Das Beste aus beiden Welten – Wie Mensch und Maschine am besten kooperieren

Foto: Aedrian

Sebastian, 34, hat gerade sein Video-Interview f√ľr die Bewerbung im Marketing eines Konsumg√ľterkonzerns abgeschlossen. Das Interview lief vollautomatisch ab ‚Äď die Fragen wurden als Text eingeblendet, die Sebastian anschlie√üend beantwortete. Im Hintergrund analysiert ein KI-System emotionale Zust√§nde, Wahrheitsgehalt der Antworten, gesundheitliche Parameter anhand einer Analyse der Retina, die Wahrscheinlichkeit f√ľr Krankmeldungen und Engagement und wie gut Sebastians Pers√∂nlichkeit zum vorhandenen Team passt.

Dieses fiktive Beispiel zeigt etwas √ľberspitzt, was allein auf der Basis einer Videoanalyse heute bereits m√∂glich ist. Es illustriert, wie gro√ü die Bandbreite an Einsatzm√∂glichkeiten in HR und im Personalmanagement ist, wo K√ľnstliche Intelligenz bereits heute einen Mehrwert liefern kann.

Breites Spektrum

Grob lassen sich die Anwendungsgebiete in drei Bereiche aufteilen:

  • Erkennen,
  • Vorhersagen und
  • Erzeugen von Inhalten.

In die Kategorie “Erkennen” geh√∂ren Systeme zur automatischen Erfassung von Daten. Dazu geh√∂ren zum Beispiel die Inhalte von Lebensl√§ufen beziehungsweise Bewerbungsunterlagen, die automatisch mit den Anforderungen eines Stellenprofils abgeglichen werden k√∂nnen. In Social Media Plattformen k√∂nnen auch geeignete Kandidatinnen und Kandidaten f√ľr Jobs identifiziert oder in Anschreiben Pers√∂nlichkeitsmerkmale analysiert werden. Gerade im Bereich der Eignungsdiagnostik dienen Algorithmen als erg√§nzendes Instrument zur Analyse von Sprache, Videos und Texte.  

H√§ufig sieht man die Kombination dieser Anwendungen mit der zweiten Kategorie, der F√§higkeit der Prognose: Es gibt eine Reihe von sogenannten Scoring-Programmen, die unterschiedliche Vorhersagen liefern. Angefangen mit der Wahrscheinlichkeit, mit der Mitarbeiter k√ľndigen, was zum Beispiel f√ľr die strategische Personalplanung wichtig ist. Oder ob sich betr√ľgerische Absichten abzeichnen ‚Äď was trotz moralischer Fragw√ľrdigkeit in einigen Unternehmen angewandt wird, wie der Beitrag “Der Chef sieht alles” aus der Zeit 38/2021 zeigt. F√ľr die Personalentwicklung bedeutsam sind au√üerdem KI-Programme, die Weiterbildungsangebote individuell zugeschnitten auf die Kompetenzen der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter erstellen k√∂nnen. Das funktioniert √§hnlich wie das Empfehlungssystem von Musik bei Streaminganbietern oder in Online-Shops. IBM hat vor Jahren bereits intern damit begonnen, auf diese Weise individualisierte Fortbildungspfade f√ľr die eigenen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter anzubieten.

In die dritte Kategorie ‚ÄěErzeugen‚Äú geh√∂ren Programme, die eigenst√§ndig Inhalte verfassen k√∂nnen. Die kreativen F√§higkeiten von KI-Programmen verbessern sich von Jahr zu Jahr. Derzeit etablieren sich zum Beispiel f√ľr das Marketing im englischsprachigen Raum zunehmend Programme, die auf der Basis von Stichworten qualitativ erstaunlich gute Textbausteine formulieren k√∂nnen. Auch moderne Chatbots k√∂nnen schon recht gut Dialoge f√ľhren, um zum Beispiel im Rahmen von Recruiting und Employer Branding potentiellen Jobinteressenten ihre Fragen zu beantworten. Solche Text- und Wissensbausteine lassen sich auch zunehmend f√ľr das automatisierte Erstellen von Trainingsunterlagen einsetzen.

Achtung: Fehler im System

Wie alle digitalen Tools vermittelt auch ein KI-Werkzeug häufig den Charakter der Perfektion. Wer heute im Personalbereich mit KI bestimmte Tätigkeiten automatisieren, verbessern, digitalisieren will, muss ein paar grundlegende Kenntnisse im Umgang mit KI mitbringen.

