Cockpit
Dr. Anna Lehmann · Head of HR · KW 14/2026
74
/ 100
Workforce Health
vs. Vormonat +3
Skill-Alignment 82▲ +4
Retention-Risiko 68▼ -5
Recruiting-Velocity 71▲ +2
Compliance-Status 75
3 offene Aktionen
Hoch
2 Pay Equity Flags
Backend Engineering & ML — 11% bzw. 8% Gap. EU-Frist in 47 Tagen.
🎯 Mittel
DevOps-Pipeline stockt
Senior DevOps Stelle seit 62 Tagen offen. Lead-Feedback fehlt zu 4 Kandidat:innen.
💬 Plan
Jahresgesprächs-Welle
81 Mitarbeitende benötigen Briefing. KI-Vorbereitungen liegen vor.
Quarterly Pulse
Offene Stellen / Plan
17 / 24 ▲ 2
Q4: 14 / 22
Attrition (90d)
5,8 % ▲ +0,7
Q4: 5,1 %
L&D-Budget
62 % ▲ +14
Q4: 48 %
Gap-Score (gesamt)
31 ▼ -4
Q4: 35
Aktivität (7 Tage)
14 HR-relevante Ereignisse
Marcus Weber (EM) hat Q2-Briefing für 8 Direct Reports abgeschlossen.
vor 2 Stunden · Engineering
Pay-Equity-Agent meldet neuen Flag: ML Engineer Cluster, Bandüberschreitung 8 %.
gestern · Compliance
Sarah Chen hat sich intern auf Senior Frontend Engineer beworben (Match-Score 91 %).
gestern · Mobility
Mitarbeiterbefragung Q1 abgeschlossen — Rücklaufquote 87 %, eNPS +42.
vor 3 Tagen · Engagement
Anomalie in den Antwortdaten Cluster Sales Berlin erkannt — Drilldown empfohlen.
vor 4 Tagen · Agents
CEO-Strategie-Interview aktualisiert: 5 strategische Ziele neu priorisiert.
vor 5 Tagen · Strategy
Workforce
Lebende Skill-Map · 412 Mitarbeitende
Grid
Department-Heatmap
Mobility-Map
Alle Engineering Data Product Sales HR Senior+ Risiko Hoch Mobil
KB
Dr. Katharina Berger
Principal Data Scientist
DataP59 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
LS
Lisa Schmidt
Tech Lead Frontend
EngineeringP44 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
TH
Tim Hofmann
Backend Lead
EngineeringP45 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
MW
Marcus Weber
Engineering Manager
EngineeringM37 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
SC
Sarah Chen
Frontend Engineer
EngineeringP32 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
JM
Jan Müller
DevOps Engineer
InfraP33 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
EK
Elena Kowalski
Senior Product Manager
ProductP46 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
RB
Rafael Bauer
Account Executive
SalesP32 J.
Zufried.
Perform.
Risiko
Department-Heatmap
Spalten = Dimensionen · Klick auf Zelle für Drilldown
HC vs Plan
Ø Zufried.
Risiko
Open Gaps
L&D-Quote
Mobility
Engineering (147)
95 %
8,2
12
4
71 %
11
Data (38)
100 %
7,9
5
2
88 %
3
Product (52)
92 %
8,4
3
0
62 %
5
Sales (84)
78 %
6,8
18
3
42 %
14
Infrastructure (24)
62 %
7,3
8
6
38 %
2
HR & Ops (24)
100 %
7,8
2
1
68 %
3
Marketing (28)
100 %
7,7
3
1
55 %
4
Finance (15)
94 %
7,6
1
0
44 %
1
Mobility-Segmente
🧾
Promotion-Ready · 28
Performance + Tenure + Skill-Fit erreicht. Direkt in Karriere-Pipeline.
28
📧
Transfer-Kandidat:innen · 41
Haben Wechselinteresse signalisiert oder passen besser in andere Teams.
41
🏁
Externer Suchhinweis · 17
LinkedIn-Aktivität, anonyme Signale. Retention-Gespräch empfohlen.
17
Akute Fluktuationsgefahr · 9
Multiple Risiko-Signale · Eskalations-Workflow aktiviert.
