Es gibt ein Problem mit dem traditionellen Ansatz des Unternehmenscoachings. Auch wenn das von Menschen geführte Coaching funktioniert, ist es nicht skalierbar und teuer in der Umsetzung für ein ganzes Unternehmen. Dem massenhaft verbreiteten digitalen Material fehlt es dagegen oft an den Feinheiten, die nötig sind, um das Verhalten der Mitarbeiter tatsächlich zu ändern.
Die Schwierigkeit für HR-Führungskräfte und Berater besteht nicht darin, sich zwischen digitaler Reichweite und menschlicher Wirkung zu entscheiden, sondern sie auf eine Weise zu integrieren, die für alle funktioniert.
Ein Hauptgrund für das Scheitern vieler Bemühungen um Skalierbarkeit ist, dass sie sich auf das Material und nicht auf den Kontext konzentrieren. Es ist zwar effizient, eine Bibliothek von Videos oder Artikeln an Tausende von Mitarbeitern zu senden, aber dies führt nur selten zu Verhaltensänderungen, da die Hauptgründe für eine schlechte Arbeitsleistung nicht angesprochen werden. Damit eine Maßnahme wirklich Wirkung zeigt, muss sie auf den einzigartigen Schwächen oder Stärken einer Person basieren.
Hier sind Assessments für die Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Im Gegensatz zu normalen Quizfragen, die Ihr Gedächtnis testen, prüfen diese Tools, wie gut Sie in schwierigen Situationen Entscheidungen treffen können. Indem sie reale Probleme modellieren, bauen sie einen großen Datensatz auf, der zeigt, wie kompetent Menschen wirklich sind.
Wenn Sie Ihr Coaching-Programm auf diesen Erkenntnissen aufbauen, können Sie sicher sein, dass jeder automatisierte Vorschlag auf die individuellen Entwicklungsanforderungen des Nutzers abgestimmt ist.
Die Art und Weise, wie Mitarbeiter Hilfe von Computern erhalten, hat einen tiefen soziologischen Aspekt. Wenn Sie unterrichten, ist Vertrauen die Währung. Wenn eine Person glaubt, dass ihr Feedback von allen genutzt wird, sinkt das Engagement.
Andererseits wird das System glaubwürdig wie ein menschlicher Lehrer, wenn der Output die spezifischen Probleme der Teilnehmer genau aufzeigt.
A 2025 MIT Sloan-Studie zeigt, dass KI am besten funktioniert, wenn sie die menschlichen Fähigkeiten ergänzt, anstatt sie vollständig zu ersetzen.
Der Studie zufolge ermöglicht "Augmentation" Arbeitnehmern, Aufgaben auszuführen, die sie vorher nicht erledigen konnten, vorausgesetzt, die Technologie ist so konzipiert, dass sie das menschliche Denkvermögen verbessert. Im Zusammenhang mit dem Coaching bedeutet dies, dass Sie Datenanalysen nutzen sollten, um Ihre besten Lehrer effektiver und nicht weniger effektiv zu machen.
Um die Lücke zwischen rohen Noten und menschlichem Verständnis zu schließen, müssen wir untersuchen, wie Automatisiertes Coaching fühlt sich an wie ein persönliches Coaching.
Der ergebnisorientierte Mechanismus
- Wie das funktioniert: Benutzer beantworten Fragen zu ihrer Tätigkeit oder ihrem Erfahrungsstand.
- Der Output: Es wird ein Bericht erstellt, der perfekt zu diesem Typ passt (z. B. "New Manager" vs. "Executive Leader").
- Warum es verwenden: Es vermittelt sofort ein Gefühl der Wichtigkeit, ohne dass eine komplizierte Assessment-Logik erforderlich ist.
Der prädiktive Signalisierungsmechanismus
Um ein effektiver Ratgeber zu sein, müssen Sie Probleme finden, bevor sie zu Leistungsbewertungen führen. Ein Online-Bereitstellungsmodell trägt diesem Umstand Rechnung, indem es die Diagnoseschleife fortlaufend und nicht an einen bestimmten Zeitpunkt bindet.
- Wie das funktioniert: Dieses System plant Assessments zu wichtigen Daten oder Erfolgen und nicht nur einmal im Jahr.
- Der Output: Echtzeit-Feedback, das mitten in der Arbeit kommt und die Aufmerksamkeit des Nutzers erregt, wenn er am meisten bereit ist zu lernen.
- Warum es verwenden: Die "Zeit bis zum Feedback" geht von Wochen auf Sekunden zurück.
Die Leute denken oft, dass man ein großes Team von technischen Experten braucht, um diese Projekte durchzuführen, aber das ist nicht wahr. Moderne Bewertungsplattformen haben die Nutzung komplexer Logik-Engines für jedermann erleichtert.
Für die Erstellung komplexer Vorhersagemodelle ist es wichtig, dass ein Teammitglied mit Online-Masterstudiengang in Datenanalytik ist hilfreich.
