{"id":146512,"date":"2020-01-02T08:00:40","date_gmt":"2020-01-02T07:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=146512"},"modified":"2023-02-09T17:12:03","modified_gmt":"2023-02-09T16:12:03","slug":"hr-recruiting-mit-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2020\/01\/hr-recruiting-mit-ki\/","title":{"rendered":"Vorsicht vor Vorurteilen beim Recruiting: KI allein gen\u00fcgt nicht"},"content":{"rendered":"

Man sollte sich nie blind auf Technologie verlassen. Besonders fatal ist, wenn sich Personalverantwortliche bei der Bewerberauswahl zu sehr auf k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> verlassen. Angesichts des weltweiten Siegeszugs von KI wollte ich herausfinden, wie Vorurteile vermieden und gleichzeitig moderne HR<\/a>-Technologien optimal genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Michele Bezzi, Manager bei 麻豆原创 Security Research, leitet ein Team, das sich mit Sicherheitsfragen im Zusammenhang mit KI besch\u00e4ftigt. Bezzi erz\u00e4hlt, dass das Team vor allem auf Datenschutz, Fairness und Vorurteile geschaut hat. Das sind auch die Bereiche, um die es in den Unternehmensrichtlinien f\u00fcr KI<\/a> geht.<\/p>\n

Er hat einen ganz einfachen Rat f\u00fcr einstellende F\u00fchrungskr\u00e4fte: alle Daten umfassend zu pr\u00fcfen, bevor man die Maschine darauf losl\u00e4sst. Laut Bezzi kommt bei moderner KI maschinelles Lernen zum Einsatz, um aus Daten Wissen zu gewinnen. Beispielsweise f\u00fcttern Programmierer die Maschine mit Bildern und Texten, und sie lernt daraus, eine Katze oder einen Hund zu erkennen. Das Problem an der Sache ist, dass solche Daten per se vorurteilsbehaftet sein k\u00f6nnen. In komplexen Szenarien wie der Personalbeschaffung laufen Unternehmen Gefahr, Risiken zu vervielfachen.<\/p>\n

Daten f\u00fcr die Personalbeschaffung genau pr\u00fcfen<\/strong><\/h2>\n

\u201eMaschinen k\u00f6nnen nur aus den Daten lernen, mit denen sie trainiert werden. Es ist deshalb wichtig, die Maschine mit Daten zu trainieren, die nicht vorurteilsbehaftet sind\u201c, betont Bezzi. \u201eMan muss daf\u00fcr sorgen, dass die Daten die Ziele widerspiegeln, die mit der Personalbeschaffung verfolgt werden. Vorurteilsbehaftete historische Daten m\u00fcssen entfernt und neue Daten hinzugef\u00fcgt werden, die den gew\u00fcnschten Ergebnissen Rechnung tragen.\u201c<\/p>\n

Bezzi warnt auch vor unabsichtlicher Diskriminierung. Ein Algorithmus k\u00f6nnte verschiedene scheinbar unbedenkliche Daten miteinander kombinieren und daraus eine voreingenommene Entscheidung ableiten. \u201eSogar wenn man Geschlecht oder ethnische Zugeh\u00f6rigkeit herausnimmt, k\u00f6nnte die Maschine voreingenommene Entscheidungen treffen, indem sie automatisch Schule oder Wohngegend ber\u00fccksichtigt.\u201c<\/p>\n

KI und HR: Den menschlichen Faktor nicht vergessen<\/strong><\/h2>\n

In dem Hype um die Vorteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz bei der Suche nach qualifizierten Mitarbeitern ist der menschliche Faktor in Vergessenheit geraten.<\/p>\n

\u201eWenn man anf\u00e4ngt, Daten auf komplexe Aufgaben wie die Personalbeschaffung anzuwenden, und die Menschen au\u00dfen vor l\u00e4sst, k\u00f6nnen Fehler passieren, die schwerwiegende Konsequenzen bei den Einstellungsentscheidungen haben\u201c, f\u00fchrt Bezzi aus. \u201eEs ist wichtig, HR-Aufgaben zu automatisieren, aber trotzdem braucht man noch Menschen, die die von der Maschine generierten Ergebnisse auswerten.\u201c<\/p>\n