  • KI ist selten perfekt. Das Wesen von KI-Systemen ist in der Regel Statistik. Daher sollte man die Ergebnisse auch so interpretieren: als Wahrscheinlichkeiten. In vielen F√§llen ist die Qualit√§t sehr hoch ‚Äď aber gerade wenn KI-Ergebnisse gravierende Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben, ist ein menschlicher Experte als letzte Instanz zwingend.
  • KI kann Vorurteile haben. Die Ergebnisse von KI sind nur so gut, wie die  Daten, mit denen die Algorithmen angelernt werden. Versteckte Vorurteile werden h√§ufig verst√§rkt. Prominente Beispiele sind der Chatbot Tay von Microsoft ‚Äď der sich innerhalb von 16 Stunden zu einem misogynen Rassisten entwickelte. Wer die Entscheidung f√ľr den Einsatz von KI trifft, muss sich daher auch mit der Qualit√§t von Daten auseinandersetzen.
  • KI ist so intelligent wie eine Ameise. Es gibt keinen Grund, Angst vor einer KI zu haben. Diese Systeme denken nicht, sie analysieren nur Zusammenh√§nge ‚Äď das aber sehr gut und schnell. Angst sollte man vor denen haben, die die Ergebnisse zum Beispiel f√ľr Personalentscheidungen blind einsetzen, ohne den Kontext zu hinterfragen. Prognosen funktionieren f√ľr das Einkaufsmanagement von Handelsunternehmen sehr gut. Wenn es aber um pauschale Verd√§chtigung der Belegschaft bei der Betrugspr√§vention geht, m√ľssen andere Ma√üst√§be an den Einsatz von KI gelegt werden. Daher gibt es seit diesem Jahr klare Vorgaben der EU, die den Einsatz von KI regeln (siehe Info der Europ√§ischen Kommission).

Wie Mensch und Maschine kooperieren

Die F√§higkeiten von Menschen und Maschinen erg√§nzen sich in vielerlei Hinsicht. Die Auseinandersetzung, wie im Personalmanagement aussehen kann, beginnt gerade erst. So zeigt die Studie ‚ÄěCreating People Advantage‚Äú der Unternehmensberatung BCG: Das Thema Digitalisierung und K√ľnstliche Intelligenz liegt im Bereich Personalwesen weit abgeschlagen auf dem letzten Platz der 32 erfragten Themen. Auf den zehn ersten Pl√§tzen stehen typische HR- und Personalmanagementthemen wie Gesundheit und Sicherheit, Engagement und Wohlbefinden der Mitarbeiter, Employer Branding, Qualifizierung, Umschulung und Weiterbildung, Purpose und Kultur, Recruiting.

√úbersehen wird dabei allerdings, dass KI in allen Themenbereichen bereits Einzug h√§lt. Die Diskussion √ľber den sinnvollen Einsatz muss daher dringend gef√ľhrt werden. Wie weit darf die Analyse pers√∂nlicher Daten gehen? Wie werden individueller Nutzen und Privatsph√§re abgegrenzt? Schlagzeilen machten im Sommer dieses Jahres zum Beispiel KI-basierte Systeme, die das Mitarbeiterverhalten anhand der produzierten digitalen Daten in Mail- und Chatprogrammen auf potenziellen Datenklau untersuchen. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter stehen so unter einem Generalverdacht. Im Falle eines KI-Alarms sind sie pl√∂tzlich einer Aufforderung zur Rechtfertigung ausgesetzt.

In der Personalentwicklung sollten f√ľr die sinnvolle Kooperation von Mensch und Maschine vor allem die nicht von Maschinen ersetzbaren Kompetenzen der Menschen gest√§rkt werden. Zum Beispiel die F√§higkeit, neue L√∂sungen zu finden, unerwartete Stimuli wahrzunehmen, mit abstrakten Problemen umzugehen, sich schnell anpassen und ver√§ndern zu k√∂nnen. Menschen sind auch sehr gut darin, Beobachtungen zu generalisieren, aus Erfahrungen zu lernen und gerade bei unvollst√§ndiger Datenlage schwierige Entscheidungen zu treffen (hier wird das ber√ľhmte Bauchgef√ľhl eingesetzt).

Mit diesen Fähigkeiten lassen sich die Stärken (und Schwächen) der Maschinen optimal ergänzen, denn

  • Programme sind unerm√ľdlich, wenn es um langweilige Routineaufgaben geht,
  • k√∂nnen gro√üe Mengen an Daten durchforsten,
  • viele Aufgaben parallel abarbeiten und
  • Routineentscheidungen schnell und zuverl√§ssig treffen.

Auf diese Weise lassen sich aus der Kombination menschlicher und maschineller Stärken sehr leistungsstarke Arbeitsprozesse entwickeln.

KI sollte daher gerade im Personalmanagement immer als das betrachtet werden, was es ist: ein weiteres Werkzeug, um Entscheidungen fundierter treffen zu k√∂nnen ‚Äď und l√§stige Routineaufgaben schneller und zuverl√§ssiger zu erledigen. Ein gesundes Misstrauen hilft dabei, Fehlentscheidungen zu entdecken und zu korrigieren. So wie wir das auch bei den unzureichenden Computer√ľbersetzungen von Google Translate gelernt haben. 

Michael Leitl ist gemeinsam mit Alessandro Brandolisio und Karel Golta Autor des AI Toolbook,¬†Innovationsstratege¬†und Chemieingenieur.¬†Sein Schwerpunkt ist¬†die¬†Innovation mit Hilfe von¬†K√ľnstlicher Intelligenz.¬†Mit Hilfe seines¬†Wissens¬†√ľber¬†neue Technologien,¬†Medien¬†und Naturwissenschaften¬†analysiert Michael Probleme¬†und entwickelt¬†Trendreports,¬†Innovationskonzepte¬†und -Strategien.

The AI Toolbook. Mit K√ľnstlicher Intelligenz die Zukunft sichern

310 Seiten, Hardcover
ISBN: 978-3-86774-648-9

Michael Leitl

Innovation Strategist bei Indeed Innovation GmbH

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