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? 😉
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 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]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
Probleme und Risiken
Halluzinationen [#nr]
Verzerrungen (Bias) [#nr]
Veränderlichkeit
Kontext (gesprochenes Wort)
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.
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 Rangfolge gebildet.
Die besten KandidatInnen erhalten ein strukturiertes Interview.
Schließlich wird die Person mit der höchsten Punktzahl eingestellt.
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.
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 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.
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
Besseres Personal! 🥳
Geringere Verwaltungskosten 🤑
Schärfere Anforderungsprofile für offene Stellen 🧐
Was die Firma stattdessen bekommt
| 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. |
Dadurch verliert das Unternehmen mehrere seiner Kernkompetenzen.
Vorteile für Drittanbieter
Abofalle! 😈
Kostenlose Trainingsdaten 💎
Persönliche Daten von BewerberInnen 🐙
Einblicke in Betriebsinterna der Auftraggeber 🔍
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
EU AI Act
Selbstverpflichtungen
Blickwinkel betroffener Personen
"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 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."
Mein Fazit
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.
🤝 Doch am Ende geht nichts über den persönlichen Kontakt zwischen Menschen.