HR Data Dudes

Über Gehaltstransparenz im Recruiting haben wir schon gesprochen. Diesmal drehen wir die Perspektive um: Was bedeutet Entgelttransparenz eigentlich innerhalb eines Unternehmens?

Dafür hat Tim mit Björn, unserem Compensation-&-Benefits-Experten bei den HR Data Dudes, genau den richtigen Gesprächspartner dabei. Gemeinsam schauen wir darauf, was HR jetzt konkret vorbereiten kann – auch wenn noch längst nicht jede Detailfrage geklärt ist.

Und der Handlungsbedarf ist nicht gerade klein: In einer Aon-Befragung hielten nur 13 % der befragten Verantwortlichen ihr Unternehmen für vorbereitet. Noch spannender: Nur rund 48 % verfügten über einen robusten Prozess zur Bewertung von Jobs.

Wir sprechen unter anderem darüber:

• warum gleiche Jobtitel noch lange keine gleichwertige Arbeit bedeuten
• wie Kompetenzen, Verantwortung, Anforderungen und Arbeitsbedingungen helfen können, Jobs vergleichbar zu machen
• warum Jobarchitektur und Job Grading plötzlich enorm relevant werden
• weshalb Gehaltsunterschiede nicht automatisch problematisch sind – willkürliche Unterschiede aber schon
• wo Daten Inkonsistenzen sichtbar machen und wo daraus echte Managemententscheidungen werden
• warum Entgelttransparenz bestehende Probleme nicht erzeugt, sondern sie häufig erst sichtbar macht
• und weshalb „Unsere Daten sind noch nicht gut genug“ keine Dauerausrede sein sollte.

Natürlich sprechen wir auch über den viel diskutierten Daimler-Truck-Fall und darüber, warum Unternehmen nicht darauf warten sollten, bis sämtliche gesetzlichen Details abschließend geklärt sind. Wichtig: Wir sind keine Juristen und diese Folge ersetzt keine Rechtsberatung.

Leseempfehlung:

• Mercer Global Pay Transparency Survey 2026 
• Aon Europe Pay Transparency Study 2025

Besonders praktisch wird es zum Schluss: Was kann ein Unternehmen in den nächsten vier bis acht Wochen konkret tun?

Björn empfiehlt im Kern drei Schritte:

1. Bestandsaufnahme: Welche Gehalts-, Job- und Personaldaten haben wir überhaupt?
2. Jobarchitektur prüfen: Können wir gleiche und gleichwertige Arbeit nachvollziehbar bestimmen?
3. Vergütung analysieren: Welche Unterschiede können wir objektiv erklären – und welche nicht?

Am Ende solltet ihr drei Fragen beantworten können:

Wo sind wir ready? Wo haben wir ein Datenproblem? Und wo haben wir ein Vergütungsproblem?

Die wichtigste Botschaft dieser Folge ist entsprechend simpel:

Fangt an.

Nicht perfekt. Nicht vollständig. Aber jeder Schritt, den ihr heute macht, ist einer, den ihr später nicht unter Zeitdruck nachholen müsst.

🎧 Viel Spaß mit der neuen Folge HR Data Dudes!

HR hat selten zu wenig Probleme – eher zu viele. Die eigentliche Herausforderung ist deshalb nicht, dass wir Probleme erkennen, sondern herauszufinden, warum sie entstehen und was wir konkret verändern können.

In dieser Folge sprechen Tim Verhoeven und Marcel Rütten darüber, wie aus Daten echte Problemlösung wird – und warum es oft wenig bringt, direkt mit Maßnahmen loszurennen, bevor die eigentliche Ursache verstanden ist.

Wir schauen uns drei einfache Methoden an, die dabei helfen können:

• Root Cause Analysis: vom sichtbaren Problem zur eigentlichen Ursache
• 5 Why: durch wiederholtes Nachfragen Schritt für Schritt tiefer gehen
• Fishbone: ein Problem systematisch aus verschiedenen Perspektiven analysieren

Anhand konkreter HR-Beispiele zeigen wir, wie aus einem vermeintlich simplen Problem wie hoher Fluktuation plötzlich Themen wie Führung, Kommunikation, Compensation oder fehlende Führungskräfteentwicklung sichtbar werden können.

