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Sehr geehrte/r Frau/Herr – aber was ist mit divers? Wie sich die Anrede geschlechtsneutral formulieren und im E-Recruiting-Prozess umsetzen lässt.
Durch einen Beschluss des Bundestages müssen Personenregister seit 2019 eine dritte Geschlechtsoption enthalten. Um sich als Arbeitgeber nicht dem Verdacht der Diskriminierung auszusetzen, sollte ein geschlechtsneutrales Recruiting möglich sein. Als Software-Anbieter reagieren auch wir in unseren E-Recruiting-Lösungen darauf.
Während es zur Formulierung geschlechtsneutraler Stellenanzeigen bereits zahlreiche Informationen und Hinweise in den einschlägigen Medien und Blogs gibt, bereitet die Frage, wie sich die Ansprache neutral realisieren lässt, einiges Kopfzerbrechen.
Für eine angemessene Anrede in der Korrespondenz gibt es noch keine gültige Form, nach der man sich richten könnte, die Suche nach einer Best Practice läuft. Auch gesetzliche Anforderungen dazu gibt es nicht. Wir haben daher mehrere denkbare Anredeformen zusammengetragen, wenn man geschlechtsneutral formulieren möchte:
Möglichkeit 1
Kann oder möchte man keine dritte Option zur Auswahl der Ansprache anbieten, kann man auf eine Anrede gänzlich verzichten. Klingt vielleicht nicht ganz so persönlich, funktioniert aber. Zum Beispiel so:
Möglichkeit 2
Kennt man den Vornamen, lässt sich eine Anrede geschlechtsneutral zum Beispiel so formulieren: „Hallo Martina Muster“ oder „Guten Tag Manfred Muster“. Das funktioniert auch in anderen Sprachen, zum Beispiel „Hello Martina Muster“.
Möglichkeit 3
Oder man nutzt den Grund der E-Mail als Begrüßung und setzt ggf. den Namen dahinter. Wie in diesen Beispielen:
Im digitalen Prozess mit der BeeSite Recruiting Edition lösen wir das so:
Auswahlfeld Anrede oder Geschlecht
Die Anrede, sofern dieses Feld in der Onlinebewerbung überhaupt angeboten wird, ist kein Pflichtfeld, sondern kann optional auch leer gelassen werden. Die dazugehörige Auswahlliste für die Anrede kann die Werte „Herr“, „Frau“ und „keine Angabe“ enthalten.
Wenn es eine Auswahlliste für das Geschlecht gibt, kann neben „männlich“, „weiblich“ und „keine Angabe“ mindestens noch der Wert „divers“ aufgenommen werden. Bei Bedarf auch eine weitere Detaillierung mit den Werten „trans“ und „inter“, wenn es für die Stellenbesetzung relevant ist.
Der Vorname
Die Abfrage des Vornamens kann als Pflichtfeld erfolgen, um zum Beispiel eine Anrede möglich zu machen, wie in den oben genannten Beispielen. Wer möglichen Diskriminierungsvorwürfen von vornherein aus dem Weg gehen möchte, kann aber selbstverständlich das Feld „Vorname“ als optional festlegen. Ist allerdings der Vorname Bestandteil von Kernstammdaten, Dublettenprüfungen oder Ähnlichem im Recruiting-Prozess, sollte dies vorher überprüft und gegebenenfalls angepasst werden, damit diese Funktionen davon nicht beeinträchtigt werden.
E-Mail-Korrespondenz
Platzhalter können die gewählte geschlechtsneutrale Anredeform abbilden. Das System löst automatisch die Grußformeln auf und setzt die entsprechenden Werte und Namen pro Anschreiben ein.
Auch der Rest der E-Mail wird geschlechtsneutral gehalten. Wir vermeiden Formulierungen wie „Danke für Ihre Bewerbung zum/zur Bürokaufmann/frau“. Stattdessen schreiben wir „Danke für Ihre Bewerbung auf die oben genannte Stelle.“ Lassen sich genderbezogene Begriffe nicht umgehen, kann man mit einem Sternchen (*) oder Unterstrich (_) arbeiten, um zu verdeutlichen, dass nicht nur Männer oder Frauen angesprochen sind.
Funktional muss also nur an wenigen Stellen angesetzt werden. Wir empfehlen aber, sich die Zeit zu nehmen, neben den Stellenanzeigen insbesondere die Texte von E-Mail-Korrespondenzen zu überarbeiten.
