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<title>Personalauswahlalgorithmen unter dem Brennglas</title>
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<!-- Theme used for syntax highlighted code -->
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<a href="https://lectures.schallbert.de">Zurück zur Übersicht</a>
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</span>
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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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<h2 class="r-fit-text">unter dem Brennglas</h2>
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<p>
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<small>Autor: <a href="https://schallbert.de">L. Preußer</a>, erstellt: 28-Okt-2024</small>
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</p>
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<p>
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<small>Erstmals vorgetragen im <a href="https://koeln-leverkusen.igmetall.de/info-kontakt/termine/engineering-forum-am-7-november-2024/" target="blank" rel="noopener noreferrer">Engineering Forum der IG Metall</a>.
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</small>
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</p>
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</section>
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<section><h3>Was ist Personalauswahl?</h3>
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<p class="fragment">Finde die bestmögliche, passende Besetzung für eine Stelle.</p>
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</section>
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<section><h3>Bewertung und Abgleich</h3>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Fähigkeiten</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Fertigkeiten</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Kenntnisse</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Potential</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Habitus / Werte / Kultur</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Persönlichkeit</p>
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</section>
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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><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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<section><h3>Handlungsvorschrift</h3>
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<pre><code>
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uint64_t fakultaet(uint8_t wert) {
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if (wert > 0) {
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return wert*fakultaet(wert-1);
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} else {
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return 1;
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}
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}
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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><h3>Künstliche Intelligenz</h3>
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<section>
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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"><a href="https://distill.pub/2018/building-blocks/">Neural Network</a></p>
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</section>
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<section><h4>Kontext (gesprochenes Wort)</h4>
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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.
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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 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 ><h3>Probleme und Risiken</h3>
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<section>
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<p class="fragment">Halluzinationen <a href="https://www.theverge.com/2024/5/15/24154808/ai-chatgpt-google-gemini-microsoft-copilot-hallucination-wrong">[3]</a> </p>
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|
<p class="fragment">Verzerrungen (Bias) <a href="https://www.denkfabrik-bmas.de/fileadmin/Downloads/Publikationen/Kuenstliche-Intelligenz-in-der-Personalauswahl.pdf">[4]</a></p>
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<p class="fragment">Keine Nachvollziehbarkeit <a href="https://www.scientificamerican.com/article/why-we-need-to-see-inside-ais-black-box/">[5]</a> <a href="https://www.deutschlandfunknova.de/beitrag/ki-in-der-medizin-mensch-oder-maschine">[6]</a></p>
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<p class="fragment">Veränderlichkeit</p>
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<p class="fragment"><a href="#/18">Datenschutz</a></p>
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</section>
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<section><h4>Kontext (gesprochenes Wort)</h4>
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<small>
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<ul>
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<p>Mit Halluzinationen sind ungenaue oder schlicht falsche Aussagen von "KI" gemeint, die aus den Eingabedaten nicht hervorgehen. (Ursache: "KI" als Wahrscheinlichkeitsmodell)</p>
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<p>Besonders heikel sind Bias / Verzerrungen bzw. Vorurteile bei "KI" im Personalwesen: Sie führen oft zu Diskriminierung und erzeugen falsch negative oder falsch positive Ergebnisse.</p>
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<p>Bei mehrschichtigen neuronalen Netzen ist kaum bzw. gar nicht mehr nachvollziehbar, wie das System zum Ergebnis gekommen ist. So kann ein Ergebnis auch "zufälligerweise korrekt" sein.</p>
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<p>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. </p>
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</ul>
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</small>
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</section>
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</section>
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<!-- SICHT DES UNTERNEHMENS -->
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<section><h3>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 <span class="fragment highlight-blue">ausgeschrieben</span>.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Ein <span class="fragment highlight-blue">Filter</span> wird auf die Flut von Bewerbungen angewandt.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Anschließend wird ein telefonisches <span class="fragment highlight-blue">Kurzinterview</span> geführt.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Es erfolgt ein <span class="fragment highlight-blue">Einstellungstest</span> für die verbleibenden Personen.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Nun wird eine <span class="fragment highlight-blue">Rangfolge</span> gebildet.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Die besten KandidatInnen werden mit <span class="fragment highlight-blue">strukturierten Interviews</span> bewertet.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-semi-out">Schließlich wird die Person mit der <span class="fragment highlight-blue">höchsten Punktzahl</span> 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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<p class="fragment">Am Begriff "KI" kommt keiner mehr vorbei. <a href="https://analytics-agentur.ch/2024/06/der-ki-hype-2024-in-zahlen/">[7]</a> <a href="https://blog.workday.com/de-de/ki-personalwesen.html">[8]</a></p>
