TED@BCG Berlin
Rainer Strack: The workforce crisis of 2030 -- and how to start solving it now
Rainer Strack: Die überraschende Arbeitskräftekrise 2030 – und wie wir jetzt mit der Lösung beginnen können
Filmed:
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Es klingt nicht eingängig, aber 2030 werden viele der weltweit größten Volkswirtschaften mehr offene Arbeitsstellen als erwachsene Bürger haben, die diesen nachgehen können. In diesem datenreichen – und charmanten – Vortrag schlägt der Personalexperte Rainer Strack vor, dass Länder über ihre Grenzen hinweg nach mobilen und willigen Arbeitnehmern suchen sollten. Doch der erste Schritt sind Änderungen in ihrer Unternehmenskultur.
Rainer Strack - Human resources expert
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way. Full bio
BCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way. Full bio
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00:12
2014 is a very special year for me:
0
973
3134
2014 ist ein besonderes Jahr für mich:
00:16
20 years as a consultant,
1
4107
1927
20 Jahre als Berater,
00:18
20 years of marriage,
2
6034
1672
20 Jahre verheiratet
00:19
and I'm turning 50 in one month.
3
7706
3181
und in einem Monat werde ich 50.
00:22
That means I was born in 1964
in a small town in Germany.
in a small town in Germany.
4
10887
5550
Ich wurde also 1964 in einer
kleinen Stadt in Deutschland geboren.
kleinen Stadt in Deutschland geboren.
00:28
It was a gray November day,
5
16437
1718
Es war ein grauer Novembertag
00:30
and I was overdue.
6
18155
1880
und ich war überfällig.
00:32
The hospital's maternity ward
was really stressed out
was really stressed out
7
20035
3483
Die Entbindungsstation
war in heller Aufregung,
war in heller Aufregung,
00:35
because a lot of babies were born
on this gray November day.
on this gray November day.
8
23518
4505
denn an diesem grauen Novembertag
wurden viele Babys geboren.
wurden viele Babys geboren.
00:40
As a matter of fact,
9
28023
2122
1964 war das Jahr mit der höchsten
Geburtenrate in Deutschland:
Geburtenrate in Deutschland:
00:42
1964 was the year with the highest
birth rate ever in Germany:
birth rate ever in Germany:
10
30145
4426
Über 1,3 Millionen.
00:46
more than 1.3 million.
11
34571
2020
00:48
Last year, we just hit over 600,000,
12
36591
3134
Letztes Jahr waren es gerade mal
etwas über 600 000, also die Hälfte.
etwas über 600 000, also die Hälfte.
00:51
so half of my number.
13
39725
1502
00:53
What you can see here
is the German age pyramid,
is the German age pyramid,
14
41490
3831
Dies ist die deutsche Alterspyramide
00:57
and there, the small black point
at the top, that's me.
at the top, that's me.
15
45321
2809
und der kleine schwarze
Punkt dort oben, das bin ich.
Punkt dort oben, das bin ich.
01:00
(Laughter) (Applause)
16
48130
3994
(Lachen) (Applaus)
In Rot kann man die potentielle
Arbeitsbevölkerung sehen,
Arbeitsbevölkerung sehen,
01:06
In red, you can see the potential
working-age population,
working-age population,
17
54307
4133
01:10
so people over 15 and under 65,
18
58440
4249
also Menschen zwischen 15 und 65.
01:14
and I'm actually only interested
in this red area.
in this red area.
19
62689
3715
Mich interessiert nur die rote Fläche.
Jetzt machen wir eine einfache Simulation,
01:18
Now, let's do a simple simulation
20
66404
2043
01:20
of how this age structure will develop
over the next couple of years.
over the next couple of years.
21
68447
4528
um zu sehen, wie sich diese Altersstruktur
in den nächsten Jahren entwickeln wird.
in den nächsten Jahren entwickeln wird.
01:24
As you can see,
22
72975
1439
Wie Sie sehen können,
bewegt sich die Spitze nach rechts,
bewegt sich die Spitze nach rechts,
01:26
the peak is moving to the right,
23
74414
2299
01:28
and I, with many other baby boomers,
will retire in 2030.
will retire in 2030.
24
76713
6525
und ich werde wie viele andere
Babyboomer 2030 in Rente gehen.
Babyboomer 2030 in Rente gehen.
01:35
By the way, I don't need any forecasts
25
83238
2275
Übrigens brauche ich keine
Prognosen von Geburtenraten
Prognosen von Geburtenraten
01:37
of birth rates for predicting
this red area.
this red area.
