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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

11. KI im Recruiting: Anwendungsfelder, Entwicklungsstand und Anwendungsbeispiele aus der Praxis

verfasst von : Stephan Böhm, Olena Linnyk, Wolfgang Jäger, Ingolf Teetz

Erschienen in: Künstliche Intelligenz in der Anwendung

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Im Recruiting sind oftmals große Datenmengen aufzubereiten und zu analysieren. Das Ziel dabei: Die Informationsverarbeitung und Entscheidungsfindung vor, während und nach der Bewerbung zu optimieren sowie die Kommunikation zwischen Recruitingverantwortlichen, Fachabteilungen und Bewerbern zu unterstützen. Für den Einsatz von Verfahren der Künstlichen Intelligenz eröffnen sich in diesem Bereich vielfältige Anwendungsmöglichkeiten entlang des gesamten Recruitingprozesses bzw. der sogenannten „Candidate Journey“. Diese Anwendungsfelder und zugehörigen Potenziale für den KI-Einsatz werden im Beitrag zunächst systematisch beschrieben. Danach werden Erkenntnisse aus konkreten Pilotanwendungen vorgestellt. Hierzu gehören eine KI-Anwendung zur Unterstützung der Recruiter bei der Formulierung von Stellenanzeigen sowie die Einsatzmöglichkeiten von Chatbots im Bewerbersupport.

