Schwerpunkt Data Driven Human Resource Management

Data Driven HRM beschäftigt sich mit der datengestützten Gestaltung und Optimierung aller zentralen Prozesse im Human Resource Management. Hier geht es darum, wie moderne Analysemethoden, digitale Technologien und evidenzbasierte Entscheidungsmodelle genutzt werden können, um Personalstrategien gezielt weiterzuentwickeln, Mitarbeiterpotenziale optimal zu fördern und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen durch ein zukunftsorientiertes HR-Management nachhaltig zu stärken.

Zu diesem Zweck werden Themen wie People Analytics, HR-Informationssysteme, datenbasiertes Recruiting und Workforce Planning behandelt. Ein zentrales Anliegen des Schwerpunkts ist es, Personalentscheidungen auf eine solide evidenzbasierte Grundlage zu stellen – auf der Basis von Daten, wissenschaftlichen Erkenntnissen und systematischer Analyse statt auf Intuition oder Erfahrung allein.

In praxisnahen Veranstaltungen, Projekten und Fallstudien erwerben die Studierenden alle Kenntnisse und Techniken, die sie für den Start in eine erfolgreiche HR-Karriere benötigen. Darüber hinaus werden sie gezielt und umfassend auf den souveränen Umgang mit Künstlicher Intelligenz im HRM vorbereitet – von den Grundlagen bis hin zu konkreten Anwendungsfeldern entlang des gesamten Employee Life Cycle.

Dabei begleiten wir unsere Studierenden systematisch beim Aufbau der notwendigen quantitativen Fähigkeiten – Schritt für Schritt, mit gezielter Unterstützung. Kein großer Vorwissensstand in Statistik oder Datenanalyse ist erforderlich: Wer Neugier, Engagement und Offenheit mitbringt, ist in diesem Schwerpunkt genau richtig.

Grundlagen des evidenzbasierten HRM

• Was ist evidenzbasiertes HRM? Grundlagen und Konzepte
• Kritische Bewertung von HR-Praktiken anhand empirischer Evidenz
• Wissenschaftliche Methoden und Forschungsdesigns im HRM-Kontext
• Datenquellen und Qualitätskriterien für HR-Entscheidungen
• Umgang mit Unsicherheit und Bias in HR-Entscheidungsprozessen

Grundlagen HR-Analytics und KI im HRM

• Grundlagen der HR-Datenanalyse: deskriptiv, prädiktiv, präskriptiv
• HR-Informationssysteme (HRIS) und digitale HR-Technologien
• Einsatzfelder von Künstlicher Intelligenz im HRM (z. B. Recruiting, Performance, Retention)
• Ethik, Datenschutz und rechtliche Rahmenbedingungen bei HR-Analytics
• Einführung in HR-Analytics- und Reporting-Tools

Konzepte, Daten und KI im Employee Life Cycle

• Datengestütztes Recruiting & Talent Acquisition entlang des Employee Life Cycle
• KI-Anwendungen in Onboarding, Entwicklung und Weiterbildung
• Workforce Planning & Predictive Analytics
• Performance Management & datengestützte Mitarbeiterentwicklung
• Employee Experience, Retention Analytics & datenbasiertes Offboarding

HRM Frontier Lab

• Anwendungsorientiertes Forschungsprojekt zu aktuellen HR-Tech-Themen
• Entwicklung und Erprobung datengetriebener HR-Lösungen im Praxiskontext
• Kollaborative Zusammenarbeit mit Unternehmenspartnern
• Präsentation und kritische Reflexion der Projektergebnisse
• Integration von KI-Tools in reale HR-Prozesse

International HRM (Elective – auf Englisch)

• HR-Governance, institutionelle und sozio-kulturelle Rahmenbedingungen der Personalarbeit
• Globalisierungs- und Internationalisierungstrends des Personalmanagements
• Globale Rekrutierung und Entwicklung von Mitarbeitenden
• Performance Management im internationalen Kontext
• Entgeltfindung im globalen Spannungsfeld
• Entsendung von Mitarbeitenden

Projekt und Studie

• Studien– Empirische Analysen zu HR-Trends und datengestützten Personalentscheidungen
• Praxisprojekte mit Unternehmenspartnern – Anwendung von HR-Analytics- und KI-Tools in realen Unternehmenskontexten
• Fallstudien & Simulationen – Aktive Einübung von evidenzbasierter Entscheidungsfindung

• Leistungsbereitschaft, Engagement, Teamfähigkeit und echtes Interesse am Fach werden vorausgesetzt
• Vertiefte Vorkenntnisse in Statistik oder Datenanalyse werden nicht vorausgesetzt – wir begleiten alle Studierenden systematisch beim Aufbau der notwendigen quantitativen Kompetenzen
• Interesse an der digitalen Transformation von HR-Prozessen, evidenzbasierter Entscheidungsfindung und dem Einsatz von KI im HRM
• Bereitschaft, sich auf neue Lernmethoden, analytische Denkansätze und digitale Tools einzulassen

• Evidenzbasierung: Personalentscheidungen werden konsequent auf der Grundlage von Daten, wissenschaftlicher Forschung und systematischer Analyse getroffen – nicht auf Basis von Bauchgefühl
• KI-Kompetenz: Studierende werden gezielt auf den verantwortungsvollen und souveränen Umgang mit Künstlicher Intelligenz im HRM vorbereitet
• Karrierestart: Wir vermitteln die Inhalte und Techniken, die für einen erfolgreichen Einstieg in die HR-Praxis entscheidend sind – praxisnah, aktuell und anwendungsorientiert
• Quantitative Begleitung: Auch ohne starken Statistikhintergrund werden Studierende Schritt für Schritt in die Welt der HR-Datenanalyse eingeführt und dabei durchgängig unterstützt
• Netzwerk: Zugang zu einem starken Netzwerk aus HR-Praktiker:innen, Unternehmenspartnern und Alumni