9
Top Empfehlungen der KI
Sarah Chen → Senior Frontend Engineer (intern)
Match 91 %Engineeringverfügbar Q3
Felix Kreuzer → Tech Lead Backend (Promotion)
Score 87 %EngineeringBereit ab sofort
Mira Akinwale → Transfer in Data-Team
Match 83 %Product → DataCoaching nötig
Rafael Bauer → Retention-Gespräch dringend
Risiko 84 %SalesEskalation
People Analytics
Living analysis · Datenstand: 07. April 2026
Skill Intelligence
Attrition & Risk
L&D ROI
DEI & Equity
Skill-Heatmap (ESCO)
Proficiency 0–100 · Klick für Personenliste
Eng
Data
Prod
Sales
Infra
Mkt
React / TS
88
22
52
8
28
12
Python ML
48
92
21
3
38
11
Kubernetes
42
28
5
2
18
2
Data Eng.
38
85
25
4
31
14
Stakeholder Mgmt
62
58
88
84
44
72
Negotiation
28
24
72
93
22
61
Generative AI
52
71
38
11
25
42
IST vs SOLL
Engineering
React Python DevOps GenAI SecOps Arch.
IST SOLL 2027
Fluktuation & 6-Monats-Forecast
Konfidenz 80 %
5,8 %
aktueller Rolling-90d-Wert · Prognose Q3: 6,4 %
Okt Dez Feb Apr Jun Sep
Risiko vs Strategische Kritikalität
Risiko-Score → Strategische Kritikalität →
Sales 84
Infra 24
Eng 147
Data 38
Prod 52
Mkt 28
Fin 15
Strategische Lernpfade — Sankey
Gap: DevOps / K8s -12 FTE
Gap: GenAI Engineering -8 FTE
Gap: Data Eng. -6 FTE
Gap: Stakeholder Mgmt -9 FTE
DevOps Bootcamp 14 MA
GenAI Practitioner 22 MA
Data Eng. Pfad 9 MA
Lead-Coaching 17 MA
PfadKostenPersonenHires vermiedenFortschritt
DevOps Bootcamp€ 84.00014€ 312.00062 %
GenAI Practitioner€ 132.00022€ 480.00041 %
Data Eng. Pfad€ 58.0009€ 198.00078 %
Lead-Coaching€ 47.00017€ 0 (Retention)55 %
Geschlechterverteilung nach Level
P1–P2
54%
P3
48%
P4
38%
P5+
24%
M1–M3
31%
Frauenanteil. Fact, kein Statement.
Beförderungsrate nach Gruppe
2021 2023 2025
Männer Frauen
Pay Gap (adj. vs unadj.)
Unadjusted
7,8%
Adjusted
2,1%
Flag: Backend Engineering · 11 % unadjusted — 4,2 % adjusted. EU-Schwelle überschritten.
HR Strategy
Wo Unternehmensstrategie auf Personalrealität trifft
Strategische Ziele 2026 — Workforce-Alignment
aus CEO-Interview vom 18. März 2026
🎯
1. AI-Native Produktportfolio bis Q4 2026
Benötigt: 32 GenAI-Eng. · IST: 19 · Gap geschlossen zu 59 %
🌍
2. Internationale Expansion DACH → Benelux
Benötigt: 18 Sales/CS NL & FR · IST: 6 · Risiko Sales Berlin
3. Plattform-Skalierung 10× Throughput
Benötigt: 12 DevOps/SRE · IST: 4 · kritische Engpassrolle
🎯
4. EBIT-Steigerung +18 %
HR-Beitrag: Cost-per-Hire -22 %, Productivity +11 % (Skills-Match)
🌱
5. EU-Compliance & Pay Transparency
75 % Coverage · 47 Tage bis Deadline · 2 offene Flags
Szenarien-Vergleich für Plattform-Skalierung (Ziel 3)
Modell: Workforce Planning Engine
Nur Recruiting
Gap 2028-3 FTE
Kosten (3J)€ 2,4 M
Time-to-Impact14 Mon.
RisikoHoch
Upskilling First
Gap 2028-1 FTE
Kosten (3J)€ 1,2 M
Time-to-Impact11 Mon.
