Künstliche Intelligenz ist der wichtigste Beschleuniger der zweiten Welle der Digitalisierung, die zu tiefgreifenden Veränderungen in allen Wirtschaftszweigen und in unserem Alltag führen wird. Erstmals werden Daten nicht nur maschinenlesbar gespeichert, übertragen und verarbeitet, sondern die digitalen Inhalte werden durch KI auch inhaltlich verstanden, so dass Entscheidungen wissensbasiert unterstützt werden können.

Die maschinelle Intelligenz ergänzt den menschlichen Intellekt, kann diesen aber bei den Entscheidungen, die emotionale und soziale Intelligenz erfordern, keineswegs ersetzen. In den Anwendungsbereichen, in denen es auf die parallele Auswertung grosser Datenströme in Echtzeit ankommt, ermöglicht KI aber eine bislang unerreichte Qualität der Entscheidungsunterstützung.

Den wenigsten ist bewusst, dass bei Internetsuchen, in Online-Shops oder bei Sprachassistenten KI-Verfahren bereits genutzt werden. Grundlage dieses Erfolgs sind Innovationen in der Prozessor- und Speichertechnologie, im Cloud Computing, der Sensorik, dem Internet der Dinge und der Robotik. Zwar stehen wir beim Einsatz von KI-Systemen trotz aller Fortschritte noch ganz am Anfang. Es zeichnet sich aber jetzt schon eine enorme Dynamik ab.

Für HR-Experten, Recruiting-Experten und Talentmanager, sind gleich mehrere Einsatzfelder in der Diskussion: So kann beispielsweise im Rahmen von Stellenanzeigen ein KI-basiertes Programm eingesetzt werden, das auf Basis von zehn Millionen Stellenanzeigen analysiert, ob eine solche Anzeige aufgrund ihrer Formulierungen dazu geeignet ist, möglichst viele Bewerber anzusprechen. Daneben können Chatbots verwendet werden. Bei einem solchen Chatbot kann der Bewerber sich während des Betrachtens der Stellenanzeige mit einer KI über grundsätzliche Fragen zur Stelle austauschen. Auch bei der Auswahl der Bewerber selbst können solche Programme zum Einsatz kommen. Eine Möglichkeit ist hierbei, schriftliche Bewerbungen durch ein KI-System analysieren zu lassen. Dieses prüft dabei anhand von Kriterien, die der Personaler zuvor festgelegt hat, ob ein Bewerber zu einer Stelle passt. Die Analyse erfolgt dabei auf Basis von Daten von Personen, die zuvor diese Stelle innehatten. Darüber hinaus kann eine KI beispielsweise auch bei Jobinterviews Bewerbende befragen. Dabei stellt die KI anhand von stimmlichen Parametern und linguistischen Merkmalen fest, welches Persönlichkeitsprofil ein Bewerber besitzt, und prüft, ob dieses mit den Anforderungen der Stelle übereinstimmt.

 

Wie stehen Recruiter zum Einsatz von KI?

Eine empirische Studie der Universität Kassel über die Akzeptanz von Recruitern gegenüber dem Einsatz künstlicher Intelligenz in der Personalvorauswahl mit Fokus auf Relevanz und Nutzung hatte u.a. folgende Ergebnisse:

Künstliche Intelligenz ist ein Zukunftsthema:

  • 81 Prozent der befragten Recruiter sehen KI als zukunftsrelevant an.
  • Passend dazu, sind 65 Prozent der Meinung, dass Unternehmen, welche sich einer solchen Technologie nicht öffnen, als altmodisch betrachtet werden.

Im Gegensatz dazu fällt die Nutzung eher niedrig aus:

  • Die Mehrheit der Recruiter hat mit 57 % kein bis nur ein geringes Wissen über künstliche Intelligenz.
  • Nur 37 Prozent kennen solche Systeme und nur 10 Prozent haben sie bereits benutzt

Durch die Studie wurden fünf wesentliche Gründe identifiziert, welche zu Widerständen bei Recruitern führen und die Nutzung von KI verhindern:

  • Mit 58 Prozent wurde fehlende Transparenz am häufigsten genannt. Dies geht mit der Einschätzung einher, dass KI unsicher, unzuverlässig und unberechenbar ist, da der hinter der Software liegende Prozess nicht nachvollziehbar erscheint.
  • Ausserdem gehen 33 Prozent der Recruiter davon aus, dass KI von den Bewerbern nicht akzeptiert wird.
  • An dritter Stelle wurden der kritische Datenschutz und
  • das fehlende Vertrauen in Software zu 31 Prozent genannt.
  • Die Angst davor, Kontrolle über die Ergebnisse und den Prozess zu verlieren, wurde mit 24 Prozent der Recruiter als wichtig angegeben.

