Grundverständnis von KI und ML im Recruiting
KI und ML sind Begriffe, die oft synonym verwendet werden, obwohl sie unterschiedliche Konzepte darstellen. KI bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, Aufgaben auszuführen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern, wie das Verstehen natürlicher Sprache, das Erkennen von Mustern und das Treffen von Entscheidungen. ML, ein Subset der KI, bezeichnet den Prozess, bei dem Maschinen aus Daten lernen und ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben mit der Zeit selbstständig verbessern. Im Kontext des Recruiting ermöglichen diese Technologien eine Revolutionierung der herkömmlichen Personalbeschaffungsprozesse.
Anwendungsbereiche von KI und ML im Recruiting
Automatisierte Kandidatenanalyse: KI-Systeme können Lebensläufe und Bewerbungsunterlagen effizient durchsuchen und bewerten, um die Eignung der Kandidaten für eine spezifische Position zu ermitteln. Durch ML werden diese Systeme im Laufe der Zeit immer genauer, indem sie aus den Entscheidungen der Vergangenheit lernen.
Chatbots für Erstkontakte: KI-gestützte Chatbots können rund um die Uhr Anfragen von Bewerbenden beantworten und so ein effizientes Kommunikationsmittel darstellen, das zugleich das Arbeitsteam entlastet. Ein bekanntes Beispiel für einen solchen Chatbot ist der Bot “Mya”, der in der Lage ist, mit Bewerbenden in natürlicher Sprache zu kommunizieren, ihre Fragen zu beantworten und sie durch den Bewerbungsprozess zu leiten.
Optimierung von Stellenanzeigen und Bewerbendensuche: KI kann helfen, die Formulierung und Platzierung von Stellenanzeigen zu optimieren, indem sie aus der Performance früherer Anzeigen lernt. Dies steigert die Sichtbarkeit der Anzeigen und spricht gezielt die gewünschten Kandidaten an. Hierfür lassen sich Tools wie “ChatGPT”, “Bard” oder “Textio” gut nutzen, um mit präzisen Prompts die auf die eigene Zielgruppe zugeschnittene Stellenanzeige schnell formulieren zu können. Das KI-System “Vera” ist dazu in der Lage, in Jobportalen online nach passenden Kandidat*innen für den Job zu suchen und sogar erste Telefon- und Videointerviews zu führen. Sie trifft eine Vorauswahl, die dann an das HR-Team weitergeleitet wird.
Vorhersage der Jobperformance: Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI Muster erkennen und Vorhersagen darüber treffen, welche Bewerbenden voraussichtlich die besten Leistungen erbringen werden, basierend auf einer Vielzahl von Faktoren, einschließlich früherer Berufserfahrung und Fähigkeiten.
Assessment und Interviews: KI kann im Assessment-Center oder bei Interviews eingesetzt werden, um die Soft Skills und die firmenkulturelle Passung der Bewerbenden zu bewerten. Durch ML lernen diese Systeme, subtile Hinweise in den Antworten und dem Verhalten der Kandidaten zu erkennen und zu interpretieren. “HireVue” ist hierbei eine Plattform, die Video-Interviews mit Bewerbenden durchführt und dabei nicht nur auf die verbalen Antworten, sondern auch auf Signale wie Mimik, Sprachmelodie und Wortwahl.
Die Bedeutung von KI und ML im modernen Recruiting
Der Einsatz von KI und ML im Recruiting bietet zahlreiche Vorteile, darunter eine höhere Effizienz durch die Automatisierung zeitaufwendiger Aufgaben, eine verbesserte Kandidat*innenauswahl durch objektive Datenanalyse und eine erhöhte Gerechtigkeit im Auswahlprozess durch die Minimierung menschlicher Vorurteile. Diese Technologien ermöglichen es Personalverantwortlichen, sich auf strategischere Aspekte des Recruiting zu konzentrieren, wie die Gestaltung des Kandidat*innenerlebnisses und die Förderung der Arbeitgebermarke.
Trotz dieser Vorteile erfordert die Einführung von KI und ML im Recruiting sorgfältige Planung und Überlegung, insbesondere im Hinblick auf ethische Aspekte, Datenschutz und die Integration in bestehende HR-Prozesse. Die Implementierung von KI im Recruiting ist ein schrittweiser Prozess, der sorgfältige Planung, Auswahl geeigneter Tools und die Einbindung aller Beteiligten erfordert. Engagierte Recruiter*innen sollten sich über aktuelle Technologien informiert halten und sich in den Vor- und Nachteilen der Nutzung von KI auskennen.
