wichtige Trends und Prognosen ableiten lassen. So werden Daten aus der Berufshis- torie und den Bewerbungsunterlagen der Mitarbeiter mit externen Datenquellen wie von statistischen Ämtern, Bundesagenturen oder Forschungsinstituten verschnitten. Da- durch lassen sich etwa Jobfluktuation und Fehlzeiten evaluieren, um noch präzisere Prognosen zu erstellen. Folgende Datenanalysen sind hierbei möglich: ▪ Krankenstand vorhersehen und gegensteuern ▪ Fluktuation verringern ▪ Personalentwicklung strategisch angehen ▪ Mitarbeitermotivation steigern Die technischen Voraussetzungen, um Infor- mationen aus der DPA zu nutzen, bestehen bereits in den meisten Fällen, vorausgesetzt, die Dokumente wurden per OCR-Texter- kennung eingescannt, und die Daten sind damit maschinenlesbar. Wie steht es aber um den Datenschutz? Sind derartige Auswertungen sensibler Mit- arbeiterdaten vertretbar? Grundsätzlich müs- sen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten die Vorgaben der EU-DS-GVO sowie die Persönlichkeitsrechte strengstens beach- tet werden. Erfolgt die Analyse jedoch nicht personenbezogen, sondern anonymisiert, gibt es dazu keine gesetzlichen Restriktionen. Dennoch sollte es für derartige Analysen feste und kontrollierbare Regeln und Prozes- se für die Anwendung und Nutzung geben. 2. KÜNSTLICHE INTELLIGENZ 1 Es vergeht kein Tag, an dem uns die Künst- liche Intelligenz nicht als die Lösung aller unserer Probleme präsentiert wird. Die Bei- spiele sind mannigfaltig und machen vor keiner Branche, keiner Anwendung, kei- ner Systemlösung, keinem Menschen halt. Nachfolgend betrachten wir hier aber nur Use Cases, die im Umfeld der DPA Sinn ergeben bzw. schon Einzug gehalten haben. Intelligent Information Management (IIM) Das Informationsmanagement hatte schon immer das Ziel, möglichst viel zu auto- matisieren, die Informationserfassung zu optimieren, vorhandene Informationen besser zu erschließen, benötigte Informa- tionen dem Anwender vollständig, aktuell und richtig zur Verfügung zu stellen. In den vergangenen Jahren gab es für derartige An- wendungen diverse bekannte Begriffe wie Dokumentenmanagement, Enterprise Infor- mation Management oder Content Services. IIM kommt dabei den neuen Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz, Maschi- nenlernen, Analytics und Digital Process Automation am nächsten. Durch Artificial Intelligence wird das IIM erst möglich. Informationserfassung Moderne Capture-Lösungen erfassen alle Typen von Informationen und wandeln die- se mit OCR/IC und anderen Techniken in verarbeitbare Daten, gleichen diese mit vor- handenen Datenbeständen auf Konsistenz und Richtigkeit ab, benutzen diese Daten für die Klassifikation und Indizierung der Objekte und steuern diese den zuständi- gen Gruppen oder Bearbeitern zu. Diese grundlegenden Techniken des Information Capture werden nun durch KI und Machine Learning ergänzt. Elektronische Akten werden virtuell Ein Kernelement des Informationsmanage- ments sind virtuelle Akten und Kommuni- kationslösungen in Gestalt von Postkörben, die die Prozesse und virtuellen Akten mit Daten und Dokumenten versorgen. Neue KI-gestützte Techniken bringen neue Funk- tionalität in die elektronische Akte. Virtuelles Akten-Sichten muss zukünftig nicht mehr vordesignt werden. Auch die manuelle Er- arbeitung, Implementierung und Pflege von Aktenplänen wird automatisiert. Lernende KI-Systeme durchsuchen alle Anwendungen und Speicherorte, analysieren vorhandene Daten, Ablagen und Prozesse und entwickeln auf dieser Basis selbst Ablagestrukturen, die der Realität der Informationen und Infor- mationsnutzung entsprechen. Die Virtualität der Strukturen, gesteuert über Metadaten, Berechtigungen, Klassen, Stammdaten, Pro- zessdaten usw., erlaubt dabei einfache, an- wendergerechte Nutzungsmodelle. Erschließung der Information Gerade beim Erschließen von Informatio- nen über Suche, Retrieval und Navigation spielt KI inzwischen eine entscheidende Rolle. Es geht nicht nur um das Nutzerver- halten und die Bedürfnisse des Anwenders, sondern um die Informationsqualität selbst. Informationsobjekte können z.B. mit KI und Analytics in ihre Bestandteile zerlegt und neu zu Wissen kombiniert werden. Der An- wender muss nicht in einem Dokument, das er aus einer Ergebnisliste aufgerufen hat, weitersuchen oder blättern, sondern erhält als Daten zusammengestellt und verlinkt genau die gewünschten Details und Ab- schnitte aus den gefundenen Dokumenten. Dies steigert die Effizienz der Nutzung von Dokumenten erheblich. Compliance und der Wert der Information Künstliche Intelligenz mit Analytics- und eDiscovery-Funktionalität erhält den Wert der Information. Unterschiedliche, zum Teil konkurrierende rechtliche Anforderungen machen ein effizientes Informationsma- nagement mit entsprechender Dokumen- tation von Orten, Nutzung, Rechtscharak- ter und Wert der Information notwendig. Analytics und eDiscovery-Funktionalität wird durch Machine Learning ergänzt. KI- basierte Technologien helfen somit auch in heterogenen, schwach strukturierten Infor- mationsbeständen weiter. 3. EMPLOYEE SELF SERVICE (ESS) Sicher ist ESS kein neues Trend-Thema, sollte aber an dieser Stelle nicht fehlen, da es beim Einsatz deutliche Entlastungen in den Personalprozessen bietet. Der Mitarbei- ter kann mithilfe dieser Systeme bestimmte Personaldaten wie bspw. Reise- und Urlaubs- anträge, Anmeldung zu Weiterbildungs- maßnahmen, Reisekostenabrechnungen, Qualifikationsprofile oder Kontaktdaten, selbst einpflegen. Meist werden zusätzlich auch noch Manager-Self-Service-(MSS-) Systeme für die typischen Prozesse der Füh- rungskräfte eingeführt. Bei beiden Systemen ist eine Verknüpfung bzw. Integration mit den digitalen Personalakten und weiteren Systemen unerlässlich. 4. ROBOTIC PROCESS AUTOMATION (RPA) Robotic Process Automation (RPA) ist eine Technologie, die ursprünglich nur nachver- folgte und automatisierte, was Menschen an Prozessen bisher manuell durchführten. In- zwischen kommen hier auch Techniken des Maschinenlernens zum Einsatz, die selbst- ständig Prozesse nachbessern, als Standards anderen Benutzern vorschlagen und viele Zwischenschritte automatisieren. Sie verbin- den dabei unterschiedliche Anwendungen und Funktionen in verschiedenen Systemen. HR Performance 2/2022 ▶ Digitale Personalakte 23