Machine Learning im betrieblichen Gesundheitsmanagement. ?Wie hilfreich sind (komplexe) Algorithmen??
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Publication date
24.05.2022
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06 - Presentation
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Arbeitsbezogener Stress verursacht bei Schweizer Unternehmen jährlich Kosten von rund 7,6 Milliarden Franken. In der Gesunderhaltung von Mitarbeitenden besteht also grosses Potenzial, um Kosten zu sparen. Ein Ziel im betrieblichen Gesundheitsmanagement (BGM) ist, sich anbahnende Fehlbeanspruchungen früh zu erkennen und durch Interventionen zu minimieren. Grosses Potenzial wird hierfür in HR-Analytics verortet, wo mithilfe von Daten evidenzbasierte Entscheidungen getroffen werden sollen. Die Referenten geben einen Überblick, wie im BGM solche Algorithmen eingesetzt werden können, zeigen auf, wie sie das Potenzial einschätzen und präsentieren erste Ergebnisse aus Forschungskooperationen mit Unternehmen.
Keywords
Subject (DDC)
Event
Abendreihe Psychologie kompakt
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Language
German
Created during FHNW affiliation
Yes
Strategic action fields FHNW
Publication status
Review
No peer review
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Citation
Steiner, M. D. W., & Krause, A. (2022, May 24). Machine Learning im betrieblichen Gesundheitsmanagement. ?Wie hilfreich sind (komplexe) Algorithmen?? Abendreihe Psychologie kompakt. https://irf.fhnw.ch/handle/11654/33499