Vorteile von KI im Recruiting
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) im Recruiting bietet eine Menge Vorteile, die das Potenzial haben, den gesamten Personalbeschaffungsprozess zu revolutionieren. Von der Steigerung der Effizienz über die Verbesserung der Bewerbendenauswahl bis hin zur Förderung einer fairen und objektiven Beurteilung – KI verändert die Art und Weise, wie Unternehmen Talente identifizieren, ansprechen und einstellen. Hier sind die wesentlichen Vorteile zusammengefasst:
Effizienzsteigerung
Durch die Automatisierung repetitiver und zeitaufwendiger Aufgaben wie das Sichten von Lebensläufen und das Beantworten häufiger Fragen können HR-Teams erhebliche Zeitersparnisse realisieren. KI ermöglicht es, sich auf wertschöpfendere Aktivitäten zu konzentrieren, wie das persönliche Gespräch mit qualifizierten Kandidat*innen.
Verbesserung der Qualität der Bewerbendenauswahl
KI-Technologien können große Mengen an Bewerbendendaten analysieren und dabei Muster erkennen, die für menschliche Bearbeiter*innen schwer zu durchschauen sind. Dadurch können Unternehmen Kandidat*innen identifizieren, die nicht nur die notwendigen Qualifikationen und Erfahrungen mitbringen, sondern auch gut zur Unternehmenskultur passen.
Objektivität und Verringerung von Vorurteilen
KI-Systeme treffen Entscheidungen basierend auf Daten und programmierten Kriterien, wodurch die Wahrscheinlichkeit von unbewussten Vorurteilen („Unconscious Bias“) reduziert wird. Dies trägt zu einem gerechten und inklusiven Auswahlprozess bei und hilft Unternehmen, eine vielfältigere Belegschaft aufzubauen.
Verbesserung des Kandidat*innenerlebnisses
KI-gestützte Chatbots können Bewerbenden rund um die Uhr Informationen bieten und Fragen in Echtzeit sowie in mehreren Sprachen beantworten. Dies verbessert die Interaktion mit dem Unternehmen und sorgt für ein positives Bewerbungserlebnis, selbst wenn ein Kandidat oder eine Kandidatin nicht für eine Position ausgewählt wird.
Prognose der Job-Performance
KI kann nicht nur dabei helfen, die am besten geeigneten Bewerber für eine offene Stelle zu identifizieren, sondern auch deren potenzielle Leistung im Unternehmen vorhersagen. Durch die Analyse von Daten zu früheren Einstellungen und deren Erfolg im Unternehmen können Algorithmen Muster erkennen, die auf zukünftigen Erfolg hinweisen.
Skalierbarkeit
KI-Lösungen können leicht skaliert werden, um den Bedarf eines wachsenden Unternehmens zu decken. Während das HR-Team konstant bleibt, kann die KI problemlos eine steigende Anzahl an Bewerbungen bearbeiten, ohne dass die Qualität des Prozesses darunter leidet.
Zusammenfassend bietet der Einsatz von KI im Recruiting enorme Chancen, den Rekrutierungsprozess effizienter, gerechter und effektiver zu gestalten. Indem Recruiter*innen diese Technologien nutzen, können sie nicht nur die besten Talente finden und einstellen, sondern auch die Marke ihres Unternehmens als fortschrittlicher und attraktiver Arbeitgeber stärken.
Herausforderungen und Nachteile
Obwohl der Einsatz von KI im Recruiting zahlreiche Vorteile bietet, bringt er auch Herausforderungen und potenzielle Nachteile mit sich. Es ist wichtig, diese sorgfältig zu betrachten und zu adressieren, um sicherzustellen, dass die Technologie ethisch, effektiv und zum Nutzen aller Beteiligten eingesetzt wird.
Unpersönlichkeit
Eine der größten Herausforderungen ist die mögliche Unpersönlichkeit des Bewerbungsprozesses. KI-gestützte Systeme können zwar effizient Daten verarbeiten und analysieren, doch fehlt ihnen das menschliche Einfühlungsvermögen und die Fähigkeit, emotionale Intelligenz zu zeigen. Dies kann zu einem Bewerbungserlebnis führen, das als kalt und distanziert wahrgenommen wird, was besonders in kritischen Phasen des Auswahlprozesses problematisch sein kann.