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<p class="fragment">Großen Investitionen stehen derzeit geringe Einnahmen gegenüber. <a href="https://www.forbes.com/sites/sherzododilov/2024/08/25/why-artificial-intelligence-hype-isnt-living-up-to-expectations/">[9]</a> <a href="https://www.nytimes.com/2024/09/27/technology/openai-chatgpt-investors-funding.html">[10]</a></p>
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<p class="fragment">Wir haben Fachkräftemangel in Nischen. <a href="https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/attracting-and-retaining-the-right-talent">[11]</a></p>
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<p class="fragment">Personalabteilungen werden auf Effizienz und Schlankheit getrimmt. <a href="https://www.visier.com/blog/hr-effectiveness/">[12]</a> <a href="https://www.15five.com/blog/how-to-measure-hr-effectiveness-with-12-key-metrics/">[13]</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 wollen die Fachbereiche entlasten." <a href="https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000131777">[14]</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">[15]</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">[16]</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/">[17]</a></p>
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</section>
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<section><h3>Schlussfolgerungen</h3>
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<p class="fragment fade-in-then-out">Für allgemeine Fragen rund um die Bewerbung nehmen wir den Chatbot.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">Die Auswahl für Stellen machen wir regelbasiert.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">Mittels "KI"-Werkzeugen lassen wir Umgebungsparameter einfließen.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">Wir optimieren unsere Stellenausschreibungen durch LLMs.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">Die Entscheidung obliegt <span class="fragment highlight-red">natürlich</span> stets einem Menschen.</p>
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</section>
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<section><h3>Was die Firma eigentlich möchte</h3>
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<p class="fragment">Besseres Personal! 🏅 </p>
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<p class="fragment">Geringere Verwaltungskosten 💸</p>
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<p class="fragment">Schärfere Anforderungsprofile für Stellen 🦄</p>
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</section>
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<section><h3>Was die Firma stattdessen bekommt</h3>
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<small>
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<p class="fragment fade-in-then-out">| Szenario |</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 abonniert eine "KI-Lösung" und lässt sie in ihr Software-Ökosystem einbinden. |</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">| Auch das Erstellen von Ausschreibungen wird ausgelagert. |</p>
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</small>
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<p class="fragment fade-in">Dadurch verliert das Unternehmen mehrere seiner <span class="fragment highlight-red">Kernkompetenzen</span>.</p>
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</section>
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<section><h3>Vorteile für Drittanbieter</h3>
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<p class="fragment">Abofalle! 😈</p>
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<p class="fragment">Kostenlose Trainingsdaten 💎</a></p>
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<p class="fragment">Persönliche Daten von BewerberInnen 🐙</p>
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<p class="fragment">Einblicke in Betriebsinterna der Auftraggeber 🔍</p>
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</section>
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<!-- REGELUNGEN UND GESETZE -->
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<section><h2>Was tun die Gesetzgeber?</h2><h2>📖</h2></section>
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<section><h3>DSGVO / GDPR</h3></section>
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<section><h3>Schutzziele:</h3>
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<section>
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<ul>
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<p class="fragment fade-in">Vertraulichkeit 🔒</p>
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<p class="fragment fade-in">Verfügbarkeit 🏪</p>
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<p class="fragment fade-in">Integrität ✅</p>
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</ul>
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</section>
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<section><h4>Kontext (gesprochenes Wort)</h4>
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<small>
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<ul>
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<p>Personenbezogene Daten = Daten, die einer natürlichen Person (auch mittelbar) zugeordnet sind</p>
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<p>Vertraulichkeit = Schutz vor unbefugter Preisgabe der Information</p>
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<p>Verfügbarkeit = Schutz vor ungefugter Vorenthaltung der Information</p>
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<p>Integrität = Schutz vor unbefugter Veränderung der Information</p>
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</ul>
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</small>
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</section>
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</section>
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<section><h3>Ansprüche:</h3>
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<section>
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<ul>
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<p class="fragment fade-in">Datenminimierung 📁</p>
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<p class="fragment fade-in">Nichtverkettung ⛓️</p>
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<p class="fragment fade-in">Transparenz 🕶️</p>
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<p class="fragment fade-in">Intervenierbarkeit 🛑</p>
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</ul>
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</section>
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|
<section><h4>Kontext (gesprochenes Wort)</h4>
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<small>
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<ul>
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<p>Datenminimierung: Menge, Umfang, Speicherdauer, Zugänglichkeit</p>
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|
