Robo-Recruiter Bewerberauswahl mit künstlicher Intelligenz

BAMBERG. Immer mehr Firmen setzen im Bewerbungsverfahren auf Künstliche Intelligenz. Dabei profitieren die Branchen auch vom „Tinder-Effekt“. Wir sprachen mit dem Bamberger Wirtschaftsinformatiker Tim Weitzel.

Herr Weitzel, der klassische 
Personaler kriegt immer mehr
 Konkurrenz durch intelligente 
Programme, sogenannte Robo-
Recruiter. Müssen sich Mitarbeiter 
in Personalabteilungen jetzt Sorgen um ihre Jobs machen? 

Tim Weitzel: Nein, ganz im Gegenteil. Für sie ist die Entwicklung eher positiv. Recruiter ertrinken heutzutage in Routinearbeit. Für strategische Projekte bleibt ihnen oft nicht genügend Zeit.

Und da kommt Künstliche Intelligenz gelegen? 

Weitzel: Wenn intelligente Programme helfen, eine Vorauswahl unter Bewerbern zu treffen, machen sie im Endeffekt nichts anderes, als ein normaler Personaler auch, der je nach Eignung der Bewerber einen A-, einen B- und einen C-Stapel bildet. Drei von vier Recruitern sagen, dass ihnen Algorithmen bei der Vorauswahl helfen können.

Gibt es bereits erste Erfahrungen mit der Nutzung von Computersystemen im Personalwesen? 

Weitzel: Ja, vor allem was die Schnelligkeit von Antworten und Reaktionen auf Anfragen und Bewerbungen angeht. Bewerber haben heutzutage eine enorme Erwartungshaltung, was die Schnelligkeit von Antworten angeht. Über 90 Prozent der Textnachrichten wie über Whatsapp werden innerhalb von nur drei Minuten gelesen und beantwortet.  

Das ist aber ein junges Phänomen. 

Weitzel: Früher, in der Zeit der Briefe, war es akzeptabel, eine Woche oder länger auf Antworten zu warten Service in der E-Mail-Zeit bedeutete dann maximal 24 Stunden. Heute ist das jedoch eine Ewigkeit. Wenn nicht gleich eine Antwort kommt – selbst wenn es nur eine automatische Empfangsbestätigung ist – denken viele, dass bei der Übermittlung etwas schiefgegangen ist. Und dann greifen sie mitunter wieder zum Telefonhörer und rufen an. Wenn ein Chatbot (Anm. d. Red.: ein Computerprogramm, das auf Internetseiten eingesetzt wird und mit dem sich Bewerber wie mit einem echten Menschen unterhalten können) einem Interessierten also hilft, gute und vor allem zuverlässige Antworten zu erhalten, dann spricht nichts dagegen, auch hier solche automatisierten Dialogsysteme einzusetzen. 

Haben sich Chatbots in der Branche schon etabliert? 

Weitzel: Derzeit noch nicht. Etwa drei bis vier Prozent der Unternehmen nutzen sie. Ich gehe aber davon aus, dass in drei Jahren fast jede größere Firma einen derartigen Chatbot zur Kommunikation in bestimmten Bereichen nutzen wird. Die Einstellung hat sich rapide gewandelt. Bis vor Kurzem galt es als praktisch unmöglich und sogar unethisch, persönliche Daten und IT-Plattformen zusammenzubringen. Das hat sich in den vergangenen Jahren drastisch geändert. Ich nenne das den „Tinder-Effekt“. Dating-Apps haben generell zu einem Umdenken geführt. 

Aber ethische Bedenken bestehen doch weiterhin. 

Weitzel: Die Frage der Verantwortung in diesem Bereich ist in der Tat hochinteressant. Und es ist auch wichtig, dass endlich wieder mal eine Ethik-Debatte geführt wird. Es geht dabei jedoch weniger um die Frage, ob es überhaupt vertretbar ist, bestimmte Personalvorentscheidungen von einer KI treffen zu lassen.


Sondern? 

Weitzel: Nehmen Sie das Beispiel Diskriminierung. Es ist nicht der Programmierer, der bewusst diskriminierende Datensätze eingibt, sondern es ist die Maschine, die nur auf diskriminierende Datensätze, die eben in unserer diskriminierenden Welt entstanden sind, zurückgreifen kann. Damit imitiert sie letztlich das, was sie in der wirklichen Welt beobachtet.

Also ein Fehler im System? 

Weitzel: Die maschinellen Lernverfahren – kurz ML – machen nichts anderes, als auf Grundlage der bisherigen Einstellungspraxis nach vermeintlich passenden Kandidaten zu suchen. Wenn eine Maschine diskriminiert, dann nur so stark wie zuvor ein Mensch auch. Das Gute an der Maschine ist aber, dass man bei ihr mithilfe statistischer Methoden besser herausfinden kann, wie genau sie diskriminiert hat. Und wenn man weiß, dass ein Prozess zu Diskriminierung führt, kann man diesen versuchen, zu verbessern.

Was aber selbst bei großen 
Unternehmen wie Amazon regelmäßig nicht funktioniert. Dort hat kürzlich eine Software bewusst männliche 
Bewerber für technische Berufe 
bevorzugt. Die Software wurde aus dem Verkehr gezogen, weil die
Entwickler die Verzerrung nicht
herausbekamen. 

Weitzel: Das Gute bei der Geschichte ist aber doch, dass die Diskriminierung überhaupt entdeckt und das System ausgeschaltet wurde. So etwas hört man selten aus der Welt ohne Informationssysteme. Dieser Lernprozess braucht seine Zeit, und man kann hoffen, dass Menschen wie Maschinen systematischer und schneller lernen. Schwieriger ist jedoch, zu definieren, was Diskriminierung überhaupt bedeutet und welche Eigenschaften ich zur Auswahl verwenden soll oder eben nicht. Wir wissen bislang immer noch nicht, wie man sicherstellen kann, dass ein Bewerber nicht nur formal in ein Unternehmen passt, sondern am Ende auch glücklich und erfolgreich in seiner Arbeit ist. Was ist etwa mit Kultur oder Persönlichkeit? Wenn KI-Verfahren helfen könnten, dass wir so schwierige Themen wie den kulturellen Fit eines Arbeitnehmers besser verstehen, wäre das wunderbar.  

Wer trifft letztendlich die  
Entscheidung? Der Personaler oder der Computer? 

Weitzel: Bislang war die Auswahl eines geeigneten Kandidaten immer eine 
gewisse Bauchentscheidung des Personalers. Die wird nun unterstützt durch ein bisschen mehr Kopf und einen technischen Werkzeugkasten. Eine rein automatische Personalauswahl ist jedoch ausgeschlossen. Die letzte Entscheidung trifft weiterhin der Mensch.


Zur Person: Tim Weitzel ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik - Informationssysteme in Dienstleistungsbereichen an der Universität Bamberg. Laut einem Ranking des Handelsblatts ist Weitzel einer der forschungsstärksten BWL-Professoren Deutschlands

 

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