Schlechtes Image
Eine Studie der Internationalen Hochschule zeigt, dass KI im Recruiting umso negativer wahrgenommen wird, je stärker sie in den späteren Phasen des Bewerbungsprozesses eingesetzt wird. Bewerber bevorzugen in der Regel, dass die letzte Entscheidung von Menschen getroffen wird. Ein übermäßiger Einsatz von KI kann daher das Image eines Unternehmens als Arbeitgeber negativ beeinflussen.
Mangelnde Flexibilität
KI-Systeme basieren auf Algorithmen, die von Trainingsdaten lernen. Sind diese Daten nicht umfassend oder aktuell, kann die KI falsche Muster lernen oder wichtige Nuancen übersehen. Die Starrheit der Systeme kann dazu führen, dass unkonventionelle oder kreative Bewerberprofile, die außerhalb der Norm liegen, nicht erkannt oder falsch bewertet werden.
Intransparenz und Verständnisschwierigkeiten
Ein weiteres Problem ist der potenzielle Kontrollverlust über den Recruiting-Prozess. KI-Systeme können Entscheidungen treffen, deren Grundlage für die HR-Mitarbeiter nicht immer transparent oder nachvollziehbar ist. Dies erschwert es, Entscheidungen zu erklären oder zu rechtfertigen, besonders wenn Bewerber nach dem Grund für ihre Ablehnung fragen.
Datenschutzbedenken
Der Einsatz von KI im Recruiting wirft auch Fragen zum Datenschutz auf. Die Sammlung, Speicherung und Analyse von Bewerberdaten durch KI-Systeme muss den gesetzlichen Datenschutzbestimmungen entsprechen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die Einwilligung der Bewerber für die Verarbeitung ihrer Daten haben und diese Daten sicher und vertraulich behandeln.
Voreingenommenheit und Diskriminierung
Obwohl KI das Potenzial hat, Vorurteile im Recruiting-Prozess zu reduzieren, können Algorithmen auch bestehende Diskriminierungsmuster verstärken, wenn sie mit voreingenommenen Daten trainiert werden. Die Auswahl und Aufbereitung der Trainingsdaten erfordert daher größte Sorgfalt, um unbeabsichtigte Diskriminierung zu vermeiden.
Das KI-Gesetz als Reaktion
Der Einsatz von KI-Tools im Recruiting birgt gewisse Risiken und Ungewissheiten, die von Recruiter*innen beachtet werden müssen. Das KI-Gesetz der Europäischen Union versucht, diese möglichen Nachteile und Probleme einzugrenzen, um für alle Beteiligten einen fairen und transparenten Bewerbungsprozess zu ermöglichen. Bewerbungssysteme werden in dem neuen Gesetz als Hochrisikosysteme eingestuft, da sie das Potential haben, den beruflichen Werdegang und das zukünftige Leben eines Menschen entscheidend zu beeinflussen.
Daher unterliegen diese Systeme strengen Richtlinien, die es einzuhalten gilt. So müssen etwa die Datensätze, die das System versorgen, eine hohe Qualität aufweisen, um zum Beispiel diskriminierende Ergebnisse zu minimieren. Derartige Systeme sollen dem Gesetz nach besonders robust, sicher und genau sowie transparent gestaltet werden, so dass Entscheidungsprozesse auch immer durch die Nutzer*innen nachvollziehbar sind. Sollte das Gesetz noch in diesem Jahr veröffentlicht werden, würde das für KI-Produkte die in den nächsten Jahren auf den Markt kommen viele Regularien, für Recruiter*innen einiges mehr an Sicherheit und Transparenz bedeuten.
Ethik und Verantwortung im KI-gestützten Recruiting
Die Implementierung von KI im Recruiting birgt also nicht nur das Potenzial zur Effizienzsteigerung und Qualitätsverbesserung des Auswahlprozesses, sondern stellt Unternehmen auch vor ethische Herausforderungen. Die Frage der Fairness und Verantwortung im Umgang mit KI-Technologien ist zentral, um Diskriminierung zu vermeiden und Vertrauen bei Bewerbenden zu gewinnen.
Diskriminierungsrisiken und ihre Bekämpfung
KI-Systeme lernen aus Daten, die ihnen zur Verfügung gestellt werden. Wenn diese Daten voreingenommen sind, etwa durch historisch diskriminierende Einstellungspraktiken, kann die KI diese Vorurteile in ihren Entscheidungen replizieren. So hatte ein Rekrutierungstool eines großen Unternehmens bevorzugt männliche Kandidaten ausgewählt, da es mit Bewerbungsdaten trainiert wurde, die eine männlich dominierte Belegschaft reflektierten. In Österreich zeigte ein Algorithmus des Arbeitsmarktservice, dass Frauen aufgrund historischer Daten geringere Arbeitsmarktchancen zugewiesen bekamen.
