Kollege Roboter übernimmt morgen (nicht) ihr Assessment

BION Mai

Die Wunder der Digitalisierung scheinen mehr und mehr die Arbeit des Menschen zu ersetzen. Diese Entwicklung macht auch vor HR nicht halt. Insbesondere mit Blick auf die Personalauswahl gibt es zahlreiche Beispiele für den Einsatz digitaler Verfahren und Instrumente. Die Frage, die sich zunehmend stellt: Sind künstlich intelligente Maschinen die besseren Recruiter?

Von Ruben Grasemann

Digitalisierung spielt mehr und mehr auch in Personalauswahlverfahren eine Rolle. Es gibt diesbezüglich einige prominente Beispiele: Amazons KI-Einsatz im Recruiting sowie die vollmundige Ankündigungen von Unternehmen wie Precire, traditionelle Einstellungstests mit Hilfe von KI durch schnellere und validere Verfahren zu ersetzen, haben unter anderem mediale Aufmerksamkeit erhalten. Die Frage, die sich zunehmend stellt: Sind künstlich intelligente Maschinen die besseren Recruiter?

Um diese Frage zu beantworten, werfen wir zunächst einen Blick auf die Gegenwart des Personal Assessments. Um zur Potenzialaussage zu kommen, nutzen geschulte Beobachter heute kompetenz-basierte, strukturierte Interviews und Ergebnisse, beispielsweise aus Arbeitssimulationen, Rollenspielen und Konzeptionsaufgaben (Melchers et al., 2020). Auch online durchgeführte Leistungs- und Persönlichkeitstests werden ergänzend eingesetzt. Laut Lochner & Preuß (2018) befinden wir uns bereits heute „am Übergang in die Zukunft“, denn Interviews werden bereits digital und remote und teilweise schon seit Jahren zeitversetzt angewendet. Der Fokus der Wissenschaft in Bezug auf zukünftige Assessments richtet sich nun verstärkt auf das Thema der Künstlichen Intelligenz (KI).

Erkennen von Datenmustern

Unter KI verstehen wir die Befähigung von Maschinen zum menschlichen Denken, Entscheiden und Handeln (Lochner & Preuß, 2018). Dafür erlernen Maschinen die Erkennung von Datenmustern und nutzen diese zur Prognose künftiger Ereignisse (Lochner & Preuß, 2018). Als treibende Faktoren hinter der Nutzung künstlicher Intelligenz im Unternehmenskontext sehen Davenport und Ronanki (2018) unter anderem die Automatisierung komplexer Unternehmensprozesse und den Erkenntnisgewinn durch die Datenanalyse.

Ziel der Unternehmen ist es, bestehende Produkte zu verbessern und weiterzuentwickeln, bessere Entscheidungen zu treffen und Mitarbeitenden mehr Raum für kreative Arbeit zu geben, indem Routineaufgaben automatisiert werden (Davenport & Ronanki, 2018). Im Kontext von Assessments wird die Nutzung von künstlicher Intelligenz unter anderem in der Analyse von Lebensläufen und Anschreiben (Campion et al., 2016; Langer et al., 2018; Lochner & Preuß, 2018) und der automatischen Dekodierung von verbalem und nonverbalem Verhalten bedeutsam (Chamorro-Premuzic et al., 2016; Langer et al., 2018; Lochner & Preuß, 2018).

Mit der Frage der Analyse von Lebensläufen im Personal-Assessment befassten sich Campion et al. (2016), indem sie einer KI antrainierten einen menschlichen Auswerter zu emulieren. Sie kommen zum Schluss, dass die Maschine sich als genauso reliabel und valide, wie ihr menschliches Pendant erweist und betonen den finanziellen Nutzen, den eine solche Lösung mit sich bringt. In Bezug auf die KI-getriebene Auswertung von Bewerbungsanschreiben stellen Lochner & Preuß (2018) auf Basis vorangegangener Studien die These auf, dass auch diese ähnliche Übereinstimmung mit dem menschlichen Auswerter zeigen würde. Sie betonen allerdings den generellen Mangel an Befunden bezüglich der validen Vorhersage von Bewerbungsanschreiben auf den Berufserfolg und stellen in Frage „inwieweit Unternehmen künftig überhaupt noch Anschreiben verlangen“ (Kanning, 2016; Lochner & Preuß, 2018).

