In unserer heutigen Folge der HRM-Hacks dreht sich alles um das Thema “Künstliche Intelligenz in der Diagnostik”. Dazu haben wir den Spanier Dr. Karl-Maria de Molina zu Gast, CEO und Gründer des Softwareunternehmens ThinkSimple.io. Er studierte Ingenieurwissenschaft an der TU Barcelona sowie Philosophie und Theologie an der Universität von Navarra. Anschließend promovierte er in Fahrzeugtechnik an der TU Berlin. Heute ist Dr. Karl-Maria de Molina zudem Dozent an der Universität Erlangen-Nürnberg und Buchautor. In dem Gespräch verrät er uns, wie Künstliche Intelligenz den Recruitingprozess schon bald revolutionieren wird und welche Möglichkeiten diese Technologie schon heute besitzt.
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Alexander Petsch: Dich hat schon während des Studiums die Frage beschäftigt: was macht Menschen erfolgreich? Und die Reduzierung auf Intelligenz und Fachkompetenz war bei dem Blick in die Gesichter Deiner Mitstudierenden wohl nicht die Lösung.
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Dr. Karl-Maria de Molina: Richtig, das war nicht die Lösung. Ich habe festgestellt, dass auch andere Komponenten eine Rolle spielen und da habe ich mich gefragt, was sind das für Komponenten? Und dann bin ich neugierig geworden auf das Thema Kommunikation, wie Leute auftreten, wie souverän sie sind. Das heißt im Grunde genommen, Kompetenzen oder Eigenschaften, die man so im Studium nicht lernt. Das sind Charaktereigenschaften, das heißt, es hängt mit der Persönlichkeit zusammen. Und das hat mich begleitet als ich später selbst Leute angestellt habe, als Angestellter, als Führungskraft, später als Geschäftsführer meiner ersten Firma Ftronic. Und da hab ich angefangen herauszufinden, was die Leute tatsächlich erfolgreich macht.
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Alexander Petsch: Du hast von Kompetenz gesprochen, du hast von Persönlichkeitseigenschaften gesprochen. Wahrscheinlich ist die Motivation der dritte Träger, der eine Rolle spielt. Kommen wir zu dem Thema Künstliche Intelligenz, was ja Dein Steckenpferd ist. Für was kann ich denn künstliche Intelligenz in der Diagnostik gebrauchen?
00:02:57
Dr. Karl-Maria de Molina: Du kannst sie sehr gut gebrauchen. Und zwar bei der Bewertung der im Einsatz befindlichen Fragebögen, das sind meistens Selbsteinschätzungen oder es ist eine Einschätzung von jemand anderen. Aber das ist immer subjektiv. Und das Schöne an der KI ist, die Ergebnisse zu Eigenschaften oder Kompetenzen oder Motive oder Stimme oder was auch immer wir erfassen, die sind objektiv. Das heißt, sie sind im Grunde genommen nicht voreingenommen, sei es von anderen oder von mir selbst. Und das ist ein sehr interessanter Aspekt. Zum einen. Zum zweiten ist auch er erlaubt eine unmittelbare Erfassung. Das heißt, es dauert nicht 20 Minuten, wie bei eintönigen Fragebogen. Auch wenn ich die Fragebögen selbst entwickelt habe, sie sind eigentlich nicht so appetitlich. Also wenn Du ein Video aufzeichnest, wo Du unmittelbar zur Geltung kommst. Und das ist, was es für mich interessant macht, die Kombination aus neuer Technologie und neuen Möglichkeiten, und beides zusammen, KI zu verwenden.
00:04:10
Alexander Petsch: Also nicht mehr per Fragebogen automatisiert auswerten. Sondern du sagst, man kann auch über Videos, die man aufzeichnet, Erfolgsfaktoren über die Diagnostik herausfinden.
00:04:29
Dr. Karl-Maria de Molina: Genau. Wir gehen heute konkret auf drei Aspekte ein. Die Persönlichkeit in der Form Persönlichkeitseigenschaften. In dem Fall verwenden wir ein Big5-Modell, das heißt, fünf Attribute. Dann ist da das Thema Emotionen und auch das Thema Sprache. Und das sind Aspekte, die sehr interessant sind. Man hat festgestellt, dass zum Beispiel Offenheit und Extrovertiertheit für den Erfolg einer Führungskraft eine sehr große Rolle spielen. Und daher sind das Aspekte, die sehr wichtig sind, sie zu erfassen. Und für die Diagnostik bekomme ich letztlich für die Personalabteilung nicht nur ein paar Werte, sondern ich sehe den Betreffenden oder die Betreffende auch. Das heißt, zum einen habe ich Ergebnisse, zum anderen sehe ich die Person. Das heißt, ich habe zwei Informationskanäle für die Personalabteilung.
