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Keine Angst vor künstlicher Intelligenz

Wenn es um künstliche Intelligenz (KI) und Big Data im HR-Management geht, dominieren in den Debatten oft weit hergeholte Bedrohungsszenarien und unrealistische Heilsversprechen. Statt uns diesbezüglich die Köpfe zu zerbrechen, sollten wir uns besser auf die Möglichkeiten konzentrieren, die sich dank smarter Algorithmen und Machine Learning ergeben und umsetzen lassen.

Haben Sie in jüngster Zeit ein wirklich neues Argument dazu gehört, weshalb Personalmanager künstliche Intelligenz (KI) einsetzen oder doch lieber die Finger davonlassen sollten? Wahrscheinlich nicht, denn die Debatte dreht sich schon seit längerem im Kreis. Die wesentlichen Argumente sind längst geäussert: Ja, Algorithmen sind immer nur so klug wie die Daten, mit denen sie gefüttert werden. Ja, KI und Big-Data-Analysen müssen nach geltendem Recht und Gesetz sowie mit gut kalibriertem ethischem Kompass eingesetzt werden. Und vermutlich werden nicht alle Personaler demnächst von selbstlernender Software und Rekrutierungs-Robotern ersetzt. Vielmehr werden KI und Big-Data-Analysen wohl vor allem helfen, repetitive Standardprozesse in den Personalabteilungen zu automatisieren.

Bleibt die Frage: Was machen Personalverantwortliche nun mit diesen Erkenntnissen? Wenn KI vor allem lästige Alltagsaufgaben in der Personalabteilung automatisiert, ist das zwar praktisch, weil es zeitliche Entlastung schafft – aber viel mehr auch nicht. Infolgedessen könnte man die Entwicklung von selbstlernenden und rechtssicheren HR-Softwareanwendungen also ruhig den Entwicklern, den Data Analysts und den Juristen überlassen und sich als Personalmanager anderen strategischen und operativen Herausforderungen widmen. Etwa solchen, die durch Digitalisierung, Fachkräftemangel und New Work entstehen.

Tatsächlich bieten KI und Big Data schon heute neue Möglichkeiten und Chancen, um strategische HR-Herausforderungen zu bewältigen. Nehmen wir an, eine HR-Verantwortliche soll für einen neu aufzubauenden Business-Bereich ein realistisches Personalbudget erstellen. Schon jetzt kann sie auf Tools zurückgreifen, die mithilfe selbstlernender Algorithmen interne und externe Lohndaten analysieren und ihr per Knopfdruck Auswertungen liefern, in welchem Bereich sich die Gehälter für die zu besetzenden Stellen bewegen.

Die dazu erforderlichen anonymisierten internen Personaldaten können aus einer simplen Excel-Tabelle oder aus einer Personalmanagement-Software stammen. Der Mehrwert der selbstlernenden Algorithmen entsteht dadurch, dass sie diese Daten mit relevanten, externen Zusatzinformationen (Big Data) automatisch anreichern. Etwa mit Echtzeit-Marktdaten über die aktuelle Lohnentwicklung in der Region oder Branche. So wird die HR-Managerin zur Entlohnungsspezialistin. Statt teure Marktanalysen einzukaufen oder Berater zu beauftragen, liefert die Software der Personalverantwortlichen somit Erkenntnisse, die sie in die Geschäftsstrategie integrieren kann. Will sie die Stellen in der neuen Business-Einheit nun mit passenden Kandidatinnen und Kandidaten besetzen, kann sie erneut auf die Vorteile von Big-Data-Analysen und Machine Learning zurückgreifen. Dazu legt die Personalverantwortliche zunächst die gewünschten Bewerbermerkmale fest und spricht die Zielgruppe danach über Bannerwerbung auf Webseiten und in den sozialen Medien nahezu ohne Streuverluste an. Moderne, KI-gestützte Analyse-Software dockt dafür an die bestehenden IT- und Datenstrukturen an.

Der smarte Abgleich interner und externer Informationen unterstützt die Personalverantwortliche zudem dabei, problematische Muster in den Lohndaten zu erkennen: Speziell trainierte Algorithmen warnen etwa vor potenziell diskriminierenden Lohnstrukturen und bieten automatisiert Lösungswege, um diese zu beseitigen. Kurz: Sie schaffen Transparenz und weisen auf in den Daten verborgene Probleme hin, die sonst oft übersehen werden.

So wird die datengestützte Personalarbeit zum selbstlernenden Prozess, der von Projekt zu Projekt immer wertvollere Ergebnisse produziert. Womit klar wäre, wann der beste Zeitpunkt ist, mit den ersten datengestützten Pilotprojekten zu beginnen: genau jetzt.

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Machine Learning und Big Data:
Anwendungsbeispiele fürs HR

Machine Learning und Big Data verändern HR grundlegend. Während grössere Unternehmen bereits ihre Prozesse damit vereinfachen, sind für viele kleinere Firmen die potenziellen Anwendungsbereiche noch nicht greifbar. Doch auch ohne Technologie- und Statistikkenntnisse können HR-Fachleute Machine Learning und Big Data für sich nutzen. Tobias Egli, Gründer der Lohncheck GmbH, zeigt anhand von konkreten Anwendungsbeispielen, wie diese neuen Technologien einfach genutzt werden können.

Datum: Mittwoch, 26. Mai 2021
Zeit: 11 bis 12 Uhr
Anmelden unter: hrtechclub.ch

 

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Tobias Egli

Tobias Egli ist Unternehmer und Geschäftsführer der Lohncheck GmbH. Davor war er in diversen Medienhäusern wie Tamedia/Jobwinner, AZ, Ringier Axel Springer wie auch beim Technologieunternehmen Microsoft tätig. lohncheck.ch

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