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Künstliche Intelligenz im Recruiting auf dem Vormarsch?

Müssen innerhalb eines Unternehmens offene Stellen besetzt werden, erscheint es sinnvoll, sich neben den herkömmlichen Recruitingmethoden über die Implementierung neuer Technologien in die Wertschöpfungskette des Personalbeschaffungsprozesses Gedanken zu machen. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) könnte zukünftig eine entscheidende Rolle spielen, die besten Mitarbeiter für das eigene Unternehmen zu gewinnen und somit die langfristige Wettbewerbsfähigkeit in Zeiten des Fachkräftemangels sicherzustellen. In einem vorherigen Beitrag wurden bereits drei mögliche Ausprägungsformen genannt, wie KI-Systeme im Recruiting seitens des Unternehmens sinnstiftend eingesetzt werden könnten:

  • Chatbot: Ein Chatbot ist ein KI-basiertes System, dass selbstständig mit den an den Vakanzen eines Unternehmens Interessierten einen schriftlichen Dialog führt, wie man ihn beim täglichen Chatten mit Freunden und Bekannten via Mobiltelefon bzw. Messenger-Diensten à la Whatsapp gewohnt ist. Dabei informiert der Chatbot neben den Stellenangeboten über das Unternehmen im Allgemeinen sowie die vorherrschende Arbeitskultur. Diese Konversation kann sowohl über die unternehmenseigene Website als auch auf sozialen Netzwerken wie LinkedIn oder Xing geführt werden. Gleichzeitig können Bewerber*innen ihre Bewerbungsunterlagen dem Chatbot überreichen, sodass ihnen diejenigen freien Jobs unterbreitet werden, die am besten mit dem eigenen Profil matchen. Neben der reinen Informationsgewinnung ist es zudem möglich, die eigenen Bewerbungsunterlagen über den Chatbot beim Unternehmen einzureichen, sofern man zu der Entscheidung gelangt ist, dass dieser als potenzieller Arbeitgeber für einen selbst infrage kommt.
  • Matching-Algorithmus: Ein sogenannter Matching-Algorithmus prüft die für eine Vakanz eingereichte Bewerbung in kürzester Zeit auf Passung und stellt damit die Entscheidungsgrundlage für die Recruiter*innen dar, ob es sinnvoll wäre, der Kandidatin bzw. dem Kandidaten für den weiteren Bewerbungsprozess zu berücksichtigen oder nicht. Abgesehen von dem zeitsparenden Aspekt besteht ein weiterer Vorteil des Machting-Algorithmus darin, dass er im Gegensatz zu menschlichen Recruiter*innen keine Gefahr läuft, sich nicht adäquat mit der Auswertung einer Bewerbung auseinanderzusetzen oder etwa Bewerber*innen zu benachteiligen, weil sie sich zu einem sehr frühen oder späten Zeitpunkt beworben haben. Das Matching-Tool könnte folglich in der Lage sein, die Nachteile der menschlichen Komponente zu eliminieren, die aus der beschränkten Informationsaufnahme- und Verarbeitungsfähigkeit resultieren.
  • Sprachanalyse: Mithilfe von KI können Bewerber*innen im Zuge der Vorselektion und besonders während der Interviews im fortgeschrittenen Recruitingprozess einer Persönlichkeitsanalyse unterzogen werden. Das System wertet dabei die sprachliche und rhetorische Gewandtheit aus, um auf die individuelle Persönlichkeit der Kandidat*innen zu schließen.

Allerdings generieren die vorgestellten Instrumente einem Unternehmen keinen entscheidenden Wettbewerbsvorteil, wenn die aktuell und in Zukunft auf dem Arbeitsmarkt Agierenden solche Systeme ablehnen. Um diese Frage zu beantworten, widmet sich unser Kollege Christopher Steines aktuell im Rahmen seiner Masterthesis der Akzeptanz von Chatbots und Matching-Algorithmen aus Sicht von potenziellen Bewerber*innen innerhalb des Bewerbungsprozesses. Im Zuge dessen führt er aktuell eine Umfrage durch, die sich zum einen damit befasst, inwiefern die Teilnehmenden als Kandidat*innen bereit wären, KI-basierte Systeme wie einen Chatbot selbst zu nutzen. Zum anderen soll die Frage beantwortet werden, ob die Teilnehmenden damit einverstanden wären, dass ein Matching-Algorithmus Entscheidungen innerhalb des Bewerbungsprozesses anstelle einer menschlichen Fachkraft der Personalabteilung trifft.

Während Sie im nächsten Blog erfahren, welche unterschiedlichen Faktoren Einfluss auf die KI-Systeme im Recruiting nehmen, befasst sich der dritte und letzte Teil der Beitragsreihe mit den Ergebnissen der Studie und den daraus generierten Erkenntnissen.