Außerdem geht es um die Frage, wann welche Methode besonders hilfreich ist: Fishbone eher für den breiten Einstieg, wenn noch unklar ist, wo das Problem liegt; 5 Why für einen bereits identifizierten Ursachenstrang; Root Cause Analysis als strukturierter Prozess vom Problem bis zur Umsetzung und anschließenden Wirkungskontrolle. Und natürlich lassen sich die Methoden auch miteinander kombinieren.

Im Fail der Folge diskutieren wir außerdem die aktuelle Debatte rund um KI und Berufseinsteigerjobs – und warum aus zwei parallelen Entwicklungen noch lange keine Kausalität wird: https://www.zeit.de/arbeit/2026-09/arbeitsstellenrueckgang-berufseinsteiger-kuenstliche-intelligenz-arbeitsmarkt?freebie=765d65f5  

Empfehlung der Folge: State of HR (DGFP und Gallup) https://www.dgfp.de/aktuell/pressemitteilung-state-of-hr-2026-hr-gewinnt-strategisch-an-bedeutung-kaempft-aber-weiter-mit-umsetzung-und-wirkung „Kernaussage: HR hat die richtigen Themen auf der Agenda – doch Wirkung entsteht erst durch Umsetzung, Systematik und Führungspraxis.“  "Welche geschäftlichen Faktoren verursachen derzeit die bedeutendsten Veränderungen in Ihrer People-Strategie? Kostensenkung oder Margendruck auf Platz 1 mit 57 %“

Die zentrale Botschaft:

Nicht das Symptom behandeln, sondern die Ursache verstehen.

Denn Daten helfen uns nicht nur dabei, Probleme sichtbar zu machen. Sie helfen vor allem dabei, sie zu strukturieren, zu priorisieren und am Ende bessere Entscheidungen zu treffen.

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Connected to Win: Unser Sneak Preview auf die Indeed Future Works

Diesmal gibt es ein Special bei den HR Data Dudes – und zum ersten Mal ist Ute Neher zu Gast.

Gemeinsam mit Tim Verhoeven werfen wir einen Blick auf die kommende Indeed FutureWorks in Düsseldorf und sprechen darüber, was hinter dem diesjährigen Motto „Connected to Win – the future of hiring is integrated, intelligent and human“ steckt.

Im Mittelpunkt steht die Frage, die viele HR-Organisationen gerade beschäftigt: Wir haben KI eingeführt, Prozesse automatisiert und immer mehr Technologien im Einsatz – aber wie bringen wir Menschen, Daten und Systeme jetzt wirklich sinnvoll zusammen?

Wir sprechen unter anderem darüber:

• warum Technologie für uns Enabler und nicht Selbstzweck ist
• weshalb Recruiting auch in einer KI-Welt menschlich bleiben sollte
• welche Sessions Ute rund um AI, Integration und Skills moderieren wird
• warum Entgelttransparenz weit mehr als nur eine rechtliche Pflicht sein kann
• was die HR Data Dudes bei ihrer nächsten gemeinsamen Hack-Session vorhaben
• wie Unternehmen, ATS, Agenturen und Plattformen besser zusammenspielen können
• was Recruiting von Marketing und Sponsoring über Erfolgsmessung lernen kann
• und welche Rolle die Future Pulse Survey rund um Workforce und AI spielen wird.

Natürlich gibt es auch unsere persönlichen Highlights: von echten Praxis-Cases über den Blick hinter die Indeed-Kulissen bis hin zu Florian Schröder mit „Arbeit, Glück und Wahnsinn“.

Und vielleicht lässt sich die gemeinsame Haltung dieser Folge am besten so zusammenfassen:

Der Mensch gehört in den Mittelpunkt. Daten sind das Fundament. Technologie ist der Enabler.

🎧 Viel Spaß mit unserem Sneak Preview auf die Indeed FutureWorks!

Und wer Ute noch nicht kennt - hier eine dringende Folgeempfehlung: https://www.linkedin.com/in/uteneher/ 

Plakate, Karrieremessen, Fahrzeuge, Radio, Print, Point of Sale: Offline-Personalmarketing ist alles andere als tot. Aber während wir bei Online-Kampagnen jeden Klick analysieren, scheint bei Offline-Maßnahmen erstaunlich oft das Prinzip Hoffnung zu gelten.

