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Ambient Intelligence – Mit People und Workplace Analytics auf dem Weg in die datenbasierte Arbeitswelt

Mit Drucken von Stéphanie Baechler
Zusammenfassung in HR Performance

Vom Individuum zum Netzwerk

Für immer mehr Menschen findet Arbeit vor einem Bildschirm statt. Umso wichtiger werden die Programme, Apps, Kommunikationskanäle und Plattformen, mit denen wir zusammenarbeiten. In einem weiteren Verständnis gehören auch die durch das Internet der Dinge angeschlossenen Stühle, Tische, Wände, Fenster, Fahrstühle und Kaffeemaschinen zur digitalen Arbeitswelt der Zukunft. Unbestritten wird deren Gestaltung zu einer wichtigen Managementaufgabe: Lassen sich doch sonst weder die Netzwerkorganisation noch deren flexiblen Arbeitsverhältnisse realisieren. Vor allem aber ermöglicht die digitale Arbeitsumgebung auf Basis der entstehenden Daten eine effiziente und wirkungsvolle Vernetzung der Mitarbeitenden.

Im englischen Sprachraum werden mit dem Terminus Ambient Intelligence Räume beschreiben, die sich mit Hilfe gesammelter Daten dem Wetter aber auch den anwesenden Personen und ihren Bedürfnissen anpassen. Durch die Digitalisierung und die Versprechen von People Analytics erstreckt sich diese Vision nun auf die Plattformen, mit denen wir zusammenarbeiten. Vision ist eine lernende Organisation, deren Strukturen, Arbeitsräume und Informationsstreams sich gleichzeitig den Bedürfnissen der Mitarbeitenden als auch den veränderten Märkten anpassen. Im Unterschied zu früher verschiebt sich der Schwerpunkt beim Design der Arbeitswelt weg vom Individuum hin zum Netzwerk der internen und externen Arbeitskräfte. Dessen Potenziale sollen möglichst gut genutzt werden.

Das Thema der lernenden Organisation ist alt. Im Zuge der Digitalisierung erhält das Anliegen nun jedoch neuen Schub. Um von der neuen Intelligenz der Organisation zu profitieren, ist eine aktive Bewirtschaftung der Daten unumgänglich. Neben technologischen Hilfsmitteln und Fähigkeiten zum Arbeiten mit Daten setzt die datenbasierte Arbeitsumgebung eine transparenzfreundliche Kultur voraus. Je später man ein datenbasiertes Management initiiert, desto mehr Vorteile verspielt man. Ohne Datenzugriff entstehen Abhängigkeiten, ohne Datenstrategie geht Wissen verloren. Wichtiger als die sofortige Integration sämtlicher datenproduzierenden Elemente ist das Experimentieren mit einzelnen Anwendungen. So entsteht ein Gespür dafür, was im individuellen Fall Sinn macht.

Suche nach Effizienz und Intelligenz

Die Umgestaltung der Arbeitswelt passiert vor dem Hintergrund einer gestiegenen Veränderungsgeschwindigkeit in Wirtschaft und Gesellschaft. Im gegenwärtig tiefgreifenden Strukturwandel in Richtung digitale Wirtschaft rücken neue Ressourcen in den Vordergrund: Daten, Ideen und Beziehungen. Alle diese Ressourcen der Zukunft sind immateriell. Merkmal des Strukturwandels ist eine exponentielle technologische, soziale und ökonomische Vernetzung. Deren gegenseitige Verstärkung führt zu verkürzten Lebenszyklen von Produkten und Geschäftsmodellen – aber auch von Unternehmen, Berufen, Organigrammen und Stellenbeschreibungen. Von Unternehmen, deren Individuen und Gemeinschaften braucht es folglich verstärkt die Fähigkeit, sich selbst zu erneuern. Das dazugehörige und flott durch die Medien, Broschüren und Vorträge gereichte Zauberwort heisst Agilität.