00:05:30
Alexander Petsch: Ich sage mal, sehen würde ich sie in einem Video- oder Zoom- Vorstellungsgespräche ja auch. Aber was ist jetzt der Faktor, den die KI da reinbringt?
00:05:43
Dr. Karl-Maria de Molina: Heute hast du recht. Heute geht das zeitversetzt, aber in Zukunft wird das auch zeitgekoppelt funktionieren. Das heißt, während Du eine Zoom-Sitzung macht, kann man gleichzeitig anhand der Mimik, Gestik, der Sprache und so weiter analysieren. Neben deinem Eindruck bekommst du zusätzliche Ergebnisse. Das heißt, wir haben das Rad nicht neu erfunden. Was wir gemacht haben, ist das, was du im Gefühl hast, ob diese Person offen ist, ob diese Person ängstlich ist, dazu bekommst Du Ergebnisse. Das heißt, was wir machen, ist auch dritte Meinung. Das heißt im Recruiting, Talente und Bewerber haben eine Meinung über sich. Du als Personaler hast eine Meinung über diese Person. Das heißt, zwei Meinungen, die in sich subjektiv sind. Und dann bekommst Du eine dritte Meinung, die ergänzend ist. Das heißt, was wir machen ist eine Verobjektivierung Deiner Einschätzung, eine Korrektur, eine Ergänzung. Wir nennen das Verobjektivierung.
00:06:48
Alexander Petsch: Jetzt frage ich mal ketzerisch: Ist die Datenlage als Vergleichsgrundlage für eine Künstliche Intelligenz überhaupt heute schon so weit, da verlässliche Aussagen treffen zu können?
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Dr. Karl-Maria de Molina: Gut, wenn es konkret um die Validität, Genauigkeit oder Absolutwerte geht, haben wir eine Extraversion von 60 Prozent. Dafür brauchen wir noch mehr Daten, das gebe ich zu. Das heißt, wir sind in einer sehr interessanten Anfangsphase, wie in jeder Technologie. Ich habe viele Technologien erlebt in der Anfangsphase, seien es Fahrassistenzsysteme, seien es Navigationssysteme. Denken wir an das Handy. Früher haben wir telefoniert und nach fünf Minuten haben wir den Betreffenden wieder verloren. Das heißt, wir sind in einer Lernphase was a) die Datenbasis und b) die Modelle betrifft. Das heißt, wenn wir jetzt nicht starten, werden wir in fünf bis zehn Jahren nicht so zuverlässig sein können, wie wir es möchten. Deswegen müssen wir starten. Sicherlich sind wir eine Art Beta-Tester, das gebe ich zu. Deswegen gibt es viel Kritik zu diesem Thema. Es gibt ja Professoren in Deutschland, die das sehr kritisch sehen. Auch was die Erfassung, was die Kamera erfasst, die Auswertung mit Hintergrundbildern, mit Brille, ohne Brille und so weiter, betrifft, hat man festgestellt, dass die heutige Auswertung Grenzen hat. Aber nur wenn wir die Grenzen feststellen, können wir sie abstellen und korrigieren. Und wie gesagt, in fünf Jahren, vielleicht sogar in zwei Jahren, werden wir soweit sein, dass wir sehr gute zuverlässige Ergebnisse liefern.
00:08:37
Alexander Petsch: Also was sind im Moment die Grenzen? Was kann man noch nicht erreichen?
