Marktgröße und -anteil für People Analytics nach Komponenten (Software, Dienste); Bereitstellungsmodus (lokal, Cloud-basiert); Unternehmensgröße (kleine und mittlere Unternehmen, große Unternehmen); Endbenutzer (Telekommunikation und IT, BFSI, Gesundheitswesen, Fertigung, Einzelhandel und Konsumgüter, Bildung, Reisen und Gastgewerbe, Sonstige) – Globale Angebots- und Nachfrageanalyse, Wachstumsprognosen, Statistischer Bericht 2025–2037

People Analytics-Markt: Wachstumstreiber und Herausforderungen

Wachstumstreiber

• Schwerpunkt auf Diversität, Gleichberechtigung und Inklusion (DEI): Viele Unternehmen nutzen heute People Analytics, um die Gleichberechtigung in ihren Unternehmen zu fördern. Im Oktober 2023 stellte Willis Towers Watson seine neue Global Pay Equity Analytics Suite vor. Diese nutzt künstliche Intelligenz, um Lohnunterschiede gemäß den globalen Standards neuer ESG-Audits zu modellieren und zu beheben. Dies ermöglicht es Unternehmen, ein gerechteres Arbeitsumfeld zu schaffen. Anhand von Daten zu Einstellungen, Beförderungen und Vergütungen können Unternehmen den D&I-Fortschritt überwachen und gezielt Bedarfsbereiche adressieren.
• Nachfrage nach Echtzeit-Einblicken in die Belegschaft: Die Nachfrage nach Echtzeit- und nutzbaren Daten über die Belegschaft erhöht den Druck auf die Einführung verbesserter Analyselösungen. Im Juli 2023 führte Crunchr ein Low-Code-Analysestudio ein. Damit konnten HR-Teams mehr Ad-hoc-Berichte erstellen und eigene, benutzerdefinierte Dashboards erstellen. Es umfasste eine Self-Service-Berichtsfunktion und die Möglichkeit, Daten nach Rolle, Dienstjahren und Region zu segmentieren. Dies hilft HR-Experten, schnellere Entscheidungen auf Grundlage ihrer Datenanalysen zu treffen. Die Echtzeitverfügbarkeit von Daten ermöglicht zeitnahes Eingreifen bei neu auftretenden Problemen und die Verfolgung wichtiger Trends und Kennzahlen im Personalwesen.

Unterbrechungen in der Lieferkette durch People Analytics

Der Bedarf an ausgefeilterer Systemintegration, KI-gestützten Plattformen und Datenwissenschaftlern sowie die zunehmende Abhängigkeit von Echtzeit-Talentanalysen und prädiktiver Modellierung in Unternehmen treiben die Einführung von People Analytics voran. Laut dem US-amerikanischen Wirtschaftsministerium (BLS) stieg die Beschäftigung im HR-Technologiesektor im Jahr 2024 im Vergleich zum Vorjahr um 17 %, während die Nachfrage nach KI/ML-Ingenieuren und Workforce-Analytics-Spezialisten zunimmt.

Konjunkturindikatoren belegen Anzeichen für einen Angebotsrückgang und steigende Betriebskosten. Der Erzeugerpreisindex (PPI) für HR-Software stieg im ersten Quartal 2024 auf 4,3 %, was hauptsächlich auf die hohen Kosten für Cloud-Speicher und Back-End-Computing zurückzuführen ist. Gleichzeitig stieg der Verbraucherpreisindex (CPI) für Analysedienste aufgrund des anhaltenden Mangels an Fachkräften im Bereich Daten- und Workforce-Intelligence um 5,1 %.

Was die Infrastrukturausgaben betrifft, plante das US-Energieministerium (DOE) im Jahr 2024 Investitionen in Höhe von 2,1 Milliarden US-Dollar für grüne Rechenzentren, um die Energiekosten für das Training von KI-Modellen zu minimieren. Gleichzeitig lieferte Indien Talent-Analytics-Dienste im Wert von 620 Millionen US-Dollar nach Südostasien und festigte damit seinen Status als globales Zentrum für HR-Analytics. Der US-Softwaremarkt wird im Jahr 2024 voraussichtlich ein Volumen von 451,8 Milliarden US-Dollar für analysebasierte Software generieren. Dies unterstreicht die weltweite Dominanz der USA als Softwareanbieter.

