KI im Recruiting – Interview mit Jakub Zavrel

KI im Recruiting – das Thema ist sicherlich eines der wichtigsten Themen für Alle, die sich mit Employer Branding, Personalmarketing und Recruiting befassen. Es gibt ja die unterschiedlichsten Ansichten dazu – es soll sogar Leute geben, die bereits Dystopien dazu verfasst haben 😉 – naja, es scheint der richtige Zeitpunkt zu sein, mit einem der Experten dazu zu sprechen. Jakub Zavrel ist mit seinem niederländischen Unternehmen Textkernel sicherlich an der Spitze der Leute, die sich inhaltlich sehr intensiv mit dem Themenfeld KI im Recruiting befassen. Technologie von Textkernel wird unter anderem bei Stepstone, XING oder Bosch eingesetzt. Jakub kennt sich also bestens aus und wird auf dem #RC19 Festival eine Keynote zum Thema „AI and the Future of Recruitment“ halten. Grund genug also, einmal genauer nachzufragen. Auf geht’s:

saatkorn.: Jakub, glaubst Du, dass Maschinen bessere Personalvermittler sind als Menschen?

Jakub Zavrel von Textkernel - Experte für KI im Recruiting
Jakub Zavrel von Textkernel – Experte für KI im Recruiting

Die Rekrutierung von Mitarbeitern ist definitiv ein Bereich, in dem KI für große Veränderungen sorgen wird. Noch immer ist es auf dem aktuellen Arbeitsmarkt sowohl für Stellensuchende als auch für Personalvermittler schwer, das Passende zu finden. Zum einen ist es eine ziemlich komplexe Aufgabe, für eine Person den passenden Job zu finden. Denn es gibt so viele Kriterien, die dabei eine Rolle spielen und darüber hinaus noch mit der ganzen Bandbreite und Kreativität menschlicher Sprache ausgedrückt werden. Daher finden es die meisten Personalvermittler ziemlich schwer, die passenden Personen zu finden. Und das, obwohl heutzutage fast jeder ein Online-Profil hat. Wie kann ich zum Beispiel ermitteln, was die passende Person auf seinen Lebenslauf geschrieben hat, wenn man eine Datenbank mit über 100 Millionen Menschen durchsucht? Sicherlich werden sie nicht genau die gleichen Formulierungen verwenden, die Ihr Vorgesetzter in seinem Stellenangebot benutzt.

Ich glaube sehr stark an „KI für Menschen“ und nicht an „KI als Menschen-Ersatz“. Daher glaube ich keineswegs, dass Maschinen in der Zukunft bessere Personalvermittler als Menschen sein werden. Ich glaube aber, dass Menschen durch Maschinen zu wesentlich besseren Personalvermittlern werden als sie das heute sind. Man möchte ja auch nicht, dass der Schreiner nur reine Handarbeit leistet, sondern dass er auch die passenden Elektrowerkzeuge mitbringt. Die Tage des „handwerklichen“ Personalvermittlers, der sich nur der Booleschen Suche bedient, gehören schon bald der Vergangenheit an. Personalvermittler werden schneller Ergebnisse erzielen und noch bessere Matches finden. Auch glauben wir, dass Personalvermittler dadurch das machen können, was ihnen eigentlich am meisten Spaß macht – sich mit den Menschen zu unterhalten und nachzuvollziehen, was sie eigentlich ausmacht.

saatkorn.: In welchem Maße setzen Unternehmen KI heute schon bei der Rekrutierung von neuen Mitarbeitern ein?
Wir befinden uns noch in der Anfangsphase der Implementierung. Die Personalabteilung ist in Unternehmen im Hinblick auf Technologie nicht unbedingt die fortschrittlichste. Bisher wurde der Schwerpunkt darauf hauptsächlich im Bereich Personalbeschaffungs- und Personalvermittlungsagenturen gelegt, da dort die Personalvermittlung das Kerngeschäft darstellt und es besonders auf Effizienz und Effektivität ankommt. Daher findet man in dem Bereich auch die ersten KI-Anwender. Die großen Unternehmen ziehen momentan nach und rüsten ihre ATS- und HCM-Plattformen mit KI-Kapazitäten auf, da sie erkannt haben, dass eine hohe Qualität bei Talentakquise und Talent-Management einen wichtigen Wettbewerbsvorteil darstellt (oder eine Gefahr bei mangelhafter Durchführung).