00:08:47
Dr. Karl-Maria de Molina: Was wir heute noch nicht machen können ist a) eine automatisierte Auswahl, das heißt eine Art Cut-Off, dass ich sage, ok, Leute, unter 40 Prozent kommt nicht in Frage. Davon rate ich absolut ab. Was wir auch nicht machen können, ist zu sagen, ok, ich habe zum Beispiel jetzt 40 Prozent als Absolutwert. Was wir aber allerdings machen können, ist Bewerber und Mitarbeiter im Unternehmen aus einer Kohorte miteinander zu vergleichen, weil wir mit derselben Methode Werte erhoben haben. Und dann kann ich sagen, ok, diese Person ist eher extrovertiert als eine andere Person. Das heißt, ich bekomme eine Tendenz, ich bekomme sogar einen Wert, 10 Prozent. Und dieser Wert, 10 Prozent, ist eher realistisch als wenn ich sage, ok, du hast nur 40 Prozent Extraversion. Und darauf kommt es meines Erachtens an! Das heißt, heute habe ich Ergebnisse, wenn ich sage, Menschen mit 40 oder 60 Prozent haben sich bewährt, wenn ich diese Ergebnisse auch über die Maschine ermittelt habe. Das heißt im Grunde genommen, bei einem Jobprofil bedeutet Eignungsdiagnostik, dass ich ein Profil mit einem Jobprofil aus der Maschine vergleichen und nicht mit irgendeinem einem Wert. Am Anfang schon, aber später soll er schon aus der Maschine kommen, so dass wir Äpfel mit Äpfel vergleichen. In der Vergangenheit war das Problem, dass man Äpfel mit Birnen verglichen hat. Und die Kritik dieser Professoren ist begründet, weil man die Einsatzmöglichkeiten von KI verabsolutiert hat.
00:10:49
Alexander Petsch: Karl, unser Thema ist ja Hacks, also Tipps und Tricks für den Erfolg in der Personalarbeit. Was würdest du einem Personaler oder einer Personalerin mitgeben? Was muss man denn bedenken? Und welche Fehler muss man vermeiden, wenn man sich mit dem Thema Diagnostik und KI auseinandersetzt?
00:11:11
Dr. Karl-Maria de Molina: Ein Punkt ist das Thema Freiwilligkeit. Der Kandidat oder die Kandidatin muss praktisch die Aufzeichnung ablehnen können. Zweitens, die Prozedur muss letztlich gemäß Normen erfolgen und ablaufen. Man muss den Kandidaten auch im Vorfeld informieren, wie es konkret abläuft, was sind die Fragen. Man muss etwas machen, was wir heute zum Beispiel in der Software noch nicht machen, das gebe ich zu, aber das werden wir ändern: dass auch der Kandidat oder die Kandidatin das Video freigibt. Heute ist es so, wenn ich das Video aufgezeichnet habe, kann ich wiederholen, kann ich freigeben oder nicht. Aber wenn ich es hochgeladen habe, habe ich die Ergebnisse noch nicht gesehen. Und trotzdem geben wir es an die Personalabteilung. Das heißt, was wir machen werden, ist, dass die Freigabe erst nach Durchsicht der Ergebnisse erfolgt und erst dann. Und nicht wie heute durch das Video alleine, sondern das Video mit den Ergebnissen. Das wäre der zweite Aspekt. Der dritte Aspekt ist, dass diese Videoauswertung in einer Reihenfolge erfolgen sollte. Das heißt, wenn ich mir einen Kandidaten angeschaut habe, habe ich gesagt, ok ja, dann bekomme ich den Link weil gemäß dem Lebenslauf könnte er in das Unternehmen passen. Dann wird ein Video aufgezeichnet. Dann sehe ich die Ergebnisse, dann sehe ich das Video. Und erst dann gehe ich zum Interview. Das heißt, aufgrund der Vorkenntnisse kann ich die Person viel besser bewerten und begutachten, wenn ich schon die Ergebnisse und das Video gesehen habe. Und über das Video und über die Ergebnisse kann ich auch ein Leitfaden für das Interview bekommen. Das heißt, im Grunde genommen habe ich mir aufgrund der Vorkenntnisse jetzt ein Wissen aufgebaut. Das gilt auch für das Team, das sich später mit dem Bewerber beschäftigt. Ein Vorwissen, damit das Interview erfolgreich ablaufen kann.
00:13:25
Alexander Petsch: Also wenn ich das jetzt mit meinen Worten zusammenfasse: Auf der einen Seite muss aus Deiner Sicht der Bewerber das freiwillig machen wollen. Dann wäre meine nächste Frage, was passiert, wenn er es nicht freiwillig macht? Das darf dann ja keine Auswirkungen auf den weiteren Auswahlprozess haben.
00:13:48
Dr. Karl-Maria de Molina: Richtig.
