Talentdichte statt Datensilos: wie KI die Rolle von HR verändert | Kajetan von Armansperg

00:00:00: Vom Ärgernis zum echten Problem wird, dass in dem Moment, in dem klar wird das Beförderung gehälter Abenteuerenteilungen am Ende aus dem Bauch heraus getroffen werden und nicht wirklich datenbasiert entschieden werden.

00:00:10: Was liebsam eben anders macht ist wirklich all diese Facetten oder Pruselstücke in einer Gesamtlösung zu vereinen sodass wir den kompletten Employee-Lifecycle von Recruiting über Onboarding, Überperformance bis hin zu Payroll in einer einzigen Lösung abbilden

00:00:23: kannst.".

00:00:23: Vielleicht hast du eine Antwort auf die Frage was bleibt wenn die KI einfach immer und immer besser...

00:00:29: Also ich glaube auch die Vorstellung, dass der Job so bleiben wird wie er immer war ist natürlich unrealistisch.

00:00:36: Teile der Aufgaben sind bereits komplett verschwunden oder automatisiert worden aber ich glaube das ist der Teil der ohnehin nicht der interessanteste war.

00:00:43: ganz explizit gesagt eher langweilig war.

00:00:46: Ich glaube was nicht automatisierbar ist ist die Gestaltung und die Kommunikation von Strategie für die Organisation von morgen.

00:00:54: Das ist also in jedem Fall ein Thema was bei Menschen bleibt.

00:01:02: Hallo und herzlich willkommen zum Podcast!

00:01:04: Ja klar, mein Name ist Stefan Bernden.

00:01:06: Ich bin nicht nur Experte für Personalmanagement und Führung sondern auch der HR-Architekt.

00:01:13: Wie verändert sich Personalarbeit wenn wir nicht mehr nur einzelne Datenpunkte betrachten?

00:01:18: Sondern die gesamte Geschichte eines Mitarbeitenden verstehen können?

00:01:22: Und was passiert, wenn KI genau auf dieser Basis beginnt, HR-Entscheidungen zu unterstützen?

00:01:28: Mein heutiger Gast ist Co-Founder und Co-CEO von Liebsam.

00:01:31: Eine HR-Plattform für leistungsstarke Teams die heute von rund zweitausend Unternehmen genutzt wird darunter Notion, Spotify und Mercedes-Benz.

00:01:40: Vor der Gründung von liebsam verantwortete er das Produktteam bei Funding Circle, einem internationalen Finanzierungsmarktplatz für kleine und mittelständische Unternehmen.

00:01:48: Heute sprechen wir darüber warum HR trotz immer mehr Daten häufig noch immer mit einem ziemlich unvorständigen Bild arbeitet.

00:01:56: was hinter dem Begriff Talent density steckt.

00:02:00: Liebsam, Recruiting, Performance, Entwicklung und KI künftig deutlich stärker zusammendenken will.

00:02:06: Und natürlich schauen wir auch auf die unbequeme Frage was bedeutet all das eigentlich für die zukünftige Rolle von HA?

00:02:14: Herzlich willkommen im Jagdplatt Podcast Kajetan von Amandsberg!

00:02:18: Kajetan, fast jede Age-Erführungskraft mit der ich spreche und das ist wirklich so die eine oder andere sagt immer wieder dasselbe.

00:02:26: Sie soll strategische Entscheidungen über Belegschaft treffen, arbeitet aber mit Daten, wenn es mit fünf verschiedenen Systemen hinkommt, ist es schon wenig, die da verteilt sind?

00:02:36: Ist das im Jahr auch tatsächlich noch immer die Realität aus deiner Sicht oder haben die meisten Unternehmen dieses Problem still und heimlich gelöst in der

00:02:46: Zwischenzeit?".

00:02:48: Erst mal vielen Dank für die Anhaltung Stefan, schön dass ich hier sein darf.

00:02:51: Zu deiner Frage, ich glaube tatsächlich mehr denn je oder in jedem Fall immer noch.

00:02:56: wir haben gerade eine Studie veröffentlicht mit liebster und dafür diesen Sommer hundert der am schnellsten wachsenden Tech-Unternehmen der Welt untersucht um zu verstehen wie führende Unternehmen eigentlich aufgestellt sind.

00:03:06: im H&R Und haben gesehen das selbst die Mais, dass die People's Deans die am weitesten fortgeschritten sind immer noch mit Systemarbeiten die weiterhin eher Datenbank-Gerakter haben und nicht aktiv bei zentralen Entscheidungen unterstützen.

00:03:21: Das Problem ist dabei nicht so sehr, dass die Daten fehlen.

00:03:24: Die liegen allerdings über viele verschiedene Tools verteilt – eins für Recruiting, eins für Payrolls, eins zu Admin, eins zur Performance… Und keins dieser Tools kennt den gesamten Menschen!

00:03:34: Was natürlich bedauerlich daran ist das gerade die guten Leute mit starken Visionen für ihre jeweilige Organisation immer noch sehr viel Zeit damit verbringen, die Insights aus diesen verschiedenen Tools manuell zusammenzuführen und damit sie Zeit verschwenden und letztlich nicht die Zukunft des Unternehmens gestalten.