Mehr Agilität bedingt mehr Vernetzung

Selbstredend geben Unternehmen die Notwendigkeit zur Veränderung an ihre Mitarbeitenden weiter. Verlangt werden lebenslanges Lernen, arbeitgeberunabhängiges Wissensmanagement und Achtsamkeit (es könnte ja auch alles zu viel werden). Mehr Agilität bedingt mehr Vernetzung, mehr Austausch über Hierarchien und Abteilungen hinweg. Weil das Wissen so schneller zirkuliert und vermehrt interdisziplinär zusammengearbeitet wird, erhofft man sich eine höhere Innovationskraft. Durch die Relativierung der Organisationsgrenzen kann die Vernetzung zusätzlich gefördert werden – zum Beispiel indem Mitarbeitende tageweise in Co-Working Spaces arbeiten, ein Unternehmen diese selbst anbietet, die enge Zusammenarbeit mit Start Ups gesucht wird oder HR-Aufgaben wie die Personalentwicklung unternehmensübergreifend gedacht werden.

Ob sich Unternehmen auf dem richtigen Weg zur Agilität befinden, lässt sich mit HR-Währungen feststellen. Damit sind HR-Kennzahlen gemeint, die sich auf den Unternehmenswert auswirken, zum Beispiel die Gesundheit der Mitarbeitenden, deren Engagement und Diversität. Ein wirkungsorientiertes HR setzt Wissen darüber voraus, wie man die Währungen positiv beeinflussen kann und welche Mitarbeitenden dabei eine besondere Rolle spielen. Diese Überlegungen münden rasch in die Diskussionen um Schlüsselfunktions- und Potenzialträger. People Analytics hilft diese zu versachlichen, indem Einflüsse gemessen und Entwicklungen antizipiert werden. Selbstverständlich findet die Optimierung von HR-Währungen nicht losgelöst von Effizienz-Überlegungen statt. Das Versprechen der datenbasierten Organisation ist eine maximal schlanke Aufbauorganisation mit weniger Raum- und Personalbedarf. Die bürokratische Pyramide formt sich zum Netzwerk, wobei das mittlere Management wie beim Jenga herausgezogen wird.

Katalysatoren der datenbasierten Arbeitsumgebung

Natürlich ist es die Digitalisierung, die den Weg zur datenbasierten Arbeitsumgebung ebnet. Daten werden vermehrt für die Gestaltung und Entwicklung der Arbeitswelt genutzt aber auch in die tägliche Arbeit integriert. Jedes geführte Telefon, jedes verschickte Mail, jeder gepostete Tweet, jede zusätzliche Vernetzung auf Linked-In erhöht die Datenmenge über die Netzwerke eines Unternehmen. Indem Stühle, Tische, Kaffeemaschinen und Fahrstühle mit Software ausgestattet werden, fallen zusätzlich Daten an. Auch durch Wearables wie Kleider und Fitnessbänder fallen Daten an. Mit jedem Jahr, in dem wir digital Spuren hinterlassen, erweitert und verdichtet sich unser digitaler Schatten. Er gibt Auskunft über unsere Netzwerke, unsere Interessen, unsere Fähigkeiten und unser Stresslevel. In der Retrospektive lassen sich zukunftsrelevante Trends erkennen.

Die datenbasierte Arbeitsumgebung wird durch Sensoren verdichtet, die uns und unser Verhalten tracken. Im Unterschied zum Internet der Dinge vermessen die Sensoren unser Verhalten unbemerkt – zum Beispiel durch RFID-Technologie. Die Sensoren messen unsere Stimmungen, das Klima, sie zählen unsere Schritte oder merken sich, welche Themen in einer Sitzung besprochen werden und wer wie oft in welcher Stimmung spricht. Intelligente Kameras registrieren, wer wo wann vorbeiläuft. Noch mehr wird es in der datenbasierten Arbeitswelt um die Integration der Daten in den täglichen Arbeitsablauf gehen. Ebenso treibend wirken deshalb die Anwendungen der Augmented Reality. Heute befindet sich das grenzenlose Informationsangebot noch auf unseren Smartphones, Laptops und Uhren. Trotz Unkenrufen dürfte sich dieses auf Brillen und Kontaktlinsen verlagern. Information wird sich so noch mehr dem Kontext anpassen.