00:13:52
Alexander Petsch: Dann muss man die Frage der Freigabe überdenken und die Punkte, die Du da genannt hast, sind Freigabe durch den Bewerber. Gleichzeitig wahrscheinlich die Vermeidung eines Trainingseffektes, wenn ich ein Video immer wieder aufnehmen könnte, mir die Ergebnisse angucken und löschen. Das ist ja wahrscheinlich auch nicht im Sinne der Diagnostik.
00:14:23
Dr. Karl-Maria de Molina: Richtig. Wenn Du die Ergebnisse gesehen hast, hast Du zwei Möglichkeiten: freigeben oder vergessen. Aber Du kannst nicht nochmal ein Video drehen. Wir sprechen jetzt von Bewerbern. Bei Mitarbeitern kann du es, denn es ist ja im Sinne der Personalentwicklung. Aber dieser Trainingseffekt darf nicht vorkommen. Weil es nicht nur Trainingseffekt ist, sondern sozial unerwünscht. Was ich dann liefere ist dann praktisch eine Person, die ich vielleicht nicht bin.
00:15:03
Alexander Petsch: Ein Tipp von Dir war, Anreize vielleicht dadurch zu schaffen, dass man auch dem Bewerber im Prinzip die Analyse seines Vorgesetzten quasi im Tausch anbietet. Aber wie stellst Du Dir das vor?
00:15:25
Dr. Karl-Maria de Molina: Das ist etwas, was wir schon seit vielen Jahren mit den Personalern besprechen. Das ist ein Geben und Nehmen. Das heißt, Mitarbeiter oder Bewerber sollen ja zum Unternehmen passen. Bislang ist es so, dass das Unternehmen viele Informationen über den Bewerber hat, aber nicht umgekehrt. Deswegen haben wir schon vor langer Zeit gesagt, ok, wir wollen das Thema Cultural Fit. Das heißt, welche Kultur hat das Unternehmen? Und prickelnd wäre es, wenn ich sogar das Profil des Vorgesetzten zu sehen bekäme. Dann habe ich eigentlich eine paritätische Situationen, die zu einem modernen Unternehmen im Sinne von New Work mit partizipativer Führung sehr gut passt. Und das ist im Grunde genommen, was heute Unternehmen schon machen, sich über Videos präsentieren. Und jetzt wäre es ein Add-on-Effekt, wenn ich sogar das Profil des Vorgesetzten präsentieren würde. Und das wäre schon ein Mehrwert. Und da könnte man sagen, dieses Unternehmen hat schon mehr als die Mitbewerber, da möchte sich das Unternehmen profilieren gegenüber den anderen Unternehmen. Das heißt, würde sich bei den künftigen Mitarbeitern bewerben.
00:16:51
Alexander Petsch: Die fleißigen Hörer des HRM-Hacks Podcast haben in anderen Folgen ja schon oft gehört, dass die Zeiten der Bewerberauswahl sich geändert haben und noch viel stärker ändern werden. Was in diesem Zusammenhang bedeutet, dass man sich viel mehr anstrengen muss und sich eigentlich beim Bewerber bewerben muss und nicht mehr umgekehrt. Dann könnte das ja nochmal eine andere Dimension bekommen.
00:17:21
Dr. Karl-Maria de Molina: Gut, das ist Employer Branding pur, sage ich mal. Und das ist eine neue Facette. Hier müssen allerdings die Führungskräfte mitmachen, und hier sehe ich letztlich eine gewisse Schwierigkeit, aber gleichzeitig auch einen Garant. Wenn diese Führungskräfte bereit ist, sich so zu vernarren, sage ich mal, dann bedeutet dies ja, dass diese Führungskraft keine Berührungsängste hat. Dass die mit sich im Reinen ist. Das ist eine souveräne Führungskraft. Die hat keine Angst, dass andere sie kennenlernen. Und für mich persönlich, wenn ich mich bewerben würde, wäre das ein Punkt, wo ich sage, das passt. Wenn alles andere passt. Wenn ich drei Unternehmen zur Auswahl habe und eines macht das, da gehe ich rein. Ohne zu zucken, weil ich sage, dieser Führungskraft will ich haben. Weil das auch die Kultur widerspiegelt. Es ist nicht die Führungskraft, es ist die Personalabteilung, die das macht. Das macht nicht nur diese Führungskraft, das machen auch andere Führungskräfte. Das heißt, es ist das Unternehmen, das eigentlich eine ganz neue Kultur lebt. Und das wollen die. Ich habe da eine Anekdote: Vor zwei Wochen hat sich eine Studentin bei mir beworben. Und sie hatte gesagt, bei euch bin ich auf Augenhöhe. Und das ist, was ich hier meinte, das Unternehmen präsentiert sich auf Augenhöhe mit mir. Und das ist ein Pluspunkt.
