Deutsche Telekom AG

KI-gesteuerte Lernreisen
zur Mitarbeiterentwicklung.

✓ Verbesserte Effizienz des Lernreiseprozesses

✓ Reflektierte zukünftige strategische Prioritäten in Lernreisen

✓ Schaffung eines transparenten, klaren Leitpfades für die Mitarbeiter, die erforderlichen Fähigkeiten zu erwerben

Industrie:

Telekommunikation

Standorte:

50+ Länder

Mitarbeiter 2019:

211,000

Erhaltene Dienstleistung/Produkt:

smartPeople; future job profiles

Gestellte Herausforderungen.

Die Telekom AG war auf der Suche nach neuen Möglichkeiten, wie sie ihre Belegschaft in ausgewählten zukunftsorientierten Kompetenzen, unterstützt durch einen effizienten datengestützten Ansatz, weiterentwickeln konnte. Die Idee war, automatisch Lernreisen für die Mitarbeiter zu erstellen, die zukünftige Fähigkeiten und Trends abdecken. Die Frage an HRForecast war, wie die Telekom von KI-Technologien profitieren kann, um auf der Grundlage von Marktdaten gezielte Kompetenzen zu schaffen und diese in die Lernreisen zu integrieren. Ziel des Projekts war es, den Lernenden eine rationale, ansprechende und motivierende Lernerfahrung zu bieten.

„Mit dem datengetriebenen Ansatz von HRForecast war es uns möglich, notwendige Skill-Profile und Schulungsempfehlungen auf automatisierte, effiziente Weise zu definieren. Mit ihrer Unterstützung waren wir in der Lage, uns besser auf die Abstimmung mit Experten, das Einverständnis der Interessengruppen sowie auf ein Programm zur Anleitung und Unterstützung der Lernenden zu konzentrieren.

Thomas Berthold, Leiter vom Expert Qualification Management, Deutsche Telekom AG

Gestellte Fragen.

  • Wie kann die Telekom die Talententwicklung und Ausbildung im Hinblick auf zukünftige berufliche Anforderungen optimieren?
  • Wie kann die Telekom Entwicklungskosten optimieren, indem sie verfügbare Lernplattformen und -inhalte in die Talententwicklung integriert?
  • Wie können Beschäftigte motiviert werden, ihre Qualifikationslücken zu schließen und zukünftige Kompetenzen für eine Zielfunktion zu erwerben?
  • Wie sieht ein klarer und strukturierter Lernweg für den Mitarbeiter aus?

Projektansatz.

/ 1 Bestimmung der Zielkompetenzen für die Lernreisen

Mit Hilfe von KI-Algorithmen wurden makroökonomische Insights geliefert, um zukünftige Qualifikationsstufen und -pfade greifbar zu machen. Globale Marktdaten wurden verwendet, um Veränderungen der Arbeitsplatzanforderungen, wie sich entwickelnde Fähigkeiten und neue Technologien, zu erkennen. Die Telekom erhielt zukunftsorientierte Jobprofile, die als Zielprofile für die Lernreise dienten.

/ 2 Data Crawling & Matching

Verschiedene Schulungsquellen (z.B. Lernplattformen, zahlreiche offene Online-Kurse) wurden durchforstet, um geeignete Schulungsanbieter zu identifizieren. Durch automatische Extraktion und Analyse von Ausbildungsinhalten (Beschreibungen, Titel, Ziele, Fähigkeiten, Formate usw.) wurde ein Best-Fit-Abgleich der aus den zukünftigen Profilen abgeleiteten Lernpfadanforderungen mit den Angeboten der Anbieter durchgeführt.

/ 3 Lernreise-Kuration

Die Schulungen wurden nach Kosten, Bewertung, Format, Dauer und Kenntnisstand gefiltert. Darüber hinaus wurden weiße Flecken der Trainingsinhalte entdeckt. Es wurde eine Auswahlliste relevanter Lerninhalte erstellt, um die richtigen Entsprechungen für die Trainingsanforderungen der Telekom zu identifizieren.

Schlüsselerkenntnisse & Mehrwert für den Kunden.

Telekom Learno
  • Durch automatisiertes Marktscreening von Änderungen der Stellenanforderungen erhielt der Auftraggeber zukunftsorientierte Jobprofile, die als angestrebte Jobprofile für die Lernreisen der Mitarbeiter dienten.
  • Mit Hilfe unserer KI-Technologie war es möglich, die am besten geeigneten Inhalte aus verschiedenen Lernplattformen für die definierten Lernreisen zu screenen und auszuwählen. Bei der Auswertung der Trainings wurden Parameter wie die zu trainierenden Fähigkeiten, das Qualifikationsniveau des Kurses, seine Bewertung, die Anzahl der Kursabsolventen und die Kursdauer berücksichtigt.
  • Die Lernreisen lieferten eine klare Vision für die Mitarbeiter, welche Fähigkeiten für die angestrebten Jobrollen und einen transparenten Weg benötigt werden, wie die erforderlichen Fähigkeiten aufgebaut werden können und wie viel Investitionen erforderlich sind, um die Qualifikationslücken zu schließen (Zeit und Kosten).

Mehr Use Cases.