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Was ist Personalauswahl?
+ Finde die bestmögliche Besetzung für eine Stelle.
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Bewertung und Abgleich
+ Fähigkeiten
+ Fertigkeiten
+ Kenntnisse
+ Habitus / Werte / Kultur
+ Persönlichkeit
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Was ist ein Algorithmus?
+ Eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems [...] [1]
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Problem
+ Bilde die Fakultät einer beliebigen, positiven ganzen Zahl kleiner 256.
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Handlungsvorschrift
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+ uint64_t fakultaet(uint8_t wert) {
+ if (wert > 0) {
+ return wert*fakultaet(wert-1);
+ } else {
+ return 1;
+ }
+ }
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+ Findet jemand einen Programmierfehler? 😉
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Künstliche Intelligenz
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+ | Stellen Sie sich vor, Personen werden auf Robotersein geprüft. |
+ | Dafür wird ihnen ein Bild angezeigt. |
+ | Sie sollen die Wahrscheinlichkeit angeben, darauf eine "Ampel" zu sehen. |
+ | Person "A" tut dies anhand der Farbanteile im Bild. |
+ | Person "B" bewertet die Formen im Bild. |
+ | Person "C" analysiert Bildkontraste. |
+ | Person "D" versucht, sich wiederholende Winkel zu erkennen. |
+ | Person "E" zählt Kreise im Bild usw. |
+ | Alle Aussagen werden gewichtet und man erhält einen Wahrheitswert. |
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+ Neural Network
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+ Kontext (gesprochenes Wort)
+ Nichts hinkt wie ein Vergleich. Der Punkt ist, dass bei "neuronalen Netzen" ein mathematisches Modell zum Einsatz kommt, welches als Geflecht aus gewichteten Übertragungsfunktionen abgebildet wird.
+ Es ermittelt die wahrscheinlichste Lösung der eingegebenen Aufgabe.
+ All dies basiert auf der Übertragungsfunktion samt Gewichtung, deren Parameter mittels "Training" festgelegt werden. [2]
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Training
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+ | Stellen Sie sich das Wurzelgeflecht eines Baumes vor. |
+ | Der Sommer ist besonders trocken. |
+ | Der Baum ist auf der Suche nach Grundwasser. |
+ | Mit den Kräften muss hausgehaltet werden. |
+ | Daher wird der Baum Wurzeln mit Kontakt zu Wasser stärker ausprägen. |
+ | Wurzeln, die bei der Suche nicht erfolgreich waren, verkümmern. |
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+ Reinforcement Learning
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Probleme und Risiken
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+ Kontext (gesprochenes Wort)
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+ Mit Halluzinationen sind ungenaue oder schlicht falsche Aussagen von "KI" gemeint, die aus den Eingabedaten nicht hervorgehen. (Ursache: "KI" als Wahrscheinlichkeitsmodell)
+ Besonders heikel sind Bias / Verzerrungen bzw. Vorurteile bei "KI" im Personalwesen: Sie führen oft zu Diskriminierung und erzeugen falsch negative oder falsch positive Ergebnisse.
+ Veränderlichkeit: Der Softwarestand kann unter dem Radar von Kunden und Nutzerinnen modifiziert werden. "KI" agiert zudem nicht generell streng deterministisch, sodass eine Attribution schwierig oder sogar unmöglich wird.
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Ein Beispiel für "Pre-AI-hiring"
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+ Die Stelle wird ausgeschrieben. Erst Intern, dann extern, zumeist online.
+ Ein Filter wird auf die Flut von Bewerbungen angewandt.
+ Es erfolgt ein Einstellungstest für die verbleibenden Personen.
+ Nun wird eine Rangfolge gebildet.
+ Die besten KandidatInnen erhalten ein strukturiertes Interview.
+ Schließlich wird die Person mit der höchsten Punktzahl eingestellt.
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Und was hat
"Künstliche Intelligenz"
damit zu tun?