Automatisiertes CV-Parsing, eine Form des KI-basierten Dokumentdurchlaufs, ist inzwischen weit verbreitet. Niemand muss von seinen Bewerbern verlangen, Daten manuell in lange Bewerbungsformulare einzugeben. Zweitens sind semantische Such- und Matchingtechnologien, die die Einschränkungen der Booleschen Suche beseitigen, weit verbreitet. Diese Technologie ermöglicht es Personalvermittlern auch, auf empfohlene Bewerber zurückzugreifen, die sich zuvor auf andere Stellen beworben haben, und zu überprüfen, ob diese nicht vielleicht für eine neue Stelle gut geeignet sind. So können Unternehmen ihre Investition in das Bewerbermarketing neu nutzen und die Datenbanken verwenden, die sie in der Vergangenheit aufgebaut haben. Drittens beobachten wir ein starkes Interesse an Dialogagenten und Chat-Bots, die die Bewerber während der ersten Phase der Kontaktaufnahme begleiten, Informationen über Stellenangebote bereitstellen und rund um die Uhr Unterstützung und Feedback bieten können, ohne dass man mit einem Menschen in Kontakt treten muss. Und zu guter Letzt besteht auch ein gewisses Interesse daran, KI unter Hinzuziehung von „magischen Algorithmen“ wie psychometrischen, verhaltensbezogenen oder kulturellen Übereinstimmungen einzusetzen, um den „perfekten Match“ zu erhalten. Ich glaube jedoch, dass vieles davon noch Hype und eine voreilige Vermarktung von experimenteller Technologie ist. Ich bin der Meinung, dass die meisten großen Unternehmen sicherstellen sollten, dass sowohl ihre Bewerber- als auch ihre Stelleninformationen mit Hilfe einer hochwertigen, mehrsprachigen, KI-orientierten Plattform für Suchanfragen und Empfehlungen verwertbar gemacht werden.

saatkorn.: Wie groß ist das Gefälle zwischen dem, was technisch möglich ist und was derzeit tatsächlich im HR-Bereich an KI eingesetzt wird?
Was die Personalbeschaffung angeht, erlauben es uns die heutigen technischen Möglichkeiten, den Erfolg im Unternehmen durch ein verbessertes Bewerberranking zu steigern, indem Leistungsdaten mit Rekrutierungsverfahren verknüpft werden. Dies ist jedoch auch Anlass zur Sorge, da der Einsatz von KI in diesem Bereich dazu führen kann, dass bestehende Präferenzen und Voreingenommenheiten verstärkt werden. Zu diesem Thema werden in letzter Zeit zu Recht eine Menge Diskussionen geführt. Wir brauchen eine solche Debatte, um zu definieren, was wir machen können und was wir machen möchten.

Wenn man über die Rekrutierung hinausgeht, z.B. im Bereich Talent-Management, denke ich, dass KI-Tools die Personalabteilungen viel effektiver machen können im Hinblick auf Coaching und die Förderung des Karrierewegs der Mitarbeiter innerhalb eines Unternehmens. Stellen Sie sich vor, Ihr KI-basierter HR-Agent würde voraussagen können, wann Sie für eine Beförderung oder einen Karrierewechsel bereit sind und würde Ihre Weiterbildung und Kompetenzentwicklung festlegen und so einen prognostizierten Talentbedarf innerhalb des Unternehmens abdecken. Ich glaube, dass dies das Potenzial hat, für weniger Frust und Schieflagen bei Mitarbeitern zu sorgen und außerdem Mitarbeiterabwanderungen verhindert. Die Bereiche Talentmanagement, Nachfolgeplanung und strategische Personalplanung würden stark davon profitieren. Vor allem in großen Unternehmen würde der Zugriff auf interne Talente durch die abteilungs- und teamübergreifende Herangehensweise wesentlich verbessert werden.

Durch die Nutzung von KI-basierter prädiktiver Analytik wäre die Personalabteilung ein weitaus strategischerer Partner bei der Vorhersage des zukünftigen Qualifikationsbedarfs, welche in der Lage ist, die Mitarbeiter eines Unternehmens mit dem Markt zu vergleichen und zu ermitteln, wo und wie neue Mitarbeiter für das Unternehmen akquiriert werden können.