Hier kommt Brilliant Hire by 麻豆原创<\/a> ins Spiel. Die von 麻豆原创-Mitarbeitern im Rahmen des Programms 麻豆原创.iO Venture Studio<\/a> entwickelte L\u00f6sung verbindet als Screening-as-a-Service k\u00fcnstliche Intelligenz mit Unterst\u00fctzung durch Menschen. In enger Ausrichtung an der 麻豆原创 SuccessFactors Human Experience Management (HXM) Suite<\/a> entwickelt und verwaltet das Netzwerk Bewerbungstests. Bei der Auswertung der Ergebnisse der Bewerber werden dann Experten von au\u00dfen hinzugezogen. Die Experten sehen weder den Namen noch den Lebenslauf oder andere personenbezogene Daten des Bewerbers, und jeder Bewerber wird von mindestens drei verschiedenen Experten bewertet. In der Anfangsphase der Personalbeschaffung k\u00f6nnen Algorithmen Lebensl\u00e4ufe vorsortieren, indem sie die Qualifikationen der Bewerber mit Stichw\u00f6rtern in den Stellenbeschreibungen abgleichen. Um aber dann unter denjenigen, die es auf die Auswahlliste schaffen, den besten Kandidaten zu finden, ist es viel sinnvoller, alle Bewerber Aufgaben l\u00f6sen zu lassen, die mit der ausgeschriebenen Stelle zu tun haben.<\/p>\n

HXM Suite von 麻豆原创 verbindet KI und HR-Experten<\/strong><\/h2>\n

\u201eIn unseren Testfragen konfrontieren wir die Bewerber mit Situationen, die im Arbeitsalltag eintreten k\u00f6nnen\u201c, beschreibt Ryan Phillips, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer von Brilliant Hire<\/a>. \u201eEin Finanzanalyst muss vielleicht eine Kalkulationstabelle herunterladen, bestimmte Aufgaben ausf\u00fchren und sie dann wieder hochladen. Ein Designer soll vielleicht eine Empfehlung abgeben, wie sich eine komplexe Website vereinfachen und benutzerfreundlicher gestalten lie\u00dfe. Bei solchen Aufgaben kann man kaum schummeln.\u201c<\/p>\n

Das Grundkonzept des Modells ist, KI selektiv anzuwenden, um den Menschen eine bessere Erfahrung zu bieten.<\/p>\n

\u201eDie KI ist immer noch extrem vorurteilsbehaftet, weshalb wir sie in einer Anwendung nur in kleinen Dosen verwenden\u201c, unterstreicht Phillips. \u201eWir k\u00f6nnen Suchl\u00e4ufe durchf\u00fchren, um m\u00f6gliche \u00c4hnlichkeiten zwischen den Antworten von Bewerbern und vorhandenen Inhalten aus dem Internet zu erkennen. Auch k\u00f6nnen wir erkennen, wie viele Pfade die Bewerber w\u00e4hrend des Tests verwendet und ob sie Informationen kopiert und eingef\u00fcgt haben.\u201c<\/p>\n

Licht ins KI-Dunkel bringen<\/strong><\/h2>\n

Wenn man versteht, wie Maschinen zu Entscheidungen kommen\u00a0\u2013 das nennt man \u201eErkl\u00e4rbarkeit\u201c\u00a0\u2013, kann das hilfreich sein, um Vorurteile bei der Personalbeschaffung in KI-basierten Tools zu erkennen und zu vermeiden.<\/p>\n

\u201eUnternehmen m\u00fcssen wissen, wie genau die Algorithmen beschaffen sind, die ihnen Ergebnisse liefern sollen\u201c, so Bezzi. \u201eDas darf einfach nicht vollkommen im Dunkeln liegen. Je ausgereifter ein Algorithmus ist, umso schwieriger wird es, die neuronalen Netze zu durchschauen, die hinter den Entscheidungen der Maschine stehen. Man sollte immer mit einem einfachen Prozess beginnen und genau verstehen, was warum passiert, bevor man sich an komplexere Dinge wagt. Am allerbesten ist es, grunds\u00e4tzlich alles einfach zu halten.\u201c<\/p>\n

Phillips empfiehlt Open-Source-Tools, mit denen sich mit ein paar einfachen Skripten kosteng\u00fcnstig \u00fcberpr\u00fcfen l\u00e4sst, inwieweit ein Algorithmus vorurteilsbehaftet ist.<\/p>\n

Maschinen allein gen\u00fcgen nicht<\/strong><\/h2>\n

Man h\u00f6rt oft, k\u00fcnstliche Intelligenz werde den Menschen irgendwann \u00fcberfl\u00fcssig machen, doch das ist ein Trugschluss. Wenn in der Personalbeschaffung Vorurteile herrschen, dann gehen diese von den Daten aus. Die Menschen sind daf\u00fcr verantwortlich, die Vorurteile auszumerzen und menschliches Urteilsverm\u00f6gen walten zu lassen. Also kein Grund zur Panik: Die Maschinen werden noch lange nicht \u00fcbernehmen!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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