Mit den heutigen no-code Assessment-Tools können sowohl technisch versierte als auch nicht technisch versierte Personalverantwortliche tiefe Einblicke gewinnen, ohne einen Hochschulabschluss zu benötigen. Die Aufmerksamkeit hat sich von der Entwicklung der Technologie auf den Aufbau der Fähigkeiten verlagert.
Der Experte - der erfahrene Coach oder Berater - fügt sein Wissen dem Bewertungssystem nur einmal hinzu, und die Software nutzt es weiter.
Auf dem Weg ins Jahr 2026 werden Assessments zur Entscheidungsfindung ein normaler Bestandteil der HR-Arbeit. Unternehmen, die gut abschneiden, werden Prüfungen nicht als Mittel zur Einstellung von Mitarbeitern betrachten, sondern als eine Möglichkeit, den Zustand ihres Unternehmens jederzeit zu überwachen.
Die nächste Welle der Strategie wird prädiktive Modellierung nutzen, um Kompetenzlücken zu finden, bevor sie entstehen. Stellen Sie sich vor, es gäbe eine Methode, mit der Sie drei Monate im Voraus wissen, ob Ihr Verkaufsteam die Fähigkeit zu verhandeln verliert. Wenn die Personalabteilung die Führung übernimmt, wandelt sie sich von einer unterstützenden Rolle zu einem strategischen Leitsystem.
Wie gut diese Programme funktionieren, hängt nicht zuletzt davon ab, wie einfach sie zu bedienen sind. Wenn die Online-Schnittstelle schlecht oder schwer zu bedienen ist, wird auch das beste Coaching-Material nicht funktionieren. Der Testbereich muss aktuell aussehen und sich gut anfühlen, schnell reagieren und auf die Zeit des Benutzers Rücksicht nehmen.
Es ist möglich, dass Nutzer ihrem Feedback unbewusst mehr Gewicht geben, wenn sie es mit einer ausgefeilten, professionellen Plattform zu tun haben. Dies zeigt, dass es dem Unternehmen mit seinem Wachstum ernst ist und es die besten verfügbaren Tools einsetzen möchte.
- Der Kontext ist wichtiger als der Inhalt: Skalierbarer Unterricht funktioniert nicht ohne ein diagnostisches Front-End, das die Erfahrung auf jede Person zuschneidet.
- Vertrauen durch Genauigkeit: Menschen nutzen automatisierte Tools nur dann, wenn sie das Gefühl haben, dass das Feedback echt ist und durch Datenanalysen gestützt wird.
- Ergänzung, nicht Ersatz: Das Ziel ist es, menschliches Wissen nützlicher zu machen, indem sichergestellt wird, dass alle Mitarbeiter, nicht nur die in der Führungsetage, ein hochwertiges Coaching erhalten können.
- Demokratisierte Logik: Sie brauchen keinen Doktortitel, um diese Tools zu entwickeln; Sie müssen nur in der Lage sein, klar und strukturiert zu denken.
- Proaktive Signale: Finden Sie mit Hilfe von Entscheidungstests Kompetenzlücken in der Entscheidungsfindung, bevor sie sich negativ auf das Endergebnis auswirken.
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Achten Sie auf den Ton der Berichte, die Sie verfassen. Verwenden Sie die Sprache der zweiten Person ("Sie neigen dazu,...") und stellen Sie sicher, dass Ihre Logiklinien ein breites Spektrum an Situationen abdecken, damit die Ratschläge nicht zu allgemein klingen. Das Engagement hängt sowohl davon ab, wie Sie die Erkenntnisse formulieren, als auch davon, wie Sie sie formulieren.
Sie können bereits mit 50 bis 100 Personen nützliche Trends erkennen, obwohl mehr besser ist. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie spezifische Fähigkeiten innerhalb eines bestimmten Teams messen.
Konzentrieren Sie sich auf die Visualisierung und Erläuterung von Daten, anstatt rohe Zahlen zu präsentieren. Gruppieren Sie zusammengehörige Datenpunkte, verwenden Sie beschreibende Etiketten und heben Sie wichtige Erkenntnisse durch Farbe oder Typografie hervor. Selbst einfache Balken- oder Radardiagramme können die Bedeutung der Daten verdeutlichen, wenn sie mit kurzen, verständlichen Erklärungen versehen werden. Ziel ist es, den Lesern zu helfen, die Auswirkungen zu verstehen, nicht nur die Ergebnisse.
Ganz und gar nicht. Das Ziel besteht darin, dem digitalen Tool grundlegende Informationsübermittlung und Selbsterfahrungsarbeit zu übertragen, damit sich die menschlichen Coaches auf wichtigere, komplexere Verhaltensprobleme konzentrieren können.
Über den Autor:
Dr. Imed Bouchrika - PhD & BSc
Professor Imed Bouchrika, PhD, ist der leitende Datenwissenschaftler bei Research.com. Er trägt zur Gestaltung der Plattform bei, indem er maschinelles Lernen einsetzt, um akademische Forschung und Experten aus verschiedenen Disziplinen zu organisieren.