Um solche Verzerrungen zu vermeiden, sind Unternehmen gefordert, KI-Systeme mit einer fairen und ausgewogenen Datengrundlage zu trainieren. Dies kann durch Pre-Processing-Maßnahmen erreicht werden, bei denen Entwickler*innen in die Trainingsdaten eingreifen und diese anpassen, um eine gleichmäßigere Verteilung der Geschlechter, Ethnien oder anderer relevanter Merkmale zu gewährleisten.
Rechtliche Rahmenbedingungen und ethische Verantwortung
Der von der EU-Kommission entworfene „AI Act“ zielt darauf ab, den Einsatz von KI in Hochrisikobereichen wie dem Recruiting strengen Kontrollen zu unterziehen. Unternehmen sind dadurch angehalten, KI-Systeme so zu gestalten, dass sie fair und transparent agieren. Dies erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Algorithmen, um sicherzustellen, dass sie keine diskriminierenden Entscheidungen treffen.
Der Mensch im Mittelpunkt
Trotz fortschrittlicher KI bleibt die menschliche Überwachung und Kontrolle unerlässlich. Forschungen, wie die des Know Centers in Graz, zeigen, dass die Einbindung des Menschen entscheidend ist, um Fairness und Vertrauenswürdigkeit der KI zu gewährleisten. Entwickler können direkt in die Algorithmen eingreifen (In-Processing), um sie fairer zu gestalten oder durch Post-Processing in die Ergebnisse der KI eingreifen, um eventuelle Verzerrungen zu korrigieren.
Einsatz von synthetischen Daten
Ein innovativer Ansatz zur Vermeidung von Diskriminierung und zur Einhaltung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) ist der Einsatz von synthetischen Daten. Diese künstlich erzeugten Daten spiegeln die Vielfalt realer Bewerbendenprofile wider, ohne echte Personen identifizierbar zu machen. So können KI-Systeme mit einer breiten Palette von Lebensläufen trainiert werden, was die Chance erhöht, dass auch atypische Karriereverläufe berücksichtigt werden.
Zukunftsperspektiven
Die Zukunft des Recruitings mit Unterstützung von KI verspricht eine Transformation der Art und Weise, wie Unternehmen Talente suchen, bewerten und einstellen. Mit dem kontinuierlichen Fortschritt in der KI-Technologie und dem wachsenden Verständnis ihrer Anwendungsmöglichkeiten stehen wir am Anfang einer Ära, in der KI nicht nur den Recruiting-Prozess optimiert, sondern auch zu grundlegenden Veränderungen in der Arbeitswelt beiträgt.
Personalisierte Bewerbererfahrung
In der Zukunft könnte KI ermöglichen, dass jeder Schritt des Bewerbungsprozesses personalisiert wird, basierend auf den individuellen Präferenzen und dem Verhalten der Kandidat*innen. Dies würde eine tiefere Engagement-Ebene schaffen, indem Bewerbenden genau die Informationen und Unterstützung angeboten werden, die sie benötigen, und ihnen so ein nahtloses und positives Erlebnis geboten wird.
Erweiterte Vorhersagefähigkeiten
Durch die Nutzung von Big Data und fortschrittlichen Analysemethoden wird die Fähigkeit von KI, den Erfolg von Kandidat*innen in bestimmten Rollen vorherzusagen, erheblich verbessert. Dies könnte dazu führen, dass Unternehmen nicht nur die besten Bewerbenden für ihre derzeit offenen Stellen finden, sondern auch potenzielle Talente für zukünftige Bedürfnisse identifizieren.
Weiterentwicklung ethischer KI
Mit zunehmendem Bewusstsein für die ethischen Aspekte der KI-Nutzung werden Unternehmen und Entwickler*innen kontinuierlich an der Verbesserung der Fairness und Transparenz von KI-Systemen arbeiten. Dies umfasst die Entwicklung von Algorithmen, die frei von unbewussten Vorurteilen sind, und die Einführung von Standards und Zertifizierungen, die eine verantwortungsvolle Nutzung der KI sicherstellen.
