Pre­dic­Teams – Agi­le Team­a­r­beit durch Prä­dik­ti­ves Kom­pe­tenz­ma­na­ge­ment

1. Motivation

Die Kompetenzen der Mitarbeitenden sind gerade in wissensintensiven Unternehmen der wichtigste Wettbewerbsfaktor. Viele Unternehmen stehen aktuell vor der Aufgabe, im Zuge der Digitalisierung neuartige  Kompetenzen erfassen und entwickeln zu müssen. Diese Kompetenzen sollen Beschäftigte befähigen neue Aufgaben zu übernehmen und in sich ändernden Kontexten zu arbeiten. Neuartige Anforderungen und vorhandene Kompetenzen müssen miteinander abgeglichen und Kompetenzdefizite durch gezielte Einarbeitung und Entwicklung kompensiert werden. Da agile Teams sich weitgehend selbst steuern, werden neben Fachkompetenzen auch Führungs- und (Selbst-)Managementkompetenzen der Mitarbeitenden erfolgskritisch und stellen einen Engpass dar, denn erst diese Kompetenzen erlauben eine verteilte Führung in Teams. Sie können auch nicht durch traditionelle Führung durch Vorgesetzte ersetzt werden, denn Vorgesetzte selbst müssen in der Projektarbeit ihre Rolle anpassen: sie müssen stärker ermöglichen und moderieren, weniger anweisen und kontrollieren.
Diese Herausforderungen agiler Teamarbeit in neuartigen Arbeitskontexten können durch ein prädiktives Kompetenzmanagement besser bewältigt werden.

2. Ziele und Vorgehen

Das Projekt PredictTeams hat das Ziel, ein praxisorientiertes Framework für ein prädiktives Kompetenzmanagement für agile Teams zu entwickeln, das Unternehmen in die Lage versetzt, den Übergang zu agiler Teamarbeit in digitalen Arbeitswelten zu bewältigen. Konkrete Ziele sind im Einzelnen:

  • Identifikation und Operationalisierung von Kompetenzen für agile Teamarbeit im Kontext digitaler Arbeitswelten Verfügbarmachen einer Datenbank mit Instrumenten zur Messung relevanter Kompetenzen
  • Entwicklung einer Methode zur Vereinfachung des Erhebungsprozesses der Kompetenzbewertung mittels semantischen Sprachanalyse  
  • Entwicklung einer Methodik zur Analyse von Kompetenzprofilen 
  • Ermittlung von Show-Case-Anwendungen zur Erfassung von Kompetenzen mithilfe der semantischen Textanalyse sowie zur Analyse von Kompetenzprofile auf Basis der Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fs/QCA)
  • Entwicklung von Modellen und Methoden sowie ein Leitfaden zur Gestaltung eines prädiktiven Kompetenzmanagements und zukunftsgerichtetem Teamstaffing

Die Ziele werden dadurch erreicht, dass State-of-the-Art-Messinstrumente und -Methoden in der Personal- und Organisationsforschung sowie der empirischen Methodik aufgegriffen, weiterentwickelt und für eine Anwendung im Unternehmen adaptiert und anhand von Testdaten erprobt werden. Dabei werden Daten zu Kompetenzen von Mitarbeitenden ausgewertet, zum Teil neu erhoben mit dem Ziel einer deutlichen Dimensionsreduktion. Exemplarische Datenauswertungen werden umgesetzt und evaluiert. Neben der Identifikation der wichtigsten Kompetenzen soll das Verfahren der Kompetenzerfassung radikal vereinfacht werden von einer einmal jährlich schriftlichen Stellungnahme zur laufenden Erhebung mittels Spracheinschätzung und Textanalyse. Durch die geplanten Maßnahmen wird die Grundlage für eine zeitlich effiziente Erhebung und Analyse der Kompetenzen in Unternehmen geleistet, die dem neusten Stand der Technik entspricht.

3. Pilotisierung und Transfer

Die entwickelten Methoden und Modelle werden anhand von Fallstudien der beteiligten Projektpartner pilotiert. Dadurch werden Unternehmen dazu befähigt, satt einem verwaltendem Kompetenzmanagement in Zukunft ein prädiktives Kompetenzmanagement zu betreiben.

4. Förderung

Die Durchführung des Projektes findet im Rahmen des Technologie Clusters it's OWL statt und wird mit 1,3 Millionen Euro durch das Ministerium für Wirtschaft, Innovation, Digitalisierung und Energie des Landes Nordrhein-Westfahlen gefördert.

 

Mehr Informationen auf der Projektwebseite.

In Kürze

Förder-kennzeichen:
005-2001-0017

Laufzeit:
08/2020 – 08/2023

Ansprechpartner

Dr. Christoph Weskamp 

+49 5251 60-5240 

weskamp@sicp.de

Ansprechpartnerin

Nicole Weitzenbürger

+49 5251 60-6837 

nicole.weitzenbuerger@upb.de

Projektpartner

Geförderte Partner

  • BHTC
  • Itelligence AG
  • S&N AG
  • TH OWL
  • Weidmüller Interface GmbH&Co.KG

Assoziierte Partner

  • Lödige GmbH
  • Unity AG