K├╝nstliche Intelligenz im HR Bereich

K├╝nstliche Intelligenz im HR Bereich

Der Kampf um qualifizierte Arbeitskr├Ąfte h├Ąlt Unternehmen auf der ganzen Welt auf Trab. Absolventen w├Ąhlen ihre Arbeitgeber heute sehr sorgf├Ąltig aus; Unternehmenspolitik und -kultur sowie die Vereinbarkeit von Beruf und Familie sind nur zwei Bereiche, die Absolventen ber├╝cksichtigen, bevor sie sich bewerben. Gleichzeitig wird eine Karriere in einem einzigen Unternehmen, von der Ausbildung bis zum Ruhestand, immer mehr zur Nebensache.

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In diesem Teil

K├╝nstliche Intelligenz im HR Bereich

K├╝nstliche Intelligenz kann auf allen Ebenen des Personalmanagements helfen und den Personalspezialisten die M├Âglichkeit geben, gezielter Personal f├╝r langfristige Aufgaben auszuw├Ąhlen, zu finden und zu binden. Gleichzeitig stellt die HR-Landschaft eine einzigartige Herausforderung dar, denn die Erkl├Ąrbarkeit von Vorhersagen oder Entscheidungen, die auf k├╝nstlicher Intelligenz beruhen, kann f├╝r die Besch├Ąftigten manchmal schwer zu verstehen sein. Bei der Auswahl eines Ziels f├╝r das maschinengest├╝tzte System stehen die Entscheidungstr├Ąger/innen vor ├Ąhnlichen Herausforderungen: Wie quantifiziert man einen guten Mitarbeiter in Begriffen, die das System verstehen und nach denen es optimieren kann? Reine Produktivit├Ątswerte k├Ânnen als Input verwendet werden, aber was ist mit den Soft Skills, die im Arbeitsalltag so wichtig sind und die Unternehmenskultur nachhaltig pr├Ągen k├Ânnen?

Gleichzeitig m├╝ssen bei hochsensiblen Bewerberdaten hohe Datenschutzstandards eingehalten und ungewollter algorithmischer Rassismus oder Diskriminierung vermieden werden.

Recruiting mit KI

Unilever ist neben Henkel und Procter & Gamble einer der weltweit gr├Â├čten Hersteller von Konsumg├╝tern wie Lebensmitteln, Kosmetik und K├Ârperpflegeprodukten.

Unilever stellt jedes Jahr ├╝ber 30.000 Menschen f├╝r Stellen in 190 L├Ąndern ein und erh├Ąlt ├╝ber 1,8 Millionen Bewerbungen. Im ersten Schritt wird dies nicht mehr von einem Menschen erledigt, sondern mithilfe von maschinellem Lernen vollst├Ąndig automatisiert. Jedes Jahr spart Unilever so 100.000 Arbeitsstunden im Personalwesen ein.

Unilever verl├Ąsst sich dabei auf die Software von pymetrics. Im Gegensatz zu herk├Âmmlichen Bewerbungsverfahren beginnen die Bewerber/innen den Prozess zu Hause, vor ihrem eigenen Bildschirm. Die Bewerber/innen durchlaufen eine Reihe von Spielen, in denen logisches Verst├Ąndnis, Risikobereitschaft und andere F├Ąhigkeiten gepr├╝ft werden. Algorithmen des maschinellen Lernens vergleichen die Ergebnisse der Spiele mit denen fr├╝herer erfolgreicher Bewerber/innen f├╝r ├Ąhnliche Stellen im Unternehmen.

In der zweiten Runde m├╝ssen die Bewerber/innen ein halbst├╝ndiges Interview mit einer Smartphone- oder Laptop-Kamera aufzeichnen und vordefinierte Fragen beantworten. Diese werden dann von der k├╝nstlichen Intelligenz von HireVue ausgewertet, die Sprache, Wortwahl und K├Ârpersprache analysiert. Unilever gibt nicht an, welche Attribute in diesem Fall wichtig sind, nur dass jedes Bild des Videos Hunderte von Datenpunkten enth├Ąlt, die analysiert werden.

