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Recruitee Radio | Chancen & Risiken von KI im Recruiting

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Was sind die Chancen und Risiken von K├╝nstlicher Intelligenz im Recruiting? Wo fange ich an, wenn ich KI-L├Âsungen in meinen Recruitingprozess aufnehmen m├Âchte?

Zu diesem Thema haben wir mit keinem geringerem als Ivan Evdokimov, Lead Tech Recruiter & HR Innovator, gesprochen.

Neben spannenden Insights zu seinen Projekten, Tipps zu den besten Tools und einer kritischen Auseinandersetzung mit KI im Recruiting, liefert Ivan viele spannende Impulse, um sich weiterf├╝hrend mit dem Thema auseinander zu setzen.

“Wer nicht wagt, der nicht gewinnt.” – Daher, h├Ârt mal rein, falls euch die Thematik interessiert und ihr spannende Tipps vom Experten haben m├Âchtet.

Transkript

Luisa Spardel:┬áHerzlich willkommen zu einer weiteren Folge unseres Podcasts. Heute wird es um das spannende Thema k├╝nstliche Intelligenz im Recruiting gehen. Ein Thema, welches ich pers├Ânlich sehr spannend finde und generell f├╝r viel Gespr├Ąchsstoff sorgt. Um tiefer in die Materie eintauchen zu k├Ânnen, habe ich mir einen Experten auf dem Gebiet ins virtuelle Podcast Studio eingeladen, und zwar Ivan Evdokimov, Lead Tech Recruiter und HR Innovator. Hallo Ivan, ich freue mich, dass du heute dabei bist.

Ivan Evdokimov: Hallo Luisa, vielen Dank f├╝r die Einladung, ich freue mich ebenfalls.

Luisa: Super, ich mich auch. Lass uns doch einfach mal direkt mit einer Vorstellung starten. Wie bist du ins Recruiting gekommen und welchen Schwerpunkt hast du?

Ivan: Ich besch├Ąftige mich leidenschaftlich mit Talent Acquisition Management. Sowohl als Tech Recruiter, als auch Coach und Dozent. Als Psychologe bin ich grunds├Ątzlich von dieser Idee begeistert, f├╝r jeden Menschen ein passendes Unternehmen, eine passende Position, passende Aufgabe zu finden. Direkt nach der Uni bin ich ins Recruitment bei der Deutschen Bahn eingestiegen, damals 2011, weil es eine hervorragende M├Âglichkeit ist, das Unternehmen, die Produkte und relevante Stakeholder schnell kennenzulernen und somit auch Mehrwert zu generieren.

Nach einem Ausflug ins Talent Management, F├╝hrungskr├Ąfteentwicklung, Karrieremanagement, Performance-Management in einem Transport-/Logistikunternehmen, bin ich dann 2017 wieder zur├╝ck ins Recruitment gekommen um bei L’Or├ęal digitale HR Transformationen einzuleiten. Dazu werde ich sp├Ąter noch ein konkretes Beispiel nennen. Im Moment allerdings baue ich Technical Position Management bei Uniper auf, besch├Ąftige mich unter anderem mit Chancen und Risiken der k├╝nstlichen Intelligenz in Human Resource Management.

Luisa: Ja, spannend. Das leitet super ├╝ber in die erste Frage. K├╝nstliche Intelligenz im Recruiting ist ein Thema, was schon seit l├Ąngerem hei├č diskutiert wird. Trotzdem wei├č ein Gro├čteil aller Personaler oder auch Recruiter nicht wirklich viel ├╝ber das Thema. F├╝r viele ist es vielleicht nicht greifbar oder sogar auch etwas Angsteinfl├Â├čend. Welche Erfahrung hast du mit k├╝nstlicher Intelligenz im Recruiting gemacht?

Ivan: Also spannend finde ich, dass es hier gro├če kulturelle Unterschiede gibt. Wenn wir in Deutschland dar├╝ber diskutieren, wann, f├╝r welche Zielgruppe, mit welcher Technologie KI implementiert werden soll, gehen die HRler in Asien einfach vor und machen das. Sie lernen dabei viel ├╝ber die KI und passen die L├Âsung entsprechend an. Dadurch ist es auch greifbarer und agiler als bei uns. Trotzdem h├Ąlt niemand einen Recruiter davon ab, sich mit diesem Thema zu besch├Ąftigen: Die Bibliothek, auf YouTube in der LinkedIn Community oder eben auf Podcasts wie dieser hier. Wer glaubt den wirklich daran, dass Technologie wie k├╝nstliche Intelligenz keine Rolle in HR spielen wird.

