Skill Intelligence in der Praxis

Christophe Vantighem

Die meisten Unternehmen können sagen, wie viele Menschen sie beschäftigen. Aber kaum eines kann mit Sicherheit sagen, ob diese Menschen auch die Kompetenzen haben, um beispielsweise eine beschlossene Strategie oder Zukunftsentscheidung umzusetzen.

Budgets werden freigegeben, Transformationen gestartet, Einstellungspläne unterschrieben, und die Grundlage dafür sind Kopfzahlen und Jobtitel. Die eigentlich relevante Frage bleibt offen: „Haben wir die Kompetenzen, um unsere Geschäftsziele zu erreichen, heute und in Zukunft?“ Genau diese Lücke schließt Skill Intelligence.

Ein Beispiel aus der Praxis

Wir haben DB Systel, die interne Tech-Einheit der Deutschen Bahn, dabei unterstützt, besser einzuschätzen, wofür ihre Teams gerüstet sind. Das Problem war dort nicht, dass Fachkräfte gefehlt hätten, sondern dass eine Planung nach Kopfzahlen nicht zeigt, welche Kompetenzen im Haus tatsächlich vorhanden sind und welche die nächste Welle an Digitalprojekten brauchen wird. Wegen genau dieser unsichtbaren Lücke gibt es Teammeter.

Vorher nannte das Unternehmen den eigenen Blick auf die Kompetenzen seiner Teams eine „Blackbox“. Die Führung wusste, dass in den Teams etwas passierte, konnte aber nirgends strukturiert nachsehen, was die Teams wirklich brauchten und welche Kompetenzen vorhanden waren und welche fehlten. Jedes Gespräch über Kompetenzen blieb die persönliche Einschätzung einer Führungskraft zu ihrem eigenen Team. Vergleichen oder über das ganze Unternehmen hinweg zusammenführen ließ sich das nicht.

Was sich geändert hat, lässt sich konkret benennen:

  • Führungskräfte haben ihre privaten Excel-Listen aufgegeben und arbeiten mit gemeinsamen, vergleichbaren Daten. Die Transparenz nützt jetzt dem ganzen Team, nicht mehr nur der einzelnen Führungskraft.
  • Kompetenzlücken werden Monate im Voraus sichtbar, statt erst hinterher aufzufallen. Führungskräfte können handeln, bevor eine kritische Lücke im Alltag ankommt.
  • Schulungsbudgets folgen Belegen statt Vermutungen. Und HR kann fließend zwischen der Gesamtsicht und jeder Ebene darunter wechseln und sehen, wo das Unternehmen wirklich stark ist und wo nicht.

Was Skill Intelligence konkret bedeutet

Skill Intelligence ist kein schöneres Wort für eine Kompetenzdatenbank. Dahinter steckt ein bestimmter Zustand deiner Daten, und der besteht aus fünf Dingen, die zusammen vorhanden sein müssen. Und in den meisten Unternehmen fehlen davon mindestens zwei.

1. Kompetenzstufen. Ob jemand eine Kompetenz hat, sagt fast nichts. Steht die Person am Anfang, oder arbeitet sie auf Expertenniveau? Ohne eine gemeinsame Skala mit klaren Stufen lässt sich über Skill Intelligence kaum reden.

2. Kompetenzanforderungen. Eine Lücke lässt sich nicht rechnen, solange niemand festgelegt hat, welche Kompetenzen ein Team überhaupt braucht.

3. Belege statt einer einzelnen Bewertung. Die Meinung einer Führungskraft ist ein Datenpunkt, keine Datenlage. Skill Intelligence führt über die Zeit mehrere Signale zusammen: Bewertungen aus Check-ins, Projektergebnisse, Zertifikate, Feedback von Teammitgliedern. Wenn drei unabhängige Signale auf Stufe 3 zeigen, kannst du der Zahl trauen. Wenn sie auseinandergehen, siehst du genau, wo die Uneinigkeit sitzt, und kannst nachfragen, statt sie wegzumitteln.

