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KI im Recruiting – Chance oder Risiko?

04.01.2022 2022/01

Künstliche Intelligenz im Büro

In einer Zeit, in der Fachkräfte immer schwerer zu finden sind, Stellen immer schneller besetzt werden müssen und sich der Rekrutierungsprozess, um geeignete Mitarbeiter:innen zu finden, immer aufwendiger gestaltet, wird der Ruf nach Unterstützung laut. Sei es in Form von passenden technischen Systemen, mehr Personal oder künstlicher Intelligenz (KI) bzw. Machine Learning (ML).

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Recruiting 4.0

Der erweiterte Einsatz von technischen Systemen ist stark abhängig von der firmeninternen Struktur sowie IT und bedarf genauer Prüfungen, ob die Systeme für das Unternehmen geeignet sind. Des Weiteren müssen Mitarbeitende, die mit diesen Systemen arbeiten sollen, geschult werden und benötigen zumindest in der Anfangsphase Unterstützung. Je nach Unternehmensgröße kann das viel Zeit in Anspruch nehmen.

Zudem besteht die Möglichkeit, mehr Personal für das Recruiting einzustellen. Das scheitert allerdings häufig am Budget und der Überzeugung der Geschäftsleitungen, dass ein erhöhter Personalbedarf besteht.

Wenn es um künstliche Intelligenz geht, überlegen sich Unternehmen immer häufiger, ob es eine gute Alternative oder Ergänzung zu den beiden erstgenannten Möglichkeiten wäre. Denn mit Maschinen zu sprechen, sind viele Menschen mittlerweile aus dem Alltag gewohnt. Wir sagen Siri oder Alexa, dass sie unsere Lieblingsmusik abspielen oder die Freundin anrufen soll und beim Versandhaus Otto beantwortet Chatbot Clara alle unsere Fragen. Warum also nicht auch mit einem Roboter Bewerbungsgespräche führen?

Was bedeutet KI und ML?

Künstliche Intelligenz (KI), auch artificial intelligence (AI) genannt, beschäftigt sich mit der Automatisierung intelligenten Verhaltens und dem Maschinenlernen. KI ist dem menschlichen Gehirn nachempfunden und entwickelt sich ständig weiter. Sie lernt also, daher spricht man auch von “Machine Learning”, kurz ML. Die Algorithmen lernen aus den vorhandenen und immer neu hinzukommenden Daten und erstellen daraus Analysen, die eine Handlungsempfehlung für die weitere Verwendung der Informationen geben. KI kann diese selbst erstellten Handlungsempfehlungen im nächsten Schritt auch selbst umsetzen und somit dem Menschen komplette Aufgabenbereiche abnehmen.

KI wird bereits in sehr vielen Bereichen unseres Alltags eingesetzt und ermöglicht beispielsweise in der Medizin, in der Automobilbranche, in der Land- und Energiewirtschaft sowie in der Produktion, Kosten und Zeit zu sparen oder Prozesse zu verschlanken. 

Da liegt es nahe, KI bzw. ML auch in anderen Bereichen unterstützend einzusetzen.

Die Umsetzung von KI im Recruiting

Die Möglichkeiten von KI im Recruiting reichen über verschiedene Bereiche und umfassen unter anderem:

  • Den Einsatz von Chatbots zur Beantwortung von Anfragen über Karriereseiten
  • Die optimale Gestaltung von Stellenanzeigen
  • Die Auswahl der Kanäle
  • Die systematische Analyse der eingehenden Bewerbungen
  • Die Integration von KI in Assessment Center
  • Das Führen & die Analyse von Jobinterviews

Wo wird KI im Recruiting bereits eingesetzt?

Einige Unternehmen vertrauen bereits auf ihre künstlichen Mitarbeitenden im Recruiting. Konzerne, wie Pepsi und Ikea nutzen beispielsweise „Vera“ zur Bewerberauswahl und zum eigenständigen Führen von Bewerbungsgesprächen, bevor dann die wirklich relevanten Bewerber:innen von „Vera“ ausgewählt und an einen HR Mitarbeitenden aus Fleisch und Blut übergeben werden. Die Künstliche Intelligenz sucht passende Bewerber:innen in Jobportalen, führt selbstständig Video-Chat- oder Telefoninterviews und beantwortet Fragen von Bewerber:innen. Dabei wird sie immer besser, da „Veras“ Algorithmus mittels Machine Learning in jedem Interview dazulernt.

