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KI-Corner 07/20
Immer freundlich und vorurteilsfrei
Künstliche Intelligenz ist ein wichtiger Baustein bei der Digitalisierung von Human-Resource-Prozessen. Wer die Potenziale erschließt, kann im Recruiting und Training sowie beim Personaleinsatz Quantensprünge erzielen. Auch die Attraktivität als Arbeitgeber steigt.

Begriffe wie Robot Recruitment, Data Driven Recruiting, künstliche Intelligenz (KI) in der Personalbeschaffung etc. vermitteln einen Eindruck von den künftigen Entwicklungen im Human-Resource-Management (HRM). Maschinen reden mit Bewerbern, Bewerber kommunizieren mit Sprachassistenten, KI analysiert unstrukturierte Datenmengen von Kandidaten für eine Position.

Immer öfter übernehmen Algorithmen klassische HR-Aufgaben, sei es im Bereich des Rekrutierung, der Bewertung und Leistungsmessung, der Personalplanung, des Schulungsbedarfs der Mitarbeiter, der Arbeitsbewertung oder sogar der Prognose des Arbeitsmarkts und seiner Bedürfnisse und Indikatoren.

Vor allem bei der Rekrutierung gibt es bereits eine Vielzahl KI-gestützter Software-Lösungen, die eine bessere Auswahl potenzieller Kandidaten, Zeit- und Kostenersparnis sowie eine treffsicherere Einstellungsentscheidung versprechen. Eine Lösung des Berliner Jobportals Truffls zeigt, wie künftig Algorithmen darüber entscheiden, wer zusammenpasst und wer nicht – und sogar voraussagen, wie erfolgreich die Kollegen sein werden (Truffls 2020).

Das Prinzip der Truffls-App orientiert an der Dating-App Tinder: Jobsucher sehen einen Steckbrief der angebotenen Stelle. Gefällt sie ihnen, wischen sie auf ihrem Smartphone nach rechts (Swipe-Mechanismus). Daraufhin erhält das Unternehmen ein anonymes Kurzprofil des Kandidaten und entscheidet, ob es ebenfalls Interesse hat.

Ist das der Fall, bekommt der Interessent automatisch eine Nachricht und kann sich gezielt bewerben. Machine-Learning-Technologie in Verbindung mit dem intuitiven Swipe-Mechanismus steuern die Auswahl der Bewerberanfragen. Nachfolgende Beispiele geben einen Eindruck über den Einsatz von KI im HR-Bereich.

Talent-Management

Gegenstand des Talent-Managements ist es, qualifizierte Kandidaten bereits vor dem eigentlichen Bewerbungsprozess zu identifizieren. Dabei sollen so viele potenzielle Kandidaten wie möglich angesprochen werden, die über die erforderlichen Fähigkeiten für eine bestimmte Position verfügen. Sie sollen ermutigt werden, sich für ein Stellenangebot zu bewerben.

Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse – Schritt für Schritt fordert das HR-Portal von den Bewerbern relevante Unterlagen ein. Algorithmen prüfen die Dokumente, schlagen geeignete Kandidaten vor, entwerfen die Einladung für ein Videointerview und blockieren die Kalender der Teilnehmer. Noch während Fach- und Personalabteilung mit dem Kandidaten sprechen, gibt es bereits ein Feedback.

Die entsprechende Software berücksichtigt auch Mimik, Stimmlage und Ausdrucksfähigkeit und liefert den Interviewern damit eine umfassende Einschätzung, die sie mit ihren eigenen Eindrücken abgleichen können – selbstverständlich unter Berücksichtigung der jeweiligen Datenschutzvorgaben. Durch praktische Übungen auf dem Smartphone vervollständigt sich das Bild. Automatisch kommt eine Shortlist möglicher neuer Mitarbeiter zustande. Nach der Zustimmung der Verantwortlichen wird ein Online-Vertrag samt Anweisungen für die elektronische Signatur und den Personalfragebogen verschickt.

Spezialisierte Chatbots eröffnen Unternehmen neue Möglichkeiten für die digitale Karriereberatung. Sie sind rund um die Uhr im Einsatz, mehrsprachig und vermitteln ein frisches, modernes Image. Mittels künstlicher Intelligenz und Big Data wird eine unmittelbare, interaktive und dialogorientierte Kommunikation mit Bewerbern und deren automatisierte Vorauswahl möglich.

Dabei kommuniziert der Bewerber über ihm bekannte Messaging-Dienste (zum Beispiel Facebook, Skype oder SMS) via PC oder mobilen Endgeräten mit einer künstlichen Intelligenz. Der Chatbot beantwortet automatisch die Fragen des Kandidaten und sammelt dabei alle Informationen, die für die Bewerbung erforderlich sind.

