Free Skill Matrix Template for Excel & Google Sheets | HR Gap Analysis Tool
Free Skill Matrix Template for Excel & Google Sheets | HR Gap Analysis Tool
Ein klares AI Skills Matrix Template gibt dir und deinen Führungskräften eine gemeinsame Sprache für KI-Erwartungen. Du siehst auf einen Blick: Wo stehen Teams heute, welche Rollen brauchen welche Tiefe, und welche Trainings bringen wirklich etwas. Die Matrix ist tool‑agnostisch – sie funktioniert mit ChatGPT, Copilot oder eingebetteter KI in Office‑, HR‑ oder Kollaborations‑Tools und macht Beförderungen, Feedback und Entwicklung deutlich fairer.
| Kompetenzbereich / Level | Aware | Beginner | Practitioner | Power User | Champion |
|---|---|---|---|---|---|
| AI Fundamentals & Concepts | Erkennt Begriffe wie ChatGPT, GenAI, Machine Learning. Kann grob erklären, warum Kolleg:innen KI für Entwürfe oder Recherchen nutzen. | Nutzt einfache Prompts für Fragen oder Zusammenfassungen. Hält sich an Teamregeln, wenn andere daran erinnern. | Erklärt Chancen und Grenzen von KI (Halluzinationen, Bias, Trainingsdaten). Setzt KI wöchentlich für konkrete Aufgaben ein und prüft Ergebnisse kritisch. | Identifiziert neue KI‑Use‑Cases im eigenen Bereich und vergleicht KI‑ vs. Nicht‑KI‑Lösungen. Hält Effekte wie Zeitersparnis oder Fehlerraten fest. | Definiert die KI‑Vision für den eigenen Verantwortungsbereich, verknüpft sie mit Strategie und KPIs und vertritt einen realistischen Blick auf Nutzen und Risiken. |
| Prompting & Workflow Design | Versteht, dass klare Anweisungen die Output‑Qualität ändern. Verwendet vorgegebene Beispiel‑Prompts nahezu unverändert. | Formuliert kurze Prompts mit Grundkontext (Rolle, Aufgabe, Sprache). Verbessert Ausgaben ein‑ bis zweimal, dokumentiert aber selten. | Baut mehrstufige Prompt‑Workflows (z.B. „Entwurf → Kritik → Überarbeitung“) für wiederkehrende Aufgaben und speichert nützliche Prompts. | Gestaltet Ende‑zu‑Ende‑Prozesse, z.B. Kandidatenkommunikation oder Monatsreports. Testet Varianten, misst Qualität und standardisiert Best‑Prompts fürs Team. | Definiert unternehmensweite Prompt‑Patterns, Templates und Benennungsstandards. Coacht Teams beim Design robuster KI‑Workflows. |
| Data Literacy & Privacy (inkl. DSGVO) | Weiß, dass KI auf Daten basiert und DSGVO/Unternehmensrichtlinien gelten. Vermeidet offenkundig sensible Daten in öffentlichen Tools, wenn daran erinnert. | Gibt keine personenbezogenen Daten in öffentliche KI‑Tools ein. Nutzt einfache Plausibilitätschecks (Stichproben, zweite Meinung). | Wendet Prinzipien wie Datenminimierung und Anonymisierung an. Bereitet saubere, anonymisierte Inputs vor und dokumentiert Quellen. | Entwirft Datenflüsse und Dokumentation für KI‑Use‑Cases im eigenen Bereich, definiert Aufbewahrung und Zugriffsrechte mit Datenschutz/IT. | Verantwortet KI‑Datengovernance über Bereiche hinweg, prüft Hochrisiko‑Use‑Cases, sorgt für Audits und DPIAs und bindet Betriebsrat ein. |