00:03:51: Das fällt genau dann auf, wenn du Klarheit brauchst am dringendsten in der Komm-Bunde bei einer Re-Org, wenn drei deiner wichtigsten Leute gleichzeitig kündigen.

00:04:00: Und das ist keine Frage der Größe des Untersehens, also siehst du genauso bei Achtzig Mitarbeitern wie auch bei acht Hundert Mitarbeiterinnen, sondern es eher eine Frage des Textes tatsächlich!

00:04:09: Und in meiner Welt, in der ich unterwegs bin und das sagt mir auch jeder Personalerin jede Führungskraft.

00:04:16: Im Grunde genommen braucht man es ja auf Knopfdruck.

00:04:19: Und diesen Knopf druck ist man bei verschiedenen Systemen einfach meilenweit entfernt.

00:04:24: Es ist auch das was ihr beobachtet oder was aus der Studie ein Stück weit rausgekommen ist.

00:04:30: Es gibt natürlich die Integration zwischen den verschiedenen Systemen und sie verkaufen ja alle diesen Knopfdruck, aber was letztlich bleibt wenn eine Integration interviert ist es oft ein Teil des Bildes aus dem anderen System und nicht das vollständige Bild.

00:04:43: Also dass immer noch der manuell Export dazukommt also kein echter Knopf-Druck Effekt.

00:04:49: Das heißt, wir sind immer noch so bei fragmentierten Daten.

00:04:52: Die sind ja total... Eigentlich sind sie erlässlich oder ein echtes unternehmerisches Problem.

00:04:59: Wie löst ihr das bei Liebsam?

00:05:01: Hast du da einen ersten Ansatzpunkt für uns?

00:05:03: Was macht ihr anders als andere?

00:05:06: Ja also vielleicht erstmal zu fragen wie die dahin gekommen sind.

00:05:09: Wir haben lange das Unternehmen gebutet und haben es eine Weile gebraucht um wirklich Product Market zu finden haben angefangen in der Lösung für Feedback und Lernen, dann wie gesagt eine Weile nach dem Product Market wird gesucht.

00:05:23: In der letztlich gefunden mit einer All-in-One Solution damals für Feedbacks for Learning & for Goal Setting Und dann lief es wirklich sehr gut!

00:05:31: Wir konnten uns alle auf Kunden und auf Produkt fokussieren und haben in diesem Moment auch entschieden dass wir diese All-In-One Plattform vorantreiben wollen weil wir gesehen haben das Teillösung oder Point Solution zu dieser manchmal heißen immer nur eine Facette des Gesamtbildes abbilden können.

00:05:47: Es gibt also wenn du so willst, fünf Puzzlestücke eines Mitarbeitenden.

00:05:51: Eines im Recruiting-Tool, eins in Performance-Tour, eins im Payroll-TOOL und so weiter.

00:05:56: Und vom Ärgernis zum echten Problem wird das in dem Moment, in dem klar wird dass Beförderungen gehälter Abenteuerenteilung am Ende aus dem Bauch heraus getroffen werden und nicht wirklich... Datenbasiert entschieden werden.

00:06:10: Nicht aus Nachlässigkeit, sondern weil niemand wirklich dieses Gesamtbild hat.

00:06:13: und was liebsam eben anders macht ist wirklich all diese Facetten oder Puzzlestücke in einer Gesamtlösung zu vereinen so dass du den kompletten Employee-Life-Seike von Recruiting über Onboarding, Überperformance bis hin zu Payroll in einer einzigen Lösung abbilden kannst.

00:06:28: Jetzt sprecht ihr bei Liebzangen mir auch von Talentdichte oder im Englischen auch von Talendensity, wenn ich es jetzt richtig ausspreche.

00:06:36: Statt nur über Headcount, Engagementwerte und auch Performance.

00:06:40: Was ist der echte Unterschied in der Praxis?

00:06:43: Also was macht ein Unternehmen mit hoher Talentdichte im Arbeitsalltag tatsächlich anders?

00:06:50: Einige meiner Hörer kennen den Begriff vielleicht schon, andere noch nicht.

00:06:55: Was bedeutet dieser Begriff Aus deiner Sicht.

00:06:59: Ja, vielleicht erst mal als Kontext zum Begriff Talentdichte?

00:07:03: Das ist ein Begriff oder ein Kernkonzept der Unternehmenskultur von Netflix wurde geprägt von Retastingstim, damaligen CEO von Netflix.

00:07:13: in seinem Buch No Rules Rules heißt es glaube ich Die Grundidee dahinter ist dass ein kleines Team aus außergewöhnlichen Mitarbeitenden mehr leisten kann als ein großes Team mit durchschnittlichen Talenten.

00:07:25: Und dieser Unterschied wächst mit der Komplexität zur Arbeit, also bei einfachen repetitiven Aufgaben ist ein Performer vielleicht doppelt so gut.

00:07:34: Bei kreativen komplexen Aufgaben isst der Unterschied dann eher bei Faktor zehn oder noch höher und daraus leitet Netflix und das beantwortet vielleicht eine Frage verschiedene Praktiken ab wie man diese Talente erhöhen kann.

