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Die Hälfte der deutschen Unternehmen können offene Stellen langfristig nicht besetzen. Das geht aus dem DIHK-Fachkräftereport 2021 hervor. Bis 2030 wird sich dieses Problem noch weiter verschärfen. Der Grund: Die Bundesagentur für Arbeit (BA) rechnet damit, dass bis dahin die Zahl der Erwerbstätigen in Deutschland um 3,6 Millionen Personen sinken wird. Personalabteilungen geraten also mehr und mehr unter Druck, weitere Personallücken zu füllen. Neue Mitarbeiter zu finden, reicht jedoch nicht aus. Immer mehr Unternehmen berichten bereits von einer globalen "Great Resignation" und von "Quiet Quitting". Mitarbeiter lassen sich zunehmend direkt wieder abwerben oder quittieren im Stillen ihren Job, teilweise ohne Wissen des Arbeitgebers und bei voller Bezahlung.
Es ist deshalb von besonderem Interesse für Arbeitgeber, im Rahmen eines Bewerbungsgesprächs richtig einzuschätzen, ob ein Bewerber über die notwendige Motivation, Persönlichkeit und Soft Skills für eine ausgeschriebene Stelle verfügt und ob er sich in der Unternehmenskultur wohlfühlen wird. Das ist ein anspruchsvolles Unterfangen, denn Menschen bewerten das Verhalten anderer nicht objektiv, sondern vertrauen ihrem Bauchgefühl. Es fehlen fundierte Daten, die sie zusätzlich zu Rate ziehen können.
Virtueller Helfer für Recruiting und Fortbildung
Hier kommen Behavioral-Intelligence-Plattformen ins Spiel. Dabei handelt es sich um videobasierte Anwendungen, die Bewerber spielerisch in Interviews oder in simulierte Arbeitssituationen versetzen und voll automatisiert deren Verhalten mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) analysieren. Sie erkennen Soft Skills und Persönlichkeitsmuster und können diese mit Stellenanforderungen abgleichen. So lässt sich frühzeitig erkennen, ob ein Mitarbeiter kurz-, mittel- und langfristig das Potenzial hat, eine Stelle auszufüllen und sich in der Unternehmenskultur weiterzuentwickeln. Die KI-Ergebnisse dienen als zusätzliche Entscheidungsgrundlage und Hilfestellung für Personaler und Recruiter. Bei einer Vielzahl von Bewerbungen können sie somit schnell einen Eindruck von Bewerbern gewinnen und ihre eigene Einschätzung mit den Ergebnissen der KI-Analyse abgleichen.
Dabei orientiert sich die KI zum Beispiel am Big-Five-Persönlichkeitsmodell. Dieses international anerkannte wissenschaftliche Modell beinhaltet fünf Persönlichkeitsdimensionen:
Offenheit für Erfahrungen
Gewissenhaftigkeit
Extraversion (Geselligkeit)
Verträglichkeit (Rücksichtnahme, Empathie) und
Neurotizismus (emotionale Labilität und Verletzlichkeit).
Behavioral-Intelligence-Plattformen können die wahrgenommene Persönlichkeit einer Person inzwischen mit einer Präzision von über 90 Prozent einschätzen. Zusätzlich ermöglichen sie, Verhalten und Persönlichkeit mit der Firmenkultur abzugleichen. So lässt sich über die Kultur-Taxonomie nach O'Reilly anhand von sieben Dimensionen beurteilen, in welcher Unternehmenskultur eine Person am stärksten motiviert wird.
Auch für interne Weiterbildungen werden Behavioral-Intelligence-Anwendungen eingesetzt. Gerade für Mitarbeiter mit Kundenkontakt sind zwischenmenschliche Interaktionen für den Unternehmenserfolg entscheidend. Mit der neuen Technologie können Angestellte in realitätsnahen Kundensimulationen lernen, effektiver zu kommunizieren. Die Video-KI analysiert solche simulierte Kundensituationen und zeigt dem Mitarbeiter, wie er vom Kunden wahrgenommen wird. Sie gibt etwa Feedback, ob der Mitarbeiter empathisch agiert, dem Kunden ein gutes Gefühl vermittelt und zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Anreize setzt. Das System kann beispielsweise auch feststellen, ob der Angestellte gut zu verstehen ist und inwieweit die gezeigten Gesichtsausdrücke und damit vermittelte Stimmung der Situation angemessen sind.