„Vera“ ist eine Software des russischen Start-ups Strafory und wird bisher in Konzernen eingesetzt, die mehrere Tausend Bewerbungen bekommen. Vor allem wird die KI in diesen Unternehmen zur Vorauswahl tatsächlich relevanter Bewerber:innen genutzt, da besonders diese erste Auswahl sehr viel Arbeit und Zeit in Anspruch nimmt.

Ein weiteres Beispiel ist „Matilda“. Dieser Roboter wurde an der Universität Melbourne entwickelt und mit 76 Fragen ausgerüstet, um 25minütige Bewerbungsgespräche zu führen, nachdem sie Bewerbungsunterlagen ausgelesen hat. „Matilda“ ist mittels KI und ML in der Lage Emotionen in Gesichtern der Bewerber:innen zu lesen und darauf empathisch zu reagieren.

Wobei „Vera“ vor allem für Jobs, wie Sachbearbeiter:in, Kellner:in oder Bauarbeiter:in gedacht ist, eignet sich „Matildas“ Fragenkatalog vor allem für Vertriebspositionen. So oder so müssen sich beide KI mittels ML weiterentwickeln, um künftig tatsächlich für Entlastung in Recruiting Abteilungen der Unternehmen zu sorgen und um für die Auswahl verschiedenster Fachkräfte einsetzbar zu sein.

KI und ML im deutschen Recruiting

Zurzeit sind KI’s wie “Vera” und “Matilda”, die Robot Recruiting durchführen, in deutschen Personalabteilungen noch nicht weit verbreitet. In Asien und Amerika ist dieser Trend schon viel weiter fortgeschritten und hat sich dort im Erstkontakt mit interessierten Kandidaten:innen etablieren können. In Deutschland werden aktuell hauptsächlich Chatbots und Tools für Analyse und Matching von Bewerbungen eingesetzt. So bieten sie den Recruitern:innen eine Unterstützung ohne die persönlichen Aspekte von Stellenbesetzungen und der Candidate Experience gänzlich zu vernachlässigen.

In Deutschland wird Machine Learning (ML) aktuell vorrangig im Bereich Job Advertising intensiv genutzt. Das Verfassen und publizieren von Stellenanzeigen ist ein sehr zeitaufwändiger Prozess innerhalb des Rekrutierungsprozesses. Vor allem wenn mit Duplikaten gearbeitet wird, ist der Anpassungsbedarf je Stelle hoch - aber auch das Lernpotential der Technologie. Dadurch ist es ein ideales Einsatzgebiet für künstliche Intelligenz, denn in diesen wiederkehrenden Prozessen können die Algorithmen des ML sehr schnell hinzulernen und auch umfassende, vorgegebene Prozesse wie “Genderbias Search” automatisiert durchführen.

Auch das Sourcing von CV-Datenbanken, kann durch die Nutzung des Lernpotentials von Machine Learning automatisiert werden. Durch die Automatisierung und konkrete Beschreibung des Anforderungsprofils, können auf diesem Wege die passgenauesten Kandidatinnen gefunden werden. Im Vergleich zur nicht-automatisierten Suche durch Recruiter:innen ist dies eine zeitsparende und effektive Lösung.

