Herausforderungen bei der Verwendung von KI im HR

Zusammenfassung

Die Künstliche Intelligenz (KI) bietet das Potenzial, die Abläufe in der Beschaffung grundlegend zu verändern, indem sie sowohl die Effizienz steigert als auch Verzerrungen reduziert. Allerdings birgt der Einsatz von KI in der digitalen Beschaffung erhebliche Schwierigkeiten, wie beispielsweise die Sicherstellung von Gerechtigkeit, die Vermeidung von Voreingenommenheit, der Schutz von Daten und Datensicherheit, sowie die Berücksichtigung von ethischen Belangen. In diesem Artikel wird ein umfassender Überblick über die Vorzüge und Begrenzungen der KI-unterstützten digitalen Beschaffung geboten und die Hürden, die Unternehmen zu überwinden haben, wenn sie sicherstellen möchten, dass diese Technologie verantwortungsbewusst und ethisch einwandfrei eingesetzt wird, werden diskutiert. Der Artikel schließt mit der Erkenntnis, dass KI das Potenzial besitzt, den Beschaffungsprozess deutlich zu optimieren, allerdings muss sie mit Bedacht und unter Berücksichtigung der zahlreichen Herausforderungen, die ihre Anwendung mit sich bringt, eingesetzt werden.

Einführung

Die Rekrutierung mit künstlicher Intelligenz (KI) bezieht sich auf den Einsatz von Technologien der künstlichen Intelligenz im Rekrutierungsprozess, einschließlich der Suche, des Screenings und der Auswahl von Kandidaten [1].

Der Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung bietet mehrere potenzielle Vorteile, wie z. B. eine höhere Effizienz, weniger Voreingenommenheit und eine bessere Erfahrung der Bewerber [2]. Beispielsweise können KI-basierte Tools sich wiederholende Aufgaben wie das Screening von Lebensläufen und den Abgleich von Bewerbern automatisieren, wodurch

Personalverantwortliche mehr Zeit für strategischere Aufgaben haben [3]. Darüber hinaus können KI-Tools auch in vielerlei anderer Hinsicht hilfreich sein.

KI hat die Entwicklung der elektronischen Personalbeschaffung in den letzten Jahren erheblich beeinflusst und die Art und Weise verändert, wie Unternehmen ihre Mitarbeiter einstellen und verwalten.

Einer der wichtigsten Beiträge der KI zur elektronischen Personalbeschaffung ist die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, wie die Sichtung von Lebensläufen, der Abgleich von Bewerbern und die Planung von Vorstellungsgesprächen. Dadurch konnten Unternehmen Zeit und Mühe sparen, da KI-Algorithmen große Datenmengen schnell verarbeiten und relevante Ergebnisse in einem Bruchteil der Zeit liefern können, die Menschen dafür benötigen würden. Darüber hinaus sind KI-Chatbots bei der elektronischen Personalbeschaffung sehr beliebt, da sie sofortige Antworten auf Bewerberanfragen geben und dazu beitragen, dass die Bewerber ein positives Erlebnis haben.

Ein weiterer wichtiger Beitrag der KI zur elektronischen Personalbeschaffung ist die Fähigkeit, Voreingenommenheit im Einstellungsverfahren zu beseitigen [4, 5]. KI-Algorithmen können Bewerber auf der Grundlage vordefinierter Kriterien wie Fähigkeiten, Erfahrung und Qualifikationen bewerten und so eine objektivere Beurteilung als menschliche Personalverantwortliche vornehmen. Dies hat das Potenzial, Diskriminierung deutlich zu verringern und die Vielfalt in der Belegschaft zu fördern. Darüber hinaus kann KI auch dazu beitragen, dass die richtigen Bewerber auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten, Interessen und Karriereziele mit den richtigen Stellen zusammengebracht werden. Dies erhöht die Arbeitszufriedenheit, verringert die Fluktuation und verbessert das Engagement der Mitarbeiter.

Es scheint also klar zu sein, dass KI durch die Automatisierung sich wiederholender und zeitaufwändiger Aufgaben erheblich zur Verbesserung von E-Recruiting-Prozessen beigetragen hat [6]. In naher Zukunft könnten KI-gestützte Chatbots sofortige Antworten auf Bewerberanfragen geben und so die Zeit der Personalverantwortlichen für strategischere Aufgaben freimachen. Darüber hinaus können KI-Algorithmen große Datenmengen analysieren, um die am besten geeigneten Kandidaten auf der Grundlage von Stellenanforderungen, Erfahrungen und Fähigkeiten zu ermitteln. Dies erhöht die Gesamteffizienz und -genauigkeit des Rekrutierungsprozesses, verringert den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Besetzung offener Stellen und verbessert die Erfahrung der Bewerber [7]. Darüber hinaus kann KI auch dazu beitragen, Voreingenommenheit zu beseitigen, indem sie eine objektive und faire Bewertung der Kandidaten auf der Grundlage vordefinierter Kriterien ermöglicht [8].

