DIE ZUKUNFT DER KI IM TALENTMANAGEMENT
CARINA STÖTTNER ist Managing Director Themis Foresight | Business Thinktank. Unter anderem befasst sie sich dort auch mit dem Thema künstliche Intelligenz. Anlässlich des von ihr co-verfassten Buches „Die Zukunft der KI im Talentmanagement“ konnte ich ausführlich mit ihr sprechen. Auf geht’s:
SAATKORN: Bitte stelle Dich den SAATKORN Leser:innen doch kurz vor.
Mein Name ist Carina Stöttner und ich bin Mitgründerin und eine der beiden Geschäftsführerinnen bei Themis Foresight. Ich habe einen soziologischen und medienwissenschaftlichen Hintergrund und mich vor ein paar Jahren von Zukunftsforschung begeistern lassen. Mein Interesse gilt schon lange Künstlicher Intelligenz und human-digitalen Interaktionen.
Zukunftsforschung & Technologie Roadmaps
SAATKORN: Was macht Themis Foresight?
Themis Foresight ist ein Business Thinktank. Mit unserer Zukunftsforschung unterstützen wir globale und marktprägende Unternehmenslenker und -lenkerinnen dabei, Zukünfte für ihr Unternehmen zu erforschen und zu entwickeln und daraus Geschäftsmodelle und Technologie-Roadmaps abzuleiten. Viele Unternehmen denken in zwei bis drei Jahres-Zeiträumen. Die Zeiträume, in denen wir denken, gehen weit darüber hinaus. Anstatt inkrementelle Änderungen und kleine Prozessoptimierungen zu implementieren, betrachten wir Unternehmen und ihr Geschäftsmodell im Ganzen unter dem Einfluss der Entwicklungen der nächsten ein bis drei Dekaden. Das ermöglicht es Unternehmen, fundamentale Umbrüche vorzunehmen und nicht in zwei Jahren im selben roten Ozean wie die Konkurrenz zu schwimmen.
Von Zeit zu Zeit widmen wir uns aber auch Technologien wie Quantencomputern oder eben KI – und betrachten detailliert, welche Anwendungsmöglichkeiten und Chancen diese für die Wirtschaft bieten.
Die Zukunft der KI im Talentmanagement
SAATKORN: Ihr habt kürzlich ein interessantes Buch herausgebracht: Die Zukunft der KI im Talentmanagement. Wie ist die Idee zum Buch entstanden?
Die Idee entstand aus vielen Richtungen. In ein paar unserer Kundenprojekten wurden wir mit dem konkreten Einsatz von KI konfrontiert. Dort ging es um technologische, regulatorische und ethische Fragen. Das meiste, was man dazu findet, ist theoretischer Natur, gerade im Hochrisikobereich wie im Talentmanagement fehlt praktische Erfahrung im Einsatz von KI. Fälle von Diskriminierung wie bei Amazons KI, die weibliche Bewerberinnen kategorisch ausschloss, sind in aller Munde. Diese Lücke zwischen Theorie und Praxis wollten wir schließen und unsere Erfahrungen weitergeben. Wir sind keine Experten für die Umsetzung von künstlicher Intelligenz, aber wir bauen in diesen Projekten Brücken zwischen unternehmerischen Fragestellungen und technologischer Umsetzung.
Die Nachfrage nach Richtlinien für künstliche Intelligenz steigt ebenfalls. Heute sind solche Richtlinien meist vage und oberflächlich. Die meisten Richtlinien sind reines Marketing und „Fairwashing“– hinter wohlklingenden Richtlinien steckt keinerlei praktische Anwendung. Sie benutzen Begriffe wie „Fairness“, ohne zu konkretisieren, was „fair“ eigentlich bedeutet und wie diese Definition von „Fairness“ im KI-Modell dann berücksichtigt wird. Ein schwieriger Fall übrigens, denn was fair ist, ist eine sehr subjektive Sache. Dem wollten wir etwas entgegensetzen.
Natürlich forschen wir auch viel zu künstlicher Intelligenz und sehen das Potential, das bei richtiger Anwendung in KI steckt. Und dieses Potential wollen wir voll ausschöpfen – das kann aber nur mit den richtigen Rahmenbedingungen funktionieren.
Zielgruppe Entscheider:innen
SAATKORN: Für welche Zielgruppe habt Ihr das Buch geschrieben, wer sollte es Eurer Meinung nach lesen und warum?
