Künstliche Intelligenz (KI), auch Artificial Intelligence (AI) genannt, ist in den letzten Jahren einer der Treiber der digitalen Transformation geworden und adressiert zunehmend auch organisatorische und planerische Serviceaktivitäten von Unternehmen, wie beispielsweise im Bereich Human Resources (Personalwirtschaft). Noch vor wenigen Jahren wurde Recruiting traditionell als “people-driven function where trusting your instincts was the accepted default” (Cohen, 2016) angesehen. Heute wird auf Europas größter Fachmesse für Personalmanagement ‚Zukunft Personal’ im September in Köln unter anderem die große Herausforderung des ‚Recruiting 4.0’ diskutiert. Allein zwei der acht Keynote Speaker 2017 befassten sich dabei mit Artificial Intelligence: Gary Kildares1 und Nell Watsons2 Vorträge „The new work of HR: Artificial Inteligence & Exponential Change” und „The Human Factors of Machine Intelligence“ weisen insbesondere in eine Richtung: Die heutige massive Datenflut mit künstlicher Intelligenz nutzbar zu machen, um auf dieser Basis die richtigen Personalentscheidungen zu treffen.
Doch ist diese Anpassung an eine transformierte Wirtschaft wünschenswert? Welche Gefahren, Chancen und Trends sind damit verbunden? Und werden zukünftig auch HR-Abteilungen Einfluss auf Unternehmensentscheidungen nehmen können?
Nach der Einleitung folgt im zweiten Kapitel zunächst eine Erklärung zu den Zusammenhängen von AI, Big Data, und Recruiting 4.0, während im dritten Abschnitt auf konkrete Fallbeispiele (Business-Szenarien) Bezug genommen wird. Diesem folgt eine Einschätzung der Herausforderungen, Chancen und Trends des AI basierten Recruitings, während im 5. Kapitel ein zusammenfassendes Fazit gezogen wird.
Inhaltsverzeichnis
1. EINLEITUNG
2. DIE BUZZWORDS DES RECRUITING 4.0
2.1 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
2.2 DIGITALE TRANSFORMATION & BIG DATA
3. RECRUITING 4.0
3.1 SCHWACHE PRÄDIKATOREN
3.2 DURCHSCHNITTLICHE PRÄDIKATOREN
3.3 STARKE PRÄDIKATOREN
4. FALLBEISPIELE: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM ONLINE-RECRUITING
4.1 KI ALS SOURCING ASSISTENT - JOBMEHAPPY
4.2 KI ALS FUNFACTOR- SIMULATIONEN, TESTS UND GAMIFICATION
4.3 BENUTZERDEFINIERTE KI – DATENBASIERTE TALENTSUCHE
5. TRENDS, CHANCEN UND RISIKEN
5.1 TRENDS
5.2 CHANCEN
5.3 NACHTEILE UND RISIKEN
6. FAZIT
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht das Potenzial und die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und Big Data im modernen Recruiting-Prozess. Das primäre Ziel ist es, den Status quo des "Recruiting 4.0" zu beleuchten, aktuelle Anwendungsbereiche zu klassifizieren und eine kritische Einschätzung hinsichtlich der Chancen und Risiken für Personalabteilungen und Bewerber zu geben.
- Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Big Data im Kontext des Recruitings
- Klassifizierung von Recruiting-Methoden mittels schwacher, mittlerer und starker Prädikatoren
- Analyse praxisnaher Fallbeispiele (u.a. Chatbots, Gamification, Virtual Interviewing)
- Diskussion über Trends, Effizienzgewinne und ethische bzw. datenschutzrechtliche Risiken
- Zukünftiger Einfluss digitaler Transformation auf Unternehmensentscheidungen
Auszug aus dem Buch
4.1 KI als Sourcing Assistent - JOBmehappy
Konsequent hätte ein Chatbot bei Linkedin, Monster oder XING wenige verwundert. Vielleicht ist auch der Innovationsdruck und die generische Nutzung von Bots im Mutterschiff Silicon Valley dafür verantwortlich, dass sich grade ein Startup aus Köln als erstes an eine Bot-gesteuerte Jobsuche herantraute und somit im April 2016 für ein zuvor erfolglose Jobportal einen Bot für den Messenger des sozialen Netzwerkes Facebook entwickelte- eigenfinanziert.