26
85513
2869
um die rote Fläche vorherzusagen.
Die rote Fläche, also die potentielle
Arbeitsbevölkerung 2030,
Arbeitsbevölkerung 2030,
01:40
The red area,
27
88406
1248
01:41
so the potential
working-age population in 2030,
working-age population in 2030,
28
89678
3612
01:45
is already set in stone today,
29
93291
3298
ist heute schon in Stein gemeißelt,
01:48
except for much higher migration rates.
30
96589
3552
mit Ausnahme der viel
höheren Migrationsraten.
höheren Migrationsraten.
01:52
And if you compare this red area in 2030
with the red area in 2014,
with the red area in 2014,
31
100141
6130
Wenn Sie die rote Fläche von 2030 mit
der roten Fläche von 2014 vergleichen,
der roten Fläche von 2014 vergleichen,
01:58
it is much, much smaller.
32
106271
3111
ist diese viel, viel kleiner.
02:01
So before I show you
the rest of the world,
the rest of the world,
33
109382
2438
Bevor ich Ihnen den Rest der Welt zeige:
02:03
what does this mean for Germany?
34
111820
3297
Was bedeutet dies für Deutschland?
02:07
So what we know from
this picture is that the labor supply,
this picture is that the labor supply,
35
115117
4087
Durch dieses Bild wissen wir,
dass das Arbeitskräfteangebot,
dass das Arbeitskräfteangebot,
also die Menschen,
die Arbeitskraft anbieten,
die Arbeitskraft anbieten,
02:11
so people who provide labor,
36
119204
1927
02:13
will go down in Germany,
and will go down significantly.
and will go down significantly.
37
121131
3669
in Deutschland sinken wird,
und zwar deutlich.
und zwar deutlich.
02:16
Now, what about labor demand?
38
124800
2600
Was ist mit der Arbeitskräftenachfrage?
02:19
That's where it gets tricky.
39
127400
1811
Das ist kniffelig.
Wie Sie vielleicht wissen,
02:22
As you might know, the consultant's
favorite answer to any question is,
favorite answer to any question is,
40
130163
4807
ist die Lieblingsantwort von
Beratern auf jegliche Fragen:
Beratern auf jegliche Fragen:
"Es kommt darauf an."
02:26
"It depends."
41
134970
1741
02:28
So I would say it depends.
42
136711
2368
Ich würde also sagen, es kommt darauf an.
02:31
We didn't want to forecast the future.
43
139079
2369
Wir wollten nicht die Zukunft vorhersagen.
02:33
Highly speculative.
44
141448
1509
Viel zu spekulativ.
02:34
We did something else.
45
142957
1556
Wir haben etwas anderes getan.
02:36
We looked at the GDP
and productivity growth of Germany
and productivity growth of Germany
46
144513
3390
Wir haben uns das BIP- und
Produktivitätswachstum
Produktivitätswachstum
der letzten 20 Jahre in
Deutschland angeschaut
Deutschland angeschaut
02:39
over the last 20 years,
47
147903
1695
02:41
and calculated the following scenario:
48
149598
2484
und folgendes Szenario errechnet:
02:44
if Germany wants to continue
this GDP and productivity growth,
this GDP and productivity growth,
49
152082
4481
Wenn Deutschland sein BIP- und
Produktivitätswachstum beibehalten will,
Produktivitätswachstum beibehalten will,
02:48
we could directly calculate
50
156563
2113
dann können wir direkt errechnen,
02:50
how many people Germany would need
to support this growth.
to support this growth.
51
158676
3971
wie viele Menschen Deutschland braucht,
um dieses Wachstum zu stützen.
um dieses Wachstum zu stützen.
02:54
And this is the green line: labor demand.
52
162647
2972
Das ist die grüne Linie:
Arbeitskräftenachfrage.
Arbeitskräftenachfrage.
02:57
So Germany will run into
a major talent shortage very quickly.
a major talent shortage very quickly.
53
165619
5712
Deutschland wird also sehr schnell auf
eine große Talenteknappheit stoßen.
eine große Talenteknappheit stoßen.
03:03
Eight million people are missing,
54
171331
1834
Acht Millionen Menschen fehlen,
das sind mehr als 20 Prozent
unserer derzeitigen Arbeitskraft.
unserer derzeitigen Arbeitskraft.
03:05
which is more than 20 percent
of our current workforce,
of our current workforce,
55
173165
2763
03:07
so big numbers, really big numbers.
