Künstliche Intelligenz als Spielveränderer im Recruiting

Diskriminative KI-Modelle, die sich auf die Klassifizierung und Analyse von Daten konzentrieren, sind seit längerer Zeit in der Forschung und in praktischen Anwendungen etabliert. So auch im Personal- und Talentmanagement. Generative KI-Modelle hingegen, die neue Inhalte erzeugen können, haben in den letzten Jahren grössere Fortschritte gemacht, insbesondere durch Entwicklungen in den Bereichen maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke. Eine Übersicht.

Von Dr. oec. HSG Kathrin Neumüller und Thomas Bigliel, Digitalisierungsexperte und ehem. Grossrat Graubünden

Auch wenn “künstliche Intelligenz” (KI) seit dem Launch 2022 der wohl bekanntesten KI-Anwendung, ChatGPT, einen regelrechten Goldrausch erfuhr, so ist der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt nicht neu. Auch im Personal- und Talentmanagement, welches sich mit der Akquise von neuen Talenten und der Förderung der Fähigkeiten der bestehenden Belegschaft beschäftigt, ist die Anwendung von KI seit Jahren weit verbreitete Praxis. Dank des Einsatzes von KI können grosse Mengen an Bewerbungen effizient auf eine überschaubare und handhabbare Anzahl reduziert werden. Wurde diese Vorselektion früher noch durch Menschen erledigt, werden eingehende Bewerbungen in vielen Unternehmen automatisch nach passenden Stichworten durchforstet. Diese algorithmischen Empfehlungssysteme identifizieren geeignete Bewerber:innen, indem sie deren Ausbildung, Fähigkeiten und Erfahrungen analysieren, um zu bestimmen, ob diese für die jeweilige Rolle relevant sind. Diese Art von KI, die darauf abzielt, zwischen Klassen und Kategorien zu unterscheiden, wird als diskriminative KI bezeichnet. Sie klassifiziert Bewerber:innen in “geeignet” oder “nicht geeignet”, indem sie Lebensläufe screent oder Eignungstests bewertet.

Die Neuheit der Generativen KI

Während diskriminative KI-Anwendungen schon länger in verschiedenen Branchen genutzt werden, erschliessen sog. generative KI-Modelle neue Anwendungsfelder, die über die reine Datenanalyse und -klassifizierung hinausgehen. Neben der Analyse und Klassifizierung von Daten sind generative KI-Modelle zusätzlich in der Lage, neue Inhalte in Form von Texten, Tabellen, Bildern und anderen Medienformaten zu generieren, was ein breites Spektrum an Einsatzmöglichkeiten eröffnet. Einige der potenziellen Anwendungsfälle umfassen beispielsweise die Generierung von Stellenanzeigen oder die automatisierte Kommunikation mit Bewerber:innen. So können auf der Grundlage von Profilen potenzieller Kandidat:innen massgeschneiderte Inhalte und spezifische Rückfragen generiert werden, was dazu beiträgt, den Rekrutierungsprozess effizienter und zielgerichteter zu gestalten. Auch KI-generierte Arbeitsverträgen, die speziell auf die Anforderungen und Vereinbarungen einer bestimmten Position abgestimmt sind, sind theoretisch denkbar. Allerdings ist dies mit gewissen Einschränkungen hinsichtlich der Rechtssicherheit verbunden. Generell ist beim Einsatz von diskriminativer und generativer KI darauf zu achten, dass diese auf verantwortungsvolle und rechtskonforme Weise eingesetzt werden. Dabei werden auch immer mehr ethische Überlegungen eine Rolle spielen. Fest steht: Die Nutzung von generativen KI-Modellen in HR-Prozessen verspricht eine signifikante Steigerung der Effizienz und Effektivität.

Wie verändern ChatGPT & Co das Talentmanagement in Organisationen?