| Tool Proficiency (ChatGPT, Copilot, Office, HR‑Tools) | Kennt die Existenz von ChatGPT, Copilot und KI‑Features in Standardtools. Nutzt sie nur, wenn jemand alles vorbereitet. | Verwendet KI‑Funktionen in Alltags‑Tools mit Anleitung (z.B. Mailentwürfe in Outlook, Formeln mit Excel KI). Braucht Hilfe bei Störungen. | Arbeitet eigenständig mit freigegebenen KI‑Tools. Baut kleine Automatisierungen (z.B. Standardantworten, 1:1‑Notizen) und hilft Kolleg:innen bei einfachen Problemen. | Passt Tools an Team‑Bedürfnisse an (Prompt‑Bibliotheken, HR‑Templates, Copilot‑Ansichten). Erstellt kurze How‑tos oder Videos. | Bewertet neue KI‑Tools mit IT/HR, entscheidet über Piloten, koordiniert Rollouts und stellt Doku, Training und Support sicher. |
| Collaboration, Communication & Change | Ist offen für KI, aber unsicher zum Einfluss auf den eigenen Job. Hört Erfahrungsberichte und nimmt an Demos teil. | Teilt einfache KI‑Tipps im Team und holt Feedback zu KI‑Entwürfen ein. Reagiert auf Bedenken von Kolleg:innen. | Leitet kleine Peer‑Sessions zu konkreten KI‑Workflows (z.B. HR, Leadership, IC). Fördert psychologische Sicherheit für Experimente. | Treibt bereichsübergreifende KI‑Initiativen wie Enablement‑Community oder Prompt‑Library. Beseitigt Hürden wie unklare Regeln oder fehlende Zugänge. | Verankert KI‑Themen in Ritualen (Offsites, Leadership‑Runden, Betriebsrat‑Dialoge) und verknüpft KI‑Nutzung mit Kultur, Wohlbefinden und Jobdesign. |
| Governance, Risk & Ethics | Versteht, dass KI rechtliche, ethische und Reputationsrisiken hat. Kennt die KI‑Richtlinien, braucht aber Erinnerungen. | Befolgt Do’s & Don’ts (keine vertraulichen Daten in öffentliche Tools, keine vollautomatisierten Einstellungsentscheidungen). Fragt bei Unsicherheit nach. | Erkennt potenzielle Risiken in KI‑Outputs (z.B. voreingenommene Formulierungen) und schlägt einfache Gegenmaßnahmen wie menschliche Reviews vor. | Schreibt/aktualisiert teambezogene KI‑Guidelines mit HR, Legal und IT. Dokumentiert wesentliche KI‑gestützte Entscheidungen. | Verantwortet den unternehmensweiten KI‑Governance‑Rahmen, richtet sich an Regulierung (z.B. EU AI Act) aus und stellt Monitoring von Risiken/Sicherheitsvorfällen sicher. |
Wichtigste Erkenntnisse
- Nutze die Matrix, um aktuelle KI‑Skills zu erfassen und Zielprofile pro Rolle zu definieren.
- Leite aus jedem Kompetenzbereich gezielte KI‑Trainings und Lernpfade ab.
- Strukturiere Feedback und Beförderungen entlang beobachtbarer Verhaltensanker, nicht Bauchgefühl.
- Führe regelmäßige Kalibrierungsrunden durch, damit Führungskräfte das Framework konsistent nutzen.
- Aktualisiere die AI Skills Matrix Vorlage jährlich mit Datenschutz und Betriebsrat.
Was dieses Skill‑Framework ist
Dieses AI Skills Matrix Template beschreibt beobachtbare KI‑bezogene Verhaltensweisen von erster Awareness bis zu strategischer Führung. Du nutzt es für Karrierepfade, Beförderungsentscheidungen, Performance‑Gespräche, Entwicklungsgespräche und Peer‑Feedback. Weil Rollenanforderungen in konkrete, messbare Verhaltensanker übersetzt werden, triffst du fairere Entscheidungen und kannst KI‑Trainings präzise auf Rollen und Ziellevels zuschneiden.
Skill‑Level & Verantwortungsbereich
Jedes Skill‑Level erweitert Reichweite, Entscheidungsfreiheit und Einfluss auf Ergebnisse. Aware und Beginner setzen definierte KI‑Aufgaben mit enger Begleitung um; Practitioners verantworten eigene Workflows. Power User und Champions entwickeln neue Use‑Cases, prägen Richtlinien und befähigen andere Teams.