56
175928
2670
Also große Zahlen, sehr große Zahlen.
03:10
And we calculated several scenarios,
57
178598
2113
Wir haben verschiedene Szenarien errechnet
03:12
and the picture always looked like this.
58
180711
2462
und das Bild sah immer so aus.
03:16
Now, to close the gap,
59
184565
1881
Um die Lücke zu schließen,
03:18
Germany has to significantly
increase migration,
increase migration,
60
186446
4063
muss Deutschland die Zuwanderung
erheblich erhöhen,
erheblich erhöhen,
mehr Frauen in die Gruppe
der Arbeitskräfte aufnehmen,
der Arbeitskräfte aufnehmen,
03:22
get many more women in the workforce,
61
190509
2206
03:24
increase retirement age —
62
192715
1765
das Rentenalter erhöhen --
03:26
by the way, we just
lowered it this year —
lowered it this year —
63
194480
2415
das wurde übrigens gerade
dieses Jahr gesenkt --
dieses Jahr gesenkt --
03:28
and all these measures at once.
64
196895
2763
und all diese Maßnahmen auf einmal.
03:31
If Germany fails here,
Germany will stagnate.
Germany will stagnate.
65
199658
4063
Wenn Deutschland an diesem Punkt
scheitert, wird Deutschland stagnieren.
scheitert, wird Deutschland stagnieren.
03:35
We won't grow anymore. Why?
66
203721
2322
Wir werden nicht mehr wachsen. Warum?
03:38
Because the workers are not there
who can generate this growth.
who can generate this growth.
67
206043
3413
Weil es keine Arbeitnehmer gibt,
die dieses Wachstum erzeugen können.
die dieses Wachstum erzeugen können.
03:41
And companies will look
for talents somewhere else.
for talents somewhere else.
68
209456
4457
Unternehmen werden anderweitig
nach Talenten suchen.
nach Talenten suchen.
03:45
But where?
69
213913
1376
Doch wo?
03:48
Now, we simulated labor supply
and labor demand
and labor demand
70
216730
4046
Wir haben Arbeitskräfteangebot
und Arbeitskräftenachfrage
und Arbeitskräftenachfrage
03:52
for the largest 15 economies in the world,
71
220776
3169
für die 15 größten Wirtschaftssysteme
der Welt simuliert,
der Welt simuliert,
die mehr als 70 Prozent
des Welt-BIP ausmachen.
des Welt-BIP ausmachen.
03:55
representing more than 70 percent
of world GDP,
of world GDP,
72
223945
3692
03:59
and the overall picture
looks like this by 2020.
looks like this by 2020.
73
227637
3947
Das Gesamtbild sieht 2020 so aus.
04:03
Blue indicates a labor surplus,
74
231584
2693
Blau gibt den Arbeitskräfteüberschuss an,
04:06
red indicates a labor shortfall,
75
234277
2485
Rot der Arbeitskräftemangel,
04:08
and gray are those countries
which are borderline.
which are borderline.
76
236762
3692
und Grau sind die Grenzfälle.
04:12
So by 2020, we still see a labor surplus
in some countries,
in some countries,
77
240454
6106
2020 haben wir immer noch einen
Arbeitskräfteüberschuss in einigen Ländern
Arbeitskräfteüberschuss in einigen Ländern
04:18
like Italy, France, the U.S.,
78
246560
2183
wie Italien, Frankreich, den USA,
04:20
but this picture will change
dramatically by 2030.
dramatically by 2030.
79
248743
4597
aber dieses Bild ändert
sich 2030 dramatisch.
sich 2030 dramatisch.
04:25
By 2030, we will face
a global workforce crisis
a global workforce crisis
80
253340
4621
2030 werden wir in den meisten
der größten Wirtschaftssysteme
der größten Wirtschaftssysteme
04:29
in most of our largest economies,
81
257961
2995
eine globale Arbeitskräftekrise haben,
04:32
including three
out of the four BRIC countries.
out of the four BRIC countries.
82
260956
2415
einschließlich in drei
der vier BRIC-Staaten.
der vier BRIC-Staaten.
04:35
China, with its former
one-child policy, will be hit,
one-child policy, will be hit,
83
263371
3158
China wird aufgrund der ehemaligen
Ein-Kind-Politik betroffen sein,
Ein-Kind-Politik betroffen sein,
04:38
as well as Brazil and Russia.
84
266529
3924
auch Brasilien und Russland.