<p>Nichtverkettung: Keine Zusammenführung, Zweckbindung</p>
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<p>Transparenz: Welche Daten werden von wem, wo und für welchen Zweck gespeichert?</p>
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|
<p>Intervenierbarkeit: Benachrichtigung, Auskunft, Berichtigung, Beschränkung, Löschung, Übertragung, Widerspruch, Eingriff</p>
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</ul>
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</small>
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</section>
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</section>
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<section><h3>EU AI Act</h3></section>
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<section><h3>Anforderungen:</h3>
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<section>
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<ul>
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<p class="fragment fade-in">Informationspflicht</p>
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<p class="fragment fade-in">Transparenz für Daten</p>
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<p class="fragment fade-in">Dokumentation und Rückverfolgbarkeit</p>
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<p class="fragment fade-in">Robustheit und Genauigkeit</p>
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<p class="fragment fade-in">Menschliche Aufsicht</p>
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<p class="fragment fade-in">Risikobewertung und -Minimierung</p>
|
|
</ul>
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|
</section>
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|
<section><h4>Kontext (gesprochenes Wort)</h4>
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<small>
|
|
<ul>
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|
<p>Wann immer "KI" im Spiel ist, müssen Beteiligte darüber informiert werden.</p>
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<p>Trainings- und Nutzerdaten: Welche Daten werden gesammelt, wo und wie häufig verwendet?</p>
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|
<p>Rückverfolgbarkeit der Interaktion, Dokumentation der Änderungen am Modell/Training</p>
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<p>Regelmäßige Prüfung der Anwendung: Korrekte Ausgaben, Staging-Systeme, Testdatensätze</p>
|
|
<p>Aufsicht: Keine alleinigen Entscheidungen durch "KI", Prüfung durch Menschen</p>
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<p>Kategorisierung von Systemen in kritisch (sensible Bereiche, personenbezogene Daten) und "Low Risk"</p>
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|
</ul>
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|
</small>
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|
</section>
|
|
</section>
|
|
<section><h3>Selbstverpflichtungen</h3></section>
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|
<section><h3>Responsible AI</h3>
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<p class="fragment">Hier werden Schlagwörter verwendet, um den Einsatz von "KI" ethisch einzubetten:</p>
|
|
<small>
|
|
<ul>
|
|
<p class="fragment fade-in">Fairness</p>
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<p class="fragment fade-in">Reliability & Safety</p>
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<p class="fragment fade-in">Privacy & Security</p>
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<p class="fragment fade-in">Inclusiveness</p>
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<p class="fragment fade-in">Accountability</p>
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|
<p class="fragment fade-in">Transparency</p>
|
|
</ul>
|
|
</small>
|
|
</section>
|
|
|
|
<!-- SICHTWEISEN BETROFFENER PERSONEN -->
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|
<section><h3>Blickwinkel betroffener Personen</h4>
|
|
<ul>
|
|
<small>
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|
<p class="fragment fade-in-then-semi-out">"Was wird denn <span class="fragment highlight-blue">für mich </span>besser?"</p>
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|
<p class="fragment fade-in-then-semi-out">"Ich optimiere meine Bewerbung <span class="fragment highlight-green">mit AI-Tools</span> <span class="fragment highlight-red">für AI-Tools</span>."</p>
|
|
<p class="fragment fade-in-then-semi-out">"Der Bewerbungsprozess darf nicht so lange dauern."</p>
|
|
<p class="fragment fade-in-then-semi-out">"Ich möchte lieber mit echten Menschen sprechen."</p>
|
|
<p class="fragment fade-in-then-semi-out">"Mir kommen da direkt Datenschutzbedenken."</p>
|
|
<p class="fragment fade-in-then-semi-out">"Das Unternehmen muss auch zu mir passen."</p>
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</small>
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</ul>
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</section>
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<!-- MEINE EIGENE MEINUNG ZUM THEMA-->
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<section><h2>Mein Fazit</h2></section>
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<section>
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<small>
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<p class="fragment fade-in-then-out">Personalauswahlalgorithmen werden bereits in der Fläche eingesetzt.</p>
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<p class="fragment fade-in-then-out">Derzeit jedoch zumeist mit "klassischer", regelbasierter Logik.</p>
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|
<p class="fragment fade-in-then-out">"Künstliche Intelligenz" kann vor allem bei Freitexten und unscharfen Kriterien Vorteile erzielen.</p>
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|
<p class="fragment fade-in-then-out">Dennoch gibt es noch immer große Probleme: "Halluzinationen", "Bias", Unbestimmbarkeit, Datenschutzverstöße...</p>
|
|
<p class="fragment fade-in-then-out">Wir sollten darauf bestehen, dass "KI"-Systeme schon jetzt den EU AI Act erfüllen.</p>
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|
<p class="fragment fade-in-then-out">Außerdem müssen wir gute Regelungen auf Anwendungsebene entwickeln, <span class="fragment highlight-green">z.B. Betriebsvereinbarungen</span>.</p>
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|
<p class="fragment fade-in-then-out">Die Essenz freiwilliger Selbstverpflichtungen sollte in Gesetze einfließen.</p>
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|
</small>
|
|
<p class="fragment">🤝 Doch am Ende geht nichts über den persönlichen Kontakt zwischen Menschen.</p>
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</section>
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|
<section><h3>Weiterführende Literatur</h3>
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|
<ul>
|
|
<p><a href="https://www.deutschlandfunknova.de/beitrag/ki-in-der-modernen-arbeitswelt-begleiter-nicht-vernichter">DLF Nova - "KI" in der Arbeitswelt</a></p>
|
|
<p><a href="https://www.nature.com/articles/s41598-022-15245-z">Nature - "KI" altert</a></p>
|
|
<p><a href="https://www.nytimes.com/interactive/2024/08/26/upshot/ai-synthetic-data.html">NY Times - "KI" wird bei Training mit eigenem Output zerstört</a></p>
|
|
</ul>
|
|
</section>
|
|
</div>
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</div>
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