KI im Einstellungsprozess: Wie künstliche Intelligenz die Personalbeschaffung verändert

Den Begriff künstliche Intelligenz gibt es seit 75 Jahren.

Lange genug für Computerexperten, um ihr Potenzial auszuschöpfen, indem sie Software entwickeln, mit der Maschinen aus Daten lernen, wie sie menschenähnliche Aufgaben ausführen.

Wir sprechen davon, ein Auto zu fahren, Produkte zu bestellen, von denen wir als „Eigentümer“ nicht einmal wussten, dass wir sie brauchen, und natürlich Mitarbeiter einzustellen, die wir möglicherweise übersehen haben.

Ob Manager bei Apple oder Google KI im Einstellungsprozess für genauso wichtig halten wie das Marketing, werden wir vielleicht nie wissen.

Aber heute verändert die künstliche Intelligenz die Verarbeitung von HR-Funktionen wie Rekrutierung und Scannen, Sortieren und Bewerten von Bewerbungen.

Was künstliche Intelligenz im Marketing betrifft, denken Sie bei Fragen zum Erfolg einfach an Siri oder Alexa.

Dieser Blog wird ein wenig Wissenschaft hinter KI und mehr aufschlüsseln:

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)?

KI ist „künstlich“, weil wir Intelligenz als menschliche Eigenschaft definieren.

Sie können Zahlen in einen Taschenrechner eingeben und erhalten korrekte Antworten auf mathematische Probleme, aber Ihr Taschenrechner kann die Antworten nicht lernen. KI-Prozesse können.

Wissen ist Macht, und Daten treiben KI-entwickelte Software an, um durch Daten zu lernen und zu entdecken .

Es braucht immer noch Menschen, um die Software so zu entwerfen, dass sie die richtigen Fragen stellt, aber die von ihnen erstellten Programme können Aufgaben mit hohem Volumen und hoher Intensität in Sekundenschnelle ohne Ermüdung ausführen.

Wie wird KI in Rekrutierungsprozessen eingesetzt?

KI kann Bewerbungen im Personalwesen und bei der Rekrutierung scannen, äußerst wettbewerbsfähige Kandidaten auswählen und dann aus ihren Erfolgen oder Misserfolgen lernen.

Stellen Sie sich eine Personalabteilung mit Tausenden von Mitarbeitern und Zehntausenden von Online-Bewerbungen jeden Monat vor.

Manager, die diese Anwendungen durchsuchen, könnten Erfahrung und Ausbildung als die wichtigsten anstreben und basierend auf diesen beiden Datensätzen einstellen.

Gleichzeitig können einfache Software-Eingabeaufforderungen die Kandidaten in eine Reihe von Punktzahlen aufschlüsseln, die jeder Bewerbung gegeben werden, und die zahlenmäßig besten Aussichten bieten.

Kann der Computer aus diesen Listen lernen? Nein , und aufgrund der extrem hohen Bewerbungszahlen kann die Personalabteilung wahrscheinlich auch nicht vom Erfolg ihrer Auserwählten lernen.

Aber KI kann.

Screening fortsetzen

Mit KI können die Informationen der Kandidaten tiefer als in den oben genannten Beispielen erfasst werden, indem Alter und Demografie, Einkommen, Branchenerfahrung und sogar Berufsbezeichnungen überprüft werden.

Bei einer Gegenprüfung können Erfolgsraten durch die „gelernte“ Erfahrung der KI-Software für ähnliche Kandidaten extrapoliert werden.

Wenn Sie weiter nach unten gehen, kann die KI-Vorhersageanalyse Ungenauigkeiten oder sogar Unwahrheiten in der Bewerbung oder im Lebenslauf eines Kandidaten aufdecken .

Je mehr Daten analysiert werden, desto besser wird der Lernprozess und desto höher ist die Genauigkeit der Vorhersagewerte.

Persönlichkeitstest

Die prädiktive Analyse kann auch dabei helfen, Persönlichkeiten zu verstehen, indem sie die Antworten der Bewerber auf ihre Extrovertiertheit, Neurotizismus und sogar Offenheit für Veränderungen in der Arbeitsumgebung aufschlüsselt.

Diese Soft Skills sind für die Zusammenarbeit mit anderen Mitarbeitern unerlässlich , und KI kann dabei helfen, vorherzusagen, wie sich bestimmte Kandidaten in Teams einfügen werden.

KI-Kandidatenengagement

Vor jeder menschlichen HR-Involvierung kann die KI-Software eine personalisierte Interaktion über Chatbot mit möglichen Rekruten auf der Grundlage ihrer Erstbewerbung anbieten und detaillierte Fragen stellen und Antworten auf der Grundlage der von der KI gelernten Schlüssel interpretieren.

KI-Chatbot-Anwendungen können Antworten interpretieren und gleichzeitig persönliche Vorurteile beseitigen , die sich in menschliche Interviews einschleichen können.

