In der Recruiting-Welt ist künstliche Intelligenz (KI) ein großes Thema. Sie dient zwar in erster Linie dazu, bestimmte Phasen des Einstellungsprozesses zu automatisieren und effizienter zu gestalten, kann aber auch zur Förderung der Vielfalt beitragen. Durch den durchdachten Einsatz von KI lassen sich die Verzerrungen des klassischen Recruitings vermeiden: Einstellung von identischen Profilen, Überbewertung einzelner Kriterien usw. Die KI befreit Recruiter:innen von unterbewussten Vorurteilen und hilft ihnen, effizienter und heterogener zu rekrutieren.
Recruiting mit künstlicher Intelligenz: Was bringt das?
Künstliche Intelligenz (KI) kommt im Recruiting schon seit einigen Jahren zum Einsatz. Denn sie bietet zahlreiche Vorteile für Recruiter:innen, die effizienter und produktiver werden wollen.
Effizienteres Recruiting
Künstliche Intelligenz ist die Haupttechnologie hinter einigen HR-Lösungen. Sie erleichtert Recruiter:innen ihre Aufgaben, insbesondere durch die folgenden Funktionen:
- Screening einer großen Anzahl von Lebensläufen und/oder Profilen aus einem Pool von Bewerbenden
- Ermittlung der relevantesten Profile für eine Stellenausschreibung mithilfe eines Matching-Programms
Vorauswahl: Das einfache Lesen von Lebensläufen war gestern
Lange Zeit war das Lesen von Lebensläufen der erste Schritt zur Vorauswahl von Bewerbenden. Mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist es heute möglich, Hunderte von Bewerbungen in Sekundenschnelle zu analysieren und automatisch alle Informationen herauszufiltern, die für die Recruiter:innen relevant sind. Das bedeutet allerdings nicht, dass die KI das letzte Wort hat. Die Recruiter:innen behalten bei der Auswahl die Oberhand, aber sie werden angeleitet und sparen wertvolle Zeit.
Ein großer Vorteil im Dienste der Vielfalt: Kein Lebenslauf bleibt auf der Strecke, weil nicht genügend Zeit für die Analyse zur Verfügung steht. Alle Bewerbenden haben die gleichen Chancen, in die Vorauswahl zu kommen.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (auch „Machine Learning“) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Algorithmen ermöglicht, ihre Genauigkeit zu verbessern: Je mehr Daten sie verarbeiten, desto besser lernen sie daraus.
Künstliche Intelligenz und Diversität: Verzerrungen verhindern
Weniger Vorurteile im Bewerbungsverfahren
Vorurteile (wenn auch meist unbewusst) sind in jeder Phase des Einstellungsprozesses möglich. Besonders problematisch ist dies in den ersten Phasen des Bewerbungsverfahrens: beim Sourcing und bei der Sichtung der Bewerbungen.
Es besteht ein erhöhtes Risiko, dass bestimmte Profile nicht in die engere Auswahl kommen. So kann es passieren, dass Ihnen die perfekte Person für ein laufendes Einstellungsverfahren entgeht. Und womöglich wird sie nicht einmal in den Talent Pool aufgenommen, um bei einer künftigen Stellenausschreibung berücksichtigt zu werden.
Ohne Subjektivität, sei es in Bezug auf Bildung und Abschluss, Geschlecht, Alter, Branche usw., lässt sich der Einstellungsprozess komplett neu erfinden. Gerade in Zeiten des Bewerbermangels ist das interessant.
Mehr Vielfalt im Bewerberpool
Viele Recruiter:innen geben zu, dass sie sich bei der Durchsicht von Bewerbungen tendenziell auf bestimmte Profile konzentrieren, die häufig bereits bekannten Profilen ähneln (Kolleg:innen, Partner:innen, ehemalige Bewerbende usw.).
Profile, die im Vergleich zu bestehenden Mitarbeitenden origineller sind, haben dann weniger Chancen, ausgewählt zu werden. Dabei wären sie es, die den Kompetenz-Mix mitbringen würden, den ein Unternehmen braucht.
