Was die meisten noch gar nicht wirklich akzeptieren wollen: Wir befinden uns bereits im Web 4.0, das allgemein Internet of Things (IoT) genannt wird. Zwar sind noch einige nicht einmal im Web 2.0 angekommen, doch die Weiterentwicklung geht rasend schnell und nimmt auf nichts und niemanden mehr Rücksicht. Wenn wir also über die “Digitalisierung” sprechen, meinen wir genau diese Web Evolution, bei der es keineswegs nur um Geräte, Tools, Programme oder Roboter geht. Im Web 4.0/IoT geht es darum, wie Menschen und Maschinen eine Symbiose eingehen, kurz: Es gut um Humanisierung von Technologie.
Inhaltsverzeichnis
- Die Internet bzw. Web Evolution: Vom Web 1.0 bis in die Cloud
- Web 1.0 | Web of Content -> Eindimensional
- Web 2.0 | Web of Communication -> Partizipativ
- Web 3.0 | Web of Context -> Semantisch
- Web 4.0 | Web. bzw. Internet of Things (IoT) -> Symbiotisch
- Wie hängt dieses Internet of Things (IoT) mit dem Deep Web zusammen?
- Warum wird im Internet of Things das Deep Web für HR so zentral?
- Und wie kann man Deep Web Daten heute schon in HR (legal) nützen?
- Ein Video (in Englisch) das die heutige Situation zusammenfasst
- Fazit
- Author
Die Internet bzw. Web Evolution: Vom Web 1.0 bis in die Cloud
Web 1.0 | Web of Content -> Eindimensional
Das Web 1.0 war noch statisch und einfach: Die Menschen entdeckten die Computer und bezogen sie in ihr Arbeitleben ein. So auch HR, die begeistert Datenbanken anlegten und die neue Möglichkeit der Kommunikation mit Mitarbeitern über das neue Computertool via Email starteten. Die Websites allerdings in dieser Zeit waren noch statisch, weswegen man diese Phase Web of Content nannte: Jeder broadcastete seine Stärken ohne Interesse an einer Antwort ins Web. Im Mindset des Web 1.0 gingen Printanzeigen einfach ohne weitere Änderung zusätzlich parallel online, immer mehr Stellenbörsen enstanden. Am Ende des Web 2.0 wurden offene Stellen fast ausschließlich in Online-Stellenbörsen geschaltet (und viele verharren bis heute tatsächlich in diesem Stadium).
Web 2.0 | Web of Communication -> Partizipativ
Im Web 2.0 nützten wir nicht einfach mehr nur Computer. Sondern nun interessierten uns immer mehr angepasste, unterschiedliche Programme für immer mehr verschiedene Dinge. Wir fingen an, diese in das Alltagsleben einzubauen, immer mehr Start-ups halfen uns dabei. Es entstand das “Social Mindset”, die Empfänger von Online-Botschaften forderten immer mehr den Austausch ein (Kontaktformulare auf Websites, Gästebücher). Wir wollten kommunizieren und bewerten (Ebay, Amazon) und sich in Foren mit Gleichgesinnten unterhalten: Es war die Geburtsstunde von Social Media wie Facebook, XING und LinkedIn – das Web 2.0 ist das “Mitmach-Web”. Denn Menschen wollten auch zur Kommunikation gezielt online Informationen einholen: Dies war Googles große Stunde. Dort wo die Adaption ans Web 2.0 stattfand, begann man sich Gedanken über die Wünsche von Kandidaten zu machen und so entstand einerseits das Social Recruiting mit wertschätzender Kommunikation mit Kandidaten und anderseits immer ausgefeilteres Employer Branding mit zielgruppenorientierten Karrierewebsites.
Web 3.0 | Web of Context -> Semantisch
Im Web 3.0 waren es nicht mehr einzelne Programme, die die Menschen anzog, sondern die komplexen Programm-Systeme, genannt Algorithmen. Diese Systeme wurden in das Alltags-und Berufsleben einbezogen, angefangen vom Smartphones bis hin zu Robotics. Durch diese Integration (nicht zuletzt angetrieben durch den Turbo Mobilgeräte) gab es eine Datenexplosion ungeahnter Größe, auch besonders von personalisierten Daten. Big Data entstand, in dem es nicht um Daten alleine geht, sondern um Datenverbindungen (also auch um “persönliche” Datenpakete). Die Personalisierung aller Dinge und Programme wurde zur Regel und zum Ziel. Und sorgte aber auch für stetige exponentielle Speicherung von Massendaten(verbindungen).
