Mit diesem Buch und dem Automated-HR-Model legt Marco Klein eine Veröffentlichung vor, die für den Einsatz im Human Resource Management die konsequente und integrierte Anwendung von Künstlicher Intelligenz vorsieht. Die Radikalität seines Ansatzes führt zu einem in sich geschlossenen, integrierten Betriebsmodell für das Human Resource Management in Unternehmen, das KI als organisatorischen Kern einer neu gedachten HR-Funktion und nicht nur als ergänzendes Werkzeug begreift.

Dr. Klein beschreibt eine ernüchternde Ausgangslage, die er zugleich präzise diagnostiziert: Die HR-Funktion leidet seit Jahren unter steigenden Kosten, wachsender Komplexität und einer strukturellen Unfähigkeit, die Möglichkeiten der Digitalisierung umfassend zu nutzen. 
 

Wer heute in die HR-Praxis schaut, sieht eine Flut von Apps, Portalen und Einzellösungen – aber kein integriertes Modell, das KI als integrale Betriebsgrundlage versteht. Gleiches gilt für Literatur und Forschung. KI-Anwendungsfälle für HR werden als einzelne Aspekte für einzelne Funktionen betrachtet. Eine integrative, modelltheoretische Perspektive, die von der Datenarchitektur und den rechtlichen Rahmenbedingungen über die Organisationsform bis hin zu ethischen und gesellschaftlichen Implikationen reicht, fehlt bislang. Genau hier setzt dieses Buch an. Es formuliert einen vollständig KI-basierten HR-Ansatz, der operative Services, strategische Steuerung, IT-Architektur und Organisationsdesign in einem konsistenten Rahmen vereint. 

Das vorliegende Buch ist in einem anspruchsvollen Spannungsfeld positioniert: Es verbindet die theoretische Durchdringung aktueller KI-Technologien in HR – von Large Language Modellen über agentische KI bis hin zu prädiktiver Analytik – mit einer dezidierten Analyse rechtlicher Rahmenbedingungen (EU AI Act, DSGVO) sowie kultureller und ethischer Anforderungen. Das integrierte Rahmenwerk für den KI-Einsatz in HR, das der Autor in Kapitel 4 entwickelt, bietet dabei einen systematischen Orientierungsrahmen, den man so für den HR-Bereich erstmals in der Literatur findet. Gleichzeitig wird versucht, die dargelegten Grenzen bestehender HR-Organisationsmodelle – vom klassischen Dave-Ulrich-Modell bis zu E-HRM-Ansätzen – mit der beschriebenen KI-basierten Gesamtlösung zu überwinden.

Ein zentrales und in seiner Tragweite oft unterschätztes Fundament von KI im HR-Kontext ist die Qualität der zugrundeliegenden Daten. Hier ist kritisch zu hinterfragen, ob die verfügbare Datenbasis ausreicht und welcher Aufwand notwendig ist, diese qualitativ angemessen bereitzustellen. Dr. Klein macht deutlich, dass KI in HR nur dann zuverlässig, fair und belastbar funktionieren kann, wenn die Prozesse im HR exakt beschrieben und die Daten zu Personen und Organisationsstrukturen vollständig, inhaltlich korrekt, standardisiert und harmonisiert vorliegen. Damit sind nicht zu unterschätzende Voraussetzungen genannt, da die Praxis in vielen Fällen erheblichen Aufwand zur Datenbereinigung und/oder Datenergänzung leisten muss. Die Forschung sollte sich dazu verstärkt mit Methoden zur Sicherstellung von Daten-Integrität und Daten-Governance in KI-gestützten HR-Systemen auseinandersetzen.

Für die unternehmerische Praxis bietet das Buch einen konkreten, schrittweisen Orientierungsrahmen: von der Bestandsaufnahme bestehender HR-Prozesse und Datenqualitäten, über die Einführung erster KI-gestützter Use Cases, bis hin zur vollständigen Umsetzung des Automated-HR-Models. Die provokanten Leitthesen – „Nearly No Human Resource in Human Resource“ und „No HR-IT-Systems in Human Resource“ – sind dabei so zu verstehen, dass nicht auf die menschliche Rolle verzichtet wird, sondern diese neu zu definieren ist, als Gestalter, Steuerer und Verantwortungsträger in einem KI-basierten HR-System. Zudem ist dieser Aspekt gut übertragbar auf weitere Unternehmensbereiche wie der Finanz, der Beschaffung oder dem Vertrieb.

Für die Forschungsgemeinschaft eröffnet das vorliegende Werk eine Vielzahl von Anknüpfungspunkten: Wie lassen sich die Qualitätskriterien des Automated-HR-Models empirisch validieren? Reicht damit die Qualität solcher Systeme oder wo braucht es den „Human in the loop?“ Welche institutionellen Arrangements – etwa KI-Governance-Strukturen – sind notwendig, um die skizzierten Modelle in die Praxis zu überführen? Wie verändert sich das Kompetenzprofil von HR-Professionals, wenn KI administrative Routinen übernimmt? Welche gesellschaftlichen Rückkopplungen entstehen, wenn KI-gestützte HR-Systeme flächendeckend in Organisationen eingesetzt werden? Aber auch: welche Schwächen sind damit verbunden? Für diese und weitere Fragen – etwa im Schnittfeld von Arbeitssoziologie, Organisationspsychologie und Informationssystemforschung – bietet das vorliegende Werk einen Rahmen. Das schafft Ideen für neue Forschungsfragen, die mit empirischen Studien, Fallanalysen und theoretischen Weiterentwicklungen aus dem Blickwinkel der Wirtschaftsinformatik, der Betriebs­wirtschaftslehre und auch der Arbeitssoziologie sowie -psychologie angegangen werden können.

Ich empfehle dieses Buch nachdrücklich all jenen, die in Wissenschaft und Praxis nach Hinweisen suchen, wie KI nicht inkrementell, sondern transformativ in zentralen Unternehmensfunktionen eingesetzt werden kann. Dr. Marco Klein hat mit dem Automated-HR-Model einen Grundstein gelegt, wie man sich zukünftig die Gestaltung von HR-Funktion und des gesamten HRM-Bereichs vorstellen kann. Zugleich werden damit neue Ansatzpunkte für eine HR-Forschungsagenda geliefert. Ich wünsche dem Werk eine große Beachtung.