00:07:49: Zum Einen ist es Bezahlung am oberen Ende des Marktes, also wirklich bewusst über dem Durchschnitt zu zahlen um Top-Talente zu gewinnen und auch zu halten statt viele Position mit durchschnittlichen Talenten zu besetzen.

00:08:00: Dann gibt's den sogenannten Keeper Test.

00:08:02: der ist kontrovers diskutiert aber die Grundidee ist das Manager regelmäßig fragen würde ich hart kämpfen um diese Person wirklich zu halten wenn sie kündigen wollte?

00:08:11: Und bei einem Nein erfolgt dann in der Regel bei Netflix die großzügige Abfindung und Trennung statt die Person in einer Verbesserungsschleife, die am Ende vielleicht nicht produktiv ist zu halten.

00:08:22: Eine dritte Praktik ist wirklich sehr radikale Offenheit und sehr direktes Feedback unter der Annahme das kompetente Erwachsene ehrliches Feedback vertragen und auch brauchen um sich wirklich weiterzuentwickeln ohne es persönlich zu nehmen.

00:08:38: Und vielleicht als letzte Praktik und daher kommt auch der Titel dieses Buches, wenig Prozesse und wenig Kontrollen im Unternehmen.

00:08:45: Also Freedom & Responsibility statt vieler Regeln oder No Rules Rules wie der Wuchtitel eben weil wirklich kompetente und fähige Talente diese Regeln gar nicht brauchen und diese engmaschige Geführung gar nicht braucht.

00:08:58: Jetzt sprecht ihr bei Liebsam wenn man euch auch online ein bisschen verfolgt von der tiefsten People, Data Basis im gesamten HR Markt und der HR Markt ist relativ groß.

00:09:10: Ja?

00:09:10: Magst du uns mal Kajetan ganz konkret erklären was das für jemanden bedeutet, der die Personalarbeit in einem Unternehmen mit sagen wir mal zweihundertfünfzig bis dreihundert Mitarbeitenden verantwortet?

00:09:22: Warum sollte genau diese Person jetzt weiterzuhören und nicht zu Netflix gehen?

00:09:28: Als Netflix ist ja vielleicht nochmal eine andere Frage.

00:09:32: Vielleicht zum Start des Pro für viele Unternehmen und für viele HR-Plattformen.

00:09:38: Man sieht in der Regel einen Teil Ausschnitt oder das Puzzlestück, was ich vorhin angesprochen habe eines jeden Mitarbeitenden.

00:09:45: also du siehst den Jobtitel, du siehst das Eintrittsdatum, das letzte Performance Review und vielleicht noch ein paar andere Faktoren.

00:09:52: Liebsam hält es dagegen den kompletten Lebenszyklus des Mitarbeitenden einen System vor.

00:09:58: Also Recruiting, Onboarding, Courage or Performance Engagement Learning usw.

00:10:03: Wir haben Recruitting jetzt gerade als letztes Modul gelaunscht und wirklich mit dem Einstieg oder mit dem ersten Interview schon dieses Puzzle des Mitarbetenden zu bevollständigen.

00:10:13: Und die Stärke dahinter ist gar nicht so sehr die Breite des Spektrums sondern die Verbindung zwischen diesen verschiedenen Puzzlestücken Denn der Kontext aus dem Bewerbungsgespräch fließt dann in deinem späteres Performance-Review.

00:10:26: Aus den Performancedaten kannst du dann letztlich die Frage beantworten, wie man das am nächsten Mal noch besser einstellen sollte.

00:10:31: Also es werden Fragen beantwortbar, die vorher praktisch unbeantwortbar waren.

00:10:35: Also zum Beispiel, wie gut war diese Einstellung wirklich gemessen?

00:10:38: In dem was die Person zwölf Monate später wirklich leistet.

00:10:42: Wie schnell wird jemand produktiv?

00:10:44: Wer ist aus den letzten Jahren geblieben und wer geht

00:10:46: usw.?

00:10:47: Was sind die Faktoren, die sich dahinter ergeben?

00:10:49: Das sind alles Einsichten, die man in anderen Systemen nicht hat und die man bei uns gewinnen kann.

00:10:57: Und wenn du jetzt ein People Analytics-Theme hast was bei drehundert Mitarbeitenden wahrscheinlich nicht unbedingt der Fall ist dann kannst du diese Einsichten im Zweifel auch aus verschiedenen anderen Systemes ziehen und manuell zusammenfügen.

00:11:09: aber wirklich auf Knopfvollkleide vorhin erwähnt hast Ist das sehr selten möglich und das machen wir eben anders und möglich.

00:11:16: Jetzt hast du schon das ATS, also das Recruiting System oder dieses Recruitting Feature schon kurz angeteasert.

00:11:23: Das habt ihr ja in Q-III gelauncht und ein eigenes Bewerbermanagementsystem auf den Markt gebracht.

00:11:29: Auch da wieder in der Beobachtung, ich mache ja auch einen anderen Podcast mit Recruiting Basics und bin da eng an der Thematik dran.

00:11:36: Dieser ATS-Markt ist schon wahnsinnig voll also da gibt es unendlich viele Lösungen.

00:11:42: Warum war's für dich und für Liebsam so wichtig das Recruitting im gleichen System wie beispielsweise Performance oder auch Entwicklung stattfindet?