Dabei kann ein Chatbot mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten und den Bewerbern immer freundlich und vorurteilsfrei begegnen. Dank der Datenerfassung lässt sich der gesamte Bewerbungsprozess über ein System abbilden: Kandidaten können Zu- oder Absagen erhalten, über die nächsten Schritte informiert werden oder sogar noch im Onboarding mit Informationen zum neuen Arbeitsplatz versorgt werden.

Ist aktuell kein passender Job verfügbar, wird der Chatbot zum Talent-Pool und informiert Bewerber tagesaktuell über neue Vakanzen, Veranstaltungen oder Unternehmensnews.

Human Analytics

Human Analytics (auch People Analytics, HR Data Science) beschreibt das zielgerichtete Nutzen von Daten und Datenanalysen im Personalmanagement. Hierzu werden Daten zu spezifischen HR-Fragestellungen aus verschiedenen unternehmensinternen und -externen Quellen integriert (zum Beispiel digitalen Personalakten und ERP-Systemen, Engagement- und Mitarbeiterbefragungen) und mit geeigneten analytischen Verfahren ausgewertet (vor allem mit statistischen Verfahren, Machine-Learning, künstliche Intelligenz).

Typische Einsatzbereiche sind etwa Schwierigkeiten bei der Stellenbesetzung, niedrige Arbeitszufriedenheit und Motivation, hohe Fehlzeiten oder eine hohe Mitarbeiter-Fluktuation als hemmende Faktoren für den Unternehmenserfolg.

Durch den Einsatz von Human Analytics in Verbindung mit KI lassen sich steuerungsrelevante Kennzahlen systematisch überblicken, kritische Entwicklungen im Personalbereich aufdecken, Ursachen und Wirkungszusammenhänge identifizieren sowie künftige Ereignisse und Entwicklungen zielgenau prognostizieren.

Die abgeleiteten Erkenntnisse unterstützen Entscheidungen und Prozesse in der Personalarbeit. Sie helfen, wirksame Strategien für kritische Herausforderungen zu entwickeln und das Personalmanagement agil und zielwirksam an den Erfordernissen im Unternehmen auszurichten. Schließlich eröffnet People Analytics Nutzenpotenziale für die praktische Arbeit entlang der Personalwertschöpfungskette – von der Rekrutierung geeigneter Talente, über deren Entwicklung im Unternehmen und der Verbesserung der Employee Experience bis hin zur gezielten Fluktuationsprävention.

Ein Beispiel ist das KI-basierte Human-Ressource-Analytics-System von IBM Watson Analytics (IBM 2020). Es eruiert virtuelle wie reale Arbeitsplatzdaten, erlaubt ebenfalls Vorhersagen und liefert Erkenntnisse, um die Organisation besser zu strukturieren. Ferner erlaubt es eine Mustersuche sowie Korrelationsanalysen auf Basis aller Datenarten und präsentiert diese in leicht verständlichen Visualisierungen.

Es sagt Ereignisse im System voraus (zum Beispiel Kündigung oder Überschreiten einer festgelegten Grenze für bestimmte Variablen), und soll durch Faktorenanalyse helfen, die Gründe für den Eintritt des Ereignisses zu verstehen.

Weiterhin ist es möglich, die Ergebnisse der Analyse im gewünschten Aggregationsgrad mit anderen Mitarbeitern der Personalabteilungen, mit Vorständen oder auch mit anderen Firmen und interessierten Plattformen zu teilen.

Künstliche Intelligenz eröffnet im Human-Resource-Management viele Einsatzmöglichkeiten.

Mitarbeiterbindung

Gleichzeitig entstehen durch künstliche Intelligenz auch neue Möglichkeiten, Mitarbeiter langfristig ans Unternehmen zu binden. Sind HR-Maßnahmen bisher oft nach allgemeinen Vorgaben angeboten worden, können KI-basierte Analysen heute viel besser auf individuelle Bedürfnisse von Beschäftigten eingehen.

Während sich der eine Mitarbeiter flexible Arbeitszeiten wünscht, ist seine Kollegin vielleicht mehr an einer Weiterbildung interessiert, und andere Teammitglieder brauchen Maßnahmen zur Gesundheitsvorsorge. Ein Karriere-Chatbot kann aus der Fülle möglicher Personalleistungen das Richtige anbieten.

Ein Beispiel ist der Bot KATY der Deutschen Telekom (Deutsche Telekom 2018). KATY steht für KArriere@T-SYstems. Besucher der T-Systems-Karriere-Webseite können hier rund um die Uhr zum Thema Karriere@T-Systems chatten.

