Kann künstliche Intelligenz gerechtere Dienstpläne erstellen als ein Mensch? Immer mehr Unternehmen setzen auf KI, um Schichtpläne effizienter zu erstellen und gleichzeitig gesetzliche Vorgaben, Qualifikationen und Mitarbeiterwünsche zu berücksichtigen. Doch Effizienz allein reicht nicht aus. Erst wenn Mitarbeitende die Entscheidungen verstehen und als fair wahrnehmen, entsteht Vertrauen.
Wenn die Dienstplanung an ihre Grenzen kommt
Kaum ist der Dienstplan veröffentlicht, treffen die ersten Änderungswünsche ein. Mitarbeitende fallen kurzfristig aus, Teilzeitmodelle müssen berücksichtigt werden und gleichzeitig gelten gesetzliche Vorgaben zu Arbeits- und Ruhezeiten. Die Anforderungen an die Dienstplanung sind in den letzten Jahren massiv gestiegen.
Immer mehr Unternehmen setzen deshalb auf KI-gestützte Planungssysteme. Moderne Workforce-Management-Lösungen können innerhalb weniger Sekunden Millionen möglicher Einsatzkombinationen berechnen und dabei Verfügbarkeiten, Qualifikationen, gesetzliche Vorgaben und Mitarbeiterpräferenzen sowie betriebliche Auslastungen berücksichtigen.
Doch die entscheidende Frage lautet nicht, ob künstliche Intelligenz Dienstpläne erstellen kann. Die eigentliche Frage ist, ob die Menschen den Entscheidungen eines solchen Systems vertrauen.
Die grösste Herausforderung ist nicht die Technologie
Die Einführung von KI in der Dienstplanung ist weit mehr als ein Softwareprojekt. Sie ist ein Kulturwandel. Eine Studie der Universität St. Gallen und PwC zeigt, dass organisatorische Akzeptanz, transparente Kommunikation und Veränderungsmanagement häufig entscheidender für den Erfolg von KI-Projekten sind als die technische Leistungsfähigkeit der eingesetzten Systeme.
Mitarbeitende möchten verstehen, warum sie für bestimmte Schichten eingeteilt wurden und nach welchen Regeln die Planung erfolgt. Entsteht der Eindruck einer undurchsichtigen «Blackbox», sinkt die Akzeptanz – selbst dann, wenn die Planung objektiv korrekt ist.
Transparenz wird deshalb zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Mitarbeitende müssen nachvollziehen können, welche Kriterien berücksichtigt werden und wie ihre Wünsche in den Planungsprozess einfliessen. KI kann Entscheidungen vorbereiten, die Kommunikation darüber bleibt jedoch eine menschliche Aufgabe.
Warum Fairness wichtiger ist als Effizienz
Unternehmen investieren häufig in KI, um effizienter zu planen. Mitarbeitende beurteilen Dienstpläne jedoch selten nach ihrer Effizienz. Sie beurteilen sie nach ihrer Fairness. Wer übernimmt die meisten Wochenenddienste? Wer arbeitet regelmässig an Feiertagen? Wer erhält Wunschfrei?
Genau hier liegt eine grosse Chance für KI. Während Menschen bewusst oder unbewusst subjektive Entscheidungen treffen, kann ein intelligentes Planungssystem Schichten nach klar definierten und transparenten Regeln verteilen. Wird Fairness gezielt als Zielgrösse definiert, stärkt dies das Vertrauen in die Planung und reduziert Konflikte innerhalb des Teams.
In modernen Planungssystemen lässt sich Fairness über klar definierte Regeln abbilden. Dazu gehören beispielsweise eine möglichst gleichmässige Verteilung von Wochenenddiensten, Feiertagsschichten oder kurzfristigen Einsätzen. Dadurch werden Planungsentscheidungen nachvollziehbarer und anhand objektiver Kriterien überprüfbar.
Ein praktisches Beispiel ist ein historisches Fairnesskonto. Übernehmen Mitarbeitende besonders belastende Einsätze – etwa einen Dienst an Weihnachten oder eine kurzfristig übernommene Pikett-Schicht –, werden diese im System berücksichtigt. Bei zukünftigen Planungen kann das System Mitarbeitende bevorzugen, die in der Vergangenheit häufiger solche Einsätze übernommen haben. So wird transparent, weshalb einzelne Personen bei der Vergabe von Wunschfrei oder Feiertagsdiensten unterschiedlich berücksichtigt werden.
Ebenso können verbindliche Planungsregeln hinterlegt werden. Beispielsweise berücksichtigt das System die jeweils geltenden Ruhezeiten zwischen zwei Einsätzen oder begrenzt die Anzahl aufeinanderfolgender Spät- oder Nachtschichten. Gleichzeitig wird die Verteilung solcher Schichten über längere Zeiträume ausgeglichen. Dadurch wird verhindert, dass einzelne Mitarbeitende dauerhaft überproportional häufig unbeliebte Randzeiten übernehmen müssen.