00:11:50: Anstatt weiterhin eine separate Lösung zu bleiben!

00:11:53: Ja, also da mach ich die natürlich nichts vor.

00:11:55: Das ist tatsächlich ein sehr stark umkämpfter und auch gesättigter Markt.

00:12:00: Du kennst ja wahrscheinlich alle Greenhouse, Lever, Aspie

00:12:03: usw.,

00:12:04: das sind Dutzendübsch-Kombiter, die das auch wirklich sehr gut machen.

00:12:08: teilweise muss man ja auch sagen der Punkte mit trotzdem reingehen ist wie gesagt dieses... Die Idee des Puzzles was man vervollständigen möchte.

00:12:18: Ein eigenständiges LTS optimiert für den Moment der Einstellung, also es beantwortet gut wie schnell eine Stelle besetzt wird.

00:12:26: Wie gut die Candidate-Experience war und ähnliche Fragen.

00:12:30: Was es nicht beantworten kann realistischerweise ist die Frage was danach passiert?

00:12:35: Also sobald jemand unterschrieben hat endet Beziehung zwischen dem LTS und der Person Die Interview mit Pfietzen, die Einschätzung des Hiring Managers, die Signale aus dem Prozess das alles verschwindet im Archiv.

00:12:45: letztlich Und zwölf Monate später sitzt die gleiche Person in einem komplett getrennten Performance-Tool, ohne dass irgendjemand diese Datenpunkte nebeneinander legt und daraus Rückschlüsse zieht.

00:12:57: Das versuchen wir eben mit liebsamem zu ermöglichen weil es in unserer Logik das Puzzles, was man vervollständigen möchte ein sehr wertvoller Feedback Loop ist

00:13:06: Passt ja auch wunderbar zu dem, was wir eingangs schon gesagt haben.

00:13:09: Wenn eine HR-Führungskraft jetzt irgendwie in fünf verschiedenen Systemen und das sind noch wenige in einem dreihundert Personen laden wenn wir bei denen Beispiel bleiben dann bist du wirklich nur noch dabei irgendwelche Excel-Tapet miteinander zu verbinden.

00:13:20: also ich würde sagen im Jahr zwanzig sechsundzwanzig machen dass viele MHR vielleicht auch schon mit KI also ganz bewusst auch so breit als Überbegriff genannt.

00:13:30: KI-Agenten gehören mittlerweile im HR Techmark auch fast schon zur Standardkommunikation, wobei man immer streiten kann was Standard ist und was dafür eine Qualität dahinter steckt.

00:13:41: Keine Frage aber was können bzw?

00:13:44: hol uns doch mal ab vielleicht zu Beginn wie ihr das Thema KI beziehungsweise Artificial Intelligence bei LIPSAM mit in die Plattform integriert habt?

00:13:54: Beziehungsweise Wie geht ihr dieses Thema KI für euch bei LIBSAM an?

00:14:00: Jetzt vielleicht erst mal zu dem Punkt, den du eben angemeckt hast.

00:14:03: Das ist natürlich ein sehr präsentes Thema aktuell.

00:14:07: Wir haben im Vorgespräch von zwei Gesprächen, dass du bei der Zukunft Personal warst und da wahrscheinlich sehr viele Stände mit KI und AI Ads gesehen hast.

00:14:18: Ich glaube einen Großteil dessen was aktuell als AI-Agent verkauft wird oder als KI-Agen verkauft werden, ist ein Chat Interface das über eine bestehende Datenbank gelegt wird und was dir einfache Fragen beantworten kann.

00:14:29: Also wie viele Urlaubs-Tage habe ich noch, wann ist die nächste Gehaltsabrechnung usw.

00:14:35: Das ist ein Interface für strukturierte Abfragen keine wirkliche Entscheidungshilfe in den allermeisten Fällen.

00:14:41: Und jetzt zu deiner Frage, was machen wir anders?

00:14:43: Unsere Agenten haben dadurch dass wir dieses komplette Puzzle bei uns in der Datenbasis haben extrem viel Kontext.

00:14:51: das ist ja eine Faktor können also über Module hinweg wichtige Informationen verknüpfen Und so kannst du zum Beispiel einen Development Coach oder Review Assistant, den wir haben.

00:15:01: Kann nicht nur generische Karrierewahrschläge geben sondern kann sich der letzten Performance-Zyklus anschauen.

00:15:08: Kann sich deine Zielerreichung anschauen, kann sich das Competence Framework anschauen... ...kann sich zusätzlich noch Slack Nachrichten anschauen oder Notion Inhalte die du mit Liebsten verknüpft hast Und aus all diesen Informationen dann ein Gesamtkonstrukt für dich schaffen und eine Gesamtentscheidung für dich schaffen.

00:15:27: Und die sinnvolle Vorschläge machen, die durch weiterentwickeln kannst.

00:15:30: Da siehst du einen Anwendungsfall für den einzelnen Mitarbeitenden zum Beispiel.

00:15:35: Noch spannender sind Agenten, die selbst aktiv werden also die mit einem einfachen Promt ganze Dashboards für dich bauen oder wirklich maßgeschneidet für deine Antwort auf dieses Dashboard bauen oder einen ganzen Onboarding Workflow bauen, ohne dass du dich da manuell durch irgendwelche Interfaces klicken musst.

