From 8c71e91eb21da051dde2de63658bb3431cba71bb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Schallbert Date: Mon, 28 Oct 2024 18:19:05 +0100 Subject: [PATCH 1/7] add skeleton for personalauswahlalgorithmen --- personalauswahlalgorithmen/index.html | 264 ++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 264 insertions(+) create mode 100644 personalauswahlalgorithmen/index.html diff --git a/personalauswahlalgorithmen/index.html b/personalauswahlalgorithmen/index.html new file mode 100644 index 0000000..1bcc0bb --- /dev/null +++ b/personalauswahlalgorithmen/index.html @@ -0,0 +1,264 @@ + + + + + + + + + + + + + + Personalauswahlalgorithmen unter dem Brennglas + + + + + + + + + + + + + + +
+ + + +
+
+

Personalauswahlalgorithmen

+

unter dem Brennglas

+

+ Autor: L. Preußer, erstellt: 28-Okt-2024 +

+

+ Erstmals vorgetragen im Engineering Forum der IG Metall. + +

+
+ +

Was ist Personalauswahl?

+

Finde die bestmögliche Besetzung für eine Stelle.

+
+

Bewertung und Abgleich

+

Fähigkeiten

+

Fertigkeiten

+

Kenntnisse

+

Habitus / Werte / Kultur

+

Persönlichkeit

+
+

Was ist ein Algorithmus?

+

Eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems [...] [1]

+
+
+

Problem

+

Bilde die Fakultät einer beliebigen, positiven ganzen Zahl kleiner 256.

+
+

Handlungsvorschrift

+ 

+							uint64_t fakultaet(uint8_t wert) {
+								if (wert > 0) {
+									return wert*fakultaet(wert-1);
+								} else {
+									return 1;
+								}
+							}
+
+

Findet jemand einen Programmierfehler? 😉

+
+
+

Und was hat

"Künstliche Intelligenz"

damit zu tun?

+

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]

+
+

Motivation aus Unternehmenssicht

+

"Wir möchten HR bei Routinetätigkeiten entlasten."

+

"Im Moment bekomme ich günstige KI-Produkte."

+

"Unsere Personalauswahl ist langsam, teuer und unflexibel."

+

"Wir haben im Moment nicht das richtige Talent an Bord."

+
+

Schlussfolgerungen

+

Für allgemeine Fragen rund um die Bewerbung nehmen wir den Chatbot.

+

Das "Matching" auf die Stellen machen wir regelbasiert.

+

Mittels KI-Werkzeugen lassen wir Umgebungsparameter einfließen.

+

Wir optimieren unsere Stellenausschreibungen durch LLMs.

+
+

Was die Firma eigentlich möchte

+

Besseres Personal! 🥳

+

Geringere Verwaltungskosten 🤑

+

Schärfere Anforderungsprofile für offene Stellen 🧐

+
+

Einschub: Dies ist ein neuronales Netz:

+ +

| Stellen Sie sich hier ein Bild von einer Geburtstagsparty vor. |

+

| Der Tisch ist gedeckt und wunderschön dekoriert. |

+

| Überall hängen Fähnchen und Luftballons. |

+ +

Simpel

+
+

Einschub: Das Training funktioniert in etwa so:

+ +

| Sie sollen das Dreikörperproblem für Sonne, Erde, Mond lösen. |

+

| Sie müssen einem Freund das Wetter in Frankfurt für "in zwölf Tagen" nennen. |

+

| Während der Restrukturierung Ihrer Firma sollen Sie... |

+

| ...ein absolut neuartiges Produkt bei knappen Ressourcen... |

+

| ...rechtzeitig entwickelt und getestet haben. |

+ +

Chaotisch

+
+
+ Szenario: + Unternehmen kauft "KI"-Lösung ein, weil sie die Technologie dahinter weder behrerrscht noch entwickeln möchte. + Ab jetzt fließen Anschreiben, Lebensläufe und damit potentiell sensible personenbezogene Daten von Bewerbern durch Softwarekomponenten von Drittanbietern, bevor ihre Auswertung beim Zielunternehmen landet. + Idealerweise lernt eine "KI" ja mit jeder Bewerbung hinzu - schließlich will sich der Drittanbieter keine wertvollen Trainingsdaten entgehen lassen. + + Das Unternehmen lagert die Personalaquise (Kernkompetenz?) immer mehr an Dritte aus und macht sich dabei möglicherweise abhängig. + + + Regelungen: + DSGVO + EU AI Act + "AI Ethics" + "Responsible AI" + + Vorurteile und Bias + KI als Produkt seiner Zeit + + Welche Risiken bergen KI-Produkte im Personalwesen darüberhinaus? + + + Blickwinkel einer betroffenen Person: +
+
+
+ +
Mindset
+
Werte
+
Prinzipien
+
Praktiken
+
Werkzeuge
+ +
+

