Interview mit Prof. Dr. Uwe Kanning, Hochschule Osnabrück

„Derzeit ist der KI-Einsatz in der Personalwirtschaft kaum sinnvoll“

| Autor / Redakteur: Ariane Rüdiger / Nico Litzel

Prof. Dr. Uwe Kanning, Professor für Wirtschaftspsychologie an der Hochschule Osnabrück
Prof. Dr. Uwe Kanning, Professor für Wirtschaftspsychologie an der Hochschule Osnabrück (Bild: Kanning/Hochschule Osnabrück)

Prof. Dr. Uwe Kanning, Professor für Wirtschaftspsychologie an der Hochschule Osnabrück, beschäftigt sich seit Jahren wissenschaftlich mit dem Thema Personalmanagement. BigData-Insider sprach mit ihm über den Einsatz algorithmischer Methoden im Personalmanagement und besonders bei der Personalakquise.

BigData-Insider: Prof. Kanning, derzeit schmücken sich immer mehr Softwaretools für den Personalbereich mit der Behauptung, sie würden ihre Effizienz und Treffsicherheit durch KI steigern. Würden Sie dem aus wissenschaftlicher Sicht zustimmen?

Kanning: Zunächst einmal habe ich keinen vollständigen Überblick über das, was am Markt angeboten wird, es wird ja ständig auch Neues entwickelt. Zudem sind die Bereiche des Personalmanagements sehr vielfältig. Ich sehe den Einsatz von Algorithmen und besonders Big Data insgesamt jedoch sehr kritisch, wenn es um die Personalauswahl und die Messung von Eigenschaften geht

Warum?

Kanning: Zunächst ist es nach bisherigem Wissen nicht so, dass allgemeine Persönlichkeitsmerkmale unbedingt viel darüber aussagen, wie erfolgreich jemand eine bestimmte Position ausfüllen kann. Vielmehr bewegt sich die Korrelation zwischen persönlichen Merkmalen wie Extraversion, Offenheit, Gewissenhaftigkeit und Verträglichkeit mit dem Stellenerfolg bei sehr günstiger Betrachtung im Bereich zweistelliger Werte mit einer Eins davor. Ein Beispiel: Eine amerikanische Meta-Studie aus dem Jahr 2011, in der viele Einzelstudien zusammengefasst wurden ergab, dass emotionale Stabilität den Berufserfolg nur zu rund zwei Prozent und Gewissenhaftigkeit zu etwa fünf Prozent vorhersagen kann. Tools, die herausfinden sollen, ob Bewerber oder Bewerberinnen bestimmte allgemeine Persönlichkeitsmerkmale aufweisen, können also von vorn herein nur einen sehr geringen Beitrag zur Feststellung der beruflichen Eignung leisten.

Zu dem ganzen Feld gibt es derzeit sehr wenig Studien, die wissenschaftliche Qualitätskriterien erfüllen. Aber es kann natürlich sein, dass irgendwann einmal ausreichend viele und gute Studien entwickelt und durchgeführt werden, die etwas anderes belegen, um diese Auffassung zu revidieren.

Sind Softwarewerkzeuge denn überhaupt in der Lage, Persönlichkeitsmerkmale verlässlich festzustellen?

Kanning: Ich möchte das am Beispiel von Sprachanalyse zeigen. Es gibt Unternehmen, die behaupten, sie könnten anhand eines beliebigen gesprochenen Textes von etwa einer viertel Stunde Länge mithilfe lernfähiger KI-Algorithmen herausfinden, welche Persönlichkeitsmerkmale eine Person hat. Tatsächlich scheint etwas dran zu sein, dass die Stimme es ermöglicht, mittels geeigneter Software solche Merkmale herauszufinden, das lässt sich auch anhand von Studien belegen. Nur hat die Sache mehrere Haken: Erstens wurden die Daten zu den entsprechenden Validierungsstudien des kommerziellen Anbieters fertig an eine Hochschule zur Auswertung gegeben, die Wissenschaftler dort haben sie also nicht selbst erhoben. Allein das verletzt schon die strengen Standards seriöser Wissenschaft. Die Teilnehmer haben einerseits Texte gesprochen, die dann analysiert wurden und zusätzlich einen bewährten Fragebogen zur Ermittlung von mehreren Persönlichkeitsmerkmalen ausgefüllt. In der Studie, die in Buchform publiziert wurden, stellte sich heraus, dass Fragebögen und Software Übereinstimmungen bei der Diagnose von Persönlichkeitsmerkmalen zeigen.

Allerdings konnte die Software nur etwas mehr als die Hälfte der Ergebnisse der Fragebogentests liefern. Mit anderen Worten: Fragebögen sind wesentlich kostengünstiger und einfacher als ein KI-Tool, treffen aber dieselben Feststellungen, nur mit größerer Validität. Die KI-Kunden sollen also für schlechtere Prognosen mit einem umständlicheren Werkzeug mehr Geld bezahlen. Zudem genießen Big-Data-Methoden bei Bewerbern derzeit keinen besonders guten Ruf.

Gibt es weitere Beispiele?

Kanning: Ja, andere KI-Ansätze versuchen, die Bewerbungsanschreiben oder Motivationsschreiben zu analysieren. Das ist weitgehend sinnlos – man hat schließlich herausgefunden, dass mehr als zwei Drittel der Bewerber, nämlich 67 Prozent, ihre Bewerbung nicht mehr selbst verfassen, sondern sie aus vorformulierten Modulen im Internet zusammenklicken und nur noch ein wenig anpassen. Oder sie bemühen gleich einen Ghostwriter.