Taxonomierung von BerufsprofilenSiehe auch:
https://ec.europa.eu/esco/portal
http://www.is.informatik.uni-duisburg.de/courses/sem_ss08/papers/p01_taxonomies.pdf http://www.sepia.de/fileadmin/themen/facettensuche/thema-facettensuche.pdf
Über die Generation Z wird und wurde viel geschrieben, spekuliert und analysiert. Schließlich will man – allen voran zahlreiche HR-Profis – wissen, wie die „Zetter“ so ticken. Wie soll man ihrer habhaft werden, sie begeistern, binden? Dazu gibt es kein Geheimrezept. Wohl aber die Möglichkeit, den zwischen 1999 und 2010 Geborenen selbst zuzuhören und im O-Ton zu erfahren, was sie bewegt. Zum Beispiel Charles Bahr.
Aber bevor wir zu Charles Bahr kommen, noch einige Fakten zur ominösen Generation Z. In Analysen und Umfragen wird unter anderem genannt, dass ihnen die Trennung zwischen Berufs- und Privatleben relativ wichtig sei, womit Work-Life-Balance einen noch höheren Stellenwert bekommt. Auch Selbstverwirklichung, Spaß bei der Arbeit und ein gutes Arbeitsklima spielen für diese Generation eine größere Rolle als beispielsweise Status und Gehalt. Für sie ist die digitale Welt eine selbstverständliche Erweiterung der realen Welt. Daher streben sie auch im Arbeitsleben nach starker Vernetzung. Und: Die Generation Z kennt mittlerweile ihren Wert, ihre Möglichkeiten und fragt schon im Bewerbungsgespräch selbstbewusst nach Dingen wie Entwicklungschancen, Work-Life-Balance oder Benefits. Christian Scholz, Professor für Organisation, Personal- und Informationsmanagement und Autor des Buches „Generation Z“, bringt es auf den Punkt: „Die Generation Z hat die Macht der Demografie auf ihrer Seite. Unternehmen werden nicht vermeiden können, auf ihre Vorstellungen von Arbeit einzugehen.“
So weit, so gut. Aber wo und wie erreicht man überhaupt die Vertreter der Generation Z am besten? Erste Ansätze fokussier(t)en auf Plattformen, die ihnen vermeintlich am nächsten sind: WhatsApp, Snapchat oder YouTube. An sich nicht verkehrt. Nur ist es fraglich, ob man über die Möglichkeit zur Bewerbung via WhatsApp und YouTube oder über Kampagnen auf Snapchat tatsächlich etwas bewirkt. Viele wollen einfach keine Werbung in ihrem Privatbereich, egal wie hip oder cool sie daherkommt. Heißt: Man muss diese Generation erst verstehen, um dann sinnvolle Maßnahmen abzuleiten – in Kombination mit Versprechungen zu den oben genannten Faktoren. Und das ist nicht so einfach, wie man vielleicht denkt …
Nun doch zu Charles Bahr. Er ist jemand, der ziemlich genau weiß, was die Generation Z bewegt und wie man sie erreicht. Charles ist 16 Jahre alt, lebt in Hamburg, gründete mit 14 Jahren die Social-Media-Agentur tubeconnect media. Als vermutlich jüngster Agenturchef Deutschlands gehört er zu den bekanntesten Vertretern seiner Generation. Auch in seinen Vorträgen geht es häufig um das Thema Generation Z, wobei er den Fokus auf das Verhalten und die Denkweisen der Generation legt. Umso interessanter ist es, von ihm selbst zu hören, wie die „jungen Wilden“ ticken. Teilnehmer der Fusion Days 2018 können es live und hautnah erleben: Er referiert dort am 14.11.2018 von 14.00 Uhr bis 14.45 Uhr zum Thema „Generation Z: über die Nutzungsgewohnheiten einer unbekannten Zielgruppe – Kids und Teens“. Wenn Sie mehr dazu erfahren wollen, melden Sie sich an – Infos dazu gibt es auf www.milchundzucker.de/fusion-days.
Matching im Recruiting bedeutet, nach vorgegebenen Kriterien die Anforderungen einer Stelle mit den Qualifikationen eines Bewerbers abzugleichen. Die einfachste Form des Matchings ist, zu prüfen, ob ein Kriterium erfüllt wird oder nicht. Zum Beispiel „Hat eine abgeschlossene Ausbildung“ (Ja/Nein) oder „Spricht fließend Spanisch“ (Ja/Nein). Um die Aussagekraft des Matchings zu erhöhen, werden in der Regel mehrere Kriterien kombiniert. Die Definition von Ähnlichkeiten, Bandbreiten sowie Gewichtungen von Kriterien bietet weitere Möglichkeiten, die Qualität des Ergebnisses zu verfeinern.