Komposition

+
+
+
+
Mindset
+
Werte
+
Prinzipien
+
Praktiken
+
Werkzeuge
+
+

Die agile Zwiebel

+
+

Für welches Problem ist agiles Arbeiten die Lösung?

+
+ + + +

Was zeichnet Scrum aus?

+

Scrum ist eines von vielen agilen Frameworks.

+

Bei Scrum wird in kurzen Iterationen, genannt Sprints, gearbeitet.

+

Am Ende eines jeden Sprints soll ein weiterer Aspekt des Endprodukts fertiggestellt sein.

+
+

Was zeichnet Scrum aus?

+

Am Ende eines Sprints wird die Arbeit im Team reflektiert.

+

Regelmäßig wird Feedback der Auftraggeber eingeholt.

+

Es ist nicht ungewöhnlich, dass sich Vorgaben als nicht erfüllbar erweisen. +

Daher sind Ziele ausdrücklich anpassbar.

+
+

Was sind die Rollen bei Scrum?

+

Analogon zum Orchester: Komponist, Musiker, Dirigent

+ Innerhalb eines Scrum-Teams gibt es keine Hierarchien. +
+ +

Was sind Voraussetzungen für die erfolgreiche Einführung von Scrum?

+
+

✅

+
    +

    Man verfügt über ein passendes Problem

    +

    Der erforderliche Kulturwandel wird begrüßt

    +

    Zusätzliche Ressourcen für deren Begleitung werden freigegeben

    +

    Schnittstellen zwischen "Wasserfall" und "Agil" wurden berücksichtigt

    +
+
+
+

💡

+ Man ist sich bewusst, dass +
    +

    der Weg dorthin mehrere Jahre benötigt

    +

    ihn nicht jede Person im Unternehmen gehen wird

    +

    auf dem Weg ständige Begleitung, Weiterbildung, Unterstützung essenziell ist

    +
+
+ +

Was sind mögliche Abgründe bei falscher Ausführung?

+
+

🕳️

+
    +

    Unpassendes Problem: Lösung nicht zufriedenstellend

    +

    Gestaltet der Auftraggeber nicht mit, wird das falsche Produkt entwickelt

    +

    Fehlendes Vertrauen in die Entwickler führt zu Trackingwahn

    +

    Ohne Begleitung des Scrum-Teams wird Agilität zur Fassade

    +
+
+

Was sind Nachteile von Scrum?

+
+

📉

+
    +

    Scrum nimmt an, dass der Kulturwandel bereits vollzogen ist

    +

    Nicht-agile Personentypen bleiben auf der Strecke

    +

    Scrum kann "Arbeit auf Zuruf" nicht abbilden

    +

    Optimierungswahn und Selbstausbeutung

    +

    Der Blick geht nach innen

    +
+
+

Mein Fazit

+
+

Scrum kann zu erheblich schneller verfügbaren und besser auf die Kundenwünsche zugeschnittenen Produkten führen.

+

Scrum unterstützt flache Hierarchien und kann zu mehr Eigenverantwortung beitragen.

+

Es ist eine große Herausforderung, die agile mit der klassischen Welt zu vereinen.

+

Scrum ist im Alltag mit Blick auf die Zwiebel schwach.

+

Daher benötigt Scrum eine auf Dauer angelegte Anstrengung aller Beteiligten.

