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Middle Layer

Das Herzstück von
atwork People Intelligence

Meta-Modell, Domänen-Expertise, Prediction Engine und NLP — vereint in einem sicheren, intelligenten Datenstrom.

APPLICATION
LAYER
01
Dashboard
Visualisierung & Steuerung
02
Umfragen
Datenerfassung & Feedback
03
Reports
Analysen & Erkenntnisse
FOUNDATIONAL
LAYER
01
LLM-Modelle
Sprachmodell-Framework
02
ChatGPT
OpenAI Integration
03
Claude
Anthropic Integration
INFRASTRUCTURE LAYER
Azure
Microsoft Cloud Platform
Rechenleistung & Datenspeicherung
Compute & Storage
atwork.ai

Das wissenschaftliche Meta-Modell

Vier führende HR-Forschungsmodelle · Statistisch validierte Zusammenhänge · Integriert in ein People-Intelligence-Modell

1.
ISOLIERTE FORSCHUNGSMODELLE – VERBUNDEN DURCH STATISTISCHE KORRELATIONEN

Vier wissenschaftlich fundierte Modelle als eigenständige Perspektiven – miteinander vernetzt und gegenseitig beeinflussend.

Edmondson
Psychological Safety
Team Trust Speak-up Fehlerkultur Psych. Safety Performance Innovation Engagement
Meyer & Allen
Organizational Commitment
Affektiv Normativ Kalkultativ Commit- ment Fluktuation Loyalität Performance
Cooper
Well-Being at Work
Well- being Work-Life Balance Physisch Stress Sozial
Bakker & Schaufeli
Engagement & Burnout
Job Demands Job Resources Burnout Engagement Absenzen Fluktuation Performance Satisfaction
Statistische Korrelationen zwischen Modellen  ·  Gemeinsame Einflussfaktoren und wechselseitige Effekte
2.
ATWORK IMPACT FRAMEWORK (INTEGRIERTES MODELL)

Die wissenschaftlichen Erkenntnisse werden zu einem ganzheitlichen Wirkungsmodell vereint.

EINFLUSSFAKTOREN
Treiber und Hebel
Supportiveness .33
Leader Engagement .40
Influence at Work .35
Emotional Demands .31
Work Overload .23
HR-KENNZAHLEN
Zentrale People-Metriken
Work Engagement
Stress Management
OUTCOMES
Ergebnisse für Organisation und Mitarbeitende
Performance
Fluktuation (-)
Absenzen (+)
BUSINESS KPIS
Wirtschaftlicher Impact
Umsatz / Produktivität
CHF Impact messbar
Fluktuationskosten
CHF Impact / Person
Absenzenkosten
Direkt quantifizierbar
Überstunden-ROI
Effizienz-Kennzahl
RAG Vector Database
Wissenschaftliche
Metastudien
Best Practice
Bibliothek
Organisations-
kontext
R A G
Vector Database
Metastudien
Best-Practice
Kontext
Korrelations-Koeffizienten
Branchen-Benchmarks
Metastudien · Best Practice · Kontext
ML-basierte Ergebnissimulation

Unser ML-Modell berechnet auf Basis Ihrer Messwerte, welche Faktoren den stärksten Einfluss auf Ihre KPIs haben – und simuliert, wie gezielte Maßnahmen die Ergebnisse verändern.

Var Var Var Var Var KPI KPI
HR KPI
Stressbewältigung
6.8
Aktueller Wert
7.8
Simulierter Wert
+1.0
Veränderung
Möchten Sie die
HR KPI verbessern?
Impact-Tabelle
Subdimension (HR KPI) Ergebnis (Ref.) Ist- & Soll-Wert Einfluss Impact Handeln
Verwaltung der Arbeitslast
Mitarbeiterwohlbefinden
6.9
(6.9)
7.8+0.9
0.50 0.50
Work/Life Balance
Mitarbeiterwohlbefinden
7.3
(7.2)
7.9+0.6
0.26 0.20
Hilfsbereitschaft Führungskraft
Führung
8.0
(8.0)
8.6+0.6
0.25 0.20
Sinnhaftigkeit der Arbeit
Tägliche Arbeit
8.3
(8.5)
8.6+0.3
0.21 0.10
Übereinstimmung mit Werten
Organisation
7.6
(7.7)
0.17
NLP Textanalyse
NLP Textanalyse – Qualitatives Feedback verstehen
KI-gestützte Zusammenfassung · Themenklassifikation · Kommentar-Analyse
NLP
Beziehungen
Ø 8.2
7.8
Führung
Ø 7.8
7.7
Mitarbeiter-
entwicklung
Ø 7.0
7.5
Mitarbeiter-
wohlbefinden
Ø 7.2
7.4
Organisation
Ø 7.4
7.7
Tägliche
Arbeit
Ø 8.1
7.6
Fragen
Einflüsse
Auf welche Weise trägt Ihr Vorgesetzter zum Erfolg des Teams bei?
Antworten anzeigen
Zusammenfassung
Die Mehrheit der Mitarbeiter betonte, dass ihre Vorgesetzten zum Erfolg des Teams beitragen, indem sie die Arbeitsbelastung effektiv verwalten, Unterstützung und Anleitung bieten und ein vielfältiges und inklusives Arbeitsumfeld fördern. Einige Mitarbeiter erwähnten jedoch gelegentliche Herausforderungen bei der rechtzeitigen Unterstützung aufgrund des vollen Terminkalenders des Vorgesetzten.
Themen
Unterstützung und Feedback45%
Arbeitslastverwaltung35%
Vielfalt und Inklusion10%
Nicht kategorisiert10%
Automatische Zusammenfassung
KI fasst alle Kommentare zusammen
Themenklassifikation
NLP gruppiert Subthemen automatisch
Sentiment-Analyse
Positiv / Neutral / Negativ
Mehrsprachig
DE · EN · FR · IT und mehr

Bereit für mehr Einblick?

Erfahren Sie, wie der Middle Layer Ihre HR-Daten in echten Business Impact verwandelt.

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