Recruiter, welche der KI nicht vertrauen und davon ausgehen, dass sie die Kontrolle verlieren, schätzen die Nützlichkeit von KI deutlich geringer ein.

Wie stehen Bewerber*innen zum Einsatz von KI?

Hierzu greife ich auf Ergebnisse einer quantitativen Befragung der FOM Hochschule für Ökonomie & Management zurück.

Hierbei wurden drei Szenarien unterschieden, bei denen KI-Systeme heute schon zum Einsatz kommen:

  • Szenario 1: der Einsatz eines KI-basierten Chatbots bei einer Stellenausschreibung;
  • Szenario 2: die Vorauswahl von Bewerbern durch ein KI-System; und
  • Szenario 3: ein KI-basiertes Telefoninterview, das ein Persönlichkeitsprofil erstellt.

89 Prozent der Befragten stimmten der Aussage zu, dass KI-Systeme in Zukunft Aufgaben erleichtern werden.

Nur 23 Prozent der Teilnehmer lehnten die Aussage ab, dass ein Mensch niemals durch eine KI ersetzt werden kann. 31 Prozent waren demgegenüber unentschieden und die relative Mehrheit von 46 Prozent stimmte dieser Aussage zu. Tendenziell glaubt also die Mehrheit der Befragten, dass Menschen durch eine KI ersetzbar sind.

Die Art des KI-Systems ist für die Akzeptanz von grosser Bedeutung: KI-Systeme können wie zum Beispiel bei dem oben beschriebenen Chatbot als „Augmented Intelligence“ zusätzliche Informationen in Entscheidungssituationen bieten, sie fällen aber eigenständig keine Entscheidungen. Bei dem Vorauswahl-Szenario und noch stärker bei der Erstellung eines Persönlichkeitsprofils durch ein Telefoninterview treffen sie jedoch selbstständig Entscheidungen. Diese Art von KI bezeichnet man als „Autonomous Intelligence“.

Je nach Art der KI unterscheidet sich deutlich die Akzeptanz der Nutzer. Die Teilnehmer sollten alle drei Szenarien in ein Ranking mit den Plätzen eins, zwei und drei bringen und dabei auf Platz eins das Tool setzen, das sie selbst am ehesten bereit wären zu nutzen. Auf Platz eins landete mit 153 von 238 möglichen Nennungen der Chatbot. Auf Platz zwei setzten die Nutzer am häufigsten die Vorauswahl durch eine KI mit 129 von 238 möglichen Nennungen und auf Platz drei landete die Erstellung des Persönlichkeitsprofils durch ein Telefoninterview mit einer KI mit 183 von 238 möglichen Nennungen.

Die Teilnehmer bewerteten auch jedes der Szenarien dahingehend, ob eher ein Mensch als eine KI hierbei zum Einsatz kommen soll. Dabei zeigt sich erneut, dass insbesondere bei Szenario drei – Telefoninterview – eine Mehrheit von 76 Prozent einen Menschen präferiert, wohingegen nur 59 Prozent der Teilnehmer bei Szenario zwei – Vorauswahl – und 41 Prozent bei Szenario eins – Chatbot – sich dies wünschen. Auch fühlen sich bei Szenario drei – Telefoninterview – durch den Einsatz eines KI-Systems anstatt eines Menschen 54 Prozent der Befragten nicht wertgeschätzt, wohingegen dies nur 41 Prozent bei Szenario zwei  – Vorauswahl – und 38 Prozent bei Szenario eins – Chatbot – so sehen.

Sechs Konstrukte hatten bei einer multiplen Regressionsanalyse einen signifikanten Einfluss in zumindest einem der Szenarien:

  1. wahrgenommene Freude,
  2. wahrgenommene Risiken,
  3. wahrgenommene Nützlichkeit,
  4. Wertschätzung durch die Nutzung einer KI,
  5. Vertrauen in die Technologie, sowie
  6. Computer Playfulness (Tendenz, eine Technologie spontan zu nutzen).

Insbesondere die Konstrukte Vertrauen in die Technologie und Computer Playfulness beeinflussten bei allen drei Szenarien, ob eine Person beabsichtigt, eine KI-basierte Technologie zu nutzen. Dabei galt für alle drei geschilderten Situationen, dass je höher die Werte für diese beiden Konstrukte ausfielen, umso wahrscheinlicher die Nutzung war.

Gibt es bereits praktische Anwendungsfälle?

Recruiting via Chatbot – Hub:raum

Hub:raum ist ein Start-up-Inkubator der Deutschen Telekom. Für die Unterstützung seiner Personalrekrutierung setzt Hub:raum hub:bot – einen digitalen Assistenten – ein. Dieser Chatbot dient dazu, die Fragen von potenziellen Arbeitnehmern zu beantworten, die zu ausgeschriebenen Stellen entstehen. Der Nutzen dieser Lösung liegt auf der Hand: Personalmanager können sich auf die besonders interessierten Kandidaten konzentrieren. Wenn gegenwärtig erst wenige Unternehmen Robot Recruiting einsetzen, so ist doch ein Anfang vollzogen (vgl. Hensel & Litzel, 2017).