Der Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung wirft jedoch auch Fragen auf, wie das Potenzial für algorithmische Voreingenommenheit, ethische Überlegungen und den Verlust von menschlichem Urteilsvermögen und Einfühlungsvermögen im Auswahlprozess. KI-Systeme können Entscheidungen nur auf der Grundlage der Daten treffen, auf die sie trainiert wurden, und wenn diese Daten verzerrt sind, kann das KI-System verzerrte Ergebnisse liefern. Darüber hinaus gibt es ethische Erwägungen im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI bei der Personalauswahl, wie z. B. Transparenz und Rechenschaftspflicht, Datenschutz und Verantwortlichkeit für die von KI-Systemen getroffenen Entscheidungen.

Insgesamt hat die KI zwar das Potenzial, den Einstellungsprozess zu revolutionieren, aber es ist wichtig, die potenziellen Vor- und Nachteile dieser Technologie zu berücksichtigen und ihre Anwendung mit Vorsicht und Sorgfalt anzugehen.

Der Rest dieses Papiers ist wie folgt gegliedert: Im nächsten Abschnitt werden die Vorteile, Nachteile und verbleibenden Herausforderungen bei der Personalauswahl auf der Grundlage von KI-basierten Auswahlverfahren untersucht. Schließlich werden die wichtigsten Schlussfolgerungen, die aus dieser Arbeit gezogen werden können, im Detail beschrieben.

Stand der Technik

Vorteile

Zu den wichtigsten Vorteilen des Einsatzes von KI bei Einstellungsverfahren gehören die folgenden:

• Höhere Effizienz: KI-gestützte E-Recruiting-Systeme können sich wiederholende Aufgaben wie die Überprüfung von Lebensläufen und die Planung von Vorstellungsgesprächen automatisieren, so dass sich die Personalverantwortlichen auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.

• Verbesserung des Bewerbererlebnisses: KI kann ein personalisierteres und effizienteres Erlebnis für Arbeitssuchende bieten, zum Beispiel durch den Einsatz von Chatbots zur Beantwortung häufig gestellter Fragen.

• Bessere Entscheidungsfindung: KI-Algorithmen können Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Lebensläufen und Antworten auf Vorstellungsgespräche analysieren, um die besten Kandidaten für eine bestimmte Stelle zu ermitteln.

• Abbau von Voreingenommenheit: Indem subjektive menschliche Urteile aus dem Einstellungsprozess entfernt werden, kann KI dazu beitragen, unbewusste Voreingenommenheit abzubauen und die Vielfalt am Arbeitsplatz zu erhöhen.

• Höhere Kosteneffizienz: Die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Verbesserung der Effizienz des Beschaffungsprozesses können zu Kosteneinsparungen für Unternehmen führen.

Benachteiligungen

Allerdings gibt es auch eine Reihe von erheblichen Nachteilen:

• Fehlende menschliche Interaktion: KI-Systemen kann das Einfühlungsvermögen und die persönliche Note fehlen, die menschliche Interaktion mit sich bringt.

• Potenzielle Verzerrung: KI-Algorithmen sind nur so unvoreingenommen wie die Daten, auf denen sie trainiert werden, und wenn die Trainingsdaten Verzerrungen enthalten, wird das KI-System wahrscheinlich verzerrte Ergebnisse liefern.

• Technische Grenzen: KI-Systeme haben unter Umständen Schwierigkeiten, nicht standardisierte Lebensläufe zu verstehen und zu verarbeiten oder einzigartige Qualitäten zu erkennen, die einen Kandidaten für eine Stelle geeignet machen könnten.

• Mangelnde Transparenz: Die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen können schwer nachvollziehbar sein, was zu Fragen der Verantwortlichkeit und Fairness führt.

• Vorlaufkosten: Die Implementierung eines KI-gesteuerten E-Recruiting-Systems kann kostspielig sein, insbesondere für kleinere Unternehmen mit begrenzten Budgets.

• Widerstand gegen Veränderungen: Einige Personalvermittler können sich gegen den Einsatz von KI-Technologie sträuben, insbesondere wenn sie sich Sorgen um die Sicherheit

ihres Arbeitsplatzes oder die Auswirkungen auf ihre Arbeitsbelastung machen.