+
+
+
+ + + + + + + + + + + + + -- 2.45.2 From 35d335522657d1201c909e51e29b05f7edbfcacb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Schallbert Date: Fri, 1 Nov 2024 12:46:49 +0100 Subject: [PATCH 2/7] update deploy pipeline to ignore hidden folders --- .gitea/workflows/deploy-lectures.yml | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml b/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml index 1b5c8ba..34e81e7 100644 --- a/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml +++ b/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml @@ -24,6 +24,7 @@ jobs: - name: --- CHECKOUT --- uses: actions/checkout@v3 with: + sparse-checkout: '!.*' path: ./tmp - name: --- NOTIFY --- run: | @@ -32,4 +33,4 @@ jobs: -H "Content-Type: text/plain" \ -d $'Repo: ${{ github.repository }}\nRef: ${{ github.ref }}\nStatus: ${{ job.status}}' \ ntfy.sh/schallbert-borgmatic-catzenklebermusoelkanne - \ No newline at end of file + -- 2.45.2 From 2d3ca5ff466b7f61483ece2fd65956af9cc9b020 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Schallbert Date: Mon, 4 Nov 2024 11:54:29 +0100 Subject: [PATCH 3/7] add content to personalauswahlalgorithmen: context, current procedures, sources --- .gitea/workflows/deploy-lectures.yml | 2 +- personalauswahlalgorithmen/index.html | 107 ++++++++++++++++++-------- 2 files changed, 75 insertions(+), 34 deletions(-) diff --git a/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml b/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml index 34e81e7..242bd16 100644 --- a/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml +++ b/.gitea/workflows/deploy-lectures.yml @@ -24,7 +24,7 @@ jobs: - name: --- CHECKOUT --- uses: actions/checkout@v3 with: - sparse-checkout: '!.*' + sparse-checkout: '!.*' # ignore hidden folders path: ./tmp - name: --- NOTIFY --- run: | diff --git a/personalauswahlalgorithmen/index.html b/personalauswahlalgorithmen/index.html index 1bcc0bb..c050a4a 100644 --- a/personalauswahlalgorithmen/index.html +++ b/personalauswahlalgorithmen/index.html @@ -35,6 +35,7 @@ +

Personalauswahlalgorithmen

@@ -61,22 +62,67 @@

Was ist ein Algorithmus?

Eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems [...] [1]

-
-

Problem

-

Bilde die Fakultät einer beliebigen, positiven ganzen Zahl kleiner 256.

-
-

Handlungsvorschrift

- 

-							uint64_t fakultaet(uint8_t wert) {
-								if (wert > 0) {
-									return wert*fakultaet(wert-1);
-								} else {
-									return 1;
-								}
+				
Problem

+					
Bilde die Fakultät einer beliebigen, positiven ganzen Zahl kleiner 256.

+				

+				
Handlungsvorschrift

+					

+						uint64_t fakultaet(uint8_t wert) {
+							if (wert > 0) {
+								return wert*fakultaet(wert-1);
+							} else {
+								return 1;
 							}
-							

-							
Findet jemand einen Programmierfehler? 😉

+						}
+
+

Findet jemand einen Programmierfehler? 😉

+
+
+

Künstliche Intelligenz

+ +

| 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. |

+ +

Neural Network

+

Kontext (gesprochenes Wort)

+ 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. + Es ermittelt die wahrscheinlichste Lösung der eingegebenen Aufgabe. + All dies basiert auf der Übertragungsfunktion samt Gewichtung, deren Parameter mittels "Training" festgelegt werden. [2] +
+
+

Training

+ +

| 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. |

+ +

Reinforcement Learning

+
+
Slide 2
+ + +

Ein Beispiel für "Pre-AI-hiring"

+
    + +

    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 Reihenfolge gebildet.

    +

    Die besten KandidatInnen erhalten ein strukturiertes Interview.

    +

    Schließlich wird die Person mit der höchsten Punktzahl eingestellt.

    +     +

Und was hat

"Künstliche Intelligenz"

damit zu tun?

Annahmen

@@ -86,10 +132,10 @@

Personalabteilungen werden auf Effizienz und Schlankheit getrimmt. [7] [8]

Motivation aus Unternehmenssicht

-

"Wir möchten HR bei Routinetätigkeiten entlasten."

-

"Im Moment bekomme ich günstige KI-Produkte."

-

"Unsere Personalauswahl ist langsam, teuer und unflexibel."

-

"Wir haben im Moment nicht das richtige Talent an Bord."

+

"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]

Schlussfolgerungen

Für allgemeine Fragen rund um die Bewerbung nehmen wir den Chatbot.

