Talente finden mit Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) erledigt bei Amazon so gut wie alles. Sie macht Suchvorschläge, gibt Produktempfehlungen, definiert Preise und entscheidet, welcher Dienstleister wann welche Ware in welches Verteilzentrum zu liefern hat. Nur in einem Bereich versagte Amazons KI-Expertise kläglich: bei der Bewerberauswahl. Laut einem Bericht der Agentur Reuters stampfte der Konzern sein über vier Jahre entwickeltes KI-Recruiting-Programm 2018 wieder ein. Mit ihm sollten unter den Tausenden von Bewerbungen Top-Talente identifiziert werden. Doch die KI erwies sich als Macho. Sie bevorzugte männliche Bewerber und diskriminierte weibliche.

Der Fehlschlag bei Amazon ändert allerdings nichts daran, dass KI Einzug in die Personalauswahl, -planung, und -entwicklung hält. Bereits 2017 war mehr als die Hälfte der von dem HR-Spezialisten CareerBuilder befragten amerikanischen Personalmanager davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz innerhalb von fünf Jahren zur Normalität in der Personalverwaltung wird.

Zu den Unternehmen, die bei der Personalsuche und -entwicklung teils schon seit Langem auf Algorithmen setzen, gehören so bekannte Namen wie Google, Goldman Sachs oder die Hotelkette Hilton. «KI ist in der Personalarbeit keine Zukunftsmusik mehr», betont Ralph Dennes, Managing Director DACH bei Textkernel, einem Unternehmen, das Künstliche Intelligenz und Machine Learning unter anderem für die semantische Analyse von Lebensläufen, Stellenanzeigen und Leistungsbeurteilungen nutzt.

Aktuelle deutsche Studien zum Einsatz und der Akzeptanz KI-basierter Verfahren im Personalwesen kommen zu wesentlich zurückhaltenderen Aussagen. Laut einer Umfrage des Bundesverbands der Personalmanager (BPM) und des Ethikbeirats HR-Tech setzen derzeit 16 Prozent der über 1000 befragten Personalmanager Künstliche Intelligenz in ersten Anwendungen ein, weitere 16 Prozent planen den Einsatz, rund 41 Prozent prüfen ihn. Für rund ein Viertel der Befragten kommt KI für die Personalarbeit nicht infrage.

Deutlich anders sind die Ergebnisse einer Studie, die von der Technischen Universität Kaiserslautern, der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) und des Algorithm Accountability Lab durchgeführt wurde. Demnach nutzen nur 3 Prozent bereits KI im Personalbereich, 93 Prozent stehen dem Einsatz aber positiv gegenüber. Mit lediglich 68 Teilnehmern ist die Stichprobe allerdings sehr viel kleiner als bei der BPM-Umfrage. Thomas Faust, Senior Manager Human Capital, Workforce Strategies & Solutions bei Deloitte Consulting und Co-Autor des KI-Kapitels im Buch «Die digitale HR-Organisation», hält derartige Diskrepanzen für fast zwangsläufig: «Bei modernen, viel diskutierten Themen wie KI und Digitalisierung hängt das Ergebnis solcher Umfragen sehr stark von der Stichprobengrösse, aber auch von Nuancen in der Fragestellung ab.» Vielen Unternehmen sei ausserdem gar nicht bewusst, dass sie bereits KI-basierte Methoden im Personalwesen einsetzten, so der Experte weiter. Thorsten Petry, Professor für Unternehmensführung und Personalmanagement an der Hochschule RheinMain und Mithe­rausgeber des Buchs «Digital HR», sieht vor allem im Mittelstand noch Zurückhaltung: «Viele warten erst einmal ab, ob die aktuell laufenden Proof-of-Concept-Projekte auch den erwarteten Erfolg bringen. In vielen Fällen fehlt es auch an der nötigen Datenbasis.»

Die Datenbasis ist dann auch einer der wesentlichen Knackpunkte für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Personalwesen. «Wenn KI auf Personendaten angewendet werden soll, müssen Unternehmen und Personalvermittler über die Bedeutung von Datenqualität und Datenverarbeitung Bescheid wissen», erklärt Charna Parkey, Applied Scientist bei Textio, das KI-basierte Lösungen für die Analyse und zielgruppengerechte Erstellung von Stellenanzeigen anbietet. Oft wird laut Parkey schon bei der Art der Fragestellung der Grundstein für verzerrte Ergebnisse gelegt: «Ein gutes Beispiel ist die Frage nach dem Geschlecht eines Bewerbers», so die Expertin. «Ist die Antwort verpflichtend oder freiwillig? Und wie viele Antwortmöglichkeiten gibt es?» Laut Professor Petry ist es dabei nicht mit dem einmaligen Sammeln von Daten getan: «KI-Nutzer müssen die Datenqualität kontinuierlich optimieren und pflegen.»

Die richtigen Daten in der richtigen Qualität vorausgesetzt, können intelligente Computersysteme sehr grosse Informa­tionsmengen sehr viel schneller durchsuchen, strukturieren und analysieren als ein Mensch. «KI hat das Potenzial, praktisch alle verfügbaren Informationsquellen in jeder Sprache wirklich zu verstehen und daraus wichtige Handlungsempfehlungen abzuleiten», meint Ralph Dennes von Textkernel. Beispielsweise liessen sich auf der Basis von Millionen analysierter Lebensläufe fundiertere Empfehlungen für den Karriereweg abgeben. «Computer können heute lernen, ein ganzheitliches Bild von Bewerbern zu gewinnen, und basierend auf bisherigen Bewerbungen auf ähnliche Positionen ein Matching mit Jobs erstellen, auf die ein Mensch nicht unbedingt kommen würde», so Dennes. «Predictive Analytics ist hier ein wichtiges Stichwort.»

Eine intelligente Automatisierung von Personalprozessen kann darüber hinaus auch den Verwaltungsaufwand reduzieren. «KI kann dabei helfen, Personaler von Routineaufgaben zu befreien, um mehr Zeit für die wesentlichen Aufgaben zu haben», findet Christian Lorenz, Leiter des Hauptstadtbüros der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP). Schliesslich können KI-basierte Systeme zur Entscheidungsvorbereitung dienen. Textkernel-Director Dennes warnt allerdings davor, die Interpretation blind der Maschine zu überlassen: «Computer sind nicht die besseren Personaler, es braucht weiterhin die menschliche Interpretation der Ergebnisse und die Überprüfung.»