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Robot Recruiting – Fokus auf „H“ im Human Resources

Robot Recruiting – Fokus auf „H“ im Human Resources

Im digitalen Zeitalter lassen sich HR-Prozesse durch Künstliche Intelligenz und sogenanntes Robot Recruiting automatisieren und optimieren. In diesem Artikel erfahren Sie, was man unter Robot Recruiting versteht, für welche Anwendungsgebiete es genutzt wird und was diese Entwicklung für den HR-Bereich bedeutet.

Definition: Was ist Robot Recruiting?


Robot Recruiting bezeichnet den Einsatz von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Auswahl von Personal. Das bedeutet, sämtliche HR-Prozesse werden nicht mehr
manuell und analog, sondern digital, automatisiert und computergestützt vollzogen.
Algorithmen sind eindeutige Handlungsvorschriften, die Probleme oder auch
Problemklassen lösen. Vereinfacht ausgedrückt trifft ein Algorithmus beim Robot Recruiting auf Grundlage der eindeutig formulierten Entscheidungsregeln eine rationale und datengetriebene Entscheidung, z.B. bei der Evaluierung von Bewerbern.

Anwendungsgebiete und Möglichkeiten

Bereits heute kann der Einsatz von Robot Recruiting die Recruiter unterstützen und rund dieHälfte der Rekrutierungsprozesse sogar ersetzen.

Eine mögliche Anwendung sind sogenannte Chatbots. Diese treten beim ersten Kontakt mit den Bewerbern in den Vordergrund. Häufig gestellte Fragen können vom System
beantwortet oder an die entsprechenden Mitarbeiter direkt weitergeleitet werden. Dadurch werden viele entbehrliche Kontaktaufnahmen vermieden und aussichtsreiche
Kontaktaufnahmen besser vorqualifiziert. 

Darüber hinaus gibt es bereits einige Unternehmen, die Vorgespräche ausschließlich mit Robotern und ohne Beteiligung von menschlichen Personaler*innen durchführen. Die maschinellen Personaler werten die geführten Gespräche ausschließlich inhaltlich aus und können auf diese Weise passende Kandidaten unbeeinflusst vorselektieren.

Im Bereich der Stellenanzeigen können KI-Systeme diese analysieren und optimieren.
Dadurch wird es für die Bewerber leichter, geeignete Stellenanzeigen zu finden, da die
Stellenanzeigen besser inhaltlich strukturiert und organisiert werden.

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist das sogenannte CV-Parsing - dabei werden
automatisiert Daten aus dem Lebenslauf von Online-Profilen ausgelesen. Dies kann
beispielsweise bei Karrierenetzwerken wie Xing und LinkedIn erfolgen, wodurch
automatisiert potenziell passende Bewerber gefunden und vorgeschlagen werden können.

Das letzte Anwendungsgebiet ist das Matching, bei dem aus einem breiten Pool nach
geeigneten Kandidaten gesucht wird. Die Analyse der Robot Recruiting Software bezieht
sich auf das Anforderungsprofil und die Stellenbeschreibung und kann Personaler effektiv entlasten sowie Bewerber besser passende Stellenanzeigen ausspielen.

Statistiken: viele Unternehmen nutzen noch keine KI im Recruiting

Eine Studie der Universität Bamberg in Zusammenarbeit im Auftrag der Monster
Deutschland GmbH aus dem Jahr 2018 zeigt eine steigende Beliebtheit von Robot
Recruiting. Dennoch greift erst jedes zehnte Unternehmen auf Robot Recruiting zurück.

Auf Seiten der Bewerber ist der Trend gern gesehen. Etwa jeder Zweite sieht digitale
Karriereberater als eine gute Möglichkeit, um beispielsweise Fragen über ein Unternehmen beantwortet zu bekommen.

Eine Befragung des ifo-Instituts zum Thema Künstliche Intelligenz im
Rekrutierungsverfahren hat ergeben, dass nicht einmal 4% der befragten Unternehmen
mindestens eine datengesteuerte Rekrutierungsmethode einsetzen, obwohl etwa 44% der befragten Personalleiter datengesteuerte Rekrutierungsmethoden für eine sinnvolle
Ergänzung zu den klassischen Verfahren halten. Die beiden Hauptgründe, warum die
befragten Unternehmen keine datengesteuerte Rekrutierungsmethoden nutzen, sind

● keine Verwendung und
● mangelndes Wissen.

