Der Prozess, Feedback von Mitarbeitern einzuholen (Employee Listening), beginnt oft mit einem bekannten Zyklus: Man führt eine jährliche Engagement-Umfrage durch, ergänzt diese durch vierteljährliche „Pulse-Surveys“ und setzt Fokusgruppen an, wenn die Ergebnisse einen Rückgang des Employee Net Promoter Score (eNPS) zeigen – einer Kennzahl, die auf einer einzigen Frage basiert und misst, wie wahrscheinlich es ist, dass Mitarbeiter das Unternehmen als Arbeitgeber weiterempfehlen. Anschließend verbringt man Wochen damit, Dashboards und Notizen in Themenbereiche zu strukturieren, und noch mehr Zeit damit, diese Themen in einen glaubwürdigen Maßnahmenplan zu überführen, hinter dem die Führungskräfte auch tatsächlich stehen. Die Herausforderung liegt nicht in der Datenerhebung, sondern darin, die Daten schnell genug auszuwerten und zu interpretieren, um reagieren zu können, solange die Mitarbeiter noch eine Reaktion erwarten.
Im Folgenden wird aufgezeigt, wie KI genau an dieser Schnittstelle der Interpretation und Auswertung (dem „Sense-Making“) ansetzen kann. Konkret kann KI während der Analysephase aus Hunderten oder Tausenden von Freitextkommentaren eine zusammenfassende Auswertung erstellen. So lässt sich der Schritt von den ungefilterten Stimmen der Belegschaft hin zu einer priorisierten Diskussion in der Maßnahmenplanung vollziehen, ohne jede einzelne Zeile manuell verschlagworten zu müssen.
Die meisten Feedback-Programme kombinieren verschiedene Instrumente, da jedes davon eine andere Art von Erkenntnissen liefert.
Der manuelle Arbeitsablauf stößt meist dann an seine Grenzen, wenn die Menge an qualitativem Feedback unüberschaubar wird. Bei 2.000 Kommentaren, die über verschiedene Standorte, Sprachen und Tätigkeitsbereiche hinweg eingehen, wird die Konsistenz der Auswertung zum Problem: Zwei Analysten könnten denselben Kommentar unterschiedlich kategorisieren, und Führungskräfte neigen dazu, besonders anschaulichen Anekdoten ein zu großes Gewicht beizumessen.
Die untenstehende Grafik veranschaulicht einen typischen Zyklus der Mitarbeiterbefragung – von der Datenerhebung bis zur Maßnahmenplanung.
KI ist dann am nützlichsten, wenn sie als Hilfsmittel bei der Analyse betrachtet wird und nicht als das „Listening“-Programm an sich. In der Praxis speisen Sie strukturierte Daten aus definierten Kanälen ein, und die KI liefert Analyseergebnisse, die einen effizienteren Prozess für die Auswertung und Maßnahmenplanung ermöglichen.
Das menschliche Urteilsvermögen ist an zwei Punkten besonders gefragt: Erstens bei der Entscheidung, welche Inhalte gruppiert werden, da dies die Darstellung bestimmt, die Führungskräfte erhalten. Zweitens bei der Umsetzung von Themen in konkrete Zusagen, denn Mitarbeiter bewerten den „Listening“-Prozess anhand der tatsächlichen Umsetzung von Maßnahmen, nicht anhand des Dashboards.
Entdecken Sie die gängigen, KI-gestützten Analyseergebnisse und erfahren Sie, wie diese mit den verschiedenen „Listening“-Kanälen verknüpft sind.