KI-gestützte Rekrutierung via Pymetrics

Unilever stellt jährlich mehr als 30.000 Menschen ein und verarbeitet rund 1,8 Millionen Bewerbungen. Dies erfordert enorm viel Zeit und Ressourcen. Das Finden der geeigneten Bewerber ist ein wesentlicher Bestandteil für den Erfolg, und Unilever kann es sich nicht leisten, Talente zu übersehen, nur weil am Ende eines Stapels „Lebensläufe begraben liegen“.

Um dieses Problem anzugehen, ging Unilever mit Pymetrics, einem Spezialisten für AI-gestützte Rekrutierung, eine Partnerschaft ein, um eine Online-Plattform zu schaffen, auf der die Kandidaten zunächst eingestellt werden können – von zu Hause aus, vor dem Bildschirm eines Computers oder eines Mobiltelefons.

Zuerst werden sie gebeten, eine Auswahl von Spielen zu spielen, die ihre Eignung, Logik, Argumentation und Risikobereitschaft testen. Maschinelle Lernalgorithmen werden dann dazu verwendet,
ihre Eignung für die von ihnen beantragte Rolle zu bewerten, indem sie ihre Profile gegen die der zuvor erfolgreich Angestellten matchen.

Danach reichen die Bewerber ein Videointerview ein. Wiederum ist der Beurteiler kein Mensch, sondern ein Algorithmus für maschinelles Lernen. Der Algorithmus prüft die Videos der Kandidaten, die etwa 30 Minuten lang Fragen beantworten, und durch eine Mischung aus Verarbeitung natürlicher Sprache und Körpersprachenanalyse wird bestimmt, wer wahrscheinlich gut passt.

Durch dieses automatisierte Screening wurden ungefähr 70.000 Personenstunden für die Befragung und Bewertung der Kandidaten eingespart. Leena Nair, Leiterin der Personalabteilung von Unilever, sagte: „Wir suchen Menschen mit klarem Zielbewusstsein – systemisches Denken, Belastbarkeit, Geschäftssinn. Basierend auf diesem Profil, den Spielen und dem Videointerview sind wir darauf programmiert, nach Hinweisen in im Verhalten der Bewerber zu suchen, die uns helfen zu verstehen, wer bei Unilever passen wird. “

Active Sourcing via LogOn

Eine führende deutsche Personalmarketingagentur setzt die Technologie LogOn für autonomes Active Sourcing basierend auf geschalteten Stellenanzeigen ein. Wie läuft das ab? Die Stellenanzeige des Kunden geht automatisiert und autonom auf die Suche nach geeigneten Kandidaten in sozialen Netzwerken wie LinkedIn und Xing. Der Personalentscheider erhält eine Liste mit Links zu geeigneten Kandidaten inkl. der jeweiligen Matchberichte, der darauf basierenden Handlungsempfehlungen und der relevanten Interviewfragen. Die Technologie lässt darüber hinaus auch zu, dynamische Interviews mit Kandidaten zu führen.

Personalauswahl via viasto interview suite

Mit der viasto interview suite haben HR- und Fachabteilungen die Möglichkeit, ihre Bewerber persönlich kennenzulernen und deren persönliche wie fachliche Eignung für eine bestimmte Stelle zuverlässig zu beurteilen. Dabei kombiniert viasto Video-Technologie mit psychologisch validen Auswahlverfahren; dies mit Hilfe fundierter KI-Anwendungen für die Personalauswahl.

Derzeit arbeitet viasto v.a. an KI-Lösungen zur automatisierten Entwicklung stellenbezogener Interview-Guidelines. Dies deshalb, weil Fragen, die in einem Job-Interview gestellt werden, ein ganz entscheidender Baustein einer wirklich guten Entscheidung für oder gegen einen Kandidaten sind. Das hilft übrigens auch dann, wenn es darum geht, Abwechslung in ein Gespräch mit einem Kandidaten zu bringen. Ein Kandidat, der überall die gleichen Fragen hört, ist schwer zu überzeugen. Differenzierung als Arbeitgeber findet eben auch im persönlichen Gespräch statt. Hier kann KI einen wertvollen Beitrag liefern. Das funktioniert dann so: der KI-gefütterte Interviewleitfaden verfügt über Daten von tatsächlich genutzten Fragen und Gesprächsstrategien, die beispielsweise auf Basis personaldiagnostischer Erkenntnisse nachweislich zum Erfolg führen. Das eröffnet den Weg zu einer optimalen Interviewstruktur, die wiederum eine entscheidende Einflussgröße für die erfolgreiche Personalauswahl ist.