Matching-Technologien erlauben es, ein solches Matching automatisiert durchzuführen, zum Beispiel direkt integriert in der Bewerbermanagement-Software. Ziel dabei ist es, einerseits die Passgenauigkeit von Kandidaten zu erhöhen und andererseits Bewerber zu identifizieren, die für die Stelle geeignet sein können, obwohl sie manche Kriterien nicht vollständig erfüllen. Und die bei einem klassischen Abgleich bisher aussortiert worden wären.
Doch auch schon einen Schritt früher kann Matching-Technologie sinnvoll eingesetzt werden: bei der Stellensuche. Passend zu den Profildaten eines Bewerbers werden ihm entsprechende Vakanzen vorgeschlagen. Auch solche, die er vielleicht selbst nicht in Betracht gezogen hätte bzw. nach denen er nicht aktiv gesucht hätte.
Aus einer Vielzahl an Bewerbungen, Profilen und Daten die zu einer Stelle passenden Kandidaten herauszufiltern, wird mit Matching-Technologien einfacher. Dabei geht es darum, auf Basis vergleichbarer Qualifikationen, Erfahrungen und Informationen zu einer hohen Passung zu kommen. Und weniger um die bloße Abfrage bestimmter Qualifikationen, Berufsausbildungen oder Sprachkenntnisse.
Eine Grundvoraussetzung dabei ist, dass die relevanten Daten in maschinenlesbarer Form vorliegen. Doch die Anforderungen an Matching-Technologie in einer Recruiting-Software oder einem Bewerbermanagement-System gehen weit darüber hinaus. So muss das Programm neben den reinen Begriffen auch idealerweise verwandte und/oder ähnliche Wörter kennen. Außerdem müssen Zusammenhänge und Verbindungen von Begriffen, Sätzen und ganzen Texten erfasst werden. Auch die Fähigkeit des Vergleichs verschiedener Qualifikationen, Berufe und Abschlüsse muss gegeben sein.
Um die Anforderungen zu verarbeiten, muss die eingesetzte Software also nicht nur die Daten lesen, sondern auch deren Inhalt, Korrelation bzw. Sinn erkennen können. Für die Kategorisierung und Strukturierung einzelner Begriffe und größerer Zusammenhänge laufen dafür im Hintergrund Klassifikations- und Definitions-Systeme wie Taxonomien, Ontologien, Tagging-Systeme oder das Semantic Web.
Möglich wird dadurch zum Beispiel, verschiedene Schulabschlüsse abzugleichen, sei es im eigenen Land oder auch von ausländischen Bewerbern. Auch der Vergleich und Abgleich von Berufsgruppen auf nationaler und internationaler Ebene mit den beinhalteten Kompetenzen lässt sich damit abbilden. Entsprechende Algorithmen in der Recruiting- bzw. Bewerbermanagement-Software sorgen dann für die Korrelation der Kriterien sowie die Ermittlung der Passung einzelner Bewerber. Für die Berechnung der Eignung eines Kandidaten werden dazu beispielsweise der Erfüllungsgrad einzelner Kriterien ermittelt und verschiedene Gewichtungen miteinbezogen.
Siehe auch: https://de.wikipedia.org/wiki/Matching_(Arbeitsvermittlung)
Moralisch und organisatorisch stellt sich auch die Frage, ob wir Jobentscheidungen, die für die Zukunft von großer Relevanz sind, tatsächlich einer künstlichen Intelligenz, also einer Maschine, statt einem Menschen überlassen wollen. Ein weiterer Punkt dabei ist, dass bei Fehlern einer KI nur schwierig Konsequenzen gezogen werden können, denn im Gegensatz zu Mitarbeitern kann man diese nicht kündigen oder beispielsweise Feedbackgespräche mit ihr führen. Es müssen beim Einsatz einer künstlichen Intelligenz also neue Wege gefunden werden, mit dieser als eine Art Mitarbeiter umzugehen.
