Zum Inhalt springen
K W
EU AI Act: Nicht Hochrisiko

Nachfolgeplanungs-Agent

Wer Schlüsselpositionen besetzen will, bevor sie unbesetzt sind, braucht eine prüfbare Datenbasis und einen Menschen, der jede Nominierung verantwortet.

Nachfolgeplanung mit nachvollziehbarem 9-Box-Grid und Readiness-Analyse: deterministische Aggregation, KI nur als Indikator, die Talent-Review entscheidet.

Prozess analysieren lassen

Auswahl aus über 5.000 Projekten in 25 Jahren Softwareentwicklung

Airbus Volkswagen Shell Renault Evonik Vattenfall Philips KPMG

Warum braucht die Nachfolgeplanung einen KI-Agenten - und keine weitere Software?

Die meisten Unternehmen besitzen ein Talent-Tool, kennen aber den aktuellen Zustand ihrer Nachfolge-Pipeline nicht, weil Daten zu Leistung, Potenzial und Readiness verstreut und veraltet sind. Der Agent aggregiert die Pipeline deterministisch und macht an jedem Schritt prüfbar, ob das Regelwerk, die KI als Indikator oder der Mensch entscheidet.

Ergebnis: Ohne aktuelle, nachvollziehbare Datenbasis fallen Nachfolgeentscheidungen aus dem Bauch - mit Fehlbesetzungen, einseitigen Pipelines und einer Beweislast nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz, die im Streit zulasten des Arbeitgebers kippt. Der Agent lässt die Begründungskette zur Laufzeit entstehen, statt sie im Konfliktfall rekonstruieren zu müssen.

65% Regelwerk
21% KI-Agent
14% Mensch

Die Architektur folgt daraus, dass jeder Schritt genau einer Quelle zugeordnet sein muss - Regelwerk, KI-Indikator oder Mensch:

Die Pipeline rechnet das System, die Nominierung verantwortet der Mensch.

Nachfolgeplanung scheitert nicht am Tool, sondern an der Zuständigkeit

Die meisten Unternehmen besitzen längst ein Talent-Management-System, und trotzdem ist ihre Nachfolge-Pipeline ein blinder Fleck. Das liegt nicht an fehlenden Funktionen, sondern daran, dass niemand verbindlich festgelegt hat, welche Bewertung eine Maschine treffen darf und welche ein Mensch verantworten muss. Genau diese Lücke schliesst der Nachfolgeplanungs-Agent: Er rechnet die Pipeline deterministisch und macht an jedem Schritt prüfbar, ob das Regelwerk, die KI als Indikator oder der Mensch entscheidet. Wie diese Schicht architektonisch durchgreift, beschreibt der Decision Layer.

Wer Schlüsselpositionen erst beim Abgang bemerkt, hat den teuersten Fehler bereits gemacht

Der eigentliche Schaden einer schwachen Nachfolgeplanung entsteht lautlos. Eine kritische Rolle in der Produktion, im Vertrieb oder in der Forschung hängt oft an einer einzigen Person, und solange diese Person bleibt, fällt das Risiko nicht auf. Geht sie, beginnt eine externe Suche, die Monate dauert, das Gehaltsgefüge verschiebt und das verlorene Wissen nur teilweise zurückholt. Der Bus-Factor - die Frage, wie viele Personen ein Unternehmen verlieren kann, bevor eine Funktion zusammenbricht - ist deshalb keine reine HR-Kennzahl, sondern eine Frage der Betriebssicherheit. Der Agent macht diesen Bus-Factor sichtbar, bevor der Ernstfall eintritt, indem er für jede Schlüsselposition deterministisch prüft, ob ein qualifizierter Nachfolger in der Pipeline steht.

Eine Bewertung über Aufstieg ist rechtlich kein Komfortthema, sondern ein Hochrisiko-Feld

Sobald eine Software Leistung und Potenzial von Beschäftigten bewertet und damit Aufstiegschancen beeinflusst, betritt sie reguliertes Terrain. Der EU AI Act ordnet Systeme, die über Beförderung entscheiden oder Beschäftigte bewerten, in Anhang III ausdrücklich als hochriskant ein - mit der vollen Last aus Risikomanagement, Daten-Governance und Konformitätsbewertung. Die Datenschutz-Grundverordnung verbietet zugleich in Artikel 22 eine allein automatisierte Entscheidung mit erheblicher Wirkung. Wer eine High-Potential-Klassifikation also von der KI verbindlich entscheiden lässt, kauft sich genau diese Pflichten ein. Der Agent vermeidet das bewusst: Die Aggregation ist deterministisch, die KI markiert High-Potentials und Readiness nur als Indikator, und die finale Nominierung trifft eine menschliche Talent-Review-Konferenz. Damit ist das System per Konstruktion kein Hochrisikosystem, weil die regulierte Entscheidung nie bei der Maschine liegt.