Gefahren von Robot Recruiting: Wird der Personaler bald ersetzt?

Mittelfristig existiert aufgrund der smarten Algorithmen keine Gefahr für die
Personalentscheider. Robot Recruiting ist vielmehr als digitaler Kollege zu betrachten, der die menschlichen Kollegen unterstützt und nicht ersetzt.

Basierend auf den vorhandenen Daten können Kandidaten für den Recruiting-Prozess
objektiv vorselektiert werden und komplexe Teilprozesse wie z.B. die finale
Kandidatenauswahl bleiben im Aufgabenbereich der Recruiter.

Dementsprechend wird der Job des Recruiters nicht substituiert, sondern verändert.
Einfache und standardisierte Aufgaben werden zunehmend von den künstlichen Kollegen übernommen und die anspruchsvollen sowie komplexen Aufgaben werden von den Recruitern erledigt.

Fazit: Wie sinnvoll sind datengesteuerte Rekrutierungsmethoden?

Robot Recruiting ist längst keine Science Fiction mehr, sondern ist immer häufiger in
Unternehmen anzutreffen. Die Anwendungsgebiete reichen von der Optimierung der
Stellenanzeigen über die automatisierte Kommunikation via Chatbots bis hin zu smarten Matching Softwares.

Es gibt Bereiche des Recruitings, in denen datengesteuerte Methoden den menschlichen Recruiter effektiv entlasten können.

 

Vorteile und Chancen

Ein Vorteil des Robot Recruiting liegt in der gerechten Auswahl, denn Algorithmen nehmen keine Rücksicht auf das Geschlecht, Herkunft, Religion, Alter oder Hautfarbe. Sie orientieren sich ausschließlich an den vorher definierten eindeutigen Entscheidungsregeln und treffen rationale und unabhängige Entscheidungen.

Darüber hinaus werden standardisierte Prozesse wie beispielsweise Suchprozesse oder
Bewerberkommunikation zeit- und kosteneffizienter ausgeführt. Mithilfe der datenbasierten Analysesoftware können außerdem IT-spezifische Plattformen und Portale automatisiert durchsucht werden. Dadurch können versteckte Talente, besonders im Hinblick auf den Fachkräftemangel in den MINT-Berufen, identifiziert werden. 

Außerdem können viele zeitintensive HR-Prozesse wie das Matching schneller und effektiver gestaltet werden, um die Time-to-Hire signifikant zu verkürzen und Vakanzen schneller zu besetzen.

Nachteile und Grenzen

Die Algorithmen und KI-Systeme befinden sich noch am Anfang der Entwicklung und die
Qualität der Systeme ist teilweise noch nicht ausgereift. Außerdem ist eine KI immer nur so gut, wie die Daten, mit denen sie lernt. Je mehr (Trainings-)Daten die Systeme mit der Zeiterhalten und je besser die Qualität der Daten ist, desto besser wird auch die Performance werden.

Jedoch haben einige KI-Systeme einen sogenannten Blackbox-Charakter, da oft nicht
vollständig transparent ist, wie die KI intern operiert (z.B. Neuronale Netze). Aus diesem und anderen Gründen fehlt oft die Akzeptanz gegenüber der Künstlichen Intelligenz.

Auf Seiten der Bewerber wird befürchtet, dass diese beispielsweise aufgrund eines
Formfehlers des Algorithmus ausgeschlossen und nicht weiter berücksichtigt werden. Gute Bewerber werden dann fälschlich aussortiert und bleiben den Personalern verborgen. Dies ist ein aktuelles Phänomen aus der Praxis. 

Daher sollte selbst in Zeiten der Digitalisierung der Fokus auf das „H“(Human) im HR nicht verloren gehen.

 

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Daniel Joseph
Practice Lead - Technology & Digital

 

 

Quellen:

Jäger, Wolfgang/ Petry, Thorsten [2019]: Digital HR, Smarte und agile Systeme, Prozesse und Strukturen im Personalmanagement.

Haufe Online Redaktion [2019]: Robot Recruiting: Möglichkeiten und Grenzen

Softgarden [2018]: Robot-Recruiting – Sind Personaler bald überflüssig?

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