Und weiter wird tatsächlich versucht, aus den Fotos von Gesichtern Persönlichkeitsmerkmale herauszufiltern. Dazu werden auch die Forschungsbefunde von seriösen Wissenschaftlern, deren Resultate eigentlich genau das Gegenteil beweisen, namentlich die von Alexander Todorov, willkürlich uminterpretiert. Todorov hat gezeigt, dass es sich bei Analyseergebnissen, die beispielsweise behaupten, an den Gesichtszügen auf Fotos könne man Verbrecher erkennen, um Artefakte handelt. Sprich: Die Systeme wurden schlecht trainiert. Das hindert die Anbieter solcher Technologien nicht, wieder alte Kamellen wie die zu Recht verfemte Charakteranalyse anhand von Schädelformen und Gesichtszügen aus der Mottenkiste zu holen und zu verkaufen.

Warum schaffen es Anbieter, Unternehmen für solche Produkte zu begeistern?

Kanning: Das hat mehrere Gründe. Zum einen scheuen Anbieter manchmal auch vor üble Marketing-Tricks nicht zurück. Ein Anbieter mit der Sprachanalyse beispielsweise warb in den Medien groß angelegt damit, dass ein namhaftes Versicherungsunternehmen seine Dienste nutzt. Vor kurzem stellte sich heraus, dass dieses Versicherungsunternehmen das Softwareunternehmen zu 70 Prozent besitzt. Es betrieb also faktisch Eigenwerbung.

Zum anderen liegt die Entscheidungskompetenz in der Personalauswahl, oft nicht bei diagnostisch versierten Experten, sondern beim höheren Management oder den Fachvorgesetzten, die das Thema naturgemäß nicht in der Tiefe durchdringen. Hinzu kommt, dass die jungen, gut ausgebildeten Mitarbeiter, die den aktuellen Wissensstand von der Universität mitbringen, in den Unternehmen aus Senioritätsgründen meist nichts zu sagen haben. Sie müssen also schlechtere Methoden anwenden, weil die ranghöheren Mitarbeiter länger im Unternehmen sind und die Qualität der Verfahren schlicht nicht richtig einschätzen können. Das könnte sich ändern, wenn die heute jüngere Generation irgendwann ins Management vorrückt – sie verliert ja hoffentlich ihr Wissen nicht.

Wie kann man IT-Methoden sinnvoll beispielsweise bei der Mitarbeiterakquise verwenden?

Kanning: Eine wissenschaftlich sinnvolle, aber leider dennoch in Deutschland sehr selten eingesetzte Methode, besteht in einem Zwei-Schritte-Verfahren vor einer persönlichen Begegnung: Als erstes stellt man einen kurzen Fragebogen ins Internet, der für die Stelle relevante Qualifikationsmerkmale abfragt. Zum Beispiel Fremdsprachenkenntnisse, Auslandsaufenthalte, Studienabschlüsse und spezielle fachliche Qualifikationen, die für die Stelle erforderlich sind. Dafür braucht man weder einen klassischen Lebenslauf noch ein Foto oder ein Motivationsschreiben. Diese Fragebögen können nach festgelegten Regeln automatisch ausgewertet werden und eine erfolgversprechende Teilmenge von Bewerbern ausfiltern.

Diese Bewerber unterzieht man im zweiten Schritt einem Intelligenztest am Computer, statt sie mit Fragen nach ihren Hobbies, ihren persönlichen Stärken oder Schwächen und sonstigen für den jeweiligen Arbeitsplatz irrelevanten Themen zu befragen. Es hat sich nämlich erwiesen, dass das Abschneiden in einem Intelligenztest die spätere berufliche Leistung im Durchschnitt zu einem Viertel, also 25 Prozent, vorhersagen kann.

Damit nicht jemand anderes den Test für den Bewerber oder die Bewerberin ausfüllen kann, sollte man bei einem anschließenden Assessment Center oder sonstigen Vor-Ort-Auswahlverfahren noch einmal einen ähnlichen Test durchführen und prüfen, ob die Ergebnisse für die jeweilige Person kongruent sind. In den USA werden schon relativ viele Stellen mithilfe von Intelligenztests besetzt, hier sind sie sehr unüblich.

Unter welchen Umständen würden Sie den Einsatz von Big Data und KI bei der Personalauswahl empfehlen

Kanning: Derzeit fehlt es diesbezüglich an ausreichend durch valide Studien gesichertem Wissen darüber, ob solche Methoden tatsächlich Vorteile bringen. Deshalb würde ich den Einsatz derzeit überhaupt nicht empfehlen. Das kann sich aber mit der Zeit ändern. Jedes Verfahren, das man verwendet sollte einige Kriterien erfüllen: Es sollte wissenschaftlich nachweisbar valide bei der Messung von Indikatoren für die berufliche Leistung sein. Belegt werden muss dies unabhängig von seinem Anbieter. Es muss zweitens auch juristischen Einwänden standhalten, was bei möglicherweise einseitig oder mit falschem Material angelernten KI-Algorithmen nicht der Fall sein dürfte. Es muss drittens konform zu den Regeln des Datenschutzes sein. Letzteres ist zumindest bei Algorithmen, die Social-Media-Accounts oder alle möglichen verfügbaren Datenquellen ausforschen, zweifelhaft.

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