- Tipps zur Fachkräfte- und Talentsuche
Ungeachtet der Auswirkungen der COVID-19-Pandemie sind Fachkräfte und Talente weiter stark gesucht, insbesondere in der IT-Branche. BEST RECUITERS gibt Tipps, wie Unternehmen ihr Recruitment sowie ihre Talentsuche zusätzlich pushen können. - Wie du mir, so ich dir
Hinterfragen sie kritisch, welche Anforderungen Sie an Bewerber richten - speziell was die Soft Skills anbelangt - und ob Ihre Candidate Journey diese auch widerspiegelt. Wenn Sie also flexible Mitarbeiter suchen: Bieten Sie selbst eben diese Flexibilität im Recruiting-Prozess, zum Beispiel indem Sie mehrere Bewerbungskanäle zur Wahl stellen? - Tagesaktuelle Informationenn
Recruiting-Prozesse sind nicht zuletzt aufgrund von Corona digitaler geworden. Informieren Sie Kandidaten über die Veränderungen in Ihrem Unternehmen, beispielsweise welche Software im virtuellen Erstrunden-Interview zum Einsatz kommt oder wie (teil-)digitales Onboarding bei Ihnen gelebt wird. Denken Sie auch an entsprechende Tipps, damit Bewerber sich optimal vorbereiten können. - Vertrauen schaffen
Jobsuchende erhoffen sich heute eines mehr denn je: Sicherheit. Holen Sie sie ab, indem Sie zeigen, wie Sie Ihren Mitarbeitern Vertrauen entgegenbringen, zum Beispiel durch Vertrauensarbeitszeit oder auch Lohntransparenz in Stellenanzeigen. - Erfahrungen aus erster Hand
Laden Sie Mitarbeiter ein, auf der Karriere-Website und in anderen Recruiting-Kanälen zu erzählen, wie sie die letzte Zeit mit Ihnen als Arbeitgeber erlebt haben. - Von IT-Profi zu IT-Profi
Viele IT-Spezialisten wünschen sich schon vor einem Bewerbungsprozess den Kontakt zum Fachbereich. Im Rahmen digitaler Events gelingt dieser Austausch mit potenziellen Kollegen unkompliziert und ohne großen zeitlichen Aufwand für Ihre IT-Abteilung.
Mit Behavioral Intelligence die Firmenkultur verbessern
Viele Unternehmen befinden sich in digitalen Transformationsprojekten, die kulturellen Wandel erfordern. Neben Recruiting und internen Fortbildungen lässt sich mittels Behavioral Intelligence auch überprüfen, inwieweit Teams kulturellen Wandel leben. Wird zum Beispiel besonders viel Wert auf Kundenorientierung (Empathie, Rücksichtnahme) gelegt, kann die Personalabteilung bei der Auswahl von Bewerbern KI-unterstützt auf dieses Merkmal achten und Mitarbeiter in diese Richtung schulen. Behavioral Intelligence ist somit nicht nur ein wirkungsvolles Mittel, um passende Mitarbeiter zu gewinnen und sie für ihre Tätigkeiten adäquat weiterzubilden, sondern kann auch dabei helfen, die Firmenkultur weiterzuentwickeln und damit zukunfts- und wettbewerbsfähig zu machen.
KI ist nicht perfekt. Sie lernt aus den Daten, mit denen sie gefüttert wird und kann so ungewollt Diskriminierungsmuster replizieren. Ist beispielsweise die Personengruppe, die zum Training der KI genutzt wurde, stark homogen, wird das System möglicherweise Personen dieser Gruppe bevorzugen. Anders als Menschen lassen sich Unterschiede aber neutralisieren, etwa indem man den Datensatz erweitert oder entsprechende Kontrollvariablen einfügt. Unterbewusste Diskriminierungstendenzen bei Menschen können hingegen nur sehr schwer beseitigt werden - schließlich sind sie unterbewusst. Es ist deshalb deutlich leichter, KI so anzulernen, dass sie Frauen und Männer gleichbehandelt, als dies menschlichen Recruitern beizubringen. Angemessen angelernt ist eine KI objektiver als ein Mensch - ein entscheidender Vorteil beim Einsatz im Personalwesen.
Menschliches Verhalten mess- und vergleichbar machen
Mithilfe von Behavioral Intelligence lässt sich menschliches Verhalten mess- und vergleichbar machen. Personaler erhalten so eine zusätzliche Datengrundlage, die sie für Entscheidungen heranziehen können, um sich von rein subjektiven Urteilen zu lösen. Je mehr Menschen und Situationen eine KI analysiert, desto mehr lernt sie dazu und umso treffsicherer wird sie. Im Personalwesen hilft Video-KI Unternehmen dabei, die eigene Unternehmenskultur zu erkennen, passende Bewerber einzustellen und Mitarbeiter zielgerichtet weiterzuentwickeln.