Es ist absehbar, dass Anbieter:innen von Bewerbungsmanagementsoftware und E-Recruiting-Tools in Zukunft vermehrt auf KI-Elemente zurückgreifen werden. Waren es bislang eher grössere Unternehmen, die KI-gestützte Systeme für das automatisierte Screening von Bewerber:innen eingesetzt haben, so werden in Zukunft auch KMU vereinfachten Zugang auf mächtige Werkzeuge zur Vorselektion und automatisierten Einschätzung von Bewerber:innen haben.

Frei zugängliche KI-Systeme, wie ChatGPT, können dazu verwendet werden, die Eignung von Bewerber:innen für eine Stelle zu bewerten. Durch Analyse und Vergleich von Stellenbeschreibungen mit hunderten von Lebensläufen kann die KI relevante Qualifikationen, Erfahrungen und Kompetenzen identifizieren und eine Erstempfehlung aussprechen. Dieser Prozess ermöglicht eine objektive, datengesteuerte Bewertung, die Zeit spart und potenzielle Voreingenommenheiten sogar reduzieren kann. Solche Systeme können Personalverantwortlichen helfen, schnell die am besten geeigneten Kandidaten zu identifizieren, was den Rekrutierungsprozess potenziell effizienter und effektiver macht. Hierzu ein Beispiel. Wenn man eine Stellenausschreibung als Fliesstext in die Eingabemaske von ChatGPT (Version 4.0) einfügt und die CVs der Bewerber:innen hochlädt, so ist es möglich, mit ChatGPT eine qualifizierte, KI-gestützte Erstauswahl zu treffen. Ein möglicher Prompt an dieser Stelle ist beispielsweise “Screene die folgenden CVs im Hinblick auf die folgende Stelle und vergleiche die Bewerber anhand ihrer Eignung für das Stelleninserat. Erstelle eine tabellarische Gegenüberstellung der besten fünf Profile”. Probieren Sie es anhand fiktiver Daten doch selbst aus – das Ergebnis ist frappant. Damit ist generative KI also in der Lage, hunderte von CVs innerhalb von Sekunden zu screenen und zu verarbeiten. Bitte beachten Sie, dass bei der Nutzung von KI-Systemen, insbesondere bei der Auswertung von Lebensläufen und anderen personenbezogenen Daten, die Vertraulichkeit und der Datenschutz der Bewerber:innen gewährleistet werden müssen. Machen Sie sich vor der Verwendung von KI-Systemen mit den Nutzungsbedingungen und Allgemeinen Geschäftsbedingungen (AGB) des jeweiligen Anbieters vertraut und beachten Sie sowohl rechtliche als auch betriebsinterne Vorgaben und Regelungen.

Aus 1000 Kandidat:innen werden 5

Allerdings ist die Anwendung künstlicher Intelligenz nur dann empfehlenswert, wenn bereits existierende analoge Prozesse bereits effizient, wertschöpfend, strategiekonform, rechtskonform und ohne Diskriminierung sind (Groß, 2023). (Generative) KI kann Prozesse lediglich automatisieren und damit die Effizienz von Prozessen steigern, nicht aber deren Effektivität verbessern. Sind die HR-Prozesse beispielsweise nicht kohärent an der Strategie ausgerichtet und suchen demnach nicht Bewerber:innen, welche zur Zukunftsfähigkeit des Unternehmens beitragen, so verstärkt der Einsatz von KI womöglich eine strategische Fehlorientierung. Ein oft angeführtes Beispiel für die Risiken der KI im Talentmanagement ist der Fall des amerikanischen Online-Händlers Amazon, der 2014 einen KI-gesteuerten Bewerbungsassistenten entwickelte. Dieser benachteiligte Frauen und Menschen mit dunklerer Hautfarbe, was dazu führte, dass Diskriminierung sogar verstärkt wurde und der Bewerbungsassistent nicht mehr eingesetzt wird. In diesem Fall lernte die unternehmensinterne KI von historischen Unternehmensdaten und wurde darauf trainiert, weisse männliche Bewerber gegenüber anderen zu bevorteilen. KI-Systeme sind dementsprechend weder gut noch schlecht, sondern spiegeln vielmehr die bereits vorhandenen systemischen Verzerrungen und Voreingenommenheiten wider und können diese sogar verstärken (Groß 2023). Beim Einsatz von KI im Personalmanagement ist es also entscheidend, zu überprüfen, ob diese ethischen, rechtlichen und unternehmenskulturellen Anforderungen entsprechen.