Nachfolgeplanung mit 9-Box-Grid: drei Quellen, klar getrennt

Der Unterschied zu einem gewöhnlichen Talent-Tool liegt nicht in mehr Funktionen, sondern darin, dass jeder Schritt genau einer Quelle zugeordnet ist - und genau das macht die Pipeline prüfbar. Das ist die ehrliche Antwort auf den Einwand, ob eine KI darüber bestimmen darf, wer aufsteigt: Nein, sie markiert nur, der Mensch nominiert.

QuelleBeispiel-SchrittWer entscheidet
Regelwerk (R)9-Box-Grid aus dokumentierten Leistungs- und Potenzialdaten berechnendeterministische Formel, kein Ermessen
KI-Indikator (A)High-Potential markieren und an die Talent-Review eskalierenKI schlägt vor, ein Mensch prüft und überstimmt
Mensch (H)Kandidaten offiziell als Nachfolger nominierenausschliesslich die Talent-Review-Konferenz

Der Audit-Trail ist die entscheidende Verteidigung gegen die Beweislastumkehr

Im Diskriminierungsrecht kippt die Beweislast schnell. Legt eine Person Indizien dar, dass sie wegen Geschlecht, Alter, Behinderung oder Herkunft übergangen wurde, muss der Arbeitgeber beweisen, dass die Auswahl diskriminierungsfrei war. Ein 9-Box-Grid, dessen Zustandekommen niemand erklären kann, ist in diesem Moment kein Werkzeug mehr, sondern ein Risiko - und im Unterliegensfall droht eine Entschädigung bis zu drei Monatsgehälter. Der Agent rechnet jede Einordnung aus dokumentierten Quelldaten und prüft die Auswahlquoten mit der Vier-Fünftel-Regel auf einseitige Wirkung. Jede Empfehlung bleibt auf ihre Datenbasis zurückführbar. So entsteht genau die nachvollziehbare Kette, mit der ein Unternehmen die Beweislast nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz tatsächlich tragen kann, statt sie zu fürchten.

Betriebsrat und Aufsichtsrat unterschreiben Nachvollziehbarkeit, nicht Black Boxes

Eine Nachfolgeplanung wird im Unternehmen nicht im luftleeren Raum eingeführt. Auswahlrichtlinien und Beurteilungsgrundsätze für Beförderungen sind nach dem Betriebsverfassungsgesetz mitbestimmungspflichtig, und ohne abgestimmte Richtlinie kann der Betriebsrat einer konkreten Beförderung die Zustimmung verweigern. Bei börsennotierten Gesellschaften bestellt der Aufsichtsrat den Vorstand und überwacht die Geschäftsführung, und der Deutsche Corporate Governance Kodex empfiehlt, dass Aufsichtsrat und Vorstand gemeinsam für eine langfristige Nachfolgeplanung sorgen. Beide Gremien brauchen dasselbe: eine Logik, die sie nachvollziehen können. Der Agent liefert dem Betriebsrat die protokollierte Auswahl-Logik und dem Aufsichtsrat einen prüfbaren Pipeline-Report. Nachvollziehbarkeit ist hier kein Zusatz, sondern die Voraussetzung dafür, dass die Planung überhaupt wirksam angewendet werden darf.

Eine Schicht über den bestehenden Systemen, nicht an deren Stelle

Der Agent ersetzt kein vorhandenes Talent-Management-System, sondern legt sich als Entscheidungsschicht darüber. Er liest aus den führenden Systemen wie SAP SuccessFactors, Workday oder Eightfold, rechnet die Pipeline transparent und gibt die Ergebnisse an die menschliche Entscheidung zurück. Der Unterschied zu den üblichen Tools liegt nicht in mehr Funktionen, sondern darin, dass pro Schritt belegbar ist, wer entscheidet: Das Regelwerk rechnet, die KI markiert als Indikator, der Mensch entscheidet - die Architektur dahinter zeigt der Decision Layer.