Einfache Programme oder Suchmaschinen halfen im Web 3.0 nicht mehr, um Big Data, also die Summe der komplexen Kommunikationsspuren von Menschen zu analysieren. So zogen überall Semantische Algorithmen ein. Diese sprachbasierten, lernenden Systeme “vereinfachten” die Steuerung, Suche und das Datenmanagement. Deshalb heißt das Web 3.0 das Semantische Web. Wer also seit dem Web 3.0 Suchmaschinen (egal welcher Art) zu Informationen über potentielle Kandidaten steuern will (Active Sourcing) oder per Talent Acquisition oder Employer Branding gefunden werden möchte (Suchmaschinenoptimierung oder Content Marketing), muss lernen, diese neuen Superprogramme zu verstehen.
Web 4.0 | Web. bzw. Internet of Things (IoT) -> Symbiotisch
Nun befinden wir uns am Anfang des Web 4.0. Wir Menschen rennen nicht mehr jeder algorithmischen Innovation hinterher. Die Disruptionen der Digitalisierung haben uns gelehrt, vorsichtiger zu werden. Es war ein fröhliches, aber anstrengendes Kommen und Gehen: einige Web 2.0 bzw. 3.0 Hypes sind geblieben, viele aber auch verschwunden. Es wurden plötzlich sogar alte Kommunikationsmittel wie das Email oder das einfache Telefonieren in den Messengers von Whatsup oder Facebook wiederentdeckt. Im Internet of Things wollen wir (nur noch) “Dinge”, die uns das Leben wirklich dauerhaft erleichtern. Also Geräte, Programme, Arbeitsmittel, die “unsere Bedürfnisse erkennen” oder noch besser “vorher sagen können”. Die vorherige Personalisierung des Web 2.0 weicht nun der Individualisierung (und verursacht so eine weitere Datenexplosion). Jeder User hat heute schon eine andere Start-Seite auf Amazon und bekommt XING-Newsletter mit z.B. jeweils anderen, individuellen Kontaktvorschlägen oder Events.
Auch wenn wir in Deutschland diese Daten aus Datenschutzgründen und aufgrund des Persönlichkeitsrechts nicht so umfassend erheben (dürfen), ist es ein Fakt: Andere greifen und speichern, auswerten und: verkaufen diese Daten schon lange. Werbung wird jeden Tag noch “individueller” – dies wird auch für das Personalmarketing und die Talent Acquisition die klare Zukunft. Web 1.0-Anzeigen in Jobboards platzieren ist ein Auslaufmodell, LinkedIn und Facebook bieten Ihnen heute schon die Buchung individualisierter Anzeigen an.
Wie hängt dieses Internet of Things (IoT) mit dem Deep Web zusammen?
Um individualisierbare Geräte und Maschinen mit unserem (Arbeits-) Leben erfolgreich zu verbinden, brauchen wir noch komplexere Algorithmen. Diese erfordern ebenso noch mehr Big Data, noch komplexere Analytik. Und vor allem: Selbstlernende Systeme und allumfassende Programmverbindungen und den Zugriff auf noch mehr persönliche Transaktionsdaten(-Verbindungen). Unser Internet of Things-Ziel sind Algorithmen, die nicht nur Trends erkennen, sondern diese am besten gleich selbstständig ausrechnen und umsetzen: in 3D-Drucker-Produkte, in Medikamente, in Produktionsanlagen, in individuelle Websites, Produktangebote, Werbung usw.
96 % aller wesentlichen Daten sind im Deep Web. Unternehmen, die diese Daten nicht nur speichern, sondern auch auswerten können, übernehmen seit dem Web 3.0 die Macht – insgesamt und ihrer Branche. Mit diesen Informationen über ihre Zielgruppe sprengen sie Ketten und verschaffen sich Wettbewerbsvorteile. Wer also hier nicht die Chancen des Deep Web wahrt, limitiert sich selbst in selbstauferlegte Einzelhaft auf einer Web-1.0-2.0-Insel weit weg vom realen Leben.
Warum wird im Internet of Things das Deep Web für HR so zentral?
Die Disruption ist allgegenwärtig, jeden kann die Veränderung treffen. Unternehmen und HR haben nur die Möglichkeit mitzumachen oder zu akzeptieren, dass sonst ihr Wettbewerb dies tut bzw. ein neues Unternehmen entsteht, dass die Führung übernimmt und sich damit in die Pole Position katapultiert. Und damit die Top-Talente findet und gewinnt.
Viele verstehen das IoT völlig falsch, weil sie sich nur auf die “Dinge” konzentrieren. Es geht im Internet of Things, also in diesem Stadium der Digitalisierung, nicht einfach nur um “niedliche” oder “nützliche” Geräte oder Programme wie Virtual Reality Produkte oder Roboter. Es geht um Neuromarketing und Algorithmen, die Wünsche berechnen und erkennen (und damit erzeugen) können.