Das Buch richtet sich primär an Entscheider und Entscheiderinnen größerer Unternehmen, die planen, KI in ihrem Unternehmen einzusetzen. Es ist kein Buch für KI-Spezialist:innen, sondern vor allem für Menschen, die in ihrer Tätigkeit bisher wenig Berührung mit der Technologie hatten.
Bevor Personalleiter:innen KI beispielsweise im Recruiting einsetzen, empfehle ich ihnen, sich intensiv mit allen Fragestellungen im Buch auseinanderzusetzen. Denn das falsche Modell, der falsche Datensatz oder fehlende human-digitale Zusammenarbeit führen im besten Falle dazu, dass sie sich den Einsatz von KI auch hätten sparen können – im schlimmsten Falle hat es Auswirkungen auf das Leben echter Menschen. Der Fokus des Buches liegt auf Talentmanagement, die beschriebenen Prinzipien gelten aber für viele Anwendungsbereiche von KI in Unternehmen. Das Buch kann als Leitfaden gesehen werden – wie setze ich KI erfolgreich ein, um gesamtunternehmerische Ziele zu erreichen?
KI ist oft noch eine Mogelpackung
SAATKORN: Was ist der aktuelle Status des Einsatzes von KI im Talent Management?
Wie in allen Bereichen steht häufig „KI“ drauf, wo „nur“ Automatisierung drin ist. Echte künstliche Intelligenz wird noch zurückhaltend eingesetzt. Das ist eigentlich schade, denn KI hat Automatisierung gegenüber so viel Potential! Gerade im Bewerbermanagement sind die Nuancen so vielschichtig, dass sie durch reine Automatisierung gar nicht erfasst werden können.
Nehmen wir an, dass ein Bewerber dieselbe Berufserfahrung in einem Fachbereich hat, wie seine Mitbewerberin. Er hat jedoch einen geisteswissenschaftlichen Abschluss, während sie einen wirtschaftswissenschaftlichen Abschluss hat. Viele Automatisierungs-Tools würden Kandidat A deshalb direkt aussortieren, obwohl er mit seinen anderen Qualifikationen durchaus geeignet wäre.
Künstliche Intelligenz hingegen funktioniert anders und nimmt andere Aspekte in den Blick. Sie lernt auf Grundlage von Mustern, nicht nach if-then-Prinzipien. Es besteht also Ausbaubedarf im Bereich KI im Talentmanagement – aber eben mit Bedacht, die Technologie richtig und nach vielen Abwägungen einzusetzen.
Kampf dem unconscious bias
SAATKORN: Wohin wird sich das Thema mittelfristig (in den nächsten 2-3 Jahren) entwickeln?
Wie eben angeführt: Richtig eingesetzt, ist KI ein enormer Mehrwert für Konzerne. Insbesondere Unternehmen, die mehrere tausende Bewerbungen täglich erhalten oder hunderte von Mitarbeiter:innen haben, die sich innerhalb des Unternehmens entwickeln wollen, können Zeit und Kosten einsparen. Im Idealfall, bei gutem Training der KI, werden am Ende des Tages weniger voreingenommene Entscheidung im Talentmanagement getroffen. Anstatt aufgrund guter Beziehungen werden dann vielleicht eher Menschen aufgrund ihrer Fähigkeiten aufgespürt. Menschen fördern gerne Menschen, die ihnen ähnlich sind. Das mag in manchen Fällen gut sein, gleichzeitig führt es dazu, dass viele Talente unentdeckt bleiben, weil sie nicht denselben sozialen Status, Geschlecht oder Hintergrund haben. KI kann hier wunderbar ergänzen und auch diese Talente zu Tage fördern. Ich will klar sagen: KI nimmt nichts weg. Sie wird unsere Arbeit ergänzen und insgesamt zu einem besseren Ergebnis führen.
Welches Ziel will ich verfolgen?
SAATKORN: Der Begriff der Fairness spielt im Buch eine große Rolle. Was meint Ihr genau damit?
Fairness ist ein schwieriger Begriff. Warum? Weil jeder eine eigene Vorstellung von fair hat und diese unterschiedliche Auswirkungen hat.