Der nächste Schritt ist keine neue Software, sondern eine Bestandsaufnahme: Welche Bewertungen in Ihrer Nachfolge-Pipeline kann heute niemand belegbar verantworten? Eine strukturierte Analyse Ihres konkreten Nachfolgeprozesses zeigt, welche Schritte geregelt sind und welche im Unklaren liegen.

Auf einen Blick

  • Was er tut: aggregiert die Nachfolge-Pipeline deterministisch (9-Box-Grid, Readiness, Risiko) und protokolliert jede Bewertung nachvollziehbar
  • Klassifikation: bewusst kein EU-AI-Act-Hochrisiko-System (deterministische Aggregation, KI nur als Indikator, Mensch entscheidet)
  • Entscheidungslogik: überwiegend Regelwerk, KI als Indikator an den Rändern, finale Nominierung in der Talent-Review-Konferenz
  • Compliance-Anker: DSGVO Art. 22, Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz (Paragraph 22), BetrVG (Paragraph 94, Paragraph 95), AktG (Paragraph 84, Paragraph 111), Deutscher Corporate Governance Kodex
  • Integration: Schicht über SAP SuccessFactors, Workday, Cornerstone oder Eightfold - kein Ersatz
  • Streitfall: jede 9-Box-Einordnung bis zur Quelldatei zurückführbar, Auswahlquoten mit der Vier-Fünftel-Regel geprüft

Micro-Decision-Tabelle

Wer entscheidet bei diesem Agent?

14 Entscheidungsschritte, aufgeteilt nach Decider

65%(9/14)
Regelwerk
deterministisch
21%(3/14)
KI-Agent
modellbasiert mit Confidence
14%(2/14)
Mensch
explizit zugewiesen
Mensch
Regelwerk
KI-Agent
Jede Zeile ist eine Entscheidung. Aufklappen zeigt die Entscheidungsakte und ob man anfechten kann.
Multi-Source-Daten synchronisieren Welche Daten aus HRIS, Performance-Management und Skills-Systemen sind für die Nachfolgeplanung relevant? Regelwerk

Das Regelwerk aggregiert deterministisch nach definierten Kriterien aus den angebundenen Quellsystemen.

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.

Schlüsselpositionen identifizieren Welche Rollen sind geschäftskritisch und nachfolgerelevant? Regelwerk

Vordefinierte Kriterien wie Bus-Factor, Wertschöpfungsbeitrag und Skills-Knappheit bestimmen die Kritikalität eindeutig.

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.

9-Box-Grid berechnen Wie werden Mitarbeitende nach Leistung und Potenzial eingeordnet? Regelwerk

Die Einordnung folgt einer deterministischen Formel aus dokumentierten Performance- und Potenzialdaten.

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.

Readiness deterministisch bewerten Welche Skills fehlen einer Kandidatin gemessen am Anforderungsprofil der Zielrolle? Regelwerk

Der Soll-Ist-Abgleich der Kompetenzen folgt einem nachvollziehbaren, regelbasierten Vergleich.

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.

Nachfolge-Risiko bewerten Welche Schlüsselpositionen haben kein qualifiziertes Backup in der Pipeline? Regelwerk

Das Regelwerk markiert deterministisch jede Rolle, für die kein einsatzfähiger Nachfolger hinterlegt ist.

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.

Diversity-Pipeline-Kennzahlen aggregieren Wie ausgewogen ist die Nachfolge-Pipeline über die Dimensionen aufgestellt? Regelwerk

Die Kennzahlen werden deterministisch nach den definierten Dimensionen und mit k-Anonymität berechnet.

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.

Disparate-Impact prüfen Benachteiligt das Auswahlmuster eine geschützte Gruppe? Regelwerk

Die Vier-Fünftel-Regel wird deterministisch auf die Auswahlquoten angewendet.

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.

Aufsichtsrats-Report erstellen Welche Kennzahlen braucht der Aufsichtsrat zur Nachfolgeplanung des Vorstands? Regelwerk

Der Report wird deterministisch aus den vorhandenen Pipeline-Daten zusammengestellt.

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.

