pro-kom
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Die Dynamik moderner Arbeitswelten stellt kleine und mittlere Unternehmen vor Herausforderungen im Kompetenzmanagement. Fachkräftemangel, Fluktuation und technologische Transformationen erfordern praxisnahe Verfahren zur Erfassung, Analyse und Prognose relevanter Kompetenzen.
Im Forschungsprojekt pro-kom wurde ein partizipativ entwickeltes Befragungsinstrument mit elf Kompetenzclustern erstellt, das auf bestehenden Kompetenzmodellen und empirischen Vorarbeiten basiert. In Workshops und Expert*inneninterviews konnte das Instrument validiert werden, um die Akzeptanz sicherzustellen und die Praxisrelevanz zu prüfen und zu bestätigen. Durch die modulare Clusterstruktur bildet das Instrument somit die Basis für ein digitales Tool zur prognosebasierten Kompetenzreflexion und eröffnet Perspektiven für datenbasiertes Personalmanagement und Forschung in KMU.
In the face of accelerated digital and demographic transformations, traditional competency models reveal limitations in their capacity to dynamically adapt for future workforce planning. Existing models, predominantly static, are inadequate for forecasting and strategically aligning competencies in a dynamic environment. This paper presents an approach that extends an existing competency model, creating a dynamic framework to predict the relevance of competencies. Using a qualitative method, competencies are clustered based on their coherence and relevant connections between them are identified. A supplementary quantitative study further determines the expected changes in competency relevance from a practical perspective. The integration of these results into the competency model offers a proactive tool for workforce development and strategic planning.
With digitalization and automation, today's economy is undergoing fundamental changes. Organizations are facing increasing complexity and dynamism, coupled with demographic shifts that require changing workforce skills and organizational flexibility. To ensure a sustainable competitive advantage, it is necessary to efficiently deploy employees based on demand. In addition, a method for early identification and targeted development of future competencies within an appropriate forecasting horizon is required. Building on theoretical foundations, this paper examines the practical challenges of describing and assessing competencies. It also examines the interrelationships between competencies and between competencies and external factors. The paper categorizes competencies based on hierarchical level and task composition, and examines relationships between competencies and external factors. It proposes a novel multi-dimensional, layered, and dynamic competency model as a holistic approach to competency management and forecasting. Finally, this paper outlines steps for validating and implementing the model, and assesses its potential for practical application in organizations navigating the evolving digital landscape.
Die gegenwärtige Arbeitswelt erlebt durch die Megatrends Digitalisierung und Automatisierung einen tiefgreifenden Wandel. Eine stetig wachsende Marktkomplexität und -dynamik sowie der demografische Wandel verändern die Kompetenzanforderungen an die Mitarbeitenden und fordern eine hohe Flexibilität der Unternehmen.
Neben dem bedarfsorientierten Einsatz der Mitarbeitenden bedarf es
einer Möglichkeit zur frühzeitigen Identifikation zukünftig erforderlicher Kompetenzen.
Die moderne Arbeitswelt erfordert neue Kompetenzen, insbesondere im kognitiven, sozialen und technologischen Bereich. Die angestrebten Ergebnisse des Forschungsprojekts ‚pro-kom‘ sollen kleine und mittlere Unternehmen (KMU) dazu befähigen, zukünftige Kompetenzbedarfe frühzeitig zu identifizieren und bestehende Lücken zu schließen. Mithilfe eines Kompetenzprognose-Tools sollen KMU so in die Lage versetzt werden, ihre Wettbewerbsfähigkeit in der gegenwärtigen, sich kontinuierlich verändernden Arbeitswelt zu erhalten. Mit diesem Ziel ist das AiF-Projekt ‚pro-kom‘ mit einer Laufzeit von zwei Jahren gestartet. Die Grundlage für das Projekt bildet eine Analyse der relevanten Kompetenzen sowie Kompetenzmodelle. In den durchgeführten Expert:inneninterviews wurden zudem die Relevanz des Themas und die Herausforderungen bei der Implementierung von Kompetenzmanagement deutlich. Darüber hinaus zeigte sich, dass das Thema Künstliche Intelligenz (KI) bei KMU zwar auf Interesse stößt, die praktische Umsetzung jedoch bislang eine untergeordnete Rolle spielt.
