#16: Mit Prof. Dr. Christian Gärtner über die Digitalisierung der Arbeitswelt

00:00:01: Das ist der Podcast der Chefin dir muss Führung finden.

00:00:05: Hier gibt es Orientierung auf die Ohren mit Thomas Belker.

00:00:14: Hallo, liebe Zuhörerinnen und Zuhörer.

00:00:16: Herzlich willkommen.

00:00:17: Hier ist Thomas Belker.

00:00:19: Schön, dass ihr wieder in meinem Podcast der Chefin dir muss Führung finden seid.

00:00:24: Heute spreche ich mit jemandem, der die Personalarbeit von morgen nicht nur erforscht, sondern seit Jahren aktiv mitgestaltet.

00:00:33: Christian Gerdner.

00:00:34: Professor for Human Resource Management und Digitalisierung der Arbeitswelt an der Hochschule München.

00:00:41: Herzlich willkommen, Christian.

00:00:43: Danke für die Einladung.

00:00:44: Na, wie geht's dir so mitten im Sommer?

00:00:47: Alles gut so weit.

00:00:48: Es ist genauso, wie man ihn haben möchte, nicht so heiß, nicht so kalt mittlerweile.

00:00:53: Von daher, ausnahmesweise mal keine Beschwerden übers Wetter und man genießt so etwas wie Vorlesungsfreizeit.

00:01:00: Sonst hätte ich ja keine Zeit für diesen Podcast.

00:01:02: Die müsst ihr mir nehmen.

00:01:03: Das ist auch super, dass wir den Termin freigeschaufelt haben, du den freigeschaufelt hast.

00:01:09: Und ja, was haben wir heute vor?

00:01:10: Wir möchten an deinem Erfahrungsschatz teilhaben und natürlich deine Einschätzung hören über viele Gebiete, in denen du forscht, in vielen Gebieten, in denen du berätst.

00:01:21: Und so vorne weg.

00:01:23: können wir uns auf die Zukunft freuen oder bist du das skeptisch?

00:01:27: Ach nee, ich glaube, ich bin schon immer jemand gewesen, der mit einem gesunden, kritischen Geist positiv in die Zukunft blickt.

00:01:36: Also das berühmte Glas ist dann doch manchmal eher halb voll, bevor ich es ausgetrunken habe.

00:01:42: Nein, ich glaube, die Zukunft ist weder total euphorisch noch... in einer großen Dystopie zu denken.

00:01:53: Wir haben natürlich ja heute wahrscheinlich auch das Thema KI irgendwann mal noch vor der Brust.

00:01:58: Und wenn man da in die unterschiedlichsten Gazetten und Outlets der Big Tech Denker und Vordenker und Vorsprecher vor allen Dingen schaut, dann hat man entweder das Gefühl, es wird alles unglaublich viel besser, weil mit der Superintelligenz auch noch die letzte kleine Krankheit gelöst wird.

00:02:18: Oder man hat das Gefühl, es wird irgendwie alles ganz schlimm, weil wir nichts mehr zu tun haben werden.

00:02:24: Und ich war schon immer der Meinung, irgendwas dazwischen wird es wohl eher sein.

00:02:28: Die extremer waren noch nie so meins.

00:02:31: Insofern, ich schau dem Ganzen gelassen, entspannt, positiv entgegen.

00:02:36: Ich bin auch verbeamtet.

00:02:38: Das ist mein Vorteil.

00:02:40: Okay,

00:02:41: auch wenn viele von uns nicht verbeamtet sind, ich zum Beispiel, nehmen wir die Gelassenheit gerne mit ins Gespräch.

00:02:51: Ja, Berufsfall ist ein schönes Thema.

00:02:54: Vielleicht kannst du uns noch mal ein paar Worten sagen, was macht eigentlich so ein Professor für Human Resource Management?

00:02:59: Viele von uns können sich das vielleicht gar nicht so vorstellen.

00:03:01: Ja, man weiß, es gibt Vorlesungen und bei einer deiner Veranstaltung durfte ich auch mal dabei sein, das ist spannend.

00:03:08: Und auf der anderen Seite macht man Forschung.

00:03:11: Kannst du es ein bisschen konkretisieren, dass wir deiner Arbeit habhaft werden?

00:03:15: Die Vorlesungsseite, genau, da bin ich selten nur ganz allein, sondern versuche eigentlich immer mir Gastreferenten reinzuholen, so jemanden wie dich und auch ganz viele andere, die eigentlich zum Teil auch schon sehr regelmäßig kommen.

00:03:30: Es gibt die, habe ich dir glaube ich auch gesagt, die goldene HM-Kaffee-Tasse.

00:03:34: Die muss man sich aber verdienen über mehrere Gastbeiträge.

00:03:37: Oh, ich habe noch Blächern.

00:03:39: Ich habe noch die Blächern.

00:03:44: Also wir sind ja eine Hochschule für angewandte Wissenschaften und deswegen versuchen wir natürlich auch die Praxis immer hochzuhalten.

00:03:51: Insofern ist es nicht einfach nur mal nice to have so einen Gastvortrag mit einzubauen oder auch mal ein Projekt mit einem Unternehmen zusammen, sondern wirklich... eingebaut in das Kodikulum.

00:04:03: Und da ist man schon mal einigermaßen beschäftigt.

00:04:05: Wenn dann noch ein bisschen Zeit ist, dann muss man vor allen Dingen lesen.

00:04:09: Und angesichts der Schnelllebigkeit der Technologien, die auch im HR umfällt, da ihr Unwesen treiben muss man schon auch ganz viel lesen.

00:04:17: Und ich tue das eigentlich in unterschiedlichsten oder auf unterschiedlichsten Kanälen und Medien.

00:04:22: Da gehört mittlerweile tatsächlich auch LinkedIn dazu, weil die Geschwindigkeit wirklich so hoch ist, dass man in wissenschaftliche Schornale zwar reinschauen kann, aber da halt die Ergebnisse von vor einem Jahr quasi erst lesen kann, weil so lange dauert es ja immer, bis irgendwas publiziert wurde in einem ordentlichen Journal.

00:04:41: Und das ist auch ein Großteil, sich dadurch zu arbeiten, dass Wichtige vom unwichtigen zu zähnen den Hype von den tatsächlichen Wahrheiten.

00:04:53: Das nimmt schon auch einen großen Block ein.

00:04:56: Dann bin ich natürlich auch noch ein bisschen in Nebentätigkeiten als Referent, Sprecher, Podcast Teilnehmer.

00:05:04: Was bin ich denn Gast?

00:05:05: Gast,

00:05:06: ja.

00:05:08: Und dann ist schon gar nicht mehr so viel Zeit für eigene Forschung, die ist tatsächlich gerade so ein bisschen... Würde ich nicht in diesem Podcast sitzen, würde ich an einem Artikel schreiben über die agentischen Fähigkeiten von Large Language Modellen und inwiefern die denn tatsächlich wirklich mal Akteure sind, wie wir uns Akteure so vorstellen und inwiefern sie aber nur populiche Agenten sind, die... Prozesse abarbeiten, die man ihnen vorher reingegeben hat.

00:05:38: Kann ich nicht, weil ich bin ja ein Podcast, insofern schon wieder Nachmittag, der nicht der Forschung gewidmet wird.

00:05:44: Vielleicht nutzen wir die Zeit am Ende und entwickeln zusammen ein bisschen für deinen möglichen Artikel oder Aufsatz.

00:05:54: Du, ich bin mal auf dich aufmerksam geworden, da hat jemand ab einer Veranstaltung so in deine Richtung gezeigt und hat gesagt, das ist der Professor für Smart.

00:06:03: HRM, Human Resource Management.

00:06:05: Und du hast ja auch letztes Jahr ein Buch veröffentlicht, Digitale Tools der Personalarbeit.

00:06:12: Smart HRM heißt das.

00:06:15: Kannst du mir noch mal erklären, was Smart HRM ist?

00:06:17: Ich weiß, du bist derjenige.

00:06:20: Ja, das letzte Jahr war ja schon die zweite Auflage, insofern die erste Auflage, wo ich im Jahr zweizig neunzehn geschrieben.

00:06:27: Und da war smart, glaube ich, sogar noch eher in aller Munde.

00:06:32: Heutzutage würde man wahrscheinlich KI drüberschreiben.

00:06:35: Ich glaube, das würde es aber tatsächlich nicht treffen, denn der Untertitel, wie du gesagt hast, digitale Tools in der Personalarbeit, darum ging es mir.

00:06:43: Digitale Tools, die können eben von Robotik... Process Automation bis hin zu, naja, das, was jetzt eben mit Large Language Modellen passiert, ganz vieles beinhalten.

00:06:55: Und deswegen, das war so der erste Grundgedanke hinter diesem Buch und dann braucht man irgendwann mal einen schicken Titel oben drüber.

00:07:02: Und da war, wie gesagt, smart damals, muss man ja sagen, vor sechs Jahren irgendwie noch ein bisschen mehr evoke, als es, glaube ich, heute ist.

00:07:11: Und ich habe immer gesagt, naja, es sind die drei As, es ist Analytics, Automatisierung und Agilität.

00:07:17: Agilität sagt man heute auch nicht mehr so richtig.

00:07:21: Ja, weil der Grundgedanke flexibel auf Veränderungen zu reagieren ist jetzt nicht ganz verkehrt, aber wie so häufig haben natürlich Buzzwords auch nur so eine Halbwärtszeit.

00:07:31: Aber die Grundidee war eben zu sagen, naja, es sind nicht allein die Tools, die eine smarte, clevere, intelligente Personalarbeit ausmachen, sondern es ist der intelligente Einsatz der Tools.

00:07:43: Deswegen habe ich da auch schon Gott sei Dank möchte ich fast sagen, irgendwie nicht behaupte, dass Tools an sich intelligent seien.

00:07:51: Unser Stichwort, was ich gerade hatte.

00:07:52: Inwiefern sind die Agenten diese Large Language Modelle?

00:07:56: Das kann man schon nochmal durchdenken heute nochmal, vielleicht mit einer anderen Pille als vor sechs Jahren.

00:08:01: Aber die Grundthese bleibt, glaube ich, schon bestehen.

00:08:05: A fool with a tool is still a fool.

00:08:07: Also wer nicht weiß, wie er die Tools... zu nutzen hat und wo die Grenzen Limitationen der Tool sind, der wird halt nicht so clevere Ergebnisse rausbekommen.

00:08:19: Und das geht in vielelei Hinsichten diese Limitationen.

00:08:21: Es gibt technische Limitationen.

00:08:23: Ich muss wissen, kann mein Passing Matching Algorithmus wirklich das, was er mir verspricht?

00:08:29: Ethische Dimensionen, was ist, wenn mein... Optimierungsalgorithmus für die Personalplanung jene Personen oder Mitarbeiter krüppchen benachteiligt, die einfach ein niedrigeren Stundensatz haben, weil sie Teil der Randbelegschaft sind, weil sie schlechter verhandelt haben, wie auch immer.

00:08:46: Und wenn das der Algorithmus irgendwie auf Dauer macht, dann habe ich einfach mal eine ethische Komponente, die ich auch im Hinterkopf haben sollte, bevor ich so ein Tool einsetze.

00:08:56: Und dann gibt es natürlich eine... ökonomische Dimension.

00:09:00: Was kostet mich?

00:09:01: Welches Tool ist es nicht vielleicht doch günstiger, das mit einem Werkstudenten, einer Werkstudentin zu machen oder einen RPA-Bott drauf zu setzen und dann logischerweise die rechtliche Dimension.

00:09:13: Also was gibt uns denn eine DSGVO, eine EUAI-Verordnung, also KI-Verordnung oder auch nur ein populches Bezugserfassungsgesetz vor?

00:09:24: Und ich glaube, innerhalb dieser großen vier Dimensionen technisch, ökonomisch, rechtlich ethisch, da zeigt sich dann mal dieses, was ist smart beim Einsatz, was ist nicht smart.

00:09:37: Du lachst ja.

00:09:38: Ja, ich musste.

00:09:40: Wenn du den Poff nachnach, dann redet der los und dann kriegst du dich mal eingefangen.

00:09:46: Das ist voll schön.

00:09:47: Ich habe gelacht, weil ich an meiner Zeit als... Ja, als Personalleiter, Personalchef gedacht habe, was wäre passiert, wenn ich gesagt hätte, in irgendeinem Mikrofon, das Publige Betriebsverfassungsgesetz.

