KI im Mitarbeiterengagement: 7 Anwendungen zum Ausprobieren

Laut dem „Gallup Engagement Index Deutschland 2024“ haben lediglich etwa 13 % der Beschäftigten in Deutschland eine hohe emotionale Bindung an ihren Arbeitgeber.

Kein Unternehmen würde sich über diese Zahl freuen. Führungskräfte sind jedoch ohnehin schon überarbeitet: Sie jonglieren repetitive Verwaltungsaufgaben und bemühen sich darum, individuelle Wachstumschancen bereitzustellen.

Die globale Erfahrung von Deel zeigt, dass KI Unternehmen dabei unterstützt, Hindernisse beim Engagement zu überwinden. Ob Personalmanager:innen oder Teamleiter:innen – KI-gestützte Lösungen liefern umsetzbare Erkenntnisse und sparen Zeit.

Dieser Leitfaden stellt sieben beliebte Anwendungen von KI für das Mitarbeiterengagement vor und zeigt, wie KI-Coaches, Bots und weitere Prozesse genutzt werden können.

Vorteile der Einbindung von KI in der Mitarbeiterbindung

Künstliche Intelligenz wird im Personalwesen bereits für verschiedene Anwendungsfälle eingesetzt, darunter Personalbeschaffung, Onboarding, Schulung und Entwicklung, Leistungsbewertung und vieles mehr. Einer der wichtigsten Anwendungsfälle bleibt jedoch die Mitarbeiterbindung.

Der Einsatz von KI kann die Zufriedenheit und Produktivität der Belegschaft erhöhen und hilft, Anforderungen von Mitarbeiter:innen (remote und vor Ort) zu erfüllen.

KI-basierte HR-Tools haben beispielsweise folgende Einsatzmöglichkeiten:

• Automatisierung täglicher Prozesse wie Feedback-Austausch oder die Förderung von Kontakten zwischen Teammitgliedern.
• Automatisierung der Terminplanung zur Entlastung des HR-Teams. So kann es sich auf Aufgaben konzentrieren, die menschliches Engagement erfordern, wie Einzelgespräche oder Live-Coaching.
• Optimierung der Konfliktlösung, indem objektive Erkenntnisse von Dritten bereitgestellt und Lern- und Entwicklungsinitiativen verbessert werden. Diese KI-Tools nutzen vorhandene Mitarbeiterdaten, um bessere Empfehlungen für Schulungen zu geben und Mitarbeiter:innen mit Entwicklungsmöglichkeiten (wie neuen Rollen oder Abteilungen) zu verbinden.
• Tieferere Einblicke in die Mitarbeitervorlieben gewinnen und Unzufriedenheit im gesamten Unternehmen frühzeitig erkennen.

KI fördert die organisatorische Ausrichtung und bindet Mitarbeiter:innen. So lässt sich die zukünftige Leistung steigern, weil mehr Zeit für jede einzelne Person im Team bleibt.

Anwendungen von KI im Bereich Mitarbeiterengagement

Um KI-Lösungen zur dauerhaften Verbesserung des Mitarbeiterengagements einzusetzen, werden sieben typische Anwendungsfälle betrachtet.

Die Anwendungen und Lösungen im Bereich künstliche Intelligenz sind auf unterschiedliche Anforderungen und zukünftige Herausforderungen zugeschnitten. KI-gestützte Tools eignen sich nicht unbedingt für alle Szenarien. Daher sollten die unmittelbaren Anforderungen priorisiert und die Anwendungen schrittweise mit den Mitarbeiter:innen getestet werden.

Chatbots und virtuelle Assistenten für Mitarbeiterunterstützung

Das HR-Team wird jede Woche mit denselben Fragen konfrontiert: „Wann ist die offene Einschreibung?“, „Wie beantrage ich Urlaub?“, „Wer bearbeitet Ausrüstungsanfragen?“. In der Zwischenzeit warten Mitarbeiter:innen Stunden oder Tage auf Antworten, die sofort geklärt werden könnten.

