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35d3355226
commit
2d3ca5ff46
@ -24,7 +24,7 @@ jobs:
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- name: --- CHECKOUT ---
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uses: actions/checkout@v3
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with:
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sparse-checkout: '!.*'
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sparse-checkout: '!.*' # ignore hidden folders
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path: ./tmp
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- name: --- NOTIFY ---
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run: |
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@ -35,6 +35,7 @@
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</div>
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<!-- Der Vortrag -->
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<!-- BEGRIFFSKLÄRUNG-->
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<div class="slides">
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<section>
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<h2 class="r-fit-text">Personalauswahlalgorithmen</h2>
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@ -61,7 +62,6 @@
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<section><h3>Was ist ein Algorithmus?</h3>
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<p class="fragment">Eine eindeutige <span class="fragment highlight-blue">Handlungsvorschrift</span> zur Lösung eines <span class="fragment highlight-red">Problems</span> [...] <a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Algorithmus">[1]</a></p>
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</section>
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<section>
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<section><h3>Problem</h3>
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<p>Bilde die Fakultät einer beliebigen, positiven ganzen Zahl kleiner 256.</p>
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</section>
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@ -77,6 +77,52 @@
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</code></pre>
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<p class=fragment><small>Findet jemand einen <a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Fakult%C3%A4t_(Mathematik)#Numerische_Berechnung_und_N%C3%A4herung">Programmierfehler</a>? 😉</small></p>
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</section>
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<section>
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<section><h3>Künstliche Intelligenz</h3>
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<small>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Stellen Sie sich vor, Personen werden auf Robotersein geprüft. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Dafür wird ihnen ein Bild angezeigt. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Sie sollen die Wahrscheinlichkeit angeben, darauf eine "Ampel" zu sehen. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Person "A" tut dies anhand der Farbanteile im Bild. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Person "B" bewertet die Formen im Bild. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Person "C" analysiert Bildkontraste. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Person "D" versucht, sich wiederholende Winkel zu erkennen. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Person "E" zählt Kreise im Bild usw. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Alle Aussagen werden gewichtet und man erhält einen Wahrheitswert. |</p>
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</small>
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<p class="fragment">Neural Network</p>
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</section>
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<section><h3>Kontext (gesprochenes Wort)</h3>
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Nichts hinkt wie dieser Vergleich. Der Punkt ist, dass bei "neuronalen Netzen" ein mathematisches Modell zum Einsatz kommt, welches als Geflecht aus gewichteten Übertragungsfunktionen abgebildet wird.
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Es ermittelt die wahrscheinlichste Lösung der eingegebenen Aufgabe.
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All dies basiert auf der Übertragungsfunktion samt Gewichtung, deren Parameter mittels "Training" festgelegt werden. <a href="https://www.ibm.com/de-de/topics/neural-networks">[2]</a>
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</section>
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</section>
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<section ><h3>Training</h3>
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<small>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Stellen Sie sich das Wurzelgeflecht eines Baumes vor. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Der Sommer ist besonders trocken. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Der Baum ist auf der Suche nach Grundwasser. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Mit den Kräften muss hausgehaltet werden. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Daher wird der Baum Wurzeln mit Kontakt zu Wasser stärker ausprägen. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Wurzeln, die bei der Suche nicht erfolgreich waren, verkümmern. |</p>
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</small>
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<p class="fragment"><span class="fragment highlight-green">Reinforcement Learning</span></p>
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</section>
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<section data-visibility="hidden">Slide 2</section>
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<!-- SICHT DES UNTERNEHMENS -->
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<section><h3>Ein Beispiel für "Pre-AI-hiring"</h4>
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<ul>
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<small>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Die Stelle wird ausgeschrieben. Erst Intern, dann extern, zumeist online.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Ein Filter wird auf die Flut von Bewerbungen angewandt.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Es erfolgt ein Einstellungstest für die verbleibenden Personen.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Nun wird eine Reihenfolge gebildet.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Die besten KandidatInnen erhalten ein strukturiertes Interview.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Schließlich wird die Person mit der höchsten Punktzahl eingestellt.</p>
