Einführung in die Skills-Ontologie

Die Zeiten, in denen Mitarbeitende ihre Fähigkeiten selbst aus einer Liste von Tausenden von ungeordneten Kompetenzen auswählen mussten, um eine rudimentäre Datenbank aufzubauen, sind vorbei. Künstliche Intelligenz (KI) hilft bei der Erstellung ausgereifter Skills-Ontologien, die Unternehmen bessere Informationen für Personalentscheidungen liefern. Was früher Tausende von Stunden und manchmal Millionen von Dollar gekostet hat, kann jetzt schnell und maßgeschneidert umgesetzt werden.

Manchmal zögern die Menschen, der Technologie die Kontrolle zu übergeben. Aber sie kann die Daten effizienter als der Mensch verarbeiten und uns helfen, intelligentere Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden finden Sie einige grundlegende Informationen über Skills-Ontologien und darüber, wie sie Unternehmen bei der Erfüllung ihrer Aufgaben unterstützen können.

Was ist eine Skills-Ontologie?

Es ist vielleicht hilfreich, damit zu beginnen, was eine Skill-Ontologie nicht ist. Viele Kompetenzsysteme stützen sich auf eine einfache Kompetenzdatenbank, die nicht viel mehr ist als eine Liste von Begriffen und eventuell zugehörigen Definitionen. Diese bieten ein Mindestmaß an Funktionalität. Es gibt auch Kompetenztaxonomien, die den Mix um hierarchische Beziehungen zwischen den Kompetenzen erweitern. Hier beginnen wir, die Beziehungen zwischen verschiedenen Kompetenzen zu verstehen, allerdings nur innerhalb starrer Kompetenzkonzepte.

Dann ist da noch die Ontologie, die eine "Zusammenstellung von Konzepten und Kategorien in einem Themenbereich oder einer Domäne ist, die deren Eigenschaften und die Beziehungen zwischen ihnen aufzeigt". Auf der grundlegendsten Ebene ist eine Ontologie also eine Reihe von eindeutigen Kompetenzen mit definierten Verbindungen – oder Beziehungen – zu anderen Fähigkeiten oder Entitäten wie Jobrollen. Im Gegensatz zu Kompetenzdatenbanken oder Kompetenztaxonomien, ermöglichen Skills-Ontologien eine fließende und dynamische Datenbank von Kompetenzen und schaffen einen Kontext dafür, wie Kompetenzen miteinander in Beziehung stehen – selbst in sehr unterschiedlichen Fachbereichen. Während eine Taxonomie zum Beispiel erkennen kann, wie eine Vielzahl von Vertriebskompetenzen miteinander in Beziehung steht, weil sie in derselben Hierarchie von Vertriebskompetenzen existieren, kann sie nicht erkennen, wie diese Vertriebskompetenzen mit Marketingkompetenzen, administrativen Kompetenzen oder Kompetenzen aus anderen Bereichen zusammenhängen.

Technologie ist eine Schlüsselkomponente für die Erstellung einer akkuraten Skills-Ontologie. Software nutzt KI, um HR-Führungskräften die Erstellung einer genaueren Echtzeit-Bestandsaufnahme der Kompetenzen ihrer Beschäftigten zu erleichtern", so SHRM. Diese Technologie-Tools "zerlegen Arbeitsplätze" in ihre unterschiedlichen Kompetenzen und Fähigkeiten, "indem sie die Kompetenzen der Mitarbeitenden in einem Unternehmen automatisch identifizieren, kategorisieren und bewerten".

Dies wird in Unternehmen immer wichtiger, denn Untersuchungen der ManpowerGroup haben ergeben, dass 7 von 10 Arbeitgebern Schwierigkeiten haben, Beschäftigte mit den richtigen Kompetenzen zu finden. Für Mitarbeitende ist es ebenso wichtig, denn Untersuchungen von Gallup zufolge ziehen 48 % der Beschäftigten einen Arbeitsplatzwechsel in Betracht, um ihre Kompetenzen zu aktualisieren.

Wie Skills-Ontologien zum Aufbau einer umfassenden Qualifizierungsstrategie beitragen

Skills-Ontologien – und die KI-gestützte Software, die sie ermöglicht – helfen beim Aufbau einer umfassenden Kompetenzstrategie mit den folgenden Auswirkungen:

Benchmarking und Bewertung: Sie erstellen und berichten über KI-gesteuerte Kompetenzprofile, unterstützt durch Selbsteinschätzung und Bewertung von Kollegen, die Fachkenntnisse, Interesse und Freude an der Tätigkeit erfassen.