4. Beziehungen zwischen Kompetenzen, keine flache Liste. Kompetenzen stehen nicht für sich. Wer SQL auf Stufe 4 beherrscht, hat einen deutlich kürzeren Weg zu Python auf Stufe 3 als jemand, der bei null anfängt. Ohne diese Verknüpfungen siehst du zwar Lücken, aber nicht den kürzesten Weg, sie zu schließen. Und auf die Frage, wer intern am besten auf eine Rolle passt, hast du nichts als eine Vermutung.

5. Ein Ziel für die Zukunft, nicht nur für heute. Daran scheitern die meisten Werkzeuge fürs Skill Management: strategische Unternehmensziele in die Kompetenzen zu übersetzen, die es dafür künftig braucht. Fehlt dieser Schritt, entwickelst du deine Belegschaft in eine Richtung, die nicht zum Geschäft passt.

Sind alle fünf vorhanden, bekommt die Frage „Sind wir bereit?“ eine Zahl statt eines Gefühls, für heute und für die kommenden achtzehn Monate. Die Gap-Analyse wird wieder zu einer einfachen Subtraktion, weil beide Seiten der Rechnung tatsächlich vorliegen, auch die Seite, die noch in der Zukunft liegt.

Der konkrete Nutzen

Skill Intelligence verändert, was fünf konkrete Entscheidungen kosten und wie schnell sie fallen. Heute treffen die meisten Unternehmen sie blind, langsam oder zu spät:

  • Interne Mobilität hängt nicht mehr daran, an wen sich gerade jemand erinnert. Stattdessen steht da eine sortierte Liste der Menschen, deren Kompetenzprofil einem Zielprofil am nächsten kommt, darunter auch solche, mit denen die suchende Führungskraft nie direkt gearbeitet hat.
  • Ausbilden oder einstellen bekommt eine belastbare Antwort. Wenn 60 % der Belegschaft zwei Stufen von einer geforderten Kompetenz entfernt sind und 5 % sie schon haben, ist das eine Sache für Schulungen. Wenn niemand auch nur in drei Stufen Reichweite ist, stellst du ein.
  • Nachfolge- und Umbaurisiken werden sichtbar, bevor daraus eine Krise wird. Ein Zielprofil, für das intern niemand in zwei Stufen Reichweite ist, steht als markiertes Risiko im System, statt erst mit der Kündigung aufzufallen.
  • Der Nutzen von Schulungen wird messbar. Wenn ein Programm Leute bei einer bestimmten Kompetenz von Stufe 2 auf Stufe 3 bringen soll und die Check-in-Daten zeigen, dass das nicht passiert ist, hast du eine Tatsache, mit der du arbeiten kannst, und keinen abgehefteten Zufriedenheitsbogen.
  • Investitionen in künftige Kompetenzen werden bewilligt, bevor der Bedarf da ist, nicht danach. Statt dass eine Lücke erst auffällt, wenn ein Transformationsprojekt stockt, ist sie beziffert, solange noch genug Vorlauf bleibt, sie über Weiterbildung zu schließen statt über eine teure Einstellungswelle unter Zeitdruck.

Für nichts davon braucht HR mehr Köpfe. Es braucht nur die fünf Voraussetzungen von oben, durchgängig im ganzen Unternehmen, und ausgerichtet auf heute genauso wie auf die nahe Zukunft.

Was ist Skills Forecasting, und wie funktioniert es?

Skills Forecasting heißt: abschätzen, welche Kompetenzen ein Unternehmen künftig braucht und auf welcher Stufe. Damit wird die Lücke zwischen dem, was die Belegschaft heute kann, und dem, was künftig gefragt ist, sichtbar, solange noch Zeit bleibt, sie über Entwicklung zu schließen statt über Noteinstellungen.

Dafür braucht es drei Quellen, und zwar zusammen, nicht einzeln.

