Mit IT die Diversität in der Arbeitswelt stärken

– ja, aber wie?

Noch vor ein paar Jahren war Diversity für viele Unternehmen ein freiwilliges Projekt: ein Netzwerk hier, ein Workshop da, eine entsprechende Formulierung in der Stellenausschreibung – fertig. Heute ist das anders: Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz, Führungspositionengesetz, Entgelttransparenzgesetz, CSRD, ESRS – die Gesetzgebung gibt immer mehr verbindlich vor. Es wird ganz konkret gefragt:

• Wie steht es um die Geschlechterverteilung auf der obersten Führungsebene und verteilt auf Altersgruppen?
• Wie hoch ist der Frauenanteil in Führungspositionen?
• Wie hoch ist der Gender Pay Gap?
• Wie divers ist die Belegschaft nach Alter, Herkunft, Arbeitszeitmodellen?
• Welche Maßnahmen werden daraus abgeleitet – und wie wird die Wirkung gemessen?

Neu gestärkt im europäischen Arbeitsrecht werden ab diesen Juni das Entgelttransparenzgesetz und die Arbeitszeitflexibilität. Personalabteilungen müssen sich entsprechend strategisch und rechtssicher vorbereiten. So müssen sie zukünftig Auskunft über die individuelle Entgelthöhe und die durchschnittlichen Entgelthöhen im Unternehmen geben, aufgeschlüsselt nach Geschlecht und Gruppen mit gleicher oder gleichwertiger Arbeit. Bereits im Bewerbungsprozess sind Einstiegsgehalt und Gehaltsspannen anzugeben.

Das bedeutet: Mehr denn je geht um aktives Diversity-Management und Zahlen, Daten, Fakten.

Datengrundlage schaffen

Neben klaren Verantwortlichkeiten und Prozessen müssen Unternehmen eine gute Datengrundlage schaffen. Im ersten Schritt ist zu klären, welche Informationen (Felder) überhaupt relevant sind – und ob diese Felder in ausreichender Qualität vorliegen. Das bedeutet: Stammdaten zu bereinigen, Lücken zu schließen, Definitionen zu vereinheitlichen und Verantwortlichkeiten festzulegen. Schon kleine Unschärfen, zum Beispiel Freitext statt Codes, uneinheitliche Joblevel, unklare Vertragsarten, führen später zu verzerrten Auswertungen.

Damit diese Datenqualität im Alltag zuverlässig gehalten werden kann, braucht es im Hintergrund technische Leitplanken: Validierungen sorgen dafür, dass Pflichtfelder befüllt werden, Wertebereiche eingehalten werden und Plausibilitätsprüfungen greifen. Zusätzlich müssen Freitexte schrittweise durch standardisierte Codes ersetzt werden (z. B. Jobfamilie, Joblevel, Standort, Vertragsart), damit Mitarbeitende, Rollen und Vergütungsbestandteile überhaupt vergleichbar werden. Ebenso wichtig ist eine saubere Versionierung, damit Auswertungen zeitlich korrekt bleiben – etwa, wenn Gehaltsbänder, Joblevel oder Organisationszuordnungen sich ändern und trotzdem rückwirkend nachvollziehbar sein müssen (gültig ab/bis, Historienführung).

BI- und Analytics-Tools hinzuziehen

Eine besondere Herausforderung entsteht, wenn Daten über mehrere Systeme verteilt sind oder international unterschiedliche Standards gelten. Dann sind Daten oft nicht direkt vergleichbar, weil nicht harmonisch (z. B. unterschiedliche Jobarchitekturen, Level-Logiken, Währungen, Arbeitszeitmodelle). Um realistische Auswertungen zu erhalten, müssen Daten daher zunächst zusammengeführt und vereinheitlicht werden. Dafür braucht es eine definierte Mapping-Logik: Welche Felder entsprechen sich systemübergreifend? Welche Quelle ist führend? Wie werden Konflikte gelöst? Zusätzlich müssen Berechnungen sowie Währungs- und Zeitlogiken konsistent umgesetzt werden (z. B. Stichtagslogik, FTE-Logiken, Umrechnungskurse, historische Zuordnungen).