Integration von KI und ML

KI und ML revolutionieren die grundlegende Struktur des People Analytics-Marktes. Durch den Einsatz intelligenter Algorithmen in den Bereichen Rekrutierung, Bindung und Personalplanung entwickeln Unternehmen die HR-Funktion von einem taktischen zu einem prädiktiven strategischen Geschäftspartner. Beispielsweise sind prädiktive Fluktuationsmodelle, die potenzielle Fluktuationsrisiken identifizieren, für rechtzeitige Interventionen durch Personalabteilungen hilfreich. Wie das US-Arbeitsministerium berichtete, trugen solche KI-basierten Modelle dazu bei, die Kosten der Mitarbeiterfluktuation bis 2023 um bis zu 18 % zu senken. Gleichzeitig stellte die US-amerikanische Equal Employment Opportunity Commission (EEOC) fest, dass der Einsatz von ML in den Rekrutierungstools vorurteilsbedingte Ungleichheiten bei der Einstellung um 30 % eliminierte.

Die Kombination von KI und ML ist je nach Anwendungsbereich und Entwicklungsstand der Plattform in verschiedenen Anwendungen und Plattformen inkonsistent. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Akteure im Bereich People Analytics und ihren Geschäftswert:

Steigende 5G-Nutzung

Die Nutzung von 5G-Netzen fördert Echtzeit Analytics in People-Analytics-Plattformen, vor allem aufgrund der extrem niedrigen Latenz (unter 10 ms) und der hohen Bandbreite. Diese Infrastruktur ermöglicht die Echtzeiterfassung von Daten von IoT-Geräten, Wearables und Edge-Systemen und liefert wertvolle Informationen über Aktivität, Produktivität und Wohlbefinden der Belegschaft. Eine Studie des National Institute of Standards and Technology (NIST) zeigt, dass 5G-fähige industrielle Wearables die Echtzeit-Produktivitätsverfolgung in vernetzten Branchen um 25 % verbessern. Gleichzeitig stellte die Federal Communications Commission (FCC) fest, dass Lösungen zur Fernüberwachung der Belegschaft die Datenübertragungsgeschwindigkeit um 20 % erhöhen, was schnelle Entscheidungen und Compliance-Maßnahmen ermöglicht.

Unternehmen, die 5G-gestützte HR-Technologien implementiert haben, profitieren bereits von Vorteilen hinsichtlich Betrieb, Sicherheit und Entscheidungszeit. Die folgende Tabelle zeigt die jüngsten Implementierungen und ihre konkreten Ergebnisse:

Herausforderungen

• Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Compliance: Angesichts der wachsenden Menge an Mitarbeiterdaten, die von Unternehmen erfasst und analysiert werden, ist die Einhaltung der Datenschutzgesetze unerlässlich. Dazu gehören DSGVO, CCPA und andere regionale und nationale Gesetze und Vorschriften. Verstöße ziehen hohe Bußgelder nach sich und wirken sich negativ auf den Ruf des Unternehmens bei Kunden und Partnern aus. Gesundheitsorganisationen müssen umfassende Richtlinien und Protokolle zur Datenverwaltung entwickeln, die rechtlich und ethisch vertretbar sind. Darüber hinaus ist es wichtig sicherzustellen, dass die Mitarbeiterdaten durch strenge Sicherheitsmaßnahmen geschützt sind, die den Zugriff durch Unbefugte verhindern. Aufgrund ständig neuer Richtlinien sind regelmäßige Audits und die Aktualisierung der Datenschutzmaßnahmen erforderlich.

• Integration in bestehende Systeme: Die Einführung neuer Analysetools in bestehende Personalsysteme kann Herausforderungen mit sich bringen und viel Zeit und Aufwand erfordern. Es können Kompatibilitätsprobleme und inkompatible Datenformate auftreten und neue Integrationen erforderlich sein. In manchen Fällen müssen Unternehmen Middleware oder APIs erwerben, um einen effektiven Datenfluss zwischen den Systemen zu ermöglichen. Dies erfordert eine gute Planung und Tests, um die Entstehung von Datensilos zu vermeiden und die Qualität der Berichte zu gewährleisten. Die Bewältigung dieser Integrationsherausforderungen ist entscheidend, um die Vorteile der Implementierung von People Analytics zu nutzen. Der Integrationsprozess kann in mehrere Phasen unterteilt werden, um Risiken zu minimieren und Ressourcen effizienter zu steuern.