Kommentar von Andreas Irmer, Cegid Recruiting – wie fair kann Künstliche Intelligenz wirklich sein?

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Die wichtige Botschaft gleich zu Beginn: Automatisierung und KI-Technologien im Personalwesen unterstützen menschliche Recruiter, ersetzen sie aber nicht. Der persönliche Einfluss von Personalverantwortlichen ist nach wie vor unersetzlich. Eine gute Balance aus vollautomatisierten Prozessen und menschlicher Interaktion ist entscheidend für Erfolg im Recruiting. Ziel ist der ethisch verantwortungsvolle Einsatz von KI-Technologien.

Doch der Reihe nach. Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert in verschiedenen Geschäftsbereichen die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Prozesse gestalten und optimieren. Im Recruiting, einem Kernbereich des Personalmanagements, verändern KI-Technologien die traditionellen Methoden der Talentakquise und -bewertung grundlegend. Dabei spielt vor allem die generative KI eine zentrale Rolle, die auf Technologien wie Machine Learning und Deep-Learning-Modellen basiert. Sie erkennt Muster in großen Datenmengen und generiert selbstständig Inhalte.

Welche Chancen der Einsatz von KI im Recruiting bietet, aber auch welche Herausforderungen damit einhergehen, wird im folgenden Beitrag erläutert.

Die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI im Recruiting

Datenanalyse, Optimierung von Stellenanzeigen, Matching und Assessment, Chatbots oder Bewerberinterviews: Die Einsatzszenarien für generative KI im Recruiting sind vielfältig. Der Anspruch ist es, Effizienz und Qualität der Personalbeschaffung zu steigern.

Eine der einfachsten und häufigsten Anwendungen ist die Erstellung und Optimierung von Stellenanzeigen. KI kann diese anhand vorgegebener Parameter generieren oder bestehende Anzeigen optimieren, um sie für potenzielle Bewerber attraktiver zu machen und gleichzeitig eine breitere und vielfältigere Zielgruppe anzusprechen. Im Bereich Matching und Assessment bietet die generative KI die Möglichkeit, die Passgenauigkeit zwischen Bewerbern und Unternehmen zu verbessern. Durch den Einsatz von Algorithmen können Bewerberprofile effizient mit den Stellenanforderungen abgeglichen werden. So können Personalverantwortliche sicherstellen, dass die geeignetsten Bewerber in die engere Auswahl kommen.

Darüber hinaus kann KI in Assessment-Centern eingesetzt werden, um die Leistung der Bewerberinnen und Bewerber objektiv zu bewerten, z. B. durch die Analyse ihrer Antworten oder durch das Testen ihrer Fähigkeiten in simulierten Aufgaben. Damit rückt auch das Thema Soft Skills in den Fokus: Denn KI-Systeme sind in der Lage, nonverbale Signale wie Mimik, Gestik, Wort- und Tonwahl zu interpretieren, was zu einem umfassenderen Verständnis des einzelnen Bewerbers und einer besseren Kalibrierung der eigenen Wahrnehmungen führt.

Ein weiterer Anwendungsfall sind Chatbots, die auf generativer KI basieren. Sie können auf Karriereseiten eingesetzt werden, um häufig gestellte Fragen von Bewerbern in Echtzeit zu beantworten. Das verbessert nicht nur das Bewerbererlebnis, sondern entlastet auch das Personalmanagement von Routineanfragen.

Durch den Einsatz von KI in der Personalbeschaffung können Einstellungsverfahren nicht nur effizient, sondern auch fair und inklusiv gestaltet werden. KI-Systeme können so konfiguriert werden, dass demografische Merkmale wie Geschlecht, Alter oder ethnische Zugehörigkeit, die zu verzerrten Entscheidungen führen könnten, unberücksichtigt bleiben. Darüber hinaus tragen moderne KI-Lösungen dazu bei, den Bewerbungsprozess zu vereinheitlichen, indem sie sicherstellen, dass alle Bewerber dieselben Fragen beantworten und nach denselben Kriterien bewertet werden.