Auch künstliche Intelligenz beruht auf den Daten, die wir hinterlassen

In einer datenbasierten Arbeitswelt werden uns die relevanten Informationen im richtigen Augenblick eingeblendet – zum Beispiel die Biographie des Gesprächspartners, das Protokoll der letzten Sitzung oder die Notizen für die Power Point Präsentation, die man gerade hält. In Form von digitalen Assistenten wird auch vermehrt künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. ie wird unseren Arbeitsalltag erleichtern und uns helfen, unsere unsere Potenziale besser zur Geltung zu bringen. Sie werden für uns Sitzungen buchen und To Do Listen erstellen, das Internet nach interessanten Persönlichkeiten und Artikel durchsuchen. Mit jedem unserer Klicks werden sie lernen und sich unseren Persönlichkeit und Gewohnheiten immer stärker annähern. Auch künstliche Intelligenz beruht auf den Daten, die wir hinterlassen. Je mehr sie lernen, desto mehr werden sie zu dezentralen Experten. Auch Hochqualifizierte werden aus der Wissensarbeit gedrängt und müssen sich vermehrt gegenüber den Maschinen differenzieren - zum Beispiel mit der Fähigkeit, Fragen zu stellen.

Versprechen einer datenbasierte Arbeitsumgebung

Mit Hilfe gesammelter Daten passt sich die digitale Arbeitsumgebung den Bedürfnissen, Gewohnheiten und Stimmungen der Wissensarbeiterin an. In der Flut der Informationen werden uns jene Neuigkeiten zuspielt, die gerade relevant sind. Zudem vernetzt uns die Arbeitsumgebung automatisch mit Menschen, die sich für ähnliche Themen interessieren und an denselben Themen arbeiten. Es sind unterschiedliche Grade der Automatisierung denkbar. Am einen Ende des Spektrums entscheiden einzig die Algorithmen, welches Wissen für uns relevant ist. Lernende Systeme erarbeiten sich ein ein immer präziseres Verständnis für unsere Interessen, Netzwerken und Gewohnheiten. Demgegenüber sind Arbeitsumgebungen denkbar, in denen menschliche Kuratorinnen das relevante Wissen auswählen und aufbereiten. Je mehr die Maschinen unsere Wissenskanäle gestalten, desto mehr stellt sich die Frage der Transparenz der Entscheidungsmechanismen sowie der zu optimierenden Zielvariable(n).

Auch ihre Strukturen passt die agile Organisation den anstehenden Aufgaben an. Permanente Re-Organisation ist angesagt - so lange, bis sich die Strukturen gänzlich aufgelöst haben. Es gibt dann kein Organigramm mehr, vielmehr bilden sich entlang von sich ergänzenden Fähigkeiten, Projekten und Kundenbedürfnissen ständig neue Teams. Das setzt ein entsprechendes Führungsverständnis ebenso wie neue Karrieremodelle voraus. Der demographische Wandel sowie das Vordringen der Maschinen in den Wertschöpfungsprozess verstärken die Notwendigkeit nach mehr Rotation. Um in Zukunft erfolgreich zu sein, reicht es nicht zu wissen, welche Fähigkeiten und Rollen durch den digitalen Skill-Shift gefragt sind. Ergänzend braucht es Hilfsmittel, die dafür sorgen, dass die richtigen Menschen miteinander zusammenarbeiten. Kenntnisse der Fähigkeiten und Leidenschaften aber auch Transparenz über die im Unternehmen laufenden Projekte sind hierbei unumgänglich.

Zweifelsohne dient Ambient Intelligence nicht nur dazu die Vernetzung und Veränderungsfähigkeit zu erhöhen. Ebenso wird das Management mit Hilfe einer datenbasierten Arbeitsumgebung Energie und Kosten sparen wollen, kurz effizienter zu werden. Das passiert im Wesentlichen durch das Leiten von Personen- und Wissensströmen. Ein wichtiges Element für die Kostenreduktion ist die Optimierung beziehungsweise Verdichtung der genutzten Arbeitsfläche. Die Räume sind statt nach Personen, nach Tätigkeiten strukturiert - haben die Mitarbeitenden doch je nach Funktion einen unterschiedlichen Raumbedarf. Eine CEO benötigt mit ihren vielen Sitzungen andere Räume als eine Buchhalterin, die an mehreren Bildschirmen in Ruhe Buchungen auslösen und kontrollieren möchte. Dieser Bedarf an Konzentrations-, Kreativitäts- und Austauschzonen kann mit Befragungen geschätzt oder durch das tatsächliche Verhalten gemessen werden.