AI.EDU Research Lab

Die FernUniversität Hagen und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) erforschen gemeinsam den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung. Als Kooperationsprojekt zum Auftakt wird das „AI.EDU Research Lab“ in Hagen eingerichtet. Mitarbeiter*innen beider Einrichtungen arbeiten interdisziplinär daran, Methoden und KI-Anwendungen modellhaft in Studium und Lehre an der FernUniversität zu erforschen und exemplarisch zu erproben. Zum Einsatz kommen etwa Methoden des maschinellen Lernens und wissensbasierte Expertensysteme zur Unterstützung des individuellen Lernens und der Studienorganisation.

human in the loop?

Die Dynamik hinter der Automation steckt im Prinzip des »Mensch-in-der-Schleife« (»human-in-the-loop«). Vor 30 Jahren bereits gab es Überlegungen, wie sich das Verhältnis von Mensch und Maschine veränderte, wenn Maschinen immer mehr menschliche Fähigkeiten würden simulieren können. Was genau steckt dahinter? Ein guter Algorithmus findet Antworten schneller als jeder Mensch, aber oft nur mit einer Sicherheit von z. B. 80 Prozent – ein guter Wert, wenn man mit Pareto zufrieden ist. Aber für die meisten Geschäftsfälle reichen vier richtige Antworten in fünf Fällen nicht aus.

Diese Überlegungen führen zu einer überraschenden Konsequenz: Der »Mensch-in-der-Schleife« hilft tatsächlich, eines der grössten Probleme mit Maschinenintelligenz elegant zu umschiffen: Wenn die Maschine ihren eigenen Antworten nicht traut, bittet sie den menschlichen Experten um Rat. Und der liefert wahlweise sein Fachwissen oder offeriert gesunden Menschenverstand. Menschliche Kompetenz addiert maschinelle Kompetenz zu doppeltem Nutzen: Einerseits wird der aktuelle Geschäftsfall erfolgreich abgeschlossen. Andererseits füttert menschliche Expertise die Maschine, um die Algorithmen für die nächste Gelegenheit zu verbessern. Der Mensch springt in die Bresche, um Entscheidungen abzusichern, und er trainiert den Algorithmus.

Ein gutes Beispiel skizzierte Dagmar Zippel, Leiterin Recruiting Accenture Deutschland, im ZDF Morgenmagazin (28. April 2018).

Fazit

Mittlerweile hat sich der breite Einsatz von KI als globaler Trend etabliert, dem sich keine entwickelte Volkswirtschaft und kaum noch ein Unternehmen zu entziehen vermag. KI wird die Art und Weise revolutionieren, wie Menschen arbeiten, lernen, kommunizieren, konsumieren und leben.

Bezogen auf „KI im Recruiting“ möchte ich festhalten:

  • Es besteht kein Grund zur Panik – vielmehr gilt es, zeitnah die richtigen Weichen zu stellen, vor allem in der Qualifizierung von Betroffenen und Beteiligten.
  • Fundamentale Organisationsstrukturänderungen und Kompetenzentwicklungen bei den Mitarbeitenden sind notwendig, um das Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.
  • Je komplexer das Einsatzgebiet – vgl. die o.g. Szenarien -, desto wichtiger wird für die KI das menschliche Gegenüber.
  • Werden Sie sich deshalb am Beginn einer KI-Implementierung darüber im Klaren, was Sie damit erreichen wollen. Wenn es z.B. nur um den Kostenfaktor des Bewerbungsprozesses geht, sind selbst unpersönliche Chatbots eine Option, um damit Bewerber auf den ersten Blick effizient auszuwählen. Diese liefern Arbeitgebern jedoch nur eine grobe Einschätzung dazu, ob ein Bewerber geeignet ist oder nicht. Zudem beschränkt sich das Einsparpotential nur auf ein paar Stunden der “Time-to-Hire”. Wenn ich allerdings die Qualität der gesamten Personalauswahl optimieren möchte, ist das schon ein wenig komplexer – selbst wenn dieser Prozess nur um fünf Prozent verbessern werden soll, was schon ein echter Schritt voran wäre. Um sowohl die fachliche Eignung als auch den Cultural Fit valide beurteilen zu können, sind personaldiagnostische Erkenntnisse nötig, die durch smarte KI-Lösung effizient unterstützt werden können
  • Schliesslich: Beginnen Sie dort, wo insbesondere die Konstrukte „Vertrauen in die Technologie“ und „Computer Playfulness“ vergleichsweise einfach gewährleisten können.

Sie wollen mehr erfahren, praktische Anwendungsfälle „anfassen“ und mit Experten diskutieren? Dann besuchen Sie am besten unsere Fachtagung am 27.-28. Juni 2019 in Stromberg/DE.