00:10:01: Also, ich als BWL-Ei.

00:10:04: Der

00:10:04: hätte keinen Betriebsrat mehr mit mir gesprochen und ich war ja Ansprechpartner.

00:10:08: Also, deswegen habe ich nur gelacht.

00:10:10: Es ist authentisch, das ist schön.

00:10:14: Über Werkstudenten vielleicht denken wir später nochmal dran, was ist billiger?

00:10:19: Werkstudent oder eine KI?

00:10:21: In Einzelfällen, wir müssen alle lernen.

00:10:24: Das ist unser Thema und die jungen Menschen wollen natürlich auch lernen, nicht nur müssen.

00:10:29: Das heißt, es ist erschreckend zu sehen.

00:10:33: dass eine ganze Reihe von Unternehmen, Werkstudenten oder auch Auszubildende weniger oder gar nicht mehr ausbilden, weil sie sagen, die Kosten sparen wir uns.

00:10:43: Das sind ja, ich will mal sagen, keine Kosten kann ich jetzt im Unternehmer nicht erzählen, aber es sollten für uns nicht die Kosten sein, die wir sparen.

00:10:50: Genau.

00:10:52: Du hast ein bisschen von deinem ersten, von der Erstauflage deines Buches geredet, es ist mir wieder ein Gedanke eingefallen.

00:11:03: Das erste Mal, dass wir uns getroffen haben, ich hatte auf einer Veranstaltung von dir über Presire geredet, war damals der Chef von einem kleinen Start-up, dass Sprachanalyse mit KI gemacht hat, damals sehr umstritten.

00:11:20: macht das GPD und per Plexity, die machen das nebenbei.

00:11:25: Damals musste ich mich noch richtig rechtfertigen, ob ich nicht aus der Hölle direkt komme.

00:11:30: Ich habe es versucht zu recherchieren, ich habe es digital nicht mehr gefunden.

00:11:34: Also digital... Ich hätte

00:11:37: deine Folie noch glaube ich.

00:11:40: Ja das wäre auch gut.

00:11:42: Ich habe mit dem Karrierassistenten gearbeitet mit mehreren und wir konnten mich nicht mehr digital wiederfinden.

00:11:48: Und deswegen habe ich gedacht naja dann habe ich auch nicht stattgefunden in der heutigen Zeit was nicht digital dokumentiert ist.

00:11:54: Ich war dabei.

00:12:00: Ja es gibt eine rasante Entwicklung klar und darüber werden wir reden.

00:12:04: Du kannst das.

00:12:06: Besonders auch, auch deswegen, weil du ja seit, seit jeher in dieser HR Start-up Award Jury warst, ne?

00:12:15: Warst du von Anfang an dabei, die ganzen zehn Jahre?

00:12:17: Ich

00:12:17: hab, der allererste Jahr hab ich nicht mitmachen dürfen, muss man

00:12:21: ja mal das sagen.

00:12:23: Dann kam ich ein bisschen zu spät.

00:12:25: Okay, also dann neun Jahre HR Start-up Award, da kannst du vielleicht besser als ich nach einiges zu sagen.

00:12:31: Was ist das überhaupt, um mich interessiert, uns interessiert?

00:12:34: Wie hat sich da die KI-Welt, die digitale Welt von Neuerungen entwickelt?

00:12:40: Das müsste ein spannender Blick sein von damals bis heute.

00:12:44: Also die allererste Beobachtung ist, glaube ich, es sind immer mehr geworden.

00:12:50: Und zwar, ich habe von Anfang an dann auch angefangen, so eine kleine Liste anzulegen und so ein Mini HR Startup Radar für Dach aufzubauen.

00:13:00: Und jetzt bin ich in der letzten Version irgendwie bei achthundert und ein paar zerquetschten, und zwar zum Teil wirklich zerquetschten HR Startups, weil natürlich nicht alle überlebt haben.

00:13:09: Aber wenn man sich das mal überlegt, ja nur für HR haben wir und da auch nur die Tech getriebenen Startups in einem hohen dreistelligen Zahlenbereich und das nur im Dachraum, das ist schon der Wahnsinn, wie ich finde.

00:13:23: Also die Szene, lechtst anscheinend danach oder andersrum gesprochen, hat es wohl dringend notwendig, weil die etablierten Anbieter wohl manches nicht so gut hinbekommen, ohne jetzt jemanden hier zu nennen.

00:13:38: So, das ist mal die erste Grundperspektive, die zweite Beobachtung.

00:13:42: Es war schon immer viel im Recruiting und das ist auch nach wie vor noch so.

00:13:47: Thesen, die man dazu haben kann, warum ist Recruiting so ein Lieblingsanwendungsfall für techgetriebene HR-Angebote?

00:13:55: Es ist halt mit der DSGVO dann nicht ganz so schwer, von den Bewerberinnen die Daten zu bekommen und dann weiter zu verarbeiten.

00:14:02: Und wenn man, man muss dann auch nicht mit dem Bezirksreden und dem Bezirksverfassungsgesetz intern hantieren gehen, wenn man nur die externen sich anschaut, dass ich glaube, das ist sicherlich ein Grund.

00:14:12: Ein anderer ist, dass man einfach auch da überhaupt eine große Menge an Daten erst mal hat.

00:14:17: Und da war aber, wenn man jetzt zur Technologie, die unter den Produkten steckte.

00:14:23: Was ja auch deine Frage war, wie hat sich denn die verändert?

00:14:26: Naja, vom Prinzip her gar nicht mal so wahnsinnig viel, weil auch damals ging es schon um, wie kann ich aus Lebensläufen, aus digitalen Spuren, die jemand im Netz hinterlässt, sei es nun auf LinkedIn oder sei es in irgendwelchen Zeitschiften, wo man den Artikel veröffentlicht hat oder in... Tagungen, auf denen man aufgetreten ist, die dann aber keiner mehr findet, dass du da aufgetreten bist.

00:14:45: Also deine digitalen... Scheißt ja der Einzige zu sein, der es geschafft hat, seine digitalen Spuren im Internet wirklich zu löschen, zumindest teilweise.

00:14:53: Aber also die Idee war ja schon da, kann ich rausfinden, was kann denn der Belker wirklich?

00:14:59: und nicht nur was hat er in sein Lebenslauf reingeschrieben, sondern wo kann ich nachvollziehen, was der wirklich kann und das dann eben mit dem Stellenanforderungsprofil zu matchen.

00:15:10: die grundaufgabe ist die gleiche klar die argument sind jetzt ein bisschen was anderes wenn.

00:15:15: damals hat sicherlich keiner in der ersten stunde mit großen sprachmodellen wie berth gearbeitet und berth gab es aber eigentlich schon zwanzig achtzehn zumindest ja und zwanzig siebzehn hat man ja auch schon die großen sprachmodelle.

00:15:29: aber da muss man glaube ich sagen so weit waren die meisten sicherlich nicht auch wenn wir.

00:15:35: war jetzt auch nicht immer genau in die Firmengeheimnisse der Technologie reinschauen konnten.

00:15:38: Aber die Grundaufgabe ist die gleiche.

00:15:41: Die Technologie ist sicherlich jetzt noch mal qualitativ besser akkurater geworden, was das Erkennen von Skills, Fähigkeiten in den unterschiedlichen Textdaten angeht.

00:15:53: Man könnte ja jetzt zum Beispiel versucht sein, ein Transkipp dieses Podcasts auszuwerten.

00:16:00: Daraufhin, was kannten der Gärtner wirklich?

00:16:02: Hat er eine Ahnung von dem?

00:16:04: was er erzählt oder hat er keine Fachbegriffe zum Beispiel genannt oder die Fachbegriffe nicht in der richtigen Kombination genannt.

00:16:13: Und das auszuwerten, das geht jetzt, das ging früher natürlich nicht.

00:16:19: Das ist da der Recruiting Bereich.

00:16:21: Dann hat man eine große Welle rund um Mental Health oder überhaupt Gesundheitsthemen, persönliche Well-Being von physischer bis hin eben zu mentaler Gesundheit, insbesondere getrieben durch Corona.

00:16:37: Das war auch nochmal auf einmal ganz andere Geschäftsmodelle, die da eine Rolle gespielt haben.

00:16:42: Was überraschend schrägschig leider immer so ein bisschen zu kurz aus meiner Sicht kam, waren eigentlich auch so datenanalytische Themen.

00:16:52: Also wirklich Workplace Analytics, wobei man dazu sagen muss, die Gewinner des allerersten HR Startups Awards, HR Forecast mittlerweile aufgekauft von Talent Neuron.

00:17:01: Schöne Grüße an die Kollegen aus München.

00:17:06: Die eben von Anfang an genau mit solchen People Analytics Themen handiert haben, die ja immer mal wieder gerade so eine Welle nach oben im Hypezyklus auch haben.

00:17:21: Und da muss ich aber dennoch sagen, hat es über die Jahre hinweg immer so eine Handvoll an Einreichungen gegeben.

00:17:28: Während bei Recruiting und auch Learning-Themen und Employee-Wellbeing, da waren wir ja doch immer irgendwie zwei Dutzend Einreichungen und im Vergleich dann eben die fünf, sechs, die irgendwas mit Analytics gemacht haben, doch ein bisschen weniger.

00:17:44: Und dann eben auch euer Thema, sprachbasiertes.

00:17:47: Also ich war eigentlich auch... Hab mich sehr früh auch schon vor andere Mikrofone hingestellt, weiß ich noch beim Personalmanagement-Kongress vor, weiß ich sicherlich fünf Jahren.

00:17:57: Und hab da reingesprochen, gesagt so hier dem Andreas Dittes von Talent Wunder.

00:18:03: Ich bin der Meinung sprachbasierte Interaktionen, Vulgo Chatbots, das ist die Zukunft.

00:18:08: Da war ich aber mal drei Jahre lang quasi im Tal der Tränen und im KI Winter, weil die Dinger einfach nicht gut funktioniert haben.

00:18:16: Und dann müssen wir jetzt eben seit zwei Jahren funktioniert Sprache kennen, Sprach generieren doch deutlich besser.

00:18:23: Auch wenn ich nach wie vor keine großen Chatbots auf Karriereseiten oder in der Mitarbeiterinteraktion so groß sehe, also keine sprachbasierten Chatbots, ja, so natürlich mit Texteingabe basierte, aber ich glaube trotzdem, das ist... Von der Übertragungsgeschwindigkeit der Informationen, um es mal etwas technischer auszudrücken, ist Sprache einfach deutlich, deutlich schneller, als ich tippe etwas mit der Tastatur ein.

00:18:50: Also selbst die, die mit zehn Finger schreiben können, werden nicht so viele Informationen pro Sekunde transportieren können wie wir mit der Sprache.

00:18:57: Und das wird eigentlich ja nur noch geschlagen von direktem Neuralink, also die Brain Interfaces.

00:19:06: Da sind wir aber noch ein bisschen weg.

00:19:08: Das mit der Sprache scheint mir doch deutlich greifbarer in der Umsetzung zu sein.

00:19:14: Sicherlich wird es auch eine Kombination geben mit Leuten, die eben doch irgendwie eher lieber klicken oder irgendwo drauf drücken und dann schneller sind, wenn es darum geht, mit einem Bot zu interagieren.

00:19:25: Aber diese Art von Technologien haben wir eben überraschend wenig gesehen.

00:19:31: ... bin aber fest davon überzeugt, ... ... dass die funktionieren.

00:19:35: Das heißt ja nur nicht, ... ... weil die beim Age of Startup ... ... überhaupt sich nicht als Einreicher ... ... betätigt haben, ... ... dass es solche Technologien nicht gab.

00:19:44: Vielleicht liegt es auch einfach daran, ... ... dass der Kunde sich erst dran gewöhnen muss.

00:19:49: Das haben wir jetzt.

00:19:50: Also ich rede immer nur noch mit KI-Agenten ... ... und lese häufig die Ergebnisse, ... ... weil ich beim Lesen irgendwie ... Sag mal, mehr Halt finde und das besser einschätzen kann, normal stoppen kann, schneller stoppen kann.

00:20:06: Aber das Reden ist ja das viel angenehmere, vor allen Dingen, da die heute alle schon so aufgestellt sind, dass ich in die Tüte reden kann, wie man so sagt.

00:20:16: Ja, ich kann einfach einen Gedanken nachschieben.

00:20:18: Ich kann mal ganz krumm formulieren und kommt trotzdem immer ein gutes Ergebnis an.