saatkorn.: Mitarbeiter scheinen mehr Vorbehalte gegen KI zu haben als das bei Arbeitgebern der Fall ist. Was müssen Unternehmen tun, um potenzielle Bewerber von dem Einsatz von KI während des Einstellungsprozesses zu überzeugen?
Da stimme ich Dir zunächst einmal zu. Die Vorstellung, von einem Algorithmus anstelle eines Menschen ausgesucht, verworfen oder befördert zu werden, fühlt sich seltsam an. Wobei sich überhaupt erst noch zeigen muss, dass die Algorithmen zuverlässig sind und eine faire Behandlung gewährleisten. Das Wichtigste ist, dass Arbeitgeber Transparenz bei ihrem Handeln zeigen und Eingriffsmöglichkeiten durch Menschen bereitstellen, wenn etwas mal nicht so gut läuft. Wie bereits erwähnt: Ich bin dafür, dass KI für Menschen eingesetzt wird und die Menschen nicht ersetzen soll oder man sich wie eine Nummer fühlen muss. Um ehrlich zu sein beschweren sich doch heutzutage sowohl Bewerber als auch Mitarbeiter hauptsächlich darüber, dass unsere bewährten, auf Menschen basierenden Abläufe so gar nicht transparent sind und eine gewisse Voreingenommenheit besteht. Die meisten Bewerber verschwinden in den Tiefen des ATS und bekommen keine Rückmeldung, weil niemand Zeit hat, Kontakt mit ihnen aufzunehmen und die Gründe für ihre Ablehnung oftmals nicht ganz klar erkennbar sind. Deshalb bin ich mir nicht ganz sicher, ob diese Vorbehalte auch tatsächlich im Verhältnis stehen zu den Verbesserungen, die KI mit sich bringt …

saatkorn.: Wenn es um KI beim Rekrutierungsverfahren geht, wird oft darauf hingewiesen, dass sie im Gegensatz zu Menschen unvoreingenommen ist. Man könnte auch sagen, dass die KI in Wirklichkeit so voreingenommen ist wie die Daten, mit denen sie lernt. Was ist ihre Einschätzung dazu?
KI-Algorithmen, die mit bestehenden Daten trainiert werden, werden in der Tat zunächst die Vorurteile, die in diesen Daten vorhanden sind, erfassen und replizieren. Amazon machte kürzlich Schlagzeilen damit, dass es von einem KI-Rekrutierungstool absah, weil dieses dem Anschein nach bereits vorhandene geschlechtsspezifische Vorurteile im Unternehmen nachahmte. Das Gute an der Verwendung von KI bei diesem Prozess ist, dass die Verwendung von Daten sowie eine gute Methodik tatsächlich eine solche Voreingenommenheit aufdecken können. Wir können dann diesem Effekt beim KI-Training entgegenwirken, indem wir ein so genanntes Adversarial Training nutzen und sicherstellen, dass die Signale, die die KI verwendet, nicht an sich diskriminierend sind, was zum Beispiel bei Geschlecht, Rasse, Ethnizität oder soziale Klasse der Fall wäre. Das gelingt uns auch durch die Einbeziehung von Prüfmethodik. Stellen Sie sich vor, Sie trainieren eine KI für den Aktienhandel und diese lernt von einer Reihe schlechter Fondsmanager. Dementsprechend wird sie auch schlechte Leistungen erbringen. Man kann sie anhand von Marktdaten testen und aufzeigen, wo die Probleme liegen, indem man ein Benchmarking durchführt, und sie so einstellen, dass sie den Markt schlägt, indem man ihr neue Daten zuführt, um die Verzerrung zu korrigieren. Maschinen und Daten sind sehr objektiv und vorhersehbar.

Das Zielbewusstsein, Verbundenheitsgefühl oder Funkeln in den Augen, wenn Menschen gemeinsam bedeutungsvolle Arbeit leisten – das muss vom Menschen selbst kommen. Das wird sich also nicht ändern. Maschinen beschweren sich nicht über zu viel Arbeit, aber sie sind auch nicht in der Lage, Spaß an ihr zu haben. Und sie wissen ganz bestimmt nicht, wie man den eigenen Erfolg gebührend mit einer Party feiert. Oder werden sie sich das auch aneignen können? Wer weiß … Es ist schwer, Prognosen für die Zukunft abzugeben. Aber sicher ist, dass das Potential von KI-Technologie beim Rekrutierungsverfahren und im HR-Bereich da ist.

saatkorn.: Jakub, ganz herzlichen Dank für das Interview! Ich freue mich auf Deine Keynote auf dem #RC19 Festival. 😉

 

 

Gero Hesse

Gero Hesse

Ich bin Gero Hesse, Macher, Berater und Blogger in den Themenfeldern Employer Branding, Personalmarketing, Recruiting, Social Media und New Work. Mehr Infos über Gero Hesse.

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