@@ -102,24 +148,18 @@

Geringere Verwaltungskosten 🤑

Schärfere Anforderungsprofile für offene Stellen 🧐

-

Einschub: Dies ist ein neuronales Netz:

+

Risiken für die Firma

-

| Stellen Sie sich hier ein Bild von einer Geburtstagsparty vor. |

-

| Der Tisch ist gedeckt und wunderschön dekoriert. |

-

| Überall hängen Fähnchen und Luftballons. |

+

| Ein Unternehmen möchte "KI" im Personalwesen einsetzen. |

+

| Es kauft eine "KI-Lösung" ein. |

+

| Weil es die Technologie dahinter weder beherrscht noch entwickeln möchte. |

+

| Ab jetzt fließen Anschreiben, Lebensläufe, Zeugnisse |

+

| durch Softwarekomponenten von Drittanbietern. |

+

| Da auch das Erstellen von Ausschreibungen ausgelagert wird |

 -

Simpel

-
-

Einschub: Das Training funktioniert in etwa so:

- -

| Sie sollen das Dreikörperproblem für Sonne, Erde, Mond lösen. |

-

| Sie müssen einem Freund das Wetter in Frankfurt für "in zwölf Tagen" nennen. |

-

| Während der Restrukturierung Ihrer Firma sollen Sie... |

-

| ...ein absolut neuartiges Produkt bei knappen Ressourcen... |

-

| ...rechtzeitig entwickelt und getestet haben. |

- -

Chaotisch

+

verliert das Unternehmen mehrere seiner Kernkompetenzen.

+
Szenario: Unternehmen kauft "KI"-Lösung ein, weil sie die Technologie dahinter weder behrerrscht noch entwickeln möchte. @@ -136,6 +176,7 @@ "Responsible AI" Vorurteile und Bias + [#nr] KI als Produkt seiner Zeit Welche Risiken bergen KI-Produkte im Personalwesen darüberhinaus? -- 2.45.2 From fe0e86b831e99c463139bb6088b72ee344c073dd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Schallbert Date: Mon, 4 Nov 2024 13:33:55 +0100 Subject: [PATCH 4/7] add legal requirements to personalauswahlalgorithmen --- personalauswahlalgorithmen/index.html | 198 ++++++++++++-------------- 1 file changed, 89 insertions(+), 109 deletions(-) diff --git a/personalauswahlalgorithmen/index.html b/personalauswahlalgorithmen/index.html index c050a4a..42d051a 100644 --- a/personalauswahlalgorithmen/index.html +++ b/personalauswahlalgorithmen/index.html @@ -34,7 +34,8 @@
- + +
@@ -77,8 +78,8 @@

Findet jemand einen Programmierfehler? 😉

-
-

Künstliche Intelligenz

+

Künstliche Intelligenz

+

| Stellen Sie sich vor, Personen werden auf Robotersein geprüft. |

| Dafür wird ihnen ein Bild angezeigt. |

@@ -92,7 +93,7 @@

Neural Network

-

Kontext (gesprochenes Wort)

+

Kontext (gesprochenes Wort)

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. Es ermittelt die wahrscheinlichste Lösung der eingegebenen Aufgabe. All dies basiert auf der Übertragungsfunktion samt Gewichtung, deren Parameter mittels "Training" festgelegt werden. [2] @@ -148,126 +149,91 @@

Geringere Verwaltungskosten 🤑

Schärfere Anforderungsprofile für offene Stellen 🧐

-

Risiken für die Firma

+

Was die Firma stattdessen bekommt

+

| Szenario |

| Ein Unternehmen möchte "KI" im Personalwesen einsetzen. |

-

| Es kauft eine "KI-Lösung" ein. |

+

| 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. |

-

| Da auch das Erstellen von Ausschreibungen ausgelagert wird |

+

| Auch das Erstellen von Ausschreibungen wird ausgelagert. |

 -

verliert das Unternehmen mehrere seiner Kernkompetenzen.

+

Dadurch verliert das Unternehmen mehrere seiner Kernkompetenzen.

