Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz im Bewerbungsprozess – Möglichkeiten und Grenzen

KI-Software im Bewerbungsprozess, Roboter als Ansprechpartner – immer mehr Dienstleister bieten Recruitment-Methoden auf Basis von Künstlicher Intelligenz an. Einige große Unternehmen nutzen diese Dienstleistungen bereits, um ihre Personalauswahl zu vereinfachen.

KI in der Anwendung

L’Oréal, Unilever, Bayer – manche großen Konzerne setzen bereits auf KI-Anwendungen im Bewerbungsprozess.

Bayer zum Beispiel ist im Besitz mehrerer KI-Roboter. Sie begleiten Berufsbörsen und Uni-Absolventenkongresse. Dort stehen sie interessieren Studenten oder Berufserfahrenen als Ansprechpartner zur Verfügung. Sie sind mit eigener Persönlichkeit und mit ausgeklügeltem Algorithmus ausgestattet und können auf dieser Grundlage mit Bewerbern interagieren: Sie bekommen eine Anfrage, verarbeiten diese, analysieren den Sinn und geben eine passende Antwort. Online wird dieselbe KI als Chatbot auf der Bewerberseite eingesetzt. Potentielle Bewerber können dort Fragen zu Bayer als Arbeitgeber stellen, die von dem Chatbot beantwortet werden.

L’Oréal nutzt KI sogar, um die erste Phase des Bewerbungsprozesses, zum Beispiel für ein Praktikum im Konzern zu vereinfachen. Allgemeine Fragen an die Bewerber werden von einem Chatbot übernommen. Auf dieser Grundlage wird eine Vorauswahl getroffen, die es den HR-Verantwortlichen ermöglicht, sich auf die qualitativen Aspekte der Personalauswahl zu konzentrieren und den Bewerbungsprozess zu straffen.

Die Vorteile und Schwachstellen von KI im Recruitment

Informationen sind die Basis der Künstlichen Intelligenz. Ohne Daten kann sie nicht funktionieren. Auf Grundlage der Daten entsteht ein Algorithmus, der präziser wird, je mehr Informationen eingespeist werden.

KI macht keine Flüchtigkeitsfehler, ist nie müde oder unkonzentriert. Präzise koordiniert sie Termine, erfüllt Anforderungen und prüft Prozesse.

Doch kann sie wirklich einen Menschen in der Interaktion mit einem anderen Menschen ersetzen? Und: Kann sie sogar ohne Diskriminierung urteilen?

Eine funktionierende KI hat in der Tat einige Vorteile. Sie nimmt dem HR-Team Grundlagenarbeit ab und gibt ihnen so die Möglichkeit, sich auf qualitativer Ebene mit den Kandidaten auseinanderzusetzen.

Doch sie ist keineswegs frei von Fehlern und kann ebenso diskriminieren wie Menschen. Denn sie basiert auf den Datensätzen des Unternehmens. Werden in einer Firma vor allem Männer eingestellt und befördert, so lernt die Künstliche Intelligenz, dass „männlich“ ein gewünschtes Attribut ist – und bevorzugt Männer gegenüber Frauen im Bewerbungsprozess.

Doch es gibt für dieses Problem eine Lösung. In der Theorie kann Künstliche Intelligenz durchaus für mehr Fairness und damit für mehr Diversität beim Bewerbungsprozess sorgen. Wenn sie entsprechend programmiert ist.

Bewerbervideos in der KI-Analyse

Einige Anbieter stellen Unternehmen KI-Analysen von Bewerbervideos zur Verfügung.

Ziel dieser Methode: Vorurteilsfreie Vorstellungsgespräche durch KI. Auf Grundlage von Sprache, Gestik und Mimik der Bewerber erstellt die Software in Persönlichkeitsprofil des Bewerbers. Personaler sollen so Hinweise bekommen, ob ein Kandidat zu der Firma passt oder nicht. Eine systematische Testreihe des Bayrischen Rundfunks (BR) hat bei dieser Methode jedoch größere Mängel entdeckt. Nach der Recherche des BR hat sich herausgestellt, dass der Einsatz Künstlicher Intelligenz in diesem Fall fragwürdig erscheint.

Die Tests hatten gezeigt, dass die Persönlichkeitsbewertung stark von der Frisur, dem Outfit, der Qualität und dem Hintergrund des Videos abhängt.

Künstliche Intelligenz als Bewertungsmethode für das Verhalten von Menschen ist fehleranfällig. Einfache Arbeit rund um den Bewerbungsprozess können jedoch schon jetzt von KI übernommen werden und bieten HR-Abteilungen großes Potential. Besonders in den USA wird dieses Potential bereits vielfach genutzt.

Europäische Unternehmen bauen ebenfalls immer mehr auf diese Mittel. Doch: Die Künstliche Intelligenz ist immer nur so gut wie die ihr zur Verfügung gestellten Daten.