Gartner zur Personalsuche

Wie Künstliche Intelligenz den Recruiting-Prozess intelligenter macht

| Autor / Redakteur: Helen Poitevin, VP Analyst bei Gartner / Heidemarie Schuster

KI kann die Personalsuche nur ergänzen, nicht vollständig automatisiert durchführen.
KI kann die Personalsuche nur ergänzen, nicht vollständig automatisiert durchführen. (Bild: RS-Studios - stock.adobe.com)

Künstliche Intelligenz dringt in immer mehr Bereiche des Berufslebens vor und kann auch beim Recruiting eine Vielzahl an Vorteilen bieten, wenn sie angemessen eingesetzt wird. Gartner definiert Künstliche Intelligenz (KI) als eine Disziplin, die fortschrittliche Analyse- und logikbasierte Techniken, einschließlich Machine Learning (ML), einsetzt. Damit können Ereignisse so interpretiert werden, dass die Ergebnisse Entscheidungen unterstützen und die Basis für automatisierte Maßnahmen bilden.

Die Anwendungsfälle für KI erstrecken sich über den gesamten Bereich der Rekrutierung neuer Mitarbeiter. Bereits von Anfang an kann KI in Tools zur Arbeitsmarktanalyse, -beschaffung und für das Marketing angewendet werden.

Bei Technologien für das Human Capital Management (HCM) wird bereits seit einiger Zeit mit KI experimentiert, um die Lösungen innovativer zu gestalten. So soll die Effizienz der Personalabteilung gesteigert werden, gleichzeitig sollen auch die potenziellen Mitarbeiter bessere Erfahrungen machen. Im Human Capital Management werden vor allem speziell entwickelte KI-fähige Anwendungen eingesetzt. Die Herausforderung ist dabei, die Anwendungen in eine bestehende HCM-Suite zu integrieren. Speziell entwickelte KI-Anwendungen konzentrieren sich in der Regel auf einzelne, hochspezialisierte Anwendungsfälle.

Die Erwartungen sind dabei teils noch überzogen – die folgende Gegenüberstellung zeigt, was Personalabteilungen tatsächlich von KI bereits erwarten können:

  • Erwartung: Eine KI-Anwendung findet, wählt und stellt automatisch die Person ein, die am besten für den jeweiligen Arbeitsplatz geeignet ist.
  • Realität: Die KI kann Informationen über Kandidaten automatisiert hinzufügen und ein Ranking als Input zur Entscheidungsfindung bereitstellen, um so die betriebliche Effizienz zu steigern.
  • Erwartung: Ein einzigartiges Frontend für jeden HR-Prozess: Beantwortung von Fragen, Bereitstellung von Erkenntnissen und Durchführung von Workflow-Schritten.
  • Realität: In den meisten Fällen wird ein automatisierter FAQ zu Fragen bereitgestellt.
  • Erwartung: Beratung zur Verbesserung des Feedbacks, zur Reduzierung von Ungenauigkeiten, zur Verhaltensanalyse sowie zur Automatisierung von Trainingsplänen.
  • Realität: Komplexe und noch unausgereifte Datenontologien, die im Kontext zu bewerten sind.

Neben überzogenen Erwartungen weckt KI auch einige Ängste: So befürchten gerade in Westeuropa und Nordamerika viele, dass KI-Systeme voreingenommen Entscheidungen treffen könnten. In der aktuellen Entwicklung wird jedoch großer Wert auf die Neutralität gelegt. Zudem haben die derzeitigen Use Cases nichts mit komplett automatisierten Entscheidungen zu tun.

In der Zukunft erwarten wir, dass die Self-Service-Information, also die Kommunikation mit Bots, weiterentwickelt wird und so HR-bezogene Fragen automatisiert beantwortet werden können. Das erfordert natürlich, dass die Bots entsprechend trainiert werden – und alles was der Bot nicht bearbeiten kann, umgehend an einen Menschen weitergeleitet wird.

Empfehlungen von Gartner

Zum Schluss noch einige Empfehlungen für Anwendungsentscheider, die sich auf die HCM-Technologie fokussieren:

  • Überprüfen und testen Sie die Einsatzbereitschaft von eingebetteten KI-Funktionen, die von bestehenden HCM-Technologieanbietern entwickelt werden.
  • Arbeiten Sie mit Data Scientists aus Ihrem Unternehmen zusammen, um Technologieanbietern komplexere HCM-Fragen zu stellen.
  • Stellen Sie sicher, dass alle Modelle oder Assets, die Sie auf einer bestimmten Technologieplattform aufbauen, wiederverwendet und exportiert werden können. Sie könnten sich entscheiden, irgendwann den Technologieanbieter zu wechseln, also denken Sie von Anfang an über Wiederverwendung und Portabilität nach.
  • Beginnen Sie mit Anwendungsfällen, die sich auf die Benutzer- und Prozesseffizienz konzentrieren und lassen Sie dabei das Risiko nicht außer Acht, dass sich einige Anwendungen für die Benutzer "unangenehm" anfühlen können. Parallel dazu sollten Sie intern die Fähigkeiten aufbauen, Fragen und Probleme der digitalen Ethik anzugehen.
  • Investieren Sie in KI-Fähigkeiten, die auf die Lösung der wichtigsten Talentprobleme Ihres Unternehmens ausgerichtet sind. Dies kann eine der folgenden sein: Zu viele Kandidaten für zu wenige Positionen. Schwierigkeiten bei der Suche nach spezialisierten und seltenen Bewerbern

KI kann viele Vorteile bringen, wenn sie beim Unternehmen zielgerichtet eingesetzt wird. Gleichzeitig kann sie aber die Personalsuche nur ergänzen, nicht vollständig automatisiert durchführen. Daher ist es wichtig die Anwendungsgebiete genau zu definieren, in der der Einsatz für das Unternehmen Sinn macht.

Helen Poitevin ist Vice President Analyst bei Gartner und Autorin dieses Beitrags.
Helen Poitevin ist Vice President Analyst bei Gartner und Autorin dieses Beitrags. (Bild: Gartner)

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