00:15:52: Das sind einfach gerade an Flexibilität und Anpassbarkeit die man vorher in Software so nicht gesehen hat, die heutzutage mit KI möglich sind.

00:16:02: Ganz wichtig bei dem ist übrigens Agenten schlagen immer nur vor Die Entscheidung liegt immer noch bei dir als Mensch.

00:16:09: also du bist immer noch der humane Loop der lässt sich die Entscheidung trifft wir können aber sehr gute Entscheidungsvorlagen liefern.

00:16:17: Das finde ich Kajetan eine sehr treffende und, wie ich finde auch, gute Zusammenfassung bzw.

00:16:25: Einordnung zwischen künstlicher Intelligenz & Human Intelligence oder human in the loop sozusagen zu meinen dass die KI da wirklich alles übernimmt.

00:16:34: Ich glaube viele HR-verantwortliche fragen sich ja auch wie viele andere Wissensmitarbeiter auch so nach dem Motto was bleibt?

00:16:40: Dennoch, wenn die KI jetzt übernimmt.

00:16:43: Aber im Grunde genommen hast du ja einen Teil dieser Sorge gerade eben schon genommen.

00:16:47: Lass uns da aber noch mal ein bisschen bleiben!

00:16:49: Ich glaube übrigens auch das wichtig ist dass diese Human Intelligence oder diese Entscheidungsfindung am Ende des Tages noch bei uns ist.

00:16:58: Wir müssen den Knopf da dran machen und das alles andere kann natürlich gut vor- und aufbereitet werden, wenn man da eine künstliche Intelligenz so wie sie vielleicht auch bei euch schon eingebaut oder hinterlegt ist nicht nutzt.

00:17:13: er tut mir leid aber DNA verantwortlichen kann ich dann am ende des tages auch nicht mehr helfen.

00:17:17: also vielleicht hast du ne Antwort auf die Frage was bleibt?

00:17:21: Wenn die KI einfach immer und immer besser wird.

00:17:25: Das Red Race gewinnen wir nicht als Menschen, würde ich sagen.

00:17:28: Ja natürlich nicht!

00:17:29: Also ich glaube auch die Vorstellung dass der Job so bleiben wird wie er immer war ist natürlich unrealistisch.

00:17:37: Ich glaube in vielen Tagen hat sich der Job schon sehr stark verändert.

00:17:42: Teile der Aufgaben sind bereits komplett verschwunden oder automatisiert worden aber ich glaube es ist der Teil der ohnehin nicht der interessanteste war.

00:17:52: ganz explizit gesagt eher langweilig war.

00:17:56: Keiner beantwortet gerne Olofs Anfragen at Scale oder schaut sich irgendwelche Payroll Ablechnungen bis ins letzte Detail an, oder setzt den X-Ten Vertragsentwurf auf der doch wieder sehr ähnlich ist und er klickt wie ich jenein schon meinte irgendwelchen Onboarding Sequenzen zusammen.

00:18:12: Das ist alles heute schon automatisierbar und hoffentlich macht das in fünf Jahren kein Mensch mehr manuell Und hoffentlich schon viel früher.

00:18:20: Wer glaubt, dass dieser Teil geschützt bleibt?

00:18:21: Der macht sich natürlich was vor!

00:18:23: Ich glaube das ist nicht automatisierbar.

00:18:25: und die positive Nachricht... ...ist die Gestaltung und die Kommunikation von Strategie für die Organisation von Morgen.

00:18:34: Die meisten Unternehmen gehen gerade durch KI jetzt durch eine Wahnsinnige Transformation.

00:18:38: Sie müssen sich vorbereiten auf all das was da kommt.

00:18:41: Das ist sehr strategisches Ding und sehr stark durch People-Themen getriebene Diskussion.

00:18:50: Das ist also in jedem Fall ein Thema.

00:18:52: was bei Menschen bleibt, ich glaube das Gespräch mit einem Manager dessen Team gerade auseinander fällt ist natürlich auch weiterhin ein menschliches Thema.

00:18:58: die Performance-Kalibrierung über Teams sind weg wo sich zwei Führungskräfte überhaupt nicht einig sind dass es war ein mensches Thema.

00:19:05: In vielen Fällen kann Kaida wie eine Entscheidungsvorlage anbieten aber da kommt wirklich auf Erfahrungen.

00:19:16: Ja, Taste heißt das auf englisch.

00:19:17: Also ein gutes Fingerspitzengefühl für eine Speichenschadung und so was an und das ist glaube ich auch weiterhin nicht automatisierbar.

00:19:27: So einen Fingerspitzengefühl im englischen Taste?

00:19:30: Ich weiß wo du hin willst Kajetan!

00:19:31: Das ist so ein bisschen dieses... dieses Näschen, was man als Human vielleicht auch gegenüber der künstlichen Intelligenz hat.

00:19:39: Wobei ich natürlich nicht weiß ob man dieses dieses Näßchen dann in der KI nicht auch trainieren könnte mehr oder weniger.

