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Wie KI im Recruiting-Prozess helfen kann

Künstliche Intelligenz kann den Recruitern bei der Suche nach der richtigen Besetzung für den Job helfen. Aber wie genau? Beginnen wir beim Ausgangspunkt für den Recruiting-Prozess: dem Personalbedarf. Bereits heute nutzen Systeme zur Schichtplanung künstliche Intelligenz zur Erzeugung von Schichtmodellen. Dabei werden Daten zu Wetter, saisonale Einflüsse und Verkaufsdaten der Vergangenheit herangezogen, um die Schichten der kommenden Tage und Wochen bedarfsgerecht zu planen.

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Große Einzelhändler arbeiten an Systemen, um diese Planung noch weiter zu verfeinern. Das Ziel: immer die passende Anzahl von Verkaufspersonal mit der richtigen Qualifikation im Laden zu haben. Suchen die Kunden gerade Beratung, sind mehr Berater nötig, wollen Kunden einkaufen, mehr Kassierer. Das IT-System erzeugt die dazu passende Schichtplanung. Ähnliche Systeme gibt es auch für die Industrie. Auf dieser Basis können in Zukunft automatisch Suchanfragen auf externen Plattformen platziert werden. Die KI berechnet den Personalbedarf und schreibt die passenden Stellen aus.

Die Ausschreibung selbst kann ebenfalls automatisch erzeugt werden. KI-Systeme schreiben bereits heute Spielberichte zu Fußballspielen, die von den Besuchern der Websites häufiger angeklickt werden als die von Menschen verfassten Berichte. Die gleiche Logik kann auch für das Erzeugen von Stellenanzeigen verwendet werden. Auf Basis des Stellenprofils und Daten der Vergangenheit können KI-Systeme automatisch passende Stellenanzeigen verfassen und auf den erfolgsversprechenden Kanälen veröffentlichen. Wie das semiautomatisch im Recruiting funktioniert, zeigt die Firma Textio: Das Tool unterstützt durch künstliche Intelligenz bei der Formulierung von Stellenanzeigen. Dabei werden in Echtzeit Sätze und Begriffe vorgeschlagen, um die Zielgruppe besser zu erreichen.

Chatbot stellt ersten Kontakt her

Gleichzeitig rückt heute das Active Sourcing, also die aktive Ansprache von Kandidaten auf sozialen Netzwerken, immer mehr in den Fokus. Gerade bei der ersten Nachricht ist das Ziel nur das Herstellen des Kontakts. Auch diese Kommunikation wird bereits heute von Chatbots übernommen. Der Chatbot Mya ist hierfür ein Beispiel. Der Hersteller verspricht eine qualifizierte Kommunikation mit Kandidaten, um den künftigen Job zu finden.

Andere Systeme vereinbaren Termine im Dialog mit den potenziellen Mitarbeitern. Meekan ist ein Beispiel, das auch in kollaborative Werkzeuge wie Slack und Microsoft Teams eingebunden werden kann. Es vergleicht die Kalender der notwendigen Teilnehmer und macht automatisch Vorschläge für mögliche Termine. So kann die Koordination von Bewerbungsgesprächen intern erleichtert werden. Auch Microsoft arbeitet bereits daran, diese Technologie in seiner Office-Suite einzubetten.

Auch vor dem ersten Gespräch werden bereits heute Systeme zur Erzeugung eines Persönlichkeitsprofils eingesetzt. Die Firma Precire bietet ihren Kunden ein System, um auf Basis von Stimmmerkmalen Persönlichkeitseigenschaften zu bestimmen. Im Gespräch mit der KI analysiert das System Stimmmodulation, Sprechgeschwindigkeit, Wortschatz und Ähnliches und erzeugt damit ein Persönlichkeitsprofil. Heute nutzen Unternehmen diese Logik in der Vorauswahl von Kandidaten. Diese Systeme könnten künftig direkt im Bewerbungsgespräch eingesetzt werden, um den Eindruck über den Kandidaten zu festigen.

Ebenfalls zur Vorauswahl von Kandidaten werden Lebensläufe maschinell durchgearbeitet. Einige Systeme nutzen den Lebenslauf als Quelle für die interne Bewerberdatenbank (CV parsing). Andere Systeme gehen hier bereits weiter und nutzen künstliche Intelligenz zur Auswertung der Lebensläufe. Das Ergebnis ist eine Shortlist, die dem Recruiter zur weiteren Bearbeitung vorgelegt wird.

80 Prozent Übereinstimmung zwischen Kandidat und Stelle

Wurden sowohl Kandidaten als auch Stellen in Systemen erfasst und aufbereitet, können KI-Systeme durch Mustererkennung passende Bewerber zuordnen. Beim Candidate Matching oder Resume Matching versuchen Systeme, Qualifikationen und Stellenanforderungen abzugleichen. Dabei werden auch Unschärfen und Vorkenntnisse berücksichtigt. Mit Training erkennen diese Systeme auch den Zusammenhang zwischen der Anforderung R development skills und Wissen in statistischen Programmiersprachen. Das Ergebnis dieser Analyse sind prozentuale Angaben der Übereinstimmung und damit ein Sortierkriterium bei der Kandidatenauswahl. Diese Systeme werden künftig auch bei der internen Nachfolgeplanung verwendet werden, um passende interne Kandidaten für kritische Positionen zu finden.

Werden die Jobs besetzt, wird auch die Einarbeitung durch KI unterstützt. Precire bietet ebenfalls ein System zur automatischen Erzeugung von Trainingsplänen für Mitarbeiter. Auch große Anbieter haben das Potenzial in diesem Bereich erkannt. In einer aktuellen Pressemeldung beschreibt IBM seine Talent Suite, die eine Reihe von KI-Ansätzen bündelt. In dieser Lösung bietet IBM künftig eine Kombination von Funktionen für Recruiting, Karriere-Coaching und Talententwicklung.

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 Bewerber sind immer schwerer zu vergleichenDie Aufgaben der Recruiter werden sich verschieben 
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Schatzueh 30. Jan 2019

Also wenn man davon ausgeht, dass man einen Mangel an Facharbeitern hat und eine...

Schatzueh 30. Jan 2019

Did you just assume my sexual orientation?!

knabba 17. Jan 2019

Das war wirklich dumm. Er hatte komplett recht mit seine Aussage.

chuck 17. Jan 2019

Ich gehe mal davon aus, dass _die_ KI befreit sein wird von menschlichen Emotionen. Aber...


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