In dieser Folge sprechen Tim Verhoeven und Marcel Rütten darüber, wie sich Offline Recruiting und Employer Branding datengetriebener planen und messen lassen – und warum ein hübsches Plakat allein noch keine erfolgreiche Kampagne macht.

Wir sprechen unter anderem darüber:

• welche Kanäle eigentlich alles zu Offline-Personalmarketing gehören
• warum fehlendes Tracking gerade bei teuren Kampagnen problematisch ist
• wie QR-Codes, UTM-Parameter und eigene Landingpages Offline- und Online-Daten verbinden können
• warum ein QR-Code allein noch lange kein gutes Tracking bedeutet
• wie Out-of-Home-Kampagnen regional und sogar auf einzelne Standorte heruntergebrochen werden können
• warum Zielgruppen- und Standortdaten kritisch hinterfragt werden sollten
• wie man Wettbewerber und konkrete Anlässe sehr gezielt für Offline-Recruiting nutzen kann
• und weshalb Karrieremessen längst nicht mehr komplett „offline“ sind.

Außerdem erzählen wir aus der Praxis: von Recruiting-Werbung direkt vor dem Wettbewerber, gebrandeten Regenschirmen, Messe-Tracking über ATS-Daten und der Frage, ob Besucher am Messestand wirklich Interesse am Arbeitgeber hatten  oder einfach nur Kaffee und Waffeln wollten.

Die wichtigste Botschaft:

Offline kann extrem gut funktionieren. Aber wenn ihr nicht vorher definiert, was ihr erreichen wollt und wie ihr den Erfolg messen könnt, wird aus Personalmarketing schnell teurer Aktionismus.

Denn Out of Home gehört weiterhin in den Kanalmix – man muss es nur von Anfang bis Ende denken.

🎧 Viel Spaß mit der neuen Folge HR Data Dudes!

Was erzählt ChatGPT eigentlich über euch als Arbeitgeber? Und noch wichtiger: Könnt ihr dieses Bild beeinflussen?

In dieser Folge spricht Tim Verhoeven mit Sascha Kubak über GEO – Generative Engine Optimization. Die Idee erinnert an SEO: Während Unternehmen jahrelang ihre Sichtbarkeit bei Google optimiert haben, entsteht gerade ein neuer Schauplatz. Bewerber:innen fragen ChatGPT, Gemini oder Claude nach Arbeitgebern, Gehältern, Führung, Work-Life-Balance oder Unternehmenskultur.

Sascha und sein Team haben bereits mehr als 100 Arbeitgeber analysiert. Eine der spannendsten Erkenntnisse: Die Antworten der KI-Modelle sind teilweise erstaunlich stabil – gleichzeitig unterscheiden sich die verwendeten Quellen zwischen den Modellen deutlich. Gerade Arbeitgeberbewertungsportale wie kununu und Glassdoor spielen eine wichtige Rolle. Und eine Hochglanz-Karriereseite allein reicht möglicherweise nicht: Wenn Eigen- und Fremdbild auseinanderliegen, können KI-Modelle durchaus skeptisch reagieren.

Tim und Sascha diskutieren außerdem, warum GEO kein kurzfristiger Hype sein dürfte, weshalb Manipulation der falsche Weg ist und warum Employer Branding künftig noch stärker darauf hören muss, was andere über einen Arbeitgeber sagen.

Empfohlene Podcast-Episoden:

Die erwähnte HR-Data-Dudes-Folge #81 über Dashboards und den Einsatz von LLMs bei Design, Strukturierung und Inspiration.

Fact / Fail der Folge:

Überraschend stabil: In den bisherigen Messungen zeigten die untersuchten KI-Modelle über längere Zeiträume konsistente Antworten.

Empfehlung der Folge:

Arbeitgeber sollten ihre Präsenz auf unabhängigen Quellen systematisch beobachten, insbesondere Arbeitgeberbewertungsportale, und GEO nicht als Manipulationsaufgabe, sondern als datenbasiertes Monitoring des eigenen Arbeitgeberbildes verstehen.

Hier der Link zum GEO-Tool (15 % Rabatt für unsere Hörer:innen)

Mehr als 3 Jahre alt, aber trotzdem noch aktuell - Tim war seiner Zeit auf Linkedin voraus

Und wie immer: Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!