Generative KI kann im Personalwesen repetitive und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, wie die Erstellung von Stellenanzeigen, die Sortierung von Lebensläufen, eine Erstauswahl von passenden Lebensläufen für Stellen oder Rückantworten für Vorstellungsgespräche. Durch die Rationalisierung dieser operativen Aufgaben verschiebt sich das Anforderungsprofil von Talentmanager:innen weg von ausführenden Tätigkeiten hin zu kritischen Reflektionsfähigkeiten und strategischem Denken. Das Ziel wird es sein, strategisch „richtige“ Mitarbeitende zu finden, die den strategischen Wettbewerbsvorteil des Unternehmens sichern und zukunftsfähiges Denken und Handeln an den Tag legen. Talentmanager:innen müssen also stärker denn je die Effektivität (die richtigen Dinge) ihres Handelns im Blick haben, anstatt sich auf die Effizienz (die Dinge beschleunigen) zu fokussieren.

Die Grenzen künstlicher Intelligenz

Während generative KI also in der Lage ist, hunderte von CVs innerhalb von Sekunden zu screenen und zu verarbeiten, geht durch diese KI-gestützte Vorgehensweise die menschliche Ersteinschätzung verloren. Diese mangelnde menschliche Einschätzung kann sich als problematisch erweisen, wenn es um die Bewertung von Bewerberkompetenzen geht, welche schwer miteinander vergleichbar und quantifizierbar sind. Bevorzugen Sie beispielsweise eine lernbereite und -fähige Kandidatin, die die Werte Ihres Unternehmens widerspiegelt, aber Ihrem Stellenprofil nur zu 75 % entspricht, oder einen Kandidaten, dessen Qualifikationen zwar dem Stellenprofil entsprechen, der jedoch weit weniger Ihre Unternehmenswerte widerspiegelt? So stösst generative KI (bisher) an ihre Grenzen bezüglich der Bewertung der Übereinstimmung von persönlichen Werten und Unternehmenswerten oder sozialer und emotionaler Kompetenzen.

«Was Orwell fürchtete, waren diejenigen, die Bücher verbieten würden. Was Huxley befürchtete, war, dass es keinen Grund geben würde, ein Buch zu verbieten, denn es würde niemanden geben, der eines lesen wollte.»

Der US-amerikanische Medienwissenschaftler Neil Postman warnte bereits 1985 in seinem Buch «Amusing Ourselves to Death» davor, dass unsere Gesellschaft angesichts technologischer Veränderungen auf ein ‘postfaktisches Zeitalter’ zusteuert. «Was Orwell fürchtete, waren diejenigen, die Bücher verbieten würden. Was Huxley befürchtete, war, dass es keinen Grund geben würde, ein Buch zu verbieten, denn es würde niemanden geben, der eines lesen wollte». Fast vier Jahrzehnte später, im Zeitalter der künstlichen Intelligenz, ist Postmans Warnung aktueller denn je. Welcher Bewerber ist authentisch? Welche Kandidatin hat möglicherweise bei ihrem CV nachgeholfen? Bewirbt sich überhaupt ein real existierender Mensch auf die ausgeschriebene Position? Auch die KI kann in diesem Wettrüsten nur bedingt weiterhelfen.