Ich pers├Ânlich bin neugierig in welchem Prozessschritt k├╝nstliche Intelligenz, sowohl die Unternehmen als auch die Kandidaten voranbringt. Wie cool ist es denn zum Beispiel, als Bewerber sofort Antworten auf einfache, aber eben wichtige Fragen von einem Chatbot zu bekommen? Warum sollte nicht mit ein paar Klicks ein Termin f├╝r ein Interview ohne viele E-Mails oder Anrufe mit HR vereinbaren k├Ânnen? Das funktioniert eigentlich schon jetzt ganz gut. Aber auch komplexere Aufgaben wie das Matching von Kandidaten zu Stellen k├Ânnen durch k├╝nstliche Intelligenz immer besser imitiert werden.

Je weiter wir Menschen diese spannende Technologie entwickeln, um uns Recruiter zu unterst├╝tzen, desto wichtiger ist es aber auch, solche Change Management Ma├čnahmen zu implementieren. Dazu geh├Ârt f├╝r mich zum Beispiel ein klarer Plan, wie k├╝nstliche Intelligenz eingesetzt werden soll und warum eigentlich. Wenn dieser Plan dann auch kommuniziert wird und die Mitarbeiter geschult werden, dann ├╝berwiegt die Freude und die Neugierde statt Skepsis und Angst, wie du es in deiner Frage formuliert hast. Dann erst sieht und versteht der Recruiter n├Ąmlich den gro├čen Mehrwert von KI.

Luisa: Das ist spannend, denn ich habe eine Studie gefunden, die ich dir einmal kurz vorstellen will, und zwar von der Universit├Ąt Kassel ├╝ber die Akzeptanz von Recruitern gegen├╝ber dem Einsatz k├╝nstlicher Intelligenz in der Personalvorauswahl. Die hat herausgefunden, dass 58 % der befragten Recruiter die fehlende Transparenz von KI-Systemen zu Widerstand f├╝hrt und die Nutzung von KI auch verhindert. Wie erkl├Ąrst du dir das, obwohl so viele Recruiter, und zwar 90 %, wenig bis gar nichts ├╝ber KI im Recruiting wissen, aber 58 % so konkrete Bedenken ├Ąu├čern k├Ânnen? Wie passt das zusammen?

Ivan: Also das ├╝berrascht mich tats├Ąchlich gar nicht. Ich m├Âchte erstmal den Fokus ein bisschen von Recruitern wegnehmen und auch auf Menschen an sich eingehen. Nehmen wir dieses Beispiel Fliegen: Auch beim Fliegen wird die Anzahl an Piloten kontinuierlich reduziert, weil der Autopilot deutlich zuverl├Ąssiger mittlerweile geworden ist. Trotzdem ist die Mehrheit der befragten Passagiere dagegen, den Co-Piloten abzuschaffen. Das macht deutlich, dass hier die Vorbehalte ├╝berwiegen. Sowohl gegen das Ein-Personen-Cockpit als auch gegen komplett pilotlose Flugzeuge. Klar ist die Transparenz eine wichtige Voraussetzung f├╝r Vertrauen und erleichtert uns Menschen eine Ver├Ąnderung zu akzeptieren und umzusetzen. Das meinte ich gerade mit diesen Change Management Ma├čnahmen. Aber wie wir am Beispiel Fliegen sehen, geht es auch ohne. Oder wei├čt du Luisa, wie genau ein Flugzeug funktioniert?

Luisa: Nein, leider nicht.

Ivan: Trotzdem fliegen wir damit. Und wahrscheinlich werden die Flugtaxen auch noch vor dem autonomen Fahren Realit├Ąt werden. Die Technologie daf├╝r ist einfach atemberaubend. Um wieder auf den Recruiter zur├╝ckzukommen, ich denke nicht das Recruiter zwingend tiefes Verst├Ąndnis von neuronalen Netzen und Deep Learning haben sollten, um k├╝nstliche Intelligenz zu nutzen. Das schadet die doch sicherlich nicht, bei der Auswahl und Implementierung dieser Technologie um Hiring Manager, Betriebsrat und nicht zuletzt auch Kandidaten von der Qualit├Ąt dieser L├Âsung zu ├╝berzeugen. Ich finde, hier sind Bedenken sogar hilfreich und erfolgskritisch, denn nur so kann die KI L├Âsung ein zielgerichtet und bedarfsorientiertes Werkzeug sein und weiterentwickelt werden.

