Wenn die KI passende Mitarbeiter findet

Wenn die KI passende Mitarbeiter findet | Golem Karrierewelt

(Bild: Michael Duxbury/CC-BY 2.0)

Von Markus Kammermeier veröffentlicht am 

Digitalisierung und demografischer Wandel machen es Arbeitgebern immer schwerer, passende Kandidaten für freie Stellen zu finden. Künstliche Intelligenz soll helfen, den Recruiting-Prozess ganz neu aufzusetzen.

Die Einladung kommt unaufgefordert über meinen Kurznachrichtendienst: "Zeit für eine Veränderung: Deine Talente dürfen nicht weiter ungenützt bleiben." Mit zwei Klicks gebe ich mein persönliches Jobprofil frei. Wenig später sitze ich mit zwei Menschen in einem hellen, freundlichen Loft. Er ist Candidate Engagement Manager, sie ist Internal Career Coach. Nach dem Gespräch erhalte ich Zugriff auf meinen persönlichen Onboarding-Fahrplan. Er enthält die notwendigen Trainings und Kontakte für meinen Start in zwei Wochen. Von einem meiner künftigen Kollegen erhalte ich schon eine Nachricht: "Willkommen im Team!" So könnte schon in naher Zukunft ein Bewerbungsgespräch aussehen. Denn der Arbeitsmarkt wird sich in den kommenden Jahren weiter verändern - und der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird dabei voraussichtlich eine entscheidende Rolle spielen.

Demografische Entwicklung und Digitalisierung sind die entscheidenden Faktoren für den Jobmarkt der Zukunft. Die Generation Babyboomer - die geburtenstarken Jahrgänge aus den 1960er Jahren - wird in den nächsten Jahren in Rente gehen. In der Spitze werden rund 1,4 Millionen Menschen jährlich aus dem Arbeitsmarkt ausscheiden. Dagegen stehen etwa 700.000 Menschen, die in den Arbeitsmarkt eintreten. Gleichzeitig verschieben sich die gefragten Kompetenzen und die Digitalisierung verändert Jobprofile. Laut einer oft zitierten Studie von Frey und Osborne ist fast die Hälfte aller Berufe durch die Digitalisierung bedroht - gerade im Bereich der Dienstleistungen. Glaubt man Zukunftsforschern, werden Arbeitnehmer dennoch künftig jederzeit zwischen mehreren interessanten Jobs entscheiden können. Dabei spielt künstliche Intelligenz (KI) eine wesentliche Rolle. Sie wird auch die Arbeit in den Personalabteilungen nachhaltig verändern. Um zu erklären, wie und warum, ist einiges Grundwissen über den aktuellen Stand der KI-Forschung und die Personalbeschaffung notwendig.

KI kann gut Schlüsse ziehen und Muster erkennen

Künstliche Intelligenz wird heute vorwiegend eingesetzt, um menschenähnliche Entscheidungsstrukturen nachzubilden. Damit sollen automatische Entscheidungen durch IT-Systeme auch in nichteindeutigen Situationen möglich werden. Solche Systeme helfen bei der Handschrifterkennung, in sprachlichen Assistenzsystemen, als Fahrassistenzsysteme und in vielen anderen Formen.

Zwei Dinge können IT-Systeme heute bereits sehr gut leisten: eindeutige Schlüsse ziehen und Muster erkennen. Durch Wenn-dann-Beziehungen lassen sich schon seit Anbeginn der Software-Entwicklung logische Entscheidungen in IT-Systemen abbilden. Durch das Hinterlegen sehr vieler logischer Regeln erleben die Anwender auch diese Software-Lösungen bereits als intelligent. Tatsächlich können jedoch nur durch den Entwickler vorgedachte Lösungswege durchlaufen werden. Gibt der Anwender in einem Programm A ein, dann wird B angezeigt - der Ablauf ist durchgeplant.

