KI unterstützt ID&E-Ziele

Inklusion, Diversität und Chancengerechtigkeit (Inclusion, Diversity, and Equity, ID&E) ist ein wichtiges Thema in der Talent Acquisition, lässt sich aber häufig nur schwer in das Fundament des Personalbeschaffungsprozesses integrieren. Die Herausforderungen in Bezug auf ID&E werden noch deutlicher, wenn die Einstellung von Personal sehr schnell erfolgen muss. Die meisten Unternehmen beginnen mit den besten Absichten.

Der Talentmarkt im Bereich Life Science ist besonders stark umkämpft und die Notwendigkeit, schnell die richtigen Fachkräfte einzustellen, ist entscheidend für das Erreichen von Unternehmenszielen. Der erforderliche Aufwand, um mit der Geschwindigkeit der Talent Acquisition Schritt zu halten, kann dazu führen, dass einige wichtige Einstellungsinitiativen wie ID&E auf der Strecke bleiben. Das bedeutet aber auch, dass Ihnen möglicherweise ein entscheidendes Talent fehlt.

KI-Tools preisen die Verbesserung von ID&E-Programmen als eine der wichtigsten Eigenschaften an, um für ihren Einsatz zu werben. Doch was bedeutet das in der Praxis? Könnte KI das fehlende Puzzleteil für die Personalbeschaffung unter Berücksichtigung von ID&E sein?

ID&E und Voreingenommenheit – mehr als Ethnizität und Geschlecht

Voreingenommenheit ist eine häufige Ursache für das Scheitern von ID&E-Programmen. Menschen haben die unbewusste Tendenz, sich nach dem Motto „gleich und gleich gesellt sich gern“ zusammenzuschließen, und der Einstellungsprozess ist dabei keine Ausnahme. Alles Visuelle kann ein Faktor für Voreingenommenheit sein, doch das Problem liegt tiefer als das, was das Auge wahrnimmt.

Physische Vorurteile werden in Gesprächen und Artikeln über ID&E hervorgehoben, sind aber in der Regel am leichtesten zu vermeiden. Voreingenommenheit kann durch andere Merkmale zum Vorschein kommen, die viel schwieriger einzuordnen sind. Verhaltensweisen oder Hobbys sowie außerberufliche Interessen können zu Voreingenommenheit im Vorstellungsgespräch führen. Sogar die Formulierung der Interviewfragen könnte eine unbewusste Voreingenommenheit auslösen. Ein Beispiel hierfür ist die Verwendung einer spezifischen Sportanalogie während einer Interviewfrage. Dies könnte dazu führen, dass Personen, die mit der betreffenden Sportart nicht vertraut sind, Schwierigkeiten mit ihrer Antwort haben und ihre Erfahrung oder ihr Können nicht adäquat vermitteln können.

In Biotech-Unternehmen ist es üblich, vor allem Personen aus einem bestimmten Labor oder Unternehmen auszuwählen oder zu bevorzugen, die über spezielle Fähigkeiten verfügen. Dies kann aufgrund der gemeinsamen Herkunft der Mitarbeiter*innen zu einer Art „Gruppendenken“ führen. „Gruppendenken“ ist eine unternehmensbezogene Voreingenommenheit, bei der versucht wird, einen Konsens zu finden, wodurch abweichendes Denken möglicherweise eingeschränkt wird.

Dies könnte zu Schwierigkeiten bei der Inklusion oder zur Angreifbarkeit im Falle einer strikten Neuausrichtung des Unternehmens führen. Nicht alle Vorurteile sind leicht zu erkennen. Deshalb ist ein neutralisierendes Element in Ihrem Talent Acquisition-Prozess notwendig, um diese zu verringern oder zu beseitigen. Hier kann das richtige KI-Tool einen Vorteil für das ID&E-Programm und Ihren Talentpartner darstellen.

Wählen Sie das richtige Tool – KI ist nicht gleich KI

Der Einsatz von KI im Einstellungsprozess weist Parallelen zu einer begleitenden Diagnostik (CDx) in der Klinik auf. Die Plattform muss auf den angestrebten Endpunkt abgestimmt sein, um ihren Erfolg zu gewährleisten. Die Wahl der falschen CDx könnte zu einer Einschränkung der Patientengruppe führen, die von einer Therapie profitieren könnte. Die Wahl des falschen KI-Tools kann unbeabsichtigt zu einer Verstärkung der Demografie führen, die Sie eigentlich diversifizieren möchten.

Die verschiedenen Formen von künstlicher Intelligenz zielen darauf ab, ein Gefühl der Objektivität und Neutralität in den Einstellungsprozess zu bringen. Sie führen ihre Aufgaben auf der Grundlage des Algorithmus und der Parameter aus, mit denen sie programmiert wurden. Die Auswahl des richtigen Tools für Ihre spezifischen Ziele und die Überprüfung der Integrität Ihrer Daten können den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg eines ID&E-Programms ausmachen.