Luisa: Du hast es vorhin schon kurz angesprochen, dass du auf ein konkretes Beispiel eingehen m├Âchtest. Das w├╝rde ich jetzt gerne tun, denn w├Ąhrend deiner Zeit bei L’Or├ęal hast du erfolgreich k├╝nstliche Intelligenz in den Recruiting Prozess eingef├╝hrt. Kannst du uns durch das Projekt f├╝hren und den Prozess erl├Ąutern?

Ivan: Klar. Um den Bewerbungsprozess der Praktikanten noch fairer, effizienter und schneller zu gestalten, ersetzt die k├╝nstliche Intelligenz in der Vorauswahl sowohl die Telefoninterviews als auch die teuren Online-Tests f├╝r kognitive F├Ąhigkeiten, aber auch f├╝r digitales Marketing zum Beispiel, als auch die Assessment-Center, weil das eine sehr wichtige Talentpipeline f├╝r L’Or├ęal ist. So erh├Ąlt jeder Kandidat, nach dem Hochladen des CVs, eine automatische Einladung zur Beantwortung von drei Kompetenzfragen, durch Seedlink, das ist der Provider mit dem wir das aufgebaut haben. Haben dann die Antworten und das CV den Recruiter neugierig gemacht, geht es dann weiter mit dem finalen pers├Ânlichen Gespr├Ąch im zuk├╝nftigen Team in D├╝sseldorf. C’est ├ža. Oder soll ich doch ein wenig technischer werden Luisa?

Luisa: Ja, gerne. Ein wenig spezifischer w├Ąre glaube ich ganz spannend f├╝r uns alle.

Ivan: Okay. Also, zun├Ąchst die Frage, wie die Kompetenz gemessen wird. Seedlink lernt aus der Erfahrung und nutzt Algorithmen um menschliche Entscheidungen durch eine Sprachanalyse nachzuahmen. Als Technologie machen das die neuronalen Netze m├Âglich. Wichtig ist aber zu verstehen, dabei steht nicht der einfache Vergleich zwischen einzelnen W├Ârtern im Vordergrund, also kein einfaches Matching, sondern eher die Beziehung zwischen diesen W├Ârtern. Die neuronalen Netze lernen diese Beziehungen in verschiedenen Schichten unterschiedlich zu gewichten, um so zu einem bestm├Âglichen Ergebnis zu kommen. Und das bestm├Âgliche Ergebnis wird erreicht, durch Feedback und zwar aus den Fachbereichen zu den einzelnen Kompetenzen und so lernt Seedlink und passt eben diese Gewichtung entsprechend kontinuierlich an, um noch genauer Vorhersagen machen zu k├Ânnen. Wir sprechen hier also von Supervised-Learning. Wichtig an dieser Stelle vielleicht auch noch zu verstehen, dass nicht nur Top-Performer in die Stichprobe einflie├čen, sondern eine ganze Bandbreite und so konnten wir eine prognostische Diversit├Ąt von Punkt 7 erreichen. Es ist innerhalb der k├╝rzesten Zeit nat├╝rlich irre hoch und damit trifft die k├╝nstliche Intelligenz die Entscheidung besser, als die etablierten Methoden wie Assessment-Center oder eben kognitive Tests, nahe Schmidt und Hunter. So viel zum “Wie” das gemessen wird. Was aber mindestens genauso wichtig ist, ist was. Also schauen wir uns an, was wird denn mit diesen drei Fragen gemessen? Ich habe hier eine Frage mitgebracht, Moment. Also ich zitiere, “Beschreib bitte eine Situation, in der du in k├╝rzester Zeit etwas Neues lernen musstest. Wie bist du dabei vorgegangen? Was war das Ergebnis und wie k├Ânntest du das Gelernte bei LÔÇÖOr├ęal einbringen?” Zitatende. Das ist eine der drei Fragen und neben der Kompetenz, schnelle Auffassungsgabe, nach Lominger kommt Ferry, steht auch Learning-Agility in der Frage drin und Learning-Agility ist als ein wichtiger Potential-Indikator in der Diagnostik bekannt. Solche Fragen werden bereits seit Jahren in den Interviews und Assessment-Centern gestellt, es ist jetzt nichts neues. Nun bietet sich aber mit der KI die M├Âglichkeit, eine datenbetriebene und objektivere Auswahl zu treffen. Also f├╝r Neugierige unter euch, die das h├Âren, mehr Infos habe ich in meinem Artikel auf LinkedIn zusammengefasst, viel Spa├č beim Lesen und wenn ihr Fragen habt, schreibt mir einfach eine Nachricht.

