Der Einsatz von KI in Assessments ist nicht neu.
Seit Jahren werden Persönlichkeitsfragebögen von Algorithmen ausgewertet und interpretiert, die von Experten entwickelt wurden. Doch das ist erst der Anfang.
Im Jahr 2019 wird die Suche nach Ihren Top-Talenten von der Fähigkeit Ihrer HR-Experten abhängen, ihre Arbeitsabläufe intelligent zu automatisieren.
Was sind künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning?
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein sehr weit gefasster Begriff und ein Kernbereich der Informatik, der sich auf die Fähigkeit eines Computersystems bezieht, Aufgaben auszuführen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist.
KI kann in vielen Bereichen eingesetzt werden, z. B. beim Lernen, Planen, Problemlösen, bei der Spracherkennung sowie bei der Erkennung und Verfolgung von Objekten. Maschinelles Lernen (ML) und Deep Learning (DL) sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz.
Ein Beispiel für den Erfolg von KI ist die Fähigkeit von Computerprogrammen wie AlphaGo, das von Googles DeepMind entwickelt wurde, selbst die besten menschlichen Spieler in einem Go-Spiel zu schlagen. Für Personalabteilungen ist KI bei der Durchführung von algorithmusbasierten Assessments, einschließlich psychometrischer Assessments, von Mitarbeitern oder Bewerbern nützlich.
Was ist maschinelles Lernen?
Computersysteme, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, können "lernen", Aufgaben ohne ausdrückliche Anweisungen auszuführen. Dazu verwenden diese Systeme ML-Algorithmen und statistische Modelle, um Muster in Daten zu erkennen, zu analysieren und zu verstehen. Tools für maschinelles Lernen werden häufig eingesetzt, um viele Aufgaben, die traditionell von Menschen erledigt werden, automatisch auszuführen.
Der Vorteil von ML für viele Aufgaben liegt auf der Hand━Maschinenwerden nicht müde und machen sich nicht die Mühe, dieselben sich wiederholenden Aufgaben mehrmals zu erledigen. Außerdem tragen sie dazu bei, die Arbeitsbelastung erheblich zu verringern, indem sie viele Abläufe in Arbeitsketten automatisieren.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der versucht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu imitieren, indem er viele Verbindungen zwischen Datensegmenten herstellt und aus all diesen Verbindungen ein neuronales Netz bildet. Deep Learning ist eine relativ neue Entwicklung, die komplexer und fortschrittlicher ist als das traditionelle maschinelle Lernen, bei dem ein Computersystem für die gewünschte Aufgabe trainiert wird. Deep Learning geht über aufgabenspezifische Algorithmen hinaus, um Muster in Daten zu erkennen.
Deep-Learning-Aufgaben sind sehr rechenintensiv und erfordern viel Rechenleistung. Zur Durchführung von Deep-Learning-Projekten können Sie Deep-Learning-Plattformen wie MissingLink verwenden, die Funktionen wie die Automatisierung von Experimenten und deren Verfolgung über mehrere Maschinen hinweg bieten.
Warum Unternehmen KI für die Beurteilung von Bewerbern und Mitarbeitern nutzen sollten
Unternehmen geben jedes Jahr viel Zeit und Geld für Einstellungskampagnen und die Beurteilung der Leistung und Motivation ihrer Mitarbeiter aus. Der Einsatz fortschrittlicher technologischer Hilfsmittel wie der robotergestützten Prozessautomatisierung (RPA) in diesem Prozess ist unerlässlich, um sich einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen und die richtigen Talente als Erste zu gewinnen.
Viele Unternehmen stellen in der Regel jedes Jahr eine große Anzahl von Bewerbern ein, was es für Personalverantwortliche extrem schwierig macht, die Erfahrungen und Fähigkeiten jedes einzelnen Kandidaten zu beurteilen. KI-gesteuerte Talentbeurteilungen helfen dabei, die potenziellen Kandidaten besser zu verstehen, ohne stundenlang Lebensläufe manuell auswerten zu müssen.
Personalverantwortliche und Recruiter müssen entscheiden, welcher Kandidat am ehesten gute Leistungen erbringen und einen bedeutenden Mehrwert für das Unternehmen schaffen wird. Durch den Einsatz von KI bei der Assessment von Talenten vor der Einstellung sind Personalverantwortliche besser in der Lage, das Ergebnis der Einstellung eines Mitarbeiters vorherzusagen und die Qualität der Kandidaten zu verbessern, die schließlich eingestellt werden.
Einige der fortschrittlichsten KI-Bewertungsplattformen sind heute in der Lage, die Auswahl der Kandidaten, die ein Unternehmen erhält, auf die besten fünf Prozent einzugrenzen. Darüber hinaus können diese KI-basierten Plattformen Vorstellungsgespräche auf der Grundlage von Mimik, Wortwahl, Tonfall und Beugung der Stimme sowie Mikrogesten analysieren, um einen Kandidaten zu bewerten.