Mustererkennung geht einen Schritt weiter. Das System erkennt neue Fälle auf der Basis von gelernten Mustern. Die Entwickler entwerfen dafür Systeme, die Muster erkennen und einordnen können. Eine Handschrifterkennung muss nur ungefähr wissen, wie ein A aussieht, um ein geschriebenes A als solches identifizieren zu können. Dazu werden dem System viele Millionen Varianten von geschriebenen Buchstaben vorgesetzt. Im Training wird jeder Buchstabe eindeutig benannt und das System kann so seine Fähigkeit zur Erkennung von Schrift immer weiter verbessern.

Sprache und Bilder erkennen, Vorhersagen treffen

Im Hintergrund werden in diesen Systemen häufig künstliche neuronale Netze verwendet (KNN). Diese Systeme versuchen, die Funktionsweise unseres Gehirns nachzuempfinden. Tatsächlich weiß am Ende niemand mehr ganz genau, wie das KNN arbeitet. Die genaue Funktion wandert in die Blackbox. Allerdings eignen sich diese Konstruktionen sehr gut, um wiederkehrende Muster zu erkennen. Solche Systeme werden schon seit Jahren in Scoring-Verfahren (bei der Kreditvergabe), bei der Sprach- und bei der Bilderkennung eingesetzt. Auch prediktive (vorausschauende) Verfahren nutzen diese Technik. Durch die Beziehung von vielen Einflussfaktoren (Muster) versuchen diese Systeme, Voraussagen über die Zukunft zu machen. Entscheidend ist hier die Auswahl der richtigen Einflussfaktoren und dass viele Trainingseinheiten möglich sind.

Durch die heutige Verfügbarkeit von (annähernd) beliebiger Rechenleistung haben diese Verfahren in den vergangenen Jahren unglaubliche Fortschritte gemacht. Prominente Beispiele sind die Siege von Googles Alpha Go: Die Software hat inzwischen auch die stärksten menschlichen Gegner in diesem komplexen Brettspiel geschlagen. Wichtig für uns: Künstliche Intelligenz ist heute bereits stark in der Verarbeitung von logischen Ausdrücken und in der Mustererkennung. Auf dieser Basis gibt es heute bereits Systeme, die konkrete Aufgabenstellungen ähnlich und besser als Menschen absolvieren.

Auf der einen Seite haben wir heute leistungsfähige IT-Systeme - auf der anderen Seite Prozesse im Personalbereich, die oftmals aus den 60er Jahren stammen. In unserem Fall die Personalbeschaffung. Sie folgt heute im Wesentlichen diesem Prozess: Der Personalbedarf wird erkannt, die Personalsuche wird durchgeführt, Kandidaten werden eingeladen und schließlich wird ein Kandidat ausgewählt. Den Personalbedarf ermitteln Unternehmen klassisch im Rahmen der Jahresplanung. Dabei legen die Führungskräfte eine Personalplanung in Übereinstimmung mit der Unternehmensplanung vor. In Abhängigkeit von Faktoren wie Budget und Geschäftserwartung werden die Planstellen (freie Stühle) freigegeben. Unterjährige Bedarfe werden mehr oder weniger flexibel nachträglich gemeldet. Mit diesen Informationen, der Personalanforderung, macht sich die HR-Abteilung auf die Suche.

Der ursprüngliche Weg post and pray (Stelle ausschreiben und warten) ist heute in vielen Jobbereichen nahezu aussichtslos. In Gesprächen, die ich selbst als Berater mit Unternehmen führe, klagen Personaler heute in fast allen Bereichen über lange Besetzungszeiten (time to hire). Daher wird vermehrt mit Personaldienstleistern wie Headhuntern und Agenturen zusammengearbeitet. Auch die Suche von Kandidaten über soziale Plattformen und die direkte Ansprache (active sourcing) gewinnen an Bedeutung. Die Informationen über die Kandidaten kommen in unterschiedlichen Formen ins Unternehmen: Papierdokumente, elektronische Dokumente, Profile von sozialen Medien, Videos und so weiter. Der Vergleich der Kandidaten wird damit immer schwieriger. Auch weil sich Jobprofile immer häufiger verändern und die Zuordnung von Qualifikationen den Experten in HR immer schwerer fällt: Ist C# das gleiche wie.NET? Ist Statistikwissen gleich Programmieren in R?