00:20:24: Also, ich schätze, mit der Gewöhnung, solange sind wir hier noch nicht damit unterwegs, werden in den nächsten ein, zwei Jahren da Lösungen kommen in der Richtung, mit Sicherheit.

00:20:33: Definitiv.

00:20:34: Und ich mein, im klassischen Kundenservice, da haben wir sie ja schon.

00:20:40: Und hallo, da müssen wir nicht weiter erwähnen, gibt es ja auch andere Startups in der Ecke.

00:20:44: Und wir wissen ja, im HR kommt alles mal ein bisschen später.

00:20:48: Die Kollegen aus Marketing und Service nahen Bereichen.

00:20:54: machen gerne mal ein paar Entwicklungen vor und wir stellen dann irgendwann im Personalumfeld fest.

00:21:00: Ach Mensch, die Mitarbeitenden sind ja eigentlich auch Kunden.

00:21:04: Das wird das, was wir irgendwie mit den externen Kunden machen, können wir jetzt auch mit den internen Kunden machen.

00:21:08: Und dann kommen so Klassiker wie eben performance-orientierte Stellenauschreibungen, was irgendwie Programmatic Advertising im Marketing schon seit zwanzig Jahren gibt und jetzt halt.

00:21:22: mit ein bisschen Verzögerung im HR.

00:21:24: und da bin ich bei dir.

00:21:25: Und ich glaube eben, aber was du sagst, dieser Unterschied mit in die Tüte reinsprechen, das haben eben die alten Chatbot-Technologien einfach nicht gekonnt.

00:21:34: Genau, das muss man ganz klar so sagen und das ist schon enormer Mehrwert auch, sowohl was die Developers Seite angeht, also die Bauen von so einem Chatbot.

00:21:44: Wir hatten mit Studierenden vor vier Jahren jetzt mittlerweile, glaube ich, und immer so ein Webservice zusammen, so ein Chatbot gebaut oder so wäre drei Chatbots.

00:21:54: Das war sehr mühsam und auch zum Teil ernüchternd, was die technische Funktionalität angeht, ohne jetzt irgendwie auf dem Anbieter rumzuhacken.

00:22:06: Ja,

00:22:07: ich habe nochmal eine Frage zur Praxis.

00:22:09: Also ich habe das über all meine Jahre immer so wahrgenommen, dass wir in den Unternehmen, ich schließ mich ein, uns sehr schwer getan haben, Profile wirklich zu beschreiben, die wir suchen.

00:22:21: Ja, wir haben uns sehr schwer getan und dann wurde es dann doch relativ generisch und dann kamen Kandidaten.

00:22:28: Wenn man sich jetzt ein Profil Matching anschaut in der Praxis.

00:22:34: kommt bei mir das Gefühl auf, dass wir beginnen mehr tatsächlich von den tatsächlichen Kompetenzen und Erfahrungen der Kandidaten und Kandidaten zu verstehen.

00:22:45: Dadurch, ja.

00:22:47: Und dann kommen wir wahrscheinlich über diesen Umweg in der Zukunft mehr in die Klarheit, was für ein Profil suchen wir tatsächlich, also in der Tiefe, nicht nur in den generischen Merkmalen, ist meine Vermutung.

00:23:01: Denn jahrzehntelang war es nicht wirklich festgelegt, wie genau das Profil aussehen sollte.

00:23:09: Meine Erfahrung, vielleicht kannst du eine andere Gegenstellung.

00:23:13: Es sind ja wahrscheinlich schon zwei Perspektiven, nur das eine ist eben die interne, wen suchen wir eigentlich?

00:23:17: und dann die auf den, die Kandidatin, was kann er oder sie, wenn ich dich jetzt richtig verstanden habe.

00:23:24: Und beides muss man irgendwie klar haben.

00:23:28: Beides ist natürlich, wenn wir jetzt auf Technologie schauen, nur bedingt mit Technologie heilbar, sag ich mal, weil intern, muss ich glaube ich dir auch nicht erzählen, gibt es auch manchmal...

00:23:41: Menschliches?

00:23:42: Menschliches?

00:23:43: Ja,

00:23:43: menschlich allzu menschliches sogar manchmal, ja, allzu politisches auch.

00:23:49: Was dazu führt, dass eine Stellenausschreibung so angelegt wird, wie sie nun mal angelegt wird.

00:23:55: Und dann bei den Kandidaten muss ich da immer fragen, so... Kann ich mir es überhaupt aussuchen oder bin ich froh um jeden, der da um die Ecke kommt?

00:24:02: Stichwort demografischer Wandel wird auch nicht einfacher.

00:24:05: Jetzt ist natürlich klar, alle stehen so ein bisschen auf der Personal-Einstellungsbremse oder ganz viele in Deutschland zumindest.

00:24:12: Das wird sich, glaube ich, wieder etwas lösen, diese Bremse, weil der demografische Wandel wird irgendwie zuschlagen, da relativ sicher, und solange eben die KI-Agenten noch so ausschauen, wie die von JetGBT oder GBT-Fünf oder irgendwelchen anderen zusammengeschraubten technologischen Pipelines, die dann dennoch eben mehrheitlich nur Prozessautomatisierung machen können, aber nicht autonom handeln, so glaube ich nicht, dass... Wir im großen Stil eben viel Arbeit durch KI ersetzen.

00:24:44: Natürlich schon Arbeit, aber es geht uns ja die Arbeit nie aus.

00:24:47: Wir finden ja immer was Neues, wir haben immer noch was, was man noch machen kann.

00:24:51: Also, aber zurück zu dem Punkt, wird das Matching besser sozusagen, oder wird der Fokus schärfer?

00:25:00: Ja, und ja,

00:25:01: ich... Ja,

00:25:03: ja, genau.

00:25:05: Es spielt natürlich immer so viel eine Rolle.

00:25:08: Es soll ja auch Recruiter geben, die machen Copy-Paste.

00:25:12: Die nehmen alte Stellenpufflete.

00:25:14: Habe ich schon mal gehört.

00:25:16: Habe ich auch gesehen.

00:25:20: Auch nachvollziehbar, ja, weil man sich sagt, na komm, es ist eh alles irgendwie ein bisschen beschriebenes, bedrucktes Papier und dann müssen wir eh gucken, wie sich der Einzelne, die Einzelne gibt.

00:25:30: Und im umgekehrten Fall, ja, die Bewerberinnen machen sich natürlich hübsch für den Job, ja.

00:25:40: Insofern ist da auch immer mit etwas grain of salt, ja, also ein bisschen immer nach unten schrauben.

00:25:48: Und dann kommt es doch sehr stark auf den jeweiligen Job drauf an.

00:25:51: Ich nehme jetzt mal kurz meine Profession, die der Wissenschaftler rennen.

00:25:55: Da ist natürlich die Währung, in der gezahlt wird, vor allen Dingen Veröffentlichung in Trittmittel.

00:26:00: Da ist es relativ einfach erstmal auf den ersten Blick, das messbar und auch transparent machen zu können, wenn ich jemanden habe, der in der Forschung... auch in Unternehmen tätig ist und der irgendwie zwei, drei Patente angemeldet hat oder diejenige irgendwie einen Arzneimittel mitentwickelt hat.

00:26:20: Naja, der braucht jetzt nicht mehr auf die Officekenntnisse gucken.

00:26:24: Also, wenn ich aber einen normalen Bürojob in der Verwaltungsbereich mir anschaue, dann ist es nicht so ganz klar, die Spreu vom Weizen zu trennen.

00:26:36: Und das macht es ja, glaube ich, auch so schwer.

00:26:38: Die rein fachlichen Fähigkeiten, neben die weichen Themen, wie ist der hartnäckig?

00:26:45: Ist die motiviert?

00:26:46: Will die sich noch ein Bein ausreisen oder nicht mehr?

00:26:49: Ja, und wie führt jemand?

00:26:52: Wie führt jemand?

00:26:53: Ja, da ist jemand über mehrere Stationen, Führungskraft und wie führt die Person und passt das dann wirklich zu uns?

00:27:02: Ja.

00:27:03: Das sind die Fragen.

00:27:04: Schwer, das auf ein Dokument zu kleistern und damit auch schwer mit Ja oder Nein zu antworten.

00:27:13: Christian, der Blick noch einmal auf den HIR Startup Award.

00:27:19: Was kann man sich oder wie kann man sich so typische Gründerinnen Du hast letztens sogar ein Bild von Flipflops dahin gemacht, sodass ich gedacht habe, okay, Hawaii und es wird insgesamt lockerer.

00:27:35: Vielleicht erzählst du was zu den Flipflops.

00:27:37: Wie kann man sich die vorstellen?

00:27:38: Sind das mehr Techies, ja, die aus der Ecke kommen?

00:27:41: Sind das Menschen, die aus der Personalszene selber kommen?

00:27:46: Also da fehlt uns noch ein bisschen der Blick.

00:27:49: Ja, also die Flip Flops waren tatsächlich von den letztjährigen oder diesjährigen Gewinnern.

00:27:55: Der hat im Jahr twenty-fünfundzwanzig Workation, kann man auch nachgugeln.

00:27:59: Und der Kollege war sicherlich kein Techie, das war ein Verziebler, ja, und durch und durch und er hat es eben auch verstanden mit entsprechend gebrandeten Kleidungsassistoires, Flip Flops, Socken, kurze Hose und so weiter.

00:28:14: Es war alles sehr Workation-lastig.

00:28:18: Und das haben wir gesehen.

00:28:20: Wir haben aber eben auch die Gegenseite, sei jetzt mal die etwas introvertierteren Tech-Affinen-Personen gesehen.

00:28:28: Und wir sehen aber auch über die Jahre hinweg eine deutliche Professionalisierung.

00:28:31: Also auch die Tech-Affinen sehen jetzt nicht mehr die, die man sonst nur irgendwie im Keller von den Laptopsperren konnte, sondern das ist schon natürlich, haben wir immer wieder gemerkt und bemerkt, die wissen, wie man so ein Pitch Deck schreibt.

00:28:47: Das ist meistens nicht das erste, was wir zu Gesicht bekommen, sondern das haben auch schon ein paar Anzeige gesehen.

00:28:52: Wir sehen Wiederholungstäter, die sich beworben haben und auch dort sehen wir Fortschritte bis hin zu werfen, nochmal das Geschäftsmodell übern Haufen und haben den ganz anderen Product to Market Fit, den man sich aussucht.

00:29:04: Also ich glaube, den grundsätzlichen Professionalisierungszuwachs kann man schon mal unterschreiben, aber dadurch, dass wir eben einen HR Start-up-Wort, der immer schon auf Tech Auswahl.

00:29:16: Haben wir natürlich eben immer eine Tech-Komponente stark mit dabei gehabt.

00:29:22: Also ja, es gibt schon diese Techies, aber selbst die haben gelernt, sich gut zu verkaufen.

00:29:28: Das klingt jetzt auch doch selbst die haben es gelernt.

00:29:30: Das klingt ein bisschen von oben herab.

00:29:32: Ich bitte das zu entschuldigen.

00:29:35: Naja, sich zu verkaufen ist etwas, was Zeit braucht.

00:29:40: Es braucht Reife, es braucht viele Erfahrungen.

00:29:43: Ich glaube, wir haben alle verstanden, wie du das gemeint hast.

00:29:46: Ja, es braucht die Zeit.

00:29:48: Letztlich, das klingt jetzt komisch, aber letztlich sind wir alle Verkäufer in eigener Sache und jeder von uns könnte sicherlich noch ein bisschen besser dabei werden.

00:29:58: Also die Luft nach oben ist... Immer da.

00:30:02: Und manchmal ist auch weniger mehr.

00:30:04: Ja,

00:30:05: absolut.

00:30:07: So, jetzt ist häufig die Frage, wenn man in einem Unternehmen arbeitet oder direkt im Personalbereich auch, was sind denn die Tools, die man heute unbedingt haben muss?

00:30:17: Jetzt braucht es nicht unbedingt Namen, kann man machen, muss man nicht.

00:30:22: Aber was ist denn heute so ein Standard, wenn man das nicht hat in einem größeren Personalbereich?

00:30:30: dann sollte man wirklich ein bisschen mehr zu den Wettbewerb gucken.

00:30:34: Also ich mach jetzt mal einen ganz einfachen.

00:30:36: Ja.

00:30:36: Die Payroll muss sitzen.