Luisa: Genau. Lest euch das gerne durch, super spannende Artikel dazu, der auch nochmal wirklich cool ins Detail geht und einen richtig guten ├ťberblick gibt. Gerade vielleicht auch f├╝r diejenigen unter uns, unter euch, die k├╝nstliche Intelligenz noch in das Recruiting aufnehmen wollen, daher meine n├Ąchste Frage: Bevor ich jetzt KI in mein Recruiting aufnehme, wor├╝ber muss ich mir im klaren sein und was sind die ersten Schritte und wo fang ich erstmal eigentlich an?

Ivan: Keine einfache Frage. Aber lass uns mal ganz am Anfang anfangen. Let’s face it, jedes Unternehmen will Geld verdienen und dazu braucht es geeignete Mitarbeiter, die Produktivit├Ątssteigerung bedeuten und jede Fehlbesetzung ist kontraproduktiv und somit zu vermeiden. Daraus lassen sich einfach die Ziele ableiten und soweit ist auch jeder Student in der Psychologie- oder BWL-Vorlesung in den letzten Jahrzehnten gekommen, das ist jetzt nichts Neues. Aber bei bestm├Âglichen Methoden und Werkzeugen in der Personalauswahl, da wird es schon schwieriger, weil der Mensch eben ein hochkomplexes Wesen ist und nun ergibt sich mit der KI eine Chance, dieser Komplexit├Ąt gerecht zu werden und das ist auch das Spannende, was ich an dieser Technologie finde. Dieses Werkzeug sollte meiner Meinung nach aber immer sinnvoll und zielorientiert eingesetzt werden, das ist das entscheidende.

Als Leitfaden eignen sich, ich habe die jetzt 10 Gebote genannt, die der Ethikbeirat HR-Tech aufgestellt hat. Ich habe sie hier vor mir und werde ein paar davon als Leitlinie, als Beispiel rausnehmen, um auf deine Frage noch konkreter zu antworten, was sind die ersten Schritte? Ich finde die ersten Schritte sollten sein sich diese 10 genauer anzuschauen. Also es geht hier um transparenten Zielsetzungsprozess. Vor der Einf├╝hrung einer KI-L├Âsung muss die Zielsetzung f├╝r die Nutzung gekl├Ąrt werden. Es muss klar sein, wie mache ich das ├╝berhaupt. Es gibt ferne und fundierte L├Âsungen. Wer KI-L├Âsungen nutzt, muss darauf achten, dass diese auch empirisch evaluiert sind und qualitativ hochwertig. Nur so k├Ânnen wir, die [unintelligible 00:14:36] ├╝berzeugen. Es gibt Rollenkl├Ąrung, wer trifft denn die finale Entscheidung und das sollten die Menschen sein und nicht die KI. Es geht um notwendigen Sachverstand, Thema Haftung und Verantwortung ist etwas, was im vornherein schon gekl├Ąrt werden soll, bevor man sich ├╝berhaupt mit Entwicklern zusammensetzt. Es geht um Informationspflicht, bevor man KI-L├Âsungen einsetzt, m├╝ssen die Menschen, die davon betroffen werden, ├╝ber ihren Einsatz, ├╝ber ihren Zeck und die verwendeten Datenarten informiert werden, weil Datenqualit├Ąt, Diskriminierung, das sind wichtige Punkte, die man von vornherein kl├Ąren sollte, um erfolgreich KI einsetzen zu k├Ânnen, damit Diskriminierungen, wie in der Presse oft schon gelesen, zu mindestens reduziert, wenn nicht ausgeschlossen werden k├Ânnen.

