KI in Mitarbeiterbefragungen: Darauf kommt es an

„Ich finde das Management zu weit weg“, „Zu wenig Entwicklungschancen“, „Mein Team funktioniert super“ – solche Rückmeldungen landen bei klassischen Mitarbeiterbefragungen oft im Nirwana der Freitextfelder, sie fallen angesichts der schieren Masse der Rückmeldungen schlichtweg unter den Tisch. Genau dort setzt moderne KI-Technologie an: Sie soll helfen, aus Tausenden Rückmeldungen echte Erkenntnisse zu ziehen.

Ein Beispiel aus der Praxis: In einer aktuellen Fallstudie beschreibt der Analysespezialist Pegalion (Eigenschreibweise: pegalion, d. Red.) die KI-gestützte Auswertung von über 90.000 offenen Kommentaren in der Mitarbeiterbefragung eines internationalen Luftfahrtunternehmens. Durch Einsatz von Natural Language Processing (NLP) konnte der manuelle Aufwand von rund 500 Personentagen auf eine Auswertungsdauer von unter zwei Stunden reduziert werden. „Die KI identifizierte dabei nicht nur häufig genannte Begriffe, sondern bildete auch Themen-Cluster und erkannte semantische Zusammenhänge“, heißt es seitens der Studienverantwortlichen. So entstand aus einer unstrukturierten Menge an Textdaten ein differenziertes Stimmungsbild – schneller, tiefer und klarer als durch klassische Analyseverfahren.