| Level | Verantwortungsbereich & Beitrag |
|---|---|
| Aware | Setzt einfache, vorgegebene KI‑Aufgaben um (z.B. Textzusammenfassung) und arbeitet eng angeleitet. Trägt punktuell zur Effizienz im eigenen Aufgabenpaket bei. |
| Beginner | Bearbeitet wiederkehrende Aufgaben mit KI (z.B. Drafts, Übersetzungen), hält Regeln ein und fragt bei Unsicherheit nach. Reduziert manuellen Aufwand im eigenen Tagesgeschäft. |
| Practitioner | Plant und betreibt stabile KI‑Workflows eigenständig. Trifft operative Entscheidungen (welches Tool, welcher Prompt) und verbessert Output entlang von KPIs wie Qualität und Durchlaufzeit. |
| Power User | Gestaltet bereichsweite Use‑Cases, priorisiert KI‑Vorhaben, misst Impact und teilt Best Practices. Delegiert Aufgaben, coacht andere und erhöht Produktivität ganzer Teams. |
| Champion | Definiert KI‑Strategie, Governance und Zielbilder für mehrere Bereiche oder das Unternehmen. Verknüpft KI‑Einsatz mit Business‑Zielen, Risiko‑Rahmen und Kulturentwicklung. |
Beispiel: In einem HR‑Team nutzt ein Beginner ChatGPT, um Stellenanzeigen aus Templates zu erstellen. Ein Practitioner baut einen datenschutzkonformen Sourcing‑Workflow mit anonymisierten Profilen. Ein Champion verhandelt mit Betriebsrat und Legal verbindliche Richtlinien zur KI‑Nutzung im Recruiting und sorgt für Umsetzung in allen Units.
Kompetenzbereiche in deinem AI Skills Matrix Template
Die sechs Kompetenzbereiche decken das ab, was Wissensarbeiter:innen und Führungskräfte brauchen, um KI sicher und produktiv einzusetzen. Laut einer LinkedIn‑basierten Analyse sind KI‑Jobposts innerhalb eines Jahres um rund 450 % gestiegen; ohne klare Domänen und Levels führt diese Nachfrage schnell zu vagen Erwartungen und Frust.
- AI Fundamentals & Concepts: Von „kann ChatGPT in einfachen Worten erklären“ bis „setzt Prioritäten und Vision für KI“.
- Prompting & Workflow Design: Von Einmal‑Prompts bis zu dokumentierten, mehrstufigen Workflows für Kernprozesse.
- Data Literacy & Privacy: Von „weiß, dass DSGVO existiert“ bis „verantwortet KI‑Datengovernance mit Audits“.
- Tool Proficiency: Von Demos anschauen bis Tools pilotieren, konfigurieren und standardisieren.
- Collaboration & Change: Von Tipps teilen bis KI‑Enablement und psychologische Sicherheit organisationweit orchestrieren.
- Governance & Risk: Von Regeln befolgen bis Rahmenwerk für KI‑Richtlinien definieren und überwachen.
Beim Zuschnitt der Bereiche hilft dir ein breiter Blick auf Skill‑Management‑Ansätze – etwa die Schritte zur systematischen Skill‑Erfassung und Gap‑Analyse, wie sie in Skill Management beschrieben sind. So vermeidest du eine reine „Tech‑Toy“-Matrix ohne Bezug zu Rollen, Performance‑Prozessen und interner Mobilität.
Bewertungsskala & Nachweise
Die Skala Aware bis Champion beschreibt, wie selbstständig jemand mit KI arbeitet, wie komplex die Use‑Cases sind und welchen Multiplikator‑Effekt die Person hat. Je höher das Level, desto mehr geht es von „anwenden“ zu „gestalten, entscheiden und befähigen“.
| Level | Kurzdefinition |
|---|---|
| Aware | Versteht Grundkonzepte, beobachtet Demos und nutzt KI nur mit enger Anleitung und vordefinierten Prompts. |
| Beginner | Führt einfache KI‑Aufgaben mit Unterstützung aus, befolgt Regeln und beginnt, eigene Prompts im Alltag zu nutzen. |
| Practitioner | Nutzt KI eigenständig für Kernaufgaben, baut Workflows und verbessert sie systematisch mit Feedback und Metriken. |
| Power User | Gestaltet robuste KI‑Prozesse, befähigt andere, misst Business‑Impact und beeinflusst Tool‑und Prozessentscheidungen. |
| Champion | Formt Vision, Governance und Kultur, verknüpft KI‑Nutzung mit Strategie, Compliance und organisationsweiter Veränderung. |
Wichtiger als das Label ist der Nachweis: Du bewertest nur, was du beobachten kannst.
- Fordere konkrete Belege: Dokumente, Screenshots, Prompts, Metriken, kurze Loom‑Demos von KI‑Workflows.
- Verknüpfe Ratings mit bestehenden Prozessen in Performance‑Reviews und Talent Development.
- Nutze ein einfaches Raster für Selbst‑ und Manager‑Rating und besprecht Abweichungen im Gespräch.
