Slimmer werken: hoe SPAR International HR-data en AI inzet om te groeien

Beeld: SPAR International

“Iedereen praat over AI alsof het alles vanzelf doet. Maar de realiteit is: je moet weten wat je erin stopt – én wat je eruit wilt halen.” Met die nuchtere constatering vat Jutta Klassen, HR Manager Learning & Development bij SPAR International, de uitdaging van veel organisaties samen.

“AI helpt om de kernboodschap te behouden, maar de inhoud te personaliseren voor lokale culturen”

Vanuit haar rol ondersteunt ze ruim honderd aangesloten leden in het SPAR netwerk wereldwijd bij het versterken van leren, data en HR-processen. Haar missie: AI en HR-analytics gebruiken om mensen en prestaties dichter bij elkaar te brengen.

Van losse Excel-sheets naar één gezamenlijk inzicht

SPAR International werkt samen met aangesloten leden om het merk verder te ontwikkelen, licenties te verstrekken voor het gebruik van het merk en de groei te stimuleren van de winkel- en distributieketen in alle aangesloten landen. SPAR International is nu actief in meer dan vijftig landen.

Elk land heeft zijn eigen HR-systemen, definities en prioriteiten. Dat maakt het bijna onmogelijk om op internationaal niveau te sturen op data. “Toen ik begon, dacht ik dat de meeste landen verder gevorderd zouden zijn”, vertelt Jutta. “Maar omdat data vaak verspreid is over zes of zeven systemen, was dat niet het geval.”

Om die versnippering te doorbreken, startte ze samen met de HR Action Group, die HR-directeuren uit toonaangevende landen samenbrengt, een internationaal initiatief: de bouw van een benchmarkdashboard. “Het idee was simpel: één overzicht waarin aangesloten leden hun HR-gegevens kunnen vergelijken, bijvoorbeeld op verloop, training en betrokkenheid. Daarmee wilden we gesprekken over data op gang brengen.”

Het dashboard – ontwikkeld in samenwerking met leden uit meerdere landen – maakt het nu mogelijk om data te bekijken per regio, per partner en in de tijd. “We zijn begonnen met testdata”, zegt Jutta met een glimlach, “Maar de opzet staat. Landen kunnen zien waar ze staan, en dat wekt nieuwsgierigheid: waarom scoren wij hoger of lager? Dát gesprek is precies wat we wilden bereiken.”

AI als versneller voor leren en ontwikkelen

Naast HR-data werkt Jutta Klassen intensief aan de toepassing van AI in learning & development. Met tools als Easy Generator, Collosyan, Heygen en andere AI-supported training creation tools bouwt haar team trainingen die razendsnel vertaald en aangepast kunnen worden aan lokale markten. “Onze eerste cursussen over onderwerpen als appropriate behaviour en phishing awareness konden we binnen vijf minuten vertalen naar meerdere talen. Zo wordt leren echt schaalbaar – zonder dat het onpersoonlijk wordt.”

De combinatie van snelheid en relevantie is essentieel binnen een organisatie die wereldwijd actief is. “In sommige landen is wat als ‘ongepast gedrag’ wordt beschouwd heel anders dan elders”, legt ze uit. “AI helpt om de kernboodschap te behouden, maar de inhoud te personaliseren voor lokale culturen.”

“Het gaat niet om cijfers om de cijfers, maar om bewijs dat wat we doen werkt – voor mensen én voor de business”

Tegelijkertijd benadrukt ze dat AI geen wondermiddel is. “Je moet zelf weten wat je wilt maken. Mijn intern dacht: ik typ een prompt in en de cursus rolt eruit. Maar zo werkt het niet. Je hebt nog steeds menselijk inzicht nodig. AI is een hulpmiddel – geen vervanging van creativiteit of kwaliteit.”

Van cijfers naar gesprekken: hoe data HR versterkt

De kracht van HR-analytics zit volgens Jutta Klassen niet in de rapportages zelf, maar in de gesprekken die data mogelijk maakt. “Onze landenorganisaties zijn zelfstandige bedrijven. We kunnen en willen ze geen HR-policies opleggen, maar we kunnen wél inzichten delen. Als ze zien dat winkels die meer investeren in training ook hogere sales draaien, dan opent dat deuren.”

HR Analytics Opleiding

De 4-daagse HR Analytics Opleiding is een compacte, gespecialiseerde opleiding, waarin je leert om datagedreven HR-analyses te ontwikkelen, strategische HR-beslissingen met data te onderbouwen en data en AI in te zetten binnen HR. Cases en oefeningen helpen je de theorie in de praktijksituaties te plaatsen.

