für Organisationen, die KI im Kompetenzmanagement einsetzen, ist es unerlässlich, die geltenden rechtlichen Rahmenbedingungen zu kennen und ein vorausschauendes Risikomanagement zu etablieren. Die Einhaltung von Datenschutzvorschriften erfordert eine fortlaufende Beobachtung von Änderungen in Gesetzgebung und Branchenstandards sowie eine entsprechende Anpassung.

Ein Bericht auf der Website der American Bar Association bringt das Problem auf den Punkt: „Viele Unternehmen haben KI als Allheilmittel für die Personalauswahl angepriesen … Ohne sorgfältige Prüfung und Analyse können diese Tools jedoch selbst Verzerrungen in den Prozess tragen und Arbeitgeber nach verschiedenen Gesetzen auf Bundes-, Bundesstaats- und Kommunalebene haftbar machen“, heißt es dort.

Was ist angesichts dieser Herausforderungen und dieser Komplexität der beste Weg nach vorn? 

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KI ist ein wertvolles Werkzeug, aber kein Allheilmittel

KI bietet viele Vorteile, sollte aber als Werkzeug gesehen werden und nicht als alleinige Lösung für wirksames Kompetenzmanagement. Organisationen können mit KI ihre HR-Prozesse verbessern, sollten dabei aber mögliche Nachteile und die damit verbundenen Risiken im Blick behalten. Wer diese Herausforderungen ernst nimmt und gezielt Strategien dagegen umsetzt, kann die Vorteile von KI nutzen und zugleich Fairness, Chancengerechtigkeit und Inklusion am Arbeitsplatz wahren.

Zentrale Strategien für einen wirksamen KI-Einsatz:

• Vielfältige und repräsentative Daten: Füttern Sie Algorithmen und Matching-Engines mit vielfältigeren Daten, um Bias zu verringern. Achten Sie darauf, dass KI-Algorithmen mit diversen Datensätzen trainiert werden, damit sie die Vielfalt der realen Welt treffend abbilden und das Talent-Matching verbessern.
• Laufende Überwachung und Bewertung: Prüfen Sie KI-Algorithmen kontinuierlich auf Bias und Fairness. Schaffen Sie interne Prozesse, mit denen sich Bias systematisch erkennen und beheben lässt, sobald er auftritt.
• Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Legen Sie bei KI-Algorithmen Wert auf Transparenz und entscheiden Sie sich für White-Box-Lösungen, die die Entscheidungsprozesse vollständig offenlegen. Das schafft Vertrauen und klare Verantwortlichkeiten in KI-gestützten HR-Prozessen. White-Box-Lösungen machen die Logik und die Parameter hinter jeder Entscheidung vollständig sichtbar, sodass HR-Teams nachvollziehen und anpassen können, welche Variablen die Algorithmen berücksichtigen. Black-Box-Systeme dagegen arbeiten mit undurchsichtigen internen Abläufen ohne jede Transparenz, was Bias begünstigen kann.
• Menschliche Kontrolle und Eingriffsmöglichkeiten: Lassen Sie Menschen die Kontrolle behalten, vor allem in sensiblen Bereichen wie Recruiting und Leistungsbeurteilung. Menschliches Urteilsvermögen hilft, Bias zu erkennen und zu korrigieren, der KI-Systemen womöglich entgeht.
• Es gibt keine Lösung, die für alle passt: KI-Lösungen können von Organisation zu Organisation unterschiedlich ausfallen. Was in der einen gut funktioniert, muss in der anderen nicht genauso funktionieren.
• Setzen Sie auf einen hybriden Ansatz: Kombinieren Sie im Kompetenzmanagement strukturierte, KI-gestützte Kompetenzdatenbanken mit offenen Feldern, in denen Mitarbeitende selbst etwas eintragen können. Das fördert das Engagement und sorgt für ein umfassendes Bild der vorhandenen Kompetenzen.
• Optimieren Sie Ihre Kompetenztaxonomien: Finden Sie beim Aufbau von Kompetenztaxonomien das richtige Verhältnis von Tiefe und Breite. KI ermöglicht zwar eine sehr umfassende Abdeckung, doch zu viele Kompetenzen schwächen die Wirksamkeit der Kompetenzerfassung. Konzentrieren Sie sich auf die relevanten Kompetenzen, damit alles klar und fokussiert bleibt.
• Prüfen Sie, was die KI liefert: Jede Organisation hat ihre ganz eigenen Besonderheiten. Die Beteiligten müssen KI-generierte Ergebnisse daher prüfen, um sicherzugehen, dass sie wirklich zu den konkreten Zielen und Werten der Organisation passen.
• Stellen Sie ethische Aspekte in den Vordergrund: Halten Sie sich bei der Entwicklung und Nutzung von KI an zentrale ethische Grundsätze: menschliches Potenzial stärken, sich positiv auf die Gesellschaft auswirken, für Transparenz und Fairness eintreten und sich klar zu Datenschutz und Datensicherheit bekennen. 

Mit diesen Strategien können Organisationen die Vorteile von KI im Kompetenzmanagement wirksam nutzen, mögliche Risiken verringern und ethische Standards wahren.

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