00:30:39: Ja.

00:30:40: Ja, wenn nämlich, man kennt das ja vielleicht doch auch.

00:30:45: Die Gehaltsabrechnung ist entweder nicht richtig oder nicht verständlich.

00:30:50: Und ich glaube, der letzte Part ist vor allen Dingen der, der ganz viele Menschen umtreibt.

00:30:54: Was sind denn diese komischen Kürzel und warum kriege ich da jetzt wieder eine Nachberechnung?

00:30:57: Und was hat sich denn im Vergleich zum Vormonat?

00:30:59: Also diese ganzen Fragen, wo übrigens auch gerade aktuell sehr viel mit generativer KI dann gearbeitet wird, dass man diese Nachfragen der Mitarbeitenden eben besser und einfacher und überhaupt beantwortet.

00:31:12: Gab ja teilweise eben auch gar keine Kapazitäten dafür solche Nachfragen im großen Stil zu beantworten.

00:31:19: Also, ich sag mal, eine Bayroll ist auch etwas, was, glaube ich, jedes Unternehmen hat.

00:31:23: Nicht jedes Unternehmen hat sich so einen lustigen Learning Experience-Plattformmarkt gegönnt.

00:31:30: Aber das mit der Bayroll, da habe ich doch ziemlich der Meinung, das hat der kleinste bis zum größten.

00:31:36: Aber wenn wir eben mal so ein bisschen in was Aktuelleres Neures reingucken, dann sehe ich gerade auch bei den rund um DAX-Fürzig-Unternehmen oder gehobener Mittelstand ist schon dieses Thema Rescaling, Upscaling extrem wichtig geworden.

00:31:53: die Fähigkeiten nicht nur up-to-date zu halten, sondern eben auch zu verschieben aufgrund der technologischen und sonstigen Transformationen, die wir in den letzten Jahren gesehen haben.

00:32:02: Und deswegen kommt dann eben so ein Ansatz, wie ich brauche da mal eine technologische Unterstützung, also den Lernmanagement Platz, der aber jetzt eben nicht mehr nur das Anmelden zu einer Schulung und das Ausstellen von einem Teilnehmerzertifikat ist, sondern wirklich Hier, das sind mögliche Lerninhalte.

00:32:20: Das ist mein Podcast.

00:32:21: Den solltest du unbedingt anhören.

00:32:24: Das

00:32:25: gilt für uns alle.

00:32:27: Ein Buch, das man unbedingt mal lesen sollte.

00:32:29: Nein, also Spaß beiseite.

00:32:30: Dieses personalisierte Lernempfehlen oder Lernobjekteempfehlen.

00:32:37: Das ist natürlich schon eine lang gehägte Idee.

00:32:41: Die große Frage war halt immer, ja, geht das überhaupt?

00:32:43: Das ist allererste, was man braucht ist, ich muss wissen, was sind denn deine Skills und wo sind noch deine Schwächen oder Entwicklungspotenziale?

00:32:50: Und das waren natürlich, kennen wir alle noch früher, damals die Skill-Plattformen oder Skill-Datenbanken.

00:32:55: Man hat sie genau einmal gepflegt, nämlich dann, wenn man im Unternehmen eingestiegen ist und das war es.

00:33:01: Und dann waren die eben auch entsprechend akkurat und aktuell und hilfreich, nämlich gar nicht.

00:33:07: Und jetzt versucht man es über automatisiertes Befüllen dieser Skillprofile, den Mitarbeitenden deutlich einfacher zu machen.

00:33:14: und dann eben die im Bestfall eben doch stark personalisierten Lernobjektempfehlungen.

00:33:21: Und das glaube ich ist schon etwas, ja geht ohne Technologie, ging es eigentlich nicht.

00:33:27: Und jetzt geht es ein bisschen besser.

00:33:30: Und da sind ganz viele Unternehmen auch in den letzten Jahren dran gewesen von den Größeren.

00:33:36: Und das finde ich auch durchaus hilfreich sinnvoll.

00:33:40: Deswegen würde ich das schon als wichtig empfinden.

00:33:44: Was immer gefehlt hat bis auf ganz wenige Ausnahmen ist... eine Messbarkeit überhaupt von Lernfortschritten und zwar in den Teams oder in der Organisation.

00:33:59: Beim Einzelnen vielleicht geht es im Team, dass man das irgendwie mitkriegt, aber das zu messen oder messen zu können wäre sehr hilfreich, denn im Zweifel, wenn es wirtschaftlich nicht richtig super läuft, wenn ja gerade alles, was mit Learning zu tun hat, wird erst mal auf Eis gelegt.

00:34:19: Leider.

00:34:19: So ist es, ja.

00:34:20: Und das Thema ist natürlich eben auch so.

00:34:24: Total alt, solange es eben das Lernthema gibt.

00:34:27: Älter

00:34:28: als

00:34:29: wir.

00:34:29: Ja, älter als wir.

00:34:30: Also diese Kirkpatrick-Stufen oder am Ende eben der Impact, der Return on Investment des Lernens steht und nicht nur so ein Happiness Index, wie hat dir die Schulung gefallen?

00:34:42: Ja, fand ich super.

00:34:43: Kaffee war aber ein bisschen kalt.

00:34:45: Das ist ja die Ebene, bei der die Messungen meistens stehen bleibt.

00:34:49: Und es hat ja Gründe, warum es da stehen bleibt, weil es einfach brutal schwierig ist.

00:34:53: Ja, wie kann ich wirklich feststellen, ob jemand, der aus einer Lernerfahrung, und sei es jetzt den Podcast gehört, das Buch gelesen, das Seminar besucht, in diese Person zurückkommt und dann im Daily Business irgendwas machen soll.

00:35:08: Ja, der Output, den diese Person dort erzeugt, ist ja selten durch diese Person allein erzeugt.

00:35:14: Da spielen ja immer die Kollegen noch mit.

00:35:15: Da spielt ein Chef mit, eine Chefin.

00:35:19: Und deswegen war es schon immer brutal schwer zu sagen, du bist jetzt besser geworden, weil du auf dem Seminar warst.

00:35:26: Und trotzdem würde ich sagen, nur weil es schwer ist, heißt es nicht, dass man es nicht versuchen sollte.

00:35:31: Das ist nämlich, glaube ich, das, was die Kolleginnen und Kollegen im Marketing uns im Personal schon immer voraushatten.

00:35:38: Achtung, ein vergiftetes Kompliment kommt jetzt.

00:35:43: Die haben sich nämlich nicht so drum gekümmert.

00:35:45: Die haben auch so Sachen gemessen wie Kundenzufriedenheit oder wo kommt jetzt der Umsatz her?

00:35:50: und haben ganz viele Faktoren nicht beachten können.

00:35:53: Und nur wir Personalerinnen, wir zerfleischen uns immer und sagen, ja, da kann ich ja die Variable, das ist ja auch noch irgendwie mit beeinflussen, warum jetzt jemand eben etwas gut gemacht hat oder nicht so gut gemacht hat.

00:36:04: Also ich bin vollkommen bei dir diesen Impact.

00:36:07: Muss man irgendwie versuchen, habhaft und greifbar zu machen und sich dabei vollkommen klar sein, das wird nie homozentrichtig sein.

00:36:18: Es gibt den schönen Satz von dem Statistiker George Box.

00:36:22: All models are wrong, but some are useful.

00:36:25: Es gibt kein perfektes Modell der Abbildung.

00:36:28: Was ist denn jetzt der Impact des Lernens?

00:36:31: Aber es gibt ein paar, die trotzdem nützlich sind.

00:36:34: Und deswegen glaube ich, nur weil es schwer ist, sollte man nicht sagen, ich mache es erst gar nicht, sondern lasst es uns halt irgendwie versuchen und das wird in jedem Bereich ein bisschen anders sein.

00:36:44: Im einfachsten Fall habe ich einen Kundenmitarbeiter im Service und wenn dann die Average Handling Time reduziert wird oder die Customer Satisfaction Indices.

00:36:57: nach oben gehen bei genau diesem Core Sender Agent, nachdem er eine Schulung gemacht hat.

00:37:02: Naja, könnte vielleicht daran liegen, dass die Schulung was gebracht hat.

00:37:06: Ja, also es geht schon.

00:37:07: Ja, ich weiß auch von Bereich Einzelhandel, im weiten Sinne, ohne jetzt mal Namen nennen zu wollen, die eben geguckt haben, wie viel steigt der Umsatz, wenn die Mitarbeitenden in diesem Einzelhandelsladen eine Verkaufsschulung bekommen?

00:37:24: Und das heißt natürlich, die Leute müssen erst mal aus dem Verkaufsalter rausgezogen werden für zwei, drei Stunden, um diese Schulung zu machen.

00:37:32: Und das ist natürlich ein Invest, weil in den zwei, drei Stunden können die nix verkaufen.

00:37:36: Und dann sagt der Shop Owner in dem Fall oder hat der verantwortlicher Leute, nee, nee, nee, ihr bleibt hier schön vorne im Laden und vertickert.

00:37:44: Und dann aber sagen zu können, wir haben hier einen A-B-Test gemacht.

00:37:48: Und die, die sich die Zeit rausgenommen haben, diese Schulung zu machen, bei denen ist dann am Ende der Umsatz tatsächlich ein bisschen höher gewesen als bei dir.

00:37:56: Dann ist es halt auch ein gutes Argument für noch den letzten Shop-Owner zu sagen, ja, okay, dann ist vielleicht doch keine schlechte Idee, diese in diese Schulung zu investieren.

00:38:06: Das braucht es, ja.

00:38:07: Und natürlich hat auch dieses Beispiel Probleme gehabt.

00:38:12: Variablen die nicht beachtet werden konnten umsatz als einzige ergebnisvariable und und und kann man viel dann kritisieren.

00:38:19: Aber ohne geht es nicht.

00:38:20: also ich habe genau das vor vor vielen jahren bei hiltig gemacht hat mir einen engen schulter schluss zwischen vertrieb und personal.

00:38:28: Wir haben uns sehr überlegt, wie wir den Vertrieb schulen, also zusammen überlegt und wir haben insbesondere eben die Vertriebler dann nicht die anderen Funktionen im Vertrieb, die Vertriebler geschult und haben dann Umsatzveränderungen gemessen und zwar durchaus mit mit Offenheit und auch gegenüber.

00:38:49: dem Betriebsrat diskutiert und verhandelt.

00:38:54: Was wir dann nicht gemacht haben, ist es auf den einzelnen Vertrieb nahezu recht als Vertriebler, sondern auch Vertriebsteams.

00:39:00: Und da hat sich eine Wirkung gezeigt mit allen Ungenauigkeiten.

00:39:06: Und seitdem bin ich so ein bisschen... Mehr der Vorfechter, dass ein kollektives Lernen auch notwendig ist.

00:39:13: Personalisieren, ja, aber das Kollektive.

00:39:15: Und dann komme ich nochmal auf Hilti zurück.

00:39:17: Wir haben damals das Buch Good to Great, der Weg zu dem Besten von Jim Collins.

00:39:23: Alle gelesen, jeder hat es gelesen.

00:39:26: Und wir haben dann bestimmte Zähnen aus dem Buch nachgespielt.

00:39:30: Also wirklich nachgespielt.

00:39:32: Da ging es um das Thema selbst, ja.

00:39:34: Also selbst Verantwortung, selbst Bewusstsein.

00:39:38: Da gab es dann bestimmte Themen, haben nur Zwiebel genommen, die verschiedenen sieben, heute der Zwiebel gesehen, haben dann daran, was ist der Kern?

00:39:46: und so weiter.

00:39:48: Wir haben das Thema Kundenorientierung danach gemacht und nachgespielt, was bedeutet wirklich echte Kundenorientierung und Wettbewerb.

00:39:55: Also man kann das schon tun, ich glaube die Anstrengung und da können uns... Die KI-Tools in Zukunft helfen, müssen auch kollektiver gedacht werden, nicht nur auf den Einzelnen bezogen.

00:40:06: Absolut, absolut.

00:40:07: Und ich wollte vor allem nämlich schon noch ein weiteres Tool im weitesten Sinne mithin zufügen zu meinem Payroll und Learn Experience System.

00:40:19: Und es ist organisationale Netzwerkanalyse.

00:40:22: Also genau diese Idee.

00:40:24: Wir arbeiten ja eben ganz, ganz selten allein vor uns hin, Simon.

00:40:28: Deswegen ist sie im Elfenbeinturm wie ich.

