People IntelligencePeople Intelligence ist keine Kristallkugel
Ein Signal kann wertvoll sein, ohne zu behaupten, die Zukunft zu kennen.
Björn Slegers ·
"Können Sie vorhersagen, wer das Unternehmen verlassen wird?" Diese Frage wird uns regelmäßig gestellt. Sie ist verständlich. Wenn eine Organisation früher erkennt, wo ein Risiko entsteht, kann sie vielleicht auch früher handeln. Doch diese Frage beinhaltet eine Annahme, die wir bewusst nicht übernehmen wollen. Dass menschliches Verhalten vorhersagbar genug ist, um daraus individuelle Gewissheit abzuleiten.
Menschen sind keine stabilen Datensätze. Ein Mitarbeiter, der heute Merkmale aufweist, die in der Vergangenheit häufiger bei Austritten auftraten, kann morgen eine völlig andere Entscheidung treffen. Eine andere Führungskraft. Ein internes Projekt. Ein Gespräch, das im richtigen Moment stattfindet. Eine Veränderung im Privatleben. Dieselben Daten erhalten plötzlich eine andere Bedeutung.
Deshalb ist für uns der Unterschied zwischen einem Signal und einer Vorhersage wichtig. Nicht aus semantischer Vorsicht. Als Gestaltungsprinzip.
Früher erkennen ist etwas anderes als die Zukunft zu kennen
Ein System kann sichtbar machen, dass etwas abweicht. Dass sich mehrere Faktoren gleichzeitig verändern. Dass ein Muster in einem Team häufiger auftritt als anderswo. Das kann äußerst relevant sein. Die Botschaft sollte aber nicht lauten: "Dieser Mitarbeiter wird das Unternehmen verlassen." Viel nützlicher ist: "Hier geschieht etwas, das ausreichend abweicht, um genauer hinzusehen."
Diese Formulierung lässt Raum für menschliche Interpretation, ohne den Wert von Daten zu schmälern. Denn die Alternative ist auch nicht attraktiv. Wir wollen nicht zurück zu Organisationen, in denen ein Risiko erst sichtbar wird, nachdem jemand gekündigt hat, längerfristig ausfällt oder ein Konflikt eskaliert. Die Chance liegt irgendwo zwischen Blindflug und Scheinsicherheit.
Ein Prozentsatz kann mehr Sicherheit suggerieren, als tatsächlich vorhanden ist
Ein Risikowert von 78 Prozent wirkt beeindruckend präzise. Doch die Präzision der Zahl sagt nicht automatisch etwas über die Qualität des zugrunde liegenden Kontexts aus. Welche Daten wurden verwendet? Wie aktuell sind sie? Was fehlt? Ist das Muster für diese spezifische Organisation relevant? Und handelt es sich wirklich um ein prädiktives Modell oder um eine Heuristik, die bestimmte Signale kombiniert?
Diese Fragen sind wichtig. Ein gutes Intelligence-System sollte nicht nur ein Ergebnis anzeigen. Es sollte auch transparent machen, worauf ein Signal basiert und wie vorsichtig man es interpretieren sollte.
Grund genug, hinzusehen
Das mag wie ein bescheidenes Ziel klingen. Wir sind anderer Meinung. Wenn eine Organisation früher erkennen kann, dass sich etwas verändert, kann eine Führungskraft früher das richtige Gespräch führen. HR kann früher untersuchen, ob dasselbe Muster weiter verbreitet ist. Das Management kann früher erkennen, wo Kapazitäten oder das Organisationsdesign an ihre Grenzen stoßen.
Dafür ist keine Kristallkugel nötig. People Intelligence wird nicht weniger wertvoll, wenn es zugesteht, dass Menschen unvorhersehbar sind.
Vielleicht wird es dadurch sogar glaubwürdiger.