KI-gestützte Chatbots wie Leena AI, Happyfox und Deel AI (obwohl Deel AI weit mehr als ein Chatbot ist) verändern diese Dynamik vollständig. Sie sind rund um die Uhr verfügbar, werden nie von sich wiederholenden Fragen frustriert und können mehrere Gespräche gleichzeitig führen. Sie funktionieren wie ein stets verfügbarer HR-Assistent, der unbegrenzt skaliert, ohne zu ermüden.

Einsatz von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten zur Mitarbeiterunterstützung:

• Antworten auf häufig gestellte Fragen
• On-Demand-Schulungen und -Anleitungen
• Automatisierung sich wiederholender administrativer Aufgaben
• Schnellere Kommunikation zwischen Mitarbeiter:innen und Personalabteilung

Wann der Einsatz von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten für die Mitarbeiterunterstützung vermieden werden sollte:

• Wenn ein Problem eine persönliche Note oder menschliches Einfühlungsvermögen erfordert
• Wenn ein Thema sehr komplex ist und ein hohes Maß an Fachwissen erfordert, das KI nicht bieten kann
• Wenn ein Problem die physische Anwesenheit von Personen erfordert (z. B. technischer Support)
• Wenn nicht genug Zeit oder Ressourcen für ein ordnungsgemäßes Training des Bots vorhanden sind

Sentimentanalyse zur Überwachung der Mitarbeiterzufriedenheit

Die Erkenntnisse aus traditionellen Mitarbeiterbefragungen sind oft schon veraltet, bevor sie Anwendung finden. Tools wie Leapsome und Lattice helfen, da sie die Zufriedenheit kontinuierlich überwachen.

Die KI-Stimmungsanalyse erfasst die Stimmung der Belegschaft in Echtzeit. Sie untersucht Kommunikationsmuster, E-Mails, Chat-Nachrichten und Feedback, um Trends frühzeitig zu erkennen. Probleme werden sichtbar, bevor sie eskalieren.

So lässt sich KI für die Stimmungsanalyse nutzen:

• Sammlung von Daten aus Mitarbeiterumfragen, sozialen Medien und anderen Quellen
• Unterstützung von Führungskräften bei der Identifizierung von Bereichen, in denen Mitarbeiter:innen zufrieden oder unzufrieden sind.

Hingegen sollte KI für die Stimmungsanalyse besser nicht eingesetzt werden, wenn

• vor der Erfassung und Analyse von Mitarbeiter:innen-Feedback keine Einwilligung vorliegt oder
• verzerrte Ergebnisse wahrscheinlich sind.

Gamification zur Steigerung des Engagements

Viele Motivationssysteme am Arbeitsplatz wirken erzwungen. Abzeichen für die Teilnahme an Besprechungen, Punkte für die fristgerechte Einreichung von Berichten und Ranglisten, die Kolleg:innen gegeneinander ausspielen, erzeugen nur kurz Begeisterung. Sie fördern kein dauerhaftes Engagement, weil sie keinen Bezug zu den tatsächlichen Anliegen der einzelnen Personen herstellen.

KI-gestützte Gamification funktioniert anders. Sie erkennt, was einzelne Mitarbeitende motiviert, und erstellt personalisierte Herausforderungen, die zu ihren Zielen und Interessen passen. Das Ergebnis? Spielmechaniken, die sich natürlich und sinnvoll anfühlen – ohne künstlich zu wirken.

So lässt sich KI für Gamification einsetzen:

• Erstellung und Pflege eines Belohnungssystems
• Motivation von Mitarbeitenden zur Erledigung von Aufgaben (z. B. durch Benachrichtigungen, wenn Kolleg:innen ihre Aufgaben erledigen, um einen gesunden Wettbewerb zu fördern)
• Erheben neuer, einzigartiger Daten über das Verhalten und die Präferenzen von Mitarbeiter:innen

Hingegen sollte KI für Gamification besser nicht eingesetzt werden, wenn:

• Gamification-Praktiken nicht mit der Kultur oder den Werten des Unternehmens übereinstimmen oder
• das Unternehmen oder die Abteilung mit erheblichen finanziellen Herausforderungen konfrontiert ist.

