KI im Personalwesen: Wie die Automatisierung der Rekrutierung HR und Teamentwicklung beeinflusst | KI im Geschäft #56

Die Rolle von KI im Personalwesen heutzutage

Im digitalen Zeitalter wächst die Nachfrage nach hochqualifizierten IT-Fachkräften weiterhin. Bis zu 97 Millionen neue KI- und Automatisierungsjobs könnten bis 2030 weltweit geschaffen werden, während 75 Millionen Stellen aufgrund technologischer Fortschritte wegfallen werden (Weltwirtschaftsforum). Dies stellt das Personalwesen vor die Herausforderung, Menschen mit den richtigen, oft einzigartigen Kompetenzen zu finden.

Dank der Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung kann KI helfen, die am besten geeigneten Kandidaten für die Bedürfnisse der Organisation aus einer großen Anzahl von Bewerbungen herauszufiltern. Infolgedessen kann die Automatisierung von Prozessen engagierte, ausgerichtete Teams schaffen und die Effizienz der Personalabteilung steigern.

Wesentliche Vorteile der Rekrutierungsautomatisierung für kleine Unternehmen

In kleinen Unternehmen, in denen jeder Mitarbeiter oft mehrere Funktionen ausübt, ist die Einsparung von Zeit und Ressourcen äußerst wertvoll. Die Automatisierung des Rekrutierungsprozesses ermöglicht es, schnell und effizient durch Hunderte von Lebensläufen zu sichten und nur die auszuwählen, die am besten zu den Anforderungen der Stelle passen. Dies ermöglicht es dem HR-Team, sich auf den direkten Kontakt mit ausgewählten Kandidaten zu konzentrieren, was besonders wichtig ist, um ein positives Image des Unternehmens als Arbeitgeber aufzubauen.

Die Automatisierung der Rekrutierung kann:

• den Rekrutierungsprozess beschleunigen – Algorithmen können Hunderte von Lebensläufen analysieren und die besten Kandidaten in Sekunden auswählen,
• Zeit sparen – KI kann die erste Auswahl der Bewerbungen eigenständig durchführen, was diese Aufgabe von den Schultern der Personalabteilung nimmt,
• Daten und Analysen im Auswahlprozess verbessern – mit fortschrittlichen Rekrutierungsmanagement-Tools wie Applicant Tracking Systems (ATS) können kleine Unternehmen Rekrutierungsprozesse effizienter verwalten, Zeit sparen und die Chancen erhöhen, die am besten geeigneten Kandidaten zu finden,
• Konsistenz gewährleisten – der Rekrutierungsprozess ist repetitiv und unveränderlich, was dem Unternehmen Konsistenz in seinen Abläufen bietet.

Es ist auch erwähnenswert, dass die Automatisierung einen positiven Einfluss auf die Kandidatenerfahrung hat. Arbeitssuchende schätzen einen kürzeren Rekrutierungsprozess und schnelles Feedback. Dies ist besonders wichtig für kleine Unternehmen, die oft mit größeren Akteuren auf dem Markt um Talente konkurrieren. Durch die Bereitstellung eines effizienten und freundlichen Rekrutierungsprozesses können kleine Unternehmen qualitativ hochwertige Kandidaten anziehen, die an einem individuellerem Ansatz und den Entwicklungsmöglichkeiten interessiert sind, die kleinere Organisationen bieten.

Quelle: DALL-E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Traditionelle Rekrutierungsmethoden vs. Rekrutierungsautomatisierung – Vor- und Nachteile

Traditionelle Methoden zur Suche nach Jobkandidaten, wie:

• Lebenslaufanalyse,
• Analyse von Anschreiben,
• Rekrutierungsgespräche,
• Rekrutierungsaufgaben,
• sind zeitaufwendig und anfällig für menschliche Fehler oder Vorurteile.

Andererseits bietet ein gut durchgeführter traditioneller Rekrutierungsprozess dem Kandidaten wertvolles Feedback und ermöglicht es ihm oder ihr, eine Person auszuwählen, die in vielerlei Hinsicht ins Team des Unternehmens passt.

Zweifellos hilft die Automatisierung der Rekrutierung, sie zu beschleunigen und das Problem persönlicher Vorurteile zu lösen, aber die Berechnung von Vor- und Nachteilen ergibt kein klares Ergebnis. Anstelle der Probleme, die mit der traditionellen Rekrutierung verbunden sind, entstehen andere Probleme:

Vorteile der Rekrutierungsautomatisierung	Nachteile der Rekrutierungsautomatisierung
Geschwindigkeit	Risiko, wertvolle Kandidaten auszuschließen
Breite	Unklare Bewertungskriterien, die in Algorithmen enthalten sind
Konsistenz	Schwierigkeiten bei der Bewertung von Soft Skills
Geringere Kosten	Misstrauen der Kandidaten

Zum Beispiel kann das System einen guten Kandidaten ablehnen, nur weil sein oder ihr Lebenslauf bestimmte Schlüsselwörter nicht enthält. Aus diesem Grund funktioniert eine Kombination aus Automatisierung und menschlicher Bewertung am besten.