00:40:29: Nein, sondern wir sind in Team Settings, in Konstellationen mit Chefs und Kunden und so weiter.

00:40:36: Und genau das ist ja irgendwie der Mehrwert auch von diesen Netzwerkanalysen, sozialen Netzwerkanalysen, die halt jetzt auch, nachdem wir ganz viele digitale Spuren in den Online-Systemen von Teams über Outlook bis hin zu WhatsApp-Gruppen oder Slack-Kanälen hinterlassen, wer mit wem wann, wie lange über was spricht.

00:40:58: Das sind ja... Indikatoren für wer arbeitet mit wem, wie gut zusammen.

00:41:04: Und auch wer hat eine machtvolle Position?

00:41:06: Wenn ich eine E-Mail schreibe und die wird zwei Wochen lang nicht beantwortet, dann ist vielleicht meine Position nicht ganz so machtvoll wie jemand anders, der eine E-Mail an die Kollegen schreibt und kriegt innerhalb von zwei Minuten fünf Antworten.

00:41:18: Er sagt ja auch was drüber aus.

00:41:20: Also kann ja auch sein, dass einfach meine E-Mail schlecht war oder im Spam gelandet ist.

00:41:23: Aber das ist halt das Rauschen, was wir immer in den Daten haben und da gibt es an.

00:41:28: Und die sind quasi mit der Digitalisierung der Arbeitswelt genauer umfänglicher geworden, bis hin zu dem Punkt, wo der ein oder andere jetzt wahrscheinlich auch zu Hause gerade die Hände über den Kopf zusammenschlägt, nämlich die, die das Bezirbsverfassungsgesetz nicht so populich finden.

00:41:46: Die habe ich gerade gesagt, was will der Gärtner?

00:41:47: Der möchte alle meine Kommunikationsdaten auswerten.

00:41:54: würde er tun, wenn er, er wird sogar anonymisieren und einfach nur die Metadaten sich anschauen.

00:42:00: Aber der Punkt ist, wie du sagst, die sozialen Eingebundenheiten.

00:42:04: sich anschauen und Lernen ist ein sehr soziales Konstrukt letztlich.

00:42:09: Manches basiert allein zu Hause vor dem Buch im eigenen Kopf und das kann auch kein Teacher, kein Dozent einem wegnehmen, weil Die können nämlich nur dozieren, lernen muss man selber oder eben mit anderen zusammen.

00:42:23: Also ich bin mir sicher, dass man gerade jetzt auf dem digitalen Weg unsere Betriebsräte, Betriebsräte, den auch mitnehmen kann.

00:42:32: Also das glaube ich schon.

00:42:34: Ich habe immer beide Seiten sehr stark gesehen.

00:42:36: Ja, ich habe immer der Arbeitgeber Vertreter, aber ich habe verstanden, was es bedeutet, wenn man gar keinen Betriebsrat hat.

00:42:45: Das ist jetzt... auch nicht unbedingt so klasse.

00:42:49: Der einzelne Unternehmer mag es cool finden, aber dieses geben und nehmen und das sich auch langfristig aufeinander verlassen können, ist eben entscheidend.

00:42:59: Und insofern kommt es darauf an, wie wir die Tools nutzen und wir werden mit Sicherheit diese Datenverknüpfungen in irgendeiner anonymisierten Art und Weise nutzen und nutzen müssen.

00:43:12: um in den Unternehmen schneller zu Entscheidungen zu kommen, um bessere Entscheidungen zu treffen, um uns auch miteinander positiv fortzuentwickeln.

00:43:21: Dafür wird der Wettbewerb sonst zu hart, wenn die einen KI nutzen und die anderen nicht.

00:43:25: Und sei es nur unterschiedliche Länder, dann poliert man sofort.

00:43:30: Ja, das sind tatsächlich spannende Themen.

00:43:34: Glaubst du, dass die Entwicklung zehn Jahre ... HR Startup Award und das, was sich da entwickelt hat, dass die Entwicklung so weitergehen wird oder gibt es vielleicht doch mal eine Konsolidierungsphase.

00:43:49: Wir sehen ja jetzt schon, dass OpenAI ein paar Schwierigkeiten hat, so schnell die Entwicklung voranzutreiben.

00:43:55: ChatchiPity V hatte sein erstes Desaster, sein erstes kleines Waterloo.

00:44:01: Dann kommt ChatchiPity VI und es wird wieder gut sein wahrscheinlich.

00:44:05: Aber die Entwicklung wird... wird wahrscheinlich nicht mehr ganz so vorhersehbar schnell werden oder?

00:44:10: Ja das ist gerade glaube ich wirklich die Phase wo wir hier diesen Podcast aufzeichnen wo es ein bisschen zu bröckeln beginnt oder die Blase doch nochmal größere Platzwunden bekommt.

00:44:22: Ich habe jetzt schon irgendwie gelesen die ersten Short Seller sind unterwegs ja und gehen auch wieder eben kurz auf die Big Tech Magnificent Seven ja und das.

00:44:35: Wenn eben die Finanziers kalte Füße bekommen, dann wird allein schon deswegen die Ressourcenausstattung leiden und die technologische Entwicklung leiden.

00:44:45: So ist es, glaube ich mal, die eine Perspektive.

00:44:48: Dann glaube ich, wir haben gerade so ein letzte Meileproblem, was wir auch aus der Telekommunikations-Ecke kennen.

00:44:54: Die ersten Schritte, die ersten Meter, die gingen eigentlich ganz gut, ganz, ganz fix.

00:45:00: ratzfatz, konnten wir ein paar Prozesse automatisieren, ein paar einfache sich Genehmigungen, Jobrequisitions, Stellenanzeigen formulieren und und und, das waren so low hanging fruits, das kleine relativ regelbasierte, immer wieder gleich ablaufende Prozesse und das ging alles super.

00:45:20: und jetzt kommen wir, glaube ich, an dem Punkt, wo wir nicht mehr ganz so schnell vorankommen und vielleicht auch so eine kleine S Kurve eintritt.

00:45:28: Das heißt also die Entwicklung der Technologie eher ein bisschen parallel zur x-Achse also zur zeitachse verläuft und nicht mehr so steil gibt es ja ein paar leute der gerry markers den wir auch schon vor zwei drei jahren in unserem people in work mal mit drin hatten im interview der eben schon seit fünf jahren eigentlich sagt nur allein scaling also mehr daten mehr computing power noch mehr gpu's von invidia oder irgendjemand anderen zu kaufen.

00:45:55: das wird es nicht sein weil es gibt inherente.

00:45:58: technische Probleme mit diesen Transformer Modellen oder diesen grundsätzlichen Deep Learning ansetzen und dem Gradient Descent Verfahren, die einfach nicht lösbar sein werden, nur weil ich mehr Daten reinpumpe und noch mehr Rechenpower dahinter packe, sondern wir müssen noch mal eine andere Architektur denken und vielleicht auch wieder zurück zu den klassischen symbolischen Ansätzen zu gehen.

00:46:20: Also das ist jetzt ein bisschen die aus meiner Sicht auch Erklärung, warum wir gerade diese Blase ein bisschen am platzen.

00:46:28: glaube ich zumindest erahnen können.

00:46:30: Und du hast gesagt, GwD-Fünf war, ich glaube sogar Sam Ordmann hat mittlerweile zugegeben, dass sie es ziemlich verpatzt

00:46:36: haben.

00:46:36: Er hat das unbedingt.

00:46:38: Es hat ja nicht funktioniert bei seiner Präsentation.

00:46:40: Das war ja auch schwer, das zu verheimlichen.

00:46:43: Also wenn er das nicht zugegeben hätte, dann wäre es ja wirklich ganz schlimm geworden.

00:46:46: Also ja, wenn man mal das S-Kurven-Konzept-Modell von den Mackys hernehmen würde, dann würde man eben sagen, wir sind gerade so ein bisschen am Plateau und Natürlich kann ich auch nicht in die Zukunft gucken.

00:46:59: Es wird Leute geben, die da deutlich optimistischer auch sind.

00:47:03: Jetzt erst wieder Dennis Hasabis in dem Podcast gehört bei Lex Freedman.

00:47:10: Ja, der ist natürlich von einem Grund Optimismus beflügelt, der vielleicht auch quasi seiner Rolle bei Google notwendig ist.

00:47:19: Aber auch da ist, glaube ich, klar zu erkennen, dass sie das eine ist, die Technologie.

00:47:25: Ja, und du hast vorhin gesagt, die Akzeptanz auf Userseite, ja, du musst auch ein Produkt bauen, das irgendwie ordentlich aussieht.

00:47:31: Und nur mit so einem Chat-Fenster werden wir jetzt die nächsten Jahre, glaube ich, auch nicht leben, sondern da muss irgendwas Neues schickes kommen bis hin zu Minority-Reportartikeln.

00:47:41: wo wir eben im visuellen unterwegs sind und Sprache, G-Stick verschmelzen lassen, so damit wir auch wirklich noch besser mit diesen KIs in Anführungszeichen interagieren können.

00:47:52: Und das ist dann noch mal, sage ich mal, ein Mehrwert oder ein Mehrwert stiftende Funktionalität, die aber glaube ich gar nichts mehr mit Large-Language-Modellen oder GPTs zu hören, sondern es ist Produktmarketing, Produktfeature-Entwicklung.

00:48:08: schwieriges Engineering, kleinteiliges, rumwerkeln.

00:48:13: Ich will nicht schon wieder popelig sagen, weil das klingt dann immer auch gleich so.

00:48:17: Es ist eben die letzte Meile, die Arbeit kosten wird.

00:48:21: Ja, und ich glaube, wenn wir jetzt an unser Zürcher so denken, es ist jetzt genau noch der richtige Moment einzusteigen, sich damit zu befassen, weil vielleicht eine kleine Beruhigungsphase eintritt, dass die Fortschritte nicht so schnell sind, dass man den gar nicht mehr folgen kann.

00:48:41: Und ich habe angefangen, mir gewisse Reports zu basteln, wo KI Agent mir jeden Morgen zu bestimmten politischen Themen oder auch wirtschaftlichen Themen, Kursentwicklung ganz klar.

00:48:57: sagt, wie entwickelt sich das?

00:48:58: Und zwar nach objektiven Kriterien.

00:49:01: Ich habe da immer eine heiße Luft und weiß genau, was ich will, was ich denke, wie die Welt funktioniert, obwohl ich nichts weiß, ist schon klar.

00:49:08: Aber ich bin dann immer überzeugt, das kann ja nicht anders sein.

00:49:11: Und das ist für mich erstaunlich, was dann Informationen zusammengefasst, gefasst jeden Morgen um acht Uhr.

00:49:18: ... bei mir im E-Mail aufploppt ... ... und ich kann es beim Assistenten danach gucken.

00:49:22: Hab ich auch sowas, ... ... nur ich habe keine Zeit, es zu lesen.

00:49:25: Aber mir kommt so ... ... aber so ... ... das ist

00:49:29: ... ... mit einer

00:49:30: Ampel ... ...

00:49:31: mit einer Ampel, ich habe eine Ampel ... ... und dann sehe ich auf die Ampel ... ... und wenn irgendwo was rot ist, ... ... was schlimm ist, dann gucke ich hin ... ... und sonst lese ich es auch nicht.

00:49:40: Aber wenn was grün ist, ... ... wenn es um wirtschaftliche Dinge geht, ... ... kaufen, keine Ahnung, ... ... dann schaue ich auch hin.

00:49:46: Aber ... Das kann man wirklich so abhandeln, dass man nicht mehr als dreißig Sekunden braucht.

00:49:52: Und wenn man es spannend drinsteht, gut, dann ist man drin, dann will man sich auch lesen.

00:49:56: Also man kann, was ich sagen möchte, man kann eine Menge ausprobieren, je nach eigenen Bedürfnissen, nach eigenem Gusto und lernt dann die Vor- und Nachteile, die tatsächlich bestehen, die Chancen, die wir drin haben.

00:50:11: Und ja, wir müssen aufpassen, dass wir nicht zu viel Zeit damit vertritteln, dann wären wir auch Tisten.

00:50:17: Ja, das ist nämlich genau diese kleine, also ich, dieses Rabbit Hole, in das man dann rein gerät, ja, weil man dann doch nochmal, ach, das gucke ich mir auch noch an und dann probiere ich das noch aus und dann probiere ich das noch aus und dann denke ich mir so, habe ich mir Zeit gespart?