Vor- und Nachteile von KI im Recruiting

Die Vorteile von KI im Recruiting sind nicht nur die vielen tausend Gespräche, die eine KI pro Tag führen kann und die unzähligen Stellenanzeigen, die sie erstellt und optimiert. Sie wird zudem nicht müde oder krank, spricht verschiedene Sprachen und kann unabhängig von Zeitzonen rund um die Uhr arbeiten. Ein Recruiting Robot kann zudem das Geschlecht anpassen und sich damit voll und ganz auf die Anforderungen der Kandidaten:innen einstellen. Des Weiteren diskriminieren Roboter nicht und treffen auch keine Entscheidungen „aus dem Bauch heraus“. Insbesondere “Unconscious Biases” - unbewusste, voreingenommene Neigungen -, die jeder Mensch in sich trägt, können durch den Einsatz von Robotern die Diskriminierung in Recruiting-Prozessen wesentlich verringern, da sie objektiv und neutral analysieren und keine Vorurteile oder Antipathien kennen. 

Wie schon beschrieben, wird KI vor allem durch stetiges Lernen charakterisiert. Es lernt also auch immer mehr über die Kandidaten:innen und ist in der Lage im Internet weitere Informationen zu Bewerbern:innen in Sekundenschnelle herauszufinden und diese zusammenzufügen. Dadurch liegt der KI ein umfassenderes Bild eines Bewerbers vor, als Personaler:innen aus Fleisch und Blut. Damit kann KI womöglich noch besser beurteilen, ob ein:e Kandidat:in ins Unternehmen passt oder nicht.

Die Vorteile von KI auf einen Blick:

  • Riesige Zahl an Stellenanzeigen & Gesprächen in kürzester Zeit
  • Kein Ausfall durch Krankheit
  • Arbeit rund um die Uhr und in zahlreichen Sprachen
  • Objektivität & Neutralität – Kaum/ keine Diskriminierung

Aber ist nicht gerade die Varianz der Mitarbeitenden ein Aspekt, der Unternehmen erst leistungsfähig und kreativ macht? Die Gefahr, dass Unternehmen dann künftig nur noch aus einem „Mitarbeitenden-Einheitsbrei“ bestehen, ist bei weitreichendem Einsatz von KI durchaus vorhanden. Wie sollen sich konstruktive Diskussionen und Gespräche entwickeln, wenn alle Mitarbeiter ideal zusammenpassen?

Eine weitere Kehrseite der Medaille ist der Datenschutz. Denn Personaler:innen debattieren besonders über die Frage, ob es noch datenschutzkonform ist, wenn ein Roboter freiwillig und unfreiwillig veröffentlichte Daten über Bewerber:innen im Internet sammelt und für die Jobentscheidung nutzt. Auch deshalb stehen viele Unternehmen dem Einsatz von KI in Recruiting Abteilungen noch kritisch gegenüber.

Die Nachteile von KI & ML zusammengefasst:

  • Varianz & Vielfalt kann verloren gehen
  • Risiko in Puncto Datenschutz
  • Fehlende Zwischenmenschlichkeit

Fazit

Jedes Unternehmen muss mit dem digitalen Wandel gehen, um am hart umkämpften Arbeitsmarkt nicht abgehängt zu werden. Geeignete Fachkräfte sind immer schwerer zu finden, was den Rekrutierungsprozess erschwert, zeitaufwändiger macht und kreative Ideen von Personalern erfordert. Das bloße Ausschreiben einer Stelle ist nicht mehr ausreichend. Die entsprechenden Fachkräfte müssen aktiv gesucht und angesprochen werden. Somit ist die Entscheidung für eine Unterstützung durch künstliche Intelligenzen nur eine Frage der Zeit.

KI sollte mit seinen umfangreichen und objektiven Analysemöglichkeiten und auch als Chatbot, tatsächlich als Unterstützung genutzt werden, ersetzt aber niemals den persönlichen Kontakt zwischen Personalern und Bewerbern und Bewerberinnen.

Auch ARTS nutzt ein Matchingtool zur Auswahl von Bewerbern:innen und passenden Jobangeboten. Die letzte Entscheidung trifft aber immer noch das HR-Team aus Fleisch und Blut. Falls Sie eine interessante Stelle in unserer Stellenbörse finden und Sie sich dazu austauschen wollen, kontaktieren Sie gern unser Team,bewerben Sie sich direkt auf einen Job oder schicken Sie uns eine Initiativbewerbung.

About the Author
Milana Schreiber
Service Owner HRM

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