Heute gibt es eine Rarität bei den HR Data Dudes: eine Solo-Folge mit Tim Verhoeven.

Im Mittelpunkt steht ein Begriff, der ziemlich gut beschreibt, was dieser Podcast seit Jahren versucht: Critfluencing – also Influencing mit kritischem Blick, Daten und Evidenz statt möglichst lauten Behauptungen.

Denn gerade bei Themen wie KI, Recruiting und der Zukunft von HR erleben wir immer wieder dasselbe Muster: Dramatische Aussagen bekommen Reichweite, Zahlen werden aus dem Kontext gerissen und Meinungen plötzlich zu Fakten erklärt.

In dieser Folge geht es unter anderem darum:

• warum der Begriff „Influencer“ zunehmend negativ besetzt ist
• welche drei problematischen Influencer-Typen Tim unterscheidet
• warum wir gerade die Menschen besonders kritisch hinterfragen sollten, deren Meinung wir eigentlich teilen
• welche Recruiting-Mythen sich hartnäckig halten
• warum selbst vermeintlich plausible Zahlen manchmal überhaupt keine belastbare Quelle haben
• weshalb Angst und Drama rund um den „Jobkiller KI“ oft besser funktionieren als nüchterne Daten
• warum Human in the Loop alleine noch keine Lösung ist
• was Automation Bias mit unseren Entscheidungen macht
• und warum HR seine eigene AI Literacy möglicherweise deutlich überschätzt

Dazu gibt es mehrere aktuelle Studien: unter anderem eine ILO-Analyse zu rund 80 Millionen Jobs in ASEAN, Forschung zu diskriminierenden KI-Empfehlungen im Recruiting und eine deutsche Studie zur AI Literacy von HR-Verantwortlichen.

Die zentrale Botschaft:

Wenn AI First irgendwann nicht zu Human Last werden soll, müssen wir lernen, kritischer zu werden – gegenüber KI, gegenüber Studien, gegenüber Influencern und auch gegenüber unseren eigenen Überzeugungen.

Also: Quellen prüfen. Zahlen hinterfragen. Motivation verstehen. Und vielleicht selbst ein bisschen mehr Critfluencer werden.

🎧 Viel Spaß mit der neuen Folge HR Data Dudes.

Unsere Folgen: 

Youtube Kanal von Marvin Wildhage: https://www.youtube.com/@MarvinWildhage

Folge 54  “Verantwortungsvolle Umgang mit Daten”: https://open.spotify.com/episode/4UXI6nAlB0EzXO7ED9oeGm?si=9786af61236c43bd

ILO Studie: https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-labour-markets-asean-significant-exposure-limited

Wie baut man heute eigentlich ein gutes Dashboard und wie viel davon kann KI inzwischen übernehmen?

In dieser Folge sprechen Tim Verhoeven und Marcel Rütten darüber, wie sich der Bau von Dashboards durch ChatGPT, Claude & Co. verändert hat. Denn ein erster klickbarer Prototyp kann heute innerhalb weniger Minuten entstehen. Die spannendere Frage ist deshalb längst nicht mehr nur: Kann KI ein Dashboard bauen? Sondern: Kann ich beurteilen, ob das Ergebnis überhaupt gut ist?

Wir sprechen unter anderem über:

• Warum „Hier sind meine Daten – bau mir ein Dashboard“ meistens nicht der beste Ansatz ist
• Drei unterschiedliche Wege, mit KI Dashboards zu entwickeln
• Marcels selbstgebautes „Vinyl-Cockpit“ für seine Plattensammlung
• Wie selbst eine grobe handgezeichnete Skizze als Ausgangspunkt funktionieren kann
• Warum Ziel, Kontext und Fachexpertise wichtiger werden, je besser KI wird
• Wie man komplexe Projekte in kleinere Schritte zerlegt und dabei sogar Tokens spart
• Warum synthetische Daten gerade im Recruiting ein idealer Weg zum Experimentieren sind
• Und welche völlig neuen Formen der Datenvisualisierung durch AI-assisted Building möglich werden

Außerdem gibt es einen neuen Fact der Folge rund um KI-Nutzung, Prompting und die Frage, warum Menschen gute AI-Ergebnisse zunehmend weniger kritisch hinterfragen.

