{"id":12410,"date":"2023-09-22T12:33:00","date_gmt":"2023-09-22T10:33:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.semantha.de\/?p=12410"},"modified":"2024-06-13T12:27:03","modified_gmt":"2024-06-13T10:27:03","slug":"ki-in-der-praxis-einsatz-in-der-personalbeschaffung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.semantha.de\/de\/ki-in-der-praxis-einsatz-in-der-personalbeschaffung\/","title":{"rendered":"KI in der Praxis – Einsatz in der Personalbeschaffung"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz ist nicht nur f\u00fcr hochtechnologisierte Gro\u00dfkonzerne von Bedeutung, sondern kann ein Game Changer f\u00fcr unterschiedliche Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfenordnung sein. Nichtsdestotrotz nutzen, insbesondere kleinere Unternehmen, keine K\u00fcnstliche Intelligenz in ihrer Wertsch\u00f6pfungskette und gerade im Mittelstand ist der effektive Einsatz tendenziell selten. Woran liegt das? Oft fehlt es an entsprechendem Know-How wie und in welchen Prozessen die Technologie \u00fcberhaupt eingesetzt werden kann. In unserer Blogserie KI in der Praxis <\/strong>geht es um konkrete Use Cases in Unternehmen, um potenziellen Interessenten durch Praxisbeispiele einen erfolgreichen Einsatz in ihren eigenen betrieblichen Prozessen n\u00e4herzubringen. Im heutigen Blog wird die Implementierung von KI in der Personalbeschaffung unter die Lupe genommen.<\/p>\n\n\n\n

Was ist KI und welche Bedeutung hat sie?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Zuallererst muss ein begriffliches Fundament geschaffen werden, um \u00fcberhaupt nachvollziehen zu k\u00f6nnen, welche Potenziale die Technologie tats\u00e4chlich hat. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) bezeichnet ein, durch den Menschen konzeptioniertes Soft- oder Hardware System mit dem Zweck ein spezifisches und komplexes Ziel zu erreichen. Ein zentraler Unterschied zu EDV-Anwendungen, die auf festen Regelwerken basieren, ist, dass KI in der Lage ist Muster und Zusammenh\u00e4nge zu erkennen und dadurch vergleichsweise deutlich bessere Ergebnisse auszugeben. Kennzeichnend f\u00fcr KI-gest\u00fctzte Systeme ist, dass sie \u00fcber die Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe von Daten hinaus auch in der Lage sind, ohne konkrete Anweisungen des Entwicklers Schlussfolgerungen zu ziehen und Ma\u00dfnahmen zur Zielerreichung einzuleiten. KI ist sehr wandelbar und wird in vielen F\u00e4llen in ein gr\u00f6\u00dferes technologisches System integriert, z. B. Chatbots, Autos und Roboter. <\/p>\n\n\n\n

Unterschieden wird weiterhin zwischen starker und schwacher KI. W\u00e4hrend starke KI in ihrer Auspr\u00e4gung noch wenig konkret und lediglich ein abstraktes Ziel von Wissenschaftlern und Forschern darstellt, ist schwache KI bereits im Alltag zu finden. Hier geht es um die Art von Technologie, die auf eine konkrete Aufgabe trainiert wurde und sich in einem definierten Rahmen entfaltet. Starke KI wiederum bezeichnet einen eigenst\u00e4ndigen Algorithmus, der in der Lage ist, abstrakten und kreativen Problemen entgegenzutreten und sie zu l\u00f6sen. Wie oben bereits erw\u00e4hnt ist diese Art der KI bisher nicht entwickelt und die gr\u00f6\u00dfte Wertsch\u00f6pfung von k\u00fcnstlicher Intelligenz wird aus der symbiotischen Zusammenarbeit von Mensch und Maschine prognostiziert.  <\/p>\n\n\n\n