BI- und Analytics-Tools helfen dabei, Datenqualitätsfehler systematisch sichtbar zu machen, sprich fehlende, unplausible oder widersprüchliche Werte zu erkennen und deren Ursachen zu lokalisieren. Damit ist es auch möglich, Diskriminierung aufzudecken, in der Gesamtzahl, aber auch innerhalb von Vergleichsgruppen. Außerdem unterstützen die Tools dabei, Freitextfelder zu analysieren (z. B. Muster, Häufigkeiten, Schreibvarianten), um daraus einheitliche Codierungen und Standards ableiten zu können. Auf dieser Basis lassen sich dann saubere Governance-Entscheidungen treffen: Welche Felder werden Pflichtfelder? Welche Codierung ist verbindlich? Welche Prüfregeln gelten? Und wie wird sichergestellt, dass Änderungen (z. B. neue Joblevel-Strukturen oder Gehaltsband-Updates) nicht die Vergleichbarkeit nehmen?

Von der Transparenz zur Interpretation

Wenn die Vorarbeit getan ist, kommt der große Moment: Das erste Dashboard steht. Zum ersten Mal sehen Unternehmen auf einen Blick – und schwarz auf weiß –, wie viele Frauen tatsächlich im Vorstand sitzen, wie groß die Gehaltsunterschiede zwischen Frauen und Männern sind und ob es über verschiedene demografische Gruppen hinweg die gleichen Aufstiegschancen gibt.

Diese Transparenz zu haben, ist wichtig, um Bewusstsein zu schaffen und Muster und Trends zu erkennen – sie ist aber nur der Anfang. Folgen muss eine Interpretation – was bedeuten die Zahlen für unser Unternehmen? – und konkrete Maßnahmen zur Verbesserung. Hier entsteht schnell Unsicherheit.

„Wenn es Gender Pay Gaps gibt, müssen dann alle Frauen eine Gehaltserhöhung bekommen?“
„Dürfen nur noch Frauen eingestellt werden, um Quoten zu erfüllen?“

An dieser Stelle beginnt die Arbeit, die weder Gesetzgebung oder Gremien noch sonstige Rahmenwerke im Detail abnehmen: Was machen Unternehmen aus ihren Erkenntnissen?

Perspektivwechsel schaffen

Zuerst braucht es einen Perspektivwechsel: Kennzahlen sind kein Urteil, sie sind eine Diagnose – „Hier stimmt etwas nicht.“ Die zentrale Aufgabe von HR besteht jetzt in einem klaren Dreischritt: Verstehen – Prinzipien klären – Maßnahmen planen.

Im ersten Schritt sollten Unternehmen genauer hinschauen als nur auf die nackte Zahl. Beim Gender Pay Gap zum Beispiel: Welche Anteile erklären sich durch Rolle, Verantwortung, Marktsegmente, Arbeitszeitmodelle – und wo bleiben Differenzen, für die es keine sachliche Begründung gibt? Genau dieser „unerklärliche Rest“ ist der Bereich, in dem Unternehmen aktiv werden müssen. Beim niedrigen Frauenanteil: Liegt es an der Branche, an der Pipeline, an der Kultur, an den Karrierewegen oder schlicht daran, dass bestimmte Arbeitszeitmodelle in Führung faktisch nicht möglich sind? Wenn Unternehmen das nicht sauber auseinandernehmen, besteht die Gefahr, entweder gar nicht zu reagieren – oder nur mit Symbolpolitik.

Im zweiten Schritt empfiehlt es sich, erst Leitplanken zu definieren und dann einzelne Maßnahmen. Ein Beispiel: Wenn es darum geht, gleichwertige Rollen und Verantwortungen vergleichbar zu bezahlen und fördern – unabhängig von Geschlecht, Herkunft oder Lebensmodell – dann sollte ein nachvollziehbarer Fahrplan über mehrere Jahre entwickelt werden, um Lücken zu schließen. Dieser Fahrplan sollte so transparent sein, dass Mitarbeitende bestimmte Entscheidungen nachvollziehen können – ohne jede Gehaltsliste offenlegen zu müssen.