KI-Algorithmen spielen auch eine wichtige Rolle bei der Eliminierung sprachlicher Vorurteile (Jargon) in Stellenanzeigen. Sprachliche Vorurteile, die bestimmte Bewerbergruppen ausschließen könnten, werden so vermieden. Das trägt zu einem faireren Bewerbungsprozess bei und erweitert die Gruppe von Bewerbern, die sich angesprochen fühlen. Darüber hinaus ermöglichen KI-Systeme eine datengestützte Entscheidungsfindung, indem sie Muster und Trends in Bewerbungsdaten erkennen, die für menschliche Personalverantwortliche weniger offensichtlich sind. Das fördert eine objektivere Entscheidungsfindung, die auf den tatsächlichen Fähigkeiten und dem Potenzial der Bewerber beruht und nicht auf unbegründeten Annahmen oder Vorurteilen.

Herausforderungen bei der Nutzung von KI

KI hat also das Potenzial, den Einstellungsprozess effektiver und objektiver zu gestalten. Es gibt jedoch viele Bedenken hinsichtlich der Objektivität von KI-Systemen. Die „Fairness“ der KI hängt direkt von der Qualität der Daten ab, mit denen sie trainiert wird. Bei der Verwendung historischer Daten besteht die Gefahr, dass die KI unbewusst bestehende Diskriminierungsmuster reproduziert. Zudem sind viele KI-Modelle, insbesondere jene, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren, oft intransparent – sogenannte „Black Boxes“. Das erschwert es, das Zustandekommen von Entscheidungen nachzuvollziehen und Vorurteile zu identifizieren.

Ein weiteres Problem ist die Übergeneralisierung: KI-Systeme neigen dazu, übervereinfachte Muster zu erlernen, die eher auf korrelativen als auf kausalen Zusammenhängen beruhen. Dies kann zu Diskriminierung führen, etwa wenn Menschen aufgrund ihrer Postleitzahl oder anderer indirekter Indikatoren benachteiligt werden.

Schließlich gibt es oft unzureichende regulatorische und ethische Richtlinien für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen. Das kann dazu führen, dass Unternehmen nicht ausreichend kontrolliert und reguliert werden. Und bei allem Wunsch nach Objektivität: Gerade in Berufen, die starke zwischenmenschliche Fähigkeiten erfordern, sind emotional intelligente Interaktionen für die Bewertung von Kandidaten wichtig. Einer KI fällt es (noch) schwer, emotionale Nuancen in Bewerbungsgesprächen zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren.

Lösungsansätze und Tipps

Diskriminierung ist ein komplexes Thema, das unabhängig von technologischer Unterstützung im Recruiting existiert, da Menschen unbewusst zu Vorurteilen neigen. Da KI-Systeme von Menschen entwickelt und implementiert werden, können auch diese unbewusst eigene Vorurteile in die KI-Entwicklung einbringen.

Eine intensive Auseinandersetzung mit den Vor- und Nachteilen des Einsatzes von KI ist daher unerlässlich. Regelmäßige Überprüfungen und Korrekturen der Algorithmen auf mögliche Vorurteile sind entscheidend und erfordern sowohl interne als auch externe Expertise. Investitionen in die Weiterbildung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sind ebenso wichtig wie die Einhaltung von Compliance und die Gewährleistung von Transparenz durch klare interne Richtlinien. Abhängig von den Ressourcen eines Unternehmens kann es sinnvoll sein, eigene KI-Tools zu entwickeln und zu pflegen. Eine strukturierte Implementierung mit integrierten Feedbackschleifen kann dazu beitragen, mögliche negative Auswirkungen frühzeitig zu erkennen und abzumildern.

Eine mögliche Lösung für die Integration von KI könnten hybride Modelle sein, bei denen KI unterstützende Funktionen übernimmt, während (menschliche) Personalverantwortliche die letztendliche Entscheidungsgewalt behalten. Das könnte dazu beitragen, die Vorteile der KI zu nutzen und gleichzeitig ethischen Bedenken und der Bedeutung menschlichen Einfühlungsvermögens Rechnung zu tragen.

Es ist wichtig, dass sich alle Unternehmen darüber im Klaren sind, wie KI bereits jetzt die Personalvermittlungsbranche revolutioniert. Schon in wenigen Jahren könnte KI die Personalbeschaffung auf ein völlig neues Niveau heben und Bewerber objektiver beurteilen, als es Menschen möglich ist. Unternehmen, die sich nicht auf diese Veränderungen vorbereiten, laufen Gefahr, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verlieren.

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