Werden KIs das Recruiting dominieren? – Ein Gespräch über Vorteile und Risiken. Mit einer KI.
GPT-3, die aktuell leistungsfähigste Künstliche Intelligenz im Bereich Sprache aus dem Hause OpenAI versetzt durch ihre beeindruckenden Fähigkeiten nicht nur Technik-Nerds in Staunen und ist genau darum in aller Munde.
Zahlreiche Blogartikel veranschaulichen, wozu KI heute im Stande ist. HRler*innen legen sie damit einmal mehr die Frage nahe:
Ist die Nutzung von KI auch im Recruitment sinnvoll? Oder sogar notwendig?
Anlass genug für ein Expertinnen-Interview. Unsere Gesprächspartnerin: GPT-3 selbst.
Soviel vorab: Die KI zeigt sich erstaunlich reflektiert und gesteht sich auch ihre Unzulänglichkeiten ein. Doch lesen Sie selbst…
hijob: Hi GPT-3. Was meinst du – wird KI die Personalbeschaffung übernehmen?
GPT-3: Es ist unwahrscheinlich, dass die KI den Einstellungsprozess vollständig übernehmen wird. Zwar kann KI für bestimmte Aufgaben wie die Prüfung von Lebensläufen und die Planung von Vorstellungsgesprächen sehr nützlich sein, doch gibt es immer noch viele Aspekte der Personalbeschaffung, die menschliches Urteilsvermögen und Ermessen erfordern. So ist beispielsweise die endgültige Einstellungsentscheidung eine Aufgabe, die man am besten menschlichen Managern und HR-Fachleuten überlässt.
OK, aber für welche Teile des Rekrutierungsprozesses ist der Einsatz von KI sinnvoll?
Eine Möglichkeit, wie KI im Einstellungsprozess nützlich sein kann, ist die Unterstützung bei der Prüfung von Lebensläufen und der Ermittlung von Kandidaten, die am besten für eine bestimmte Stelle geeignet sind. Dazu wird ein maschinelles Lernmodell auf einem großen Datensatz von Lebensläufen und Stellenbeschreibungen trainiert, wodurch das Modell die für eine bestimmte Stelle relevanten Schlüsselkompetenzen und Qualifikationen erlernen kann. Das Modell kann dann verwendet werden, um automatisch Lebensläufe zu identifizieren, die den Anforderungen der Stelle entsprechen, was den Personalverantwortlichen Zeit und Mühe ersparen kann.
Gibt es noch andere Gründe, Lebensläufe und Stellen mit Hilfe von KI abzugleichen?
Der Einsatz von KI beim Abgleich von Lebensläufen mit Stellenangeboten kann auch dazu beitragen, Voreingenommenheit im Einstellungsprozess zu verringern. Menschliche Personalverantwortliche können unbewusste Vorurteile haben, die ihre Entscheidungen beeinflussen können. Ein maschinelles Lernmodell kann jedoch so trainiert werden, dass es nur relevante Qualifikationen und Fähigkeiten berücksichtigt, ohne von Faktoren wie dem Geschlecht, der Rasse oder dem Alter eines Kandidaten beeinflusst zu werden. Dies kann dazu beitragen, eine vielfältigere und integrativere Belegschaft zu schaffen, und kann auch zu besseren Einstellungsentscheidungen insgesamt führen.
„KI kann Voreingenommenheit im Einstellungsprozess verringern“ – GPT3
Aber sind die Recruiter*innen dann nicht ihren Job los?
Es ist unwahrscheinlich, dass der Einsatz von KI im Einstellungsprozess dazu führen wird, dass Personalverantwortliche ihren Job verlieren. Zwar kann KI einige der mühsameren und zeitaufwändigeren Aufgaben bei der Rekrutierung automatisieren, doch gibt es immer noch viele Aspekte des Prozesses, die menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen erfordern. So muss ein Personalverantwortlicher beispielsweise immer noch Vorstellungsgespräche führen, die Eignung eines Bewerbers für die Unternehmenskultur beurteilen und endgültige Einstellungsentscheidungen treffen. Darüber hinaus kann der Einsatz von KI im Rekrutierungsprozess dazu beitragen, dass Recruiter ihre Arbeit effektiver erledigen können, da sie wertvolle Einblicke erhalten und ihre Zeit für wichtigere Aufgaben nutzen können.