04:42
Now, to tell the truth,
85
270453
3715
Um ehrlich zu sein,
04:46
in reality, the situation
will be even more challenging.
will be even more challenging.
86
274168
4806
wird die Situation in Wirklichkeit
noch schwieriger sein.
noch schwieriger sein.
04:50
What you can see here are average numbers.
87
278974
3343
Hier sehen Sie die
durchschnittlichen Zahlen.
durchschnittlichen Zahlen.
04:54
We de-averaged them
88
282317
1696
Wir haben sie ent-durchschnittlicht
04:56
and broke them down
into different skill levels,
into different skill levels,
89
284013
2620
und in verschiedene
Qualifikationsgrade unterteilt.
Qualifikationsgrade unterteilt.
Wir fanden einen noch höheren Mangel
an hochqualifizierten Menschen
an hochqualifizierten Menschen
04:58
and what we found
90
286633
1317
04:59
were even higher shortfalls
for high-skilled people
for high-skilled people
91
287950
3934
05:03
and a partial surplus
for low-skilled workers.
for low-skilled workers.
92
291884
4179
und einen teilweisen Überschuss an
gering qualifizierten Arbeitnehmern.
gering qualifizierten Arbeitnehmern.
Zusätzlich zum allgemeinen
Arbeitskräftemangel werden wir in Zukunft
Arbeitskräftemangel werden wir in Zukunft
05:08
So on top of an overall labor shortage,
93
296063
3158
05:11
we will face a big
skill mismatch in the future,
skill mismatch in the future,
94
299221
4232
ein Ungleichgewicht
bei Qualifizierungen vorfinden.
bei Qualifizierungen vorfinden.
Das bedeutet große Herausforderungen
05:15
and this means huge challenges
95
303477
1699
05:17
in terms of education, qualification,
96
305200
2065
im Bereich Ausbildung, Qualifikation
05:19
upskilling for governments and companies.
97
307289
3025
und Weiterbildung für
Regierungen und Unternehmen.
Regierungen und Unternehmen.
05:24
Now, the next thing we looked into
was robots, automation, technology.
was robots, automation, technology.
98
312397
5978
Als Nächstes haben wir uns Roboter,
Automatisierung und Technologie angesehen.
Automatisierung und Technologie angesehen.
05:30
Will technology change this picture
and boost productivity?
and boost productivity?
99
318375
4014
Wird Technologie das Bild verändern
und die Produktivität ankurbeln?
und die Produktivität ankurbeln?
Die kurze Antwort wäre,
05:35
Now, the short answer would be
100
323728
2070
dass unsere Zahlen schon ein bedeutendes
Produktivitätswachstum beinhalten,
Produktivitätswachstum beinhalten,
05:37
that our numbers already include
a significant growth in productivity
a significant growth in productivity
101
325798
4561
das durch Technologie angetriebenen wird.
05:42
driven by technology.
102
330359
1583
05:45
A long answer would go like this.
103
333093
3535
Die lange Antwort sieht so aus:
05:48
Let's take Germany again.
104
336628
2485
Nehmen wir wieder Deutschland.
05:51
The Germans have
a certain reputation in the world
a certain reputation in the world
105
339113
2554
Die Deutschen haben einen
gewissen Ruf in der Welt,
gewissen Ruf in der Welt,
05:53
when it comes to productivity.
106
341667
2577
was Produktivität anlangt.
05:56
In the '90s, I worked in our Boston office
for almost two years,
for almost two years,
107
344244
4597
In den 90ern habe ich fast zwei Jahre
in unserem Büro in Boston gearbeitet.
in unserem Büro in Boston gearbeitet.
06:00
and when I left, an old senior partner
told me, literally,
told me, literally,
108
348841
4157
Als ich ging, hat mir ein älterer
hochrangiger Kollege wortwörtlich gesagt:
hochrangiger Kollege wortwörtlich gesagt:
"Schick mir mehr von den Deutschen,
sie arbeiten wie Maschinen."
sie arbeiten wie Maschinen."
06:04
"Send me more of these Germans,
they work like machines."
they work like machines."
109
352998
3482
(Lachen)
06:08
(Laughter)
110
356480
4487
06:12
That was 1998.
111
360967
3292
Das war 1998.
06:16
Sixteen years later,
you'd probably say the opposite.
you'd probably say the opposite.
112
364259
3483
16 Jahre später würde man
wahrscheinlich das Gegenteil sagen:
wahrscheinlich das Gegenteil sagen:
06:19
"Send me more of these machines.