00:50:32: Nee.

00:50:34: Ich habe jetzt ein lustiges Bild von einer roten Königin, die sich im Laufrad dreht.

00:50:41: Das ist tatsächlich mein Red Queen Effekt der generativen KI, wie ich ihn mal genannt habe und vor ein paar Monaten auf eine Folie gebracht habe.

00:50:48: Falls es nicht jeder kennt, aber Alice hinter den Spielen.

00:50:52: Da gibt es die rote Königin, die zu Alice sagt, hierzulande musst du ganz schnell rennen, um am gleichen Fleck zu bleiben.

00:51:00: Und wenn du woanders hinkommen willst, dann musst du doppelt so schnell rennen.

00:51:04: Und das ist natürlich so.

00:51:04: dieses Bild für, wenn alle da in dem Chen AI Ratten rennen, mit rennen, dann hat man keinen Vorteil, wenn man nur mit rennen muss.

00:51:13: Noch mal eine Stufe schneller rennen, damit man einen kleinen Vorteil hätte.

00:51:18: Am Ende des Tages wird man eben ganz schnell rennen müssen, um überhaupt am gleichen Fleck zu bleiben.

00:51:23: Also sprich, bin ich deswegen irgendwie früher mit meiner Arbeit fertig?

00:51:28: Kann ich um siebzehn Uhr in Sakao?

00:51:30: Nee, kann ich nicht.

00:51:31: Ich will noch ein Podcast machen.

00:51:33: Weil ich mir vorher die Zeit rausgeholt habe durch meine KI-Helferleihen.

00:51:38: Also Spaß bei... Ich glaube wirklich, ich sei mal Gefahr von uns Wissenarbeiterinnen.

00:51:48: Wir werden nicht aufhören zu arbeiten.

00:51:49: Es gibt so vieles und dann machen wir halt das noch und das können wir noch mit KI und dann machen wir da noch auf einmal einen Coding Assistant, wo wir früher nie gedacht hätten, dass wir irgendwann mal Coden anfangen.

00:52:00: Jetzt können wir es.

00:52:00: jetzt spielen wir ein bisschen mit rum.

00:52:01: Und da ist dann wieder die Frage, wie wir es beim Lernen auch schon hatten.

00:52:04: Sorry, ich sehe, dass du einhaken möchtest.

00:52:06: Was bringt's denn?

00:52:07: Wo ist eine ROI?

00:52:09: Ja, show me the money.

00:52:10: Zeig mir mal, dass du jetzt wirklich durch die Nutzung von deinem Agenten, der jeden Morgen um acht was reinspielt, wirklich was eingespart hast für die Firma.

00:52:22: Na ja, show me the money.

00:52:24: Wenn ich eine Ausbildung mache, verdiene ich auch erst mal weniger oder verbringe viel Zeit mit etwas, was mir nicht viel bringt, aber nachher etwas bringt.

00:52:32: Also die Frage ist, wie setze ich meine Zeit ein?

00:52:35: Hoffentlich.

00:52:36: Ja, ich glaube an Ausbildungen.

00:52:40: Man kann auch studieren, es gibt auch gute Professoren, da lohnt es sich,

00:52:44: so ist es nicht.

00:52:45: Sehr gut, es hat jetzt ein bisschen gedauert, bis es kam, aber muss die ein bisschen hinschieben.

00:52:50: Ja, alles gut.

00:52:51: Und das andere ist, wenn wir uns mit KI befassen, es ist notwendig, um in der Welt zu bleiben, das ist klar.

00:53:01: Und auf der anderen Seite, wenn ich dann so ein Report habe, dann überlege ich mir schon, Wann und wie schaue ich dann weniger ins in den rechner auf irgendein anderen monitor?

00:53:13: und das geht natürlich aus zu sagen die erste stunde morgens die ersten zwei stunden brauche ich dann jetzt erstmal nicht mehr drauf zu gucken.

00:53:20: Weil ich meine zwei anwendungen habe und bewusst mir auch zeit für etwas anderes nehmen möchte.

00:53:25: also das sind unsere entscheidung.

00:53:27: aber

00:53:27: machst du es.

00:53:29: Machst du, ich weiß jetzt, Podcasts regeln, der Gast stellt keine Fragen.

00:53:33: Wir

00:53:34: unterhalten uns doch

00:53:35: hier.

00:53:37: Nimmst du dir die eingesparte Zeit wirklich?

00:53:40: Gut, du wahrscheinlich bist sogar chock.

00:53:41: Ich glaube

00:53:43: okay, das hilft ja.

00:53:45: Und hör keinen Podcast beim Chocken.

00:53:48: Ja, um den

00:53:48: Kopf frei zu haben.

00:53:50: Den hör ich dann in der U-Bahn oder so.

00:53:53: Ja, ich kann jetzt nicht behaupten, dass ich mir genau diese Zeit nehme.

00:53:56: Aber ich nehme mir ganz bewusste Zeit, wenn es da, wo ich sage, weg jetzt mit diesem Teufelszeug, jetzt will ich es jetzt nicht sehen für zwei Stunden oder drei Stunden.

00:54:03: Oder nicht mehr bis morgens morgens früh um neun.

00:54:05: Das tue ich tatsächlich.

00:54:08: Ich glaube, dass das nötig ist, dieses Bewußt sich bewusst machen, um nicht irgendeiner Technik auf den Leim zu gehen in Momenten, wo es einem dann nichts mehr bringt.

00:54:20: Wobei, grundsätzlich glaube ich schon, dass KI uns sehr viel und sehr stark helfen kann.

00:54:27: Ja, er hat sie auch.

00:54:28: Es macht mich übrigens durchaus glücklich, dass du mehrfach darauf hingewiesen hast, dass Podcast für dich... Arbeit ist.

00:54:35: und ihr das, du vorarbeiten musstest, vorarbeiten musstest, ja?

00:54:39: Schneller arbeiten musstest, das genau planen, das ist schon super.

00:54:44: Ja, also die positive Nachricht, du hast das sehr sachlich dargestellt, die positive Nachricht ist Christian Gärtner, Professor, der sich mit diesen Dingen intensiv seit bestimmt zwanzig Jahren befasst, ist der Meinung, dass uns die Arbeit nicht ausgeht, dass die Kehe uns keine Arbeit klaut.

00:55:04: Es verändert sich das Arbeitsleben, aber grundsätzlich wird nicht weniger Arbeit da sein.

00:55:09: So habe ich dich jetzt interpretiert.

00:55:11: Und das ist eine von Fahre wert, denn es gibt diese anderen, diese Propheten, die alles negative sehen.

00:55:17: Wir werden weiterarbeiten dürfen und können dürfen.

00:55:21: Ja, also zumindest wir, die wir dort mit Wissen handieren und Wissensarbeiterinnen im weitesten Feld sind.

00:55:29: Ich will damit nicht.

00:55:30: Also natürlich wird es den einen oder anderen Job.

00:55:33: schon geben, die ist ein Automatisierungstechnologien.

00:55:39: Also das, aber ich sage mal so, bisher deuten alle Studien, die ich kenne, darauf hin, dass es eigentlich dann doch so läuft wie bei den anderen Technologien und technologischen Entwicklungen vorher, wahrscheinlich wird es doch wieder zum Nettoaufwachs kommen.

00:55:54: Also es gibt relativ aktuelle Studien.

00:56:00: die betitelt ist mit Large Language Models, Small Labour Market Effects.

00:56:06: Aktuell sehen wir weder in Europa noch in den USA ganz großen Wegfall von Chops.

00:56:12: Da kommen jetzt wieder welche und sagen, ja, aber die Junior-Einstiegstellen, die gehen doch alle Hops und da gibt es doch die Financial Times und schießen mich tot, haben alle berichtet.

00:56:23: Ja, es gibt gerade einen Dip.

00:56:26: in den Stellen anzeigen für Berufsanfänger-Jobs.

00:56:30: Aber ob der DIP jetzt wirklich nur durch KI-Technologien hervorgerufen wird oder eben einfach durch eine echt etwas miese wirtschaftliche Lage, das ist noch alles andere als nicht bewiesen und die sich dort eben seriöser mit den Effekten beschäftigen, kommen eigentlich immer noch zu einem Ergebnis.

00:56:51: So schnell geht uns die Arbeit nicht aus.

00:56:54: Und darüber hinaus sehe ich immer den Aspekt, dass Arbeit für jeden von uns Lebensqualität bedeutet.

00:57:01: Grundsätzlich zumindest.

00:57:03: Wir müssen uns was deutlich anderes überlegen, wenn die nicht mehr da wären.

00:57:07: Also da haben wir nochmal ein Thema.

00:57:08: Und

00:57:08: das heißt, dass wir zumindest auch in den größeren Firmen auch eine gesellschaftliche Verantwortung haben.

00:57:14: Wir haben ganz am Anfang über Werkstudenten gesprochen, dass man nicht nur aus Kosten gründen, dann auf einmal sagt, Ausbildung machen wir nicht mehr etc.

00:57:24: Es hilft uns, es hilft den nachvollenden Generationen.

00:57:27: Für die sind wir ja eigentlich auch da.

00:57:28: Deswegen gibt's die ja auch.

00:57:30: Ja, ohne Papa und Mama gibt's die ja gar nicht.

00:57:32: Wie werden die sonst ins Leben gekommen?

00:57:35: Also, es ist auch eine Frage, wie wir insgesamt gesellschaftlich auf Arbeit blicken.

00:57:41: Die gute Nachricht ist, deswegen bin ich froh, dass du das so sagst und ich möchte gerne betonen, KI raubt uns nicht die Arbeit.

00:57:49: Es gibt uns andere Möglichkeiten und... Alles andere ist wie immer ein Ringen um gut und richtig und das passende Maß, das ist immer, wenn man in die Zukunft geht, egal in welcher Generation.

00:58:03: Das

00:58:03: gilt natürlich nicht nur für die Arbeit insgesamt, sondern auch für die Personalarbeit.

00:58:08: Also vielleicht hat ja der ein oder andere Personal interessierte Leserhörder mitbekommen, dass in der Vivo Wirtschaftswoche jetzt vor ein paar Wochen eine Diskussion angestoßen wurde, no HR, also mal wieder der Abgesang auf die Personalabteilung, diesmal von McKinsey und Kawa Yinusi, ehemals SAP-Personalvorstand, die eben auch letztlich die These verzehnt, naja, mit den ganzen No-Code, Low-Code, Automatisierungstools kann man eben ganz viel an Wiederkehren der repetitiver transaktionaler Personalarbeit automatisieren und der Rest wird zurück in die Linie verlagert.

00:58:46: Also, ich weiß nicht, wer ist noch?

00:58:48: Christian Scholz kennt ja vielleicht noch der ein oder andere.

00:58:50: Ja, klar.

00:58:51: Nicht zumindest.

00:58:53: Genau.

00:58:53: Und also die Abschaffung der Personalabteilung habe ich, glaube ich, bei ihm auch schon vor über twenty-fünf Jahren gelesen.

00:59:01: Und da hieß es, glaube ich, die virtuelle Personalabteilung, jetzt wieder ein neuer Versuch.

00:59:07: Da kam dann auch gleich die Replik drauf.

00:59:10: Nicht no HR, sondern more HR.

00:59:14: Okay, ich bin ja kein Freund von extremer, habe ich am Anfang gesagt, deswegen sage ich ja smart

00:59:20: HR.

00:59:22: Du warst der KI voraus, die soll ja auch smart sein.

00:59:26: Ich sehe das ähnlich, also ich möchte mich gar nicht da zwischen die Fronten bewegen, ob man die Personalabteilung auflöst.

00:59:34: Ich habe das schon dem einen anderen Chef von mir oder Chefin.

00:59:39: von vor Jahren vorgeschlagen, dann löst uns doch auf.

00:59:42: Ich bin voll dabei.

00:59:43: Die Frage ist, wie verteilen wir die Arbeit?

00:59:47: Und daran hat es also die typische Personalarbeit.

00:59:50: Und wenn man das in die Linie wieder zurückbringen könnte, das können wir gerne durchdenken.

00:59:57: Ich habe dann eine Vermutung, wo das dann landet, aber wir können es gerne durchdenken.

01:00:03: Wir können in der Linie auch Marketing lassen.

01:00:05: Warum soll nicht das Marketing auch in der Linie sein?

01:00:08: Warum brauchen wir ein Marketingbereich?