00:19:05
Alexander Petsch: Auf jeden Fall. Also ich denke, man sollte immer auf Augenhöhe kommunizieren. Das ist glaube ich das A und O für jede Zusammenarbeit und für jeden Erfolg.
00:19:19
Dr. Karl-Maria de Molina: Ich muss allerdings ergänzen, dass wir dieses Feature noch nicht haben. Aber das können wir beim nächsten Release einbauen. Und wenn ein Unternehmen das heute schon braucht, dann braucht es mich nur zu kontaktieren und dann würden wir das einbauen.
00:19:35
Alexander Petsch: Ich glaube, es ist noch eine lange Entwicklung in der künstlichen Intelligenz und der Diagnostik. Wir stehen mittendrin. Und deine These ist: Wir müssen uns jetzt auf den Weg machen, damit wir in wenigen Jahren nicht nur mit Navi, sondern auch autonomer fahren, als wir das heute tun.
00:19:55
Dr. Karl-Maria de Molina: Absolut. Und man braucht Early Adopters, das müssen nicht Beta-Tester sein. Diese Phase haben wir bereits hinter uns. Wir brauchen nur Early Adopters, wie das immer so ist. Ich habe angefangen mit Navi, als mein Geschäftsführer noch nicht verstanden hat, dass das notwendig ist. Ich habe ein Auto bestellt, ein Navi und das hat sich amortisiert. Aber am Anfang war die Zuverlässigkeit nicht gegeben. Die Berechnung war sehr langsam, alles umständlich. Aber heute haben wir tolle Systeme. Und deswegen müssen wir uns auf den Weg machen, wie Du sagst.
00:20:32
Alexander Petsch: Ja, und wahrscheinlich gehört in beiden Fällen immer noch viel menschlicher Verstand dazu, gerade in den Entwicklungsphasen. Wenn das Navi sagt, links abbiegen und da ist ein Fluss, sollte man sich das auch überlegen. Und so ist das wahrscheinlich in vielen anderen KI-Themen auch.
00:20:53
Dr. Karl-Maria de Molina: Deswegen habe ich einen Artikel geschrieben. Im Februar, März gab es viel Kritik, vom Bayerischen Rundfunk, vom Spiegel und so weiter. Da hab ich einen Artikel geschrieben, über die Chancen, aber auch Grenzen. Und da ging es mir darum, in welchem Use Case kann ich das verwenden? Was muss ich beachten, damit es funktioniert? Auch heute schon funktioniert? Was kann ich von den Ergebnissen erwarten? Was kann ich auch heute schon verwenden? Und solange ich mich innerhalb des Anwendungsbereiches bewege, dann bin ich sicher, dass die Kunden zufrieden sein werden. Und dann werden ich auch einen Lernprozess haben. Jede Technologie braucht einen Lernprozess. Als ich anfing mit Fahrassistenzsystemen, mit dem sogenannten Abstandsregeltempomat, hat das System fälschlicherweise einen LKW erfasst. Ich fuhr 150 auf der linken Spur, der LKW fuhr rechts 80. Und auf einmal bremst das Auto. Da fragt man sich, warum. Weil das System am Anfang einfach unzuverlässig war. Und dann hab ich gelernt, wo die Grenzen sind und dann konnte ich es richtig verwenden. Auch die Automobilhersteller haben gelernt, die Grenzen zu erkennen. Und dann waren die neuen Systeme besser. Das heißt, wenn wir am Anfang keine Early Adopters haben, die die Grenzen der Systeme aufzeigen, dann haben die im zweiten Release nicht die Qualität, die wir brauchen.
00:22:26
Alexander Petsch: Karl, herzlichen Dank für Deinen Input. Mir hat es Spaß gemacht, Karl, ein bisschen in die Zukunft der KI und Diagnostik vorzudringen. Danke, dass Du heute bei uns warst!
00:22:57
Dr. Karl-Maria de Molina: Gerne, auch an Euch.
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