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Bis 2020 werden Unternehmen weltweit insgesamt voraussichtlich 47 Milliarden US-Dollar für künstliche Intelligenz (KI) ausgeben. Und es scheint, dass sich jeder Aspekt unseres Lebens – vom Einkaufen über Freizeit bis hin zu Arbeit und persönlichen Finanzen – verändern wird, weil Maschinen Daten nutzen, um uns im großen Stil personalisierte, maßgeschneiderte Dienstleistungen anzubieten.

Angesichts dieser weitreichenden Auswirkungen ist es nur natürlich, zu erwarten, dass künstliche Intelligenz auch die Art und Weise revolutionieren wird, wie Unternehmen neue Talente suchen und anwerben. Automatisierte Technologien können die Datenberge über Organisationen und den breiteren Arbeitsmarkt hinweg analysieren und in ein leicht verständliches Format bringen, das den Menschen letztlich dabei hilft, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Zeit mit wichtigeren Aufgaben zu verbringen, die größere Wirkung zeigen.

Wie wirkt sich das aber auf die Art und Weise aus, wie wir in Zukunft Talente finden?

Künstliche Intelligenz: Effizientere und fairere Kandidatenauswahl

Einer der Hauptvorteile von künstlicher Intelligenz besteht darin, dass Prozesse in einer Geschwindigkeit und Größenordnung ausgeführt werden, die ein Mensch nicht leisten kann. Deshalb erwarte ich, dass sich in den nächsten Jahren zwei bestimmte Untergruppen der künstlichen Intelligenz weitreichend durchsetzen werden:

1. Natural Language Processing (NLP) – Die Umwandlung von Text in strukturierte, leicht verständliche Daten – dadurch können Computer natürliche Sprache erfassen.

2. Natural Language Generation (NLG) – Das Gegenstück zu NLP, das strukturierte Daten in Text verwandelt – dadurch können Computer natürliche Sprache schreiben Sowohl NLP als auch NLG besitzen ein enormes Potenzial bei der Anwerbung von Talenten.

Das digitale Zeitalter hat unserer Branche große Vorteile gebracht. Aber es hat auch riesige Datenmengen nach sich gezogen, die derzeit weitgehend manuell verarbeitet werden. Beispielsweise kann eine einfache Stellenanzeige Zehntausende von Reaktionen hervorrufen. Viele Bewerbungen können vollkommen ungeeignet sein, aber alle müssen geprüft werden, um die besten Kandidaten zu finden.

Einfache, aber oft zeitraubende Aufgaben wie beispielsweise das Prüfen von Lebensläufen, die Ausarbeitung von Stellenbeschreibungen und die Kommunikation mit den Bewerbern, könnte mit dieser neuen Technologie in Sekundenschnelle erledigt werden. Dadurch haben menschlichen Experten mehr Zeit für die wichtige Aufgabe, mit den besten Kandidaten auf persönlichen Ebene zusammenzuarbeiten – und damit die Beziehung als entscheidendes Element in den Fokus zum Erfolg zu rücken.

Hier bei Hays nutzen wir bei der Kandidatenauswahl Technologie dort, wo sie Sinn macht, bspw. bei der Kontaktaufnahme. So beschleunigen wir den Auswahlprozess zweifellos und ermöglichen es unseren Mitarbeitern, sich auf die Bewertung einzelner Kandidaten zu konzentrieren, die von der Technologie als am besten für die zu besetzende Stelle geeignet ermittelt wurden.

Unsere Berater haben somit mehr Zeit, sich auf den Aufbau von Beziehungen zu ihren Kunden und den Bewerbern zu konzentrieren – etwas, das durch künstliche Intelligenz definitiv nicht möglich ist. Da Auswahlprozess heutzutage mehr denn je unvoreingenommen durchzuführen sind, steigern automatisierte Abschnitte der Bewerbungsphase nicht nur die Effizienz, sondern führen auch zu einer Chancengleichheit für auf den ersten Blick unpassende Bewerbern.