+
+

Vorteile für Drittanbieter

+

Abofalle! 😈

+

Kostenlose Trainingsdaten 💎

+

Persönliche Daten von BewerberInnen 🐙

+

Einblicke in Betriebsinterna der Auftraggeber 🔍

-
- Szenario: - Unternehmen kauft "KI"-Lösung ein, weil sie die Technologie dahinter weder behrerrscht noch entwickeln möchte. - Ab jetzt fließen Anschreiben, Lebensläufe und damit potentiell sensible personenbezogene Daten von Bewerbern durch Softwarekomponenten von Drittanbietern, bevor ihre Auswertung beim Zielunternehmen landet. - Idealerweise lernt eine "KI" ja mit jeder Bewerbung hinzu - schließlich will sich der Drittanbieter keine wertvollen Trainingsdaten entgehen lassen. + +

Was tun die Gesetzgeber?

📖

+

DSGVO / GDPR

+

Schutzziele:

+
+
    +

    Vertraulichkeit

    +

    Verfügbarkeit

    +

    Integrität

    +
+
+

Kontext (gesprochenes Wort)

+ +
    +

    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

    +
+ +
+
+

Ansprüche:

+
+
    +

    Datenminimierung

    +

    Nichtverkettung

    +

    Transparenz

    +

    Intervenierbarkeit

    +
+
+

Kontext (gesprochenes Wort)

+ +
    +

    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

    +
+ +
+
- Das Unternehmen lagert die Personalaquise (Kernkompetenz?) immer mehr an Dritte aus und macht sich dabei möglicherweise abhängig. +

EU AI Act

+
Inhalt folgt!
+ +

Selbstverpflichtungen

+
Inhalt folgt: "Responsible AI", "AI Ethics"
- Regelungen: - DSGVO - EU AI Act - "AI Ethics" - "Responsible AI" - - Vorurteile und Bias - [#nr] - KI als Produkt seiner Zeit - - Welche Risiken bergen KI-Produkte im Personalwesen darüberhinaus? - - - Blickwinkel einer betroffenen Person: -
-
-
- -
Mindset
-
Werte
-
Prinzipien
-
Praktiken
-
Werkzeuge
- -
-

Komposition

-
-
-
-
Mindset
-
Werte
-
Prinzipien
-
Praktiken
-
Werkzeuge
-
-

Die agile Zwiebel

-
-

Für welches Problem ist agiles Arbeiten die Lösung?

-
- - - -

Was zeichnet Scrum aus?

-

Scrum ist eines von vielen agilen Frameworks.

-

Bei Scrum wird in kurzen Iterationen, genannt Sprints, gearbeitet.

-

Am Ende eines jeden Sprints soll ein weiterer Aspekt des Endprodukts fertiggestellt sein.

-
-

Was zeichnet Scrum aus?

-

Am Ende eines Sprints wird die Arbeit im Team reflektiert.

-

Regelmäßig wird Feedback der Auftraggeber eingeholt.

-

Es ist nicht ungewöhnlich, dass sich Vorgaben als nicht erfüllbar erweisen. -

Daher sind Ziele ausdrücklich anpassbar.

-
-

Was sind die Rollen bei Scrum?

-

Analogon zum Orchester: Komponist, Musiker, Dirigent

- Innerhalb eines Scrum-Teams gibt es keine Hierarchien. -
- -

Was sind Voraussetzungen für die erfolgreiche Einführung von Scrum?

-
-

✅

+ +

Blickwinkel betroffener Personen

    -

    Man verfügt über ein passendes Problem

    -

    Der erforderliche Kulturwandel wird begrüßt

    -

    Zusätzliche Ressourcen für deren Begleitung werden freigegeben

    -

    Schnittstellen zwischen "Wasserfall" und "Agil" wurden berücksichtigt

    -
-
-
-

💡

- Man ist sich bewusst, dass -
    -

    der Weg dorthin mehrere Jahre benötigt

    -

    ihn nicht jede Person im Unternehmen gehen wird

    -

    auf dem Weg ständige Begleitung, Weiterbildung, Unterstützung essenziell ist

    + +

    "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."

    +
-

Was sind mögliche Abgründe bei falscher Ausführung?

-
-

🕳️

-
    -

    Unpassendes Problem: Lösung nicht zufriedenstellend

    -

    Gestaltet der Auftraggeber nicht mit, wird das falsche Produkt entwickelt

    -

    Fehlendes Vertrauen in die Entwickler führt zu Trackingwahn

    -

    Ohne Begleitung des Scrum-Teams wird Agilität zur Fassade

    -
-
-

Was sind Nachteile von Scrum?

