KI im Leistungsmanagement: wie man sie für den Teamerfolg nutzt

KI ist bereits Realität und verändert das Leistungsmanagement und den gesamten Arbeitsplatz. Doch die Herausforderungen bei der Implementierung gehen weit über das technische Setup hinaus. Unser HR-Insights-Bericht 2025 zeigt, dass 61% der Personalleiter KI-gestützte Rollenwechsel für dringend halten, während 60% den Widerstand der Mitarbeiter als Hindernis anführen.* Wenn Teams KI fürchten oder ihren Wert nicht erkennen, gerät die Akzeptanz ins Stocken und die Investitionen werden nicht umgesetzt.

KI verbessert das Leistungsmanagement, indem sie Verwaltungsaufgaben automatisiert, Erkenntnisse aus Feedback extrahiert und Trends wie die Bereitschaft zur Beförderung prognostiziert. Wenn sie korrekt implementiert und auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist, KI kann die Personalabteilung in die Lage versetzen, faire, datengestützte Entscheidungen zu treffen, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen oder die Manager zu überlasten.

In diesem Artikel werden fünf praktische Möglichkeiten zur Verwendung von KI im Leistungsmanagement, zu berücksichtigende Risiken und die verantwortungsvolle Implementierung von KI untersucht.
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Mit dem KI-gestützten Bewertungsmodul von Leapsome können Sie Feedback zusammenfassen, Einblicke gewinnen und Entwicklungspläne in einem Bruchteil der Zeit personalisieren.

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5 Möglichkeiten, KI im Leistungsmanagement einzusetzen

KI ist nicht hier, um menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen. Aber was ist es Dose do ist es, die schwierigen Teile des Leistungsmanagements schneller, übersichtlicher und skalierbarer zu machen. Das ist der Grund 94% der Personalleiter glauben Es birgt erhebliche Risiken, wenn interne Mitarbeiter nicht in KI geschult werden, auch innerhalb der Personalabteilung.

Hier sind fünf praktische Möglichkeiten, wie sich HR-Teams bereits bewerben KI- und HR-Tools um den Verwaltungsaufwand zu reduzieren, die Konsistenz zu verbessern und bessere Entscheidungen zu unterstützen.

1. Automatisieren Sie Zusammenfassungen von Leistungsbeurteilungen

KI-Tools, die Natural Language Processing (NLP) verwenden, können schriftliches Feedback von Kollegen und Managern analysieren und es zu strukturierten, lesbaren Zusammenfassungen zusammenfassen. Dies reduziert den manuellen Aufwand bei der Erstellung von Bewertungen (insbesondere für Manager mit großen Teams) und trägt dazu bei, ein klares und konsistentes Feedback zwischen den Abteilungen sicherzustellen.

Die Zusammenfassung minimiert auch die Variabilität zwischen den Rezensenten, was die Fairness verbessert und beschleunigt Zyklen überprüfen. Plattformen mit integrierte KI-Funktionen wie Leapsome kann diesen Ansatz direkt im Review-Workflow anwenden und HR-Teams und Managern helfen, sich mehr auf die Interpretation und Weiterverfolgung als auf die Formatierung zu konzentrieren.

34% der Personalabteilungen aktualisieren ihre Entwicklungspläne um Mitarbeiter für den Einsatz von KI und verwandten Technologien weiterzubilden. Das spiegelt wider, wie schnell KI eingebettet wird tägliche HR-Prozesse.
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💡 Mit Leapsome Bewertungenkönnen Manager mithilfe von KI erste Entwürfe von Zusammenfassungen der Mitarbeiterleistung erstellen, wodurch der Überprüfungsprozess beschleunigt wird, ohne auf Nuancen zu verzichten. Anschließend können sie sie nach Bedarf bearbeiten, anpassen oder erweitern, um den gesamten Kontext widerzuspiegeln.

2. Führen Sie eine Stimmungsanalyse des Mitarbeiterfeedbacks durch

Mithilfe einer KI-gestützten Stimmungsanalyse können Tonfall, emotionale Sprache und wiederkehrende Themen in Feedback-Kanälen identifiziert werden — wie z. B. offene Umfrageantworten, Bewertungskommentare oder Feedback von Kollegen. Auf diese Weise können HR-Teams frühe Anzeichen von Rückzug, Frustration oder Ungleichgewicht erkennen, bevor sie auftauchen Umsatzanalyse und Prognose Metriken. Das ist entscheidend, da Teams mit geringem Engagement in der Regel mit Fluktuationsraten konfrontiert sind, die 18% bis 43% höher als bei stark engagierten.