Solche KI-gestützten Talentakquisitionslösungen können auch Voreingenommenheit aus dem Rekrutierungsprozess eliminieren. KI hat kein Ego, das gemanagt werden muss, und kann viel bessere Ergebnisse liefern als jeder herkömmliche, nicht technologiegestützte Rekrutierungsprozess.
Beispiel für ein KI-gestütztes Assessment
Beispiele für AI-Bewertungstools
Tools der künstlichen Intelligenz werden bereits von vielen Unternehmen eingesetzt, um den Prozess der Beurteilung von Bewerbern und Mitarbeitern zu verbessern. Schnellere Entscheidungen, geringere Voreingenommenheit und verbesserte Assessments sind nur einige der Möglichkeiten, wie KI die Leistung von HR-Aufgaben verbessern kann, um den idealen Kandidaten zu finden. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für den Einsatz von KI im Beurteilungsprozess:
1. Intelligentes Screening
Intelligente Screening-Software automatisiert das Screening von Lebensläufen durch den Einsatz von KI in Ihrer bestehenden Lebenslaufdatenbank. Die Software lernt, wie Bewerber, die eingestellt wurden, auf der Grundlage ihrer Leistung zu erfolgreichen Mitarbeitern wurden.
Konkret lernt die Software, welche Erfahrungen, Fähigkeiten und anderen Qualitäten bestehende Mitarbeiter haben, und wendet dieses Wissen auf neue Bewerber an, um die stärksten Kandidaten automatisch zu bewerten und in die engere Wahl zu nehmen. Die Software kann auch Lebensläufe von Bewerbern anreichern, indem sie öffentliche Datenquellen über ihre früheren Arbeitgeber sowie ihre öffentlichen Social-Media-Profile nutzt.
2. Chatbots für Recruiter
Recruiter-Chatbots bieten Bewerbern Echtzeit-Interaktion, indem sie Fragen zu den Stellenanforderungen stellen und Feedback, Aktualisierungen und Vorschläge für die nächsten Schritte liefern. KI-gesteuerte Chatbots können in regelmäßigen Abständen durch verbale Dialoge mit Bewerbern in Kontakt treten und zur Verbesserung der Bewerbererfahrung im Recruiting-Prozess beitragen.
Das HR-Chatbot-System nutzt die Antworten auf die Fragen im Dialog, um Veränderungen in der Situation eines Bewerbers zu erkennen. Sie sind in der Lage, Personalverantwortliche und Recruiter zu warnen, wenn ein Kandidat das Interesse an der Stelle verloren hat━Dies wird ihre Entscheidung beeinflussen, den Kandidaten entweder abzulehnen oder zu versuchen, sein Interesse wiederherzustellen.
3. Video-Interviews
Bei Videointerviews nehmen sich die Kandidaten in der Regel selbst bei der Beantwortung von kompetenzbasierten Interviewfragen auf. Ein großer Vorteil solcher Aufnahmen ist, dass die Kandidaten nicht mehr zu den Vorstellungsgesprächen reisen müssen. Das spart zwar Zeit für das Interview selbst, nicht aber für die Analyse der Antworten, die sehr zeitaufwändig ist.
Durch den Einsatz von KI kann das Audiomaterial in Text umgewandelt werden, ohne dass ein Transkript bearbeitet werden muss, und es kann auf die Klarheit der Sprache und die Sprachfertigkeit analysiert werden. KI-Algorithmen können auch die Mimik und Körpersprache des Bewerbers analysieren, sowohl was er sagt als auch wie er es sagt. Die Analyse kann viel über das Talent des Bewerbers verraten und Aufschluss darüber geben, wie er sich im Job schlagen könnte.
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In diesem Artikel haben wir gesehen, dass KI das Potenzial hat, den Rekrutierungsprozess eines jeden Unternehmens erheblich zu verbessern, indem sie genaue und valide Daten liefert, um aus dem Stapel von Lebensläufen die benötigten Talente zu identifizieren. Wir haben den Unterschied zwischen traditionellem maschinellem Lernen und seiner jüngeren Inkarnation, dem Deep Learning, erläutert, das über höhere Analyse- und Mustererkennungsfähigkeiten verfügt, aber komplexer und teurer in der Ausführung ist.
KI kann Personalabteilungen dabei helfen, Bewerbungen und Mitarbeiterbeurteilungen effizienter und präziser zu bearbeiten, was Zeit spart und das Ergebnis der Assessments verbessert. Beispiele für den Einsatz von KI in einer Bewertungsumgebung sind das intelligente Screening von Lebensläufen, Chatbots für Mitarbeiter- oder Bewerberinterviews und die Videoanalyse. Angesichts der zu erwartenden kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Funktionen werden sich diese Trends im Jahr 2019 und darüber hinaus noch verstärken.
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Über den Autor:
Nigel Lindemann
Nigel ist für alles zuständig, was mit Marketing und Kommunikation zu tun hat. Er hat eine Vorliebe für originelle Marketingkampagnen und gutes Essen. An Wochenenden fährt er gerne stundenlang mit dem Fahrrad, ohne einen bestimmten Grund zu kennen.