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EU AI Act III(4)(b): Hochrisiko Q4

Skills- und Karriereprofil Agent

Kompetenzprofile pflegen, Karrierepfade aufzeigen, interne Mobilität fördern.

Pflegt Kompetenzprofile, gleicht sie mit Anforderungsprofilen ab und zeigt mögliche Karrierepfade. Hochrisiko-System nach EU AI Act.

Prozess analysieren lassen
Airbus Volkswagen Shell Renault Evonik Vattenfall Philips KPMG

Bewertung

Agent Readiness 51-58%
Governance-Komplexität 71-78%
Economic Impact 54-61%
Leuchtturm-Wirkung 64-71%
Implementation Complexity 51-58%
Transaktionsvolumen Quartalsweise

Was dieser Agent tut

Interne Mobilität scheitert oft daran, dass Kompetenzen nicht transparent sind. Wer kann was? Welche internen Kandidaten passen auf offene Stellen? Welche Entwicklungsschritte führen von der aktuellen Rolle zur Wunschposition? Der Decision Layer zerlegt jeden Profil-Management-Prozess in einzelne Entscheidungsschritte und definiert für jeden Schritt: Mensch, Regelwerk oder KI. Kompetenzprofile werden aus verschiedenen Quellen zusammengeführt: Selbsteinschätzung, Führungskraft-Bewertung, Zertifizierungen, Projekterfahrung. Karrierepfade werden auf Basis der Stellenarchitektur und individuellen Kompetenzlücken berechnet. Interne Stellenangebote werden proaktiv an passende Profile gematcht. Das Ergebnis: Transparente Kompetenzlandschaft. Aktive Förderung interner Mobilität. Mitarbeitende sehen konkrete Entwicklungspfade statt unklarer Karriereversprechen.

Micro-Decision-Tabelle

Mensch
Regelwerk
KI-Agent
Jede Zeile ist eine Entscheidung. Aufklappen zeigt die Entscheidungsakte und ob man anfechten kann.
Profil anlegen Welche Kompetenzen werden erfasst? Regelwerk

Kompetenz-Framework nach Rolle und Bereich

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Selbsteinschätzung einholen Wie schätzt der Mitarbeitende seine Kompetenzen ein? Mensch

Mitarbeitender bewertet eigene Kompetenzen

Entscheidungsakte

Entscheider-ID und Rolle
Begründung der Entscheidung
Zeitstempel und Kontext

Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.

Führungskraft-Validierung Bestätigt die Führungskraft die Einschätzung? Mensch

Führungskraft validiert oder korrigiert die Selbsteinschätzung

Entscheidungsakte

Entscheider-ID und Rolle
Begründung der Entscheidung
Zeitstempel und Kontext

Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.

Profil anreichern Welche weiteren Daten fließen in das Profil ein? KI-Agent

Automatische Anreicherung aus Zertifikaten, Projekten, Schulungen

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Karrierepfade berechnen Welche Rollen sind für diesen Mitarbeitenden erreichbar? KI-Agent

Matching Kompetenzprofil gegen Rollenanforderungen der Stellenarchitektur

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Entwicklungsbedarf identifizieren Welche Kompetenzen müssen für die Zielrolle entwickelt werden? KI-Agent

Gap-Analyse: Ist-Profil vs. Zielrollen-Anforderungen

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Internes Stellenmatching Passt der Mitarbeitende auf eine offene interne Stelle? KI-Agent

Matching bei neuen internen Ausschreibungen

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Matching-Ergebnis präsentieren Wird dem Mitarbeitenden eine interne Stelle vorgeschlagen? KI-Agent

Proaktiver Vorschlag mit Matching-Score und Entwicklungsbedarf

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Entscheidungsakte und Anfechtbarkeit

Jede Entscheidung, die dieser Agent trifft oder vorbereitet, wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene Mitarbeitende können jede einzelne Entscheidung einsehen, nachvollziehen und anfechten.

Welche Regel in welcher Version wurde angewandt?
Welche Daten lagen der Entscheidung zugrunde?
Wer (Mensch, Regelwerk oder KI) hat entschieden - und warum?
Wie kann die betroffene Person Einspruch einlegen?
So setzt der Decision Layer das architektonisch um →

Voraussetzungen

  • Kompetenz-Framework mit rollenspezifischen Anforderungsprofilen
  • Stellenarchitektur mit definierten Karrierepfaden
  • HR-System mit Profil-Management-Funktion
  • Betriebsvereinbarung für KI-gestützte Kompetenz-Analyse

Governance-Hinweise

EU AI Act III(4)(b): Hochrisiko
Hochrisiko-System nach EU AI Act Annex III(4)(b) - Aufgabenzuweisung basierend auf persönlichen Merkmalen. Obwohl der Agent keine Aufgaben zuweist, beeinflussen die Profile interne Stellenbesetzungen. Pflichten: Risikomanagementsystem, Transparenz über Datenquellen und Matching-Logik, menschliche Aufsicht bei Stellenbesetzungsentscheidungen. Betriebsrat: Mitbestimmung nach BetrVG Paragraph 95 bei Auswahlrichtlinien für interne Versetzungen. Empfehlung: Kompetenzprofile nur mit Wissen und Einwilligung der Mitarbeitenden erstellen und pflegen. Der Decision Layer zerlegt jeden Prozess in einzelne Entscheidungsschritte und definiert für jeden Schritt: Mensch, Regelwerk oder KI-Agent. Jede Entscheidung wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene Mitarbeitende können jede automatisierte Entscheidung nachvollziehen und anfechten.