They work like Germans."
They work like Germans."
113
367742
3668
"Schick mir mehr von den Maschinen,
die arbeiten wie die Deutschen."
die arbeiten wie die Deutschen."
06:23
(Laughter) (Applause)
114
371410
4156
(Lachen) (Applaus)
06:30
Technology will replace
a lot of jobs, regular jobs.
a lot of jobs, regular jobs.
115
378108
4703
Technologie wird viele unserer
alltäglichen Arbeitsstellen ersetzen.
alltäglichen Arbeitsstellen ersetzen.
06:34
Not only in the production industry,
116
382811
1997
Nicht nur in der Produktionsbranche,
auch Bürostellen sind gefährdet
auch Bürostellen sind gefährdet
06:36
but even office workers are in jeopardy
117
384808
1858
06:38
and might be replaced by robots,
118
386690
2831
und könnten durch Roboter,
06:41
artificial intelligence,
big data, or automation.
big data, or automation.
119
389521
2515
künstliche Intelligenz, Big Data oder
Automatisierung ersetzt werden.
Automatisierung ersetzt werden.
06:45
So the key question is not
if technology replaces some of these jobs,
if technology replaces some of these jobs,
120
393120
4922
Die Frage ist nicht, ob Technologie
einige dieser Stellen ersetzen wird,
einige dieser Stellen ersetzen wird,
06:50
but when, how fast, and to what extent?
121
398042
3646
sondern wann, wie schnell
und in welchem Umfang?
und in welchem Umfang?
06:53
Or in other words,
122
401688
1695
Mit anderen Worten:
06:55
will technology help us
to solve this global workforce crisis?
to solve this global workforce crisis?
123
403383
4676
Wird Technologie uns helfen,
diese globale Arbeitskräftekrise zu lösen?
diese globale Arbeitskräftekrise zu lösen?
07:01
Yes and no.
124
409334
1920
Ja und nein.
07:03
This is a more sophisticated
version of "it depends."
version of "it depends."
125
411254
2902
Das ist die raffiniertere Form von
"Es kommt darauf an."
"Es kommt darauf an."
07:06
(Laughter)
126
414156
1047
(Lachen)
07:07
Let's take the automotive industry
as an example,
as an example,
127
415227
5083
Nehmen wir die Autobranche als Beispiel,
07:12
because there, more than 40 percent
of industrial robots are already working
of industrial robots are already working
128
420310
4504
dort arbeiten bereits mehr als
40 Prozent der Industrieroboter
40 Prozent der Industrieroboter
07:16
and automation has already taken place.
129
424814
2732
und Automatisierung
hat bereits stattgefunden.
hat bereits stattgefunden.
07:21
In 1980, less than 10 percent
of the production cost of a car
of the production cost of a car
130
429332
5327
1980 machten die elektronischen
Teile weniger als 10 Prozent
Teile weniger als 10 Prozent
07:26
was caused by electronic parts.
131
434659
2670
der Produktionskosten eines Autos aus.
Heute sind es über 30 Prozent
07:29
Today, this number is more than 30 percent
132
437329
3251
07:32
and it will grow
to more than 50 percent by 2030.
to more than 50 percent by 2030.
133
440580
4823
und diese Zahl wird bis 2030
auf über 50 Prozent ansteigen.
auf über 50 Prozent ansteigen.
07:37
And these new electronic parts
and applications
and applications
134
445427
4181
Diese neuen elektronischen
Teile und Anwendungen
Teile und Anwendungen
07:41
require new skills
and have created a lot of new jobs,
and have created a lot of new jobs,
135
449632
4020
bedürfen neuer Qualifikationen und haben
viele neue Arbeitsplätze geschaffen,
viele neue Arbeitsplätze geschaffen,
07:45
like the cognitive systems engineer
136
453652
2547
wie den Informatik-Ingenieur,
07:48
who optimizes the interaction
between driver and electronic system.
between driver and electronic system.
137
456223
4465
der die Interaktion zwischen Fahrer
und elektronischem System optimiert.
und elektronischem System optimiert.
07:54
In 1980, no one had the slightest clue
that such a job would ever exist.
that such a job would ever exist.
138
462081
6587
1980 hätte niemand gedacht,
dass so ein Beruf je existieren würde.
dass so ein Beruf je existieren würde.
