SPECTRUM – APPLIED RESEARCH 68 / UdZ 01.24 Die Digitalisierung, die Automatisierung, die Komplexität und Dynamik der Märkte sowie der demografische Wandel sorgen derzeit für starke Veränderungen der Arbeitswelt.1 Insbesondere die immer weiter fortschreitende Digitalisierung bringt beispielsweise neue Anwendungen und Kommunikationsmöglichkeiten mit sich2. Diese Veränderungen erfordern neue Kompetenzen. Laut Bughin et al.3 gewinnen vor allem höhere kognitive Fähigkeiten, soziale und emotionale Kompetenzen sowie technologisches Know-how an Bedeutung und Unternehmen sehen sich vor allem im Bereich der technologischen Kompetenzen mit einem Fachkräftemangel konfrontiert4. Es ist entscheidend, den spezifischen Bedarf an neuen Kompetenzen im Unternehmen einschätzen zu können, um darauf aufbauend fundierte Entscheidungen zu treffen, Kompetenzen weiterzuentwickeln und Kompetenzlücken zu schließen5. Um konkrete Aussagen über die im Unternehmen benötigten Kompetenzen treffen und daraus Strategien ableiten zu können, ist ein individualisiertes, prognosegestütztes Kompetenzmanagement vonnöten. Dies erfordert jedoch zeitliche, finanzielle und personelle Ressourcen, die in KMU häufig nicht zur Verfügung stehen6. Die Ressourcenknappheit kann besondere bei der Implementierung neuer Technologien wie KI zu einem Mangel an kontinuierlichem Lernen und Fachkompetenz führen7. Zudem leiden KMU bei der Anwendung bestehender Modelle zur Bedarfsanalyse in Unternehmen an begrenzter Nutzbarkeit, da jene lediglich allgemeine Trends sowie Einfluss- und Veränderungsfaktoren berücksichtigen8. Auch gibt es bislang kein Projekt, das die Konzeption und Entwicklung eines prognosebasierten Bewertungsverfahrens zur Ableitung zukünftiger Kompetenzbedarfe in KMU in den Mittelpunkt stellt. Ziel des Projekts ‚pro-kom‘ ist daher die Entwicklung eines prognosebasierten Bewertungsverfahrens, das KMU dabei unterstützt, bestehende Kompetenzlücken auf Basis branchenspezifischer Marktanalysen zu identifizieren und zu schließen. Ein allgemeingültiger Leitfaden verknüpft allgemeine Prognosen und Branchentrends mit den inDigitalization, automation, the complexity and dynamics of markets and demographic change are currently causing major changes in the world of work.1 In particular, the ever-increasing digitalization brings with it new applications and communication options, for example2. These changes require new skills. According to Bughin et al.3 cognitive skills, social and emotional skills, and technological know-how are becoming increasingly important, and companies are facing a shortage of skilled workers, especially in the area of technological skills4. It is crucial to be able to assess the specific need for new skills in the company in order to make informed decisions, develop skills, and close skills gaps5. In order to be able to make concrete statements about the skills required in the company and develop strategies from this, individualized, forecast-based skills management is required. However, this requires time, financial, and personnel resources that are often not available in SMEs6. The scarcity of resources can lead to a lack of continuous learning and expertise, especially when implementing new technologies such as AI7. In addition, SMEs suffer from limited usability when applying existing business needs analysis models, as they only take into account general trends as well as influencing and changing factors8. There is also no project to date that focuses on the design and development of a forecast-based assessment process for deriving future skills requirements in SMEs. The aim of the 'pro-kom' project is therefore to develop a forecast-based evaluation process that supports SMEs in identifying and closing existing skills gaps on the basis of sector-specific market analyses. A generally applicable guideline links general forecasts and industry trends with the individual circumstances and skills of the companies. This guideline forms the basis for generating individualized skills forecasts and recommendations for SMEs. This approach is implemented in the form of an IT demonstrator that enables companies to identify market and technological developments and compare existing skills with future requirements. On this basis, measures 1 s. Mittag 2023, S. 7 – 28; World Bank 2019, S. vii; Lemke u. Monett 2020, S. 402; Rojahn 2022, S. 91 – 93 2 s. Mittag 2023, S. 8 3 2018, S. 7f 4 s. Kirchherr et al. 2018, S. 2 5 s. Dworschak et al. 2021, S. 3 – 4 6 s. Coetzer et al. 2017, S. 127; Altvater 2022, S. 60 7 s. Lundborg u. Märkel 2019, S. 10 8 z. B. Bakshi et al. 2017, S. 12 1 Mittag 2023, pp. 7 – 28; World Bank 2019, p. vii; Lemke u. Monett 2020, p. 402; Rojahn 2022, pp. 91 – 93 2 Mittag 2023, p. 8 3 2018, p. 7f 4 Kirchherr et al. 2018, p. 2 5 Dworschak et al. 2021, pp. 3 – 4 6 Coetzer et al. 2017, p. 127; Altvater 2022, p. 60 7 Lundborg u. Märkel 2019, p. 10 8 f. e. Bakshi et al. 2017, p. 12
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