Personalisierte Lern- und Entwicklungsprogramme

Standard-Schulungsprogramme gehen davon aus, dass alle Mitarbeiter:innen gleich schnell lernen. Das stimmt aber nicht. Einige langweilen sich, andere fühlen sich überfordert. Meist bleiben Lerninhalte ungenutzt, weil individuelle Ziele und Lernmethoden nicht zusammenpassen.

KI personalisiert die Lernerfahrung. Sie analysiert die aktuellen Fähigkeiten, identifiziert Wissenslücken und erstellt maßgeschneiderte Lernpfade. Das System passt sich dem Fortschritt an und schlägt Inhalte vor, wenn sie benötigt werden. Es wirkt wie ein persönlicher Karrierecoach, der den nächsten Lernschritt kennt.

Anwendungsfälle für KI im personalisierten Lernen:

• Erstellung individueller Programme für alle Mitarbeiter:innen
• Erfassung von Fähigkeitsdaten und Interessen
• Bereitstellung passender Materialien oder Aktivitäten
• Verfolgung des Entwicklungsfortschritts

Wann sollte KI für personalisiertes Lernen vermieden werden?

• Wenn die Inhalte eines Lernprogramms sensibel oder vertraulich sind und menschliches Urteilsvermögen erfordern.
• Wenn das Lern- und Entwicklungsprogramm darauf abzielt, zwischenmenschliche Fähigkeiten oder emotionale Intelligenz aufzubauen (da menschliche Interaktion in diesen Fällen effektiver ist).

KI-gestützte Kommunikations- und Kollaborationstools

KI-gestützte Kommunikationstools fördern eine bessere Zusammenarbeit. Sie zeigen relevante Informationen, verbinden Nutzer:innen mit den richtigen Ansprechpersonen und helfen Teams, sich effektiver zu koordinieren. Die Technologie arbeitet im Hintergrund, um die Kommunikation reibungsloser und zielgerichteter zu gestalten.

So lassen sich KI-gesteuerte Kommunikations- und Kollaborationstools nutzen:

• Verbesserung von Kommunikationseffizienz und Zusammenarbeit
• Automatisierung von wiederkehrenden oder zeitaufwändigen Aufgaben
• Datenanalyse und Einblicke in das Engagement von Mitarbeiter:innen
• Zeitnahes individuelles Mitarbeiterfeedback

KI-gesteuerte Kommunikations- und Kollaborationstools sollten nicht eingesetzt werden, wenn

• ein stärkeres Gemeinschaftsgefühl unter Mitarbeiter:innen aufgebaut werden soll; ausschließlich auf KI-Tools zu setzen ist dann nicht effektiv.
• keine Transparenz im Kommunikationsprozess gewährleistet wird, vertrauen Mitarbeiter:innen den KI-Tools möglicherweise nicht.

Schaffung einer ansprechenden Onboarding-Erfahrung

Das Onboarding neuer Mitarbeiter:innen folgt in der Regel einer Standard-Checkliste für alle Mitarbeiter:innen. Das Handbuch wird gelesen, Schulungsvideos angesehen und Einführungsveranstaltungen besucht. Aber auch in der dritten Woche verstehen viele neue Mitarbeiter:innen ihre Rolle noch nicht und fühlen sich ihrem Team nicht verbunden.

KI erstellt personalisierte Onboarding-Pfade, die sich an Vorkenntnisse, Rolle und Lernstil anpassen. Sie liefert relevante Inhalte im richtigen Tempo, verbindet neue Mitarbeiter:innen mit Mentor:innen und verfolgt den Fortschritt, damit nichts übersehen wird.

So lässt sich KI für die Einarbeitung nutzen:

• Erstellung hochgradig personalisierter Inhalte in der Einarbeitungs-Checkliste
• Bereitstellung von Echtzeit-Feedback
• Verarbeitung, Kuratierung und Zusammenfassung großer Datenmengen
• Automatisierung sich wiederholender Aufgaben (z. B. Versenden von Ressourcen an neue Mitarbeiter:innen, Einrichten von Konten)
• Automatische Vermittlung von Einarbeitungs-Buddies
• Betrieb eines Self-Service-Centers für Fragen neuer Mitarbeiter:innen

Wann der Einsatz von KI für das Onboarding vermieden werden sollte:

• Wenn in jedem Schritt des Onboarding-Prozesses eine menschliche Verbindung erforderlich ist
• Wenn noch keine Zeit für Tests des KI-generierten Onboarding-Ablaufs war
• Wenn der Onboarding-Prozess hochtechnische oder komplexe Informationen umfasst

Anerkennungs- und Belohnungssysteme

KI-gestützte Anerkennungssysteme erkennen Muster, die menschlichen Manager:innen entgehen. Sie erfassen Beiträge in verschiedenen Projekten, erkennen außergewöhnliches Engagement und schlagen passende Formen der Wertschätzung vor. Das Ergebnis: häufigere, fairere und bedeutungsvollere Würdigung guter Arbeit.