00:19:45: aber ich glaube so dieser im Norden sagen wir gerne so diese erletzte Schnaps oder so die erletzt Tropfen oder sowas.

00:19:51: Ich glaube das ist etwas.

00:19:53: das bleibt dann trotzdem immer bei uns.

00:19:55: deswegen teile ich durchaus die Sorge von HR-Verantwortlichen oder generell von Wissensmitarbeiterinnen, dass die KI wird künftig ist Zukunft.

00:20:09: Das ist Quatsch!

00:20:10: Dass es gegenwärtig übernimmt ist das schon.

00:20:12: Also ich glaube die tun sich auch keinen Gefallen damit immer noch zu sagen ja das passiert in der Zukunft wird es das übernehmen?

00:20:19: Das ist Zukunftsgefasis halte ich für absoluten Wahnsinn und quatsch insbesondere, wenn man jetzt tatsächlich im September XXV auf der Zukunftpersonal in Köln war.

00:20:29: Weil da habe ich auch die ganze Zeit gedacht hier wird nur noch über Zukunft gesprochen.

00:20:33: eigentlich müsste diese Messe nicht Zukunftpersonal heißen sondern Gegenwartpersonal ja?

00:20:39: Ich muss das den Verantwortlichen vielleicht mal vorschlagen aber ich glaube dann kommt nächstes Jahr keiner mehr.

00:20:43: Das ist zu langweilig!

00:20:47: Jetzt ist es ja so, wenn wir mit People Data oder generell im HR-Bereich ist das immer alles wahnsinnig sensibel.

00:20:54: Egal was wir anpacken, egal was wir machen, es geht ja um Menschen.

00:20:57: und wenn wir über Menschen, über Daten von Beschäftigten sprechen wird's Immer sensibel und dann bauen wir auch noch die KI ein.

00:21:05: Oh Gott, oh Gott!

00:21:06: Ich höre jetzt schon oder sehe schon bar im Podcast hier zuhören und sagen um Gottes Willen Kajetan Stefan wie ist das mit dem Thema Datenschutz Compliance Governance?

00:21:18: Was habt ihr da gebaut?

00:21:20: warum seid ihr überzeugt dass das trotzdem ein verantwortbarer Schritt ist den Unternehmen tun können mit eurer Plattform

00:21:27: Ich meine mit den Kundensprechern natürlich auch, die entsprechende Bedenken haben und diese Vorsicht lassen wir natürlich in extremsten Maß erweiten.

00:21:40: Wir haben die Compliance-Seite abgesichert bevor wir überhaupt den Pitch gebaut haben.

00:21:44: Wir hosten in Deutschland, wir sind ISO-zertifiziert im USA auch SOC II zertifiziert, arbeiten natürlich in DSGVO-konform Konform mit dem EU-AI Act und die menschliche Kontrolle, also der Human in the Loop ist bei uns absoluter Standard.

00:22:03: Das ist glaube ich der wichtigste Punkt.

00:22:04: unsere KI ist immer assistieren.

00:22:06: sie fasst zusammen formulierte Entwürfe bietet Entscheidungsvolllagen

00:22:08: etc.,

00:22:09: Sie entscheidet aber nicht selbst und sie ist demnach auch kein hohes Risikosystem im Sinne von... Ich glaub das ist Annex III oder so in diesem EU AI Act.

00:22:19: Also Ja, es ist bei uns ein super wichtiges Thema und ich glaube als deutsches Unternehmen sind wir da auch ganz gut aufgestellt was all diese komplexen Fragestellungen angeht.

00:22:30: Für alle Zuhörenden, die jetzt in Personal arbeiten und sich jetzt überlegen was Kajetan mit ISO und mit SOGTOO und sowas meint.

00:22:38: Das vielleicht mal ganz kurz erklärt weil das erkenne ich tatsächlich auch noch aus meiner Rolle als Head of HR damals bei einem FinTech.

00:22:45: also wir haben Payments as a Service gemacht d.h.

00:22:49: Wir waren im Bereich Zahlungsverkehr und Cloud unterwegs Also auch maximales sensible Daten Und da mussten wir unsere gesamte Organisation von Unternehmensberatung, das war damals eine von den Big Four mussten wir uns zertifizieren lassen.

00:23:05: Das heißt die haben Alle unsere Prozesse haben die einmal auf links gedreht und uns maximal genervt Evidenzen zu liefern, auch uns im HR und im Management.

00:23:17: Was macht ihr im Recruiting?

00:23:18: Habt ihr background checks?

00:23:20: Wie prüft ihr das?

00:23:21: Und wir sind da immer mit wenenden Fahnen rein und mit grünen Ampeln raus!

00:23:26: Also liebe Personalerinnen, das ist etwas was total normal ist, wenn man in sensiblen Bereichen unterwegs ist.

00:23:34: Deswegen mir sagt ISO und Sock was Wenn ihr dazu mehr wissen wollt ich pack das mal auch zusätzlich in die Show Notes rein.

00:23:41: Das ist nicht ganz doof, wenn Man das als Personale auch Mal gemacht oder zumindest mal kennt weil da Ist man dann auf sehr an den Business kritischen Themen dran.

00:23:52: das mussten wir irgendwann machen.