Beispiele für die adaptive Arbeitsumgebung

Nun stellt sich natürlich die Frage, welche Ideen in der Praxis bereits existieren. Tatsächlich findet man beim Recherchieren eine Fülle von Beispielen – wobei in der Regel einzelne Aspekte der datenbasierten Arbeitsumgebung umgesetzt sind. Hinweise auf Unternehmen, die sämtliche Elemente verknüpfen, fehlen. Man kann sich die philosophische Frage stellen ob durch die Daten quasi ein neuartiges Lebewesen entstehet. Eine durchgehende Integration der Daten wäre Voraussetzung, wobei sich natürlich die Gefahren einer digitalen Arbeitswelt verstärken.

    • Raum passt sich an
    • Raumklima: Licht, Temperatur und Farben passen sich der Stimmung, Tageslicht und Wetter an.
    • Intelligente Flächen: Fenster werden zu Screens, Bodenplatten für die Produktion von Energie eingesetzt.
    • Raumauslastung: Arbeitsplätze werden nach Nutzungsquotienten analysiert, unbeliebte Arbeitsplätze und Bewegungsprofile identifiziert.
    • Digitale Arbeitsumgebung passt sich an
    • Timeline: Informationsstreams passen sich dem Informationsbedürfnis der Mitarbeitenden an.
    • Agenda: Agenda organisiert Sitzungen, gewichtet To Do’s und erinnert Mitarbeitende an diese.
    • Stressmanagement: Smartphone weist durch Stimm- und Schlafanalyse auf überdurchschnittliche Belastung hin.
    • Organisation passt sich an
    • Check-In: Beim Check-In erhält man Hinweise auf freie Arbeitsplätze und Orte, wo sich Menschen mit ähnlichen Interessen aufhalten.
    • Demographie und Diversity Check: Zusammensetzung der Belegschaft wird laufend gemäss HR-Kennzahlen überprüft.
    • HR-Währungsmanagement: People Analytics zeigt, welche HR-Kennzahlen von Führungskräften beeinflusst werden und was positive Multiplikatoren auszeichnet.

Tab.1: Adaptive Arbeitsumgebung


Die datenbasierte Arbeitsumgebung formt sich nicht von Zauberhand. Vielmehr stecken grosse Datenmengen und Statistik dahinter. Dies unterstreicht, dass der Mensch unersetzbar bleibt, um die richtigen Fragen zu stellen und die Rechenergebnisse in Massnahmen und neue Fragestellungen zu übersetzen. Es können vier Typen von mathematischen Zauberspielen unterschieden werden:

Identifikation von Gruppen: Das Finden von Gruppen von Mitarbeitenden, die sich ähnlich verhalten oder ähnliche Gewohnheiten und Bedürfnisse haben, ermöglicht deren Segmentierung. Eine solche hilft, zielgruppenspezifische HR-Aktivitäten zu planen. Ebenso interessant ist das Erkennen von Mitarbeitenden mit ähnlichen Fähigkeiten oder Interessen, weil so diverse Teams gebildet oder Vorschläge der Vernetzung gemacht werden können.

Analyse von Zeitreihen: Die Beobachtung von Daten über die Zeit erlaubt das Erkennen von Trends. Die Daten zeigen, wenn sich Stress verstärkt oder Zufriedenheit und Engagement sinken. Je stärker sich die Trends abzeichnen, desto einfacher wird es möglich, die Zukunft zu antizipieren. Das ermöglicht präventive Interventionen, um Entwicklungen zu verstärken oder frühzeitig zu verhindern.

Ursache-Wirkungszusammenhänge entdecken: Auch das Entdecken von Zusammenhängen schafft für die Managerinnen von Arbeitsumgebungen neue Möglichkeiten um frühzeitig in Entwicklungen einzugreifen. Im Unterschied zur Analyse von Zeitreihen werden hier unterschiedliche Datenquellen miteinander kombiniert. Hintergrund ist die Vervielfachung der Daten, die zur Verfügung stehen. Das gilt nicht sowohl für die Menschen als auch ihre Räume.