Meer informatie

De eerste analyses in het dashboard laten precies dat zien: verbanden tussen training, verloop en omzet. “We willen HR kunnen onderbouwen met feiten. Niet meer alleen zeggen: training is belangrijk, maar laten zien dat het bijdraagt aan resultaat. Dat maakt HR geloofwaardiger aan de bestuurstafel.”

Die combinatie van mens en data noemt zij evidence-based HR. “Het gaat niet om cijfers om de cijfers, maar om bewijs dat wat we doen werkt – voor mensen én voor de business.”

De uitdaging van datavolwassenheid

Ondanks alle vooruitgang ziet Jutta dat de datavolwassenheid binnen veel organisaties nog beperkt is. “Sommigen werken met vijf of zes leveranciers, allemaal met eigen systemen. Dan is de eerste stap niet analyseren, maar überhaupt weten waar je data vandaan komt.”

In landen die geavanceerder zijn met data, zoals het Verenigd Koninkrijk en Oostenrijk, ziet ze de waarde van consolidatie. “Zij hebben hun data inmiddels samengebracht in één systeem. Daardoor kunnen ze sneller rapporteren, trends ontdekken en beter sturen.”

“Door HR te professionaliseren aan de basis, kunnen we als netwerk groeien”

Toch blijft de realiteit weerbarstig. “SPAR-landenorganisaties werken met zelfstandige ondernemers. Dus je kunt niet alles centraal opleggen. Het vraagt om overtuigen, niet om controleren. Data moet laten zien waarom het de moeite waard is.”

Dit is een patroon dat ook in veel andere organisaties speelt: De sleutel tot succes ligt in kleine, concrete stappen. Beginnen met betrouwbare data, laten zien wat die oplevert en vandaaruit verder bouwen. Dat creëert eigenaarschap én draagvlak.

HR-as-a-Service: samen leren, samen groeien

Een van de meest inspirerende voorbeelden komt uit Ierland. Daar is SPAR gestart met HR-as-a-Service voor zelfstandige winkeliers. “Retailers kunnen gebruik maken van onze HR-tools, trainingen en ondersteuning. Zo nemen we administratieve lasten uit handen én krijgen we betere data terug. Iedereen wint.”

Het concept slaat aan, en ze hoopt dat meer landen dit voorbeeld volgen. “Het laat zien dat samenwerking loont. Door HR te professionaliseren aan de basis, kunnen we als netwerk groeien. En met die data kunnen we weer betere beslissingen nemen – over leren, verzuim, of prestaties.”

De volgende stap: van inzicht naar impact

Met het internationale dashboard en de groeiende AI-toepassingen staat SPAR aan het begin van een nieuwe fase. “Ik hoop dat we de komende jaren meer verbanden kunnen laten zien tussen menselijk gedrag en bedrijfsresultaten”, zegt Jutta Klassen. “Niet om te controleren, maar om te begrijpen wat werkt.”

“We hoeven niet alles tegelijk te kunnen meten. Als we vandaag al één ding beter begrijpen dankzij data, dan hebben we morgen weer iets geleerd.”

Daarvoor is tijd nodig. “Veel landen staan nog aan het begin. Maar elke stap – van Excel naar dashboard, van onderbuik naar bewijs – brengt ons dichter bij datagedreven HR. Uiteindelijk draait het om beter begrijpen wat medewerkers nodig hebben om succesvol te zijn.” Of, zoals Jutta het samenvat: “We hoeven niet alles tegelijk te kunnen meten. Als we vandaag al één ding beter begrijpen dankzij data, dan hebben we morgen weer iets geleerd.”

Slimmer met data, menselijk in aanpak

Het verhaal van SPAR International laat zien dat datagedreven HR niet begint met technologie, maar met nieuwsgierigheid en samenwerking. Door AI slim in te zetten in learning en HR-data te gebruiken voor inzicht in gedrag, groei en prestaties, brengt Jutta Klassen mens en data samen op een manier die praktisch én inspirerend is.

En dat is precies de kracht van HR-analytics: Wanneer data niet alleen prestaties, maar ook mensen verder helpt, ontstaat echte waarde.

LEES OOK:

• Eerst de basis, dan AI: dus wat is eigenlijk een medewerker?
• Hoogleraar Erik Brynjolfsson: “AI zal de aanwas van jonge leiders in organisaties sterk afremmen”
• Onboarden voor managers: waarom data en analytics niet mogen ontbreken