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Künstliche Intelligenz (KI) und Recruiting

Künstliche Intelligenz (KI) durchzieht immer mehr Lebensbereiche, sowohl privat als auch beruflich. Da ist es kein Wunder, dass selbst Recruitingprozesse vor diesem Phänomen nicht halt macht. Da mindestens 80 % der Bewerbungen in einem Prozess mittlerweile online stattfinden, sind die technischen Möglichkeiten vorhanden, diese mithilfe von Algorithmen zu analysieren. Lebensläufe werden somit schneller erfasst als es Menschen je könnten.

Wie geht die Künstliche Intelligenz bei der Auswahl vor?

Werden KO-Kriterien vorgegeben, so sortiert der Recruiting-Cyborg diese gleich aus, zum Beispiel, wenn fließende Englischkenntnisse verlangt sind. Algorithmen berücksichtigen letztlich nur Keywords und erfassen nicht den Sinn und die Motivation einer Bewerbung. Auch kreative Bewerbungen haben dadurch keinen Vorteil mehr, da dies kein Auswahlkriterium für die KI ist. Die Keywords, die verlangt werden, kann man in der Stellenausschreibung finden und sich danach orientieren. Jedoch fehlt beim alleinigen Betrachten der Keywords der Hintergrund.

Zwar kann man argumentieren, dass die Algorithmen nicht diskriminieren, da sie nicht nach Aussehen, Herkunft oder Geschlecht achten. Dennoch ist auch hier das System nur so gut wie die zugrundeliegenden Daten. So werden auch hier Menschen diskriminiert oder ausgeschlossen, die man eigentlich gar nicht ausschließen wollte. In den USA zum Beispiel hat die Künstliche Intelligenz errechnet, dass Mitarbeiter, die einen weiteren Arbeitsweg haben, schneller kündigen. Daher wäre es einleuchtend, diese Gruppe auszusortieren. Jedoch wohnen in den Außenbezirken oft Personen einer ethnischen Minderheit. Somit würden diese dann ausgegrenzt werden, obwohl man das eigentlich nicht wollte (vgl. Artikel aus der Zeit).

Auch der Bayerische Rundfunk hat einen Versuch gestartet mit künstlicher Intelligenz. Accessoires wie Brille oder Kopftuch beeinflussten die Beurteilung derselben Kandidatin stark. Doch auch der Hintergrund (weiße Wand, Bild oder Bücherregal) hatte Einfluss auf die Beurteilung der Kandidaten. Die Ergebnisse waren somit nicht wirklich aussagekräftig.

Es bleibt also die Frage offen, ob es jemals gelingen wird, die Künstliche Intelligenz so zu programmieren, dass sie nicht diskriminiert, dass sie treffsicher ist und das geschulte Auge eines Personalverantwortlichen ersetzen kann.

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Vor- und Nachteile der KI – welche überwiegen?

Die Künstliche Intelligenz kann den Recruiting-Prozess bei einer größeren Anzahl an Bewerbungen natürlich vereinfachen und verkürzen. Jedoch wird auch sie zum Beispiel vom äußeren Erscheinungsbild oder von der Qualität eines Videos oder Audios beeinflusst werden und somit geeignete Kandidaten herabstufen.

Die Programmierung einer Künstlichen Intelligenz, die all die individuellen Faktoren berücksichtigt, ist aus heutiger Sicht noch nicht gegeben, auch, da die Abweichungen von Person zu Person unterschiedlich sind und sich diese auch permanent ändern können. Auch eine individuelle Programmierung erscheint nahezu unmöglich, da das System nach einem festen Algorithmus vorgeht. So haben zum Beispiel Quereinsteiger, die durchaus attraktive Kompetenzen mitbringen, mitunter weniger Chancen, wenn die Keywords nicht gefunden werden.

Eine weitere Hürde für den Einsatz der Künstliche Intelligenz ist der Datenschutz und die Frage, ob persönliche Daten von einem Computer ausgewertet werden dürfen. Auch die Diskretion ist dabei ein Thema. Sie wird vor allem dann verlangt und erwartet, wenn der Kandidat noch in einer ungekündigten Stelle ist oder wenn der derzeitige Stelleninhaber noch nichts von einem Wechsel in eine andere Position weiß. In diesen Fällen sind die Unternehmen und die Kandidaten auf äußerste Diskretion angewiesen, die eine künstliche Intelligenz nicht bieten kann.

Weil der Besetzungsprozess einer Vakanz ein komplizierter und komplexer Prozess ist, der alle Aspekte der Kandidaten und der Vakanz berücksichtigen muss, ist es sinnvoller, mit Experten einer Personalberatung zusammenzuarbeiten, anstatt sich die Arbeit mit einer künstlichen Intelligenz zu erleichtern, die einige Parameter nicht berücksichtigt oder falsch interpretiert.

Geschrieben: 18. März 2021