Man sollte sich jedoch davor hüten, zu glauben, dass künstliche Intelligenz von Natur aus fairer sei, denn künstliche Intelligenz ist nur so gut, wie die Daten, mit denen sie gefüttert wird. Um Ihre ideale Bewerberliste zusammenzustellen, müssen Sie umfassende Kriterien dazu angeben, welche Qualifikation, welche bisherigen Erfahrungen und welche speziellen Fähigkeiten Sie ansprechen würden.

Künstliche Intelligenz erhöht die Passgenauigkeit der Bewerber

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Unternehmen auch, die Eignung der Kandidaten so stark wie nie zuvor in den Fokus zu rücken. Dies sollte letztlich zu erfolgreicheren, langjährigen Einstellungen führen. Schließlich wissen wir, dass die häufigste Ursache für eine nicht zufriedenstellende Einstellung vor allem der Mangel an Kompatibilität in Bezug auf die Unternehmenskultur zwischen Mitarbeiter und Organisation ist.

Dies geschieht bereits in gewissem Maße in Bezug auf Fähigkeiten. Online-Jobbörsen nutzen zunehmend Algorithmen, um die Bewerber-Community mit den verfügbaren Stellen abzugleichen. Eine Stellenausschreibung bei LinkedIn bewertet beispielsweise Kandidaten, indem sie die auf deren Profilen gemachten Angaben mit denen der Stellenbeschreibung vergleicht. Da künstliche Intelligenz (und die von Unternehmen gesammelten Daten) immer fortschrittlicher wird, werden wahrscheinlich auch diese Algorithmen immer komplexer und zukünftig Vorlieben und Übereinstimmungen und nicht nur fachliche Fähigkeiten für die Besetzung einer Stelle berücksichtigen.

Die Einstellung des Einzelnen zu Mitarbeitervorteilen, Unternehmenskultur und Gehaltserwartungen können unter anderem durch Umfragemetriken bestimmt werden. Maschinen können den Stellenmarkt durchsuchen und Antworten durch einen Algorithmus verarbeiten, um den Unternehmen eine Vorauswahl an Bewerbern vorzulegen, deren Persönlichkeit ihrem Unternehmen entspricht. Auch die Kandidaten selbst werden die Auswirkungen spüren. Sie können erheblich genauere Stellenempfehlungen und maßgeschneiderte Anfragen von potenziellen Arbeitgebern erhalten, die noch präziser auf die Wünsche des Bewerbers abgestimmt sind.

Das menschliche Zutun wird jedoch immer noch benötigt, wahrscheinlich sogar umso mehr, weil es für jede Maschine weiterhin unglaublich schwierig ist, die Soft Skills zu analysieren, die für moderne Unternehmen nach wie vor maßgeblich sind. Ich habe noch keinen Algorithmus gesehen, der beispielsweise Humor, Temperament oder Begeisterung so effektiv deuten kann wie eine Person dies tut. Und wir dürfen nicht vergessen, dass letztendlich auch menschliche Kontrolle erforderlich ist, um die Kriterien zusammenzustellen – ich würde ganz sicher nicht wollen, dass eine Maschine das Personal in meinem Unternehmen bestimmt. Und ich glaube auch nicht, dass diese Maschine dabei bereits einen besonders guten Job machen würde.

Künstliche Intelligenz

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Zukünftige Talent-Pipelines durch künstliche Intelligenz sichern

Abgesehen davon, dass künstliche Intelligenz Unternehmen derzeit dabei unterstützt, den richtigen Bewerber einzustellen, glaube ich auch, dass sie eine bedeutende Rolle dabei spielen wird, wie Organisationen Talente an sich binden und fördern können.

Wir haben gesehen, wie der Einzelhandel künstliche Intelligenz nutzt, um Verbraucher mit personalisierten und interaktiven Einkaufserlebnissen einzubeziehen und zu begeistern. Ich gehe davon aus, dass Arbeitgeber diesem Beispiel in den kommenden Jahren folgen werden und Mitarbeiter auf einer gezielteren und individuelleren Basis einstellen werden.

