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„Unternehmen müssen reporten, inwieweit Diversity bei ihnen gelebt wird“

Claudia Bolliger-Winkler, Gründerin von Lionstep, ist überzeugt: KI kann Unternehmen dabei helfen, ihre Teams diverser aufzustellen. (Foto: Lionstep)
Claudia Bolliger-Winkler, Gründerin von Lionstep, ist überzeugt: KI kann Unternehmen dabei helfen, ihre Teams diverser aufzustellen. (Foto: Lionstep)

Personalwirtschaft: Frau Bolliger-Winkler, wie wird KI derzeit im Recruiting eingesetzt, um eine diverse Mitarbeiterschaft zu kreieren?

Claudia Bolliger-Winkler: KI wird für das Abscannen der Bewerbungen genutzt. Ihr Einsatz lohnt sich dann, wenn wir es mit großen Datenmengen zu tun haben, wo der Mensch zu langsam wäre, um mit den Datenmassen umzugehen. Wenn bei einem Unternehmen 400 Bewerbungen für eine Stelle eingehen, dann ergibt es Sinn, dass die KI 80 Prozent davon ausfiltert. Die 20 Prozent der Bewerbungen werden in Menschenhand weitergegeben.

Woher weiß die KI, nach welchen Dingen sie filtert?

Zuerst wird eine Basis geschaffen, die aufzeigt, wie eine diverse Mitarbeiterschaft aussehen soll. Wie vielfältig soll die Belegschaft hinsichtlich Herkunft, Alter und Geschlecht sein? Welche Mitarbeitende benötigt man, um ein vielfältiges Team zu haben? Das Konzept muss nicht unbedingt von den Recruiterinnen und Recruitern selbst entwickelt werden. Man kann sich auch die Zusammensetzungen von anderen Unternehmen anschauen, die aufgrund der diversen Belegschaft erfolgreich sind, und dies als Orientierung nehmen. Auf diesem Gebiet und dem Gebiet der Diversity wird gegenwärtig viel geforscht.

Kommt es oft vor, dass die gewünschten diversen Merkmale nicht in den Bewerbungen gefunden werden?

Das Finden von diversen Kandidaten ist nicht das Problem. Hier kriegen die Unternehmen alles, was möglich ist – auch wenn mittelständische Unternehmen in dörflichen Regionen es hierbei unter Umständen schwieriger haben. Größtenteils kann die verwendete KI aber mittels eines Algorithmus einen Pool an diversen Bewerbenden für die nächste Auswahlrunde zusammenstellen. Die Schwierigkeit liegt später bei der tatsächlichen Auswahl der Kandidaten. Oftmals stellen die Recruiterinnen und Recruiter in den Unternehmen dann doch nicht divers ein.

Kann die KI nicht bei der weiteren Auswahl eingesetzt werden, um das zu vermeiden?

Die KI nach der Vorauswahl weiter einzusetzen, ist zwar möglich, es wird allerdings selten gemacht. Und das ist auch sinnvoll. Es darf nicht vergessen werden: Eine Maschine kann gut filtern, aber schlecht Dinge lesen, die zwischen den Zeilen stehen.

Was kann dann nach der Vorauswahl getan werden, damit sich die Recruiterin oder der Recruiter für Bewerbende entscheidet, die ein Merkmal mitbringen, das im Unternehmen noch nicht oder nur wenig vertreten ist?

Man muss den Hiring Managern in den Unternehmen klarmachen, dass sie voreingenommen sind und auf die Vorteile von Diversität aufmerksam machen. Vielleicht könnte man auch eine Software entwickeln beziehungsweise weiterentwickeln, die eine Art Spiel ist. Dabei soll man eine Mannschaft wie früher im Sportunterricht zusammenstellen und man bekommt nur Punkte, wenn man eine hohe Diversität im Team hat.

Gibt es noch andere Mittel?

Man kann mit Empfehlungen arbeiten. Diese entstehen auf der Basis des Einstellungsziels. “Wir empfehlen eine Frau mit Migrationshintergrund, die älter als 50 Jahre ist” kann eine solche heißen. Die Empfehlung kann von außen in Form eines externen Beraters entgegengenommen werden oder von einer ausgewählten Person innerhalb des Teams. Das wäre allerdings in beiden Fällen eine Quoten-Empfehlung und die ist, wie alle Quoten, umstritten.

Diversity-Reporting wird irgendwann Standard werden.

Gleichzeitig werden Diversity-Ziele innerhalb eines Unternehmens immer mehr zur Priorität.

Ja, wir sehen immer mehr, dass Recruiting-Abteilungen monatlich zeigen müssen, wie viele Leute mit welchen Merkmalen eingestellt wurden. Unternehmen müssen reporten, inwieweit Diversity bei ihnen gelebt wird. Das wird irgendwann Standard werden, wie das Reporting der Finanzzahlen. Softwares, die diese Mappings machen, sind fast alle KI-unterstützt.

Wenn Daten gesammelt werden, muss auch der Datenschutz berücksichtigt werden. Wie wirkt sich dieser auf die Nutzung von KI im Recruiting aus?

In Deutschland ist die DSGVO sehr strikt und das ist gut so, in den USA und Großbritannien gibt es hier mehr Spielraum. Die Datenschutz-Regeln, mit denen die Softwares konform sein müssen, halten uns hier klar zurück.

Ich glaube nicht, dass Emotionen durch eine KI gemessen werden sollten.

Werden erste Videos von Bewerbungsgesprächen auch von einer KI analysiert?

Verschiedene Anbieter haben versucht, mittels einer KI Videos von Bewerbungsgesprächen zu analysieren und sind dabei kläglich gescheitert. Die Person konnte die gleichen Fragen gleich beantworten und sich auch sonst gleich verhalten wie eine andere und wurde trotzdem total anders eingeschätzt. Die Technologie ist hier noch nicht so weit. Und ich glaube auch nicht, dass Emotionen durch eine KI gemessen werden sollten. Grundsätzlich ist die KI sehr gut darin Gesichter und Bilder zu erkennen. Zuordnen kann sie gut. Lesen, ob man eine aggressive Person oder offen und sympathisch ist, ist für die KI noch schlecht möglich. Und daraus noch zu schließen, ob man jemanden einstellen soll oder nicht, erscheint mir derzeit noch absurder.

Kritiker des Einsatzes von KI bei der Kandidatensuche befürchten, dass die technologische Auswahl die Voreingenommenheit des Recruiters oder der Recruiterin verstärkt. Wie sehen Sie das?

Wir sind in unserem Leben bereits von KI-unterstützter Technologie umgeben – beispielsweise bei Google-Suchen oder der Nutzung des Navis –, die uns zu einer hohen Wahrscheinlichkeit eine verzerrte Welt wahrnehmen lässt und uns in eine eigene Bubble bringt. Dasselbe kann natürlich auch mittels KI bei Einstellungen geschehen. Dennoch ist eine KI oft unverzerrter als ein Mensch selbst. Ich bin pro technische Unterstützung, wenn es nicht ausschließt, dass die fürs Recruiting verantwortliche Person mitdenkt.

Ist Redakteurin der Personalwirtschaft. Ihre inhaltlichen Schwerpunkte sind die Themen Diversity, Gleichberechtigung und Work-Life-Balance.