Du siehst Luisa, das Thema Ethik beim Einsatz von KI-L├Âsungen ist komplex und tiefgr├╝ndig, Common Sense allerdings d├╝rfte sein, dass Menschen-Technologie gegen├╝ber Vertrauen empfinden m├╝ssen, um sie langfristig zu akzeptieren und darum geht es hier. Wenn nun diese Leitplanken klar sind und gekl├Ąrt sind, dann kann es tats├Ąchlich schnell gehen. Also, ganz konkret Business-Case aufstellen, was konkret m├Âchte ich machen? In diesem Beispiel, m├Âchte ich den Auswahlprozess, den Vorauswahlprozess minimieren und schneller machen. Dann die Entscheidung Buy-and-Build, habe ich die Expertise bei mir im Unternehmen im Haus und kann darauf zugreifen oder nicht. Ich suche mir einen Partner, der das f├╝r mich implementieren kann. Zweitens Set-Up a Team, wer kann mich bei diesem Vorhaben unterst├╝tzen und wen brauche ich daf├╝r? An dieser Stelle ist er vollkritisch, dass der Recruiting-Experte, die k├╝nstliche Intelligenz innerlich trainiert und weiterentwickelt und nicht unbedingt der IT-Pro, der die neuronalen Netze oder andere Technologien, Machine-Learning-Technologien, irgendwie programmiert, dass das inhaltlich getrieben ist. Schon hat man einen MVP, Minimum Viable Product und kann mit dem ausbauen der KI beginnen. Der letzte Schritt, der oft vergessen wird, der aber entscheidend ist und das Besondere an der k├╝nstlichen Intelligenz, dass sie in der Lage ist zu lernen und sich weiterzuentwickeln und dabei sollte der Mensch diese Weiterentwicklung vorantreiben und so die Qualit├Ąt st├Ąndig weiter erh├Âhen. Das ist meine lange Antwort auf deine kurze Frage. Sorry, ich bin ein bisschen ausgewichen.

Luisa: Nein, es ist super interessant, ich finde es auch gerade spannend, das ganze Thema mit einem Diplom-Psychologen zu besprechen und das auch aus dieser Sichtweise noch ein bisschen besser zu verstehen und zu lernen. Okay, angenommen ich in meinem Unternehmen habe jetzt diese 10 Gebote f├╝r mich aufgestellt und beantwortet, welche Tools gibt es? Vielleicht kennst du welche, mit welchen hast du bereits gearbeitet? Du hattest vorhin Seedlink angesprochen, vielleicht gibt es da noch weitere und kannst du davon welche empfehlen oder welche kannst du vor allem empfehlen?

Ivan: Okay. Der Markt ist irre gro├č geworden und ich habe keinen ├ťberblick, muss ich dazu ganz ehrlich sagen, weil gef├╝hlt jeden Tag neue Start-Ups kommen und am Markt aufpoppen. Aber lass uns doch mal einen Schritt zur├╝ckgehen, bevor man sich in diesen Markt wagt und sich verschiedene Provider anschaut, m├Âchte ich nochmal betonen, die Zielsetzung ist entscheidend. F├╝r eine besser Candidate-Experience zum Beispiel, habe ich mit Maja gearbeitet. Maja ist ein Chatbot und der nicht nur die Bewerberkommunikation ├╝bernimmt, sondern auch das Screening, so wie die Terminvereinbarung erfolgreich meistern kann. Um jetzt nicht Werbung f├╝r ein paar Unternehmen oder Start-Ups zumachen, habe ich auch ein paar andere, die ich ebenfalls sehr spannend finde, Joppa zum Beispiel, ist eine spannende Alternative. Oder A.L.I.C.E. ist ein extrem zuverl├Ąssig agierender Bot bei der Terminierung der Interviews und gleichzeitig begeistert das auch die Kandidaten. Wenn wir uns jetzt eine andere Zielsetzung anschauen, zum Beispiel wenn es um intelligentes Screening und Matching geht, da setzt Ideal den Ma├čstab meiner Meinung nach. Kritisch ist mir HireVue oder nat├╝rlich PRECIRE aufgefallen, das in der Presse zu verfolgen ist und auch spannende 180 Grad Drehung gemacht hat, wie ich finde. Es muss aber nicht unbedingt ein gro├čes Unternehmen sein. Um jetzt Cyquest zu nennen aus Hamburg. Will ich weiter Vorrang in Qualit├Ąt, wenn es um Cultural Fit geht. Bei Video-Interviews sticht zum Beispiel Viasto aus Berlin glaube ich hervor. Wenn wir uns Fairness und Diversity anschauen, dann kann ich TextU empfehlen. Finde ich sehr spannend, dass die Stellenausschreibungen in Sekunden analysiert werden und optimiert werden, bevor sie halt rausgehen. Und da Thema Diversity immer wichtiger wird in Unternehmen, ist es sicherlich ein Tool, das genauer angeschaut werden sollte. Aber auch Watson zum Beispiel von IBM finde ich extrem beeindruckend. Vor allen Dingen wie schnell er sich in den letzten Jahren entwickelt hat und was er mittlerweile drauf hat. Also der Markt explodiert und um so wichtiger ist es meiner Meinung nach einen kritischen Blick auch hinter den Kulissen und Demos, die immer nice sind und beeindrucken, zu werfen. Gute Kriterien wie Validit├Ąt, Reliabilit├Ąt haben ihre G├╝ltigkeit auch nach Jahrzehnten Forschung immer noch nicht verloren und es ist wichtig zu verstehen, “Was kann man tun?”, “Ist es das richtige Werkzeug, um meine Ziele zu erreichen, um Recruitment voranzubringen?”