08:01
As a matter of fact,
139
469534
1493
Tatsächlich hat sich
die Zahl der Menschen,
die Zahl der Menschen,
08:03
the overall number of people
involved in the production of a car
involved in the production of a car
140
471051
4195
die an der Produktion
eines Autos beteiligt sind,
eines Autos beteiligt sind,
08:07
has only changed slightly
in the last decades,
in the last decades,
141
475246
3413
in den letzten Jahrzehnten
nur wenig verändert,
nur wenig verändert,
08:10
in spite of robots and automation.
142
478659
3018
trotz der Roboter und Automatisierung.
08:13
So what does this mean?
143
481677
1766
Was bedeutet das?
08:15
Yes, technology
will replace a lot of jobs,
will replace a lot of jobs,
144
483443
2413
Ja, Technologie wird viele
Arbeitsstellen ersetzen,
Arbeitsstellen ersetzen,
08:17
but we will also see a lot of new jobs
and new skills on the horizon,
and new skills on the horizon,
145
485880
5827
aber wir werden auch viele neue Berufe
und neue Qualifikationen sehen.
und neue Qualifikationen sehen.
Technologie wird unser Ungleichgewicht
bei Qualifikationen verschlimmern.
bei Qualifikationen verschlimmern.
08:23
and that means technology will worsen
our overall skill mismatch.
our overall skill mismatch.
146
491731
6037
Diese Art von Ent-durchschnittlichung
08:29
And this kind of de-averaging
147
497768
1742
08:31
reveals the crucial challenge
for governments and businesses.
for governments and businesses.
148
499510
3601
offenbart die zentrale Herausforderung
für Regierungen und Unternehmen.
für Regierungen und Unternehmen.
08:37
So people, high-skilled people,
149
505175
3831
Menschen, hoch qualifizierte
Menschen und Talente
Menschen und Talente
08:41
talents, will be the big thing
in the next decade.
in the next decade.
150
509006
4040
werden in den nächsten
10 Jahren das große Thema sein.
10 Jahren das große Thema sein.
08:45
If they are the scarce resource,
we have to understand them much better.
we have to understand them much better.
151
513046
5642
Wenn sie die knappe Ressource sind,
müssen wir sie besser verstehen.
müssen wir sie besser verstehen.
08:50
Are they actually willing to work abroad?
152
518688
2949
Sind sie tatsächlich gewillt
zum Arbeiten ins Ausland zu gehen?
zum Arbeiten ins Ausland zu gehen?
08:53
What are their job preferences?
153
521637
1765
Was sind ihre Vorlieben bei Berufen?
08:56
To find out, this year we conducted
a global survey
a global survey
154
524552
5041
Um das herauszufinden, führten wir
dieses Jahr eine globale Umfrage durch.
dieses Jahr eine globale Umfrage durch.
09:01
among more than 200,000 job seekers
from 189 countries.
from 189 countries.
155
529617
5253
Über 200 000 Arbeitssuchende
in 189 Ländern wurden befragt.
in 189 Ländern wurden befragt.
09:08
Migration is certainly
one key measure to close a gap,
one key measure to close a gap,
156
536021
5428
Migration ist sicherlich eine wichtige
Maßnahme, um die Lücke zu schließen --
Maßnahme, um die Lücke zu schließen --
09:13
at least in the short term,
157
541469
1544
jedenfalls auf kurze Sicht --
09:15
so we asked about mobility.
158
543013
2600
also fragten wir nach Mobilität.
09:17
More than 60 percent
of these 200,000 job seekers
of these 200,000 job seekers
159
545613
4621
Über 60 Prozent dieser
200 000 Arbeitssuchenden
200 000 Arbeitssuchenden
09:22
are willing to work abroad.
160
550234
2600
sind bereit im Ausland zu arbeiten.
09:24
For me, a surprisingly high number.
161
552834
2160
Für mich war das
eine überraschend hohe Zahl.
eine überraschend hohe Zahl.
09:26
If you look at the employees
aged 21 to 30,
aged 21 to 30,
162
554994
3413
Wenn man die Angestellten
zwischen 21 und 30 ansieht,
zwischen 21 und 30 ansieht,
09:30
this number is even higher.
163
558407
2299
dann ist die Zahl sogar noch höher.
09:32
If you split this number up by country,
164
560706
3320
Wenn man die Zahl
auf die Länder aufteilt --
auf die Länder aufteilt --
09:36
yes, the world is mobile, but only partly.
165
564026
5201
Ja, die Welt ist mobil,
aber nur teilweise.
aber nur teilweise.