Was wir von der SBB lernen können
Dass dies keine Zukunftsmusik ist, beweist die SBB. Kaum ein Betrieb in der Schweiz hat komplexere Anforderungen. Tausende Züge müssen pünktlich rollen, doch gleichzeitig fordern Lokpersonal und Zugbegleitung zu Recht planbare Freizeit. Mit modernen GAV-Modellen und digitalen Planungstools zeigt die Bahn, wie der Spagat gelingt.
Das Stichwort lautet Wahlarbeitszeit. Mitarbeitende können in definierten Modellen entscheiden, ob sie Überstunden oder Zuschläge monetär beziehen oder in zusätzliche Ferientage umwandeln wollen. Neue Einsatzkonzepte zielen zudem darauf ab, Leerzeiten durch intelligentere Verknüpfung von Fahrten zu minimieren. Das Learning für dich ist essenziell: Selbst in einem absolut zeitkritischen System («Der Zug wartet nicht») lässt sich durch intelligente Planung Flexibilität schaffen. Wenn Mitarbeitende erkennen, dass ihre Präferenzen nachvollziehbar berücksichtigt werden, kann dies die Akzeptanz der Dienstplanung erhöhen und sich positiv auf Zufriedenheit und Arbeitgeberattraktivität auswirken.
Die grösste Gefahr: Schlechte Daten
So leistungsfähig künstliche Intelligenz auch sein mag, sie ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert.
Sind Qualifikationen nicht aktuell gepflegt oder wurden bestehende Ungleichgewichte in der Vergangenheit nie korrigiert, wird die KI diese Probleme nicht lösen, sondern möglicherweise verstärken. Deshalb beginnt erfolgreiche KI-Einführung nicht bei der Software, sondern bei sauberen Daten, klaren Regeln und definierten Fairness-Kriterien.
Der Dienstplaner bleibt unverzichtbar
KI verändert die Rolle des Planungsverantwortlichen, ersetzt ihn aber nicht. Statt Schichten manuell zuzuteilen, definiert der Planer künftig die Regeln, bewertet die Ergebnisse und kommuniziert diese gegenüber den Mitarbeitenden.
Oder anders gesagt: Die KI erstellt den Vorschlag, der Mensch übernimmt die Verantwortung.
Dienstplanung als Wettbewerbsvorteil
In Zeiten des Fachkräftemangels wird die Qualität der Dienstplanung zunehmend zu einem strategischen Erfolgsfaktor. Viele Mitarbeitende verlassen ihren Arbeitgeber nicht wegen des Lohns, sondern wegen fehlender Planbarkeit, unfairer Schichtverteilung oder mangelnder Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben.
Eine moderne und transparente Dienstplanung kann deshalb weit mehr bewirken als eine höhere Effizienz. Sie verbessert die Mitarbeiterzufriedenheit, stärkt die Bindung ans Unternehmen und erhöht die Attraktivität als Arbeitgeber.
Fazit: Die Zukunft ist hybrid
Die Frage ist längst nicht mehr, ob künstliche Intelligenz in die Dienstplanung einzieht. Die Frage ist, wie sie eingesetzt wird. Als Kontrollinstrument wird sie auf Widerstand stossen. Als Werkzeug für mehr Fairness, Transparenz und Planbarkeit kann sie hingegen zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden. Die erfolgreichsten Unternehmen werden nicht diejenigen sein, die über die leistungsfähigste Technologie verfügen. Erfolgreich werden diejenigen sein, denen es gelingt, Technologie und Mensch sinnvoll miteinander zu verbinden.
Die Zukunft der Dienstplanung ist hybrid: Der Algorithmus macht Vorschläge – der Mensch trifft die Entscheidung.
Autor
Johannes Lehoski
UKG pro WFM
Johannes beschäftigt sich mit Digitalisierung, Personalprozessen und Workforce-Management im Gesundheitswesen. In seiner Arbeit unterstützt er Institutionen dabei, administrative Prozesse für Frontline-Teams zu vereinfachen und die Mitarbeitenden-Bindung durch bessere Planung, Kommunikation und Führung zu stärken.
Quellen
- Universität St.Gallen (Institut für Führung und Personalmanagement) & PwC: Personalmanagement zwischen KI und Kulturtransformation. Studie zu den kulturellen Voraussetzungen für den erfolgreichen KI-Einsatz (2025).
- SBB & Sozialpartner: GAV & Einsatzkonzepte. Informationen zu Wahlarbeitszeitmodellen und neuer Tourenplanung zur Effizienzsteigerung (2024/2025).
- Bitkom e.V.: Künstliche Intelligenz im Personalwesen. Leitfaden zu rechtlichen Rahmenbedingungen (AI Act) und Einsatzmöglichkeiten (aktualisierte Version 2025).
- Aspect / Infoniqa: KI in der Personalplanung. Fachbeiträge zu Compliance-Automatisierung und Skill-based Scheduling (2025).
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