- Halte „Case A vs. Case B“-Beispiele fest, um Level‑Unterschiede greifbar zu machen.
- Speichere Ratings und Beispiele zentral (z.B. in Sprad Growth oder einem Talent‑System), nicht in lokalen Dateien.
Mini‑Beispiel: Zwei Recruiter:innen nutzen KI für Stellenanzeigen. Person A kopiert einen Prompt aus den Trainingsfolien und bittet jedes Mal um Kontrolle (Beginner). Person B hat einen eigenen Workflow dokumentiert, schult Kolleg:innen und misst bessere Response‑Raten (Power User).
Entwicklungssignale & Warnzeichen
Ein AI Skills Matrix Template hilft dir zu erkennen, wer bereit für den nächsten Schritt ist – und wo Risiko liegt. Beförderungen oder mehr KI‑Verantwortung sollten auf wiederkehrendem Verhalten über mehrere Monate basieren, nicht auf einer beeindruckenden Demo.
- Growth‑Signale: Liefert wiederholt KI‑gestützte Ergebnisse mit weniger Fehlern und weniger Aufsicht.
- Multiplikator‑Effekt: Kolleg:innen nutzen eigene Prompts, Templates oder Guides ohne ständige Unterstützung.
- Scope‑Erweiterung: Wechselt von Team‑Use‑Cases zu bereichs‑ oder länderübergreifenden Workflows.
- Compliance‑Reife: Bezieht Datenschutz/Betriebsrat proaktiv ein, nicht „last minute“.
- Warnzeichen: Inkonsistente Qualität, ignorierte Richtlinien, versteckte Experimente oder Abwehr von Feedback.
Hypothetisches Beispiel: Eine HR‑BP automatisiert ihren monatlichen People‑Analytics‑Report, teilt das Template, begleitet andere BPs beim Aufsetzen und dokumentiert DSGVO‑sichere Datenflüsse. Über zwei Quartale hinweg ist das klares Power‑User‑Verhalten – ein starkes Signal für höhere Verantwortung.
Team‑Check‑ins & Bewertungsrunden
Damit dein AI Skills Matrix Template nicht in einer Excel‑Datei verstaubt, brauchst du leichte, wiederkehrende Check‑ins. Sie reduzieren Bewertungsunterschiede zwischen Führungskräften und schaffen gemeinsame Standards.
Ein bewährtes Format: Einmal pro Quartal treffen sich alle People Manager eines Bereichs für 60 Minuten. Jede Führungskraft bringt zwei reale KI‑Use‑Cases mit Nachweisen mit, schlägt Levels vor, und die Gruppe diskutiert und kalibriert.
- Plane kurze, regelmäßige Kalibrierungsrunden nach Funktion (HR, Sales, Operations) mit echten Beispielen.
- Nutze die Verhaltensanker der Matrix statt vager Labels wie „senior“ oder „high potential“.
- Mache einfache Bias‑Checks: Vergleiche Ratings nach Geschlecht, Alter, Standort und Manager.
- Dokumentiere finale Levels und Kernbelege in deinem Performance‑ oder Talent Management‑System.
- Leite aus gemeinsamen Gaps gezielte KI‑Trainings und Lernpfade ab.
Beispiel‑Rollenprofile & Ziellevels
Nicht jede Rolle muss Champion werden. Du kannst Ziellevels pro Kompetenzbereich definieren, die zum Business‑Need und Risikoprofil passen.
| Rolle | AI Fundamentals | Prompting & Workflows | Data & Privacy | Tool Proficiency | Collaboration & Change | Governance & Risk |
|---|---|---|---|---|---|---|
| HR‑Generalist:in | Practitioner | Practitioner | Practitioner | Practitioner | Beginner | Beginner |
| People Manager (alle Funktionen) | Practitioner | Practitioner | Beginner | Practitioner | Power User | Practitioner |
| Knowledge Worker IC (z.B. Marketing, Finance) | Practitioner | Practitioner | Beginner | Power User | Beginner | Beginner |
| Leadership‑Team / C‑Level | Champion | Power User | Champion | Practitioner | Champion | Champion |
Nutze diese Tabelle als Startpunkt und passe sie an Kontext und Risikoappetit an. Eine datenlastige Rolle im Finance braucht typischerweise höhere Levels in „Data & Privacy“ als eine vergleichbare Rolle in Internal Communications.