Folgendes Beispiel: stell dir vor, wir bevölkern einen neuen Planeten. Die Mars-Beauftragte soll nun 100 Leute zusammenstellen, die dort leben. Wie geht sie an die Sache heran? Sie entscheidet sich dafür, die besten Ingenieure, Biologen und Geologen der Welt zusammenzusuchen. Sie rekrutiert also primär nach Fähigkeiten. Schnell landet sie aber bei dem Problem, dass die meisten der Kandidaten männlich und viele davon aus den USA sind. Warum? Weil ihr Qualitätsmerkmal „die besten“ vor allem auf messbare Kriterien wie Abschlüsse renommierter Universitäten oder Auszeichnungen anerkannter Institutionen basieren. Außerdem sind diese Berufe oft männlich geprägt. Diese beiden Faktoren schließen einen großen Anteil der Weltbevölkerung nun leider einmal aus. Ist das fair? Einige werden dem zustimmen und sagen: ja, denn damit stellen wir die Zukunft auf dem Mars sicher. Andere werden behaupten: Fairer wäre es gewesen, sie hätte aus jedem Land der Erde eine Person mit unterschiedlichen Qualifikationen ausgesucht, Geschlechterverhältnis 50:50, sowie ein Anteil von jungen und alten Menschen proportional gemessen an der Altersverteilung der Weltbevölkerung – schließlich soll der Mars von allen bevölkert werden.
Beide Systeme haben ihre Vor- und Nachteile. Bei ersterem mag sie schnell vor neuen Herausforderung stehen: die Crew ist zwar analytisch sehr kompetent, aufgrund der einseitigen Zusammensetzung fehlen jedoch visionäre Menschen mit Motivationskraft, die das Projekt und die Mitglieder langfristig auf Kurs halten. In zweiterem System mit einer heterogeneren Auswahl kommt es jedoch schneller zu Konflikten oder kulturellen und altersbedingten Missverständnissen.
Genau hier liegt die Schwierigkeit der „Fairness“ in Unternehmen: das Unternehmen muss sich auf ein System einigen. Die zwei oben genannten sind nur zwei von vielen Möglichkeiten, an so ein Problem herantreten. Bevor ich also KI einsetze, muss ich mir im Klaren sein: welches Ziel verfolge ich mit meinem Unternehmen? Will ich auf dem Mars nur eine fundierte Infrastruktur aufbauen und brauche ausschließlich fähige Leute dort oder will ich ihn langfristig als Planeten aufbauen und sollte somit eine Arche Noah zusammenstellen? Oder auf die Realität übertragen: Will eine Versicherung in ihrem Sales-Bereich heterogene Teams, die jede Lebenslage ihrer Klienten verstehen oder will sie ein homogenes Team aus High-Performern zusammenstellen, die täglich unzählige Vertrage abschließen. Beides hat seine Berechtigung, beides ist fair – die Frage ist nur: welches Verständnis von Fairness geht mit meinen Unternehmenswerten einher und zahlt auf meine Ziele ein?
Probleme lösen, Zeit- und Kostenersparnis als Nebeneffekte
SAATKORN: Gibt es aus Eurer Sicht Grundvoraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von KI im Talent Management? Habt Ihr Tipps für HR-Teams?
HR-Teams sollten sich im Klaren sein, welches Problem sie mit dem Einsatz von KI lösen wollen. Zeit- und Kostenersparnis sind dann nettes Beiwerk on top. Bevor man sich also für einen Anbieter oder ein Modell entscheidet, sollten Verantwortliche sich damit auseinandersetzen, welche Ziele das Unternehmen erfolgt – das sind Fragen, die mit der obersten Führungsetage geklärt werden müssen. Außerdem wichtig: das richtige Team. KI läuft nicht nebenher und es ist weitaus mehr als ein „IT-Thema“. Es braucht „Humans-in-the-loop“, die Entscheidungen von KI regelmäßig bewerten. Es braucht Soziologinnen und Data Scientists, die die Daten aus ihrer Perspektive prüfen und bewerten, ob diese mit den Unternehmenszielen übereinstimmen oder angepasst werden müssen. Es braucht PR-Verantwortliche, die bei Fehlverhalten von KI zeitnah und abgestimmt mit dem KI-Team reagieren können. Wenn ich eine Erkenntnis teilen dürfte, wäre es diese: KI funktioniert nicht nach „Plug-and-Play“-Prinzipien.
SAATKORN: Danke für das spannende Interview rund um die Zukunft von KI im Talentmanagement.
Zum BUCH
Das Buch „Die Zukunft der KI im Talentmanagement“ kann man HIER erwerben.
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