00:23:54: Die Firma damals die gab es auch noch nicht lange und war schon im Jahr eins ISO zertifiziert.

00:24:02: Die Kunden fanden das geil, weil das ist für die quasi einmal der grüne Haken dran dass man mit diesem System auch gut arbeiten kann.

00:24:09: Hundert Prozent wirst du mir wahrscheinlich zustimmen kriegst du nie abgedeckt.

00:24:15: aber wie es dann in Kundenverträgen meistens so ist?

00:24:17: Es ist da neun, neunzig, neuneinneun oder sowas und das muss man halt auch gewährleisten können als Organisation.

00:24:25: Ja, es ist ein sehr aufwendiger aber in meinen Augen auch sehr wichtiger Prozess der einfachselbe Vertrauenschaft und dem Kunden am Ende auch sehr viel Arbeit abnimmt.

00:24:32: Denn durch diese externen Situation spart sich der Kunde die eigenständige Recherche und Prüfung, die eigentlich so im Ausmaß gar nicht möglich ist auf individueller Ebene?

00:24:44: Yes!

00:24:45: Absolut!

00:24:49: Jetzt auch mal im Vergleich zu, zu euren Mitbewerbern in dem Markt.

00:24:53: Also liebsam ist ja nicht alleine auf diesem Planeten da gibt es... Da müssen wir uns beide gar nichts vormachen Kajetan und da draußen glaube ich auch nicht.

00:25:04: Da gibt es tatsächlich echt schon ein paar Player am Markt.

00:25:07: wenn du jetzt tatsächlich in Pitches reingehst oder du sprichst viel mit Kunden in deiner Rolle als CEO was ist anders an Liebsam?

00:25:15: Was unterscheidet euch tatsächlich?

00:25:18: Ja, also erstmal ist das seltsam sehr ähnlich wie der LTS-Markt, den wir eben schon angesprochen haben.

00:25:23: Ein sehr umkämpfter Marks gibt es ja viele Anbieter in Deutschland.

00:25:25: Wir haben wahrscheinlich Personio vielleicht noch HRWorks und so ein paar andere.

00:25:31: Und in dem Markt sind wir auch aktiv?

00:25:34: Also wir machen das was Personio macht und noch mehr würde ich sagen.

00:25:41: Der zentrale Unterschied aus meiner Sicht sind zwei Punkte.

00:25:45: zum einen Haben wir diese ganze Talent-Management-Seite natürlich von Beginn an sehr, sehr prominent mitgedacht.

00:25:53: Da kommen wir her aus diesem Feld und das ist unsere Kernstärke.

00:25:57: also wir sind einfach besonders gut darin Performance Studies abzubilden Engagement Umfragen durchlaufen zu lassen Zielsetzung Ziele aufzusetzen und untergleichen Und das sind alles Themen, die jetzt gerade im Kontext der AI-Transformation noch mal viel wichtiger sind.

00:26:14: Weil sich Unternehmen komplett neu aufstellen müssen teilweise was Talent angeht oder weil sie sehr klar bestimmte Umschulungsprozesse durchlaufen müssen für einen Teil der Belegschaft.

00:26:29: Das ist also ein Faktor und das ist unser zentrale Stärke.

00:26:31: wir bilden natürlich Payroll Absences untergleichen auch alles ab und auch sehr gut Aber wir machen zusätzlich eben noch best im Class Talent Management.

00:26:40: Und dann haben wir dann jetzt relativ lange darüber gesprochen, im Gespräch sehr früh dieses ganze AI-Thema mitgedacht.

00:26:48: Wir haben Anfang zwanzig dreiundzwanzig schon erste AI Features gelaunched also wenigen Monate nachdem JETSY PTIBOT auf den Markt gekommen ist waren damals sehr experimentierfreudig und haben damit so eine Art Feedback Co-Pilot mit in die Plattform aufgenommen und haben das kontinuierlich vorangetrieben.

00:27:04: Und da jetzt mittlerweile wirklich eine sehr, sehr starke AI oder KI- und Agentenbasis die durch die komplette Plattform sich zieht und einfach sehr viel Zeit sparen kann und sehr viel zeit machen kann für die wirklich relevanten strategischen Themen wenn man es gut nutzt.

00:27:22: Das sind glaube ich die zwei zentralen Faktoren die uns hervorheben.

00:27:26: Das merken wir auch in Gesprächen mit Kunden.

00:27:28: wenn die verschiedenen Anbieter verglichen werden Gerade wenn man Talent-Management für wichtig hält und wenn einem eine fortsätzliche Plattform mit starker Kain und so wichtig ist, dann denke ich ganz gut da.

00:27:41: Zum Ende unserer heutigen Episode Kajetan angenommen eure Wette oder deine Wette geht auf!

00:27:47: Und alles funktioniert wirklich genauso wie ihr euch das vorstellt und wie es auch bei euch in euren Zielen drinsteht Wie sieht denn ein HR-Team in drei Jahren aus?

00:27:56: Dann haben wir zwanzig, neunundzwanzig.

00:27:58: Und was macht es dann grundlegend anders als heute?

00:28:02: Also bei der Geschwindigkeit der letzten Jahre ist das wirklich sehr schwer vorher zu sagen, was in drei oder vier Jahren von heute angerechnet passieren wird.

