Recruiting-Revolution oder Bias-Pusher: KI im Bewerbungsprozess

Wie bereits im Artikel über “KI im HR” angeschnitten, hat sich auch die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) im Recruiting-Bereich etabliert. Unternehmen setzen verstärkt auf KI, um den Einstellungsprozess effizienter, genauer und gerechter zu gestalten. Von der Identifizierung potenzieller Profile  bis hin zur Vorhersage ihrer Leistungsfähigkeit am Arbeitsplatz, hat KI das Potenzial, den gesamten Recruiting-Lebenszyklus zu transformieren.

Automatisierte Sichtung von Bewerbungen

Eines der grössten Hindernisse im Recruiting-Prozess ist die zeitaufwändige Durchsicht einer großen Anzahl von Bewerbungen. Hier schafft KI-basierte Software wie die von Factorial, Personio oder Manatal Erleichterung: 

Deren Algorithmen können Bewerbungen automatisch scannen und relevante Informationen extrahieren, um Recruiter bei der Identifizierung vielversprechender Kandidaten:innen zu unterstützen. Durch maschinelles Lernen verbessern sich diese Algorithmen kontinuierlich. Die Nutzung von Feedback erhöht ihre Genauigkeit.

Talent-Matching und Voraussagen

Ein weiterer Bereich, in dem KI eine entscheidende Rolle spielt, ist das Talent-Matching. Basierend auf den Anforderungen einer Stellenanzeige und den Merkmalen der Bewerbenden kann KI dabei helfen, die besten Übereinstimmungen zu finden. Ein gutes Beispiel ist hier LinkedIn, welches die Skills der Profile mit den gewünschten Fähigkeiten der ausgeschriebenen Stelle vergleicht. Fortgeschrittene KI-Systeme können sogar Vorhersagen über die Leistungsfähigkeit von Kandidatinnen und Kandidaten am Arbeitsplatz treffen, indem sie Daten aus früheren Einstellungen und Leistungsbeurteilungen analysieren. Auf diese Weise können Unternehmen besser einschätzen, welche Talente langfristig am besten zu ihrer Organisation passen.

Reduzierung von Bias und Diskriminierung

Ein besonders wichtiger Aspekt von KI im Recruiting ist die Möglichkeit, Bias und Diskriminierung zu reduzieren. Mit Bias ist die systematische Verzerrung oder Voreingenommenheit gemeint, die in (Entscheidungs-)Prozessen vorkommen kann. Dies kann zu einer Benachteiligung bestimmter Personengruppen führen. KI-Algorithmen können so konfiguriert werden, dass sie objektive Entscheidungen treffen. Dabei konzentrieren sie sich  ausschliesslich auf Faktoren konzentrieren, die mit der Jobleistung zusammen hängennd blenden persönliche Merkmale wie Geschlecht, Alter oder ethnische Zugehörigkeit blenden. Die bekannten “4 Layers of Diversity” bringen die einzelnen Dimensionen näher.

Herausforderungen und Bedenken

Doch trotz dieser Fülle an Möglichkeiten, kommt KI auch mit Herausforderungen, die es zu berücksichtigen gilt. Zum Beispiel besteht die Gefahr, dass KI-Algorithmen aufgrund von Datenverzerrungen oder unzureichender Trainingsdaten selbst Bias entwickeln können. Darüber hinaus können sich Bewerbende unwohl dabei fühlen, von Algorithmen bewertet zu werden, insbesondere wenn die Entscheidungsgrundlagen nicht transparent sind. Laut einer Studie äussern 72% den Wunsch, dass die letzte Entscheidung im Bewerbungsprozess von realen Menschen getroffen werden soll.

Fazit

Insgesamt ist die Integration von KI in den Recruiting-Prozess ein vielversprechender Schritt in Richtung Effizienz. Indem Unternehmen KI verantwortungsbewusst einsetzen und kontinuierlich überwachen, können sie den Einstellungsprozess optimieren und sicherstellen, dass sie die besten Talente für ihre Organisation gewinnen. Die Zukunft des Recruiting ist mit grosser Wahrscheinlichkeit von künstlicher Intelligenz geprägt.  Diejenigen, die sich frühzeitig anpassen, werden einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil erlangen.

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