PERSONAL quarterly 2/2020

32 PERSONALquarterly 02/20 NEUE FORSCHUNG _HR-ANALYTICS D ie Glaubwürdigkeit von HRM definiert sich als der Grad an Expertise und Vertrauenswürdigkeit, der HRM in der Lösung von Business-Problemen beige- messen wird (Hilligoss/Rieh, 2008; Wylie/Sturdy/ Wright, 2014). Wie HRM seine Glaubwürdigkeit in Organisati- onen etablieren und entwickeln kann, ist eine langjährige Fra- ge in der HRM-Forschung. Karen Legge hat bereits 1978 eine Reihe an Ambiguitäten der HRM-Funktion festgestellt, welche ihre Glaubwürdigkeit untergraben, die auch in neueren Studi- en bestätigt werden (Guest/King, 2004). Dazu zählt die Schwie- rigkeit, Erfolge oder Misserfolge eindeutig zuzuordnen und damit den Beitrag von HRM-Praktiken zum Unternehmens­ erfolg nachzuweisen, was HRM in der Folge wenig kompetent und vertrauenswürdig erscheinen lässt. HR Analytics (HRA), also methoden- und systemgestutzte Auswertungen von HR-Datenbeständen zur Bereitstellung entscheidungsunterstutzender Informationen im HRM-Be- reich (Strohmeier, 2015), erfreut sich großer Aufmerksamkeit in Wissenschaft und Praxis. Über die Frage, ob HRA aber auch die erwähnten Ambiguitäten reduzieren und damit zur Glaubwürdigkeit von HRM in Organisationen beitragen kann, herrscht Uneinigkeit. Während optimistische Stimmen mei- nen, dass HRA nun endlich die Möglichkeiten liefert, eine solide, datengetriebene Informationsversorgung für wichtige Entscheidungsträgerinnen und -träger sicherzustellen (etwa Fitz-enz, 2009), sehen pessimistischere Stimmen in HRA eine Managementmode, die am Ende nur dazu beiträgt, HRM in Organisationen zu verdrängen und durch Data Scientists zu ersetzten (Angrave et al., 2016). Neben dem Ob ist vor allem die Frage ungeklärt, wie das Praktizieren von HRA dazu beiträgt, die Glaubwürdigkeit von HRM in Organisationen zu steigern. Bis dato wurden lediglich Voraussetzungen für erfolgreiche HRA, wie etwa eine solide technische Infrastruktur, ein umfangreiches Methodenwis- sen, aber auch ein „data-driven mindset“ vorgeschlagen (etwa Minbaeva, 2017). Wie diese Glaubwürdigkeit in der täglichen Praxis hergestellt werden soll, ist unklar. Um etwas Licht in dieses Dunkel zu bringen, haben wir ein HR-Analytics-Team bei seiner tagtäglichen Arbeit in einem großen, multinational operierenden Unternehmen in Deutschland beobachtet und Mehr Glaubwürdigkeit durch HR Analytics? Einblicke in eine ethnografische Fallstudie Von Markus Ellmer und Prof. Dr. Astrid Reichel (Universität Salzburg) analysiert, wie das Praktizieren von HRA eine Basis für die Glaubwürdigkeit von HRM herstellen kann. Theoretischer und methodischer Zugang In unserer Arbeit verstehen wir HRA als epistemische Praxis, also als Praktiken der Wissensgenerierung und -validierung (Knorr-Cetina, 2005). Epistemische Praktiken beziehen sich auf Fragestellungen, welche als epistemische Objekte bezeich- net werden. Im Hinblick auf HRM kann eine solche Fragestel- lung etwa sein, aus welchen Gründen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter das Unternehmen verlassen. Ausgehend von dieser Fragestellung (epistemisches Objekt) ist es das Ziel von epis­ temischen Praktiken, diese Fragestellungen in konkrete Arte- fakte (technische Objekte) zu gießen, um diese greifbar und die damit verbundenen Wissensbestände jederzeit abrufbar zu machen. Im Kontext von HRM kann ein solches Artefakt etwa ein Dashboard sein, welches die häufigsten Kündigungsursa- chen auf Basis eines dahinterliegenden Datenmodells anführt (vgl. Bodenstedt und Engelen zu Machine Learning Seite 38). Um epistemische Praktiken im Kontext von HRA zu erfor- schen, haben wir eine fokussierte Ethnografie eines HR-Ana- lytics-Teams durchgeführt. Diese Methode zielt darauf ab, eine bestimmte Auswahl an Praktiken einer sozialen Gruppe aus Sicht ihrer Mitglieder zu verstehen. Als Datenbasis ziehen wir circa 90 Beobachtungsstunden (darunter 23 Meetings) sowie 13 formelle und sechs direkt im Feld durchgeführte Ad-hoc- Interviews heran, die wir im Zeitraum von Oktober 2017 bis August 2018 erhoben haben. Das Fallunternehmen Bei Techcom handelt es sich um ein großes multinationales Unternehmen in der IT-Branche. Aufgrund des sich seit Jah- ren abzeichnenden Fachkräftemangels in der Branche hat das Unternehmen in den letzten Jahren einen besonderen Fokus auf HRM gelegt. Im Zuge dessen wurden HRM-Prozesse neu aufgesetzt und eine qualitativ hochwertige digitale Infrastruk- tur installiert, welche es ermöglicht, eine Vielzahl an Daten zu verarbeiten und durch flexibel gestaltbare Dashboards in Echt- zeit darzustellen. Bei Techcom wird ein „data-driven mindset“ propagiert. Das bedeutet, dass jede Entscheidung datenbasiert