Für Fachleute im Bereich People & Culture, die in einem eigenen Center of Excellence arbeiten, ist das Versprechen von KI schnell überzogen – und schwer umzusetzen. Simon Kaczmarek, Senior Principal Management Consultant bei SimCorp, arbeitet an der Schnittstelle von Business, HR und Technologie. Sein Ansatz für Workday ist bewusst unglamourös: Die Technologie soll im Arbeitsalltag echten Nutzen stiften – und dafür gilt es, die Datengrundlage zu schaffen, auf der sie leistungsfähig wird.
Die Voraussetzungen für funktionierende KI schaffen
Für Kaczmarek beginnt alles mit einem klaren Blick darauf, was Menschen von ihrer Arbeit erwarten. Seiner Ansicht nach läuft es auf vier Dinge hinaus: sinnstiftende Arbeit, sichtbare Wirkung, faire Bezahlung und Entwicklung.
Beim Thema Entwicklung sah er bei Workday noch Luft nach oben. Es ist die Frage, die sich fast jeder Mitarbeiter im Stillen stellt: Wo stehe ich heute, und welche Kompetenzen brauche ich, um weiterzukommen? Sie zu beantworten hieß, in Technologie zu investieren, die Mitarbeitern Orientierung gibt – ohne Manager oder HR mit noch mehr Verwaltungsaufwand zu belasten.
Eine klare Haltung zu KI gibt den Ton an. Kaczmarek sieht sie nicht als Ersatz für das eigene Urteilsvermögen, sondern als Unterstützung für bessere Entscheidungen. „KI lässt sich wie ein GPS für Entscheidungen nutzen“, sagt er. „Ich kann fragen, welche Fragen die richtigen sind, mit wem ich sprechen sollte und wann – und bekomme ein Framework, das mir bei der Entscheidung hilft.“ Genau diese Orientierung sollten auch die Mitarbeiter für ihre eigene Karriere bekommen.
Mit Workday zum Motor für Karriereentwicklung
Also ging es los: Zunächst entstand in Workday eine Tätigkeitsarchitektur. Dazu kamen Kompetenzdaten, Stellenbeschreibungen und vernetzte Systeme, die alles navigierbar machen. Dann bekamen die Mitarbeiter den Workday Karriere-Hub in die Hand, um selbstbestimmt zu erkunden, wohin ihr Weg sie führen könnte. Das verändert Karrieregespräche und Entwicklungsdialoge mit Managern. Mitarbeiter bringen sich jetzt noch aktiver ein und gehen mit fundierten Karrierevorstellungen in diese Gespräche.
„Das verändert die Dynamik grundlegend. Statt den Manager zu fragen: ‚Was können Sie für mich tun?‘, kommen Mitarbeiter und sagen: ‚Ich habe gesehen, was möglich ist, und weiß, welche Stellen für mich infrage kommen. Können Sie mich aktiv dabei unterstützen, von A nach B zu kommen?‘“, erklärt Kaczmarek.
Warum saubere, vernetzte Daten und Governance an erster Stelle stehen
An der Reihenfolge gibt es nichts zu rütteln: erst Daten, dann saubere, vernetzte Daten, dann Governance, die sie schützt. „Sobald man aufhört, seine Daten zu schützen, steht man wieder am Anfang“, sagt Kaczmarek. „Und Daten zu erzeugen, kostet viele Ressourcen.“
Diese Überzeugung prägte eine der zentralen Designentscheidungen. Statt eine maßgeschneiderte, theoretisch präzise Kompetenztaxonomie aufzubauen – aufwendig, ressourcenintensiv und mit einer neuen Syntax, die alle erst lernen müssten –, lautete die Devise: 70 Prozent reichen. „Das ist kein Bankwesen, sondern eine Orientierungshilfe“, so Kaczmarek.
Der Ansatz setzte auf Begriffe, die Menschen aus LinkedIn, Lebensläufen und der eigenen Erfahrung kennen. Ob jemand „Buchhaltung“ oder „Rechnungswesen“ schreibt – das System ordnet ihn trotzdem der passenden Gelegenheit zu. Das sparte Zeit, reduzierte die Komplexität und machte alles intuitiver in der Anwendung.
Auch hier zahlt sich KI aus – als Beschleuniger für Inhalte. Stellenbeschreibungen lassen sich schneller entwerfen und verfeinern – sofern sie sowohl dem Recruiting als auch der internen Klarheit dienen und eine Kompetenz in den richtigen Kontext setzen. „Projektmanagement in der Technik unterscheidet sich stark vom Projektmanagement in Kommunikation und Branding“, betont Kaczmarek. „Die Stellenbeschreibung liefert diesen Kontext, sodass jeder intuitiv versteht, um welche Art von Kompetenz es geht. Genau diese Unterschiede zählen, wenn das System Zuordnungen vornimmt“, so sein Fazit.
Workday bietet die Flexibilität, intelligente Abkürzungen zu nehmen – mit Begriffen, die Menschen bereits kennen, und KI, die Inhalte schneller erstellt. Doch nichts davon funktioniert ohne saubere, vernetzte Daten und eine Governance, die sie schützt.
Senior Principal Management Consultant | Development, People & Culture
Innerhalb der Systemlandschaft bleiben
Eine Disziplin hält alles zusammen: dem Sog von Einzellösungen widerstehen. „Jedes Mal, wenn man die eigene Systemlandschaft verlässt, zahlt man dafür eine Strafe. Das können Kosten, Zeit oder Benutzererfahrung sein“, sagt Kaczmarek. Gerade People-&-Culture-Teams neigten dazu, dem nächsten glänzenden Tool zu verfallen, und manchmal schließe eines tatsächlich eine Lücke. Doch die Entscheidung müsse auf einem echten Business Case beruhen. „Wer ausschert, riskiert Folgen für Daten, Governance und Verantwortlichkeit – und erzielt womöglich nicht das gewünschte Ergebnis“, so Kaczmarek.
Der Wert von Workday liegt nicht in einer einzelnen Funktion. Mitarbeiterdaten, Governance und Workflows sind an einem Ort vernetzt. Setzt KI darauf auf, arbeitet sie mit Informationen, denen man bereits vertraut.
Senior Principal Management Consultant | Development, People & Culture
Pragmatischer Optimismus für das, was kommt
Der Blick auf KI ist optimistisch und bodenständig zugleich. In Agentic AI und in der Zukunftsvision von Workday steckt echtes Potenzial. Zugleich gilt: Grundsatzfragen verdienen weiter Aufmerksamkeit – Dateneigentum, Entscheidungsprozesse und die Rolle menschlicher Kontrolle.
„Eine überlegte Einführung bedeutet, Vertrauen in diese Systeme über die Zeit aufzubauen. Dieses Vertrauen muss man sich mit soliden Daten und einer soliden Governance als Grundlage verdienen“, so Kaczmarek.
Diese Disziplin macht Optimismus glaubwürdig. Das Ziel ist nicht, Kosten zu senken, sondern Menschen ein zweites Gehirn an die Seite zu stellen, das ihnen zu besseren Ergebnissen verhilft – mit menschlicher Kontrolle und verlässlichen Daten als Fundament.
Für Kaczmarek ist genau das der Lohn der Arbeit: Workday als verbindende Ebene, auf der menschliches Urteilsvermögen und vertrauenswürdige KI endlich an einem Strang ziehen.