Auch hier ergänzt künstliche Intelligenz das menschliche Management und verdrängt es nicht – ein automatisiertes System könnte einen Manager an ein Vier-Augen-Gespräch mit einem Mitarbeiter erinnern, der häufige kleinere Bewertungen schätzt, oder daran, dass ein Mitarbeiter bisher noch nicht in ein unternehmensinternes Bonusprogramm aufgenommen wurde. Das sind sehr einfache Anwendungsfälle.

Eine spannende Entwicklung ist es, künstliche Intelligenz als Ergänzung zu proaktiver menschlicher Planung zu nutzen. Der Talentfluss eines Unternehmens bedeutet im Wesentlichen weitere Daten, die ein Computer analysieren kann, um kommende Trends zu erkennen. Entweder, um zu beurteilen, wann aufgrund von zukünftigem Umsatzwachstum zusätzliches Personal benötigt wird.

Ich glaube, dass dies für größere Unternehmen ein fester Bestandteil ihrer Arbeit sein wird. Sie werden dann mit Personalchefs und Talentscouts proaktive Einstellungsinitiativen erarbeiten, anstatt ihre Zeit mit reaktiven Aktivitäten zu verbringen, um Mitarbeiter dort einzustellen, wo es gerade brennt.

Da das Geschäftsszenario von künstlicher Intelligenz immer breitere Anerkennung findet, bin ich davon überzeugt, dass sich die Personalbeschaffung sehr schnell darauf einstellen wird. Dies sollte nicht nur zu einem wesentlich effizienteren Rekrutierungsprozess führen, sondern auch Talentmanagern mehr Zeit für wichtigeren Aufgaben geben – und Möglichkeiten, die immer wichtiger werdenden menschlichen Stärken zu nutzen, die meines Erachtens nie erfolgreich von künstlicher Intelligenz nachgeahmt werden können.

Sie sollten sich jedoch zahlreiche neue Unternehmen und Modelle vorbereiten, die behaupten, dass sie Ihr Vermögen über Nacht vervielfachen können. Das sind in der Regel diejenigen, die auf den fahrenden Zug aufspringen, sobald eine neue Idee ins Rollen kommt. Es wird nicht leicht sein, die wahre Spreu vom Weizen zu trennen und Personalverantwortliche könnten mit der Wahl und der Unsicherheit darüber, welchen Weg sie einschlagen sollen, überfordert sein.

Ich bin jedoch fest davon überzeugt, dass auch weiterhin Menschen, nicht Maschinen, die vorherrschende Rolle bei der Einstellung von Mitarbeitern spielen werden. Wir müssen die Kriterien festlegen, wir müssen den menschlichen Faktor in die Auswahlphase und das Vorstellungsgespräch einfließen lassen, und wir müssen eine persönliche Beziehung aufbauen. Das ist es, was letztlich zählt, wenn ein Kandidat seine Unterschrift unter den Vertrag setzt.

Heutzutage werden Geschäfte von Mensch zu Mensch geschlossen und ich hoffe, dass sich das nie ändern wird. Trotz der Aufregung und Bedenken im Zusammenhang mit der Zunahme künstlicher Intelligenz bleibt das Talentmanagement weitgehend ein Kontaktsport, bei dem das Bauchgefühl am wichtigsten ist. Dieses drückt sich in Tausenden kleinen Facetten menschlicher Erfahrung aus, die niemals als Daten erfasst werden können, aber eine genauso große Rolle wie konkrete Daten spielen.

Über unseren Kollegen Alistair Cox

Alistair ist seit Sept. 2007 CEO von Hays plc. Als Chartered Engineer mit einem MBA von der Stanford University begann Alistair seine Karriere in den verschiedenen Bereichen Engineering, Management, Forschung und Wissenschaft bei British Aerospace und anschließend bei Schlumberger.

Nach seinem MBA arbeitete Alistair für McKinsey & Company, bevor er zu Blue Circle Industries wechselte, wo er strategischer Leiter des Konzerns und dann Regionalleiter für Asien wurde. Vor seinem Eintritt bei Hays war Alistair als Chief Executive von Xansa plc tätig. Bis November 2015 war er Aufsichtsratsmitglied der 3i Group plc.

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