Personalcontroller kalkulierten Urlaubsrückstellungen bislang manuell über Durchschnittswerte, was die Genauigkeit der Personalbudgetierung einschränkte. Die als R-Shiny-App umgesetzte Lösung nutzt Machine Learning auf Basis von Zeitreihenanalyse, um die Rückstellungen je Kostenstelle präziser vorherzusagen.
LLM-gestützte Datenpflege für Personalprofilplattform bei attempto
Die manuelle Pflege von Mitarbeiter-Kompetenzprofilen auf der Plattform von attempto GmbH & Co. KG war aufwendig und führte durch uneinheitliche Begriffe (z. B. „MS-Word“ vs. „Microsoft Office“) zu Datenqualitätsproblemen. Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg entwickelte das Unternehmen eine KI-gestützte Assistenzfunktion mit LLM-basierter Datennormalisierung und semantischem Kompetenz-Clustering, die ähnliche Begriffe erkennt und vereinheitlicht, ohne die Eingabefreiheit der Nutzer einzuschränken. Ergebnis ist eine verbesserte Datenqualität bei reduziertem manuellem Pflegeaufwand.
KI-gestützte Dienstplanung für Krankenhauspersonal per Reinforcement Learning
Fraunhofer IKS entwickelte gemeinsam mit dem Workforce-Management-Anbieter ATOSS Software einen KI-Agenten, der mittels Graph Neural Networks kombiniert mit Deep Reinforcement Learning Personaleinsatzpläne für Krankenhäuser erstellt. Der Agent lernt iterativ durch Interaktion mit verschiedenen Planungskonfigurationen und optimiert dabei Personalbedarf, Stationszuordnung und vorherige Schichtpläne. Angesichts von Fachkräftemangel und Kostendruck im Gesundheitswesen soll die Lösung Zeit sparen, Ruhezeitregelungen zuverlässiger einhalten und flexibler auf kurzfristige Ausfälle reagieren als klassische manuelle oder regelbasierte Planungsverfahren.
GPT-basiertes Gesprächstraining DialogueGPT bei Festo
DialogueGPT nutzt GPT-basierte Sprachmodelle, um realistische Gesprächspartner für Trainingssituationen wie Leistungsbeurteilungen, kritische Feedbackgespräche, Gehaltsverhandlungen und Entwicklungsgespräche zu simulieren. Nutzer:innen wählen vordefinierte Charaktere oder erstellen neue Personas anhand von Persönlichkeitsmerkmalen; nach jedem simulierten Gespräch erhalten sie automatisiertes Feedback zum eigenen Kommunikationsverhalten. Das System ist bei Festo aktuell als chatbasiertes Training im Einsatz, mit geplanter Erweiterung um Spracheingabe/-ausgabe sowie mehrsprachigen und unternehmensweiten Rollout. Ziel ist skalierbares, qualitativ hochwertiges Kommunikationstraining ohne den Aufwand klassischer Präsenzschulungen.
KI wandelt Feedback von Store-Mitarbeitenden in Geschäftsentscheidungen um
Amazon Bedrock wurde mit Amazon Transcribe und Amazon Translate kombiniert, um Feedback in verschiedenen Sprachen automatisch zu erfassen und auszuwerten. „Ask Rexy“ wurde mit Unterstützung von AWS Professional Services in nur 8 Wochen entwickelt, wobei generative KI-Lösungen laut AWS zehnmal schneller realisiert werden konnten als zuvor. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in eine bessere Sortimentsabstimmung an lokale Kundenpräferenzen sowie ein höheres Mitarbeiterengagement ein. Der Fall ist auf andere filialbasierte Einzelhändler übertragbar, die Frontline-Feedback bislang nicht systematisch nutzen.
KI-Lernpfade für Selbstorganisation in New-Work-Teams
Das System erstellt aus der Beschreibung der Ausgangssituation, etwa einem neu gestarteten, überwiegend remote arbeitenden Projektteam mit Zugang zu Microsoft 365, individuelle Lernpfade samt Microlearnings und Verständnisfragen. Adressiert wird damit vor allem die Personalentwicklung: Beschäftigte, die im Zuge von New Work mehr Entscheidungsverantwortung übernehmen, bekommen passgenaue, sprachlich lokalisierte Lerninhalte statt allgemeiner Schulungen. Die Quelle nennt keine konkreten Nutzerzahlen oder Effizienzkennzahlen, beschreibt das Angebot aber als am Markt verfügbare Software-as-a-Service-Lösung des Start-ups, die branchenübergreifend einsetzbar ist.
Adaptive Lernassistenz für Steuerkanzleien (SmaLeTax)
Träger ist der Steuerberaterverband im Lande Bremen e.V., technischer Entwicklungspartner die Neusta Analytics & Insights GmbH, gefördert über die Initiative Neue Qualität der Arbeit (INQA) des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung. Das System sammelt während des Lernprozesses fortlaufend Daten zum Lernverhalten und verbessert die Empfehlungen iterativ, wodurch sich laut Anbieter auch große Lerngruppen skalieren lassen. Aktuell laufen Pilotvorhaben, die eine Übertragung des Ansatzes auf andere Themen und Branchen testen sollen, konkrete Ergebniszahlen zur Lerneffizienz nennt die Quelle bislang nicht.
Agentforce für internen IT- und HR-Support bei Salesforce selbst
Salesforce nutzt seine eigene Agentforce-Plattform nicht nur als Verkaufsprodukt, sondern als internes Werkzeug für den eigenen Mitarbeitendensupport. Die Agenten sind in Slack eingebettet, sodass Mitarbeitende ohne Wechsel des Tools Antworten auf IT- und HR-Fragen erhalten, Anträge stellen oder Prozesse anstoßen können. Voraussetzung war die Anbindung der Agenten an bestehende Service- und HR-Cloud-Daten sowie ein iterativer Rollout, bei dem HR laut Salesforce einen ‚Agentforce-first‘-Ansatz verfolgt. Konkrete Ergebnisse: 9.500 autonom gelöste Supportfälle, 50 Prozent weniger eingereichte HR-Tickets und 57.000 US-Dollar Einsparung in den ersten zwei Monaten des Einsatzes, bei einer Abdeckung von 76.000 Mitarbeitenden. Übertragbarkeit: Der Ansatz eignet sich für jedes Softwareunternehmen mit größerem internem IT-/HR-Ticketaufkommen, das bereits über strukturierte Wissensbasen und Chat-Infrastruktur verfügt und schrittweise von einfachen FAQ-Bots zu autonom handelnden Agenten übergehen will.