Künstliche Intelligenz (KI) für Personalabteilung - Beratung, Coaching und Schulung

KI für die Personalabteilung: Fluktuation, Weiterbildung, Mitbestimmung

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Künstliche Intelligenz hilft der Personalabteilung, Fluktuationsmuster zu erkennen, Zusammenarbeit sichtbar zu machen, Weiterbildung zu empfehlen und HR-Texte zu erstellen – Sie lernen, wie das mit Betriebsrat, DSGVO und KI-Verordnung gelingt.

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Wo hilft KI in der Personalabteilung, und wo braucht sie klare Grenzen?

KI in der Personalabteilung kann zeigen, in welchen Bereichen Kündigungen zunehmen, wo Teams nach einer Umstrukturierung kaum noch zusammenarbeiten und welche Weiterbildung zu welchem Kompetenzprofil passt. Generative KI entlastet zusätzlich beim Schreiben von Stellenanzeigen, Rundschreiben und Antworten auf wiederkehrende Fragen der Belegschaft. Zugleich geht es um Daten über Menschen – kaum ein Einsatzfeld ist rechtlich und ethisch so anspruchsvoll. Das Seminar verbindet beides: konkrete HR-Anwendungsfälle und die Regeln, unter denen sie im Unternehmen tragen.

Drei Anwendungsfälle ziehen sich durch die Veranstaltung. Bei der Fluktuationsprognose lernen Sie, welche Merkmale aussagekräftig sind, welche tabu bleiben und warum Ergebnisse auf Gruppen- statt Personenebene berichtet werden. Mit der organisationalen Netzwerkanalyse machen Sie Zusammenarbeit sichtbar, etwa Silos nach einer Fusion oder Schlüsselpersonen, an denen zu viel hängt. Ein Empfehlungsmodell für Weiterbildungen zeigt, wie Lernangebote zu Kompetenzlücken passen. Zu jedem Fall entsteht ein kleiner Prototyp mit Python, Keras oder NetworkX – genug, um die Versprechen von HR-Software-Anbietern später realistisch einzuschätzen. Kürzer folgen Leistungsprognose, Kandidatenansprache, Bewerbungsscreening, HR-Assistent und Stimmungsanalyse.

Generative KI behandeln wir an typischen Personalaufgaben: diskriminierungsfreie Stellenbeschreibungen, Zusammenfassungen von Lebensläufen, Extraktion von Fähigkeiten und ein Self-Service-Assistent auf Basis Ihrer eigenen Richtlinien. Dabei gilt: Bewerbungsunterlagen gehören nur in freigegebene Unternehmensumgebungen, und jede Entscheidung über Menschen trifft ein Mensch.

Ein eigener Block ordnet den Rahmen ein: Mitbestimmung des Betriebsrats bei technischen Einrichtungen, Beschäftigtendatenschutz nach DSGVO, die Einstufung vieler HR-Anwendungen als Hochrisiko-Systeme nach der KI-Verordnung und der Kompetenzaufbau der Beschäftigten. Rechtsberatung ersetzt das nicht, aber Sie wissen danach, welche Fragen Sie vor einem Projekt mit Datenschutz und Betriebsrat klären.

Fluktuationsmodelle sind technisch nicht schwer. Schwer ist die Frage, was danach passiert. Wenn eine Liste mit Namen und „Abwanderungsrisiko hoch“ bei Führungskräften landet, verändert sie Gespräche, Beförderungen und Vertrauen – auch wenn die Prognose falsch ist. Ich empfehle Personalabteilungen deshalb, Modelle auf Bereiche und Gruppen auszurichten, nicht auf Einzelne. Dann zeigt die Auswertung, wo Führung, Arbeitszeit oder Entwicklungsperspektiven fehlen, und der Betriebsrat sitzt nicht als Bremser, sondern als Mitgestalter am Tisch.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

