KI-Unterstützung im Recruiting wünschen sich viele. Die Fantasien sind groß, doch die Tools eignen sich besser als Helfer bei der Mitarbeiterbindung und -entwicklung als für die Gewinnung externer Kandidaten.
KI in der Personalarbeit soll Prozesse beschleunigen. Doch eignet sich Künstliche Intelligenz auch wirklich fürs Recruiting?
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Die Auswahl von Fach- und Führungskräften ist ein komplexer Prozess, der in der Marktdynamik hin zum Kandidatenmarkt für Unternehmen noch aufwendiger, aber auch wichtiger wird. KI-basierte Lösungen versprechen Entlastung und kommen auch bereits zum Einsatz, wenn es etwa um die Prüfung der Unterlagen geht. Doch wie sieht es im Führungskräftesegment aus?
Zunächst lässt sich feststellen: Sowohl bei Fach- wie bei Führungskräften ist das Kernstück aktiven Recruitings eine fundierte Analyse von Märkten und Personen, ausgehend von aus dem Bedarf abgeleiteten klaren Kriterien. Hier Unternehmen und in ihnen potenzielle Kandidaten zu identifizieren, ist eine intensive Suchtätigkeit. Es liegt nahe, dass hier einige Potenziale für KI-Lösungen sehen. In der Praxis, das hat ein bei uns durchgeführter experimenteller Vergleichstest gezeigt, lassen sie sich aber an dieser Stelle kaum realisieren.
Künstliche Intelligenz bei der Personalsuche
Das liegt daran, dass der Zugriff der Lösungen auf Daten nicht überall gegeben ist. Und daran, dass die Tools und diejenigen, die sie bedienen, nicht über das gleiche Know-how verfügen, wie es bei erfahrenen Recruitern vorliegt. Die Ergebnisqualität einer KI-Lösung hängt aber massiv von den eingegebenen Prompts oder Suchbefehlen sowie von den für sie zugänglichen Daten ab.
Hilfreich kann KI allerdings zur Abrundung oder Erweiterung von Suchen sein oder bei der Unterstützung jüngerer, weniger erfahrener Recruiter. Denn KI kann einerseits unter Umständen Kandidaten auftun, die sie nicht gesehen hätten. Und andererseits im Sparring über Fragendialoge - auch basierend auf den historischen Daten erfolgreicher Recruiting-Prozesse - helfen, das eigene Vorgehen zu überprüfen und um Empfehlungen anzureichern. Denn basierend auf historischen Daten sind Empfehlungen oder Trainings möglich, wie sie bei Marketingsoftware schon zum Einsatz kommen.
KI in der Kontaktaufnahme mit Kandidaten
Die aktive Ansprache von Kandidaten stellt ebenfalls einen komplexen Prozess dar. Mit den Dialog- und Formulierungsfähigkeiten aktueller Large Language Models liegt auch hier die Frage nahe, ob KI unterstützen kann. Hierbei stellen sich aber zwei Herausforderungen: Erstens geht es darum, ob die Datenqualität ausreicht, etwa bei Tonalitätsanalysen auf Linkedin und anderen Netzwerken, um daraus eine erfolgversprechende Anfrage zu erstellen. Und zum zweiten gibt es ein psychologisches Hindernis: Untersuchungen wie "Künstliche Intelligenz in der Personalauswahl" oder die KISS-Studie zeigen, dass Kandidaten eher negativ auf die Ansprache durch KI oder den Einsatz von KI im Auswahlprozess reagieren. Und diese offenzulegen, wäre ein klares Gebot der Transparenz.
Eine Aufgabe, die sich dagegen zur Entlastung anbietet, ist die Verarbeitung gelieferter Daten: Kandidaten wollen möglichst wenig Zeit damit verbringen, ihre Informationen in Systeme einzutragen. Hier können Tools, die etwa Lebensläufe automatisch auslesen und ihre Daten in das verwendete HR-System übertragen, einen Komfort- und Zeitgewinn darstellen.
AI bei der Mitarbeiterbindung und -entwicklung
Am wertvollsten dürften KI-Lösungen in der Personalarbeit daher nicht beim externen Recruiting sein, sondern bei der Mitarbeiterbindung und der Entwicklung vorhandener Kräfte. Mit KI-Lösungen lässt sich die Arbeitgeberaufmerksamkeit für Mitarbeiter skalieren. Chatbots stellen beispielsweise einen sehr niedrigschwelligen Weg dar, um Stimmungen und Wünsche zu erfassen. So erhalten Führungskräfte und Unternehmen auch einen gleichmäßigeren Blick auf alle Belegschaftsmitglieder.
Hinzu kommt der direkte Dialog über geeignete nächste Schritte. Will ein Leistungsträger etwa künftig an einem ausländischen Standort arbeiten, kann eine KI-Lösung konkrete Schritte vorschlagen: Sprachkurse, etwaige sonstige Profilanforderungen oder ähnliches. Und dem Mitarbeitenden so zeigen, dass der Prozess ins Rollen kommt.
Denn in der veränderten Marktdynamik ist eines klar: Wenn ein Unternehmen nicht auf die Leitmotive der Mitarbeitenden eingeht - bei Person A vielleicht Geld, bei Person B Verantwortung, bei C Tätigkeiten in einer anderen Funktion - dann ist das Wechselrisiko groß.
Algorithmen und Verzerrungen
Bei allen Einsatzszenarien darf eines nicht vergessen werden: Alle heutigen KI-Anwendungen können in ihren Ergebnissen nur so gut sein, wie es die Datenqualität, die Trainingsqualität und die der Algorithmen zulassen. Die Hoffnung, dass KI objektiver als Menschen entscheiden würde, kann sich nicht erfüllen, wenn sie im Trainingsmaterial vorliegende Verzerrungen repliziert - also etwa überdurchschnittlich oft weiße männliche Kandidaten für Führungsrollen auswählt.
Künftig wird es darum gehen, im Zusammenspiel von Mensch und Maschine die Qualität der Ergebnisse zu verbessern, indem die Maschine den Menschen unterstützt, Vorschläge macht und auch genutzt wird, um menschliche Einschätzungen zu hinterfragen.