1. Strategie und Produkt-Roadmap (von oben). Wenn dein Unternehmen in den nächsten 12 bis 24 Monaten eine neue Servicelinie starten, eine Plattform migrieren oder eine Abteilung umbauen will, steckt in dieser Entscheidung bereits ein Kompetenzprofil, auch wenn es noch niemand aufgeschrieben hat. Skills Forecasting heißt, es aufzuschreiben, bevor das Projekt startet, und nicht erst, wenn das Projekt mangels passender Leute stockt.

2. Bedarf aus den Teams (von unten). Welche Kompetenzen brauchen die Teams mit direktem Kundenkontakt tatsächlich, und wie verändert sich dieser Bedarf? So liest du Trends direkt aus dem Tagesgeschäft.

3. Signale vom Markt. Wie verschiebt sich die Nachfrage nach Kompetenzen in deiner Branche? Das liest du aus Arbeitsmarktstudien, aus den Stellenanzeigen des Wettbewerbs oder daran, wie schnell sich eine Technologie durchsetzt, die erkennbar auf dein Unternehmen zukommt (generative KI im operativen Geschäft ist das naheliegende Beispiel). Und wie schwer ist eine bestimmte Kompetenz am Markt überhaupt zu bekommen? Nichts davon muss exakt sein, aber es hilft dir zu gewichten, welche Kompetenzen am meisten zählen.

Alles zusammen. Aus den drei Quellen, Strategie, Trends aus dem Tagesgeschäft und Marktsignalen, entsteht ein Zielprofil für die Zukunft: ein festgelegtes Set an Kompetenzen, das dein Unternehmen zu einem bestimmten Zeitpunkt braucht.

Dieses Zukunftsprofil vergleichst du dann mit den heutigen Kompetenzdaten, genauso wie du es mit einem Zielprofil für heute tun würdest. Genau das macht den Unterschied zwischen brauchbar und bloßer Absichtserklärung: eine bezifferte Lücke, früh genug, um zu handeln.

Danach siehst du:

  • wie viele Menschen dem Zukunftsprofil schon nahe sind
  • wie viele ein oder zwei Stufen entfernt sind und es mit gezielter Entwicklung schaffen
  • wie viele eine strukturelle Lücke bedeuten, die Entwicklung allein nicht rechtzeitig schließt

Die letzte Gruppe ist das ehrliche Signal dafür, wann du einstellen musst statt weiterzubilden. Das ist das konkrete Ergebnis von Skill Intelligence.

Fazit

Skill Intelligence macht aus Personalplanung eine Rechenaufgabe statt einer Meinung. Kompetenzdaten, die Stufen und Belege haben und untereinander verknüpft sind, gebunden an die Anforderungen von heute und die Strategie von morgen, beantworten „Sind wir bereit?“ mit einer Zahl statt mit einem Gefühl. DB Systel zeigt es: Der Engpass ist selten, dass Fachkräfte fehlen. Meistens bleiben ihre Kompetenzen für die Planung unsichtbar. Stehen die fünf Voraussetzungen, werden interne Mobilität, die Wahl zwischen Ausbilden und Einstellen, Nachfolgerisiken, der Nutzen von Schulungen und Investitionen in künftige Kompetenzen von reaktiven Vermutungen zu vorausschauenden, bezifferten Entscheidungen.

Skill Intelligence entsteht, wenn Kompetenzen an die Anforderungen von heute und die Strategie von morgen gebunden sind. Aus „Sind wir bereit?“ wird damit keine Gefühlsfrage mehr, sondern eine Antwort, mit der du arbeiten kannst.

Quellen:

  • Deloitte, The skills-based organization: A new operating model for work and the workforce (2022), deloitte.com
  • McKinsey & Company, Skill shift: Automation and the future of the workforce (2018), mckinsey.com
  • McKinsey & Company, Beyond hiring: How companies are reskilling to address talent gaps (2020), mckinsey.com