RisikoMittel
Workforce Efficiency Score
Benchmark: Tech-Mid-Market DACH
82
Auslastung
Benchmark 78
61
Resilienz
Benchmark 72
76
Effektivität
Benchmark 70
71
Effizienz
Benchmark 69
KI-Befund: Größte Hebelwirkung liegt bei Resilienz — Single-Points-of-Failure in DevOps und ML/NLP. Cross-Training und 1 strategischer Senior-Hire bringen Score binnen 2 Quartalen auf Benchmark-Niveau.
Gap Analysis
Entscheidungsmatrix · 14 aktive Gaps · 2 neu
2 neu 2 neue Gaps seit gestern erkannt
GenAI Engineering Lead (kein Senior verfügbar, 3 Projekte blockiert) · Localization NL (Strategie-Ziel 2 betroffen). Beide noch nicht zugewiesen.
Gap-Severity Matrix
Skill FTE Funktion
Hoch / Akut — SOFORT Niedrig / Akut Hoch / Geplant Niedrig / Geplant Zeitdruck → Strategische Relevanz →
DevOps / SRE -8
GenAI Lead
ML/NLP Senior
Localization NL
Kubernetes
Sales NL -4
Data Eng.
FinOps
Security
UX Research
CS Manager -2
Brand Mgr
Gap-Detail: DevOps / SRE
Quelle: Strategieziel 3 (Plattform-Skalierung)
IST4 FTE
SOLL Q4 202612 FTE
Lücke-8 FTE
Betroffene Teams4
Lösungsoptionen
Gap-Verlauf — DevOps / SRE
Soll IST-Prognose Ohne Maßnahmen
SOLL: 12 FTE Q1 Q2 Q3 Q4 Q1/27 Q2/27
B
H1
H2
H3
T
5 aktive Maßnahmen · 1 deaktiviert · Klick auf Pin: Maßnahme bearbeiten
Functions
Job-Architektur nach Funktionsfamilien
74 % aller MA eingestuft
⚙ Engineering
147 MA · 6 Funktionen · 6 Levels
85 % gegradet
P1
Junior Engineer — arbeitet unter Anleitung an klar definierten Tasks. Lernt Codebase, Tooling, Deployment-Prozesse.
12 MA
€ 52k–62k
Detail →
P2
Engineer — eigenverantwortlich für Features, mittlere Komplexität. Code Review, Mentoring P1.
28 MA
€ 62k–75k
Detail →
P3
Senior Engineer — treibt Architekturentscheidungen, leitet kleine Initiativen, ownt System-Komponenten.
42 MA
€ 75k–92k
Detail →
P4
Staff Engineer — team-übergreifender Impact, technische Strategie, komplexe Systeme.
31 MA
€ 92k–115k
Detail →
P5
Principal — org-weiter technischer Einfluss, definiert Standards, mehrjährige Roadmap.
8 MA
€ 115k–150k
Detail →
P6
Distinguished — industry-weiter Impact, definiert technische Vision für gesamte Plattform.
1 MA
€ 150k–200k
Detail →
📊 Data & Analytics
38 MA · 4 Funktionen · 5 Levels
92 % gegradet
🎯 Product & Design
52 MA · 5 Funktionen · 5 Levels
88 % gegradet
🚀 Sales & Customer Success
84 MA · 6 Funktionen · 5 Levels
61 % gegradet
👩 HR & People Operations
24 MA · 4 Funktionen · 5 Levels
100 % gegradet
Grading & Pay Equity
EU Pay Transparency Directive
🇩🇪
EU Readiness Score
89 Tage bis EU Pay Transparency Deadline
75 %
vor 30 Tagen: 64 %
Grading Coverage
74%
Pay Band Compliance
82%
Dokumentationsgrad
68%
Gender Pay Gap
Unadjusted
7,8%
Adjusted
2,1%
Benchmark
3,0%
EU-Schwelle: 5 % · Adjusted unter Schwelle, unadjusted überschreitet — Bericht erforderlich.