Analyse der Big Five-Dimensionen der Persönlichkeit

Für die Auswertung von Interviews transkribieren KIs heutzutage das gesprochene Wort und führen dann die Analyse durch (Lochner & Preuß, 2018). Neben Amazon, Google und Microsoft bietet beispielsweise IBM mit Watson eine derartige KI an, die die Analyse der Big Five-Dimensionen der Persönlichkeit mit den jeweilig dazugehörenden sechs Facetten ermöglicht (Costa & McCrae 1992; Lochner & Preuß, 2018). Andere Formen der Analyse von Interviews beschreibt Chamorro-Premuzic (2017) mit der vollautomatischen Aufnahme und Analyse von Sprachcharakteristiken, Gesichtsausdrücken und Körperbewegungen, die als valide Prädiktoren für Persönlichkeitszüge gelten. Auch in dieser Studie werden Objektivität, Reduzierung des Interviewer-Bias und Kosteneffizienz als mögliche Vorteile der KI-Nutzung genannt.

In Hinblick auf die Komplexität von Personal-Assessments lassen sich in unterschiedlichen Publikationen jedoch auch unterschiedliche Herausforderungen finden, die den Einsatz von KI erschweren. Langer et al. (2018) stellen fest, dass die Gefahr besteht, dass Bewerber die Algorithmen durchschauen können, auf denen die KI basiert. Entsprechend kann die KI manipuliert werden, indem zum Beispiel sehr viele positive Emotionswörter genutzt werden, um möglichst offen zu wirken.

Darüber hinaus wird KI am Beispiel von Menschen trainiert. So besteht an unterschiedlicher Stelle die Gefahr, dass die KI unabsichtlich menschliche Vorurteile erlernt, wodurch sexistische oder rassistische Urteile gefällt werden können. Von anderer Seite nähern sich Langer et al. (2019) als sie den Fokus auf das Erleben des Teilnehmers richten: Sie vergleichen in einer Studie mit 123 Teilnehmern Unterschiede in der Reaktion auf hochautomatisierte Interviews im Vergleich zu Interviews in Videokonferenzen. Im Kontext des Assessments stellten sie in Bezug auf die automatisierten Interviews negative Reaktionen und niedrigere Akzeptanz aufgrund von mangelnder wahrgenommener Fairness und sozialer Präsenz fest.

Effizientere und produktivere Recruiter

Im Laufe der Zeit hat sich herausgestellt, dass die Auswahlmuster, nach denen Amazons KI vorgegangen ist, sexistisch waren (Wilke, 2018). Und Experten warnen vor der Nutzung der Sprachanalyse von Precire (Przybilla, 2017). Die Implikationen der Wissenschaft für die Praxis sind eindeutig: Die KI ersetzt den Recruiter nicht. Und wie sieht es morgen aus? Die Wissenschaft ist sich einig, dass die KI im Recruiting Einzug halten wird, denn sie entwickelt sich zunehmend zu einem validen, reliablen und kostengünstigen Werkzeug, dass HR auf dem Weg hin zum strategischen Partner unterstützt (Lochner & Preuß, 2018).

Das ist aber kein Selbstläufer: Immer wieder betont die Wissenschaft Transparenz und Kontrollierbarkeit in der Umsetzung, auch im Sinne der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und der Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen (Lochner & Preuß, 2018). Obgleich die Schulung von Personalern in digitalen Kompetenzen essenziell ist, greift sie noch zu kurz, denn der Wandel zu KI-getriebenen Methoden muss ähnlich einem Change-Prozess professionell begleitet werden, um Reaktanzen abzubauen und die Vision zu verdeutlichen (Davenport & Romanki, 2018; Lochner & Preuß, 2018).

Lochner und Preuß (2018) zeigen sich optimistisch: „Recruiter werden durch automatisiertes Assessment (…) keineswegs überflüssig. Recruiter werden effizienter, produktiver und erfolgreicher werden.“ Klar muss dann aber auch sein, dass in der hochfunktionalen Symbiose aus menschlichem Beobachter und künstlich-intelligenter Maschine die Verantwortung des Menschen weiter steigt: In Bezug auf den ethischen Umgang mit Daten, in Bezug auf transparente Kommunikation und in Bezug auf den empathischen, zugewandten Umgang mit dem menschlichen Teilnehmer.

Quellen:

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