-
-

📉

-
    -

    Scrum nimmt an, dass der Kulturwandel bereits vollzogen ist

    -

    Nicht-agile Personentypen bleiben auf der Strecke

    -

    Scrum kann "Arbeit auf Zuruf" nicht abbilden

    -

    Optimierungswahn und Selbstausbeutung

    -

    Der Blick geht nach innen

    -
-
+ +

Mein Fazit

Scrum kann zu erheblich schneller verfügbaren und besser auf die Kundenwünsche zugeschnittenen Produkten führen.

@@ -276,6 +242,20 @@

Scrum ist im Alltag mit Blick auf die Zwiebel schwach.

Daher benötigt Scrum eine auf Dauer angelegte Anstrengung aller Beteiligten.

+ + +
+

Kreativbereich

+ + Vorurteile und Bias + [#nr] + KI als Produkt seiner Zeit + + Welche Risiken bergen KI-Produkte im Personalwesen darüberhinaus? + +
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-- 2.45.2 From b9d759f04f92f7a4ed9517bee51308cf8d527a67 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Schallbert Date: Mon, 4 Nov 2024 20:33:48 +0100 Subject: [PATCH 5/7] add entry on main page: peronalauswahlalgorithmen --- _assets/images/missing_image-thumb.jpg | Bin 0 -> 16161 bytes index.html | 13 +++++++++++++ 2 files changed, 13 insertions(+) create mode 100644 _assets/images/missing_image-thumb.jpg diff --git a/_assets/images/missing_image-thumb.jpg b/_assets/images/missing_image-thumb.jpg new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7caeee6d1084ae4db5757ed33088d65579fa46f2 GIT binary patch literal 16161 zcmc(`c|6qL7eD?QgFzyqMrOvow%Mu~3?o^?*xDp1%2Ek~>_&>xG>oN?hO!LxMw=|9 zsLW6?LZ&QP27`%gW6Sb;>0R$nkKg0_$M5(1=l9ZU&hvF1=ib*n_nvd_eVuz+`?A&t zY_c}DG6x_K2w(~R0c-uRPP0&-vjAXg3upoWAOviHhy#2e5(e)S$fjRd5X9M#ZGZqs zA>e%!e+oBtz`S=Cx@;ehGueVEQmo}iI zrK7E{wMSnEEx!)He|msCc!6cMU(Wi|UcTYWcmKl^*A#!Z3)JA6+P_$o2x6_@d{EnD zut8uQ{8~D?TFKBqI`PdV^Z&t65enpA83-Q~pz!^vABswW03u*nuokFl%K!MgQlS6w 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Image: Title slide of lecture 'Personalauswahlalgorithmen' +
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Personalauswahlalgorithmen unter dem Brennglas

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Im gegenwärtigen Hype um "Künstliche Intelligenz" befinden wir uns 2024 in der Phase „Gipfel der überzogenen Erwartungen“. Zeitgleich werden regulatorische Maßnahmen wie der EU AI Act ausgerollt, sodass eine interessante Gemengelage entstanden ist.

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Im Vortrag schauen wir uns nach einer kurzen Einführung in den Themenkomplex an, was es aus Sicht von Firmen, Gesetzgebern und betroffenen Personen zu beachten gibt.

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-- 2.45.2 From 84348f9f56211183115038c843226e6d3c787809 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Schallbert Date: Mon, 4 Nov 2024 20:34:14 +0100 Subject: [PATCH 6/7] update personalauswahlalgorithmen: add further comments, modify TODOs --- personalauswahlalgorithmen/index.html | 48 +++++++++++++++++++-------- 1 file changed, 34 insertions(+), 14 deletions(-) diff --git a/personalauswahlalgorithmen/index.html b/personalauswahlalgorithmen/index.html index 42d051a..b56cf06 100644 --- a/personalauswahlalgorithmen/index.html +++ b/personalauswahlalgorithmen/index.html @@ -94,7 +94,7 @@

Neural Network

Kontext (gesprochenes Wort)

- 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. + 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]
@@ -110,7 +110,23 @@

Reinforcement Learning

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Slide 2
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Probleme und Risiken

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Halluzinationen [#nr]

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Verzerrungen (Bias) [#nr]

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Datenschutz

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Veränderlichkeit

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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)

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    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 Reihenfolge gebildet.