Im Gespräch entscheidet oft das Bauchgefühl

Für die Vorauswahl werden heute vermehrt das Telefoninterview und die Videokonferenz genutzt. Die Entscheidung fällt meist nach dem persönlichen Gespräch. Gerade bei dezentral organisierten Organisationen ist es eine Herausforderung, alle Teilnehmer an einem Ort zusammenzubekommen. Im Gespräch selbst werden meist strukturierte Interviews geführt. Ergänzt wird das gerade in größeren Firmen noch mit einem oder mehreren Assessment Centers (AC).

Die Auswahl der Kandidaten erfolgt häufig durch die subjektive Bewertung der Gesprächsteilnehmer, also das Bauchgefühl. Manche Unternehmen beziehen auch das Team in die Entscheidung mit ein oder nutzen strukturierte Bewertungskataloge. Ist der Kandidat ausgewählt, folgt der formale Teil mit Arbeitsvertrag, Betriebsmitteln, Datenschutzerklärung und so weiter. In modernen Prozessen wird die Zeit von der Unterzeichnung des Arbeitsvertrages bis zum ersten Arbeitstag für das Pre-Day-One-Onboarding genutzt. Dabei wird der neue Kollege oder die neue Kollegin bereits mit den wichtigsten Personen und Abläufen bekanntgemacht. Das kann gerade die Orientierungszeit zu Beginn drastisch reduzieren.

Zu guter Letzt wird aus dem ursprünglichen Personalbedarf ein neuer Kollege: Willkommen im Team!

Recruiter haben häufig zu wenig Zeit

Die Verantwortung für den Prozess liegt häufig bei den Spezialisten im Personalbereich: den Recruitern. Sie sind heute sehr gefragt: Eine Suche auf der Jobbörse Monster.de im Dezember 2018 liefert über 8.000 offene HR-Stellen. Zum Vergleich: Es werden nur rund 2.300 Buchhalter oder Einkäufer gesucht. Der derzeitige Fachkräftemangel und die Suche nach Talenten werden hier spürbar. Die Recruiter übernehmen eine klare Rolle innerhalb des HR-Teams: Ausgehend vom Personalbedarf der Fachabteilungen bringen sie die richtigen Kandidaten auf die passenden Stellen. Je nach Unternehmen sind die Aufgaben enger oder weiter geschnitten oder werden in Personalunion von Mitarbeitern im HR-Team ausgefüllt.

Typische Tätigkeiten in dieser Rolle sind der Austausch mit dem Fachbereich über Anforderungsprofile (Was muss der Kandidat können?), das Ausschreiben von Stellen über unterschiedliche Kanäle (Wo kann ich den Kandidaten erreichen?), die persönliche Ansprache von Kandidaten (Was kannst du wirklich? Was suchst du?), die Mitwirkung bei der Kandidatenauswahl (Wo können wir dich einsetzen?) und die Begleitung des Einstiegs von neuen Kollegen im Unternehmen (Wie findest du dich zurecht?). Ziel ist fast immer das Matching von Kandidat und Stelle. Manche Unternehmen gehen heute bereits weiter mit dem Gedanken hire for talent. Dabei werden bewusst hochklassige Kandidaten angesprochen und die passenden Stellen geschaffen.

Viele Recruiter ergreifen ihren Job, weil sie gerne mit Menschen arbeiten. Den meisten Kollegen im Personal liegt wirklich etwas an den Interessen und Fähigkeiten ihrer Kandidaten. In heutigen Prozessen wird dieses Interesse am Kandidaten häufig durch administrative Tätigkeiten und mechanische Prozesse überlagert: Sie möchten sich wirklich mit den Bewerbern beschäftigen, werden aber durch viel Papierkram davon abgehalten: Freigabeprozesse für neuen Personalbedarf, formale Bewertungsbögen, manuelle Korrespondenz mit Bewerbern und Führungskräften, etc. Alles unnötige Zeitfresser!

Künstliche Intelligenz kann den Recruitern bei der Suche nach der richtigen Besetzung für den Job helfen. Aber wie genau? Beginnen wir beim Ausgangspunkt für den Recruiting-Prozess: dem Personalbedarf. Bereits heute nutzen Systeme zur Schichtplanung künstliche Intelligenz zur Erzeugung von Schichtmodellen. Dabei werden Daten zu Wetter, saisonale Einflüsse und Verkaufsdaten der Vergangenheit herangezogen, um die Schichten der kommenden Tage und Wochen bedarfsgerecht zu planen.