Integration von KI und menschlicher Urteilskraft
Trotz des Fortschritts der KI wird die menschliche Urteilskraft im Recruiting-Prozess unverzichtbar bleiben. Die Zukunft liegt in der synergetischen Zusammenarbeit zwischen KI und Personalverantwortlichen, wobei KI sich um die Datenanalyse und Routineaufgaben kümmert, während Menschen die endgültigen Entscheidungen treffen, insbesondere in Bezug auf firmenkulturelle Passung und persönliche Eigenschaften der Bewerbenden.
Grenzen der Automatisierung
Die Erkenntnis, dass nicht alle Aspekte des Recruitings vollständig automatisiert werden sollten, wird sich weiter durchsetzen. Die Wichtigkeit persönlicher Interaktionen und individueller Bewertungen wird dazu führen, dass KI-Tools so gestaltet werden, dass sie Personalverantwortliche unterstützen, anstatt sie zu ersetzen.
Gesetzliche Rahmenbedingungen
Die Einführung neuer Gesetzgebungen auf nationaler und internationaler Ebene wird die Nutzung von KI im Recruiting weiter formen. Unternehmen werden angehalten sein, ihre KI-Systeme entsprechend den gesetzlichen Anforderungen zu gestalten, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Fairness und Transparenz.
Fazit
Die Integration von KI im Recruitingprozess markiert einen Wendepunkt in der Art und Weise, wie Unternehmen Talente suchen, bewerten und einstellen. Die fortschrittlichen Fähigkeiten der KI, von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben bis hin zur tiefgreifenden Analyse von Bewerbendendaten, bieten das Potenzial, den Recruiting-Prozess effizienter, gerechter und effektiver zu gestalten. Doch mit großen Möglichkeiten kommen auch große Verantwortungen.
Die Herausforderungen in Bezug auf Ethik, Datenschutz und die potenzielle Unpersönlichkeit des Bewerbungsprozesses erfordern eine sorgfältige Abwägung und die Entwicklung von Strategien, um diese zu überwinden. Die Zukunft des KI-gestützten Recruitings wird nicht nur von der technologischen Entwicklung, sondern auch von der Fähigkeit der Unternehmen abhängen, ethische Überlegungen in den Vordergrund zu stellen und eine Balance zwischen menschlicher Urteilskraft und maschineller Effizienz zu finden.
Letztendlich ist es die Verantwortung der Unternehmen, sicherzustellen, dass der Einsatz von KI im Recruiting nicht nur effizient, sondern auch fair, transparent und im Einklang mit ethischen Standards erfolgt. Die Einführung rechtlicher Rahmenbedingungen, wie der „AI Act“ der EU, wird dazu beitragen, die Nutzung von KI zu regulieren und Vertrauen bei Bewerbenden und Mitarbeitenden zu schaffen.
Future Skill stärken mit Online-Weiterbildung
Um für die zukünftige Arbeit als HR-Manager*in gewappnet zu sein, ist es von entscheidender Bedeutung, sich die notwendigen “Future Skills” anzueignen, um mit moderner Technologie wie KI arbeiten zu können. Insbesondere im Bereich des Recruitings spielen KI und ML eine immer größere Rolle. Ein grundlegendes Verständnis von KI und ML ist unerlässlich, da diese Technologien den Personalbeschaffungsprozess revolutionieren. Eine empfehlenswerte Möglichkeit, sich diese Kenntnisse anzueignen, ist die Teilnahme an Online-Weiterbildungen von Anbietern wie Lecturio.
Durch E-Learning können künftige HR-Manager*innen flexibel und zeitlich unabhängig von überall aus auf hochwertige Kurse zugreifen, die ihnen ein fundiertes Wissen über KI und ML vermitteln. Von der automatisierten Kandidatenanalyse über Chatbots für Erstkontakte bis hin zur Vorhersage der Jobperformance bieten KI und ML zahlreiche Anwendungsbereiche im Recruiting. Durch die Teilnahme an Online-Kursen können angehende HR-Manager*innen ihre Fähigkeiten in diesem Bereich weiterentwickeln und die Vorteile der modernen Technologie voll ausschöpfen, um talentierte Mitarbeiter*innen für ihr Unternehmen zu gewinnen.
Quellen
- KI im Recruiting – Chance oder Risiko? via arts.eu
- Künstliche Intelligenz im Recruiting: ein Leitfaden für HR via personio.de
- Wie Recruiting mit KI in Zukunft auch ohne Diskriminierung möglich ist via derStandard
- KI im Recruiting: Emotionen, Ansichten, Erwartungen via iu.de