Doch das ist nur der Anfang. Die Technologie hat das Potenzial, den Talentmanagement-Prozess komplett zu revolutionieren: Bewerber nutzen die KI zunehmend, um sich auf einem undurchschaubaren Arbeitsmarkt besser zu orientieren. Sie hinterlegen ihre Persönlichkeitsprofile und Analyseergebnisse auf der Plattform und lassen diese anonymisiert und automatisiert mit Millionen von offenen Stellen abgleichen. Die KI übernimmt zunehmend einen Teil des Bewerbungsprozesses, sodass Kandidaten im Falle eines erfolgreichen Matchings nur noch zum Vorstellungsgespräch erscheinen müssen. Anschließend unterstützt die KI im Onboarding und bildet den Mitarbeiter weiter. Behavioral Intelligence hat somit das Potenzial, nicht mehr nur ein digitaler Assistent für Personalabteilungen, sondern zum individuellen Karrierecoach zu werden, der ganz neue Karrieremöglichkeiten aufzeigt. Das Potenzial von Video-KI ist also noch längst nicht ausgeschöpft. (pg)
- 1. Datenmangel
Datenprobleme gehören zu den häufigsten Gründen für das Scheitern von Artificial-Intelligence-Initiativen. Das belegt auch eine Studie des Beratungsunternehmens McKinsey, die zu dem Schluss kommt, dass die beiden größten Herausforderungen für den KI-Erfolg mit Daten in Zusammenhang stehen. <br /><br /> Demnach haben viele Unternehmen einerseits Probleme damit, ihre Daten richtig einzuordnen, um die Machine-Learning-Algorithmen korrekt programmieren zu können. Wenn Daten nicht richtig kategorisiert werden, müssen sie manuell richtig klassifiziert werden – was oft zu zeitlichen Engpässen und einer erhöhten Fehlerrate führt. Andererseits stehen viele Unternehmen vor dem Problem, nicht die richtigen Daten für das anvisierte KI-Projekt zur Verfügung haben. - 2. Training, das ins Leere läuft
Laut einer Untersuchung von PricewaterhouseCoopers verfügt mehr als die Hälfte der befragten Unternehmen über keinen formalen Prozess für das vorurteilsfreie Training von KI-Systemen. Schlimmer noch: Nur 25 Prozent der befragten Unternehmen würden demnach die ethischen Implikationen eines Artificial-Intelligence-Systems vor der Implementierung priorisieren. <br /><br /> Unternehmen steht eine Vielzahl von Bilddaten-Sets zu Trainingszwecken zur Verfügung – sowohl auf kostenloser als auch auf kommerzieller Basis. Dabei sollten Firmen allerdings unbedingt darauf achten, dass ein solches Datenset auch die für ihre Zwecke relevanten Daten enthält. - 3. Problemfall Datenintegration
In manchen Fällen ist nicht Datenmangel die wesentliche Hürde für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz, sondern das genaue Gegenteil: zu viele Daten – an zu vielen Orten. <br /><br /> Solche Datenintegrations-Fauxpas können sich nachhaltig negativ auswirken. Dabei geht es nicht in erster Linie um technische Hürden, sondern beispielsweise darum, Compliance- und Datenschutzanforderungen gerecht zu werden. - 4. Datenunterschiede
Wenn Unternehmen für das Training von Artificial-Intelligence-Systemen nicht auf aktive, transaktionale sondern auf historische Daten zurückgreifen, entstehen Probleme. Denn ein System, das auf Grundlage eines historischen Snapshots trainiert wurde, wird im Zusammenspiel mit Echzeit-Daten nicht besonders zuverlässig performen. <br /><br /> Nach Ansicht von Andreas Braun, Managing Director und Partner bei der Boston Consulting Group, können Sie diese Problemstellung vermeiden, indem Sie Ihre Data Scientists aus dem Silo holen: Insbesondere wenn es um KI-Modelle geht, die mit Live-Daten arbeiten, bietet sich eine direkte Integration in die Produktionsumgebung an – diese geht im Regelfall auch wesentlich schneller vonstatten. - 5. Unstrukturierte Daten
Laut einer aktuellen Umfrage von Deloitte verlassen sich 62 Prozent der Unternehmen immer noch auf Spreadsheets – nur 18 Prozent profitieren bereits von unstrukturierten Daten wie Produktbilder, Audiodateien von Kunden oder Social-Media-Kommentare. Dazu kommt, dass viele der historischen Datensätze in Unternehmen den für den KI-Einsatz nötigen Kontext vermissen lassen. <br /><br /> Dabei kommt das Beratungsunternehmen auch zu der Erkenntnis, dass Unternehmen, die unstrukturierte Daten nutzen, ihre Geschäftsziele im Schnitt um 24 Prozent übertreffen konnten. - 6. Kulturelle Mangelerscheinungen
Daten außen vorgelassen, sind es vor allem organisatorische Herausforderungen, die dem Erfolg mit Künstlicher Intelligenz entgegenstehen. Die Mitarbeiter aus den Fachbereichen müssen direkt mit den Kollegen aus der Technik zusammenarbeiten und der übergeordnete Kontext sollte dabei stets im Fokus stehen.