Im Internet of Things steht die Währung des Internets im Vordergrund: Data = Information und deren (Re-)Investition. Es geht auch folglich um Manipulation, Entscheidungfreiheit, Freiheit der Marktwirtschaft und Chancengleichheit, also auch um Ethik (und wer sonst außer die Führungskräfte und HR sind dafür im Unternehmen zuständig?). Sich hier nur auf rechtliche und administrative Regelungen zurückzuziehen, greift zu kurz: Die Daten sind bereits im Umlauf und können nicht mehr zurückgeholt werden. Dieser Realität müssen wir uns alle stellen.
Und wie kann man Deep Web Daten heute schon in HR (legal) nützen?
Ihr Unternehmen muss nicht selbst eine NSA-Abteilung aufbauen oder den europäischen Datenschutz sowie Persönlichkeitsrechte gezielt ignorieren. Wobei sicherlich die Datengier anderer Länder auch unseren Datenschutz und unsere Persönlichkeitsrechte auf Dauer verändern werden. Heute kann HR einen großen Teil dieser Daten im Deep Web legal erreichen oder selbst legal “kaufen” und einsetzen. Einfache Beispiele sind:
- Deep und Surface Web Metasuchmaschinen nützen
- Legale Retargeting Tools:
- Facebook Ads
- Twitter Ads
- Google Analytics
- Google Ads
- Personalisierte Karrierewebsites
- Personalisiertes Email Marketing
- Realtime People Aggregatoren / Tools
Alleine um sich die Freiheit und Selbstbestimmung zu sichern, darf HR nicht mehr einfach distanziert über Big Data sprechen, sondern sollte sich mit den (legalen) Möglichkeiten des Deep Web zur Zukunftsicherung heute schon auseinandersetzen. Denn wie will das Unternehmen sonst die besten Sicherheitsexperten beschäftigen und einstellen, die das eigene Knowhow online beschützen, wenn HR diese nicht finden, gewinnen und halten kann, weil sie diese nicht erkennt und versteht?
Ein Video (in Englisch) das die heutige Situation zusammenfasst
Für alle diejenigen, die sich eine Stunde Zeit nehmen möchten, um die aktuelle Situation zu verstehen, hier ein sehr drastisches, aber besonders anschauliches Video in Englisch über die tatsächliche Situation im IoT und eine gute Erklärung über die Zusammenhänge von Big Data, Deep Web, Dark Web und (Informations-)Freiheit.
Fazit
Im Informationszeitalter ist die begehrteste Währung “Information”. Und damit ist der Wert des Deep Webs unermesslich – gerade auch für Human Resources. Zumal Informationssuchende (also alle Mitarbeiter) und auch potentielle Kandidaten heute generell versuchen, Werbung und Marketing zu vermeiden und den “Information-Overload” zu reduzieren.
Das Deep Web ist ein Schritt einer Art Befreiung von Googles Dominanz und ihrem all präsenten Wertesystem in unserem Knowledge Management. Richard David Precht benützt gern polarisierende Formulierungen und hat dazu in einem Interview “Die vierte industrielle Revolution” gesagt: “Das ist die große Vision, die Unternehmen wie Google in die Welt setzen: Den Menschen von der Diktatur der Freiheit zu befreien!” Doch das ist nicht ganz richtig, denn wichtig dabei ist zu wissen: Google verhindert keinesfalls den Weg ins Deep Web. Wir limitieren uns selbst schon seit Jahren und verstellen unseren Weg!
Das IOT (Internet of Things) macht es notwendig, daß auch wir in HR uns nicht nur mit Datenschutz oder Datenanalyse auf kleinstem Niveau per KPIs oder Controlling-Kennzahlen beschäftigen. Es geht um neutrale und gute Information, und darum, via wertvoller Datenverbindungen, Trends vorherzusagen und damit um eine Chancen-Sicherung: Schneller und erfolgreicher bei Talenten zu sein und mit ihnen zu kommunizieren. Im Mittelpunkt steht die Zukunftsfrage: Wollen wir in Human Ressource als Vorbild im Unternehmen, die Macht und Verantwortung über alle Informationen unserer so bequemen, liebgewonnen Routine opfern und uns mit 4 % der möglichen Informationen begnügen? Oder wollen wir den Fuß in die Tür zu ungehobenen Datenschätzen stellen und unsere Zukunftschancen und Wettbewerbsvorteile wahren?
Hinterlassen Sie einen Kommentar