KI-basierte Anwendungen können in sämtlichen Phasen und Bereichen des Arbeitsverhältnisses eingesetzt werden und unter den richtigen Vorzeichen Vorteile für Unternehmen und Belegschaft bringen. Anwendungsfelder sind z. B.:
Die folgenden Ausführungen geben einen Überblick über die technischen Möglichkeiten. Hierbei werden ethische, personalpolitische und zunächst auch rechtliche Aspekte außer Betracht gelassen.
2.1 Personalgewinnung/Recruiting
Die Potenziale von KI-Anwendungen bei der Personalgewinnung lassen sich am besten in chronologischer Reihenfolge – von der Stellenausschreibung bis zur Einstellung – darstellen:
Mithilfe von sogenannten generativen "Natural Language Processing (NLP)"-Anwendungen wie etwa GPT oder Microsoft Copilot lassen sich Stellenausschreibungs(entwürfe) automatisch aus Dokumenten generieren. Als Input benötigen diese Anwendungen i. d. R. frühere Stellenausschreibungen als Beispiel sowie aktuelle unternehmens- und stellenbezogene Daten (Anforderungsbeschreibungen usw.).
Die Anforderungen an das gesuchte Personal lassen sich sodann auch automatisch mit im Internet öffentlich zugänglichen Quellen abgleichen, etwa mit (beruflichen) sozialen Medien, aber theoretisch auch mit Websites von Konkurrenzunternehmen, welche Vitas ihrer Mitarbeiter bereithalten ("Profile-Matching").
Bei der Ansprache potenzieller Kandidaten können automatisiert Textvorschläge generiert werden, die speziell auf die über den Adressaten bekannte Informationen zugeschnitten sind.
Bewirbt sich ein Kandidat, können Chatbots beim Erstkontakt assistieren und mindestens gängige einfache Fragen beantworten (Fahrtkosten, Unternehmensstruktur, Anstellungsbedingungen etc.). Denkbar wäre aber auch, ein erstes Vorauswahl"gespräch" durch einen Bot führen zu lassen. Die Popularität solcher Anwendungen dürfte sich auf einem Arbeitnehmermarkt jedoch in gewissen Grenzen halten (negative "Candidate Experience"), vor allem wenn der Chatbot nicht einwandfrei funktioniert.
Besonderes Potenzial hat die Technik, Informationen aus Anschreiben und Lebensläufen automatisiert extrahieren, auswerten und zusammenfassen zu lassen. KI-gestützte Auswertungstechnologien gehen weit über das simple Durchsuchen von Texten nach Schlüsselwörtern und Synonymen hinaus. Mit genug Lebensläufen trainiert, könnte eine KI z. B. die Angabe "Mehrjährige Entwicklungstätigkeit bei der Alpha GmbH" als Berufserfahrung identifizieren, obwohl das Wort Berufserfahrung nicht vorkommt. Dies etwa anhand benachbarter Wörter oder der Verortung im Dokument. Sodann könnten Recruiter entweder manuell filtern (z. B. zeige Bewerber mit mehr als 3 Jahren Berufserfahrung im Umkreis von 40 km) oder aber die KI selbst empfiehlt Bewerber, die es anhand des Abgleichs der Stellenbeschreibung und der Bewerbung als (mutmaßlich) geeignet identifiziert hat. In diesem Zusammenhang stellt sich u. a. die Problematik der "diskriminierenden KI".
KI im Recruiting-Prozess
Der Einsatz von KI im Recruitingprozess ist insbesondere in großen Unternehmen und in Branchen sinnvoll, die traditionell von hoher Fluktuation betroffen sind und sich daher quasi permanent im Einstellungsprozess für dieselben Stellen befinden. Etwa im Hotel-, Gastgewerbe und bei der Zeitarbeit. Unternehmen können ihre Einstellungskosten hiermit ggf. deutlich reduzieren und den Prozess beschleunigen.
Der Einsatz von KI ist nicht dazu gedacht oder geeignet, Recruiter im Beschaffungsprozess zu ersetzen. Sie kann sie aber dabei unterstützen, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren und bestmöglich informierte, bessere Entscheidungen zu treffen.
2.2 Personalbetreuung
Großes Potenzial haben Chatbots auch im Bereich des Onboarding-Prozesses. Anstatt seitenweise FAQ, Prozesshandbücher und Unternehmensrichtlinien zu wälzen, könnten neue Mitarbeiter schnell Antworten auf typische Fragen erhalten wie z. B.:
- Welche Abteilung ist für Forderungen zuständig?
- Wie kann ich einen Parkplatz beantragen?
- Wann wird das Gehalt überwiesen?
Ein derartiger Chatbot kann dem Personaler repetitive Arbeit, Stress und wertvolle Zeit ersparen.
Bei der Personaleinsatzplanung kann maschinelles Lernen zum Einsatz kommen. Anhand historischer Daten des Unternehmens könnte eine KI unternehmensspezifische Muster erkennen und hieraus Einstellungsbedarfe prognostizieren. Diese Art von Anwendung könnte ständig weiterentwickelt werden, indem die Prognose fortlaufend mit der Realität abgeglichen wird. Es könnten sogar externe Daten, etwa Arbeitsmarktdaten des Statistischen Bundesamts, miteinbezogen werden.
Auch Vorhersagen über Kündigungsabsichten individueller Mitarbeiter sind bereits im Einsatz ("Employee Turnover Prediction"/Fluktuationsanalyse und Prognose). Die KI wertet hierbei z. B. Arbeitszeit, Betriebszugehörigkeit, Überstunden, Entfernung zum Wohnort, Gehalt, Abteilung, Führungsebene usw. aus und errechnet hieraus aufgrund von Erfahrungswerten die Kündigungswahrscheinlichkeit und den (stat...