EINSCHÄTZUNG VON RESKILLING-POTENZIALEN

EINSCHÄTZUNG VON RESKILLING-POTENZIALEN

Durch die Digitalisierung, den Einsatz künstlicher Intelligenz und den demografischen Wandel verändern sich bestehende Rollen und neue Berufsbilder entstehen. Reskilling-Potenziale müssen frühzeitig eingeschätzt werden.

Reskilling reduziert Abhängigkeit von externem Recruiting, erhöht Mobilität innerhalb der Organisation und ermöglicht eine proaktive Personalplanung für 2030/2035. Reskilling stärkt Jobstabilität, eröffnet neue Karrierepfade und erhöht die Anschlussfähigkeit an digitalisierte Arbeitsprozesse. Doch wie groß ist das Reskilling-Potenzial in den heutigen Jobs?

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Einschätzung der technologischen Veränderungen,
des Reskilling-Bedarfs & Reskilling-Potenzials

Technologischer Wandel
Automatisierung und KI übernehmen zunehmend Routinetätigkeiten. Mitarbeitende müssen sich auf analytische, kreative und zwischenmenschliche Aufgaben verlagern.

Demografische Veränderungen
Der Fachkräftemangel verschärft die Notwendigkeit, vorhandenes Personal gezielt weiterzuentwickeln, statt ausschließlich neu einzustellen.

Organisatorische Barrieren
Fehlende Lernkultur, unzureichende Ressourcen und mangelnde Transparenz über vorhandene Skills erschweren die Umsetzung von Reskilling-Programmen.

Vorgehen zur Einschätzung des Reskilling-Potenzials

Analysebeispiel | Schadensachbearbeitung

Welche Entwicklungen prägen den Fachbereich bis 2030?

Ziel dieser Phase ist es, frühzeitig zu erkennen, welche Technologien und regulatorischen Anforderungen die Arbeit der Schadensachbearbeitung künftig verändern werden.

Ein klares Zukunftsbild, welche Aufgaben automatisiert, welche erweitert (augmentiert) und welche neu entstehen werden – z. B. AI Claims Validator oder Self-Service Flow Designer.

Beispiele aus dem Schadenmanagement

• Automatisierung von Standardfällen: KI-basierte Systeme übernehmen die Erstaufnahme und Prüfung einfacher Schadenmeldungen („Dunkelverarbeitung“).
• Künstliche Intelligenz (KI) und Explainable AI: Mitarbeitende müssen verstehen, wie algorithmische Entscheidungen zustande kommen, um diese nachvollziehbar validieren zu können.
• Regulatorische Anforderungen: Strengere Datenschutzrichtlinien (z. B. DSGVO, Digital Operational Resilience Act) verlangen ein stärkeres Bewusstsein für Datensicherheit und Compliance.
• Neue Kundenerwartungen: Digitale Self-Service-Strecken und mobile Schadenaufnahme verändern Kommunikations- und Servicerollen.

Die Analyse des Reskilling-Potenzials macht transparent, welche Jobs sich für neue Aufgaben im Zuge der digitalen Transformation qualifizieren lassen. Sie verbindet eine strukturierte Skillaufnahme mit einer zukunftsgerichteten Bewertung der Lern- und Transformationsfähigkeit.

Skillanforderungen heutiger Jobs

Die Bestandsaufnahme aktueller Skills bildet die Grundlage für jede Reskilling-Strategie.

Im ersten Schritt wird systematisch erfasst, welche fachlichen, methodischen und sozialen Skillanforderungen in den Jobs erwartet werden. Diese Analyse erfolgt idealerweise auf Ebene des Job Profils (z.B. „Schadensachbearbeiter“) – und kann später bei Bedarf auf individueller Ebene vertieft werden.

Beispiele aus der Schadensachbearbeitung:

• Fachkompetenzen:
  Kenntnisse in Versicherungsrecht (AVB, VVG), Schadenbewertung, Haftungsprüfung, Betrugsprävention, Regressmanagement.

• Methodenkompetenzen:
  Sicherer Umgang mit Schadenmanagementsystemen (z. B. Guidewire, SAP FS-CM), strukturierte Dokumentation, Anwendung von Entscheidungsrichtlinien und Prüfprozessen.

• Soziale Kompetenzen (Soft Skills):
  Empathie im Kundengespräch, Konfliktlösung, Entscheidungsfähigkeit unter Unsicherheit, präzise Kommunikation.

Skillanforderungen zukünftiger Jobs

Künftige Skills umfassen u. a. Data Literacy, digitale Kommunikation, Prozessautomatisierung und KI-Verständnis.

Im zweiten Schritt werden die zukünftigen Skills ermittelt, die im Zuge technologischer, regulatorischer und organisatorischer Veränderungen an Bedeutung gewinnen. Diese sogenannten Future Skills definieren, welche Skills Mitarbeitende bis 2030 benötigen, um in augmentierten oder neuen Rollen erfolgreich zu sein.

Beispiele zukünftiger Skillanforderungen im Schadenmanagement:

• Data Literacy:
  Verstehen und Interpretieren von Daten zur Schadensteuerung, Nutzung von Dashboards und KPIs, Erkennen von Mustern und Anomalien in Daten (z. B. bei Betrugserkennung).