Menschliche Recruiter und HR-Experten werden erst in der dritten Stufe in den Einstellungsprozess einbezogen. Durch die Automatisierung der ersten beiden Stufen des Bewerbungsprozesses erh├Ąlt jeder Bewerber bei Unilever ein Feedback zu seinen St├Ąrken und Schw├Ąchen.

Weitere Anwendungsf├Ąlle von KI im HR Bereich

Onboarding von Mitarbeitern mit KI

 

Sobald ein geeigneter Kandidat identifiziert wurde, sollte der Onboarding-Prozess so schmerzlos wie m├Âglich sein. Laut einer Glassdoor-Studie sorgt ein starker Onboarding-Prozess nicht nur daf├╝r, dass neue Mitarbeiter/innen l├Ąnger im Unternehmen bleiben, sondern auch, dass sie von Anfang an produktiver sind.

Auch wenn eine menschliche Note und Mentorenprogramme, wie sie von vielen Unternehmen angeboten werden, das Onboarding einfacher und pers├Ânlicher machen, gibt es immer wieder Fragen, die neue Mitarbeiter/innen haben, z. B. wo sie einen Mitarbeiterparkplatz finden oder Informationen ├╝ber Sozialleistungen und Mitarbeiterangebote.

HR-Chatbots, wie sie z. B. von bash.ai oder Microsoft angeboten werden, nutzen die gleichen Natural Language Processing-Methoden wie Chatbots in anderen Bereichen. Chatbots k├Ânnen mithilfe von Transformatoren und Worteinbettungen auf wiederkehrende unternehmensspezifische Fragen trainiert werden, um neue Mitarbeiter/innen ├╝ber die kleinen Dinge aufzukl├Ąren, die den Jobeinstieg so stressig machen k├Ânnen.

 

 

Qualifizierung von Mitarbeitern mit KI

 

Arbeitnehmer/innen fordern zunehmend lebenslanges Lernen, was nicht nur ein politisches Schlagwort ist. Allgemeine Weiterbildungsangebote entsprechen in der Regel weder den individuellen Interessen und Veranlagungen der Arbeitnehmer/innen noch der individuellen Weiterentwicklung, die ein/e Arbeitnehmer/in im Interesse des Unternehmens betreiben sollte.

Talententwicklungsplattformen zielen darauf ab, diese L├╝cke auf automatisierte Weise zu schlie├čen und gleichzeitig jedem Arbeitnehmer ein pers├Ânliches Coaching zu bieten.

Um dies zu erreichen, kombinieren die Plattformen Eignungstests der Mitarbeiter/innen mit maschinellem Lernen, um die Anforderungen f├╝r die Karriereziele zu vergleichen. Gleichzeitig verf├╝gen diese Plattformen ├╝ber Empfehlungssysteme, ├Ąhnlich denen im E-Commerce, die die Wissensl├╝cken des Mitarbeiters/der Mitarbeiterin als Input nehmen und je nach Bedarf B├╝cher, Kurse und Schulungen empfehlen. Dar├╝ber hinaus kann bei unternehmensweiten Eins├Ątzen nach internen Mentoren gesucht werden, die ├Ąhnliche Karrierewege eingeschlagen haben.

 

 

Bef├Ârderungen von Mitarbeitern mit KI

 

Laut einer Studie der Canadian Human Resources Professionals Association ist die M├Âglichkeit zur pers├Ânlichen Entwicklung im Unternehmen oder der Mangel an Perspektiven der h├Ąufigste Grund f├╝r Arbeitnehmer/innen, das Unternehmen zu verlassen, gefolgt von schlechtem Management und Gehalt.

Die interne Mobilit├Ąt der Besch├Ąftigten, d.h. der Wechsel zu einem anderen Arbeitsplatz innerhalb desselben Unternehmens, ist eine gewinnbringende Ma├čnahme f├╝r das Unternehmen. Interne Bewerbungsverfahren sind k├╝rzer, und beide Parteien wissen, worauf sie sich einlassen.

Eine Stelle und einen Bewerber zusammenzubringen, ist vor allem in gro├čen Unternehmen fast genauso schwierig wie die Suche nach externen Bewerbern. Mit der zus├Ątzlichen Schwierigkeit, dass undurchsichtige Prozesse langfristige Auswirkungen auf die Mitarbeiterzufriedenheit haben k├Ânnen.