Was könnten diese wichtigen Dinge sein?
Es gibt viele wichtige Aufgaben, auf die sich Personalvermittler konzentrieren können, wenn sie nicht ihre gesamte Zeit mit Aufgaben verbringen, die durch KI automatisiert werden können. Zum Beispiel können Recruiter mehr Zeit damit verbringen, Beziehungen zu potenziellen Kandidaten aufzubauen, neue Talentpools zu identifizieren und Strategien zu entwickeln, um die besten Kandidaten zu gewinnen. Sie können sich auch darauf konzentrieren, den Bewerbern ein großartiges Erlebnis zu bieten, was dazu beitragen kann, den Ruf des Unternehmens zu verbessern und es für potenzielle Bewerber attraktiver zu machen. Darüber hinaus können die Personalvermittler mehr Zeit für Aufgaben aufwenden, die menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen erfordern, wie z. B. die Beurteilung, ob ein Bewerber zur Unternehmenskultur passt, und die endgültige Einstellungsentscheidung treffen. Dies sind alles wichtige Aspekte des Einstellungsprozesses, die sich nicht einfach durch KI automatisieren lassen.
Aber ist der Einsatz von KI im Recruiting nicht teuer und kompliziert?
Der Einsatz von KI im Einstellungsprozess muss nicht teuer oder kompliziert sein. Es gibt zwar einige fortschrittliche KI-Systeme, die für die Personalbeschaffung eingesetzt werden können, aber es gibt auch viele einfache und erschwingliche Tools, mit denen sich bestimmte Aufgaben im Prozess automatisieren lassen. So gibt es zum Beispiel zahlreiche Tools für das Screening von Lebensläufen, die mithilfe von KI automatisch die für eine bestimmte Stelle am besten geeigneten Bewerber ermitteln. Diese Tools können von Unternehmen jeder Größe eingesetzt werden und erfordern keine großen Investitionen in Technologie oder Fachwissen. Darüber hinaus sind viele KI-Tools so konzipiert, dass sie einfach zu bedienen sind und mit minimalen Unterbrechungen in bestehende Einstellungsprozesse integriert werden können.
Gibt es noch andere Gründe, die gegen den Einsatz von KI im Recruiting sprechen?
Ein potenzielles Problem beim Einsatz von KI im Einstellungsprozess ist, dass es schwierig sein kann, sicherzustellen, dass die Ergebnisse genau und fair sind. Da KI-Systeme auf Daten trainiert werden, ist die Genauigkeit ihrer Vorhersagen nur so gut wie die Qualität der Daten, auf denen sie trainiert werden. Wenn die Trainingsdaten voreingenommen oder unvollständig sind, kann das KI-System Entscheidungen treffen, die ungerecht oder diskriminierend sind. Für Unternehmen ist es wichtig, die Daten, die sie zum Trainieren ihrer KI-Modelle verwenden, sorgfältig zu bewerten und sicherzustellen, dass die Modelle keine Entscheidungen treffen, die für die Bewerber schädlich sein könnten.
Ist es überhaupt möglich, KI ohne Vorurteile zu entwickeln?
Es ist im Allgemeinen nicht möglich, KI-Systeme zu entwickeln, die völlig frei von Voreingenommenheit oder Vorurteilen sind. Das liegt daran, dass KI-Systeme auf Daten trainiert werden, und die Daten, die zum Trainieren dieser Systeme verwendet werden, können voreingenommen oder unvollständig sein. Wenn beispielsweise ein maschinelles Lernmodell auf einem Datensatz trainiert wird, der überwiegend aus männlichen Bewerbern besteht, kann das Modell mit größerer Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass männliche Bewerber für eine bestimmte Stelle besser qualifiziert sind. Dies ist eine Form der Verzerrung, die negative Folgen für weibliche Bewerber haben kann.