Band-Verstöße
PersonAktuellBand-MitteΔFlag
T. Hofmann (P4)€102k€95k+7,4%Über
J. Müller (P3)€91k€78k+16,7%Verstoß
K. Berger (P5)€118k€132k-10,6%Verstoß
M. Akinwale (P3)€72k€78k-7,7%Unter
R. Bauer (P3)€68k€78k-12,8%Verstoß
Grading-Inkonsistenzen
Backend Engineer — 2 Personen, gleiche Rolle
P3 vs P415 % Δ
Account Executive — 4 vs 3 Levels
P2 vs P39 % Δ
ML Engineer — mehrere Bands
P3/P422 % Δ
Audit-Trail — letzte Grading-Entscheidungen
Felix Kreuzer — P3 → P4 (Promotion)
02. Apr 2026Anna LehmannKI-Begründung: 92 % Match P4-Profil
Mira Akinwale — Re-Grading P3 nach Transfer
28. Mär 2026Anna LehmannNotiz: Kompetenzvalidierung Lead Data
3 ML Engineers — Bandkorrektur (+€8k)
22. Mär 2026HR-KomiteeMarktbenchmark Frühjahr 2026
Sales-Funktionsfamilie — neue Bands eingeführt
15. Mär 2026HR-KomiteeHay-Methodik überarbeitet
Projects
Cross-funktionale Initiativen & temporäre Kapazität
GenAI Search Platform
Q2 2026 · Lead: Lisa Schmidt
7/9Team
3Skill-Gaps
68%Fortschritt
EU Pay Transparency
Q3 2026 · Lead: Anna Lehmann
5/5Team
0Skill-Gaps
75%Fortschritt
Plattform 10× Throughput
Q4 2026 · Lead: Marcus Weber
6/12Team
5Skill-Gaps
22%Fortschritt
Benelux Market Entry
Q1–Q4 · Lead: Pia Voß
4/8Team
4Skill-Gaps
35%Fortschritt
Customer Data Platform
Q2–Q3 · Lead: Dr. K. Berger
8/8Team
1Skill-Gap
52%Fortschritt
Onboarding 2.0
Q1–Q2 · Lead: Anna Lehmann
3/3Team
0Skill-Gaps
88%Fortschritt
Transformation Sales Ops → Revenue Ops
Q2–Q4 2026 · Lead: Pia Voß
14MA umzuplatzieren
11Match ≥ 70%
3Outplacement
Drilldown: Transformation Sales Ops → Revenue Ops
Best Placement — bestehende Mitarbeiter auf interne Stellen
Ausgangslage

Abteilung Sales Ops (14 MA) wird in eine Revenue-Ops-Funktion überführt. Ziel: Rollen schrumpfen, Analytics & Forecasting wachsen.

KI matcht jeden Mitarbeiter gegen offene & absehbare Rollen unternehmensweit — inkl. Upskilling-Pfade.

Zusammenfassung
Direkt-Match
7
Upskill (6W)
4
Kein Match
3
Placement-Vorschläge (KI-Match)
Nina Gerber → Revenue Analyst
91 %direkt
Jonas Fuchs → Forecasting Lead
88 %direkt
Selin Öztürk → Data Analyst (Sales)
74 %Upskill 6W
Markus Lange → CS Operations
72 %intern
Rahel Frei → Biz Ops
83 %direkt
+ 6 weitere Matches ≥ 70 %
Nicht-matchbar
3 Personen · kein interner Pfad
Outplacement
Nächste Schritte
· Einzelgespräche mit allen 14 MA
· Upskilling-Pfade für 4 MA freischalten
· Outplacement-Paket für 3 MA vorbereiten
· Kommunikationsplan Q2 abstimmen
Drilldown: GenAI Search Platform
Benötigte Skills
Vector DB
90
LLM Eval
75
RAG Arch.