„Überprüfbarkeit und Erklärbarkeit sind extrem wichtig“, betont Efe Pazarceviren, CEO von VireUp, einer KI-gestützten Plattform für automatisierte Videointerviews und Interviewtraining. „Wir trainieren sie \[KI]. Die damit verbundene Transparenz hilft uns, Voreingenommenheit zu eliminieren oder sie so weit wie möglich zu reduzieren, denn Voreingenommenheit umfasst viel mehr. Es ist ein viel größeres Konzept als das, was wir in unserem täglichen Leben verwenden … sie \[KI] muss mit einer sehr disziplinierten, strukturierten und professionell gestalteten Datenanalyse gekoppelt werden, um verschiedene Vorurteile zu identifizieren.“

Es gibt KI-Tools, die auf die Körperhaltung oder das Sprachmuster von Kandidat*innen ausgerichtet sind. Diese Tools analysieren die erfassten Daten und geben auf der Grundlage ihrer Beobachtungen und der während der Implementierung zugeführten Daten Empfehlungen ab.

Andere KI-Tools automatisieren die Analyse der eingehenden Lebensläufe. So kommen diejenigen Personen in die engere Auswahl, die die stichwortbasierten Kriterien Ihrer offenen Stelle erfüllen, und Ihr Team spart wertvolle Zeit, die es sonst mit dem Filtern ganzer Stapel von Lebensläufen verbringen müsste. Die Fehler in diesem System sind offensichtlich. Lebensläufe geben nur selten ein vollständiges Bild der Fähigkeiten oder Erfahrungen von Bewerber*innen wieder und erlauben es nicht, die Nuancen einer Lücke im Lebenslauf zu erläutern.

Eine durchdachte Beratung zur Implementierung Ihres Tech-Stacks, die sicherstellt, dass er mit Ihren Unternehmenszielen übereinstimmt, kann den Unterschied für den Erfolg ausmachen. Ein Faktor, der unabhängig vom gewählten KI-Tool berücksichtigt werden muss, ist laut Efe Pazarceviren Ihre Fähigkeit, die Daten zu erklären und zu prüfen. Blackbox-KI ohne Datentransparenz könnte Ihren ID&E-Zielen mehr schaden als nutzen. Ohne Datentransparenz haben Sie keine Anhaltspunkte dafür, wann Sie die Bremse ziehen müssen, wenn Ihr Algorithmus aus dem Ruder läuft.

Kann auf eine persönliche Note ganz verzichtet werden?

Künstliche Intelligenz übernimmt nicht die Kontrolle über den Einstellungsprozess und wird – und sollte – nicht das letzte Wort bei einer Einstellungsentscheidung haben. Bei diesem Prozess muss auch das menschliche Urteilsvermögen eine Rolle spielen. KI kann nicht autonom arbeiten. Auch ist KI möglicherweise nicht für alle Arbeitsabläufe und Situationen geeignet. Vielleicht möchten Sie die KI nicht für das Screening von Lebensläufen für eine Führungsposition oder eine Nischenposition einsetzen, bei der die Zugänglichkeit von Talenten die größte Einschränkung darstellt. In diesem Fall können Sie sich darauf verlassen, dass Ihre spezialisierten Talent Partner die Überwindung von Zugänglichkeitsproblemen vorantreiben werden.

Damit KI effektiv arbeiten kann, ist ein Input aus dem Unternehmen erforderlich. Diese Datenstichprobe wird normalerweise aus dem vorhandenen Mitarbeiterpool gezogen. Das bedeutet, dass Sie möglicherweise Personen einstellen, die wie Ihre derzeitigen Mitarbeiter*innen aussehen oder sprechen. Das ist aber nicht unbedingt das, wonach Sie suchen oder suchen sollten. Die Ausbildungsdaten, die Sie zum Trainieren Ihrer KI verwenden, müssen sorgfältig ausgewählt werden.

Bei der Einführung von KI in den Einstellungsprozess müssen die Führungskräfte der Personalabteilung als Befürworter und Wächter des Systems fungieren. Sie müssen Trends im Einstellungsverhalten sorgfältig ermitteln und Ihre Daten routinemäßig analysieren. Wie jeder andere Prozess muss auch dieser im Zuge der Weiterentwicklung Ihres Unternehmens ständig verfeinert werden. KI kann – wenn sie richtig eingesetzt und von den wichtigsten Stakeholdern unterstützt wird – ein leistungsfähiges Tool sein, um Ihre ID&E-Ziele zu erreichen und Ihnen einen größeren Talentpool zum Erreichen Ihrer Geschäftsziele zu erschließen.

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