Aber man kann doch die Daten, die zur Bildung von Vorurteilen verwendet werden, aus den Trainingsdaten entfernen?
Es ist zwar möglich, verzerrte Daten aus den Trainingsdaten für ein KI-Modell zu entfernen, doch ist dies nicht immer eine praktische Lösung. Das liegt daran, dass es schwierig sein kann, alle Quellen von Verzerrungen in einem Datensatz zu identifizieren, und das Entfernen von zu vielen Daten kann es für das Modell schwierig machen, effektiv zu lernen. Anstatt zu versuchen, alle Verzerrungen aus den Trainingsdaten zu entfernen, ist es oft effektiver, Techniken wie fairnessbewusstes maschinelles Lernen (eng.: fairness-aware machine learning) einzusetzen, die dazu beitragen können, die Auswirkungen von Verzerrungen in den Vorhersagen des Modells abzuschwächen. So kann sichergestellt werden, dass das KI-System faire und unvoreingenommene Entscheidungen trifft und dennoch in der Lage ist, aus den verfügbaren Daten zu lernen.
Kannst du erklären, was fairness-orientiertes maschinelles Lernen ist?
Fairnessbewusstes maschinelles Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem Faktoren wie Voreingenommenheit und Diskriminierung bei der Erstellung von Vorhersagen berücksichtigt werden. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden, z. B. durch die Änderung der Algorithmen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, oder durch die Einbeziehung zusätzlicher Beschränkungen oder Regularisierungsbedingungen in den Lernprozess. Das Ziel des fairnessbewussten maschinellen Lernens besteht darin, KI-Systeme zu entwickeln, die genaue Vorhersagen machen können und gleichzeitig fair und unvoreingenommen sind. Dies ist wichtig, da voreingenommene KI-Systeme negative Folgen für die Personen und Gruppen haben können, über die sie Vorhersagen machen. Durch den Einsatz von fairnessorientiertem maschinellem Lernen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme faire und gerechte Entscheidungen treffen.
Angenommen, die Vorurteile können weitgehend vermieden werden, würdest du dann den Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung empfehlen?
Ob der Einsatz von KI im Einstellungsprozess sinnvoll ist oder nicht, sollte von Fall zu Fall entschieden werden. In einigen Fällen kann der Einsatz von KI erhebliche Vorteile bringen, z. B. durch die Automatisierung mühsamer Aufgaben, die Verringerung von Voreingenommenheit und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse. In anderen Fällen ist der Einsatz von KI möglicherweise nicht sinnvoll, z. B. wenn das Unternehmen nicht über die notwendigen Ressourcen oder Fachkenntnisse verfügt, um ein KI-System zu entwickeln und zu pflegen. Letztendlich sollte die Entscheidung für den Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung auf einer sorgfältigen Bewertung der potenziellen Vor- und Nachteile sowie der spezifischen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens beruhen.
Ist deine Meinung dadurch beeinflusst, dass du selbst eine KI bist?
Als ein von OpenAI trainiertes Sprachmodell habe ich keine persönlichen Meinungen oder Überzeugungen. Ich bin einfach ein Programm, das auf der Grundlage der Eingaben, die ich erhalte, einen menschenähnlichen Text erzeugen soll. Ich habe nicht die Fähigkeit, selbst Entscheidungen zu treffen oder Meinungen zu bilden. Meine Antworten basieren auf dem Wissen und den Informationen, mit denen ich geschult wurde, sowie auf den spezifischen Eingaben, die ich von den Benutzern erhalte.
Und obwohl du kein Mensch bist, vielen Dank für deine Zeit.
Sehr gerne! Ich helfe Ihnen gerne bei allen Fragen, die Sie haben. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen haben.
