Kompetenzmanagement in ServiceNow funktioniert besser mit Mitarbeiterdaten, die wirklich vollständig sind

Wenn Sie ServiceNow in Ihrem Unternehmen betreuen, kennen Sie die Möglichkeiten der Plattform bereits. Intelligentes Routing leitet Aufgaben an Mitarbeitende mit den passenden Fähigkeiten weiter. KI-Agenten geben Empfehlungen, stellen Wissen bereit und beschleunigen die Lösung von Anfragen. Talent Development, das ServiceNow-Produkt für Talent- und Kompetenzentwicklung (früher Employee Growth and Development), bildet Karrierepfade ab und zeigt, wo Entwicklungsbedarf besteht. Auf dem Papier ist das eine ausgefeilte Ebene für Skills Intelligence im Zentrum des Unternehmens.

In der Praxis ist sie allerdings nur so ausgefeilt wie die Daten, auf die sie zugreift. Und in den meisten Unternehmen sind diese Daten schlicht nicht vorhanden.

Auf den Enterprise-Plattformen, mit denen MuchSkills arbeitet (SAP, ServiceNow, Workday und weitere), liegt die Vollständigkeit der Mitarbeiterprofile typischerweise bei 20 bis 40 %. Die Kompetenzebene unter den KI-Funktionen von ServiceNow, also die Ebene, die bestimmt, wer welche Aufgabe zugewiesen bekommt, was der Agent empfiehlt und welcher Karrierepfad angezeigt wird, beruht damit in der Regel auf Profilen, die nicht einmal zur Hälfte ausgefüllt sind.

Das Versprechen: Eine einheitliche Kompetenzarchitektur

ServiceNow geht das Thema Kompetenzmanagement über mehrere miteinander verknüpfte Bereiche an. Im Kern können Unternehmen eine Kompetenztaxonomie definieren, Mitarbeitenden Kompetenzen zuordnen und diese Profile nutzen, um Ergebnisse auf der gesamten Plattform zu steuern.

In IT- und Field-Service-Workflows sorgt kompetenzbasiertes Routing dafür, dass eingehende Aufgaben bei den Mitarbeitenden landen, deren Profil die passende Fähigkeit ausweist. In Talent Development steuern Kompetenzdaten personalisierte Lernempfehlungen, Karrierepfade und Entwicklungsziele. Die KI-Agenten von ServiceNow, darunter die Now-Assist-Funktionen für HR, IT und Kundenservice, brauchen zunehmend präzise Mitarbeiterdaten, um Interaktionen zu personalisieren und Empfehlungen gezielt zu steuern.

Der Ansatz ist schlüssig. Eine einheitliche Plattform, auf der Kompetenzen aus dem Mitarbeiterprofil in Routing, KI-Agenten und Karriereentwicklung einfließen, ist genau das, was Großunternehmen aufbauen wollen. Die Schwachstelle liegt nicht im Konzept, sondern in den Daten, auf die das Konzept angewiesen ist.

Die Realität: Datenhaltungssysteme bringen niemanden zum Mitmachen

Die Vollständigkeit von Mitarbeiterprofilen in ITSM- und HR-Plattformen für Unternehmen folgt einem immer gleichen Muster: Mitarbeitende erhalten Zugang, füllen einige erste Angaben aus (meist Jobtitel, eine Handvoll angegebener Kompetenzen und ein paar grundlegende Rollendetails) und kehren nur selten zurück, um sie zu aktualisieren. Auf den Plattformen, mit denen wir arbeiten, pendelt sich das bei 20 bis 40 % Vollständigkeit ein, im Schnitt mit drei bis fünf Kompetenzen pro Person.

Agenten, die mit 30-prozentigen Daten trainiert werden, treffen 30-prozentige Entscheidungen. Kompetenzbasiertes Routing auf Basis lückenhafter Profile verteilt Aufgaben nach dem, was angegeben ist, und übersieht dabei eine entscheidende Variable: ob die Person diese Kompetenz überhaupt einsetzen möchte. KI-Empfehlungen, die auf unvollständigen Entwicklungsdaten beruhen, spiegeln die Lücken in den Daten wider, nicht die Realität der Belegschaft. Nachfolge- und Personalplanung auf Grundlage derselben Profile übernehmen denselben blinden Fleck: Eine Führungskraft kann dem Vorstand keine echte Kompetenzlücke melden oder erkennen, wer bereit für eine anspruchsvollere Rolle ist, wenn in den Daten mehr als die Hälfte des Bildes fehlt.