Große Einzelhändler arbeiten an Systemen, um diese Planung noch weiter zu verfeinern. Das Ziel: immer die passende Anzahl von Verkaufspersonal mit der richtigen Qualifikation im Laden zu haben. Suchen die Kunden gerade Beratung, sind mehr Berater nötig, wollen Kunden einkaufen, mehr Kassierer. Das IT-System erzeugt die dazu passende Schichtplanung. Ähnliche Systeme gibt es auch für die Industrie. Auf dieser Basis können in Zukunft automatisch Suchanfragen auf externen Plattformen platziert werden. Die KI berechnet den Personalbedarf und schreibt die passenden Stellen aus.

Die Ausschreibung selbst kann ebenfalls automatisch erzeugt werden. KI-Systeme schreiben bereits heute Spielberichte zu Fußballspielen, die von den Besuchern der Websites häufiger angeklickt werden als die von Menschen verfassten Berichte. Die gleiche Logik kann auch für das Erzeugen von Stellenanzeigen verwendet werden. Auf Basis des Stellenprofils und Daten der Vergangenheit können KI-Systeme automatisch passende Stellenanzeigen verfassen und auf den erfolgsversprechenden Kanälen veröffentlichen. Wie das semiautomatisch im Recruiting funktioniert, zeigt die Firma Textio: Das Tool unterstützt durch künstliche Intelligenz bei der Formulierung von Stellenanzeigen. Dabei werden in Echtzeit Sätze und Begriffe vorgeschlagen, um die Zielgruppe besser zu erreichen.

Chatbot stellt ersten Kontakt her

Gleichzeitig rückt heute das Active Sourcing, also die aktive Ansprache von Kandidaten auf sozialen Netzwerken, immer mehr in den Fokus. Gerade bei der ersten Nachricht ist das Ziel nur das Herstellen des Kontakts. Auch diese Kommunikation wird bereits heute von Chatbots übernommen. Der Chatbot Mya ist hierfür ein Beispiel. Der Hersteller verspricht eine qualifizierte Kommunikation mit Kandidaten, um den künftigen Job zu finden.

Andere Systeme vereinbaren Termine im Dialog mit den potenziellen Mitarbeitern. Meekan ist ein Beispiel, das auch in kollaborative Werkzeuge wie Slack und Microsoft Teams eingebunden werden kann. Es vergleicht die Kalender der notwendigen Teilnehmer und macht automatisch Vorschläge für mögliche Termine. So kann die Koordination von Bewerbungsgesprächen intern erleichtert werden. Auch Microsoft arbeitet bereits daran, diese Technologie in seiner Office-Suite einzubetten.

Auch vor dem ersten Gespräch werden bereits heute Systeme zur Erzeugung eines Persönlichkeitsprofils eingesetzt. Die Firma Precire bietet ihren Kunden ein System, um auf Basis von Stimmmerkmalen Persönlichkeitseigenschaften zu bestimmen. Im Gespräch mit der KI analysiert das System Stimmmodulation, Sprechgeschwindigkeit, Wortschatz und Ähnliches und erzeugt damit ein Persönlichkeitsprofil. Heute nutzen Unternehmen diese Logik in der Vorauswahl von Kandidaten. Diese Systeme könnten künftig direkt im Bewerbungsgespräch eingesetzt werden, um den Eindruck über den Kandidaten zu festigen.

Ebenfalls zur Vorauswahl von Kandidaten werden Lebensläufe maschinell durchgearbeitet. Einige Systeme nutzen den Lebenslauf als Quelle für die interne Bewerberdatenbank (CV parsing). Andere Systeme gehen hier bereits weiter und nutzen künstliche Intelligenz zur Auswertung der Lebensläufe. Das Ergebnis ist eine Shortlist, die dem Recruiter zur weiteren Bearbeitung vorgelegt wird.