Vorteile der KI-Implementierung im Einstellungsprozess

Sorgfältig geschriebene und entwickelte KI macht die Interaktion mit potenziellen Mitarbeitern zu einem schnelleren und erfolgreicheren Ansatz.

Je besser die Software, desto schneller lernt sie die Einstellungsprozesse der Unternehmen und den Erfolg oder Misserfolg der Einstellungsfunktionen.

Mehr Zeit für den Erfolg

Durch den Einsatz von KI im Rekrutierungsprozess können Unternehmen Bewerber durch zuvor zeitaufwändige menschliche Aufgaben eingrenzen, sodass Personalvermittler ihre Bemühungen auf die besten Kandidaten konzentrieren können.

Diese Kandidaten können automatisch kontaktiert, relevante Fragen gestellt und für Vorstellungsgespräche eingeplant werden.

Verbessern Sie die Interaktion mit der Rekrutierung

Obwohl die KI einige Aspekte des menschlichen Kontakts entfernen kann, freuen sich die Rekruten möglicherweise über sofortige Antworten auf Fragen im Bewerbungsprozess.

Das Feedback zu ihrem Einstellungsstatus kann sofort erfolgen , bis hin zu und einschließlich einer Ja/Nein-Antwort, und kann eine Unterstützung für eine spätere Einstellung bieten.

Abbau von Vorurteilen

Als Menschen haben wir aufgrund unserer Lebenserfahrung unbewusste Vorurteile.

Wir tragen diese Einstellungen und Stereotypen in unseren Köpfen und können sie anderen Menschen zuschreiben, ohne Beweise dafür zu haben, die über das hinausgehen, was wir bei anderen gesehen haben.

KI schränkt den Umfang von Rekrutierungsprozessen auf Fakten und Zahlen ein, die komplexen Daten, die Algorithmen verarbeiten , um erlernte Entscheidungen zu treffen.

Dabei kann ein größerer Kreis qualifizierter Kandidaten berücksichtigt werden.

Keine verpassten Talente mehr

Abgesehen von den Kosteneinsparungen, die KI bieten kann, werden Sie nie wieder Talente verpassen.

Die Beseitigung von Vorurteilen und das Verständnis von KI für Persönlichkeitstests und prädiktive Erfolgsbewertungen können geeignete Stellenkandidaten ansprechen, selbst wenn sich das Talent auf andere Stellen beworben hat.

Durch die erneute Überprüfung früherer Bewerber können neue Stellen mit Rekruten besetzt werden , die sonst übersehen worden wären.

Talente können auch von Websites wie LinkedIn abgerufen werden, die durch ihre Nutzung sozialer Medien oder Kandidatendatenbanken und Jobbörsen eingegrenzt werden.

Vier Herausforderungen bei der Anwendung von KI im Recruiting

Algorithmen gehen nur so weit und die Einrichtung eines KI-Systems kann eine Herausforderung sein.

1. Fragen zu den Vorabkosten

Manche Manager scheuen sich immer vor hohen Ausgaben für neue oder unerprobte Produkte, ganz gleich, welche Vorteile sie haben.

Unabhängig vom ROI der Installation von AI werden die Preise ein Problem sein.

2. Training und Engagement gewinnen

Obwohl die Integration von KI in Ihren Rekrutierungsprozess wahrscheinlich zu positiven Ergebnissen führen wird, ist eine kontinuierliche Schulung erforderlich.

Personalabteilungen befürchten möglicherweise, dass die Implementierung von KI ihre derzeitigen Bemühungen zunichte macht oder sogar Mitarbeiter ersetzt. Das ist unwahrscheinlich.

Es ist jedoch eine Herausforderung, Mitarbeiter für neue Technologien zu gewinnen.

Vorabintegration und Schritt-für-Schritt-Änderungen, die gründlich erklärt werden, erhöhen die Akzeptanz.

Das Verständnis der Ausgabe ist auch für eine optimale Leistung der KI erforderlich, und die Schulung des Personalpersonals für die Verwendung des neuen Systems wird einige Zeit in Anspruch nehmen.

3. Der Bedarf an Daten

KI ist nicht augenblicklich. Das Sammeln von Daten ist ein täglicher Aspekt der KI, und dem Algorithmus das Lernen beizubringen, braucht Zeit.

Manager und IT-Spezialisten müssen die gesammelten Daten angemessen nutzen, um den Rekrutierungsprozess zu unterstützen.

Die Entscheidung, welche Daten gesammelt werden sollen und welche angemessenen KI-Lernstufen erforderlich sind, ist ebenfalls ein Muss.

4. Verlust der menschlichen Note

Obwohl eine erfolgreiche KI-Implementierung die Grenzen der Bewerberinteraktion erweitern kann, gibt es eine Lernkurve.