Die Implementierung von KI im Anerkennungs- und Belohnungssystem ermöglicht:

• eine genaue Erfassung der Leistung von Mitarbeiter:innen,
• regelmäßige Belohnungen oder Anerkennungen und
• die Interpretation von Leistungsdaten und Entwicklung von Verbesserungsvorschlägen (relevant bei großen Teams, in denen eine manuelle Verfolgung der Leistung unmöglich ist).

Wann sollten Sie KI für die Anerkennung vermeiden?

• Wenn das Team generell zögert, sich bei solchen Entscheidungen auf künstliche Intelligenz zu verlassen, weil es der Meinung ist, dass diese nicht transparent oder inklusiv ist.
• Wenn keine Person für die Überwachung des Systems zuständig ist, um Fairness zu gewährleisten.

Herausforderungen und Risiken von KI im Mitarbeiterengagement

KI bietet ein enormes Potenzial zur Verbesserung des Mitarbeiterengagements, auch wenn noch einige Herausforderungen bewältigt werden müssen.

Sind die Risiken bekannt, lassen sich fundierte Entscheidungen treffen und Strategien zur Risikominderung entwickeln.

Skepsis der Mitarbeiter:innen gegenüber Überwachung

Viele Mitarbeiter:innen befürchten, dass KI-Engagement-Tools Überwachungssysteme sind, die ihre Produktivität und ihr Verhalten überwachen. Diese Skepsis ist nicht unbegründet: Einige KI-Tools verfolgen die Aktivitäten der Mitarbeiter:innen auf eine Weise, die als invasiv empfunden werden kann.

Mitarbeiter:innen, die diesen Tools misstrauen, meiden sie möglicherweise oder geben oberflächliche Antworten. Die Daten werden dadurch verzerrt und spiegeln die tatsächliche Stimmung nicht wider.

Wie diese Herausforderung angegangen werden kann: KI-Systeme sollten vollständig transparent sein. Es muss klar sein, welche Daten erfasst, wie sie analysiert, wer darauf zugreift und wer Entscheidungen trifft.

Es ist wichtig, den Mitarbeiter:innen die konkreten und persönlichen Vorteile aufzuzeigen, nicht nur die Vorteile für das Unternehmen. Wenn sie verstehen, dass KI dabei hilft, relevante Ressourcen oder bessere Unterstützung zu finden, sind sie eher bereit, sich authentisch zu engagieren.

Risiko der Voreingenommenheit bei Empfehlungen

KI-Systeme lernen aus historischen Daten und können daher bestehende Vorurteile im Arbeitsumfeld fortschreiben.

Ein KI-System, das Anerkennungsmuster analysiert, könnte beispielsweise lernen, dass technische Beiträge mehr Lob erhalten als kollaborative Arbeit. Daher könnte es ähnliche technische Leistungen zur Anerkennung empfehlen und dabei wichtige Teamarbeit übersehen.

Das Risiko der Voreingenommenheit erstreckt sich auch auf Personalisierungsfunktionen. KI könnte verschiedenen Mitarbeiter:innen unterschiedliche Entwicklungsmöglichkeiten empfehlen, basierend auf voreingenommenen Annahmen über ihre Fähigkeiten oder Interessen. Diese algorithmischen Entscheidungen können Ungleichheiten verstärken, selbst wenn menschliche Manager:innen versuchen, integrativer zu sein.