09:41
The least mobile countries
are Russia, Germany and the U.S.
are Russia, Germany and the U.S.
166
569227
4052
Die am wenigsten mobilen Länder sind
Russland, Deutschland und die USA.
Russland, Deutschland und die USA.
09:46
Now where would these people like to move?
167
574358
3274
Wohin würden diese Menschen gerne ziehen?
09:49
Number seven is Australia,
where 28 percent could imagine moving.
where 28 percent could imagine moving.
168
577632
4830
Auf Platz 7 ist Australien. 28 Prozent
können sich vorstellen, dort hinzuziehen.
können sich vorstellen, dort hinzuziehen.
09:54
Then France, Switzerland,
Germany, Canada, U.K.,
Germany, Canada, U.K.,
169
582462
4318
Dann Frankreich, die Schweiz, Deutschland,
Kanada, Großbritannien und Nordirland,
Kanada, Großbritannien und Nordirland,
09:58
and the top choice
worldwide is the U.S.
worldwide is the U.S.
170
586804
3305
und auf Platz eins weltweit sind die USA.
10:02
Now, what are the job preferences
of these 200,000 people?
of these 200,000 people?
171
590744
3495
Was sind die Jobpräferenzen
dieser 200 000 Menschen?
dieser 200 000 Menschen?
10:06
So, what are they looking for?
172
594263
1483
Was suchen sie?
10:09
Out of a list of 26 topics,
salary is only number eight.
salary is only number eight.
173
597043
6432
Aus einer Liste mit 26 Punkten
liegt das Gehalt nur auf Platz acht.
liegt das Gehalt nur auf Platz acht.
10:15
The top four topics
are all around culture.
are all around culture.
174
603475
4528
Platz eins bis vier haben
alle mit Kultur zu tun.
alle mit Kultur zu tun.
10:20
Number four,
175
608003
1555
Platz vier: "Eine gute
Beziehung zum Chef";
Beziehung zum Chef";
10:21
having a great relationship with the boss;
176
609558
2996
10:24
three, enjoying a great work-life balance;
177
612554
4017
drei: "ein guter Ausgleich
zwischen Arbeit und Privatleben";
zwischen Arbeit und Privatleben";
10:28
two, having a great relationship
with colleagues;
with colleagues;
178
616571
3761
zwei: "eine gute
Beziehung zu Kollegen",
Beziehung zu Kollegen",
10:32
and the top priority worldwide
179
620332
3395
und auf Platz eins weltweit steht:
10:35
is being appreciated for your work.
180
623751
3589
"für die eigene Arbeit
Wertschätzung erfahren".
Wertschätzung erfahren".
10:40
So, do I get a thank you?
181
628321
2831
Also: "Bekomme ich ein Dankeschön?"
10:43
Not only once a year
with the annual bonus payment,
with the annual bonus payment,
182
631152
3344
Nicht nur einmal im Jahr
mit der jährlichen Bonuszahlung,
mit der jährlichen Bonuszahlung,
10:46
but every day.
183
634496
2205
sondern jeden Tag.
10:48
And now, our global workforce crisis
becomes very personal.
becomes very personal.
184
636701
5225
Jetzt wird unsere globale
Arbeitskräftekrise sehr persönlich.
Arbeitskräftekrise sehr persönlich.
10:53
People are looking for recognition.
185
641926
3041
Menschen suchen nach Anerkennung.
10:56
Aren't we all looking
for recognition in our jobs?
for recognition in our jobs?
186
644967
3300
Suchen wir nicht alle nach
Anerkennung in unserer Arbeit?
Anerkennung in unserer Arbeit?
11:03
Now, let me connect the dots.
187
651302
3580
Verbinden wir jetzt die Punkte.
Wir werden eine globale
Arbeitskräftekrise haben,
Arbeitskräftekrise haben,
11:06
We will face a global workforce crisis
188
654882
2368
die aus einem generellen
Arbeitskräftemangel besteht
Arbeitskräftemangel besteht
11:09
which consists
of an overall labor shortage
of an overall labor shortage
189
657250
2972
sowie einem gigantischen
Qualifikations-Ungleichgewicht
Qualifikations-Ungleichgewicht
11:12
plus a huge skill mismatch,
190
660222
1951
11:14
plus a big cultural challenge.
191
662173
3134
und einer großen
kulturellen Herausforderung.
kulturellen Herausforderung.
11:17
And this global workforce crisis
is approaching very fast.
is approaching very fast.