85
Python ML
80
Frontend
50
Team (7 von 9)
Lisa Schmidt — Lead
100%Match 92%
Felix Kreuzer
80%Match 88%
Mira Akinwale
60%Match 72%
+ 4 weitere
Offene Gaps & KI-Vorschläge
Tom Becker (Data) · intern
Match 84 %verfügbar
Upskilling: Yara Köhler
Ready in 6WVector DB
Freelancer: J. Wirth
Match 91%Fallback
Recruiting
Pipeline mit Gap-Bezug · intern vor extern
Time-to-Hire (gesamt)
42 T▼ -5
Engineering: 58 T
Offer Accept Rate
84 %▲ +6
Branche: 76 %
Intern : Extern
38 : 62▲ +9
Ziel: 50 : 50
Candidate Quality Score
7,8
vs Q4: 7,8
Pipeline nach Position
Senior DevOps Engineer
Infrastructure · Berlin · offen seit 62 Tagen
14
Aktiv
Lead pending
Feedback
Health 41
Gap: DevOps -8
+24 T
Forecast
GenAI Engineering Lead
Engineering · München · offen seit 12 Tagen
9
Aktiv
Aktiv
Feedback
Health 78
Gap: GenAI Lead
34 T
Forecast
Senior Frontend Engineer
Engineering · Hamburg · offen seit 28 Tagen
22
Aktiv
Aktiv
Health 86
Gap: FE-Skalierung
18 T
Forecast
Account Executive Benelux
Sales · Amsterdam · offen seit 34 Tagen
11
Aktiv
2 ausstehend
Health 64
Gap: Sales NL -4
28 T
Forecast
Drilldown: Senior DevOps Engineer
👤 Externe Pipeline
Markus Falk · Final Round
94 %
Sergei Petrov · Tech Interview
88 %
Anika Reuss · Screening
76 %
+ 11 weitere
Sourcing
🏠 Intern zuerst
Yara Köhler · Backend → DevOps
Upskill 8W
Tom Becker · Data Eng.
81 %
Felix Kreuzer · Backend Lead
73 %
⏳ Lead-Feedback offen
Marcus Weber (EM)
5 Tage offen
4 Kandidat:innen warten
M. Falk, S. Petrov, …
🎯 Strategischer Kontext

Strategie-Ziel: Plattform 10× Throughput

Gap: DevOps/SRE -8 FTE

Projekt-Impact: 4 Initiativen warten auf Kapazität

Risiko: Blocker für Q4-Release

HR-Dialog · Senior DevOps Engineer
Führungskraft & HR stimmen sich hier ab
MW
Marcus Weber (EM) · vor 5 T
Markus Falk sieht stark aus, aber ich bin bei der Cloud-Tiefe unsicher. Brauche noch eine zweite Meinung.
AL
Anna Lehmann (HR) · vor 2 T
Der Gap-Forecast sagt +24 Tage bei Blockierung. Vorschlag: Yara Köhler parallel als interne Option starten, sie wäre in 8 Wochen ready. Soll ich das aufgleisen?
MW
Marcus Weber · heute
Ja bitte — und setz einen 1-Klick-Reminder für mein Feedback auf.
Nachricht an Marcus & Team...
Smart Apply Feed
Vorqualifiziert via KI-Chat · 6 neu heute
Markus Falk → Senior DevOps Engineer
Match 94 % 9J K8s, AWS Cert Routing: M. Weber
Lina Hartmann → GenAI Engineering Lead
Match 89 % LLM-Architektin, OpenAI Erfahrung Routing: L. Schmidt
Pieter de Vries → Account Executive Benelux
Match 86 % SaaS B2B, NL/EN/FR Routing: P. Voß
Agent Control Center
Schaltzentrale für Datenqualität · Fundament aller Module
👤 Mitarbeiter-Profiling
Läuft
80 %
Antworten73 / 91
Deadlinein 4 Tagen
Letztes Updatevor 12 min
Datenqualität9,1 / 10
👨 FK-Briefing
Läuft
65 %
Antworten15 / 23 FK
Deadlinein 9 Tagen
Letztes Updatevor 3 h
Datenqualität8,7 / 10
🎖 GF-Strategy-Interview
Abgeschlossen
100 %
Antworten3 / 3
Updated18. März
Output5 Strategie-Ziele
Datenqualität9,6 / 10
💬 Mitarbeiterbefragung Q1
Läuft
87 %
Antworten358 / 412
Deadlinevorbei +2 T
Letztes Updateheute
Datenqualität7,2 / 10
Neue Befragung erstellen
Beschreibe in einem Satz, was du wissen willst — die KI generiert den Flow.
Vorlagen
Pulse Check eNPS Onboarding Exit Interview DEI Check
⚠ Anomalie erkannt
Sales Berlin
Antworten aus Cluster Sales Berlin zeigen ungewöhnlich niedrige Streuung und kurze Bearbeitungszeit (Median 38 s vs 4:12 min). Datenqualität-Score eingebrochen auf 5,1 / 10.
Empfehlung
  • Re-Erhebung mit neuem Frame
  • 1:1-Follow-up mit Team-Lead Berlin
  • Cluster-Auswertung nicht in Cockpit-Score einrechnen