Schließen von Qualifikationslücken: Sie können Learning-Programme (oder Schulungen) anbieten, um Kompetenzlücken im Unternehmen zu schließen und unmittelbare Leistungserwartungen zu erfüllen.

Förderung von Entwicklung und Wachstum: Sie bieten eine personalisierte, soziale und selbstgesteuerte Lernerfahrung, um längerfristige Karrierepfade, Interessen und Ziele zu unterstützen.

Strategischen Einsatz ermöglichen: Sie versetzen HR-Führungskräfte und Manager in die Lage, die richtigen Kompetenzen einzusetzen, indem sie Ziele, Rollen, Projekte und Aufgaben berücksichtigen und personalisierte Learning- und Entwicklungsmöglichkeiten bieten.

Skalierung von Upskilling-Strategien und andere Vorteile

KI-gestützte Skills-Ontologien helfen bei der Skalierung von Qualifizierungsprogrammen, da sie einen Großteil des Verwaltungsaufwands für den Aufbau und die Pflege hochwertiger Kompetenzdaten abnehmen. Was früher rudimentäre Kompetenztaxonomien waren, die durch manuelle Eingabe und Pflege durch Administratoren und Mitarbeitende erstellt wurden, hat sich nun zu konfigurierbaren Kompetenz-Ontologien auf der Grundlage von Big Data entwickelt. Die Technologie automatisiert die Arbeit und ruft globale Datensätze schnell und in großem Umfang ab, indem sie die Daten über die Kompetenzdaten des Unternehmens in einen Kontext mit den Informationen der Welt stellt.

Eine Ontologie der Fähigkeiten allein ist jedoch nicht von Nutzen - erst die Integration in Talentlösungen wie ein LMS oder Performance-Management -System erweckt sie wirklich zum Leben. Indem man Fähigkeiten in den Mittelpunkt stellt, werden Manager, Führungskräfte und Einzelpersonen befähigt, sich für ihre eigenen Fähigkeiten zu interessieren, anstatt sich darauf zu verlassen, dass die Leiter von Lern- und Entwicklungsprogrammen ihre Karriereentwicklung steuern.

Die Umsetzung von Erkenntnissen, die aus diesen Ontologien gewonnen werden, kann Kompetenzlücken schließen – in Unternehmen und auf dem Markt. Diese Informationen können als Grundlage für die Empfehlung von Lerninhalten dienen und das Thema Kompetenzen in die Leistungsbeurteilung einbringen. Der Einsatz von Ontologien für Learning und Entwicklung kann Unternehmen dabei helfen, eine qualifiziertere Mitarbeitende zu gewinnen und zu halten, sowie die Talentmobilität innerhalb eines Unternehmens zu ermöglichen, um Innovation und Wachstum zu fördern.

Beispiel aus der Praxis, wie sich Kompetenz-Ontologien auf die Personalbeschaffung auswirken

Im Gesundheitswesen, hat die Technologie der Skills Ontology dazu beigetragen, die Reichweite einer Organisation zu vergrößern, wenn es darum geht, Talente zu gewinnen. Bewerber können Krankenschwestern und Krankenpfleger für die Notaufnahme, Krankenschwestern und Krankenpfleger für die Intensivstation und etwa 40 andere Berufsbezeichnungen sein, aber sie verfügen oft über ähnliche Fähigkeiten, die auf verschiedene Positionen in der Pflege übertragbar sind. Die Bezeichnungen sind zwar unterschiedlich, aber die Fähigkeiten sind verwandt.

KI-gestützte Software hat das ersetzt, wofür Berater früher Tausende von Stunden und Millionen von Dollar investiert haben. Das Ergebnis ist ein noch besseres, sich ständig weiterentwickelndes und intelligenteres System, das immer mehr Informationen sammelt. Sowohl Unternehmen als auch Mitarbeitende profitieren von Skills-Ontologien, da sie verwertbare Daten liefern, mit denen Entscheidungen zu Lerninhalten getroffen und Kompetenzlücken geschlossen werden können. Außerdem können Personalmanager mit Hilfe von Ontologien neue Kandidaten identifizieren, die sie in der Vergangenheit möglicherweise übersehen hätten.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Skills-Ontologien Qualifizierungsstrategien unterstützen und Lernprogramme beschleunigen, finden Sie information hier.