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</small>
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</ul>
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</section>
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<section><h2>Und was hat</h2><h2>"Künstliche Intelligenz"</h2><h2>damit zu tun?</h2></section>
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<section><h3>Annahmen</h3>
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@ -86,10 +132,10 @@
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<p class="fragment">Personalabteilungen werden auf Effizienz und Schlankheit getrimmt. <a href="https://www.visier.com/blog/hr-effectiveness/">[7]</a> <a href="https://www.15five.com/blog/how-to-measure-hr-effectiveness-with-12-key-metrics/">[8]</a></p>
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</section>
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<section><h3>Motivation aus Unternehmenssicht</h3>
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<p class="fragment">"Wir möchten HR bei Routinetätigkeiten entlasten."</p>
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<p class="fragment">"Im Moment bekomme ich günstige KI-Produkte."</p>
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<p class="fragment">"Unsere Personalauswahl ist langsam, teuer und unflexibel."</p>
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<p class="fragment">"Wir haben im Moment nicht das richtige Talent an Bord."</p>
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<p class="fragment">"Wir wollen HR bei Routinetätigkeiten entlasten." <a href="https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000131777">[#nr]</a></p>
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<p class="fragment">"Das Angebot von KI-Produkten ist groß." <a href="https://www.haufe.de/download/diese-ki-tools-unterstuetzen-bei-recruiting-aufgaben-617528.pdf">[#nr]</a></p>
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<p class="fragment">"Personalauswahl ist teuer und zeitaufwändig." <a href="https://engineeringkiosk.dev/podcast/episode/133-die-wichtige-rolle-von-1on1s-in-zeiten-der-arbeiterlosigkeit/#t=325">[#nr]</a></p>
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<p class="fragment">"Wir haben im Moment nicht das richtige Talent an Bord." <a href="https://www.bain.com/insights/lack-of-talent-isnt-your-problem-how-you-use-it-is/">[#nr]</a></p>
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</section>
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<section><h3>Schlussfolgerungen</h3>
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<p class="fragment">Für allgemeine Fragen rund um die Bewerbung nehmen wir den Chatbot.</p>
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@ -102,24 +148,18 @@
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<p class="fragment">Geringere Verwaltungskosten 🤑</p>
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<p class="fragment">Schärfere Anforderungsprofile für offene Stellen 🧐</p>
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<section><h3>Einschub: Dies ist ein neuronales Netz:</h3>
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<section><h3>Risiken für die Firma</h3>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Stellen Sie sich hier ein Bild von einer Geburtstagsparty vor. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Der Tisch ist gedeckt und wunderschön dekoriert. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Überall hängen Fähnchen und Luftballons. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Ein Unternehmen möchte "KI" im Personalwesen einsetzen. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Es kauft eine "KI-Lösung" ein. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Weil es die Technologie dahinter weder beherrscht noch entwickeln möchte. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Ab jetzt fließen Anschreiben, Lebensläufe, Zeugnisse |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| durch Softwarekomponenten von Drittanbietern. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Da auch das Erstellen von Ausschreibungen ausgelagert wird |</p>
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</small>
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<p class="fragment">Simpel</p>
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<section><h3>Einschub: Das Training funktioniert in etwa so:</h3>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Sie sollen das Dreikörperproblem für Sonne, Erde, Mond lösen. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Sie müssen einem Freund das Wetter in Frankfurt für "in zwölf Tagen" nennen. |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Während der Restrukturierung Ihrer Firma sollen Sie... |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| ...ein absolut neuartiges Produkt bei knappen Ressourcen... |</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| ...rechtzeitig entwickelt und getestet haben. |</p>
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</small>
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<p class="fragment"><span class="fragment highlight-red">Chaotisch</span></p>
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<p class="fragment fade-in"> verliert das Unternehmen mehrere seiner <span class="fragment highlight-red">Kernkompetenzen</span>.</p>
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</section>
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<section>
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Szenario:
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Unternehmen kauft "KI"-Lösung ein, weil sie die Technologie dahinter weder behrerrscht noch entwickeln möchte.
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@ -136,6 +176,7 @@
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"Responsible AI"
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Vorurteile und Bias
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<a href="https://www.denkfabrik-bmas.de/fileadmin/Downloads/Publikationen/Kuenstliche-Intelligenz-in-der-Personalauswahl.pdf">[#nr]</a>
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KI als Produkt seiner Zeit
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Welche Risiken bergen KI-Produkte im Personalwesen darüberhinaus?
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