Stimmungsanalysen sind besonders wertvoll, wenn sie auf große Datensätze oder anonymisierte Kanäle angewendet werden, bei denen Muster möglicherweise unbemerkt bleiben. Beispielsweise könnte ein negativer Stimmungsanstieg beim Feedback aus einer bestimmten Region oder einem bestimmten Team gezielte Check-Ins oder Unterstützung durch Führungskräfte auslösen.

Einige Feedback-Tools für Mitarbeiter kann diese Analyse automatisch auf Umfrageantworten anwenden, sodass Teams schneller von der Datenerfassung zu Maßnahmen übergehen können.
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💡 Sprungend Umfragen beinhaltet eine KI-gestützte Stimmungsanalyse, die verfolgt, wie sich die Stimmung der Mitarbeiter entwickelt. HR-Teams können Ergebnisse nach Gruppen segmentieren, eNPS-Trends überwachen und schneller auf Feedback reagieren, das sonst möglicherweise übersehen würde.

3. Prognostizieren Sie Leistungstrends anhand historischer Daten

KI kann historische Leistungsdaten zusammen mit Faktoren wie Feedback-Häufigkeit, Anerkennung durch Gleichaltrige oder Zielerreichung modellieren, um Muster zu erkennen, die auf eine Beförderungsbereitschaft oder ein Burnout-Risiko schließen lassen.Das ist besonders relevant im Jahr 2025, mit 66% der US-Mitarbeiter leiden an irgendeiner Form von Burnout. Diese Signale unterstützen eine proaktivere Talentplanung, z. B. die Anpassung der Arbeitsbelastung, das Gespräch mit Leistungsträgern oder die Identifizierung von Teammitgliedern, die für eine neue Herausforderung bereit sind.

Bei der Integration mit einem CHRIS oder HR-Prozessautomatisierungssystem, helfen diese Erkenntnisse den Personenteams bei der Erstellung datengestützter Entwicklungs- und Nachfolgeplanungen. Wichtig ist, dass dies nicht die Erkenntnisse von Managern ersetzt, sondern eine Möglichkeit ist, die Aufmerksamkeit zu lenken und bessere Gespräche zu unterstützen.
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4. Ziele generieren und verfolgen

KI-Tools können helfen, effektive Ziele und zentrale Ergebnisse (OKRs) durch die Generierung von Zielvorschlägen auf der Grundlage von Angaben wie Berufsbezeichnung, Abteilungsschwerpunkt oder aktuellen Leistungsthemen. Dies reduziert die Reibung, mit der Manager häufig konfrontiert sind, wenn Ziele setzen, insbesondere in großen oder funktionsübergreifenden Teams.

Neben der Erstellung von Zielen kann KI auch dabei helfen, Fortschritte zu verfolgen, Hindernisse hervorzuheben und Anpassungen auf der Grundlage der entsprechenden Leistungsdaten vorzuschlagen. Diese Funktionen unterstützen die Abstimmung und die Rechenschaftspflicht, ohne die Komplexität zu erhöhen oder Mikromanagement einzuführen.

Laut WebMD Gesundheitsdienste, Eine ständige Anerkennung kann die Amtszeit eines Mitarbeiters um unglaubliche 3,5 Jahre verlängern. Darüber hinaus ist die Wahrscheinlichkeit, dass Fachkräfte, die sich geschätzt fühlen, in ihrem Unternehmen fünfmal höher. Beides kann durch gut strukturierte und transparente Lösungen verstärkt werden Systeme zur Zielsetzung die Erfolge und Auswirkungen in den Mittelpunkt stellen.
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💡 Mit Leapsome Tore, können Sie mithilfe von KI mit nur wenigen Klicks OKRs generieren und erhalten dann in Echtzeit Empfehlungen zur Verfeinerung. Es ist eine schnelle Möglichkeit, die Ausrichtung zu verbessern und gleichzeitig langwierige Planungszyklen zu minimieren.

5. Personalisieren Sie Entwicklungspläne in großem Maßstab

KI kann beim Schneidern helfen Lern- und Entwicklungspläne auf individuelle Bedürfnisse. Das ist wichtiger denn je, denn 76% der Mitarbeiter suchen nach Möglichkeiten um ihre Karriere zu erweitern und erwarten, dass die Arbeitgeber das Wachstum unterstützen.

KI-unterstützt Kompetenzrahmen kann HR-Teams auch Zeit sparen, insbesondere beim Aufbau neuer Rollen oder beim Leveln von Leitfäden.
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💡 Sprungend Kompetenzrahmen kann mit KI innerhalb von Minuten generiert werden, was es einfacher macht, Rollenerwartungen zu definieren und den beruflichen Aufstieg zu unterstützen. Kombiniere das mit Leapsome Lernen um gezielte Kurse zuzuweisen und kontinuierliche Entwicklungspfade in großem Maßstab aufzubauen.

