Vom Erfolgsmythos zur Realität: Warum der Survivorship Bias die HR-Digitalisierung bremst

Was steckt hinter dem Survivorship Bias?

Survivorship Bias beschreibt die Tendenz, sich bei Analysen nur auf jene Fälle zu konzentrieren, die „überlebt“ oder Erfolg gehabt haben – und bei der Entwicklung all jene zu ignorieren, die gescheitert oder ausgeschieden sind.

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Ein klassisches Beispiel stammt aus dem zweiten Weltkrieg: Ingenieure untersuchten die Rückkehrmuster beschädigter Flugzeuge, um deren Panzerung zu verbessern. Zunächst wollten sie jene Stellen verstärken, die besonders viele Einschusslöcher aufwiesen – bis jemand bemerkte, dass jene Flugzeuge zurückkehrten, welche eben dort getroffen wurden und nicht an anderen Stellen. Die wirklich gefährlichen Trefferstellen lagen also dort, wo keine Einschüsse zu sehen waren, weil diese Maschinen ja nicht zurückkamen.

In der HR-Digitalisierung bedeutet das zum Beispiel: Man schaut auf die Teams, die schon digital arbeiten, auf Dashboards, die gut aussehen und die nötigen KPI’s abbilden – und vergisst das im Hintergrund noch Excel, manuelle Listen oder nicht verknüpfte Systeme den Alltag bestimmen.

So entsteht leicht der Eindruck: „Wir sind digital gut unterwegs“ – obwohl nur ein Teil der Prozesse tatsächlich automatisiert oder messbar ist.

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‍Warum gerade HR davon betroffen ist

HR ist prädestiniert für diesen Denkfehler. Viele Unternehmen haben in den letzten Jahren Tools eingeführt:
Bewerbermanagement, Learning-Plattformen, HR-Analytics, Zeugnis-Ersteller und viele mehr - die Liste ist mit Möglichkeiten ist lang. Doch oft fehlt die übergeordnete Digitalisierungsstrategie, die Prozesse, Systeme und Daten verbindet.

Ein Beispiel aus der Praxis:

1. Recruiting läuft digital - ausser die Analysen, die Terminfindung & das Onboarding, diese sind noch auf Papier.
2. KPIs werden auf einem Dashboard gezeigt – allerdings werden diese monatlich aktualisiert, weil die Daten erst manuell aufbereite werden müssen.
3. Live-Dashboards zeigen saubere Werte und sind aktuell - können allerdings nur 60 % der Realität abzeichnen, weil die Datenbasis für weitere nützliche Auswertungen nicht vorhanden ist.
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Das ist klassischer Survivorship Bias: Man schaut auf die sichtbaren Erfolge und ignoriert die unsichtbaren Lücken. Doch diese Lücken brauchen nach wie vor viele Ressourcen.

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Ein typischer Case aus der Praxis

Ein Schweizer Industrieunternehmen mit rund 1 500Mitarbeitenden startete eine HR-Digitalisierungsoffensive.
Die Ziele waren klar: mehr Effizienz, automatisierte Prozesse und eine datenbasierte HR-Steuerung.

Nach einem Jahr präsentierte das HR-Team stolz:

1. Ein neues Dashboard mit mit vielen KPI’s wie Time-to-Hire, Absenzenquote und Fluktuationsrate
2. Regelmässige Reports fürs Management
3. Ein digitaler Rekrutierungs-Prozess

Doch bei genauerem Hinsehen zeigte sich:

1. Nur 60 % der Prozesse waren wirklich automatisiert, Systeme sind nicht verknüpft und viel manuelle Daten-Transferarbeit ist nötig.
2. Die KPI's basierten teilweise auf manuell aktualisierten Excel-Dateien.
3. Die Daten waren 14 Tage alt aufgrund manueller Eingriffe.

Das Management glaubte, man sei datengetrieben, tatsächlich war man nur teil-digital.
Man lässt sich von den sichtbaren Erfolgen täuschen, ein klassischer Survivorship Bias.

Warum das gefährlich ist

Wenn nur die „funktionierenden“ Prozesse oder Outputs im Fokus stehen, werden Schwachstellen nicht sofort sichtbar.

Dadurch:

1. werden Entscheidungen auf unvollständigen oder sogar alten Daten getroffen,
2. bleibt das HR weiterhin reaktiv im Administrationssumpf, statt vorausschauend das Unternehmen dort zu unterstützen, wo ein genereller Mehrwert entstehen kann
3. und die Digitalisierung stagniert, obwohl sie auf Papier abgeschlossen scheint.

In einer Zeit, in der Automatisierung, neue digitale Möglichkeiten und Data Analytics rasant voranschreiten, ist das ein Risiko für die Zukunftsfähigkeit und Innovationskraft eines Unternehmens.

Wie HR den Survivorship Bias vermeiden kann

1.      Ganzheitlich denken:
Digitalisierung heisst nicht, ein neues System einzuführen, sondern Prozesse neu zu denken. Es geht um die verschiedenen Nutzererfahrungen und deren Erwartungen. Es geht darum, Effizienz dort zu gestalten, wo nötig und möglich, damit Zeit für das Wesentliche bleibt – Unterstützung der Führungskräfte, Entwicklung der Organisation und die Pflege der Kultur.

2.      Transparenz schaffen & Lücken sichtbar machen
Zeigt auf, welche KPIs automatisiert sind – und welche noch manuell ausgewertet und gepflegt werden. Nicht nur Erfolge feiern, sondern gezielt aufzeigen, wo Daten fehlen oder Prozesse nicht integriert sind.

3.      Strategie & Prozesse vor Tools:
Erst definieren, was HR strategisch erreichen will und wie das auf die Unternehmensstrategieeinzahlt. Dann Struktur und Prozesse definieren, welche diese Strategie unterstützen – erst dann Tools auswählen, die genau dort unterstützen.

4.      Kulturthema adressieren:
Digitalisierung verändert, wie HR denkt, entscheidet und vor allem wirkt. Sie ist kein IT-Projekt, sondern oftmals eine Kulturtransformation, welches das ganze Unternehmen betrifft.

Viele HR-Abteilungen in der Schweiz stehen mitten in der Digitalisierung, doch der Blick auf die Erfolgsbeispiele täuscht oft über bestehende Lücken hinweg. Der Survivorship Bias kann dazu führen, dass man sich digitaler fühlt, als man wirklich ist.

Wer stattdessen bewusst auch auf die „unsichtbaren“ Prozessteile schaut, Datenqualität hinterfragt und eine klare Digitalstrategie verfolgt, schafft echte Transformation:

Mehr Effizienz, weniger Admin und eine HR-Funktion, die das Unternehmen aktiv in die Zukunft begleitet.

Tipp:
Wer herausfinden möchte, wo das eigene HR heute digital steht, sollte mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme starten und bewusst auch jene Prozesse beleuchten, die noch nicht „überlebt“ haben.

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