• Prozessautomatisierung & Low-Code-Know-how:
  Fähigkeit, automatisierte Workflows zu gestalten oder zu überwachen, etwa im Self-Service-Schadenprozess oder in der Dunkelverarbeitung.

• KI-Verständnis (Explainable AI):
  Grundverständnis, wie KI-Systeme Entscheidungen treffen, und Fähigkeit, deren Ergebnisse kritisch zu prüfen (z. B. als AI Claims Validator).

• Digitale Kommunikation & Customer Experience Design:
  Gestaltung von digitalen Kundendialogen, Nutzung von Chatbots, Voicebots und digitalen Servicestrecken.

• Change & Lernkompetenz:
  Bereitschaft und Fähigkeit, neue Tools, Methoden und Arbeitsweisen kontinuierlich zu adaptieren.

Bewertung der Anschlussfähigkeit

Je stärker vorhandene Skills mit zukünftigen Anforderungen korrespondieren, desto höher das Reskilling-Potenzial.

In dieser Phase wird geprüft, wie gut die heutigen Skills mit den zukünftigen Anforderungen übereinstimmen. Dieses Matching zeigt, in welchem Maße Mitarbeitende oder ganze Jobrollen „reskillbar“ sind – also mit vertretbarem Aufwand auf neue Tätigkeiten vorbereitet werden können.

Bewertungskriterien:

• Fachliche Nähe:
  Wie stark ähneln die bisherigen Aufgaben den zukünftigen Tätigkeiten (z. B. Prüf- und Entscheidungslogik bei Schadenfällen vs. Validierung automatisierter KI-Entscheidungen)?
• Methodische Anschlussfähigkeit:
  Lassen sich bestehende Arbeitsmethoden und Tools leicht auf neue Systeme übertragen (z. B. von klassischen CRM-Systemen zu KI-basierten Workflow-Plattformen)?
• Lern- und Adaptionsfähigkeit:
  Wie hoch ist die Motivation und Lernbereitschaft, neue digitale Skills zu erwerben?

Beispiele für den Schadensachbearbeiter:

• Hohe Anschlussfähigkeit:
  Ein erfahrener Schadensachbearbeiter kann mit gezieltem Training schnell in die Rolle des AI Claims Validators oder Vertragsmanagers für Sonderfälle wechseln – beide bauen auf bestehendem Regelverständnis und Qualitätsbewusstsein auf.
• Mittlere Anschlussfähigkeit:
  Mitarbeitende mit Affinität für Prozesse und Daten können in 12–18 Monaten zu Self-Service Flow Designern oder Process Intelligence Analysts weiterentwickelt werden.
• Geringe Anschlussfähigkeit:
  Rollen mit hohem Statistik-, Programmier- oder Finanzbezug (z. B. Data Scientist, Treasury Analyst) erfordern komplett neue Kompetenzprofile und sind für klassische Schadensachbearbeiter nur schwer erreichbar.

Design von Reskilling-Programmen

Curriculum-Architektur

On-the-Job-Trainings und Assessments

Reskilling-Potenzialeinschätzung@changeleaders

Wir unterstützen Unternehmen dabei, die Chancen von Automatisierung, KI und Skill-Transformation optimal zu nutzen und ihre Organisation gezielt auf die Anforderungen von morgen auszurichten.

Analyse des Reskilling-Potenzials

Erfassung vorhandener Kompetenzen
Die Bestandsaufnahme aktueller Skills bildet die Grundlage für jede Reskilling-Strategie.

Identifikation zukünftiger Schlüsselkompetenzen
Künftige Skills umfassen u. a. Data Literacy, digitale Kommunikation, Prozessautomatisierung und KI-Verständnis.

Bewertung der Anschlussfähigkeit
Je stärker vorhandene Fähigkeiten mit zukünftigen Anforderungen korrespondieren, desto höher das Reskilling-Potenzial einer Funktion oder Personengruppe.

Strategische Umsetzung

Skill-Gap-Analysen
Vergleich zwischen Ist- und Soll-Profilen, um Lernbedarfe systematisch zu bestimmen.

Lernpfade und Programme
Entwicklung modularer Lernpfade, kombiniert aus E-Learning, On-the-Job-Training und Coaching.

Governance und Change-Management
Einbindung von Führungskräften und Betriebsrat, klare Kommunikation und begleitendes Change-Management sichern Akzeptanz und Nachhaltigkeit.

Goverance & Culture

Unternehmenskultur und Motivation
Eine offene Lernkultur fördert die Bereitschaft, sich auf neue Jobs einzulassen.

Messung des Fortschritts
KPIs wie Skill-Gap-Closure-Rate, interne Mobilität und Mitarbeiterzufriedenheit zeigen den Erfolg von Reskilling-Initiativen.

Nachhaltige Verankerung
Reskilling sollte als kontinuierlicher Prozess verstanden werden, nicht als einmaliges Projekt.

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  • die künftige Jobstruktur
  • Skillbedarfe
  • Job Profile
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