So implementieren Sie KI verantwortungsbewusst im Leistungsmanagement

Die Einführung von KI in Leistungsprozesse kann Geschwindigkeit und Konsistenz verbessern — aber nur, wenn sie durchdacht angewendet wird. Personalleiter müssen sicherstellen, dass die Systeme fair, sicher und klar verständlich sind. Diese vier Prinzipien tragen dazu bei, die Grundlage für eine ethische und effektive Umsetzung zu schaffen.
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1. Beginnen Sie mit transparenten Datenrichtlinien

Das Verständnis der Daten, die KI-Systeme verwenden (und wie mit diesen Daten umgegangen wird), schafft vom ersten Tag an Vertrauen. HR-Teams sollten dokumentieren, welche Arten von Feedback, Zielen und Nutzungsdaten in KI-gestützte Funktionen einfließen, und dies Mitarbeitern und Managern klar und deutlich mitteilen.
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🗒️ Leapsome veröffentlicht ihre Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Verpflichtungen, einschließlich der Art und Weise, wie Daten verarbeitet, verschlüsselt und gespeichert werden.

Überwachen Sie, ob Eingaben und Ergebnisse verzerrt sind

KI kann dazu beitragen, Vorurteile zu reduzieren, aber nur, wenn die dahinter stehenden Daten repräsentativ sind. Laut McKinsey nur 20% (oder weniger) der von Gen-AI produzierten Inhalte werden überprüft vor dem Gebrauch.

‍Überprüfe regelmäßig KI-generierte Ergebnisse (z. B. Bewertungszusammenfassungen, Feedback-Vorschläge) auf Anzeichen für verzerrte Sprache oder unfaire Muster auf Geschlechts-, Standort- oder Rollenebene. Verwenden Sie diese Audits, um Eingaben zu verfeinern oder systemische Lücken aufzudecken.
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Kombinieren Sie KI mit menschlichem Unterscheidungsvermögen

KI sollte niemals die letzte Entscheidung treffen Leistungsbewertungen. Ihre Aufgabe besteht darin, Kontext bereitzustellen, Erkenntnisse zu gewinnen und Zeit zu sparen. Ermutigen Sie Manager, KI-Ergebnisse als Ausgangspunkt für umfassendere Gespräche zu betrachten, nicht als harte Schlüsse.
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Schulung von Managern in der Interpretation von KI-Erkenntnissen

Ein System ist nur so gut wie die Menschen, die es nutzen. Schulen Sie Personalmanager darin, KI-generierte Zusammenfassungen oder Vorschläge mit Zuversicht zu lesen, zu validieren und darauf zu reagieren. Geben Sie praktische Hinweise, wann Sie den Ergebnissen vertrauen sollten, wann Sie tiefer eintauchen sollten und wie Sie die Daten in Einzelgesprächen oder Bewertungen verwenden können.

Zum Beispiel Verwenden Sie Tools zur Zielsetzung, um Managern zu helfen, sich an unternehmensweiten Prioritäten auszurichten und gleichzeitig Einzelpersonen zu unterstützen. Das kaskadierende Ziele Ein Framework hilft dabei, die strategische Ausrichtung mit der täglichen Umsetzung zu verbinden — aber nur, wenn die Manager verstehen, wie sie es effektiv nutzen können.
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Machen Sie KI vom Schlagwort zum Leistungstreiber

KI verändert das Leistungsmanagement, indem sie Managern bessere Tools zur Unterstützung ihrer Teams an die Hand gibt. Von der Erstellung von Zusammenfassungen von Bewertungen bis hin zur Identifizierung von Lernlücken und der Erstellung von Entwicklungsplänen — KI kann den manuellen Aufwand reduzieren und den Personalprozessen mehr Konsistenz verleihen.

Die Auswirkungen hängen jedoch von der Umsetzung ab. Unternehmen, die Ergebnisse erzielen, nutzen KI zur Unterstützung des Leistungsmanagements und kombinieren intelligente Tools mit echtem menschlichem Kontext.

Leapsome vereint diese Funktionen an einem Ort. Mit Funktionen wie KI-gestützte Bewertungszusammenfassungen, Zielgenerierung, und Schaffung eines Kompetenzrahmens, es wurde entwickelt, um HR-Teams und Managern zu helfen, schneller und intelligenter zu arbeiten, ohne Abstriche bei der Qualität machen zu müssen.
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