Interviewfragen nach Kompetenzbereich
Du kannst das AI Skills Matrix Template auch in Recruiting und internen Wechseln einsetzen. Verhaltensbasierte Fragen liefern echte Praxisbeispiele statt reiner Tool‑Buzzwords.
- AI Fundamentals: „Erzähl von einer Situation, in der du ein neues KI‑Tool oder Konzept gelernt hast, um ein Arbeitsproblem zu lösen. Was hast du konkret getan und was ist passiert?“
- Prompting & Workflows: „Beschreibe ein Beispiel, in dem du Prompts iterativ verbessert hast, bis der Output verlässlich war. Wie bist du vorgegangen?“
- Data & Privacy: „Berichte über einen KI‑Use‑Case, bei dem DSGVO‑oder Datenschutz‑Fragen aufkamen. Wie bist du damit umgegangen?“
- Tool Proficiency: „Wie nutzt du Tools wie ChatGPT oder Copilot in deiner Woche konkret? Was hat sich dadurch verändert?“
- Collaboration & Change: „Erzähl von einem Moment, in dem du Kolleg:innen in das Testen oder Verbessern eines KI‑Workflows eingebunden hast. Wie lief das ab?“
- Governance & Risk: „Schilder eine Situation, in der du eine KI‑Idee gestoppt oder verändert hast, weil du Risiken gesehen hast. Was war der Auslöser?“
Frag konsequent nach: „Was war das Ergebnis?“, „Wie oft machst du das?“, „Was würdest du heute anders machen?“. Kandidat:innen auf höheren Levels sprechen über Muster, Stakeholder und Kennzahlen – nicht nur über einzelne Aufgaben.
Einführung & laufende Pflege in DACH
Eine AI Skills Matrix in DACH einführen heißt: Tempo, Mitbestimmung, DSGVO und psychologische Sicherheit ausbalancieren. Starte klein – ein Pilotbereich, eine einfache Selbst‑Einschätzung und ein Workshop zur Erwartungsklärung.
Dann verknüpfst du die Ergebnisse mit KI‑Trainings und individuellen Entwicklungsplänen. Praxisnahe Curricula, wie sie in Artikeln zu AI Training für Mitarbeitende oder „AI Training für HR‑Teams“ beschrieben werden, lassen sich direkt an die sechs Kompetenzbereiche anbinden.
- Klär früh mit dem Betriebsrat, ob die Matrix zunächst nur für Entwicklung oder auch für formale Bewertung genutzt wird.
- Beziehe Datenschutz ein, um zu definieren, welche Nachweise wo und wie lange gespeichert werden.
- Nutze anonyme, aggregierte Daten für Trainingsdesign; halte individuelle Ratings im Performance‑Prozess.
- Benenne eine verantwortliche Rolle (z.B. L&D oder HRBP) und plane ein jährliches Review der Matrix.
- Verknüpfe die Matrix mit Performance‑Zyklen, Skill‑Management und interner Mobilität, statt sie als Parallelwelt zu führen.
Benchmarks/Trends (2024)
Viele Unternehmen investieren noch in einmalige Keynotes statt in strukturierte, rollenbasierte KI‑Enablement‑Programme. Erfahrungen aus Skill‑Frameworks und Talent‑Marketplaces zeigen: Organisationen, die klare Skill‑Profile mit Lernangeboten und Performance‑Prozessen verbinden, sehen höhere interne Mobilität und geringere Fluktuation. Genau diese Logik überträgst du mit einer AI Skills Matrix auf KI‑Skills.
Fazit
Eine gut zugeschnittene AI Skills Matrix Vorlage schafft Klarheit: Weg von „Seid digitaler“ hin zu „So sieht Level X in Kompetenzbereich Y aus – mit konkreten Beispielen“. Mitarbeitende verstehen, welche Verhaltensweisen zum nächsten Level führen, Führungskräfte erhalten eine objektivere Basis für Feedback, Performance‑Reviews und Beförderungen. Das stärkt Vertrauen – gerade, wenn du transparent erklärst, wie Ratings zustande kommen und wie sie Karrierepfade beeinflussen.
Gleichzeitig unterstützt das Framework Fairness. Verhaltensanker und gemeinsame Bewertungsrunden reduzieren Bias, weil Entscheidungen stärker auf Belegen als auf Eindrücken basieren. In Kombination mit klaren Prozessen für Kalibrierung und Dokumentation erhöhst du die Qualität und Nachvollziehbarkeit deiner Talententscheidungen deutlich.