192
665307
3924
Diese globale Arbeitskräftekrise
rückt sehr schnell heran.
rückt sehr schnell heran.
11:21
Right now, we are
just at the turning point.
just at the turning point.
193
669231
2740
Jetzt sind wir erst am Wendepunkt.
11:23
So what can we, what can governments,
what can companies do?
what can companies do?
194
671971
4388
Was können wir, Regierungen,
Unternehmen tun?
Unternehmen tun?
11:28
Every company,
195
676359
1603
Jedes Unternehmen, aber auch jedes Land,
11:29
but also every country,
196
677962
1787
11:31
needs a people strategy,
197
679749
1928
braucht eine Menschen-Strategie
11:33
and to act on it immediately,
198
681677
2972
und muss diese sofort umsetzen.
11:36
and such a people strategy
consists of four parts.
consists of four parts.
199
684649
3947
Solch eine Menschen-Strategie
besteht aus vier Teilen.
besteht aus vier Teilen.
11:40
Number one, a plan
200
688596
1811
Nummer eins: ein Plan, wie man
Angebot und Nachfrage
Angebot und Nachfrage
11:42
for how to forecast supply and demand
for different jobs and different skills.
for different jobs and different skills.
201
690407
6130
für verschiedene Stellen und
Qualifizierungen vorhersagen kann.
Qualifizierungen vorhersagen kann.
11:48
Workforce planning will become
more important than financial planning.
more important than financial planning.
202
696537
4735
Arbeitskräfteplanung wird noch
wichtiger als die Finanzplanung.
wichtiger als die Finanzplanung.
11:54
Two, a plan for
how to attract great people:
how to attract great people:
203
702109
3623
Zwei: ein Plan, wie man
diese Menschen anwirbt.
diese Menschen anwirbt.
11:57
generation Y, women, but also retirees.
204
705732
3099
Generation Y, Frauen, aber auch Rentner.
12:01
Three, a plan for how to educate
and upskill them.
and upskill them.
205
709865
3989
Drei: ein Plan, wie man sie
ausbildet und weiterbildet.
ausbildet und weiterbildet.
12:05
There's a huge
upskilling challenge ahead of us.
upskilling challenge ahead of us.
206
713878
2555
Es kommt eine große Herausforderung
in der Weiterbildung auf uns zu.
in der Weiterbildung auf uns zu.
12:09
And four,
207
717666
1834
Vier: wie man die besten
Menschen behalten kann.
Menschen behalten kann.
12:11
for how to retain the best people,
208
719500
2529
12:14
or in other words,
209
722053
1346
Mit anderen Worten,
12:15
how to realize an appreciation
and relationship culture.
and relationship culture.
210
723423
4875
wie man eine Kultur der Anerkennung
und Beziehungen umsetzt.
und Beziehungen umsetzt.
12:23
However, one crucial underlying factor
is to change our attitudes.
is to change our attitudes.
211
731643
6032
Ein wichtiger unterschwelliger Faktor
ist die Veränderung unserer Einstellungen.
ist die Veränderung unserer Einstellungen.
12:30
Employees are resources, are assets,
212
738424
4203
Angestellte sind Ressourcen, sind Kapital,
12:34
not costs, not head counts,
213
742627
2445
nicht Kosten, nicht Personalstand,
nicht Maschinen,
nicht Maschinen,
12:37
not machines,
214
745096
1385
12:38
not even the Germans.
215
746505
1541
auch nicht die Deutschen.
12:40
Thank you.
216
748176
1102
Danke.
12:41
(Applause)
217
749302
3887
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Rainer Strack - Human resources expertBCG's Rainer Strack advocates for companies to adopt a "people advantage" -- because employee-centered thinking can go a long way.
Why you should listen
Rainer Strack is a Senior Partner and Managing Director at the Boston Consulting Group, where he is the global leader of the HR topic. He has written numerous articles about human resources, such as on HR controlling and people business in 2005 and on demographic risk management and strategic workforce planning in 2008, both published in the Harvard Business Review. In 2014 he published three major BCG reports on "The Global Workforce Crisis," "Decoding Global Talent," and "Creating People Advantage." He was a member of the Global Agenda Council for talent mobility of the World Economic Forum and presented twice on this topic in Davos. Strack holds a master’s degree in physics, a master’s degree in business, and a PhD in physics from RWTH Aachen University, Germany. In 2008, he was named an honorary professor at Witten/Herdecke University, Germany.
More profile about the speakerRainer Strack | Speaker | TED.com