Der klassische Rekrutierungsprozess ist zeitaufw\u00e4ndig und kann sich \u00fcber Monate hinziehen. Bewerbungen m\u00fcssen zuerst gesichtet und ausgewertet werden. Es folgen pers\u00f6nliche Gespr\u00e4che. Dass es auch schneller gehen kann, zeigen verschiedene Online-Tools. Die HR-Verantwortlichen geben das Anforderungsprofil in Matching-Plattformen ein und diese finden in k\u00fcrzester Zeit geeignete Kandidat*innen. Die ausgew\u00e4hlten Personen erhalten automatische Einladungen z.B. f\u00fcr ein erstes Videointerview. Viele Unternehmen setzen bereits auf Online-Bewerbungstools. Die k\u00fcnstliche Intelligenz aber wird bis jetzt weniger h\u00e4ufig eingesetzt. Im Anschluss an die Online-Bewerbungen k\u00f6nnen Programme die Daten scannen und z.B. Ausbildung oder Werdegang gewichten. Der Algorithmus erstellt dann eine Shortlist und schl\u00e4gt die Bewerbenden den Recruitern vor. Die Rekrutierungszeit aber auch der personelle Aufwand kann so massiv verkleinert werden. Ausserdem k\u00f6nnen sich die Personalverantwortlichen in dieser Zeit auf andere Dinge konzentrieren, z.B. auf die finalen Interviews.<\/p>\n
Aber nicht nur die Zeit- und Personalersparnis spricht f\u00fcr die k\u00fcnstliche Intelligenz, denn Rechner sind grunds\u00e4tzlich \u00abneutral\u00bb also emotionslos und vorurteilsfrei. Doch hier ist auch gleichzeitig der Haken. Alle Programme m\u00fcssen auch in naher Zukunft vom Menschen programmiert werden, der wiederum nicht vorurteilsfrei ist. Ausserdem ben\u00f6tigt jede k\u00fcnstliche Intelligenz eine Datengrundlage, von der sie lernen und Entscheidungen ableiten kann. Als Grundlage dienen bestehende Mitarbeitende oder Bewerbungsdossiers. Wurden in der Vergangenheit f\u00fcr eine h\u00f6here F\u00fchrungsposition vorwiegend M\u00e4nner eingestellt, lernt dies das System als positives Selektionskriterium. Es wird nun f\u00fcr F\u00fchrungspositionen auch vermehrt M\u00e4nner vorschlagen. Die Maschine lernt also und je nach Programmierung \u00abverschlimmert\u00bb der Algorithmus in Richtung verst\u00e4rkter Stereotype. Das w\u00fcrde dann mittelfristig zu einer noch ausgepr\u00e4gteren beruflichen Segregation des Arbeitsmarkts und de facto versch\u00e4rfter Chancenungleichheit f\u00fchren.<\/p>\n
Ein weiterer auf den ersten Blick nicht ersichtlicher Nachteil k\u00fcnstlicher Intelligenz im Rekrutierungsverfahren ist, dass nur Personen vorgeschlagen werden, die mit ihrem Profil online auffindbar sind. Ausserdem werden veraltete Begriffe z.B. im Zusammenhang mit einer l\u00e4nger zur\u00fcckliegenden Ausbildung oder einer Stellenbezeichnung oft nicht erkannt. Wiedereinsteiger*innen oder Personen mit nicht-gradlinigen Karrieren werden so oft nicht ber\u00fccksichtigt, obwohl sie von ihrer Qualifikation vielleicht auf eine Stelle passen w\u00fcrden.<\/p>\n
Wie finden Sie nun die richtigen Talente f\u00fcr Ihr Unternehmen? Zentral ist, dass die HR-Verantwortlichen die einzelnen Schritte im Rekrutierungsprozess genau anschauen und sich aus einer Diversity-Perspektive \u00fcberlegen, bei welchen Prozessschritten der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz sinnvoll ist und wo die Erfahrung von Rekrutierungsexperten\/innen \u00fcberlegen ist. Wenn Sie eine vielf\u00e4ltigere Belegschaft m\u00f6chten, k\u00f6nnen Sie z.B. die Tools so anpassen, dass dem Kriterium \u00abDiversit\u00e4t\u00bb Rechnung getragen wird. Erweitern Sie das Kriterium \u00abAusbildung\u00bb (z.B. statt nur Maschinenbau auch andere technische Ausbildungen) oder Erfahrungsjahre. Wie wirken sich solche Anpassungen auf die Bewerbungen aus? Sie k\u00f6nnen so Erfahrungen sammeln und der Rekrutierungsprozess wird qualitativ besser. Es bleibt weiterhin wichtig, dass die HR- und Linienverantwortlichen den finalen Entscheid f\u00e4llen, den Prozess aber mit k\u00fcnstlicher Intelligenz unterst\u00fctzen, um so die Effizienz zu steigern.<\/p>\n
Deshalb: Eine Kombination von Mensch und Maschine wird wichtig sein, wenn Rekrutierungsprozesse zu mehr Diversity & Inclusion in Unternehmen beitragen sollen.<\/p>\n
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