Audit-Trail für den Betriebsrat bereitstellen Welche Belege braucht der Betriebsrat zur mitbestimmten Auswahlrichtlinie? Regelwerk

Das Regelwerk stellt die protokollierte Auswahl-Logik vollständig und anonymisiert bereit.

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.

High-Potential markieren Welche Mitarbeitenden zeigen Anzeichen für hohes Führungspotenzial? KI-Agent WP/BP

Die KI markiert Kandidaten als Indikator und eskaliert sie an die Talent-Review, ohne selbst zu entscheiden.

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.

Anfechtbar durch: WP/BP

Readiness-Tendenz schätzen Wie schnell ist eine Kandidatin voraussichtlich für die Nachfolge bereit? KI-Agent WP/BP

Die KI schätzt die Readiness-Tendenz aus Skills-Gaps als Indikator und legt sie einem Menschen zur Prüfung vor.

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.

Anfechtbar durch: WP/BP

Entwicklungsmassnahmen vorschlagen Welche Trainings, Mentorings oder Stretch-Assignments bringen eine Kandidatin voran? KI-Agent WP/BP

Die KI schlägt passende Massnahmen vor, die ein Mensch bewertet und freigibt.

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.

Anfechtbar durch: WP/BP

Menschliche Aufsicht über alle Talent-Bewertungen Wird jede Talent-Bewertung von einem Menschen kontrolliert? Mensch

Ein Mensch prüft jede Bewertung im Vier-Augen-Prinzip, wie es Artikel 22 DSGVO verlangt.

Entscheidungsakte

Entscheider-ID und Rolle
Begründung der Entscheidung
Zeitstempel und Kontext

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

Talent-Review-Konferenz entscheidet Welche Kandidaten werden offiziell als Nachfolger nominiert? Mensch

Die finale Nominierung trifft ausschliesslich die menschliche Talent-Review-Konferenz.

Entscheidungsakte

Entscheider-ID und Rolle
Begründung der Entscheidung
Zeitstempel und Kontext

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

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 →

Passt dieser Agent zu Ihrem Prozess?

Wir analysieren Ihren konkreten HR-Prozess und zeigen, wie dieser Agent in Ihre Systemlandschaft passt. 30 Minuten, keine Vorbereitung nötig.

Prozess analysieren lassen

Governance-Hinweise

EU AI Act: Nicht Hochrisiko
Dieser Agent vermeidet die Hochrisiko-Einstufung des EU AI Act bewusst: Die Aggregation läuft deterministisch über ein Regelwerk, die KI markiert High-Potentials und Readiness nur als Indikator, und die finale Nominierung trifft eine menschliche Talent-Review-Konferenz. Damit bleibt die regulierte Entscheidung über Beförderungschancen nie bei der Maschine, wie es Artikel 22 DSGVO verlangt. Jede Empfehlung wird vollständig protokolliert und bleibt auf ihre Quelldaten zurückführbar. Der so entstehende Audit-Trail ist darauf ausgelegt, der Beweislastumkehr nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz standzuhalten. Die finale Personalentscheidung trifft ausschliesslich der Mensch.

Bewertung

Agent Readiness 64-71%
Governance-Komplexität 78-85%
Economic Impact 66-73%
Leuchtturm-Wirkung 64-71%
Implementation Complexity 56-63%
Transaktionsvolumen Jährlich

Voraussetzungen

  • Zugriff auf das führende HR-System mit aktuellen Stammdaten und Performance-Bewertungen
  • Definierte Kriterien für Schlüsselpositionen und Nachfolgerelevanz
  • Eine etablierte Talent-Review-Konferenz mit klaren Entscheidungsbefugnissen
  • Eine mit dem Betriebsrat abgestimmte Auswahlrichtlinie (Paragraph 95 BetrVG)
  • Eine DSGVO-konforme Verarbeitung mit k-Anonymität bei aggregierten Kennzahlen

Infrastruktur-Beitrag

Der Agent fügt sich als Analyse- und Entscheidungsschicht in die bestehende HR-Infrastruktur ein und ersetzt keine vorhandenen Talent-Management-Systeme. Er liest aus den führenden Systemen wie SAP SuccessFactors, Workday oder Eightfold, rechnet die Pipeline transparent und gibt die Ergebnisse an die menschliche Entscheidung zurück. Die deterministische Aggregations-Logik und die Audit-Engine, die jede Bewertung nachvollziehbar protokolliert, bilden dieselbe Grundlage für angrenzende HR-Agenten, die in dieselbe Talent-Datenbasis schreiben.