Wie diese Herausforderung angegangen werden kann: Um das Risiko von Vorurteilen zu mindern, sollten KI-Systeme regelmäßig von vielfältigen Teams überprüft werden, die potenzielle blinde Flecken erkennen. Algorithmen sind mit verschiedenen demografischen Gruppen zu testen, um faire Behandlung sicherzustellen. Klare Richtlinien legen fest, wann Menschen KI-Empfehlungen außer Kraft setzen sollten, und Manager:innen müssen darin geschult werden, voreingenommene Ergebnisse zu erkennen und zu korrigieren.

Vertrauen in Automatisierung vs. menschliche Beziehungen

Es besteht die Gefahr, dass Manager:innen sich zu sehr auf KI-Erkenntnisse verlassen und direkte Gespräche mit Teammitgliedern vermeiden. Ein KI-System kann anhand von Umfrageantworten erkennen, dass jemand unmotiviert wirkt. Aber nur ein persönliches Gespräch deckt die Gründe auf und baut das Vertrauen auf, das für Lösungen nötig ist.

Wie diese Herausforderung angegangen werden kann: Entscheidend ist die richtige Balance. KI sollte administrative Aufgaben übernehmen, Erkenntnisse liefern und Maßnahmen vorschlagen. Menschliches Urteilsvermögen bleibt jedoch wichtig für entscheidende Gespräche und Entscheidungen. KI ergänzt Führungskräfte, ersetzt sie nicht.

KI im Engagement: Wichtige Faktoren vor der Investition

Vor der Entscheidung für eine KI-Lösung für Mitarbeiterengagement sollte ausreichend Zeit für Tests eingeplant werden. Dabei sind sieben Kernfaktoren zu berücksichtigen:

1. Return on Investment (ROI): Spart das ausgewählte KI-Tool Geld und Zeit? Wie skalierbar ist es? Halten Leistung und Funktionalität mit dem Unternehmenswachstum oder einer verdoppelten Teamgröße Schritt?
2. Benutzerfreundlichkeit: Das Team steht an erster Stelle. Daher sollte die Plattform samt Integrationen leicht zu erlernen und bei Bedarf täglich verwendbar sein.
3. Analysen: Erkenntnisse ermöglichen es, den Erfolg zu messen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Einige der besten KI- und Machine-Learning-Lösungen bieten Echtzeitanalysen, die vergangene Trends und Daten nutzen, um zukünftige Geschäftsergebnisse vorherzusagen.
4. Wichtige Stakeholder: Alle Personen, die an der Nutzung dieser Anwendung beteiligt sind, sollten berücksichtigt werden.
5. Stakeholder: Definieren, wer Eigentümer ist, wer den täglichen Betrieb verantwortet und welche Stakeholder informiert, eingebunden und in den Tech-Stack integriert werden.
6. Ethik und Voreingenommenheit: Alle ethischen und rechtlichen Folgen der KI-Nutzung berücksichtigen.
7. Internes Vertrauen: Das Tool ergänzt viele bestehende Lösungen im Arbeitsalltag der Mitarbeiter:innen. Das Team muss den Nutzen verstehen und wissen, wie es das Tool effizient nutzt, ohne Zeit zu verschwenden oder abgelenkt zu werden.
8. Wartung und Support: Jemand muss die Pflege übernehmen. Daher sollte ein Anbieter gewählt werden, dessen Support-Team bei Problemen oder neuen Anwendungsfällen schnell weiterhelfen kann.

Binden Sie Ihre Mitarbeiter:innen mit Deel Talent Managment

KI-Lösungen helfen dabei, Mitarbeiter:innen zu motivieren und Personalverantwortliche zu unterstützen. Ob Lernmodule oder Mitarbeitermotivation, mit einem Tool wie Deel Talent Management kann das Talent im Unternehmen gezielt gefördert werden:

• Einblicke in Mitarbeiter:innen, um sie sinnvoll einzubinden, Entwicklungsmöglichkeiten zu erkennen und zu fördern sowie stärkere Fernbeziehungen aufzubauen
• Schulungen, Einzelgespräche, Onboarding und Trainings mit dem KI-Assistenten

Deel AI ist in jedem Deel-Produkt enthalten und liefert Antworten schneller als je zuvor. Fragen zu lokalen Gesetzen, die Erstellung von Berichten oder technischer Support können damit jederzeit beantwortet werden.

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