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Annahmen
+ Am Begriff "KI" kommt keiner mehr vorbei. [2] [3]
+ Großen Investitionen stehen derzeit geringe Einnahmen gegenüber. [4] [5]
+ Wir haben Fachkräftemangel. [6]
+ Personalabteilungen werden auf Effizienz und Schlankheit getrimmt. [7] [8]
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Motivation aus Unternehmenssicht
+ "Wir wollen HR bei Routinetätigkeiten entlasten." [#nr]
+ "Das Angebot von KI-Produkten ist groß." [#nr]
+ "Personalauswahl ist teuer und zeitaufwändig." [#nr]
+ "Wir haben im Moment nicht das richtige Talent an Bord." [#nr]
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Schlussfolgerungen
+ Für allgemeine Fragen rund um die Bewerbung nehmen wir den Chatbot.
+ Das Auswahl für die Stellen machen wir regelbasiert.
+ Mittels "KI"-Werkzeugen lassen wir Umgebungsparameter einfließen.
+ Wir optimieren unsere Stellenausschreibungen durch LLMs.
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Was die Firma eigentlich möchte
+ Besseres Personal! 🥳
+ Geringere Verwaltungskosten 🤑
+ Schärfere Anforderungsprofile für offene Stellen 🧐
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Was die Firma stattdessen bekommt
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+ | Szenario |
+ | Ein Unternehmen möchte "KI" im Personalwesen einsetzen. |
+ | Es abonniert eine "KI-Lösung" und lässt sie in ihr Software-Ökosystem einbinden. |
+ | Weil es die Technologie dahinter weder beherrscht noch entwickeln möchte. |
+ | Ab jetzt fließen Anschreiben, Lebensläufe, Zeugnisse |
+ | durch Softwarekomponenten von Drittanbietern. |
+ | Auch das Erstellen von Ausschreibungen wird ausgelagert. |
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+ Dadurch verliert das Unternehmen mehrere seiner Kernkompetenzen.
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Vorteile für Drittanbieter
+ Abofalle! 😈
+ Kostenlose Trainingsdaten 💎
+ Persönliche Daten von BewerberInnen 🐙
+ Einblicke in Betriebsinterna der Auftraggeber 🔍
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Was tun die Gesetzgeber?
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Schutzziele:
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+ Vertraulichkeit 🔒
+ Verfügbarkeit 🏪
+ Integrität ✅
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+ Kontext (gesprochenes Wort)
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+ Personenbezogene Daten = Daten, die einer natürlichen Person (auch mittelbar) zugeordnet sind
+ Vertraulichkeit = Schutz vor unbefugter Preisgabe der Information
+ Verfügbarkeit = Schutz vor ungefugter Vorenthaltung der Information
+ Integrität = Schutz vor unbefugter Veränderung der Information
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Ansprüche:
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+ Datenminimierung
+ Nichtverkettung
+ Transparenz
+ Intervenierbarkeit
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+ Kontext (gesprochenes Wort)
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+ Datenminimierung: Menge, Umfang, Speicherdauer, Zugänglichkeit
+ Nichtverkettung: Keine Zusammenführung, Zweckbindung
+ Transparenz: Welche Daten werden von wem, wo und für welchen Zweck gespeichert?
+ Intervenierbarkeit: Benachrichtigung, Auskunft, Berichtigung, Beschränkung, Löschung, Übertragung, Widerspruch, Eingriff
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TODO: "Responsible AI", "AI Ethics"
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Blickwinkel betroffener Personen
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+ "Was wird denn für mich besser?"
+ "Ich optimiere meine Bewerbung mit AI-Tools auf AI-Tools."
+ "Der Bewerbungsprozess darf nicht so lange dauern."
+ "Ich möchte lieber mit echten Menschen sprechen."
+ "Mir kommen da direkt Datenschutzbedenken."
+ "Das Unternehmen muss auch zu mir passen."
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+ Personalauswahlalgorithmen werden bereits in der Fläche eingesetzt.
+ Derzeit jedoch zumeist mit "klassischer", regelbasierter Logik.
+ "Künstliche Intelligenz" kann vor allem bei Freitexten und unscharfen Kriterien Vorteile erzielen.
+ Dennoch gibt es noch immer große Probleme: "Halluzinationen", "Bias", Datenschutzverstöße...
+ Wir sollten darauf bestehen, dass "KI"-Systeme schon jetzt den EU AI Act erfüllen.
+ Die Essenz freiwilliger Selbstverpflichtungen sollte in Gesetze einfließen.
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+ 🤝 Doch am Ende geht nichts über den persönlichen Kontakt zwischen Menschen.
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