Was diese Erstbewertung enthält: 9 Slides für Ihr Führungsteam

Personalisiert mit Ihren Zahlen. Generiert in 2 Minuten direkt im Browser. Kein Upload, kein Login.

  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

Alle Daten bleiben in Ihrem Browser. Nichts wird an Server übertragen.

Nachfolgeplanungs-Agent

Erstbewertung für Ihr Führungsteam

In 2 Minuten eine fundierte Erstbewertung - mit Ihren Zahlen, Ihrem Risikoprofil und Branchenbenchmarks. Kein Anbieter-Logo, kein Vendor-Pitch.

Alle Daten bleiben in Ihrem Browser. Nichts wird übertragen.

Agent-Blueprint verfügbar

Für Nachfolgeplanungs-Agent existiert ein vollständiger Blueprint mit Micro-Decision-Zerlegung, Branchenvarianten und Implementierungsdetails.

Blueprint ansehen

Verwandte Agenten

Strategic-HR-Analytics-Agent

Im Pflicht-Reporting ist nicht die schönste Kennzahl entscheidend, sondern die belastbarste - jede Zahl nachweisbar Regelwerk, KI-Indikator oder Mensch zugeordnet.

K
Readiness: 66-73%
Economic: 71-78%
Governance: 76-83%
Micro-Decisions: 13
Quartalsweise

Häufige Fragen

Trifft der Agent eigenständige Nachfolgeentscheidungen?

Nein. Der Agent aggregiert Daten und erzeugt Empfehlungen. Die finale Nominierung trifft ausschliesslich die menschliche Talent-Review-Konferenz - die KI markiert nur als Indikator.

Warum ist das kein EU-AI-Act-Hochrisiko-System?

Der Agent lässt die regulierte Entscheidung nie bei der Maschine: Die Aggregation ist deterministisch, die KI markiert High-Potentials und Readiness nur als Indikator, und ein Mensch entscheidet jede Beförderung. Genau das hält Artikel 22 DSGVO und Anhang III des EU AI Act stand.

Wie wird die DSGVO-Konformität bei Leistungsdaten sichergestellt?

Alle Daten werden nach nachvollziehbaren Regeln verarbeitet, jede Verarbeitung ist protokolliert, aggregierte Kennzahlen nutzen k-Anonymität, und ein Mensch kontrolliert jede Bewertung im Sinne von Artikel 22 DSGVO.

Wie schützt der Audit-Trail vor Diskriminierungsklagen?

Der Agent macht die Auswahl-Logik vollständig nachvollziehbar und prüft die Auswahlquoten mit der Vier-Fünftel-Regel. So kann der Arbeitgeber die Beweislastumkehr nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz erfüllen, statt sie zu fürchten.

Was bekommt der Betriebsrat?

Der Betriebsrat erhält die protokollierte Auswahlrichtlinie und die Beurteilungsgrundsätze, die nach Paragraph 94 und Paragraph 95 BetrVG seiner Mitbestimmung unterliegen - anonymisiert und nachvollziehbar.

Ersetzt der Agent unser bestehendes Talent-Management-System?

Nein. Der Agent legt sich als Analyse- und Entscheidungsschicht über die bestehende Infrastruktur und liest aus SAP SuccessFactors, Workday oder Eightfold - er ersetzt kein vorhandenes System.

Was passiert als Nächstes?

1

30 Minuten

Erstgespräch

Wir analysieren Ihren Prozess und identifizieren den optimalen Startpunkt.

2

1 Woche

Discover

Mapping Ihrer Entscheidungslogik. Regelwerke dokumentiert, Decision Layer designt.

3

3-4 Wochen

Build

Produktiver Agent in Ihrer Infrastruktur. Governance, Audit Trail, prüfungsfähig ab Tag 1.

4

12-18 Monate

Eigenständig

Voller Zugang zu Quellcode, Prompts und Regelversionen. Kein Vendor Lock-in.

Diesen Agent implementieren?

Wir bewerten Ihre Prozesslandschaft und zeigen, wie dieser Agent in Ihre Infrastruktur passt.