01:00:10: Und vielleicht die Finanzen auch.

01:00:11: Also die Frage ist, wozu dient Arbeitsteilung?

01:00:14: Und dann kann man sich darauf besinnen, wie man die unterschiedlichen Fachbereiche und Aufgaben damit am besten aufteilt.

01:00:25: Und da sollten wir immer offen sein.

01:00:27: Die Welt verändert sich.

01:00:29: Insofern bin ich auch dafür offen, den Personalbereich irgendwie anders zu gestalten.

01:00:34: Aber für unsere Kolleginnen und Kollegen ganz klar, das, was sich heute tun und leisten oder andere, die sich jetzt denken, ich möchte gerne Personaler, Personalerin werden, die Aufgaben werden da sein, ja.

01:00:48: Vielleicht hat man einen anderen Namen und vielleicht ist es ein bisschen anders gestaltet, aber wer damit Herz dabei ist, der wird es auch ein Arbeitsleben lang sein können, auch, wenn man erst heute einsteigt.

01:00:58: Bin ich ganz sicher.

01:01:00: Ja, ja, ja.

01:01:01: Weit in die Zukunft geblickte These.

01:01:02: Aber wir müssen ja irgendwann nochmal uns uneins sein.

01:01:07: Wir sind viel zu gleich.

01:01:10: Laufend hier in dem Podcast.

01:01:12: Ich versuch gerade noch, ein Desens rauszustricken, aber...

01:01:15: Nein, ich kann ja einen Desens sagen, den ich habe.

01:01:17: Ich wollte ja mehr Deine Meinung hören, als jetzt eine Gegenmeinung zu vertreten.

01:01:23: Ich glaube, dass das mit dem Matching... Dem matching tolls nicht so richtig gut funktionieren wird.

01:01:29: es wird erst dann funktionieren wenn wir sehr klar sind im innenverhältnis.

01:01:32: ich kenne ja diese innenverhältnis.

01:01:34: ja du gehst zum fachbereich was brauchst du denn für einen neuen vertriebler marketer oder was auch immer?

01:01:40: und das zu formulieren und wirklich zu wissen wie?

01:01:43: man braucht ja das.

01:01:45: kann man vereinfacht häufig an Sportmannschaften sehen.

01:01:48: Ich will jetzt nicht über bestimmte Sportarten reden, das mögen man hier nicht, aber ich brauche jetzt einen bestimmten Sportler mit der und der Eigenschaft.

01:01:56: So, und dann geht das schon hin und los.

01:01:57: Es kommt hier drauf an, wie man die dann einsetzt.

01:02:00: Und dasselbe ist ja im ganz normalen anderen Arbeitsleben genauso.

01:02:04: Wie setzt sich sie ein?

01:02:05: Wie ist die Struktur?

01:02:06: Wie gehen die vorgesetzt mit einem, mit einem oben die Kollegen?

01:02:10: Also das ist wirklich... eine sehr schwierige Konstellation und ich glaube erst, wenn wir innerhalb der Unternehmen dazukommen, wofür du plädiert hattest, auch wirklich die Daten zu analysieren, wie die Menschen miteinander kommunizieren, wo viel und wo wenig kommuniziert wird, wo die Gatekeeper sind, die auf einmal die Entscheidung dann für andere mittreffen dürfen, obwohl sie gar nicht die vorgesetzend sind.

01:02:35: Erst wenn wir das analysiert haben, dann macht dieses Matching.

01:02:40: großen Sinn.

01:02:42: Was wir jetzt erleben, sind Versuche.

01:02:44: Ich finde die alle klasse und die bringen auch schon den ersten Schritt.

01:02:49: Aber so richtig funktionieren wird es erst, wenn man ein Gesamtbild über die handelnden Akteure im Unternehmen hat.

01:02:56: Ja genau,

01:02:58: sag du jetzt nein.

01:03:01: Also nur Kleinigkeit, an der ich mich jetzt aufhänge und zwar funktionieren.

01:03:06: Ich glaube wir haben natürlich jetzt immer auch ein bisschen leichtfertig dahin gesagt, ja geht oder geht nicht oder funktionieren.

01:03:13: Es ist ja eben immer auch die Frage im Vergleich zu welcher anderen Lösung.

01:03:18: Also was ist die Alternative dazu?

01:03:20: Und wenn die Alternative zu einem technologiebasierten Matching heißt, naja, der die Recruiterin wählt nach Nasenfaktor aus, dann würde ich trotzdem eher sagen, da funktioniert die Technologie besser.

01:03:33: Ich weiß, dass du das jetzt auch gar nicht... Es

01:03:34: sei denn nicht entscheidend mit Nasenfaktor.

01:03:37: Ich bin derjenige, der entscheidet und mein Nasenfaktor gilt.

01:03:39: Das ist das

01:03:40: Schlechte, ja.

01:03:42: Ich glaube auch, der Nasenfaktor wird auch immer eine Rolle spielen.

01:03:47: An meiner Studienzeit gab es ja auch schon ab und zu mal Gastvorsäge.

01:03:50: Schöne Grüße an Gabriel Wisskemann hier, der nämlich auch damals schon gesagt hat, Leute, der Nasenfaktor ist auch bei Vergütung relevant.

01:03:58: Weiß ich nicht, ob er jetzt will, dass er jetzt hier öffentlich zitiert wird damit, aber hat er schon vor über zwanzig Jahren gesagt.

01:04:03: Und ich glaube auch, da hat er recht gehabt.

01:04:06: Das ist eben, um vielleicht nochmal Richtung Führung zu gucken, das ist auch Teil von, wie heißt es so schön, Judgement.

01:04:13: Also ich stelle mich dann hin und sage, Du warst gut, du warst nicht so gut.

01:04:18: Warum?

01:04:19: Ja, ganz ehrlich, wir können jetzt Zickritärien ranführen.

01:04:22: Am Ende des Tages bin ich der Meinung, es war so.

01:04:27: Der gute alte Wittgenstein, der auf die achtentzwanzigste Warum-Frage sagt und irgendwann treffe ich mit meinem Spaten auf den harten Grund und er biegt sich zurück und ich sage so handle ich eben und irgendwann ist gut mit der warum.

01:04:42: Frage kennt man ja von den kleinen Kindern die eigentlich warum warum warum?

01:04:45: und irgendwann sagst du Basta weil ich der Meinung bin dass es so ist.

01:04:49: und jetzt ist nur die Frage wann brichst du diese Begründungskette ab?

01:04:52: ja mit deinem ich bin der Chef und sage es dass wir sie irgendwann abbrechen müssen ist philosophisch auch schon ziemlich lange klar und Man darf sich halt irgendwie nicht schön reden, dass das jetzt irgendwie alles auf die Technologie verlagert wird und dann löst sich das alles in Wohlgefallen auf.

01:05:08: Nee, ich glaube auch, mit Technologieeinsatz wird es dieses Basta brauchen.

01:05:14: Ja, und die Technologie wird, wie wir ein... einem anderen großen Land auf einem anderen Kontinent sehen, zum Teil natürlich auch missbraucht.

01:05:25: Und je nach Perspektive, es ist eine Frage der Perspektive, aber ich kann mir mit der entsprechenden Software auch die Menschen raussuchen, die mir nicht genehm sind, mit welchen Kriterien auch immer.

01:05:39: Das können die nicht so fleißig sein, das können andere Kriterien sein, aber je nachdem, was man einstellt, kriegt man das Ergebnis.

01:05:47: Christian, was können wir denn unseren Zuhörerinnen noch mit auf den Weg geben?

01:05:51: Einmal ist die Frage, ja, das Matching spielt eine Rolle.

01:05:55: Viele machen sich Gedanken, wie ist es denn, wenn ich mich bewerbe oder bewerben muss oder der nächste Schritt ansteht?

01:06:00: und ich möchte es auch außerhalb des heutigen Unternehmens angehen.

01:06:05: Macht es da Sinn, sich stark in den Social Media zu positionieren und viel Spuren zu hinterlassen, wofür man steht, wie man denkt, was man an Erfolgen hat.

01:06:18: Ist das ein zweischneidiges Schwert?

01:06:20: Kommt es auch darauf an oder nicht?

01:06:23: Natürlich.

01:06:24: Also erstes, ich sage mal so, die Social Media im Plurale braucht es, glaube ich, tatsächlich nicht.

01:06:31: Weil, wenn man jetzt mal die Vorteile eines Monopolisten namens LinkedIn... hervorkehren möchte, dann ist es eben neuer.

01:06:40: Man muss halt nur da eigentlich präsent sein, weil ich weiß nicht, ja, Facebook kann man noch Instagram von mir aus, TikTok guckt in Deutschland noch kaum jemand so richtig drauf und viel mehr fällt mir jetzt nicht ein, ja, also Reddit.

01:07:00: Ich glaube, also wenn man der Verkäufer seine eigenen Marke sein möchte, Und diese Ich AG-Thematik kennen wir ja auch schon ein bisschen länger.

01:07:10: Und du hast ja vor und außer aber nochmal betont, wir müssen uns doch alle ein bisschen verkaufen und wir spielen alle nur Theater, um mal den Herrn Goffmann noch zu zitieren.

01:07:18: Also ich glaube, ja, wir müssen uns darstellen, wir müssen uns positionieren.

01:07:23: Wir dürfen auch gerne unsere Employability rauskehren.

01:07:28: Wie tun wir das heutzutage?

01:07:30: Naja, so, dass es möglichst viele mitbekommen.

01:07:32: Und das heißt eben im digitalen Raum, weil da ist es am kostengünstigsten, dass es möglichst viele mitbekommen.

01:07:38: So ein Buch zu schreiben, das ist relativ aufwendig.

01:07:41: Und das dann zu verlegen, weißt du ja selber.

01:07:43: Und dann überhaupt noch überhaupt in so eine Bestsellerliste reinzukommen, ist ja noch viel schwieriger da.

01:07:49: Da ist es doch einfacher, ein paar gut getimte Posts auf LinkedIn und Co.

01:07:53: zu setzen.

01:07:54: These.

01:07:55: Also doch, ich glaube schon... Dadurch, dass sich in den letzten Jahrzehnten abzeichnet, dass Karrieren eben nicht mehr nur im Eimenunternehmen verlaufen, muss man sich ab und zu mal ein bisschen aufhübschen, um gefunden zu werden am Arbeitsmarkt.

01:08:10: Und wie wird man gefunden?

01:08:12: Einfachsten Fall eben in den digitalen Kanälen oder über die digitalen Kanäle.

01:08:17: Du bist beim Singular geblieben, LinkedIn, aber in den Kanälen.

01:08:22: Also ich glaube, es geht in beide Richtungen.

01:08:24: Wir werden das nicht ganz verhindern können, dass diese Kanäle die existieren.

01:08:30: Sagen wir durchforstet werden, ob man das jetzt zurecht guckt oder nicht.

01:08:34: Wir haben früher schon Beispiele gehabt.

01:08:37: Darf man sich vor einer Einstellung anschauen, wo jemand wohnt und guckt das auf Google Earth, da kann man direkt die Gegend schön sehen und das Haus oder das Gebäude.

01:08:49: Nein, das darf man nicht, macht uns trotzdem Menschen.

01:08:51: Wir wissen es nicht.

01:08:52: Gut, das kann ich jetzt nicht verändern, wo ich wohne.

01:08:55: Aber bei dem Auftritt in Social Media kann ich mir schon überlegen, bin ich das wirklich, will ich so wirken oder nicht?

01:09:05: Also insofern spielt es eine Rolle.

01:09:07: Und ich glaube, dass man sein berufliches Profil, wenn man tätig wird, durchaus auf Social Media zeigen kann.

01:09:17: Und ich meine auch, man sollte sich das ernsthaft überlegen, ist eine persönliche Entscheidung.

01:09:22: Ja,

01:09:22: ich sag mal so.

01:09:22: Ich meine ... Es ist so ein bisschen mit, wenn ich eh schon erfolgreich bin, dann muss ich mich auch nicht mehr so stark verkaufen.

01:09:31: Dann muss ich mich nicht mehr bei irgendwelchen Awards bewerben oder bei LinkedIn raus putzen oder sogar noch auf anderen Plattformen GitHub Research Gate vielleicht sogar noch singen, wer es noch kennt.

01:09:49: Ja, es kommt immer ein bisschen drauf an, wer tummelt sich denn da auf diesen Kanälen?