Für die Praxis heißt das: Wähle in den nächsten vier bis sechs Wochen einen Pilotbereich (z.B. HR oder eine datenaffine Business‑Unit), führe Selbst‑ und Manager‑Ratings durch und plane eine erste Kalibrierungs‑Session mit realen Use‑Cases. Über drei bis sechs Monate kannst du daraus gezielte KI‑Lernpfade ableiten, erste Beförderungscases an der Matrix spiegeln und die Sprache im Unternehmen verankern. Innerhalb von sechs bis zwölf Monaten lässt sich die Matrix auf weitere Bereiche ausrollen, an Performance‑Prozesse anbinden und erstmals gemeinsam mit Datenschutz und Betriebsrat überarbeiten.
FAQ
Wie starten wir mit der AI Skills Matrix, ohne alles zu verkomplizieren?
Beginne mit einem Team und nur den sechs Kompetenzbereichen. Lass alle eine schnelle Selbst‑Einschätzung plus 1–2 Beispiele pro Bereich vorbereiten, ergänzt durch das Manager‑Rating. Die Unterschiede besprecht ihr in 1:1s. Anschließend folgt eine kurze gemeinsame Kalibrierungsrunde, in der ihr Levels und Trainingsbedarfe schärft. Dokumentation hältst du anfangs bewusst schlank und baust sie aus, sobald Sprache und Nutzen klar sind.
Sollten KI‑Skill‑Ratings Beförderungen und Gehalt beeinflussen?
Zu Beginn eher nicht. Nutze das AI Skills Matrix Template zuerst als Entwicklungs‑ und Trainingsinstrument, damit Mitarbeitende ehrlich einschätzen, wo sie stehen. Wenn Verhaltensanker und Belegstandards etabliert sind, kannst du schrittweise definieren, welche Levels in welchen Domänen Zugangsvoraussetzung für bestimmte Rollen oder Karrierepfade sind. Wichtig: KI‑Skills immer gemeinsam mit Gesamtperformance und Impact betrachten, nie als isolierten Score.
Wie vermeiden wir Bias bei der Bewertung von KI‑Skills?
Bias schrumpft, wenn du konsequent auf beobachtbare Verhaltensanker gehst. Nutze die Matrix als Checkliste: „Welche Beispiele belegen dieses Level?“. Sammle, wo möglich, Nachweise aus mehreren Quellen – nicht nur Manager‑Meinungen. Führe Kalibrierungsrunden über Teams hinweg durch und analysiere Muster in den Ratings (z.B. nach Geschlecht oder Standort). Eine praxisnahe Anleitung zu Bias‑Reduktion in Bewertungen bietet z.B. der Ansatz behavior‑basierter Skalen in vielen modernen Performance‑Guides.
Wie kombinieren wir die Matrix mit unseren KI‑Trainingsprogrammen?
Nutze die AI Skills Matrix Vorlage als „Eingangstor“ für alle KI‑Enablement‑Maßnahmen. Nach Selbst‑ und Manager‑Assessment clustert ihr Mitarbeitende nach Ziellevels und Kompetenzbereichen. Jede Gruppe erhält einen passenden Lernpfad: Grundlagen, Prompt‑Labs, Tool‑Spezialtrainings oder Governance‑Deep‑Dives. Vorher‑/Nachher‑Ratings und Selbstsicherheit helfen, Fortschritt sichtbar zu machen und L&D‑Investitionen zu priorisieren.
Wie oft sollten wir KI‑Skills neu bewerten und die Matrix aktualisieren?
Für Schlüsselfunktionen reicht in der Regel ein jährliches Re‑Rating, idealerweise im Rahmen eures regulären Review‑Zyklus. In Teams mit hoher Veränderungsgeschwindigkeit (z.B. Data, Digital, HR) kann ein leichter Mid‑Year‑Check sinnvoll sein. Die Matrix selbst solltest du mindestens jährlich mit relevanten Stakeholdern prüfen: Verhaltensanker schärfen, neue Tools ergänzen und regulatorische Änderungen (z.B. EU AI Act) einarbeiten. Behandle das Dokument als „lebendig“: stabil genug für Vergleichbarkeit, flexibel genug für neue KI‑Realitäten.
Jürgen Ulbrich
Jürgen Ulbrich has more than a decade of experience in developing and leading high-performing teams and companies. As an expert in employee referral programs as well as feedback and performance processes, Jürgen has helped over 100 organizations optimize their talent acquisition and development strategies.
