PM Plus HR-Software

personalmagazin plus: HR-Software 2019 12 Ebenso die Möglichkeiten einen Bewerber zu durchleuch- ten. Einige Analyse-Tools versprechen beispielsweise Rückschlüsse auf Persönlichkeitsmerkmale eines Kandi- daten. Wie bewerten Sie das? Eine rote Linie ist für mich überschritten, wenn eine KI Daten auswertet, die Mitarbeiter oder Bewerber nicht willent- lich kontrollieren können. Also wenn ein Arbeitgeber beim Telefoninterview eine Stimmanalyse durchführt, um daraus zu schlussfolgern, ob der Kandidat unter Depressionen, Psy- chosen oder anderen Krankheiten leidet, oder wenn anhand von Fotos versucht wird, die sexuelle Neigung festzustellen. Unternehmen sollten sich dagegen wehren, solche nicht wil- lentlich kontrollierbaren Informationen einzusetzen und diese Haltung auch transparent kommunizieren. Sie leiten unter anderem das von der Hans-Böckler-Stif- tung geförderte Projekt „Diskriminiert durch künstliche Intelligenz“. Weshalb ist KI voreingenommen? Die Verwendung von Daten bedeutet leider nicht, dass die resultierenden Entscheidungen objektiv wären. Im Gegen- teil: KI kann durchaus diskriminierend sein. Das liegt daran, dass die Daten, die einer Entscheidung zugrundeliegen, eine historische, gesellschaftliche Realität reflektieren. Wenn ein Unternehmen beispielsweise herausfinden möchte, welche Eigenschaften erfolgreiche Führungskräfte künftig vorweisen sollten, und dazu vorliegende Daten auswertet, könnte das Er- gebnis lauten: Verheiratete Männer mit zwei Kindern, deren Frauen zu Hause bleiben, sind die besten Führungskräfte, weil dieses Modell in der Vergangenheit erfolgreich war. Sobald eine Vorhersage auf Basis von Vergangenheitsdaten erfolgt, spiegelt die Entscheidung automatisch die Stereotypen wider. Diese Reproduzierung von Vorurteilen hilft HR für die Zukunft aber nicht weiter. In diesem Forschungsprojekt untersuchen wir, inwieweit eine datengetriebene Herangehensweise zu Diskriminierungen führt oder wie sie diese verhindern kann. Könnte man der KI nicht Algorithmen hinzufügen, um diese Schwäche zu kompensieren? Daran wird in der Informatik geforscht. Und ja, theoretisch ist es möglich. Das Problem ist jedoch, dass dabei die Modell- genauigkeit abnimmt. In dem Moment, in dem ein Modell zum Beispiel besser für jüngere Personen funktioniert, büßt es für ältere Zielgruppen an Genauigkeit ein und umgekehrt. Momentan ist es nicht möglich, ein Modell zu entwickeln, das weniger diskriminierend ist, ohne dabei an Aussagekraft zu verlieren. Selbst wenn in der Datenbasis ein potenziell dis- kriminierendes Kriterium ausgelassen würde, wäre das nicht zielführend. Nennen Sie uns ein Beispiel. Wird von einem Algorithmus beispielsweise das Kriterium „Geschlecht“ ausgelassen, um Mitarbeitern automatisiert Weiterbildungen zu empfehlen, könnte dies zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Das verdeutlicht der fiktive Fall einer Mitarbeiterin, die in den letzten Jahren zweimal Elternzeit ge- nommen hat. Das System sieht aber diese Informationen nicht, sondern nur, dass sie seit sieben Jahren auf derselben Position arbeitet. Der Algorithmus könnte daraus fälschlicherweise mangelndes Interesse an Weiterentwicklung ableiten und ihr Karriereportalen Personalverantwortlichen die Profile passen- der Kandidaten vor. Potenziellen Bewerbern wiederum spielen intelligente Marketing-Lösungen relevante Stellenanzeigen aus. Bewerber könnten folglich ihre Fähigkeiten für die KI opti- mieren, die sie bewertet und einstuft, ähnlich einer Such- maschinenoptimierung für Google. Das tun sie bereits heute. Ein Problem sehe ich darin nicht. Ohnehin kann ich jedem Bewerber nur raten, die wichtigsten Schlagwörter in seinem Xing oder Linkedin-Profil zu hinter- legen und wenn möglich hervorzuheben. So sollte auch der Online-Lebenslauf gestaltet sein. Grundsätzlich spielt die On- line-Vernetzung eine zunehmende Rolle. Hier ist es zum einen wichtig, dass Kandidaten auf Karriereplattformen andere Men- schen finden, die ihre Fähigkeiten bestätigen. Zum anderen ist es ratsam, sich mit Leuten zu vernetzen, die über Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen, die man ebenfalls gern dokumen- tieren möchte, denn auch solche Informationen lassen sich auswerten und entsprechende Rückschlüsse ziehen. Sich zu bewerben heißt, sich so gut wie möglich darzustellen. Die Möglichkeiten dafür haben sich weiterentwickelt. Katharina Simbeck hat klare Vorstellungen davon, was beim Einsatz von KI nicht mit der Ethik vereinbar ist. HR-Software