+

Nun wird eine Rangfolge gebildet.

Die besten KandidatInnen erhalten ein strukturiertes Interview.

Schließlich wird die Person mit der höchsten Punktzahl eingestellt.

@@ -140,8 +156,8 @@

Schlussfolgerungen

Für allgemeine Fragen rund um die Bewerbung nehmen wir den Chatbot.

-

Das "Matching" auf die Stellen machen wir regelbasiert.

-

Mittels KI-Werkzeugen lassen wir Umgebungsparameter einfließen.

+

Das Auswahl für die Stellen machen wir regelbasiert.

+

Mittels "KI"-Werkzeugen lassen wir Umgebungsparameter einfließen.

Wir optimieren unsere Stellenausschreibungen durch LLMs.

Was die Firma eigentlich möchte

@@ -212,10 +228,10 @@

EU AI Act

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Inhalt folgt!
+
TODO

Selbstverpflichtungen

-
Inhalt folgt: "Responsible AI", "AI Ethics"
+
TODO: "Responsible AI", "AI Ethics"
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Mein Fazit

-

Scrum kann zu erheblich schneller verfügbaren und besser auf die Kundenwünsche zugeschnittenen Produkten führen.

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Scrum unterstützt flache Hierarchien und kann zu mehr Eigenverantwortung beitragen.

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Es ist eine große Herausforderung, die agile mit der klassischen Welt zu vereinen.

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Scrum ist im Alltag mit Blick auf die Zwiebel schwach.

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Daher benötigt Scrum eine auf Dauer angelegte Anstrengung aller Beteiligten.

+ +

Personalauswahlalgorithmen werden bereits in der Fläche eingesetzt.

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Derzeit jedoch zumeist mit "klassischer", regelbasierter Logik.

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"Künstliche Intelligenz" kann vor allem bei Freitexten und unscharfen Kriterien Vorteile erzielen.

+

Dennoch gibt es noch immer große Probleme: "Halluzinationen", "Bias", Datenschutzverstöße...

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Wir sollten darauf bestehen, dass "KI"-Systeme schon jetzt den EU AI Act erfüllen.

+

Die Essenz freiwilliger Selbstverpflichtungen sollte in Gesetze einfließen.

+ +

🤝 Doch am Ende geht nichts über den persönlichen Kontakt zwischen Menschen.

-

Kreativbereich

+

Was noch in den Vortrag muss

Vorurteile und Bias - [#nr] + KI als Produkt seiner Zeit Welche Risiken bergen KI-Produkte im Personalwesen darüberhinaus? -- 2.45.2 From 928094e97326a1346a727e80e2181746074c7f7e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Schallbert Date: Mon, 4 Nov 2024 20:40:48 +0100 Subject: [PATCH 7/7] personalauswahlalgorithmen: update todos. --- personalauswahlalgorithmen/index.html | 23 ++++------------------- 1 file changed, 4 insertions(+), 19 deletions(-) diff --git a/personalauswahlalgorithmen/index.html b/personalauswahlalgorithmen/index.html index b56cf06..a41755b 100644 --- a/personalauswahlalgorithmen/index.html +++ b/personalauswahlalgorithmen/index.html @@ -190,9 +190,9 @@

Schutzziele:

    -

    Vertraulichkeit

    -

    Verfügbarkeit

    -

    Integrität

    +

    Vertraulichkeit 🔒

    +

    Verfügbarkeit 🏪

    +

    Integrität ✅

Kontext (gesprochenes Wort)

@@ -226,7 +226,6 @@
-

EU AI Act

TODO
@@ -261,21 +260,7 @@

Die Essenz freiwilliger Selbstverpflichtungen sollte in Gesetze einfließen.

🤝 Doch am Ende geht nichts über den persönlichen Kontakt zwischen Menschen.

-
- - -
-

Was noch in den Vortrag muss

- - Vorurteile und Bias - - KI als Produkt seiner Zeit - - Welche Risiken bergen KI-Produkte im Personalwesen darüberhinaus? - -
- - + -- 2.45.2