Infrastruktur-Beitrag

Die Kompetenz-Matching-Engine wird vom Succession-Planning-Agent, Workforce-Planning-Agent und Learning-Path-Recommendation-Agent wiederverwendet. Die Karrierepfad-Berechnung bildet die Grundlage für den Promotion-Process-Agent. Die Profil-Anreicherungslogik wird zum Standard für alle Agenten, die Mitarbeiterdaten aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Baut Decision Logging und Audit Trail auf, die im Decision Layer für Nachvollziehbarkeit und Anfechtbarkeit jeder Entscheidung benötigt werden.

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  1. 1

    Titelfolie - Prozessname, Entscheidungspunkte, Automatisierungspotenzial

  2. 2

    Executive Summary - FTE-Freisetzung, Kosten pro Vorgang vorher/nachher, Break-Even-Datum, Kosten des Wartens

  3. 3

    Ausgangslage - Transaktionsvolumen, Fehlerkosten, Wachstumsszenario mit FTE-Vergleich

  4. 4

    Lösungsarchitektur - Mensch - Regelwerk - KI-Agent mit konkreten Entscheidungspunkten

  5. 5

    Governance - EU AI Act, Betriebsrat (§87 BetrVG), Audit Trail - mit Ampelstatus

  6. 6

    Risikoanalyse - 5 Risiken mit Eintrittswahrscheinlichkeit, Auswirkung und Gegenmaßnahme

  7. 7

    Roadmap - 3-Phasen-Plan mit konkreten Kalenderdaten und Go/No-Go

  8. 8

    Business Case - 3-Szenarien-Vergleich (Nichtstun/Neueinstellung/Automatisierung) plus 3×3-Sensitivitätsmatrix

  9. 9

    Diskussionsvorschlag - Konkrete nächste Schritte mit Zeitplan und Verantwortlichkeiten

Enthält: 3-Szenarien-Vergleich

Nichtstun vs. Neueinstellung vs. Automatisierung - mit Ihrem Gehaltsniveau, Ihrer Fehlerquote und Ihrem Wachstumsplan. Die eine Slide, die Ihr CFO als erstes sehen will.

Berechnungsmethodik anzeigen

Stundensatz: Jahresgehalt (Ihre Eingabe) × 1,3 AG-Anteil ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Einsparung: Vorgänge × 12 × Automatisierungsrate × Minuten/Vorgang × Stundensatz × Economic Factor

Qualitäts-ROI: Fehlerreduktion × Vorgänge × 12 × EUR 260/Fehler (APQC Open Standards Benchmarking)

FTE: Eingesparte Stunden ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Break-Even: Benchmark-Investition ÷ monatliche Gesamteinsparung (Effizienz + Qualität)

Neueinstellung: Jahresgehalt × 1,3 + EUR 12.000 Recruiting pro FTE

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Weiterführende Seiten

Decision Layer
Governance-Schicht zwischen KI-Agent und Zielsystem. Jede Entscheidung dokumentiert und anfechtbar.
EU AI Act
Hochrisiko-Anforderungen: Risikomanagementsystem, Transparenz, menschliche Aufsicht.
Mitbestimmung & KI
Betriebsrat (§87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG), Betriebsvereinbarung und Mitbestimmung als Architektur-Anforderung.
HR AI Agents
Alle HR-Agent-Leistungen im Überblick.
HR Agent Readiness
7 Fragen, 3 Minuten. Wie bereit ist Ihre Organisation?
Assessment eBook
15 Fragen für Ihr Führungsteam als PDF.

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Readiness: 54-61%
Economic: 51-58%
Governance: 74-81%
Micro-Decisions: 10
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Häufige Fragen

Entscheidet der Agent über interne Stellenbesetzungen?

Nein. Der Agent zeigt Karrierepfade und matcht Profile gegen offene Stellen. Die Bewerbung auf eine interne Stelle ist freiwillig. Die Besetzungsentscheidung liegt bei Führungskraft und HR.

Wie wird sichergestellt, dass Kompetenzprofile korrekt sind?

Profile werden aus mehreren Quellen zusammengeführt: Selbsteinschätzung, Führungskraft-Validierung, Zertifizierungen, Projekterfahrung. Widersprüche werden markiert. Mitarbeitende haben jederzeit Einsicht in ihr Profil und können Korrekturen beantragen.

Was passiert als Nächstes?

1

30 Minuten

Erstgespräch

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2

1 Woche

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3

3-4 Wochen

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