Das ist keine Kritik an den Funktionen von ServiceNow für Kompetenzmanagement. Diese Funktionen sind durchaus vorhanden. Das Problem setzt früher an, nämlich dort, wo die Mitarbeiterdaten entstehen.

Warum sich die Datenlücke nicht wegkonfigurieren lässt

Das ist eher ein Architektur- als ein Verhaltensproblem. Enterprise-Plattformen können zusätzliche Felder einführen, Profile zur Pflicht machen und Erinnerungskampagnen über die Administration aufsetzen. Die meisten haben das alles schon versucht. Die Datenqualität verbessert sich dann ein Quartal lang und lässt danach wieder nach. Dasselbe Muster zeigt sich auch ganz außerhalb von HR- und ITSM-Plattformen: Eine Analyse von Microsoft-365- und Entra-ID-Tenants aus dem Jahr 2026 ergab, dass die Felder in Mitarbeiterprofilen im Schnitt nur zu 30,8 % ausgefüllt waren und nur ein Drittel der Organisationen ein Niveau erreichte, das die Forschenden als brauchbar einstuften. Andere Plattform, andere Felder, aber derselbe Mechanismus dahinter: Felder, die das System erzwingt (Gehaltsabrechnung, rechtliche Identität, alles, was mit der Bezahlung zusammenhängt), werden ausgefüllt, weil kein Weg daran vorbeiführt. Felder, die davon abhängen, dass Mitarbeitende von sich aus etwas beitragen (Jobtitel, Berichtslinien, Kompetenzen), bleiben leer, weil niemand danach fragt.

Aussagekräftige, aktuelle und von den Mitarbeitenden selbst bestätigte Kompetenzdaten entstehen nur mit einem Erlebnis, das von den Mitarbeitenden her gedacht ist und nicht von der Plattform. Dieses Erlebnis muss den Mitarbeitenden etwas über sich selbst zeigen: wie tief ihr Können in einer Kompetenz reicht, wo sie im Vergleich zu den Anforderungen ihrer Rolle stehen und wohin sie sich gerade entwickeln. Es muss so schnell gehen, dass sich das Ausfüllen nicht wie Zusatzaufwand anfühlt. Und es braucht einen sozialen Mechanismus: Wenn Kolleginnen und Kollegen sehen, was Sie angegeben haben, wird Genauigkeit zum Selbstläufer, was von Führungskräften angestoßene Kampagnen nicht schaffen.

ServiceNow ist eine Plattform für Workflow-Orchestrierung und Service Management. Genau darin liegt ihre Stärke. Eine Partizipationsebene zu schaffen, also eine Erfahrung, die die Mitarbeitenden in den Mittelpunkt stellt und verlässliche, aktuelle Kompetenzdaten hervorbringt, ist eine andere Art von Aufgabe. Eine, für deren Lösung eine spezialisierte Plattform gebaut ist.

Was eine Partizipationsebene tatsächlich leistet

MuchSkills lässt sich per API an ServiceNow anbinden. Während ServiceNow das Workflow-Routing, die KI-Agenten und die Architektur der Karriereentwicklung steuert, bildet MuchSkills die Skills-Intelligence-Ebene auf Seite der Mitarbeitenden: Sie erzeugt genau die Kompetenzdaten, auf die diese Funktionen angewiesen sind.

MuchSkills folgt anderen Gestaltungsprinzipien als ein System of Record. Mitarbeitende füllen ihr Profil aus, weil sie dadurch etwas Nützliches über ihre eigene Entwicklung und ihre Fähigkeiten erfahren: ihr Kompetenzniveau auf einer Skala von 1 bis 9, wie gut sie die Anforderungen ihrer Rolle abdecken und auf welche Entwicklungsziele sie hinarbeiten. Für Genauigkeit sorgen nicht Kampagnen der Führungskräfte, sondern soziale Transparenz: Wenn Kolleginnen und Kollegen sehen können, was Sie angegeben haben, ist der Anreiz, die Angaben ehrlich und aktuell zu halten, bereits in die Erfahrung eingebaut. Bei kritischen Kompetenzen, die direkt in Routing-Entscheidungen oder Compliance-Anforderungen einfließen, können Führungskräfte die Selbsteinschätzungen der Mitarbeitenden bestätigen. So gibt es Governance für die wichtigsten Fähigkeiten, ohne dass Kompetenz-Updates im Freigabeprozess hängen bleiben. Skill Will, ein Datenpunkt speziell von MuchSkills, erfasst nicht nur, was Mitarbeitende können, sondern auch, was sie tun wollen. So erhält die Routing- und Empfehlungslogik ein vollständigeres Bild.