Auch aus arbeitspsychologischer Perspektive gibt es einige Probleme zu beachten. Besonders relevant ist hier der Wegfall – oder zumindest die große Veränderung – von Arbeitsplätzen. Mannheimer Forscher gehen davon aus, dass in den nächsten 10–20 Jahren etwa 40–50 Prozent der Tätigkeiten in Deutschland automatisiert werden und etwa 12 Prozent aller Beschäftigten durch Maschinen wie künstliche Intelligenz ersetzt werden, wobei auch die Personalauswahl stark betroffen sein wird. Dies wird unweigerlich zu Arbeitsplatzunsicherheit und damit zu zahlreichen negativen gesundheitlichen und organisatorischen Konsequenzen führen. Darüber hinaus ist aus ökonomischer Sicht zu beachten, dass künstliche Intelligenz einen hohen Trainingsaufwand benötigt und aufgrund der Trainingsdaten eher für Großunternehmen statt für die breite Masse interessant ist. Durch falsches Training könnte es außerdem zu einem Mainstream-Bias kommen. Durch den daraus folgenden Einheitsbrei an Beschäftigten, bei dem eine zu homogene Passung der Mitarbeiter untereinander vorherrscht, besteht die Gefahr, dass benötigte Diskussionen über Veränderungen und Verbesserungen nicht zustande kommen. Auch der erhoffte Gewinn an Transparenz kann sich ins Gegenteil verkehren. Schließlich weiß man bei einer sich selbst stetig weitertrainierenden KI irgendwann nicht mehr, wie genau diese ihre Empfehlungen gibt bzw. die Entscheidungen getroffen werden.
Zurzeit bestehen auch noch einige technische Probleme, so ist zum Beispiel das Sprachverständnis einer künstlichen Intelligenz noch gering. Zudem sind das technische Framework und der benötigte Ressourcenbedarf momentan noch unklar. Weiterhin besteht aufseiten der Bewerber die Gefahr, dass diese es ablehnen, von einer künstlichen Intelligenz beurteilt zu werden, was sich negativ auf das Unternehmensimage auswirken kann. Außerdem ist aufgrund des speziellen Bewerbungsprozesses der Einsatz einer KI bei Führungskräften besonders problematisch. Zuletzt ist auch die juristische Seite von Bedeutung. Nicht nur das Bestehen geheimer Algorithmen ist kritisch zu betrachten, sondern auch die generell fehlende Gesetzgebung zum Thema künstliche Intelligenz ist ein großes Problem. Beim Datenschutz hat eine KI zwar den Vorteil, dass Anonymisierung leichter wird, allerding gibt es an dieser Stelle auch bedeutende Nachteile. So können Daten von Bewerbern leichter gespeichert werden und es besteht die Gefahr des Verlustes der Datenhoheit. Denn eine künstliche Intelligenz ist dazu in der Lage, alle im Internet veröffentlichten Daten zu sammeln und für die Jobentscheidung zu nutzen.
Dieser Artikel betrachtet künstliche Intelligenz bewusst kritisch. Um sich ein vollständiges Bild zu machen, finden Sie hier einen Artikel, der die Vorteile von künstlicher Intelligenz im Recruiting beleuchtet.
Eine der am meisten diskutierten Veränderungen in der Arbeitswelt 4.0 ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Doch welche Vorteile kann diese Innovation im Recruiting-Prozess bieten?
Unumstritten ist, dass sich durch den Einsatz von KI ganze Prozesse im Recruiting standardisieren lassen, was auf eine höhere Objektivität in der Beurteilung von Bewerbern einzahlt.
Ebenfalls objektiver wird diese Bewertung durch Vermeidung von typischen Beurteilerfehlern, die ein Mensch trotz Erfahrung und Bemühung nicht immer vermeiden kann. Dazu gehört nicht nur der sogenannte Halo-Effekt, bei dem man ohne objektive Grundlage von einem dominanten Merkmal auf andere Eigenschaften der Person schließt. Sondern durch den Einsatz einer logisch denkenden künstlichen Intelligenz können auch grundlegende Dinge wie diskriminierungsfreie sowie gefühls- und genderneutrale Bewertungen gewährleistet werden.
Darüber hinaus können zu Beginn des Bewerbungsprozesses klare Beurteilungskriterien definiert werden, was ebenfalls zu einer objektiveren Bewertung führt. Für Bewerber bedeuten die Objektivität und Transparenz der Entscheidung durch künstliche Intelligenz vor allem eine höhere wahrgenommene Fairness, was sich wiederum positiv auf die Wahrnehmung des Unternehmens auswirkt.
