Tutorial

Fahrplan für KI-Projekte im HR-Bereich

Der Personalbereich tut sich mitunter besonders schwer mit der Umsetzung von KI-Projekten. Die Gründe haben mit den Besonderheiten von HR zu tun, aber auch damit, dass die Grundlagen fehlen oder dass das Ziel aus dem Blick gerät. Zehn Schritte, mit denen KI-Projekte erfolgreicher gestaltet werden können.

Beitrag von Daniel Mühlbauer-Kerber aus managerSeminare 338, Mai 2026

Cover managerSeminare 338 vom 24.04.2026

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1. Prozess-Audit durchführen

KI kann nur Prozesse übernehmen, die bestimmte Bedingungen erfüllen. Die erste Frage lautet daher: Welche HR-Prozesse sind dokumentiert? Welche laufen standardisiert? Wo gibt es Medienbrüche (etwa von Papier zu Excel, zu einer HR-Software zu Mail und wieder auf Papier)? Das sind Digitalisierungs-Basics, aber ohne diese Bestandsaufnahme ist jedes KI-Projekt Blindflug.

2. Daten-Inventur machen

Der zweite Grundbedingung für den KI-Einsatz in HR sind Daten: Welche Daten existieren, in welchen Systemen, in welcher Qualität (also: sind sie vollständig, richtig formatiert etc.)? Gibt es eine zentrale HR-Datenbank oder nur zig Excel-Listen? Wie aktuell sind die Daten? Wer pflegt sie? Erfahrungsgemäß ist das der ernüchterndste Schritt, weil HR-Daten notorisch schlecht sind. Aber lieber früh ernüchtert als nach sechs Monaten gescheitert.

3. Digitalisierungslücken schließen

Bevor KI ins Spiel kommt, müssen die Versäumnisse der Digitalisierung nachgeholt werden: Prozesse standardisieren, Datensilos aufbrechen, Schnittstellen schaffen. Das ist nicht glamourös, aber unverzichtbar, weil KI nur auf dieser Basis funktionieren kann. In vielen Unternehmen ist das allein ein Projekt über sechs bis zwölf Monate.

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