Empfehlungen:

https://terra.terryelemans.nl/

Unsere wichtigste Empfehlung: Wartet nicht auf den perfekten Business Case. Nehmt ein privates Thema, einen eigenen Datensatz oder ein kleines Problem und baut einfach einmal los.

🎧 Viel Spaß mit der neuen Folge HR Data Dudes!

Ein Novum - der erste HR Data Dudes & Friends Workshop liegt hinter uns.

Einen halben Tag lang haben wir in Summe mit 15 Personen am Thema “Mehr Data Mindset im HR“ gearbeitet.

Da wir einen kleinen exklusiven Kreis hatten - haben wir das Experiment gewagt und parallel mit vielen Teilnehmern Live-Aufnahmen gemacht und alles zusammengeschnitten, damit ihr ein Gefühl habt, wie ein solcher Workshop bei uns abgelaufen ist.

Zum Überbegriff “Mehr Data Mindset im HR“ haben wir 3 Kernfragen diskutiert:

• Welche Fähigkeiten brauchen HR-Professionals in Zukunft, um datenorientierter arbeiten zu können?
• Warum tun sich viele HR-Professionals schwer damit, stärker datenbasiert zu arbeiten?
• Wie sieht datenorientierte HR Arbeit konkret aus in der Praxis?

Meine wichtigsten Learnings - und worauf ich auch ein wenig spekuliert hatte mit dem Konzept:

1. Auch echte Expert:innen in diesem Bereich können sehr unterschiedliche Einschätzungen haben geprägt durch die Unternehmensrealitäten. 
2. Jeder lernt von jedem - egal, wie weit er oder sie im Umgang mit Daten ist.
3. Unsere Community ist einfach die BESTE

Es wird nicht der letzte Workshop dieser Art gewesen sein: Wenn euch das Konzept gefällt - meldet euch!

Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation und an die Schicht im Schacht!

In dieser Folge sprechen Marcel und Tim - live von der TalentPro mit Jo Diercks und widmen sich einer sehr spannenden Frage.

Was ist, wenn sich der Wert von klassischen Recruiting Signalen (und damit auch Daten) ändert.

Wir starten die Diskussionen mit dem Signal der verschickten Bewerbung. In der Vergangenheit auf Vorgang mit einem gewissen Aufwand auf Seiten der Bewerbenden. Dadurch kann man davon ableiten, dass es ein relevantes Signal ist. Aus Daten-Perspektive war es eine wichtige Kennzahl.

Durch viele externe Faktoren hat sich dies nun verändert und durch Tools wie Lazy-Apply können Bewerbungen en masse generiert werden. Immer niedriger werdende Hürden und die Internationalisierung tragen auch dazu bei.

So wurde von einer positiv konnotierten Metrik eine negativ konnotierte Metrik. Denn mehr Bewerbungen führen zu mehr Aufwand.

Wie können wir darauf sinnvoll reagieren?

In welchen Situationen gibt es noch eine ähnliche Konstellation?

Und sind wir zu guter Letzt nicht auch selbst etwas Schuld an der Situation?

Genau darüber haben wir diskutiert.

Empfehlungen:

Linkedin Profil von Jo Diercks: https://www.linkedin.com/in/joachimdiercks/ 

Noise - von Daniel Kahnemann: https://www.amazon.de/Noise-unsere-Entscheidungen-verzerrt-verbessern/dp/3827501237 

Making Talk Cheap: Generative AI and Labor Market Signaling: https://arxiv.org/html/2511.08785v1 

Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation und an die Schicht im Schacht!

Daniel und Marcel sprechen in dieser Folge über ein wichtiges Thema, welches im KI- und Daten-Kontext gerne unterschätzt wird. 

Es geht um Enablement - beispielhaft am Bereich KI-Enablement. 

Sehr wichtig, denn kein Tool und keine Technologie kann sinnvollen Mehrwert bringen, wenn die Mitarbeitenden nicht befähigt werden, damit umzugehen.

Dabei widmen sie sich den Fragen:

Was ist überhaupt KI-Enablement?

Wie kann man das Thema sinnvoll im Unternehmenskontext und im HR nutzen?

Wie befähigt man Mitarbeitende im sinnvollen (!) Umgang mit KI?

Genau darum und noch viel mehr gehts in der aktuellen Folge!

Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation und an die Schicht im Schacht!