 

General Electric ist einer der gr├Â├čten Konzerne der Welt und besch├Ąftigt ├╝ber 200.000 Mitarbeiter/innen. Um interne Versetzungen zu vereinfachen und den besten internen Kandidaten f├╝r offene Stellen zu finden, nutzt GE das Collaborative Filtering. Dabei werden Mitarbeiterprofile und Karriereverl├Ąufe mit Besch├Ąftigten in ├Ąhnlichen Positionen verglichen, um den bestm├Âglichen internen Kandidaten f├╝r die Stelle zu finden.

In einer zweiten Stufe werden Funktionen zur Verarbeitung nat├╝rlicher Sprache eingesetzt, die in der Lage sind, F├Ąhigkeiten und Interessen zu bewerten, auch wenn sie nicht in den bisherigen Karrieredaten zu finden sind.

 

Salesforce ist in dieser Hinsicht bereits einen Schritt weiter. Informationen ├╝ber ungenutzte F├Ąhigkeiten oder Ziele werden aus den j├Ąhrlichen Mitarbeiterbeurteilungen extrahiert und mit den verf├╝gbaren Stellen im Unternehmen abgeglichen, um proaktiv geeignete Stellen zu finden, die besser zu dem Mitarbeiter passen.

Als Pionier im Bereich des maschinellen Lernens und der k├╝nstlichen Intelligenz basiert das Matchmaking von Google vollst├Ąndig auf algorithmischer Unterst├╝tzung. Das Tool mit dem Namen Project Chameleon ist ein Marktplatz f├╝r interne offene Stellen auf der einen Seite und Mitarbeiterprofile und -pr├Ąferenzen auf der anderen Seite. Stellen und Pr├Ąferenzen werden mithilfe des Gale-Shapley-Algorithmus abgeglichen und die ├ťbereinstimmungen werden mit einem Farbsystem kodiert.

Angesichts des Hintergrunds von Google ist es nicht verwunderlich, dass die L├Âsung in ihrer ersten Version bei den Besch├Ąftigten wenig Anklang fand. Nur 11 % der Besch├Ąftigten bewarben sich auf eine neue Stelle, und nur 25 % derjenigen, die sich bewarben, erhielten eine ihrer Wunschstellen. In den darauffolgenden Jahren wuchs die Akzeptanz des Tools in der Belegschaft, auch dank der verbesserten Leistung: Nach sechs Durchl├Ąufen erhielten 90 % der Besch├Ąftigten und F├╝hrungskr├Ąfte eine ihrer drei Wunschpositionen.

 

 

Bindung von Mitarbeitern von Mitarbeitern mit KI

 

Im Bereich Personalwesen setzt IBM zunehmend auf k├╝nstliche Intelligenz, die sich auf sein Watson-├ľkosystem st├╝tzt. ├ähnlich wie bei den bereits erw├Ąhnten HR-L├Âsungen setzt IBM auf automatisiertes Mitarbeiterfeedback anstelle von Jahresgespr├Ąchen und nutzt einen virtuellen Assistenten namens MYCA, My Career Advsior, der St├Ąrken und Schw├Ąchen sowie Verbesserungsm├Âglichkeiten aufzeigt.

Blue Match, eine KI, die offene Stellen mit den Qualifikationsprofilen der Mitarbeiter abgleicht, k├╝mmert sich um das interne Job-Matching. Blue Match war 2018 bei 27 Prozent aller Bef├Ârderungen oder Stellenwechsel bei IBM behilflich.

All diese Initiativen haben es IBM erm├Âglicht, den Personalbestand weltweit um 30 Prozent zu reduzieren.

F├╝r Aufsehen sorgte jedoch eine Anwendung der k├╝nstlichen Intelligenz, die in der Lage ist, Mitarbeiter an das Unternehmen zu binden. Das dazugeh├Ârige Patent, Predictive Attrition Program, beschreibt nichts anderes als ein System, das mit 95-prozentiger Genauigkeit vorhersagt, wann ein Mitarbeiter k├╝ndigen und sich einen neuen Job suchen wird. Nach Angaben von IBM hat das fr├╝hzeitige Eingreifen dem Unternehmen bisher 300 Millionen Dollar an Kosten f├╝r die Mitarbeiterbindung erspart.

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