Hier finden Sie alle Hacks von Dr. Daniel Mühlbauer zum Thema Künstliche Intelligenz im HR-Bereich noch einmal für Sie zusammengefasst.

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Photo by Markus Spiske

o Die Systeme verstehen und verstehen, was die Systeme tun.

Im HR Bereich gleicht nicht jede digitale Lösung einer guten. Viele Systeme arbeiten mit Scheinkorrelationen und entsprechen nicht den Kriterien der Wissenschaft. Als Resultat kann der Einsatz fragwürdiger technischer Methoden zur Diskriminierung lebender Menschen führen. Das gilt zu vermeiden.
Als HR Professional sollten Sie das nötige statistische Wissen über Daten und deren Qualität mitbringen. sowie den aktuellen Stand der Forschung kennen, damit sie die Systeme sowie ihre Arbeitsweisen und Einsatzgebiete verstehen können.

o Was funktioniert in Ihrem Bereich, was nicht?

Das beste HR-System erfüllt nicht den Zweck, wenn es für Ihren Einsatzbereich ungeeignet und mit Ihren Daten nicht arbeiten kann. Für determinierte, strukturierte Bereiche, wie etwa die Background Checks, ist es wichtig, dass Fehlentscheidungen auf Basis von Datenqualitätsproblemen gesäubert werden.

Empfehlenswert sind Recommendation Engines, Ausreißer-Analysen, Anomaly Detection und Clusteranalysen. Im nächsten Schritt ist es wichtig auszuprobieren, in welchem Bereich welches Tool für Sie passt.

o KI kann auch für kleinere Unternehmen genutzt werden

Recruiting-Daten sind um vielfaches größer als Unternehmensdaten, da sich zurzeit mehr als eine Person für eine Stelle bewerben. Dadurch wächst der Datensatz überproportional schnell. Mit der Beschaffung der Einwilligungen von den Bewerbenden lassen sich Algorithmen mit diesen Daten trainieren. Hinzu kommt, dass eine Recruiting-Software in vielen Unternehmen zum Einsatz kommt, was dazu führt, dass sich die Software mit allen Daten trainieren lässt, welche robuster sind als von einem Einzelunternehmen. Beispielsweise bei Bescheinigungen für Reisen innerhalb der EU. Es handelt sich um einen deterministischen Raum, in dem lediglich administrativen Prozesse im System erfüllt werden müssen.

o Mensch trifft Entscheidungen, KI führt aus - Nicht umgekehrt!

Der Mensch entscheidet über den Einsatz der KI, die KI sollte immer ein Werkzeug bleiben. Der Mensch zeichnet sich dadurch aus, ethische und strategische Grundsätze situativ beachten zu können. Für die Sinnhaftigkeit ist der Mensch zuständig, die KI sorgt lediglich für Funktionalität.

Deshalb kann es sich lohnen, an Stellen, für die es bereits KI Systeme gibt, dennoch bewusst menschliche und zwischenmenschliche Touchpoints einzusetzen. Diese Entscheidung ist von der Unternehmenskultur und -politik abhängig.

o Make or Buy hängt davon ab, wie tief Sie in das System eintauchen können

Externe Lösungen haben den Vorteil der unkomplizierten Bedienung. Deren Nachteil ist jedoch, dass das Geschäftsgeheimnis jegliche gründliche Auseinandersetzung mit dem Algorithmus, die über die einfache Dokumentation hinausgehen, verbieten.

Zwar gibt es komplexe algorithmische Verfahren mit komplexen neuronalen Netzen, die schwer nachvollziehbar sind. Wenn es jedoch um einfachere Themen, etwa smarte Automatisierung, geht, lohnt sich der Eigenbau eines Systems. Der Nachteil hier ist jedoch, dass man eigene Expertise mitbringen muss,

o Ockhams Razor: Wenn es zu gut klingt, ist Wunschdenken am Werk!

Ein großer Vertrauensbonus ist es, wenn der Anbieter Ihrer digitalen Lösung einen Einblick in die Vielseitigkeit der Daten gibt und offen über die Grenzen des Tools spricht. So wie es in der Mathematik kaum eine statistische Gleichung gibt, die nicht einen Fehlerterm hat, ist auch jede statistische Programmierung des maschinellen Lernens in der einen oder anderen Weise fehlerbehaftet. Wenn es zu gut klingt, ist Wunschdenken am Werk! Deshalb sollten Sie bei der Wahl Ihres Systems stets kritisch bleiben.