Gegenstand des Vorhabens ist die Entwicklung einer Webplattform für Geschäftskunden, die auf Methoden der künstlichen Intelligenz basiert. Wir planen durch automatisierte Fähigkeiten-Tests bei Teams von Datenspezialisten den Ist-Zustand eines Teams abzubilden.

Durch die mit der Zeit größer werdende Datenmenge können wir durch Ähnlichkeitsanalysen (Abgleich mit ähnlichen Teams, die bereits in unserer Datenbank sind) für potentielle Kunden einen individuellen Soll-Zustand errechnen. Die sich daraus ergebenden Kompetenzlücken eines Teams werden durch ein sogenanntes Recommender-System verarbeitet. Ein Kunde erhält somit eine Empfehlung, welche Online-Kurse und welche Mitarbeiterprofile die Kompetenzlücken am besten schließen, und zwar unter Berücksichtigung der Wirtschaftlichkeit dieser Entscheidung.

So erhält ein potentieller Kunde eine klare Handlungsempfehlung und kann bei den Einstellungen die gleichen Fähigkeiten-Tests verwenden, um abzugleichen, ob ein Kandidat dem empfohlenen Profil entspricht.

Derzeitige Recommender-Systeme lösen nur eines der Teilprobleme und basieren hinsichtlich der Online-Kurse auf persönlicher Präferenz der Nutzer. Kern unserer technologischen Innovation ist ein sogenanntes ‚Knowledge-based Recommenender System‘, das die Teamproduktivität eines Teams optimieren soll und eine datengetriebene Abwägung bei der Entscheidung ‘Einstellen oder Weiterbilden eines Mitarbeiters‘ ermöglicht.Diese technologische Innovation dient als Grundlage für eine wirtschaftliche Ergebnisverwertung.

• Dr. rer. nat. Thomas Hoppe (Projektleitung)