KI für die Personalabteilung: Fluktuation, Weiterbildung, Mitbestimmung

Personalabteilung und Künstliche Intelligenz
  • Herausforderungen der Personalabteilung: Fachkräftemangel, Bindung, Weiterbildung, Verwaltungslast
  • KI in HR: Prognose, Netzwerkanalyse, Empfehlung und generative KI als vier Verfahrensfamilien
  • Anwendungsfälle entlang des Mitarbeiterlebenszyklus von der Gewinnung bis zum Austritt
  • Was KI im Personalbereich nicht leisten soll: Entscheidungen über Menschen ohne menschliche Prüfung
Rechtlicher Rahmen: Mitbestimmung, Datenschutz, KI-Verordnung
  • Mitbestimmung bei technischen Einrichtungen zur Leistungs- und Verhaltenskontrolle (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG)
  • Betriebsvereinbarung zu KI-Anwendungen: Zweck, Datenarten, Auswertungen, Löschung
  • Beschäftigtendatenschutz nach DSGVO: Rechtsgrundlage, Transparenz, Datenschutz-Folgenabschätzung
  • Automatisierte Einzelentscheidungen vermeiden: menschliche Letztentscheidung organisieren
  • KI-Verordnung: Einstellung, Beförderung und Leistungsbewertung als Hochrisiko-Bereich
  • Kompetenzaufbau der Beschäftigten im Umgang mit KI fördern (Art. 4 KI-Verordnung)
Anwendungsfall 1: Mitarbeiterfluktuation vorhersagen
  • Mitarbeiterfluktuation: Kennzahlen, Kosten und typische Ursachen
  • Klassifikation mit Deep Learning im Vergleich zu einfachen, erklärbaren Modellen
  • Daten für Fluktuationsmodelle: Betriebszugehörigkeit, Entwicklung, Befragungen – und was tabu ist
  • Fluktuationsdaten vorverarbeiten: Pseudonymisierung, Kodierung, unausgewogene Klassen
  • Übung im Jupyter-Notebook: Fluktuationsmodell mit Keras aufbauen
  • Fluktuation vorhersagen und Ergebnisse für Bereiche statt für Einzelpersonen berichten
  • Fairness prüfen: Verzerrungen nach Alter, Geschlecht oder Teilzeit aufdecken
Anwendungsfall 2: Zusammenarbeit sichtbar machen
  • Organisationsgestaltung: formale Struktur und tatsächliche Zusammenarbeit
  • Organisationale Netzwerkanalyse: Knoten, Kanten, Zentralität, Brückenpersonen
  • Daten für Netzwerkanalysen: Projektzuordnungen, Besprechungsserien, Befragungen
  • Netzwerkdaten vorbereiten: Aggregation, Mindestgruppengrößen, Pseudonymisierung
  • Netzwerke mit Python und NetworkX erstellen und visualisieren
  • Netzwerke analysieren: Silos, überlastete Schlüsselpersonen, fehlende Verbindungen nach Fusionen
Anwendungsfall 3: Weiterbildung empfehlen
  • Mitarbeiterentwicklung: Kompetenzmodelle, Lernpfade, Entwicklungsgespräche
  • Empfehlungen aus Personen-Themen-Bewertungen: kollaboratives Filtern
  • Bewertungsdaten für Empfehlungen: Kursabschlüsse, Rückmeldungen, Kompetenzprofile
  • Einbettungen vorbereiten: Beschäftigte und Kurse als Vektoren darstellen
  • Übung: Bewertungsmodell mit Keras erstellen
  • Kurse empfehlen und Empfehlungen auf Kaltstart und Vielfalt prüfen
  • Stellenprofil und Lernangebot per Sprachmodell abgleichen: Kompetenzlücken benennen
Weitere HR-Anwendungsfälle
  • Prognosen zur Mitarbeiterleistung: warum sie fachlich und rechtlich besonders heikel sind
  • Kandidatenansprache: Zielgruppen, Kanäle, personalisierte Nachrichten
  • Automatisiertes Bewerbungsscreening: Möglichkeiten, Verzerrungen, menschliche Prüfung
  • Virtueller Mitarbeiterassistent für HR-Fragen wie Urlaub, Reisekosten, Elternzeit
  • Stimmungsanalyse offener Antworten aus Beschäftigtenbefragungen
Generative KI für HR-Aufgaben
  • Generative KI und Sprachmodelle: Funktionsweise kompakt
  • Texte erzeugen: Stellenanzeigen, Rundschreiben und Einladungen in einheitlicher Tonalität
  • Lebensläufe zusammenfassen – nur in freigegebenen Umgebungen und mit Prüfung
  • Stellenbeschreibungen erstellen: Aufgaben, Anforderungen, diskriminierungsfreie Sprache nach AGG
  • Self-Service-Chatbot für Beschäftigte auf Basis der eigenen Richtlinien, mit Quellenangabe
  • Fähigkeiten aus Lebensläufen extrahieren und einem Kompetenzmodell zuordnen
  • Beispiel: Fähigkeiten als strukturierte Tabelle ausgeben und mit dem Stellenprofil abgleichen
  • Unternehmenskonten wie ChatGPT Business: Eingaben werden nicht zum Training verwendet
Bewährte Praktiken für HR-Modelle
  • Modellentwicklung im HR: Fachbereich, Datenschutz und Betriebsrat von Beginn an einbinden
  • Machine-Learning-Plattform oder KI-Funktionen der HR-Software: Auswahl und Abwägung
  • Bereitstellung: Pilot, Dokumentation, regelmäßige Prüfung auf Verzerrung und Drift
  • Sicherheit und Datenschutz: Zugriffsrechte, Pseudonymisierung, Löschkonzept für Personaldaten
  • Transparenz gegenüber Beschäftigten: Information, Ansprechpersonen, Widerspruchswege
Praxisprojekt: Ausbildungsabbrüche in einem Handelsunternehmen senken
  • Pseudonymisierte Daten zu Ausbildungsabbrüchen auswerten und Einflussfaktoren auf Filialebene finden
  • Lernangebote für Auszubildende nach Kompetenzlücken empfehlen
  • Stellenanzeige und Elterninformation mit generativer KI entwerfen und fachlich prüfen
  • Prüfliste für Betriebsrat und Datenschutz zum Vorhaben erstellen
Lernziele
  • Sie ordnen HR-Fragestellungen den passenden KI-Verfahren zu und schätzen Aufwand und Datenbedarf ein
  • Sie bauen im Notebook ein Fluktuations- und ein Empfehlungsmodell nach und prüfen es auf Verzerrungen
  • Sie analysieren Zusammenarbeit mit einer organisationalen Netzwerkanalyse auf Gruppenebene
  • Sie erstellen Stellenbeschreibungen und HR-Texte mit generativer KI und prüfen sie auf diskriminierende Formulierungen
  • Sie benennen die Fragen zu Mitbestimmung, Datenschutz und KI-Verordnung, die vor einem HR-KI-Projekt zu klären sind
Zielgruppe
  • Personalabteilungen und HR-Business-Partner
  • Personalentwicklung und Recruiting
  • People-Analytics-Teams und Datenfachleute mit Schwerpunkt Personal
  • Betriebsräte und Datenschutzbeauftragte, die HR-KI-Vorhaben begleiten

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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