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Literatur
4.
Zurück zum Zitat Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. (2016) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning). MIT Press, Cambridge Goodfellow I, Bengio Y, Courville A. (2016) Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning). MIT Press, Cambridge
5.
Zurück zum Zitat Escalante HJ, Guyon I, Escalera S, Jacques J, Madadi M, Baro X, Ayache S, Viegas E, Gucluturk Y, Guclu U, van Gerven MAJ, van Lier R (2017) Design of an explainable machine learning challenge for video interviews. In: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, S 3688–3695. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7966320 Escalante HJ, Guyon I, Escalera S, Jacques J, Madadi M, Baro X, Ayache S, Viegas E, Gucluturk Y, Guclu U, van Gerven MAJ, van Lier R (2017) Design of an explainable machine learning challenge for video interviews. In: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). IEEE, S 3688–3695. https://​doi.​org/​10.​1109/​IJCNN.​2017.​7966320
6.
Zurück zum Zitat Liem CCS, Langer M, Demetriou A, Hiemstra AMF, Sukma Wicaksana A, Born MP, König CJ (2018) Psychology meets machine learning: interdisciplinary perspectives on algorithmic job candidate screening. In: Escalante HJ, Escalera S, Guyon I, Baró X, Güçlütürk Y, Güçlü U, van Gerven M (Hrsg) Explainable and interpretable models in computer vision and machine learning. Cham, Springer, S 197–253. https://doi.org/10.1007/978-3-319-98131-4 Liem CCS, Langer M, Demetriou A, Hiemstra AMF, Sukma Wicaksana A, Born MP, König CJ (2018) Psychology meets machine learning: interdisciplinary perspectives on algorithmic job candidate screening. In: Escalante HJ, Escalera S, Guyon I, Baró X, Güçlütürk Y, Güçlü U, van Gerven M (Hrsg) Explainable and interpretable models in computer vision and machine learning. Cham, Springer, S 197–253. https://​doi.​org/​10.​1007/​978-3-319-98131-4
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14.
Zurück zum Zitat Jentzsch S, Schramowski P, Rothkopf C, Kersting K (2019) Semantics derived automatically from language corpora contain human-like moral choices. In: Conitzer V, Hadfield G, Vallor S (Hrsg.) Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. ACM, New York, NY, USA, S 37–44. https://doi.org/10.1145/3306618.3314267 Jentzsch S, Schramowski P, Rothkopf C, Kersting K (2019) Semantics derived automatically from language corpora contain human-like moral choices. In: Conitzer V, Hadfield G, Vallor S (Hrsg.) Proceedings of the 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society. ACM, New York, NY, USA, S 37–44. https://​doi.​org/​10.​1145/​3306618.​3314267
17.
Zurück zum Zitat Jäger W, Teetz I (2019) Der ganz große Ansatz ist noch nicht in Sicht – Status quo und Entwicklungen von KI im Recruiting. Personalführung 52(6):16–22 Jäger W, Teetz I (2019) Der ganz große Ansatz ist noch nicht in Sicht – Status quo und Entwicklungen von KI im Recruiting. Personalführung 52(6):16–22
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Zurück zum Zitat Eißer J, Torrini M, Böhm S (2020) Automation anxiety as barrier to workplace automation: an empirical analysis of the example of recruiting chatbots in Germany. In: Proceedings of the 2020 Computers and People Research Conference (SIGMISCPR). ACM, New York. https://doi.org/10.1145/3378539.3393866 Eißer J, Torrini M, Böhm S (2020) Automation anxiety as barrier to workplace automation: an empirical analysis of the example of recruiting chatbots in Germany. In: Proceedings of the 2020 Computers and People Research Conference (SIGMISCPR). ACM, New York. https://​doi.​org/​10.​1145/​3378539.​3393866
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Zurück zum Zitat Straub R (2020) Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI-Technologie in HR. Personalmagazin 22(4):54–57 Straub R (2020) Richtlinien für den ethischen Einsatz von KI-Technologie in HR. Personalmagazin 22(4):54–57
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Zurück zum Zitat Kersting M (2019) Wovon man nicht reden kann, darüber muss man schweigen. Reflexionen zur Eignungsdiagnostik mit Precire. Personalmagazin 21(11):62–65 Kersting M (2019) Wovon man nicht reden kann, darüber muss man schweigen. Reflexionen zur Eignungsdiagnostik mit Precire. Personalmagazin 21(11):62–65
23.
Zurück zum Zitat Strohmeier S (2020) Künstliche Intelligenz in HR – Eine Gefahr? Personalmagazin 22(3):38–39 Strohmeier S (2020) Künstliche Intelligenz in HR – Eine Gefahr? Personalmagazin 22(3):38–39
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Zurück zum Zitat Böhm S, Meurer S (2018) Potenziale mobiler Technologien für HR (Mobile HR). In: Petry T, Jäger W (Hrsg) Digital HR. Haufe Group, Freiburg, S 137–168 Böhm S, Meurer S (2018) Potenziale mobiler Technologien für HR (Mobile HR). In: Petry T, Jäger W (Hrsg) Digital HR. Haufe Group, Freiburg, S 137–168
28.
Zurück zum Zitat Böhm S, Linnyk O, Kohl J, Weber T, Teetz I, Bandurka K, Kersting M (2020) Analysing gender bias in IT job postings: a pre-study based on samples from the German Job Market. In: Proceedings of the 2020 Computers and People Research Conference (SIGMISCPR). ACM, New York. https://doi.org/10.1145/3378539.3393862 Böhm S, Linnyk O, Kohl J, Weber T, Teetz I, Bandurka K, Kersting M (2020) Analysing gender bias in IT job postings: a pre-study based on samples from the German Job Market. In: Proceedings of the 2020 Computers and People Research Conference (SIGMISCPR). ACM, New York. https://​doi.​org/​10.​1145/​3378539.​3393862
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Zurück zum Zitat Goodfellow IJ, Pouget-Abadie J, Mirza M, Xu B, Warde-Farley D, Ozair S, Courville A, Bengio Y (2014) Generative adversarial nets. In: Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems – Volume 2. MIT Press, Cambridge, S 2672–2680 Goodfellow IJ, Pouget-Abadie J, Mirza M, Xu B, Warde-Farley D, Ozair S, Courville A, Bengio Y (2014) Generative adversarial nets. In: Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems – Volume 2. MIT Press, Cambridge, S 2672–2680
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Zurück zum Zitat Böhm S, Jäger W (2019) Spurenelemente: Künstliche Intelligenz im Recruiting steckt (noch) in den Anfängen. Personal Manager o.Jg.(6):20–23 Böhm S, Jäger W (2019) Spurenelemente: Künstliche Intelligenz im Recruiting steckt (noch) in den Anfängen. Personal Manager o.Jg.(6):20–23
Metadaten
Titel
KI im Recruiting: Anwendungsfelder, Entwicklungsstand und Anwendungsbeispiele aus der Praxis
verfasst von
Stephan Böhm
Olena Linnyk
Wolfgang Jäger
Ingolf Teetz
Copyright-Jahr
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30936-7_11