Entscheidend ist: Die erfassten Kompetenzen sind keine flache Liste. Jede ist mit einer Bewertung des Kenntnisstands auf einer Skala von 1 bis 9 versehen, und die Skill-Will-Daten zeigen, ob die Person sie aktiv einsetzen möchte. Was in die Routing- und Empfehlungslogik einfließt, sind also gewichtete, bestätigte Daten und keine bloße Ansammlung von Schlagwörtern.

Das Ergebnis ist eine Profilvollständigkeit, die sich strukturell vom Ausgangsniveau der Plattform unterscheidet. 

Dieses Muster beschränkt sich nicht auf eine einzelne Plattform. Höegh Autoliners, eine weltweit tätige Reederei, nutzt MuchSkills auf SAP SuccessFactors für eine Belegschaft, die über mehrere Regionen verteilt ist.

Für ServiceNow-Kunden verbindet die API-Integration von MuchSkills die Kompetenzdaten der Mitarbeitenden mit den Profilen, der Routing-Logik und den KI-Funktionen, auf die ServiceNow ausgelegt ist. Die Datenebene, von der die Funktionen von ServiceNow abhängen, wird so zu einer Ebene, die Mitarbeitende aktiv pflegen. Nicht, weil man sie darum gebeten hat, sondern weil sie selbst davon profitieren.

Der ROI einer Profilvollständigkeit von 90 % und mehr

Mit MuchSkills als Partizipationsebene ändert sich am Funktionsumfang von ServiceNow nichts. Kompetenzbasiertes Routing, Empfehlungen der KI-Agenten, Entwicklungspfade in Talent Development: Alles funktioniert weiterhin genau so, wie es konzipiert wurde. Was sich ändert, ist die Grundlage, auf der diese Funktionen arbeiten. Kompetenzbasiertes Routing stützt sich auf Profile, die zeigen, was Mitarbeitende tatsächlich können und dank Skill Will auch, wozu sie motiviert sind. Empfehlungen der KI-Agenten greifen auf einen Datenbestand zurück, in dem jedes Profil aktuell und von den Mitarbeitenden bestätigt ist. Karrierepfade orientieren sich an echten Fähigkeitslücken und nicht an den Lücken, die in spärlichen, selten aktualisierten Selbstauskünften sichtbar werden.

Für Unternehmen, die große Belegschaften über ServiceNow steuern, zeigt sich das bei genau den Fragen, die in Reviews mit der Geschäftsleitung beantwortet werden müssen: Welche Teams verfügen über die Fähigkeiten, neue Programme zu übernehmen? Wo liegen die echten Kompetenzlücken, und wie hängen sie mit den strategischen Prioritäten zusammen? Welche Mitarbeitenden sind bereit für eine andere Rolle?

Bei einer Datenabdeckung von 40 % lassen sich diese Fragen nicht zuverlässig beantworten. Mit MuchSkills als Partizipationsebene dagegen schon.

Die Funktionen stehen bereit, jetzt müssen die Daten nachziehen

Die Funktionen für Kompetenzmanagement, die ServiceNow entwickelt hat, sind ausgefeilt. Doch bei der für Enterprise-Umgebungen typischen Profilvollständigkeit von 20 bis 40 % arbeitet die Routing-Logik mit unvollständigen Daten, die KI-Agenten greifen auf lückenhafte Profile zurück, und die Karrierepfade beruhen auf Angaben, die womöglich Monate oder Jahre alt sind.

Enterprise-KI wird nicht an schwachen Modellen scheitern, sondern an den unvollständigen Belegschaftsdaten, auf denen sie aufbaut. ServiceNow hat die Intelligenzebene mit Routing, Agenten und Karrierepfaden bereits gebaut. Ob sie ihre Wirkung entfaltet, entscheidet die Partizipationsebene darunter: ob Mitarbeitende ihre Profile tatsächlich aktuell halten.

Eine Partizipationsebene schließt diese Lücke, ohne dass Sie ServiceNow neu konfigurieren oder Ihre Workflows neu aufbauen müssen. Sie müssen sie nur mit den richtigen Daten versorgen.

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