KI-Technologie bietet sich f\u00fcr eine Vielzahl von Einsatzbereichen an und Experten prognostizieren einen immensen Einfluss auf das zuk\u00fcnftige gesellschaftliche Zusammenleben. Eine Ursache daf\u00fcr ist, dass KI zunehmend autonomer wird, da sie imstande ist, ohne menschliche Intervention und nur auf Basis von eigens gesammelten Erfahrungswerten zu lernen, sich selbst zu steuern und stetig weiterzuentwickeln. Die entwickelten Algorithmen k\u00f6nnen Muster in Daten wiedererkennen und Prognosen f\u00fcr zuk\u00fcnftige Datenmengen liefern, ohne die entsprechenden Instruktionen des Programmierers daf\u00fcr erhalten zu haben. Ein Beispiel daf\u00fcr ist AlphaZero, eine KI, die mit den Spielregeln des Brettspiels Schach \u2018gef\u00fcttert\u2019 wurde und nach anschlie\u00dfendem, selbstst\u00e4ndigem Lernprozess bessere Ergebnisse liefern konnte als \u201calle bislang entwickelten Softwares\u201d. Dieser Lernprozess, der es Maschinen erm\u00f6glicht, ihre F\u00e4higkeiten zu verbessern, wird im Komplex des maschinellen Lernens als Deep Learning bezeichnet. <\/p>\n\n\n\n

Machine Learning und Big Data<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Maschinelles Lernen kann als Fundament f\u00fcr KI verstanden werden und beschreibt eine Technik, die durch Mustererkennung in gro\u00dfen Datenmengen in der Lage ist zu lernen und sich selbst weiterzuentwickeln. Solche Praktiken werden immer wichtiger f\u00fcr Unternehmen, da im Rahmen von \u201cBig Data\u201d die Verf\u00fcgbarkeit enormer Datenmengen eine detaillierte Auswertung und Weiterverarbeitung profitabel machen kann. Aus exakt dieser gro\u00dfen Verf\u00fcgbarkeit von Daten, die bei s\u00e4mtlichen Aktivit\u00e4ten in einer digital vernetzten Welt entstehen, ergeben sich verschiedene Einsatzm\u00f6glichkeiten von auf maschinellem Lernen basierenden KI-Systemen. <\/p>\n\n\n\n

Warum sollte KI in der Personalbeschaffung eingesetzt werden?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz kann auch im HR zu einem wahren Innovationstreiber werden und viele Experten in der Branche sehen ein hohes Potenzial in der Anwendung der Technologie. Sie k\u00f6nne bewirken, dass aufw\u00e4ndige und sich wiederholende Prozesse von Ki abgenommen werden und das HR sich auf wichtigere, strategische Fragen konzentrieren kann. Die Notwendigkeit einer solchen Unterst\u00fctzung ergibt sich aus den Folgen des Fachkr\u00e4ftemangels und die zunehmende Bedeutung von einer effektiven Personalbeschaffung sorgt f\u00fcr Herausforderungen in den Unternehmen. Durch den Mangel an Arbeitskr\u00e4ften mit den entsprechenden Qualifikationen k\u00f6nnen Unternehmen nicht mehr die vakanten Stellen besetzen, die f\u00fcr Wertsch\u00f6pfung und Wirtschaftswachstum verantwortlich sind. Die gr\u00f6\u00dften Problemfelder sind Pflege- und Handwerksberufe, aber auch technische Experten fehlen den deutschen Unternehmen. Es gibt Perspektiven auf die Problematik, die KI als m\u00f6glichen L\u00f6sungsweg f\u00fcr die fehlenden Mitarbeiter sehen, denn die Technologie ist imstande die Produktivit\u00e4t und damit den Erfolg zu beeinflussen. <\/p>\n\n\n\n

