KI bei der Personalbeschaffung: Was Personalverantwortliche über Governance und Vertrauen wissen müssen

Die meisten Personalverantwortlichen, die KI bei der Personalbeschaffung einsetzen, werden Ihnen versichern, dass sie dies verantwortungsbewusst tun. Nur wenige können jedoch genau erklären, was das in der Praxis bedeutet – wer die Entscheidungen trifft, wie Konsistenz gewährleistet wird, was den Bewerbern mitgeteilt wird und warum. Genau diese Kluft zwischen selbstbewusstem Einsatz und tatsächlicher Steuerung wollte die „Maturity Gap“-Studie von Assessio messen.

In diesem Frühjahr haben wir die Ergebnisse zwei Personen vorgelegt, die diese Realität aus ganz unterschiedlichen Blickwinkeln erleben.

Kasper Abrahamsen, Global Recruitment Manager bei IO Interactive, nahm an der ersten Sitzung teil, um darüber zu sprechen, wie eine verantwortungsvolle Umsetzung aus der Perspektive eines Rekrutierungsteams aussieht.

In der zweiten Sitzung argumentierte Katrina Collier, Autorin von „The Robot-proof Recruiter“ und „Reboot Hiring“, dass die menschlichen Kosten, die durch Fehlentscheidungen entstehen, bereits spürbar werden. Beide Gespräche waren auf positive Weise unbequem. Hier ist, was uns besonders im Gedächtnis geblieben ist.

Fang an, zu hinterfragen, wie du KI einsetzt

Die meisten Unternehmen haben diesen Wandel noch nicht vollzogen. Was Kasper Abrahamsen als „Drop-in, Drop-out“-Realität beschreibt, wird den meisten Personalteams bekannt vorkommen: Einzelne nutzen unterschiedliche Tools und Eingabeaufforderungen, liefern uneinheitliche Ergebnisse, und niemand ist für das Gesamtergebnis verantwortlich. KI erledigt zwar die Arbeit, doch diese Arbeit unterliegt keiner Steuerung.

„Wir müssen aufhören, darüber zu reden, ob wir KI einsetzen, und stattdessen darüber sprechen, wie wir sie einsetzen – und dann, wie wir sie konsequent und verantwortungsbewusst einsetzen und wie wir sie skalieren.“ – Kasper Abrahamsen

Bei IO Interactive bestand die Herangehensweise darin, vom Prozess ausgehend rückwärts zu arbeiten, anstatt von der Technologie ausgehend vorwärts. Welche Entscheidungen müssen in den einzelnen Phasen des Einstellungsprozesses getroffen werden? Was soll in jeder Phase eigentlich beurteilt werden? Erst wenn diese Fragen konkret beantwortet sind, ist es sinnvoll zu fragen, wie KI support kann – immer als Quelle für Erkenntnisse, niemals als Entscheidungsträger.

Die Flut an Bewerbungen ist bereits da

Über Weihnachten hatte Kaspers Kollege Lucas zwei Stellen im Designbereich ausgeschrieben und fand im Januar 1.300 Bewerbungen vor. Alle waren makellos aufbereitet. Alle waren praktisch identisch. Ein Team von vier Personalvermittlern – von denen eine im Mutterschaftsurlaub war – stand vor einer schier unlösbaren Aufgabe.

„Wir raten den Leuten schon seit Jahren, ihren Lebenslauf und ihr Anschreiben auf die Stellenausschreibung abzustimmen. Das machen sie jetzt mithilfe von KI.“ – Kasper Abrahamsen

Die Folge ist ein Prozess, der unter erheblichem Druck steht. Von KI verfasste Bewerbungen werden von KI-Screening-Systemen geprüft, ohne dass dazwischen ein aussagekräftiges Signal steht. Das schiere Volumen hat das Modell, auf dem die meisten Rekrutierungsprozesse aufbauten, zunichte gemacht, und nur wenige Unternehmen haben eine klare Antwort darauf, was an dessen Stelle treten soll.

KI verstärkt schlechte Briefings

Die meisten Einstellungsverfahren scheitern, noch bevor sich überhaupt ein Bewerber beworben hat. Das ist Katrina Colliers These, und sie führt dies auf einen bestimmten Schwachpunkt zurück. Das Erstgespräch zwischen Personalvermittler und Personalverantwortlichem ist durchweg der Teil des Prozesses, dem am wenigsten Aufmerksamkeit geschenkt wird.

Ein Manager, dessen Team einen Mitarbeiter verliert, gerät oft in Panik, greift auf eine alte Stellenbeschreibung zurück oder erstellt mit ChatGPT eine neue. Der Personalverantwortliche geht mit einer Ausgangsbasis auf den Markt, die von vornherein falsch ist. Wenn man diesen Prozess mit KI kombiniert, löst man das Problem nicht, sondern vergrößert es nur.