Ebenfalls angenehm für Bewerber ist die Flexibilität einer KI, wodurch sie sich zum Beispiel durch Anpassung des Geschlechts voll und ganz auf die Anforderungen der Kandidaten einstellen kann.
Weiterhin ist positiv zu nennen, dass der gesamte Bewerbungsprozess durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz deutlich einfacher gestaltet werden kann. So müssen Bewerber im Idealfall nur noch ein zentrales Profil erstellen. Dieses wird dann von den KI der Unternehmen genutzt.
Auch für das Unternehmen wird der Bewerbungsprozess durch die automatischen Vorauswahlen und Entscheidungsfindungen einfacher. Darüber hinaus bietet künstliche Intelligenz dem Unternehmen ökonomische Vorteile. Datenmengen können in Sekundenschnelle gefunden, zusammengefügt und analysiert werden, wodurch ein umfassenderes Bild von Bewerbern vorliegt, als dies ein Recruiter auch nur annähernd in dieser Zeit erstellen könnte.
Diese Aspekte legen nahe, dass zukünftig noch besser beurteilt werden kann, ob Bewerber tatsächlich ins Unternehmen passen oder nicht, was für eine erhöhte Validität des Bewerbungsprozesses spricht.
Weiterhin sind auch die zeitlichen Vorteile enorm, denn eine künstliche Intelligenz kann pro Tag mehr Unterlagen sichten und Gespräche führen als ein Mensch. Zudem wird eine KI nicht müde oder krank und kann flexibel zu jeder Zeit und darüber hinaus auch in jeder Sprache arbeiten. Dadurch bleiben der Organisation und dem Recruiter mehr Zeit für die Konzentration auf eine ausgewählte Menge an Bewerbern.
Mit jeder Bewerbung lernt die künstliche Intelligenz hinzu und verbessert sich laufend selbst. Dabei bleibt dieses Wissen im Unternehmen, während sich die persönliche Erfahrung einer Person im Recruiting nur schwer weitergeben lässt und bei einem Ausscheiden dem Unternehmen ganz verloren geht.
Zuletzt bietet künstliche Intelligenz durch die Anonymisierung von Daten auch einen entschiedenen Vorteil zum jüngst sehr präsenten Thema des Datenschutzes.
Dieser Text betrachtet lediglich die positiven Seiten von künstlicher Intelligenz im Recruiting. Um auch kritischen Stimmen ausreichend Raum zu geben, finden Sie hier einen Artikel zu den Nachteilen.
milch & zucker lädt ein zum
Am 06.09.2018, 18.00 bis 19.45 Uhr
in der Wolkenburg, Mauritiussteinweg 59, 50676 Köln
Es sind zwei Pole, die den HR-Bereich gerade intensiv beschäftigen: Zum einen die künstliche Intelligenz als Vorbote einer neuen Ära des automatisierten Recruitings und Personalmarketings – und zum anderen das Storytelling als Inbegriff eines emotional-bildhaften Zugangs zu den Herzen und Köpfen von Bewerberinnen und Bewerbern.
Im Rahmen des zweiten Fusion Talk nehmen wir uns der beiden Top-Themen an – und zwar unter dem Motto „Automatisch episch?“ Für Gesprächsstoff sorgen dabei der KI-Experte und milch & zucker-CEO Ingolf Teetz sowie Content-Profi Rita Orschiedt vom SZ BrandStudio der Süddeutschen Zeitung.
Location: Fusion Talk findet in den Räumlichkeiten der Wolkenburg in Köln statt – einer einzigartigen Event-Location im Herzen der Rheinmetropole, mit barockem Flair und faszinierendem Ambiente.