Ein potenzielles Einsatzgebiet von KI ist die Personalbeschaffung, in welcher zunehmend Datens\u00e4tze vorhanden sind, die eine Weiterverarbeitung durch k\u00fcnstliche Intelligenz beg\u00fcnstigen. Ein Beispiel daf\u00fcr ist ein digitaler Assistent – ein Chatbot. Dabei handelt es sich um einen sich selbst entwickelnden Assistenten, der durch maschinelles Lernen imstande ist eingegebene Informationen zu analysieren und intelligente Antworten darauf zu geben. Bekannte Nutzungsm\u00f6glichkeiten der Technologie sind vor allem die Beantwortung von Standardanliegen, der Kundensupport oder Bestellabwicklungen. Aber auch in den HR-Abteilungen von Unternehmen k\u00f6nnen die digitalen Helfer eingesetzt werden, um mit Kandidaten und Bewerbern automatisiert zu kommunizieren. Denkbar sind die Beantwortung von einfachen Anliegen innerhalb des Bewerbungsprozesses wie Fragen nach Fristen, Anforderungen oder anderen Formalit\u00e4ten. Zu komplexe Themen k\u00f6nnen durch den Chatbot direkt an die zust\u00e4ndigen Mitarbeiter weitergeleitet werden. Gerade durch den Fachkr\u00e4ftemangel k\u00f6nnen sich Unternehmen zunehmend seltener auf ausreichend qualifizierte Bewerbungen verlassen, mit der Konsequenz selbst t\u00e4tig werden zu m\u00fcssen. Im Rahmen des Active Sourcing Prozesses von Personalabteilungen, bei dem proaktiv potenzielle Kandidaten, beispielsweise \u00fcber  die sozialen Medien, angesprochen werden, eignet sich ein Matchingtool zur Vorselektion. Das hei\u00dft konkret, dass aufgrund von bestehenden Datens\u00e4tzen abgeglichen werden kann, ob eine Person die notwendigen Qualifikationen oder den richtigen geografischen Standort mitbringt. Beispielsweise k\u00f6nnen bei der Besetzung einer vakanten Stelle von Softwareentwicklern in sozialen Medien (LinkedIn, Kaggle oder XING) nach den passenden Kandidaten mit entsprechender Programmiersprache und Berufserfahrung gefiltert werden. Auch auf dem HR-Markt sind solche Verfahren hervorragend einsetzbar und es existieren verschiedene Plattformen, die auf Basis der eingegebenen Daten von Kandidaten, Unternehmen und Bewerber zusammenbringen kann. K\u00fcnstliche Intelligenz kann in vielen Teilbereichen der Personalbeschaffung implementiert werden und Standardaufgaben schnell und zuverl\u00e4ssig erledigen. Die Zukunft sieht weitere konkrete Einsatzgebiete vor und es wird intensiv an einer automatisierten Entwicklung von Interviewleitf\u00e4den gearbeitet, um die Aussagekraft von Bewerbungsgespr\u00e4chen zu erh\u00f6hen und differenzierte Bewerbungsverfahren implementieren zu k\u00f6nnen. Die Anwendungsm\u00f6glichkeiten von KI sind vielf\u00e4ltig und die Notwendigkeit, aufgrund des Fachkr\u00e4ftemangels, erfordert ein schnelles Umdenken. Um immer den passenden KI-L\u00f6sungsanbieter zu finden, entwickelt \u201cWhat can AI do for me?<\/a>\u201d eine Anwendung, die diesen Prozess vereinfacht.<\/p>\n\n\n\n

Fazit<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz gestaltet die Personalbeschaffung, um Einiges effizienter, jedoch sind auch Risiken der Technologie nicht von der Hand zu weisen. Beispielsweise k\u00f6nnen bei qualitativ schlecht aufbereiteten Datens\u00e4tzen diskriminierende Entscheidungen bei der Entscheidungsfindung getroffen werden und es ist unabdingbar f\u00fcr einen differenzierten Lernprozess zu sorgen, um einen neutralen und passenden Bewerberprozess zu garantieren.<\/p>\n\n\n\n

Quellen: <\/strong><\/p>\n\n\n\n