Die erstmalige Chatbot-Interaktion durch Bewerber kann kompliziert sein , und einige Benutzer bevorzugen möglicherweise die menschliche Kommunikation.

Die Angst vor dem Einsatz neuer Technologien kann HR-Jobs erschweren, aber Kandidaten können auch negativ beeinflusst werden, wenn sie keine menschliche Verbindung spüren.

Dies könnte zum Verlust qualifizierter Rekruten führen.

Drei Erfolgsgeschichten der Implementierung von KI im Einstellungsprozess

Viele Unternehmen weltweit haben KI implementiert, um ihren Einstellungsprozess zu aktualisieren, zu beschleunigen und zu verbessern. Ein Jahrzehnt der Ergebnisse ist in erster Linie positiv.

Unilever stärkt mit KI

Unilever, das niederländisch-britische Konsumgüterunternehmen, hat dramatische Rekrutierungsergebnisse erzielt, indem es Kandidaten dazu brachte, ihre Interaktion online mit Spielen zu beginnen.

Die auf Neurowissenschaften basierenden Spiele auf der Pymetrics-Plattform engagieren Kandidaten, die ihre LinkedIn-Profile einreichen, um Zugang zu erhalten.

In 20 Minuten werden genügend Daten gesammelt, um festzustellen, ob ihre Ergebnisse mit den spezifischen verfügbaren Jobs übereinstimmen.

Wenn dies der Fall ist, gehen sie vor jeder persönlichen Interaktion in die zweite Phase des Screenings über.

Laut Mike Clementi, VP of Human Resources für Nordamerika bei Unilever, stiegen die Bewerbungen in den ersten 90 Tagen nach der Implementierung des KI-Prozesses von 15.000 auf 30.000.

Personalvermittler verbringen nur ein Viertel der Zeit, die zuvor für das Screening benötigt wurde, und sparen so Millionen.

Optimierte Auswertungen bei IBM

IBM mit 350.000 Mitarbeitern weltweit hat eine nie endende Rekrutierungsaufgabe.

Ihre KI-Systeme priorisieren den Prozess, die richtigen Leute für die richtigen Positionen zu finden.

Eine wichtige Funktion ihrer Rekrutierungs-KI besteht darin, Arbeitsmarktdaten und Bewerberinformationen zu nutzen, um die Zeit vorherzusagen, die für die Besetzung von Stellen erforderlich ist.

Diese Daten fließen auch in die Fähigkeit der KI ein, die erforderlichen Fähigkeiten und die in Lebensläufen beschriebenen Bewerberfähigkeiten miteinander zu verknüpfen.

Der Zusammenfluss erzeugt Werte, die die zukünftige Arbeitsleistung und damit Top-Kandidaten für die Rekrutierung vorhersagen.

Netflix und KI für die Erstellung und Rekrutierung von Inhalten

Netflix ist vor allem für sein Streaming-Entertainment-System bekannt, das KI verwendet, um effektiv definitive Informationen über seine Zuschauer und ihre Gewohnheiten zu sammeln, um das anzubieten, was sie für den effizientesten Inhalt halten.

Bei Netflix bedeutet dies, dass die Kosten für die Inhalte nicht annähernd so hoch sind wie die Kosten des Unternehmens pro Zuschauerstunde.

Netflix wendet die gleiche Dollarkostenanalyse auf den Einsatz von KI in HR-Funktionen an.

Seit einigen Jahren hat das Unternehmen seine Einstellungsgeschwindigkeit erhöht und die Personalrekrutierungskosten insgesamt gesenkt, indem es Algorithmen ermöglicht, genau die richtige Besetzung für Sachbearbeiter, Führungskräfte und sogar Content-Ersteller zu finden.

Die Einsparungen überwiegen bei weitem die Kosten im Zusammenhang mit HR-Software für künstliche Intelligenz bei der Personalbeschaffung.

Zusammenfassung: KI im Einstellungsprozess könnte der richtige Weg sein

Nachdem Sie nun gesehen haben, was KI im Einstellungsprozess erfolgreich macht, wie z. B. Zeitersparnis, Kostensenkung, Suche nach den besten Kandidaten und einigen Herausforderungen wie Mitarbeiterbindung und Vorabkosten, können Sie bessere Entscheidungen über ihre Verwendung treffen in der Belegschaft.

Aufgrund des Erfolgs großer Unternehmen wie IBM und Unilever deutet alles darauf hin, dass KI weiterhin in noch mehr Aspekte der Geschäftswelt vordringt.

Wenn Sie bereit sind, mehr über KI in Geschäftsanwendungen zu erfahren, sehen Sie sich unser aufgezeichnetes Webinar über die Rolle von KI im Marketing an .

Es hat die besondere Beteiligung von Paul Roetzer, Gründer und CEO von PR 20/20 und dem Marketing Artificial Intelligence Institute.