In den letzten Jahren hat die technologische Entwicklung zahlreiche Branchen revolutioniert, und das Recruiting bildet da keine Ausnahme. Eine der spannendsten Innovationen in diesem Bereich ist die Nutzung von generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlichen Algorithmen, die den Rekrutierungsprozess effizienter, präziser und inklusiver gestalten. Doch was genau verbirgt sich hinter diesen Technologien, funktioniert die Optimierung der Prozesse mit KI überhaupt, wie verändern sie die Art und Weise, wie Unternehmen Talente gewinnen und welche Risiken verbergen sich dahinter?
Was ist Generative KI?
Generative Künstliche Intelligenz bezieht sich auf maschinelle Lernmodelle, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erzeugen. Diese Modelle lernen Muster aus großen Datenmengen und nutzen dieses Wissen, um Texte, Bilder, Musik oder sogar Videos zu generieren. Ein bekanntes Beispiel ist GPT-3 von OpenAI, das in der Lage ist, menschenähnliche Texte zu schreiben.
Anwendungsbereiche und Risiken einschätzen
Anwendungsbereiche
Generative KI und Algorithmen können in verschiedenen Bereichen des Recruitings eingesetzt werden:
- Stellenanzeigen: KI kann maßgeschneiderte und ansprechende Stellenanzeigen erstellen, die gezielt die richtigen Kandidaten ansprechen.
- Kandidatensuche: Algorithmen durchsuchen große Datenbanken nach passenden Profilen und schlagen potenzielle Kandidaten vor.
- Kommunikation: KI kann personalisierte E-Mails und Nachrichten verfassen, um Kandidaten zu informieren und zu motivieren.
- Interviews: Virtuelle Assistenten können Vorab-Interviews führen und dabei standardisierte Fragen stellen.
Risiken
Bei der Einführung von KI und Algorithmen müssen jedoch einige Risiken berücksichtigt werden:
- Datenschutz: Die Nutzung personenbezogener Daten erfordert strenge Datenschutzmaßnahmen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie die geltenden Datenschutzgesetze einhalten und sensible Daten sicher verwalten.
- Bias und Diskriminierung: Algorithmen können unbewusste Vorurteile (Bias) verstärken, wenn sie auf unsauberen Daten trainiert werden. Es ist entscheidend, dass Algorithmen regelmäßig überprüft und angepasst werden.
- Prozessverantwortung: Eine effiziente Kandidatensuche ist nutzlos, wenn der Auswahlprozess Kandidaten abschreckt oder sie frühzeitig aussteigen. Der gesamte Prozess muss stimmig und einladend gestaltet sein.
Ein einfacher Fragenkatalog kann helfen, die Risiken abzuschätzen:
- Werden personenbezogene Daten verwendet? Wenn ja, sind diese ausreichend geschützt?
- Ist der Prozess so gestaltet, dass er die Kandidaten nicht abschreckt?
- Sind die eingesetzten Algorithmen auf Bias überprüft und validiert?
Auswahl und Prozess müssen zusammen gedacht werden
Die beste Kandidatin zu identifizieren nützt wenig, wenn sie den Prozess frustriert abbricht. Deshalb müssen Auswahl und Prozess Hand in Hand gehen. Hier einige Punkte, die dabei beachtet werden sollten:
- Ganzheitlicher Prozess: Der gesamte Recruiting-Prozess, von der ersten Kontaktaufnahme bis zur endgültigen Entscheidung, muss stimmig und transparent sein.
- Aufteilung der Prozessverantwortung: Statt den Prozess nach Funktionen oder Betriebseinheiten zu unterteilen, sollte eine zentrale Verantwortlichkeit etabliert werden, die den gesamten Ablauf überwacht und optimiert.
Validität und Fairness sicherstellen
Wenn Algorithmen auswahlrelevant sind, müssen sie den gleichen Anforderungen wie traditionelle Eignungsdiagnostikinstrumente entsprechen. Das bedeutet, dass sie valide und fair sein müssen:
- Anforderungsanalyse: Vor der Auswahl von Algorithmen muss eine gründliche Anforderungsanalyse durchgeführt werden, um die relevanten Kriterien festzulegen.
- Evaluation der Instrumente: Nach der Implementierung müssen die Algorithmen regelmäßig evaluiert werden, um ihre Validität und Fairness sicherzustellen.
Weder sich selbst noch die Algorithmen überschätzen
Es ist wichtig, die eigenen Fähigkeiten und die der Algorithmen realistisch einzuschätzen:
- Gewichtung der Kriterien: Im Vorhinein sollte festgelegt werden, welche Kriterien wie stark gewichtet werden. Diese Gewichtung sollte auch regelmäßig überprüft und angepasst werden.
- Quantitative Erfassung: Eigene Einschätzungen und subjektive Bewertungen sollten ebenfalls quantitativ erfasst und in die Entscheidungsfindung einbezogen werden.
Rasante Entwicklungen: Die fortschreitende Bedeutung von Technologie
Die technologische Entwicklung schreitet rasant voran. Was heute als unzuverlässig gilt, könnte morgen bereits ausgereift und relevant sein. Beispielsweise waren Large Language Models (LLMs) vor einigen Jahren nur für wenige Anwendungen nützlich, während sie heute beeindruckende Ergebnisse liefern. Daher ist es wichtig, offen für neue Entwicklungen zu bleiben und kontinuierlich zu evaluieren, welche neuen Technologien sinnvoll eingesetzt werden können.
Es braucht weiterhin eine gute Reflektion
Trotz aller technologischen Fortschritte bleibt die menschliche Reflektion unverzichtbar:
- Bauchgefühl: Ein gutes Bauchgefühl und die menschliche Intuition sind wichtige Ergänzungen zu den datenbasierten Entscheidungen der KI.
- Prozessüberprüfung: Regelmäßige Überprüfungen des gesamten Prozesses sind notwendig, um sicherzustellen, dass er weiterhin optimal funktioniert und an neue Erkenntnisse angepasst wird.
Fazit
Generative KI und Algorithmen bieten immense Potenziale für das Recruiting, von der Effizienzsteigerung bis hin zur Verbesserung der Kandidatenerfahrung. Doch diese Technologien bringen auch neue Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Bias und Prozessgestaltung. Um diese Herausforderungen zu meistern, müssen Unternehmen sorgfältig planen, regelmäßig evaluieren und stets eine menschliche Reflektion in den Prozess integrieren. So können sie die Vorteile der neuen Technologien optimal nutzen und gleichzeitig ethische und rechtliche Standards einhalten.
Über Dr. Philipp Karl Seegers
Dr. Philipp Karl Seegers ist Gründer von Candidate Select und beschäftigt sich als „Labour Economist” mit dem Übergang zwischen Bildung und Arbeitsmarkt. In seinem HR-Tech Unternehmen nutzt er große Datensätze und wissenschaftliche Methoden, um Bildungsabschlüsse weltweit vergleichbar zu machen. Darüber hinaus forscht Philipp als Research Fellow der Maastricht University und als Initiator der Studienreihe „Fachkraft 2030“ aktiv an Fragestellungen im Bereich Bildungsökonomie, psychologische Diagnostik und Arbeitsmarkt.
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