HR-Digitalisierung nicht um jeden Preis

Die US-Präsidentschaftswahlen haben einmal mehr gezeigt, dass Facebook, Twitter und Co. nicht dabei unterstützen, ein differenziertes Bild aus unterschiedlichen Meinungen herzuleiten. Im Gegenteil: Die sozialen Medien nutzen künstliche Intelligenz, um für uns nur diejenigen Informationen herauszufiltern, denen wir die grösste Aufmerksamkeit schenken. Alles andere gerät ausserhalb unseres Radars. Das führt unweigerlich zu einer Polarisierung bei der ­Meinungsbildung und im schlimmsten Fall gar zu einer Spaltung der Gesellschaft. Diese Erkenntnis sollte auch in einer HR-Digitalisierungsstrategie beachtet werden.

Beispiel automatisches CV-Matching

Algorithmen, die auf unstrukturierte Daten zurückgreifen und ­Signale auffangen, welche die Ergebnisqualität verbessern, ­bezeichnen wir im Allgemeinen als künstliche Intelligenz. Interessant ist der Einsatz dieser Technologie unter anderem, um Mensch und Arbeit zusammenzuführen. Bei Rekrutierungsprozessen ­besteht dementsprechend die Hoffnung, einen Teil der menschlichen Arbeit an den Computer zu übertragen. Dabei ist eine ­typische Fragestellung: Können wir Zeit sparen, wenn eine ­Software die Erstsichtung einer Bewerbung respektive eines Lebenslaufs übernimmt und ungeeignete Kandidaten gleich in den Absage-Ordner verschiebt? Ja, können wir. Aber sind wir sicher, dass der Algorithmus aufgrund seiner Datenbasis nicht diskriminiert und keine Stereotypen bevorzugt? Mit Respekt sollten wir uns diesem Risiko annehmen.

Zugegeben, einen Business Case zu rechnen respektive eine gründliche Gegenüberstellung von Kosten und Nutzen zu machen, braucht Zeit. Bei den HR-Digitalisierungsvorhaben lohnt es sich aber, die rentablen von den nicht rentablen Projekten zu unterscheiden. Nehmen wir das Beispiel CV-Matching. Der Einsatz eines solchen Produkts rechnet sich nur dann, wenn der Recruiter darauf vertrauen kann, dass der Algorithmus die richtigen Entscheidungen trifft und eine manuelle Sichtung hinfällig wird.

Unüberschaubare technische Möglichkeiten

An vielfältigen HR-Digitalisierungsideen mangelt es nicht, mit denen HR-Services noch attraktiver oder effizienter gestaltet werden könnten. Dennoch ist ein jeder gut beraten, sich zuerst die Frage zu stellen, wie reif eine Technologie heute schon ist. Denn es existieren grosse Unterschiede. Lösungen, die auf dem sogenannten Robotics-Process-Automation-Ansatz beruhen, sind schon seit Jahren etabliert – mit diesen lassen sich wiederkehrende manuelle Aktivitäten vollständig automatisieren. Ähnliches gilt für Lösungsansätze ­bezüglich Analytics oder künstlicher Intelligenz. Kritischer hingegen sind Projekte, die auf dem sogenannten Blockchain-Ansatz beruhen (siehe Abbildung).

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Eine Lösung für alles?

Vielleicht stellen sich diese Fragen aber gar nicht erst, weil ein Unternehmen bereits auf eine Technologie setzt, die alle HR-Kernprozesse umfasst – vom Bewerbermanagement über Talent-Entwicklung bis hin zu den administrativen Abläufen. Ein solches Produkt, häufig als Suite bezeichnet, ist vorteilhaft, weil HR nur mit einem einzigen Technologiepartner zu tun hat. Aber auch hier gibt es Nachteile, denn die grossen Technologielieferanten können häufig nicht mit der Innovationskraft von kleinen und schlagkräftigen Marktteilnehmenden mithalten.

Das Heft nicht aus der Hand geben

Zurück zum Beispiel CV-Matching: Gegenüber einem solchen Projekts sollte sich kein Unternehmen verschliessen. Wichtig ist es jedoch, das effektive Ziel nicht aus den Augen zu verlieren. Eine ausführliche Testphase, in der zuerst das CV gesichtet und anschliessend die Beurteilung mit dem Algorithmus verglichen wird, ist unumgänglich. Das kostet Zeit und Geld. Also lieber nichts tun? Nein, natürlich nicht. Aber das Richtige tun!