80 Prozent Übereinstimmung zwischen Kandidat und Stelle

Wurden sowohl Kandidaten als auch Stellen in Systemen erfasst und aufbereitet, können KI-Systeme durch Mustererkennung passende Bewerber zuordnen. Beim Candidate Matching oder Resume Matching versuchen Systeme, Qualifikationen und Stellenanforderungen abzugleichen. Dabei werden auch Unschärfen und Vorkenntnisse berücksichtigt. Mit Training erkennen diese Systeme auch den Zusammenhang zwischen der Anforderung R development skills und Wissen in statistischen Programmiersprachen. Das Ergebnis dieser Analyse sind prozentuale Angaben der Übereinstimmung und damit ein Sortierkriterium bei der Kandidatenauswahl. Diese Systeme werden künftig auch bei der internen Nachfolgeplanung verwendet werden, um passende interne Kandidaten für kritische Positionen zu finden.

Werden die Jobs besetzt, wird auch die Einarbeitung durch KI unterstützt. Precire bietet ebenfalls ein System zur automatischen Erzeugung von Trainingsplänen für Mitarbeiter. Auch große Anbieter haben das Potenzial in diesem Bereich erkannt. In einer aktuellen Pressemeldung beschreibt IBM seine Talent Suite, die eine Reihe von KI-Ansätzen bündelt. In dieser Lösung bietet IBM künftig eine Kombination von Funktionen für Recruiting, Karriere-Coaching und Talententwicklung.

Selbst Bundeskanzlerin Angela Merkel gibt inzwischen zu Protokoll: "Alles was digitalisierbar ist, wird digitalisiert." Die Frage ist also nicht, ob diese Systeme kommen, sondern wann und wie wir damit umgehen. Die Auswahl passender Kandidaten wird immer schwieriger, und alleine daher werden Prozesse im Recruiting automatisiert werden müssen. Die heutigen Systeme bieten hierfür die Basis. Sie können sich wiederholende und mechanische Tätigkeiten übernehmen. Das schafft Freiräume im Arbeitsalltag des HR-Büros. Die Tätigkeiten werden sich verschieben - wie das schon in der Vergangenheit immer wieder passiert ist. Früher wurden Absageschreiben an der Schreibmaschine geschrieben, heute werden sie automatisiert und terminiert per personalisierter Massenmail versendet. Heute werden Trainingspläne noch von Hand geschrieben, morgen werden KI-Systeme Vorschläge für Mitarbeiter erzeugen.

KI im Recruiting kann einen wertvollen Beitrag leisten, um Aufgaben zu automatisieren, Vorurteile zu reduzieren und Objektivität bei der Personalauswahl zu fördern. Gleichzeitig muss der Datenschutz gewährleistet sein und ethische Fragen müssen berücksichtigt werden. Bereits heute gelten dank der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) strenge Richtlinien für die Verarbeitung von Bewerberdaten. Diese Auflagen gelten auch für automatisierte Systeme. Ethisch dürfte die schwierigste Frage sein: Darf eine Maschine über die Zukunft eines Menschen entscheiden? Die öffentliche Diskussion in den nächsten Jahren wird darauf eine Antwort finden.

Gleichzeitig dürfen die Möglichkeiten von KI-Systemen nicht überbewertet werden. Die letzte Entscheidung liegt heute noch bei menschlichen Personalmitarbeitern. Heutige schwache KI-Systeme liefern vor allem eine Entscheidungsunterstützung.

In einer Studie von Frey und Osborne wurde für 702 Berufe die Wahrscheinlichkeit berechnet, wie stark diese durch die Digitalisierung gefährdet sind. Human Ressource Manager landen auf Platz 28 von 702 und sind damit kaum durch die Digitalisierung bedroht. Administrative Tätigkeiten in HR finden sich auf den hinteren Plätzen - gerade Assistenztätigkeiten (532) und Abrechnung (666). Rückt der Mensch - und damit die persönliche Beziehung - in den Mittelpunkt der Tätigkeit, dann bleiben Jobs auch in der Digitalisierung erhalten. Serviceprozesse werden hingegen digitalisiert werden. Für Personalmitarbeiter bietet sich damit also die Chance, Prozesse zu automatisieren und sich wirklich wieder um die Menschen zu kümmern.

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