Die Lösung unterstützt bei der Jobsuche und gibt allgemeine Infos zum Unternehmen: KATY gibt etwa Auskunft zur Unternehmenskultur, Informationen zu Einstiegsmöglichkeiten, zu Arbeitgeberleistungen oder auch zur Jobsuche.

Mitarbeiterentwicklung

Wenn aus den Bewerbern Mitarbeiter geworden sind, unterstützen KI-Systeme dabei, die neuen Kollegen gezielt zu coachen und zu entwickeln. Einige große Firmen wie Google oder Walmart nutzen bereits KI-basierte Karriereassistenten, die jeden ihrer Mitarbeiter ganz individuell fördern und auf der Basis seiner Rollen, Aufgaben und Interessen regelmäßig passende Weiterbildungsmöglichkeiten und persönliche Vernetzungsmöglichkeiten anbieten.

Hat ein Mitarbeiter schon einen konkreten Karriereweg im Blick, können die KI-Systeme diesen simulieren und darauf aufbauend konkrete Lernempfehlungen aussprechen. Dazu greifen die Chatbots auf die Angebote interner und externer Weiterbildungsangebote zurück.

Entwicklungsperspektiven

In Bezug auf den HR-Bereich zeigen sich vielsprechende Entwicklungen der KI im Bereich der Administration. An dieser Stelle kann KI vor allem Routineprozesse übernehmen. Bei Personalmarketing und -auswahl unterstützt KI die Suche, Ansprache und Betreuung von Interessenten mithilfe von Parsing und Chatbots.

Dadurch erweitert sich einerseits der mögliche Suchraum für Personal, andererseits ist dadurch bereits bei der Suche eine digitale Vorauswahl möglich. Damit ist eine Qualität erreichbar, die in der Vergangenheit nur mit aufwendigen manuellen Analysen von Bewerbungsunterlagen möglich gewesen ist.

Der nächste Schritt kann dann eine tiefergehende KI-basierte Diagnostik sein, in der Audio- und Videodaten von KI in Sequenzen zerlegt und analysiert werden. Über die heute verfügbaren Methoden der Text-, Sprach- und Emotionsanalyse lassen sich informative Rückschlüsse auf die Persönlichkeit und andere Merkmale von Personen ziehen.

Beim Einsatz automatisierender algorithmischer Systeme im Personalbereich sind folgende Chancen und Risiken abzuwägen:

Künftige Chancen

  • Personaler werden von Routineaufgaben entlastet, haben mehr Zeit für den Kern ihrer Arbeit (zum Beispiel zwischenmenschliche Interaktionen und Strategie).
  • Personalisierung von Personalentwicklungskonzepten durch das Erkennen von Zusammenhängen zwischen Kompetenzprofil und Berufserfolg kann zu erhöhter Mitarbeiterbindung und höherer Produktivität führen.
  • Die Reaktionsfähigkeit auf Marktentwicklungen und Arbeitsmarktfluktuationen wird schneller und besser.
  • Auf lange Sicht werden Personalgewinnungsstrategien (zum Beispiel beim Employer Branding) durch die Verfügbarkeit zahlreicher Daten, die bei der maschinellen Bewerberauswahl angefallen sind, evidenzbasiert optimiert.

Risiken

  • Reproduktion von Stereotypen und menschlicher Voreingenommenheit durch (Trainings-) Daten, Programmiercode, Modellierung, Zielsetzung oder Interpretation algorithmischer Outputs kann willentlich oder unwillentlich diskriminieren und Vielfalt mindern.
  • Resultate – vor allem bei selbst lernenden Systemen – sind nicht nachvollziehbar.
  • Verschleierung problematischer Entscheidungskriterien durch Verlagerung in komplexen Code. Abschieben von Verantwortung auf technische Systeme (blaming the algorithm).
  • Durch Selbstoptimierung und Selbstselektion von Bewerbern bezogen auf die (vermutete) Funktionalität von Algorithmen können Recruiter und Unternehmen getäuscht werden.

Literatur

  1. Deutsche Telekom (2018): www.telekom.com/de/blog/karriere/karriere/katy-unser-karriere-chatbot-ist-geboren--512376 (Stand: 10. Juni 2020).
  2. IBM (2020): www.ibm.com/de-de/blogs/think/2018/03/26/ki-im-personalwesen-technologie-wird-zum-taktgeber/ (Stand: 15. Juni 2020).
  3. Truffls (2020): www.truffls.de/de/ (Stand: 20. Juni 2020).

Autor
Prof. Dr. Dirk Neuhaus, MBA ist Professor für Informationssysteme in Finanzdienstleistungsunternehmen an der Hochschule der Sparkassen-Finanzgruppe in Bonn und forscht auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz.

Prof. Dr. Dirk Neuhaus
– 28. Juli 2020