Luisa: Spannend, dass du grade den kritischen Blick hinter den Kulissen erw├Ąhnt hast, denn meine n├Ąchste Frage bezieht sich auch auf einen Artikel, der mit dir im Business Insider letzte Woche erschienen ist. Darin wird diskutiert inwiefern KI im Bewerbungsverfahren diskriminierend sein kann. Experten sprechen da von algorithmischer Voreingenommenheit. Was sind deiner Meinung nach die gr├Â├čten Challenges von KI im Recruiting und wie kann man sie eventuell ├╝berkommen?

Ivan: Interessant, dass du diesen Artikel ansprichst, weil er finde ich sehr polarisiert und mich auch ein bisschen zu naiv dastehen l├Ąsst. Was ich aber gar nicht so schlimm finde, weil er sollte auch in die Kontroverse diskutiert werden und auch ein bisschen provozieren. Das tue ich auch gerne indem ich die Risiken vielleicht minimiere und die Chancen mehr herausstelle. Aber das ist ganz klar erfolgskritisch diese Risiken ernst zu nehmen und sich vor Augen zu f├╝hren wie wichtig es ist, diese Herausforderung, wenn man KI einf├╝hrt, ernst zu nehmen und schon vorausschauend gewisse Ma├čnahmen abzuleiten.

Ich m├Âchte hier auch eine Studie zitieren und zwar an der Uni Bamberg steigt die Akzeptanz von softwarebasierten Helfern weiter an. Also grunds├Ątzlich ist sowohl auf der HR-Seite als auch auf der Kandidatenseite. Logischerweise, wenn wir uns Netflix, Google Maps und andere KI Anwendungen im allt├Ąglichen Leben anschauen, sehen wir, dass es allt├Ąglich ist. Dementsprechend auch in HR Akzeptanz immer steigert. Es ist aber erfolgskritisch f├╝r ein KI Projekt, dass m├Âglichst viele Informationen ├╝ber diesen Algorithmus, so wie dessen Funktionsweise zur Verf├╝gung stehen. Denn das schafft Vertrauen und Transparenz. Ich benutze das Wort Vertrauen glaube ich zum vierten Mal schon in dieser Folge, weil es entscheidend ist f├╝r die Akzeptanz. F├╝r mich ├╝berraschend sind also die Ergebnisse vom Professor Laumer, die aufzeigen, dass weibliche ├Ąltere und Kandidaten mit Migrationshintergrund, der Maschine in Recruitment mehr vertrauen als dem Menschen. Fand ich schon krass. An dieser Stelle m├Âchte ich nochmal den kritischen Blick von der Maschine tats├Ąchlich mal auf den Recruiter richten. Unglaubliche Besetzungsprozesse wie, was ich vor Kurzem gelesen habe, Pitch mit direkt zu sagen wo hunderte Kandidaten anhand durchgeschleust werden, mit Arbeitsvertr├Ągen rausgehen, a la Heidi Klums Fotovergabe und solche Praktiken werden mit einem HR Award ausgezeichnet. Es ist irre. Mit Blick auf die moderne Personalauswahl w├╝nsche ich mir, dass wir Menschen einigen der eben erl├Ąuternden Richtlinien, die f├╝r KI aufgestellt sind, auch ansatzweise gerecht werden k├Ânnen. Das w├Ąre schon sch├Ân, wenn wir uns kritisch hinterfragen in dieser Diskussion, wenn es um KI geht und selbst bessere Qualit├Ąt in der Personalauswahl liefern und das Thema Diskriminierung geh├Ârt dazu. Weil Diskriminierung psychologisch gesehen einfach ein schwer zu kontrollierbarer Prozess ist und subliminal abl├Ąuft und dementsprechend allt├Ąglich ist und schon immer war.