Um mit diesen sogenannten Social Bots zu kommen, erfolgt bei JOBmehappy die Anmeldung über das persönliche Facebook Profil und einen kleinen Klick (s. Abb. 2), der den Zugriff ebendieses erlaubt. Durchsucht werden in etwa 200 verschiedene Quellen, wie Stepstone etc. und jeweils 5 werden eine einfache Anfrage wie „Manager Jobs Berlin“ gelistet. Wird die Seite von JOBmehappy auf Facebook angewählt, öffnet sich sofort das kleine Chatfenster mit einer kleinen Notiz ‚Antwortet i.d.R. sofort’ und der personalisierten Aufforderung „Hallo XXX lass und für dich einen neuen Job finden. Schreibe mir welchen Job du suchst und in welcher Stadt“ (JOBmehappy, 2016). Vorteil ist, dass das Portal zu jeder Uhrzeit erreichbar ist, der Chatbot übernimmt in diesem Falle einfache Kommunikationsaufgaben. Doch obwohl der Bot eine Form von AI darstellt und durch Machine Learning zunehmend intelligenter wird, arbeitet er zur Zeit noch mit simpelsten Algorithmen, damit die Suche funktioniert.
Zusammenfassung der Kapitel
1. EINLEITUNG: Diese Einleitung führt in die Relevanz von Künstlicher Intelligenz im Personalwesen ein und skizziert die Herausforderungen durch die wachsende Datenflut.
2. DIE BUZZWORDS DES RECRUITING 4.0: Hier werden die theoretischen Grundlagen zu Künstlicher Intelligenz, Big Data und der digitalen Transformation für den Kontext des Recruitings definiert.
3. RECRUITING 4.0: Dieses Kapitel klassifiziert Recruiting-Methoden in ein Drei-Stufen-Modell aus schwachen, durchschnittlichen und starken Prädikatoren.
4. FALLBEISPIELE: KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IM ONLINE-RECRUITING: Anhand konkreter Plattformen wie Jobmehappy, Industrymasters und HireVue werden die zuvor beschriebenen Prädikatoren praktisch illustriert.
5. TRENDS, CHANCEN UND RISIKEN: Dieser Abschnitt analysiert die zukünftigen Entwicklungen sowie die positiven Potenziale und kritischen Schattenseiten des datengetriebenen Recruitings.
6. FAZIT: Das Fazit fasst zusammen, dass KI zwar den Recruiting-Prozess effizienter gestalten kann, die letzte Entscheidung jedoch weiterhin beim Menschen liegen sollte.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Big Data, Recruiting 4.0, Personalgewinnung, Algorithmen, Digitalisierung, Chatbots, Gamification, Virtual Interviewing, Personalmarketing, HR-Management, Matching-Technologien, Prädiktive Analytik, Datenschutz, Skill-Analyse
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Transformation des Recruitings durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Big Data unter dem Begriff "Recruiting 4.0".
Welche zentralen Themenfelder werden behandelt?
Die zentralen Felder umfassen die Definition technologischer Grundlagen, die Kategorisierung von KI-Anwendungen im Recruiting und eine kritische Auseinandersetzung mit Chancen und Risiken.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, einen Überblick über aktuelle technologische Möglichkeiten zu geben und zu analysieren, wie KI die Arbeitsweise von Personalverantwortlichen nachhaltig verändert.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine theoretische Arbeit, die durch eine fundierte Literaturrecherche sowie die Analyse von konkreten Fallbeispielen zur Einordnung der Phänomene arbeitet.
Was steht im Hauptteil im Fokus?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Begriffsbestimmung, die Klassifizierung von Recruiting-Instrumenten nach ihrer Vorhersagekraft (Prädikatoren) und deren praktische Anwendung.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren das Dokument?
Schlüsselbegriffe wie Recruiting 4.0, Algorithmen, KI, Big Data und Personalmarketing stehen im Zentrum der inhaltlichen Betrachtung.
Wie unterscheidet die Arbeit zwischen schwachen, mittleren und starken Prädikatoren?
Die Unterscheidung erfolgt über den Grad der Datentiefe und die Automatisierung: Schwache Prädikatoren assistieren bei der Suche, mittlere nutzen Simulationen und starke Prädikatoren werten Persönlichkeit und Leistung durch KI-gestützte Interviews tiefgreifend aus.
Welche spezifischen Risiken sieht die Autorin beim Einsatz von KI im Recruiting?
Neben dem Risiko einer schlechteren Auffindbarkeit durch mangelnde soziale Profile besteht die Gefahr einer Intransparenz der Algorithmen sowie der unbeabsichtigten Diskriminierung durch fehlerhafte Datenmodelle.
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- Bente-Aileen Frede (Author), 2017, Recruiting 4.0. Die Möglichkeiten von Big Data und Künstlicher Intelligenz in der Personalwirtschaft, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/384250