00:28:09: Wenn man zurückstatt auf die letzten drei Jahre, ist ja auch absolut verrückt, was da schon passiert ist.

00:28:14: Ja, absolut!

00:28:15: Und wenn man diese exponentielle Entwicklung weiter nach vorne denkt, ist es wirklich sehr Schwer vorher zu sagen... Aber ich würde sagen, in jedem Fall läuft die Routine von selbst ab.

00:28:25: Und der eigentliche Output und Mehrwert des People-Teams ist Talentstrategie.

00:28:31: Also ich frage, wen wir weiterentwickeln?

00:28:33: Wen wir an welcher Stelle einsetzen?

00:28:35: Wenn wir dazu holen wie unsere zukünftige Org eigentlich aussehen soll... ...und höchstwahrscheinlich ist es ein Org in der Menschen sehr stark mit Agents zusammenarbeiten, wie sie hier heute schon machen.

00:28:48: Das wird sich dann nicht weiterentwicklen!

00:28:50: Und es bedeutet aber für das People-Team, dass die Rolle des People Seams noch mal viel strategischer wird und man wirklich an dem Tisch sitzt, an dem auch entschieden wird.

00:29:02: Das ist auch das Muster was wir so ein bisschen auf diese Studie erwähnt haben.

00:29:07: zurückzukommen bei den wirklich fortschrittlichen Unternehmen heute schon sehen da hat HR oder das People Team eine sehr strategische Rolle.

00:29:14: ich denke das wird sich weiter noch fortsetzen.

00:29:18: Super Brücke zum Anfang des Podcasts.

00:29:19: Kajetan, das ist eigentlich meine Rolle als Host.

00:29:21: Das hast du jetzt mal kurz übernommen.

00:29:23: aber lasst mich noch eine Brücke zu mir.

00:29:24: ja klar podcast schlagen zum Ende der heutigen Episode.

00:29:27: damit bin ich tatsächlich vor vielen vielen Jahren mal angetreten und habe gesagt hr beziehungsweise people team wie man auch immer man das nennen das ist ne recht philosophische Diskussion.

00:29:36: manchmal weiß manchmal lass uns bei hr bleiben Genau, dann haben wir den Sitz auch am Tisch verdient.

00:29:42: Nicht wenn wir unsere Payroll im Griff haben das muss laufen nicht Wenn wie irgendwie die Bescheid des Besteinigungswesen hinbekommen Das muss alles laufen.

00:29:49: aber ich glaube in dem Moment wo wir wirklich Unsere Zeiten sinnvoll in strategische Themen investieren können In dem moment sind wir ganz automatisch Am tisch weil es geht ja am Ende des Tages wirklich und dass sagt ihr eigentlich auf wirklich jeder CEO Es geht um die wichtigste Ressource Und das ist der Mensch im Unternehmen oder das ist das Talent.

00:30:09: und wenn wir alles darum drehen, dann werden wir ganz automatisch eingeladen sind in den Diskussionen von allerersten Sekunde an mit dabei.

00:30:19: Und kriegen die Dinge nicht mehr über den Zaun geworfen.

00:30:21: ich glaube diese Organisation gibt es heute schon teilweise Und ich glaube sogar, dass sich die HR-Teams... Ich finde drei Jahre auch Wahnsinn vom Zeitraum.

00:30:30: Das habe ich bei der Fragestellung auch gemeint.

00:30:31: Da wäre ja eigentlich über drei Monate oder drei Stunden sagen können.

00:30:34: Das ist vielleicht sinnvoller gewesen!

00:30:36: Aber bleiben wir mal dabei?

00:30:38: Ich glaube, die HR Teams werden nicht mehr in der FTE Stärke da sein wie wir es jetzt vielleicht sehen eben weil viele Atmen referenten tätig kann.

00:30:47: Ich will keine Angst machen aber sie sind durchaus dann durch KI.

00:30:51: Bedienungen sind die dann auch schon übernommen und genau dann geht es um dieses Re- und Upskilling, was du vorhin auch schon durchaus angesprochen hast.

00:30:59: Da wirklich auf Kompetenzen einzuzahlen die in die Richtungsstrategie des Unternehmens gehen, Organisationsberatung.

00:31:07: wie sieht unsere Orger in drei Jahren aus?

00:31:09: Wie arbeitet Human Intelligence mit Artificial Intelligence also genau in diese Kombination?

00:31:16: da müssen wir jetzt rein.

00:31:18: das ist liebe Leute da draußen.

00:31:20: als Abschluss keine Zukunftsmusik.

00:31:23: wunderbar!

00:31:24: Kayetan, wir machen nach einer guten halben Stunde.

00:31:26: Machen wir hier an der Stelle einen Knopf dran.

00:31:28: Danke dir für deine Zeit!

00:31:29: Für die Insights zu liebsam wenn ihr da draußen mehr zu liebsam lesen hören wollt.

00:31:36: ab in die Show Notes und geht mal auf die Website.

00:31:39: bucht euch ein schaut euch die Demo an und wir hören uns dann nächste Woche wieder im Jagdklar Podcast.

00:31:45: Dankeschön daraus und danke

00:31:48: Kayetaan!