Verbleibende Herausforderungen

Daraus ergeben sich die folgenden verbleibenden Herausforderungen, mit denen sich die Wissenschaft und die Industrie in den kommenden Jahren befassen sollten:

• Gewährleistung von Fairness und Vermeidung von Vorurteilen: KI-Algorithmen können bestehende Vorurteile in der Gesellschaft und in Organisationen aufrechterhalten, daher ist es wichtig, diese Vorurteile sorgfältig zu überwachen und zu beseitigen.

• Wahrung des Datenschutzes und der Datensicherheit: Die Gewährleistung der Sicherheit und des Schutzes der während des Einstellungsverfahrens erhobenen personenbezogenen Daten ist von wesentlicher Bedeutung.

• Verbesserung der Genauigkeit: KI-Systeme können Fehler machen oder ungenaue Ergebnisse liefern, insbesondere bei komplexen oder nuancierten Entscheidungsaufgaben.

• Behandlung ethischer Fragen: Der Einsatz von KI im Einstellungsverfahren wirft ethische Fragen zu den Auswirkungen auf Arbeitsplätze, die Privatsphäre und die Rechte des Einzelnen auf.

• Integration in bestehende Systeme: Die Integration von KI-Systemen in bestehende HR- Systeme und -Prozesse kann eine Herausforderung sein, insbesondere für große Organisationen.

• Transparenz gewährleisten: Es ist wichtig, dass KI-Systeme transparent und erklärbar sind, um Vertrauen und Verantwortlichkeit zu erhalten.

Schlussfolgerungen

Abschließend können wir feststellen, dass KI-unterstützte digitale Beschaffung das Potential hat, die Effizienz und Wirksamkeit der Beschaffungsprozesse erheblich zu steigern. Es ist jedoch essenziell, die Herausforderungen und Limitierungen dieser Technologie sorgfältig zu bedenken, um einen verantwortungsbewussten und ethisch korrekten Einsatz sicherzustellen. KI-Algorithmen müssen transparent, gerecht und akkurat sein, um Vertrauen und Verantwortlichkeit zu fördern. Zudem ist es von großer Bedeutung, den Schutz von Privatsphäre und die Sicherheit personenbezogener Daten, die während des Einstellungsprozesses erhoben werden, sorgfältig zu gewährleisten.

KI-unterstützte digitale Personalbeschaffung hat das Potential, die Art und Weise, wie Unternehmen Personal rekrutieren und einstellen, zu revolutionieren. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, diese Technologie mit Umsicht einzusetzen und die möglichen Auswirkungen auf Arbeitsplätze, Privatsphäre und individuelle Rechte sorgfältig abzuwägen. Wenn Unternehmen diese Herausforderungen umsichtig angehen, können sie die vielfältigen Vorteile der KI-unterstützten digitalen Personalbeschaffung nutzen, während sie gleichzeitig sicherstellen, dass diese verantwortungsbewusst und ethisch korrekt eingesetzt wird.

Referenzen

[1] Mike Abia, Irwin Brown: Conceptualizations of E-recruitment: A Literature Review and Analysis. I3E (2) 2020: 370-379.

[2] Bowen Hui, Eileen Wood, Carlos Khalil: An Analysis and Evaluation of the Design Space for Online Job Hunting and Recruitment Software. HCI (22) 2021: 365-383.

[3] Jorge Martinez-Gil: An Overview of Knowledge Management Techniques for e-Recruitment. J. Inf. Knowl. Manag. 13(2) (2014).

[4] Weiwen Leung, Zheng Zhang, Daviti Jibuti, Jinhao Zhao, Maximilian Klein, Casey Pierce, Lionel Robert, Haiyi Zhu: Race, Gender, and Beauty: The Effect of Information Provision on Online Hiring Biases. CHI 2020: 1-11.

[5] Manish Raghavan, Solon Barocas, Jon M. Kleinberg, Karen Levy: Mitigating bias in algorithmic hiring: evaluating claims and practices. FAT* 2020: 469-481.

[6] Jorge Martinez-Gil, Alejandra Lorena Paoletti, Klaus-Dieter Schewe: A Smart Approach for Matching, Learning and Querying Information from the Human Resources Domain. ADBIS (Short Papers and Workshops) 2016: 157-167.

[7] Jorge Martinez-Gil, Alejandra Lorena Paoletti, Gábor Rácz, Attila Sali, Klaus-Dieter Schewe: Accurate and efficient profile matching in knowledge bases. Data Knowl. Eng. 117: 195-215 (2018).

[8] Eleanor Drage, Kerry Mackereth: Does AI De-Bias Recruitment?: Race, Gender, and AI's 'Eradication of Differences Between Groups'. AIES 2022: 237.