Gezielte Korrekturen vornehmen

Auf dieser Basis können gezielte Korrekturen vorgenommen werden. Bei der Einstufung kann BI konkrete Abweichungen identifizieren, dokumentieren und nach Schweregrad priorisieren – so entsteht ein Plan über zwei, drei Jahre, aus dem man einen gerechten Budgettopf ableiten kann. Bei der Einstellung kann BI für jede Rolle/Level/Pay-Region aus der Vergütungsverteilung vergleichbarer Bestandsmitarbeitender Angebotskorridore ableiten und als Leitplanke hinterlegen: Sobald ein Angebot außerhalb des Korridors liegt, schreitet das Tool automatisch ein und verlangt eine schriftliche Begründung für die Abweichung. Auch bei besonderen Situationen, wie der Rückkehr aus der Elternzeit, kann BI als Frühwarnsystem fungieren. Das Tool prüft automatisch, ob Gehälter neuen Arbeitsmodellen entsprechend gerecht ausfallen oder bestimmte Personen benachteiligt werden.

Im dritten Schritt sollte ein Paket an Maßnahmen geschnürt werden. Im Vergütungsbereich kann das bedeuten, Gehaltsbänder zu schärfen, Einstiegsgehälter zu standardisieren, Ausreißer über mehrere Gehaltsrunden zu korrigieren und Vergütungsentscheidungen nachvollziehbar zu dokumentieren. Im Bereich Diversität und Karriere kann es bedeuten, Auswahlprozesse so gestalten, dass unbewusste Vorurteile reduziert werden, interne Talentpools aufzubauen, gezielte Entwicklungsprogramme für unterrepräsentierte Gruppen aufzusetzen und Führungsrollen flexibler zu gestalten – etwa durch funktionierende Teilzeit- und Hybridmodelle. Im kulturellen Bereich kann es bedeuten, Führungskräfte in ihrer Rolle als Gatekeeper für Fairness und Chancengleichheit zu stärken, statt Diversity und Equal Pay ausschließlich als HR-Themen zu behandeln. KI kann hier innerhalb vorgegebener Leitplanken auf Basis von Daten und (Prognose-)Modellen Vorschläge machen und Empfehlungen geben.

Diversität als Unternehmensprojekt

Entscheidend beim Engagement für mehr Diversität im Unternehmen ist: Die Personalabteilung kann diesen Weg nicht allein gehen. Sobald die Zahlen auf dem Tisch liegen, ist es ein Unternehmensprojekt. Das Management muss bereit sein, Verantwortung zu übernehmen – nicht nur für den ESG-Report nach außen, sondern für Entscheidungen nach innen. Führungskräfte müssen ihre Bereichszahlen kennen und tragen, statt sie als „HR-Thema“ abzutun. Die Kommunikationsabteilung muss helfen, aus nackten Kennzahlen eine ehrliche, aber konstruktive Geschichte zu machen: Wo stehen wir? Was haben wir vor? Wie messen wir Fortschritt?

Datenschutz und Betriebsrat sind dabei wichtige Partner, weil sie berechtigte Fragen stellen und vor Datenmissbrauch schützen: Welche Auswertungen sind erlaubt? Wie schützen wir individuelle Persönlichkeit und verhindern Leistungs- oder Verhaltenskontrolle? Wie bleiben Auswertungen aggregiert, fair und nachvollziehbar?

Fazit: Diversity als Teil der Kultur

Dass Vielfalt im Unternehmen, im Sinne von kultureller Vielfalt, internationaler Erfahrung und Sprachkenntnisse, zu Innovation und Geschäftserfolg beitragen kann, ist längst bewiesen. Das gilt vor allem für das Topmanagement, sprich Vorstand plus zwei bis drei Ebenen darunter. Bei der praktischen Umsetzung ist allerdings noch Luft nach oben. Häufig fehlt die Implementierung in die Unternehmenskultur. Doch genau darauf kommt es an: Gesetzgebung und Reportings sind wichtig – doch einen echten Unterschied macht, was HR, Management und die gesamte Organisation mit den Daten tut.