Diese vielfältigen und einzigartigen Kompetenzen, gleich ob Soft oder Hard Skills, werden im Vorstellungsgespräch sichtbar und vermutlich auch geschätzt. Ein weiterer Grund, sich bei der Vorauswahl der Bewerbungen keine Türen mehr zu verschließen.
Wie kann man künstliche Intelligenz besser nutzen, um Recruiting und Vielfalt zu verbinden?
Erklären Sie der künstlichen Intelligenz, was „gute Bewerbende“ sind
Was macht „gute Bewerbende“ aus? Das ist schwer zu sagen. Es kommt u. a. auf das Unternehmen, die Position, die Branche, die Teamorganisation und die Ziele an. Das Leistungsspektrum und die Auswahlkriterien müssen daher vor dem Bewerbungsverfahren von dem:der Recruiter:in und der einstellenden Führungsperson definiert werden.
Künstliche Intelligenz ist erst dann wirklich eine Hilfe, wenn sie über genügend Informationen verfügt, um die verschiedenen Profile zu analysieren und zu sortieren. KI ist nur so gut wie die Daten, die man ihr zur Verfügung stellt.
Verfassen von Stellenanzeigen mit Fokus auf Diversität
Damit das Matching zwischen den Bewerbungen und den Stellenanzeigen richtig funktioniert und die künstliche Intelligenz eine Vielfalt an Profilen zur Auswahl hat, muss beim Verfassen der Stellenanzeigen auf bestimmte Dinge geachtet werden.
Verzerrungen können bereits beim Verfassen der Stellenanzeige entstehen.
In der Stellenausschreibung sollten einige Anforderungen bzw. Formulierungen vermieden werden, wie zum Beispiel:
- eine bestimmte Staatsangehörigkeit
- die Anforderung, dass eine Sprache die „Muttersprache“ sein muss
- eine bestimmte Universität
- eine Stellenbezeichnung, die nur an männliche oder weibliche Personen gerichtet ist
- ein zu starres lexikalisches Feld bezüglich der Erfahrung: „Senior“, „erfahren“
- …
Fokus auf Soft Skills für mehr Vielfalt bei den Bewerbenden
Badr BOUSSABAT, Autor und Dozent zum Thema KI und Vorsitzender der NGO AI TOGETHER, meint: „Künstliche Intelligenz erhöht die menschliche Verantwortung im Einstellungsprozess, denn sie legt dank der Daten mehr Informationen zugrunde […]. Dadurch haben Recruiter:innen die Möglichkeit, den Interviews mit den Bewerbenden mehr Aufmerksamkeit zu schenken. Mit anderen Worten: Die KI erhöht das Zeitvolumen, das den Recruiter:innen zur Analyse der Soft Skills zur Verfügung steht.“
Recruiter:innen können sich dank künstlicher Intelligenz wieder auf ihre menschliche Rolle besinnen und in Vorstellungsgesprächen vielfältigere Profile entdecken, die sie dann analysieren und in die engere Wahl ziehen können – oder auch nicht.
Die Ermittlung der besten Profile anhand ihrer Soft Skills kann auch durch andere Technologien wie Video-Recruiting erfolgen.
Immer einen Schritt voraus: Setzen Sie auf prädiktives Recruiting
Einige KI-Technologien können durch eine prädiktive Recruiting-Technologie ergänzt werden.
In der prädiktiven Analyse werden frühere Daten genutzt, um künftige Trends vorherzusagen. Recruiting-Tools können mithilfe prädiktiver Analysen die Wahrscheinlichkeit ermitteln, dass ein:e Bewerber:in in der Position auf der Grundlage seiner Erfahrungen, Fähigkeiten und Interessen erfolgreich sein wird. Es können auch andere Aspekte analysiert werden, zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, dass ein:e Bewerber:inr in die Unternehmenskultur passt.
Für die prädiktive Analyse werden verschiedene Arten von Tests herangezogen, unter anderem Eignungstests, Persönlichkeitstests und Kompetenztests.
Dieser Schritt kann nach der erfolgreichen Umsetzung einer diversitätsorientierten Recruiting-Strategie mithilfe von künstlicher Intelligenz erfolgen.