Sichern Sie sich jetzt frischen Input fürs Recruitment: Agenda und kostenfreie Anmeldung unter www.milchundzucker.de/fusion-talk
People Analytics – Datenanalyse für HR
Evidenzbasiertes Personalmanagement, Analyse von Personaldaten, Beispiele
Mobile Technologien für HR (Mobile HR)
Mobile Computing-Technologien, Anwendungsfelder, Implikationen und Handlungsempfehlungen
Virtual, Augmented und Mixed Reality für HR
VR, AR und MR als neue Formate im Bewegtbild, Potenziale für Employer Branding und Recruiting
Künstliche Intelligenz für HR
Eigenschaften Künstlicher Intelligenz, Erfolgsfaktoren des Einsatzes künstlicher Intelligenz
Gestaltung digitaler und smarter HR-Prozesse
Big Data und Business Intelligence in der Personalplanung, Anforderungen an eine strategische Personalplanung
Digitalisierung im Recruiting (Recruiting 4.0)
Der Bewerber 4.0 sendet (noch) schwache Signale, Datenbasierte Hilfe für Recruiter ‒ auf dem Weg zum Recruiter 4.0
Künstliche Intelligenz im Recruiting
Grundlagen zu KI und Künstlichen Neuronalen Netzwerken, KI im Recruiting
Digitales Lernen als integraler Bestandteil moderner Weiterbildungsangebote
HR Transformation, Motivation und Lernmotiv
Digitalisierung von Personalverwaltungsprozessen ‒ Zeugniserstellung in 15 Sekunden
Paradigmenwechsel ‒ Arbeiten 4.0, Zeugniserstellung morgen ‒ ein Prozess in 15 Sekunden, Schriftformerfordernis ‒ eine rechtliche Hürde?
Ansätze zur adäquaten Führung im Digitalen Zeitalter ‒ Darstellung einer Digital Leadership-Toolbox
Erwartungen an Führung im Digitalzeitalter, Führungstools im Digitalzeitalter
Gestaltung von Arbeitnehmerbeziehungen im Digitalen Zeitalter
Betriebsverfassung 4.0, Arbeitszeit 4.0, Vergütung 4.0, Datenschutz, Berufsgenossenschaft und Arbeitsstättenrichtlinie ‒ die ≫Spaßbremsen≪ der digitalen Welt
Digital HR ‒ nicht ohne meinen Betriebsrat!?
Relevanz der Mitbestimmung beim Thema Digital HR
Relevanz und Gestaltung eines dualen Betriebssystems
Betrachtung aus HR-Perspektive
Ansätze zum Lernen im Digitalen Zeitalter
Beispiel SAP
Digitalisierung von Performance Management und Feedbackinstrumenten
Beispiel Daimler AG
People Analytics ‒ Eckpfeiler der digitalen Transformation
Beispiel Merck
Rolle von HR bei Digitalisierung und Industrie 4.0
Beispiel Phoenix Contact
Relevanz und Gestaltung eines dualen Betriebssystems
Betrachtung aus HR-Perspektive
Holacracy als agiler Organisationsansatz aus HR-Perspektive
Beispiel Liip
Mit agilen Methoden zu einem agilen Personalmanagement
Beispiel borisgloger consulting
Neue (Arbeits-)Wege ‒ Agiles Arbeiten
Beispiel Vattenfall
Armita Atabaki
BASF
Dr. Christof Balkenhol
MatrixPartner Beratung
Piotr Bednarczuk
Merck
Prof. Dr. Torsten
Biemann Universität Mannheim
Prof. Dr. Stephan Böhm
Hochschule RheinMain
Samantha-Angela Cutmore
Weidmüller Akademie
Dr. Andreas Dahmen
Integrata Cegos
Prof. Dr. Rupert Felder
Heidelberger Druckmaschinen
Prof. Dr. Stephan Fischer
Hochschule Pforzheim
Claudia Geier
Integrata Cegos
Stephan Grabmeier
Kienbaum
André Häusling
HR Pioneers
Laura Hilberer
IBM
Prof. Dr. Wolfgang Jäger
Hochschule RheinMain
Ulrich Jänicke
aconso
Thomas Jenewein
SAP Education
Philipp Egli Jung
Liip
Dr. Volker Mayer
KWP Inside HR
Sebastian Meurer
Hochschule RheinMain
Prof. Dr. Wilhelm Mülder
Hochschule Niederrhein
Dr. Eberhart Niggemann
Weidmüller Akademie
Prof. Dr. Gunther Olesch
Phoenix Contact
Nadja Perroulaz Liip
Prof. Dr. Thorsten Petry
Hochschule RheinMain
Yvonne Schulist
Vattenfall
Ursula Schwarzenbarth
Daimler
Sven Semet
IBM
Ingolf Teetz
milch & zucker
Miriam Tolksdorf
Merck
Joachim Volpert
KWP Inside HR
Felicitas von Kyaw
Vattenfall
Armin von Rohrscheid
Promerit
Die Beiträge sind sämtlich aus den USA, die Artikel sind auf Englisch, daher sind sie hier kurz in Deutsch zusammengefasst.