„Man muss wissen, wonach man sucht, bevor man sich auf die Suche nach den richtigen Mitteln macht, um jemanden zu finden.“ – Katrina Collier

„Aber Menschen sind auch voreingenommen“ ist keine Antwort

KI-Tools, die versprechen, menschliche Vorurteile zu beseitigen, werden mit von Menschen generierten Daten trainiert und tragen somit die impliziten Vorurteile derjenigen in sich, die diese Daten erstellt oder eingegeben haben. Wenn Katrina die Anbieter dieser Tools darauf anspricht, wie sie dem entgegenwirken, lautet die Antwort oft: „Aber Menschen sind nun einmal voreingenommen.“ Ihre Reaktion: „Genau – deshalb frage ich ja.“

Die Bedenken sind sowohl spezifischer als auch allgemeiner Natur. Es gibt dokumentierte Beispiele dafür, dass große Sprachmodelle offenbar Bewerbungen bevorzugen, die von demselben Modell verfasst wurden, das auch die Vorauswahl vornimmt – so schneidet beispielsweise ein von ChatGPT verfasster Lebenslauf bei einem von ChatGPT gesteuerten Vorauswahlsystem besser ab.

Beide Gäste kommen unabhängig voneinander zu demselben Grundsatz: KI sollte Vorschläge machen, nicht entscheiden. Die Verantwortung für weitreichende Entscheidungen liegt weiterhin beim Menschen. Das ist die gestalterische Vorgabe, keine vorläufige Position.

👉Einen tieferen Einblick darin, wie Vorurteile in KI-basierte Einstellungssysteme gelangen und was Unternehmen dagegen tun können, finden Sie unter den Leitfaden von Assessio zu Vorurteilen bei der KI-gestützten Personalauswahl

86 % der Bewerber, die keine Rückmeldung erhalten, werden niedergeschlagen oder depressiv

Diese Zahl stammt aus der „End Ghosting“-Kampagne von Tribepad, und Katrina nutzte sie, um zu beziffern, welche Kosten automatisierte, undurchsichtige Einstellungsverfahren für die Betroffenen verursachen. Personalteams verfügen schon seit Jahren über die Mittel, jede Bewerbung abzulehnen. Das Problem lag nie in der Fähigkeit – vielmehr wurden viele Personalverantwortliche nicht darin geschult, mit negativen Reaktionen auf Ablehnungen umzugehen, weshalb sie es ganz vermeiden, solche Rückmeldungen zu geben.

Ihr Ratschlag ist praxisorientiert: Geben Sie jedem eine klare Rückmeldung, auch wenn diese nur kurz ausfällt. Verwenden Sie bei persönlichem Feedback das Wort „demonstrieren“, das sie von der Führungscoach Sue Ingraham übernommen hat. Sagen Sie einem Bewerber nicht, dass ihm eine bestimmte Fähigkeit fehlt, sondern sagen Sie ihm, dass er diese im Vorstellungsgespräch nicht unter Beweis gestellt hat. Das lässt sich schwerer anfechten, ist für den Bewerber hilfreicher und löst weniger wahrscheinlich eine Abwehrhaltung aus – eine Haltung, die Personalverantwortliche ohnehin schon davon abhält, Feedback zu geben.

Was automatisierte Absagen angeht, ist es besser, sich dazu zu bekennen. Geben Sie zu, dass sie unpersönlich sind, erklären Sie, warum es sie gibt, und nutzen Sie den Platz, um den Bewerbern etwas an die Hand zu geben, worauf sie reagieren können. Das Ziel ist es, auch in einer Vorlage als Mensch erkennbar zu sein.

Der Weg in die Zukunft ist klarer, als es den Anschein hat

In beiden Sitzungen kamen echte Probleme zur Sprache – unkontrollierte Tools, mangelhafte Bewerbungsprozesse, Kandidaten, die ohne Rückmeldung zurückblieben. Doch weder Kasper noch Katrina zeigten sich pessimistisch. Die Umwälzungen, wie Kasper es ausdrückte, zwingen zu einem grundlegenden Umdenken bei den Rekrutierungsmethoden, die in vielen Fällen seit Jahrzehnten nicht mehr ernsthaft hinterfragt wurden. Das ist unangenehm, aber es ist auch eine Chance.

Die Unternehmen, die hier den richtigen Weg einschlagen, sind nicht diejenigen mit den ausgefeiltesten KI-Tools. Es sind diejenigen, die zuerst die Prozesse optimieren, den Einsatz der Technologie bewusst steuern und gegenüber den Bewerbern offen darlegen, wie und wo Automatisierung zum Einsatz kommt. Transparenz und Verantwortlichkeit sind keine Hindernisse für den Einsatz von KI im Recruiting – sie sind vielmehr das, was ihn wirklich nachhaltig macht.

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