Herausfordernd ist es auch der k├╝nstlichen Intelligenz beizubringen nicht nur die menschliche Diagnostik zu ├╝berbieten. Was ich gerade genannt habe, zu lernen immer besser zu werden, sondern dabei auch diese menschlichen Tugenden wie Vertrauen und G├╝te walten zu lassen. Das wird schwer sein der KI beizubringen, denn der Mensch ist ein hochkomplexes Wesen und damit mindestens genau so faszinierend wie eben seine Imitation.

Luisa: Ja, sch├Ân gesagt. Was mir auch vorhin noch dazu eingefallen ist, was du gesagt hast, “Wer nicht wagt der nicht gewinnt.” Also solange man es vielleicht nicht selber ausprobiert und in seinem Unternehmen etabliert, kann man auch nicht wissen wie erfolgreich man sein k├Ânnte. Vielleicht abschlie├čend, was sind deiner Meinung nach die gr├Â├čten Vorteile von k├╝nstlicher Intelligenz im Recruiting?

Ivan: Da gibt es viele, je nach Einsatzbereich und ich m├Âchte nicht wie im Interview nochmal so naiv erscheinen und Werbung f├╝r KI grunds├Ątzlich machen. Was ich aber an dieser Stelle sagen m├Âchte, dass ich schon grunds├Ątzlich ├╝berzeugt bin, dass eben k├╝nstliche Intelligenz den Recruiter dabei unterst├╝tzen kann die bassen Talente auf dem Markt zu identifizieren, auszusuchen und an Bord zu holen. Dabei ist die Rolle des Talent-Acquisition-Managers selbst mitten in einem gro├čen Wandel. Du hast vorhin gesagt, dass ich Diplom-Psychologe bin und meine Generation hat sich f├╝r HR entschieden um mit Menschen zu arbeiten. Nicht unbedingt mit Tech. Wir Psychologen haben in den letzten Jahrzehnten einen gro├čen Mehrwert insbesondere in Eignungsdiagnostik generiert, aber heute macht ein signifikanter Teil der Rolle eher das Verkaufen aus. Weil durch die Megatrends das Kr├Ąfteverh├Ąltnis auf dem Markt kippt, es wird zunehmend zu einem Kandidaten-Markt. Es ist nun entscheidender st├Ąndig up-to-date zu sein, die Zielgruppen zu verstehen und dann per erfolgsversprechenden Kan├Ąlen entsprechend zu kommunizieren. Mit der Digitalisierung kommen nun auch die technischen Anforderungen dazu, die diese hybride Rolle noch anspruchsvoller macht. Deswegen m├Âchte ich an dieser Stelle nochmal mich als Empfehlung aus der Pilotfolge deines Podcast wiederholen. Recruiter vernetzt euch, auf Meet-Ups, tauscht euch aus, h├Ârt solchen Podcast wie diesen hier und entwickelt euch stetig weiter. Das klingt fast schon wie bei einer KI, wie ich gerade schon gesagt habe. Mit diesem Appell m├Âchte ich mich auch hier verabschieden und meinen Kollegen mit auf dem Weg geben sich weiterzuentwickeln und immer weiter zu lernen .

Luisa: Vielen Dank Ivan. Ich glaube, das war wirklich super toller Input. Du hast viele Dinge gesagt und angesprochen, die ich jetzt gleich auch nochmal nachgucken werde, um mich weiter zu informieren. Also herzlichen Dank, dass du dein Wissen und auch dein Projekt bei L’Or├ęal mit uns geteilt hast und das ganze Thema KI im Recruiting ein bisschen handfester pr├Ąsentiert hast, sodass wir uns alle wirklich gut etwas darunter vorstellen k├Ânnen. Vielen Dank, dass du dir die Zeit genommen hast und habe noch eine sch├Âne Woche.

Ivan: Danke, w├╝nsche ich dir ebenfalls und viel Erfolg mit dem Podcast

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