01:09:54: Und ehrlicherweise sind es natürlich schon auch immer die, die diesen nötig haben, um es etwas despektierlicher auszudrücken.

01:10:02: Aber ja, also... dass man sich am Arbeitsmarkt ein bisschen rausputzen darf, finde ich nicht verwerflich.

01:10:09: Also wer mich auf LinkedIn sucht, wird feststellen, dass ich's nötig habe.

01:10:14: Ja, ich ja auch.

01:10:15: Deswegen machen wir auch Podcasts.

01:10:18: Wir haben's

01:10:19: nötig.

01:10:19: Wir haben aber auch was zu erzählen.

01:10:21: Oder das?

01:10:22: Vielleicht als letzte Frage.

01:10:24: Du kannst aber auch Antworten geben ohne Fragen, wenn du dann noch mehr zu erzählen

01:10:28: hast.

01:10:31: Welche Skills?

01:10:33: sollten wir aufbauen für unser Berufsleben.

01:10:37: Worüber sollten wir uns mehr Gedanken machen als früher?

01:10:40: Was kann ich in den nächsten zwölf Monaten, woran kann ich arbeiten?

01:10:45: Viele sagen, es sind mehr die Soft Skills.

01:10:48: Ich weiß es nicht.

01:10:49: Was muss ich denn an Hard Skills lernen?

01:10:52: Kannst du uns helfen?

01:10:54: Großartige Allgemeinfragen für alle Jobs dieser Welt.

01:10:57: Ich gehe gerade in Gedanken, so auch mein Freundeskreis durch.

01:10:59: Da gibt es die Physiotherapeuten, die Berater, die Wissenschaftler, die Erzieherinnen und auch Mediziner.

01:11:11: Und ich glaube natürlich alle diese haben ganz unterschiedliche Bedarfe.

01:11:16: Ja,

01:11:17: dann nehmen doch die Gruppe.

01:11:18: Die Gruppe der Personalern nehmen wir die.

01:11:21: Die ist einigermaßen eingrenzbar.

01:11:24: Auch da geht es natürlich unterschiede, wenn ich Einzelpersonalabteilung einer Person bin, ist was anders als wenn ich mit ...

01:11:31: Ja, aber damit kann ich arbeiten.

01:11:32: Ja, dann arbeiten wir damit.

01:11:33: Also immer die lieben Personalerinnen.

01:11:37: Also ich finde es ja persönlich schön, wenn ... die sich tatsächlich noch mehr Datenkompetenz drauf packen würden.

01:11:46: Ich erlebe das nun ja doch auch, ich setze mal in der Vorstufe als eben derjenige, der auch Personalerinnen ausbildet, die dann irgendwann später in den Unternehmen aufschlagen.

01:11:57: Und ich sage mal so, die wenigsten unserer Studierenden wollen HR studieren, weil sie was mit Zahlen machen wollen.

01:12:06: Und sind dann natürlich ab und zu mal etwas irritiert, schrecklich geschockt, positiv wie negativ.

01:12:12: Das ist zumindest auch in meinen Modulen unter anderem, nicht nur um so was wie Leadership and Change geht, wo du ja auch warst, sondern eben auch People Analytics.

01:12:21: Und dann denken sie immer, was machen wir da?

01:12:23: Aber ich glaube auch, das hat schon sich gewandelt.

01:12:27: Je mehr wir digitale Spuren hinterlassen durch unser Arbeitsverhalten, durch die Produkte, die wir... produzieren, konsumieren, mit denen interagieren, desto eher werden zahlenlastige Auswertungen eine Relevanz haben.

01:12:42: Und da wird der Personalbereich, glaube ich, nicht ausgenommen werden.

01:12:46: Und die Diskussion mit die Personaler wollen endlich mal an den Tisch der Entscheider.

01:12:51: Wie lange gibt es die schon?

01:12:52: Dreizig Jahre?

01:12:53: Bestimmt.

01:12:53: Dreizig, vierzig, Minimum.

01:12:56: Also, die wird natürlich eben auch mit... Zahlen entschieden, denn wer sitzt da am Tisch?

01:13:03: der Enscheider, da sitzen CFO, CEO, CTO, die können vor allen Dingen eines die Sprache der Zahlen, ja, und dafür ist eben im wirtschaftliches Unternehmen auch da.

01:13:15: Deswegen, ich sage mal, würde ich mir zumindest wünschen, wenn so etwas wie eine grundsätzliche Datenkompetenz, Data Literacy, gibt es ja auch schon ewig die Forderung, ja, nicht nur gefordert wird, sondern auch nachgefragt wird von denjenigen, die es brauchen.

01:13:33: Dann kommen natürlich auch der alte Klassiker Umgang mit Unsicherheiten, Ambiguitätstoleranz.

01:13:39: Da gibt es auch schon ein bisschen länger diese Forderung.

01:13:42: Ich glaube aber, sie wird eben nicht weniger, sondern schon auch mehr.

01:13:47: Ich muss eben wissen können, wie ich mir Einen Überblick verschaffe über ganz vieles und auch ganz vieles Widersprüchliches.

01:13:57: also nehmen wir noch mal unsere beiden.

01:14:00: Agenten deiner um acht meiner um zwölf die da mit Informations sammeln zu bekommen.

01:14:04: das ist ja auch nicht immer widerspruchsfrei.

01:14:07: und dann

01:14:08: muss ich in der Lage sein mir da entweder eine Meinung zu bilden oder.

01:14:14: Techniken drauf zu schaffen, wie ich raus finde, was davon ist jetzt Fake, was davon ist Hype, was davon ist Botshit und was ist wirklich auch brauchbare Informationen.

01:14:24: Und die Techniken heißen eben, ich muss wissen, wie ich Google, ich muss wissen, wie ich mich in einem Literaturverzeichnis von einer Quelle zur nächsten hangle und das möglichst eben schnell, um Sachen nachprüfen zu können oder einfach auch drauf zu schauen, wenn kein Autor oder Autor denn angegeben ist, dann... glaube ich, der Quelle schon mal ein bisschen weniger.

01:14:45: Also das sind so billige Medien, die taktische Kompetenzen, die aber nicht weniger werden, weil wir, glaube ich, mit Halluzinationen, wie es immer so schön heißt, leben werden müssen.

01:14:59: Anders sagen, im Botschitt dazu, abgeleitet von Bullshit, also der These, einem Bot, in dem Fall es egal sei, ob es nun wahr oder falsch ist, was der Bot produziert, angelehnt an Harry Frankfurt's Bullshit.

01:15:15: Und damit müssen wir irgendwie umgehen lernen.

01:15:17: Wir werden insgesamt mit einer gestiegeneren Risikoneigung, glaube ich, zu tun haben, wenn wir solchen KI-Systemen, die eben mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit nicht immer korrekt, hundertprozentig akkurat sind, aber trotzdem, wenn wir mit denen arbeiten wollen.

01:15:33: oder müssen, dann heißt es für uns, wir brauchen so ein bisschen risikoorientierteres Mindset, um mal ein neudeutsch Begriff rauszuhauen.

01:15:43: Und das würde ich aber alles eben unter diesen Umgang mit Mehrdeutigkeiten, Unsicherheiten packen wollen, inklusive eben, wie gehe ich mit nicht immer vertrauenswürdiger Information, um die von einem KI-Agenten kommt.

01:15:58: oder irgendeinem anderen System.

01:16:00: Also ich glaube schon, das hat nochmal eine neue Wertung bekommen und da müssen wir jetzt gar nicht über Deepfakes reden, sondern das ist eben auch die ganz banale Information textlicher Natur, wie wir sie auf LinkedIn oder wo auch immer dargeboten bekommen.

01:16:18: Deswegen, die Forderung nach Amiguitätzolanz ist auch schon ziemlich alt, aber ich glaube, das könnte schon nochmal ein... Ein skill sein, den man sich drauf packen kann und sollte.

01:16:26: also insofern hätte ich was fachliches und was.

01:16:30: Metacompetenz artig ist, ob es jetzt ein soft skill ist diese hamburgietz toleranz lassen wir mal dahin gestellt sein.

01:16:37: Und klar in den bereichen, wo wir mit menschen zu tun haben und ganz viel ist dann doch noch people business ja auch beratung.

01:16:45: wird People Business meines Erachtens zum Großteil auch bleiben, selbst wenn wir von McKinsey und Co.

01:16:50: hören, dass die zigtausende KI-Agenten im Einsatz haben und eben anscheinend zumindest manche Juniorstellen sich sparen.

01:16:57: Aber am Ende des Tages, wie so schön heißt, ist halt doch noch ein People-Business.

01:17:02: Und dann brauchen wir sowas wie, kann ich jetzt aus deinem Gesicht rauslesen, dass ich aufhören sollte zu reden?

01:17:08: Nein.

01:17:10: Nein, also reading the room.

01:17:11: Ja, einfach verstehen, wie es gerade die Stimmung in einem Meetingraum ist, da reingehe und nicht lesen kann.

01:17:19: Sind die gerade hier wohl gesonnen oder wollen die mich grillen?

01:17:22: Oder wie ist da einfach die Gemengenlage?

01:17:25: Wer hat was zu sagen?

01:17:26: hat nichts zu sagen.

01:17:28: Das ist etwas, was, glaube ich, Erfahrung braucht.

01:17:32: Das kann man ganz schwer irgendwie in einem Seminarraum vermitteln und das wird auch ganz schwer sein, das in eine KI zu packen.

01:17:41: Da sind wir natürlich dann auch wieder bei dem Punkt, den wir heute schon zwei, drei mal hatten, nämlich wenn wir die Einstiegsrollen nicht mehr besetzen mit Werkstudenten oder sonstigen Leuten.

01:17:51: Wo sollen die denn dann die Erfahrungen sammeln, die wir aber eigentlich in fünf Jahren von ihnen brauchen?

01:17:58: Weil irgendwann werden wir wieder ein paar Leute brauchen und wenn sie es nicht gelernt haben, durchs harte Erleben und erfahren, dann wird es schwierig.

01:18:10: Danke.

01:18:10: Ich rutsch mal eine Sekunde in meine Rolle als Personaler, was auf die jungen Generationen angeht.

01:18:19: Wo sollen sie es lernen?

01:18:21: Wie lerne ich als etablierter denn als alter weißer Mann, als jemand, der so viel kann und weiß, wie lerne ich denn ohne die Jungen?

01:18:31: Gar nicht mehr.

01:18:33: Ich gehe doch voll an der Realität vorbei.

01:18:35: Das heißt, in den Unternehmen brauchen wir die Jungen, wir brauchen Werkstudentin, wir brauchen Praktikantin, wir brauchen Einsteiger in die neuen Jobs.

01:18:44: Es ist Wahnsinn zu sagen, das macht die KI.

01:18:47: Ich vermisse jeden, der nicht kommt, auch wenn ich den Namen nicht kenne, weil ich nicht weiß, wie wir sonst eingestellt hätten.

01:18:55: Das heißt, wir haben da in den Unternehmen was zu tun.

01:18:58: Und ansonsten, wie wir das jetzt gemacht haben, man muss sich nicht dauernd widersprechen.

01:19:04: Man kann sich auch unterhalten und wird dabei schlauer.

01:19:08: Ich bin, ich nehm dein Wort smarter geworden.

01:19:14: Ich bin

01:19:14: smarter geworden.

01:19:16: Und dank dir sehr.

01:19:17: für einen vielfältigen Einblick.

01:19:20: Ich glaube, wir wissen ein bisschen besser, was ein Professor so tut, wenn er nicht gerade im Podcast ist.

01:19:27: Ja, danke schön für die Einladung.

01:19:29: Und die Retour-Kotche würde ich natürlich wieder ereilen, wenn du den nächsten Gastvortrag machen darfst.

01:19:33: Ja,

01:19:34: absolut gerne.

01:19:36: Am liebsten Diskussion.

01:19:38: Ja, dann, lieber Christian, herzlichen Dank.

01:19:42: War toll mit dir.

01:19:43: Wir verlieren uns nicht aus den Augen.

01:19:46: Und liebe Zuhörerinnen und Zuhörer, herzlichen Dank, dass ihr in unserer kleinen Community so treu dabei seid.

01:19:52: Wenn euch der Podcast gefallen hat, gerne abonnieren.

01:19:56: Ansonsten sage ich, macht's gut.

01:19:59: Bis zum nächsten Mal, euer Thomas Becker.

01:20:07: Die Kontaktdaten findest du in den Show notes.