wirtschaft + weiterbildung
06_2018
37
Katharina Zweig.
Die Profes-
sorin leitet an der Universität
Kaiserslautern auch den
Studiengang „Sozioinformatik“.
Aber das ist nicht immer gut. Wenn man
zu viele Daten hat, wird es viel schwieri
ger zu erkennen, ob sie mit diskriminie
renden und geschützten Informationen
wie dem Alter oder Geschlecht korrelie
ren. Außerdem kann es Scheinkorrela
tionen geben, bei denen zwei Variablen
zwar häufig zusammen auftreten, aber
nichts miteinander zu tun haben.
Wer ist eigentlich verantwortlich, wenn
ein Algorithmus einen Bewerber
auswählt?
Zweig:
Zum Teil sicher der Softwareher
steller, aber die Hauptverantwortung trägt
das Unternehmen, das die Daten bereit
stellt und die Qualitätskriterien festlegt.
Woran erkenne ich, ob ein Software-
Produkt gut ist?
Zweig:
Ein Verkäufer wird immer ein Maß
für die Qualität seines Produkts angeben.
Aber da gibt es mindestens 20 verschie
dene Berechnungswege oder Messme
thoden. Wenn das System bei einem gute
Werte hat, heißt das noch lange nicht,
dass die anderen auch gut sind. Und es
kommt immer darauf an, was Ihr Ziel
ist. Als Personalmanager sollten Sie sich
daher erst einmal fragen, was überhaupt
verbessert werden soll. Geht es darum,
langfristig die besten Talente zu erkennen
oder kurzfristig unter fünf Bewerbern den
Besten zu finden?
Was bedeutet das für den Algorithmus?
Zweig:
Wenn Sie Zeit haben, um die bes
ten Talente zu identifizieren, brauchen
Sie einen Algorithmus, der die Personen
sucht, die tatsächlich am Talentiertesten
sind. Dann bekommen Sie die zehn Pro
zent mit dem höchsten Punktwert und
von denen sind dann vielleicht 80 Pro
zent tatsächlich die besten Talente. Ganz
anders ist es, wenn Sie die Stelle sofort
besetzen müssen und nur fünf Bewer
ber haben. Dann gilt es den besten unter
den Fünf herauszufinden, auch wenn er
kein Talent ist. Das ist ein völlig anderes
Qualitätsmaß. Es kommt also darauf an,
worauf das System trainiert worden ist.
Wenn ein Verkäufer sagt, unser System
liefert zu 80 Prozent richtige Entschei
dungen, dann sollten Sie immer fragen:
80 Prozent von was? Was bedeutet das
für meine Fragestellung? Wenn ein Ver
käufer da keine gute Antwort hat, wäre
ich vorsichtig.
Worauf sollte ich noch achten?
Zweig:
Da gibt es natürlich viele Aspekte.
Eine Firma, die Ihnen ein Produkt ver
kaufen will, sollte sie unbedingt fragen,
wie gut ihre Daten sind. Damit meine ich
zum Beispiel Daten zu den erfolgreichen
Mitarbeitern im Unternehmen. Wenn Sie
nur unvollständige Daten haben, kann
der Algorithmus auch keine brauchbaren
Korrelationen finden. Aber die meisten
KMUs haben keine ausreichenden Daten
grundlagen.
Ein Software-Anbieter warb mit dem
Slogan „No more people problems“, ein
anderer versprach „mit guten Daten
können wir praktisch alles vorhersagen“.
Wie realistisch ist das?
Zweig:
Das geht weit darüber hinaus,
was prinzipiell geleistet werden kann. Ich
wäre schon froh, wenn mehr datenzen
trierte Entscheidungen gefällt, die Aus
wahlprozesse besser evaluiert werden.
Also sind Algorithmen doch nicht die
Wunderwaffe im Human-Resource-
Management?
Zweig:
Jedes Unternehmen sollte be
denken, dass ein Algorithmus immer
nur Standardfälle gut lernen kann. Aber
wollen Sie nur Mitarbeiter mit einem
Standard-Lebenslauf? Damit verpassen
Sie vielleicht den tollen Seiteneinsteiger
mit abgebrochenem Japanologie-Studium
und innovativen Ideen, der Ihr Unterneh
men weiterbringt. Algorithmen neigen
dazu, gewöhnliche Talente zu identifizie
ren und dann haben Sie irgendwann nur
noch 0815-Mitarbeiter. Ein Unternehmen,
das für alle Prozesse der Einstellung und
Beförderung Algorithmen nutzt, würde
erstarren und wäre vermutlich schnell
weg vom Markt.
Interview: Bärbel Schwertfeger
Foto: Uni Kaiserslautern