Wanderung von KPIs verfolgen: HR-Währungen wie Gesundheit, Fluktuation und Engagement verbreiten sich über die Struktur des Unternehmens. Die formelle Organisation (Organigramm) ist bei der Verbreitung ebenso wichtig wie die informelle Organisation (Netzwerke). Die datenbasierte Organisation erlangt ein Verständnis dafür, wie KPIs wandern und was deren Multiplikatoren auszeichnet. In einer transparenten Unternehmenskultur wie sie z.B. Google pflegt, werden negative Multiplikatoren direkt konfrontiert.

Voraussetzungen für eine digitale Arbeitsumgebung

Die Realisierung einer ambient intelligenten Arbeitswelt setzt den Zugriff auf sämtliche People- und Workplace-Daten voraus. In vielen Unternehmen fehlt das Verständnis für deren Bedeutung noch. Das zeigt sich bereits an der Verteilung der Daten auf unterschiedliche Systeme. Häufig sind die Daten nicht einmal im eigenen Unternehmen gespeichert – sondern beim Mutterkonzern oder externen Partnern (zum Beispiel bei Mitarbeiterbefragungen). Eine zweite Voraussetzung neben dem Zugriff ist deren Qualität. Daten sind nur dann nützlich, wenn sie aktuell und fehlerfrei sind. Jede Excel-Tabelle gefährdet die Qualität, weil beim Übertragen und Auswerten Fehler entstehen. Die Qualität leidet auch, wenn verschiedene Datenmodelle zum Einsatz kommen. Einzige Lösung ist die Verwendung einer einheitlichen ID für die Mitarbeitenden, an der dann alle Daten “kleben”.

Die Versprechen einer datenbasierten Arbeitsumgebung werden sich erst erfüllen, wenn es im Unternehmen eine datenfreundliche Kultur gibt.

Gerade die Verwendung einer eindeutigen ID zeigt, wie nahe die Chancen und Gefahren einer datenbasierten Arbeitsumgebung liegen. Unbestritten können unsere Daten auch verwendet werden, um uns zu überwachen. Generell ist von einer höheren Ökonomisierung der Arbeit auszugehen, weil diese transparenter wird und die Analysten erkennen, wer welche Wertschöpfung erbringt. Deshalb braucht es Spielregeln. Andere Gefahren der datenbasierten Arbeitsumgebung sind undurchsichtige Diskrimierungen, Schein-Korrelationen, Filterbubbles und die Vereinsamung der Mitarbeitenden. Bei der undurchsichtigen Diskriminierung ist unklar, auf Basis welcher Kriterien tatsächlich Entscheide getroffen werden (Leistung vs. Alter, politische Gesinnung, Geschlecht). Filterbubbles isolieren uns in einem persönlichen Informationskosmos, wobei wir das Verständnis für das Andere verlieren. Zudem geht das Zufällige verloren, dies ist aber letztlich die Basis für Innovation.

Schliesslich werden sich die Versprechen einer datenbasierten Arbeitsumgebung erst dann erfüllen, wenn es im Unternehmen eine datenfreundliche Kultur gibt. Unternehmen, die in einer gesteigerten Transparenz nur Gefahren erkennen, werden zwar keine Fehler im Umgang mit Daten machen, sie werden aber auch deren Potenziale nie nutzen können. Diese liegen in erster Linie in einer höheren Effizienz der Raumnutzung, einer Personalisierung der Information unter Berücksichtigung des jeweiligen Kontexts sowie einer intensiveren Vernetzung der Mitarbeitenden. Je mehr sich die Zusammenarbeit in den digitalen Raum verlagert, desto wichtiger werden analoge Momente. Ohne das richtige Verhältnis von On- und Offline drohen der informelle Informationsfluss zu versiegen, die Mitarbeitenden zu vereinsamen und das Unternehmen auseinander zu brechen.

Weiterführende Quellen

Mikulecky: Ambient Intelligence at Workplaces – Where Are the Problems?

Gräber: Die Utopie der Regeln, 2016

Greene & Myerson: Space for thought: designing for knowledge workers


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