Ein technologischer Teufelskreis ergibt sich, wenn Stellenausschreibungen mit KI generiert werden und Bewerber:innen das Verfassen ihrer Bewerbungsunterlagen ebenfalls an die KI auslagern. Basierend auf der durch die KI generierten Stellenausschreibung werden somit ein Lebenslauf und ein Anschreiben generiert, die durch spezifische Buzzwords der Stellenausschreibung die Algorithmen der KI bedienen. Wir befinden uns dann in einem “Schlachtfeld der Buzzwords”, denn Bewerber:innen verfassen ihre Unterlagen nicht mehr für ein menschliches Gegenüber, sondern für Maschinen. Relevante Schlüsselwörter werden strategisch für das technologische Gegenüber platziert, um so die Chancen auf eine Einladung zu einem Bewerbungsgespräch zu steigern.

Fazit

Unternehmen werden sich in Zukunft nicht nur mit einem Effizienzgewinn durch KI konfrontiert sehen, sondern auch mit allerlei rechtlichen Untiefen und Stolpersteinen. So ist möglich und auch nicht unwahrscheinlich, dass ein KI-System gewisse Bewerber:innen anhand bestimmter Eigenschaften systematisch benachteiligt und automatisiert ausschliesst. Theoretisch achten Softwareanbieter bereits bei der Erstellung von Algorithmen darauf, dass keine diskriminierenden Muster entstehen können, doch ausgeschlossen ist dies nicht. HR-Expert:innen sollten sich dieser Problematik bewusst sein und regelmässige Testläufe mit dem eigenen System durchführen. Schliesslich sind auch datenschutzrechtliche Aspekte nicht zu vernachlässigen. So regelt das seit dem 1. September 2023 in Kraft getretene Datenschutzgesetz (DSG), insbesondere Art. 21 DSG die Grenzen automatisierter Auswertungen – und damit auch von KI-gestützter Personalsuche.

Die Integration von KI im Personalmanagement, insbesondere durch generative Systeme hat das Potenzial, die Effizienz von Rekrutierungsprozessen grundlegend zu revolutionieren. Jedoch hängt der erfolgreiche Einsatz von KI von der Qualität und Fairness der zugrunde liegenden Prozesse ab. KI kann bestehende Voreingenommenheiten widerspiegeln oder gar verstärken, wenn sie auf verzerrten Daten basiert. Talentmanager:innen stehen somit vor der Herausforderung, Effektivität und ethische Standards in den Vordergrund zu stellen, wenn sie die Potenziale der KI nutzen.

Dr. oec. HSG Kathrin Neumüller ist Expertin im Bereich Mitarbeiter-Empowerment, Mitarbeiter-Inspiration und Purpose und Projektmanagerin beim Schweizer Marktforschungsinstitut ValueQuest, führend bei Mitarbeiterbefragungen, Kundenumfragen und Führungsfeedback. Nebenberuflich doziert Frau Neumüller im Weiterbildungsmaster (MAS Business Administration) an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW). Sie ist Keynote-Speakerin und Fachbuchautorin zu den Themen Führung, Marketing-Technologien und Mitarbeiter-Inspiration. Ausserdem verfügt sie über langjährige Erfahrung in der strategischen Managementberatung.   Thomas Bigliel ist Product Manager und Digitalisierungsexperte. Bigliel gründete und leitete mehrere Start-ups. Er ist Träger des renommierten Grimme Online Awards und Fachbuchautor zum Thema Digitalisierung. Er ist mit der Hochschule Luzern (HSLU) affiliiert und beschäftigt sich dort mit Human-Computer Interaction Design. Bigliel ist zudem Alt Grossrat des Kantons Graubündens.

Bibliografie:
Groß, M. (2023). Künstliche Intelligenz im Personalmanagement – Goldrausch im Spannungsfeld optimistischer Softwareanbieter und skeptischer Personalmanager. In KI für das Gute (S. 203–239). Springer International Publishing. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-22777-6_10

Postman, N. (2005). Amusing ourselves to death: Public discourse in the age of show business. Penguin.