KI im Personalwesen bei der Kandidatenauswahl – wie funktioniert das?

Künstliche Intelligenz kann Hunderte von Bewerbungen in Sekunden analysieren und den Lebenslauf auswählen, der am besten zu den Anforderungen passt. Wie ist das möglich?

Der Schlüssel liegt im maschinellen Lernen. Algorithmen analysieren Beispiele erfolgreicher Rekrutierungen und lernen, Muster zu erkennen, die auf eine gute Passung des Kandidaten hinweisen. Basierend darauf können sie den Grad der Passung zwischen neuen Bewerbungen und den Anforderungen des Unternehmens vorhersagen und die vielversprechendsten vorschlagen.

Eine weitere Technik ist die Erstellung sogenannter “digitaler Zwillinge” von Mitarbeitern, d.h. detaillierte Profile idealer Kandidaten, die von Algorithmen basierend auf Datenanalysen erstellt werden. Neue Bewerbungen werden mit einem solchen Modell verglichen.

KI-gestützte Rekrutierungsautomatisierungstools – wie:

• HireVue, – nutzt künstliche Intelligenz, um das Potenzial von Jobkandidaten zu bewerten. Es arbeitet unter dem Namen Human Potential Intelligence und bewertet die Wortwahl, den Tonfall und die Gesichtsausdrücke der Kandidaten,
• Beamery – wendet KI an, um Kandidatenbeziehungen und die Rekrutierung selbst zu verwalten, bietet Funktionen wie die automatische Sichtung von Kandidaten, die Analyse ihrer Daten, personalisierte Rekrutierungskampagnen; dieses Tool wird in vielen großen Unternehmen wie Facebook und Dropbox eingesetzt.

Quelle: Beamery (https://beamery.com/talent-acquisition/)

Sie identifizieren erfolgreich Qualitäten wie Kreativität, Teamfähigkeit oder Initiative. Sie ermöglichen auch die Analyse des Engagements und der Zufriedenheit der aktuellen Mitarbeiter.

Auswirkungen der Automatisierung auf die Teamentwicklung und das Engagement

Wie übersetzt sich die Rekrutierungsautomatisierung in Teamentwicklung und Engagement?

Erstens hilft sie, ein Team mit einer hohen Übereinstimmung der Kompetenzen mit den Bedürfnissen des Unternehmens aufzubauen. Zweitens spart sie der Personalabteilung Zeit, die für die Entwicklung von Fähigkeiten und die Integration des Teams verwendet werden kann. Drittens können Algorithmen die Eignung und Motivation der Kandidaten bewerten, was dem Aufbau eines engagierten Teams förderlich ist.

Ebenso wichtig ist, dass der Einsatz von KI-Tools nicht mit der Rekrutierung endet. Sie können eine bedeutende Rolle bei der Entwicklung der Fähigkeiten der Mitarbeiter spielen. Zum Beispiel:

• KI-Systeme identifizieren Kompetenzlücken im Team und schlagen geeignete Schulungen vor,
• analysieren die Präferenzen der Mitarbeiter und bieten personalisierte Entwicklungspfade an,
• vorhersagen, welche Mitarbeiter möglicherweise das Unternehmen verlassen oder beruflich ausbrennen könnten.

Fähigkeitenbasierte Einstellung. Ist KI die Zukunft des Personalwesens?

Der moderne Trend im Personalwesen, der als fähigkeitenbasierte Einstellung bezeichnet wird, kombiniert sich ideal mit den Möglichkeiten der KI. Bei diesem Ansatz sind die spezifischen Fähigkeiten und Eignungen der Kandidaten entscheidend, nicht nur Erfahrung oder Diplome.

Gleichzeitig eröffnet die Entwicklung von KI im Personalwesen neue Möglichkeiten zur Personalisierung der Rekrutierung und Entwicklung von Mitarbeitern. KI kann helfen, Kompetenzlücken zu identifizieren und individuelle Entwicklungspfade vorzuschlagen, was entscheidend ist, um Mitarbeiter engagiert und zufrieden zu halten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, obwohl KI in den Rekrutierungsprozessen noch nicht weit verbreitet ist, ihr Potenzial in diesem Bereich enorm ist. In Zukunft können wir erwarten, dass KI eine zunehmend wichtige Rolle bei der Identifizierung und Entwicklung von Talenten spielt, was sie zu einem äußerst vielversprechenden Werkzeug für die Zukunft des Personalwesens macht. Wir müssen jedoch die Transparenz der Bewertungsalgorithmen und die gute Qualität der Daten, auf denen die Modelle trainiert werden, sicherstellen, damit sie keine Vorurteile enthalten.

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