KI für das Personalwesen

Den messbarsten Nutzen liefert KI aktuell in Prozessen mit hohem Volumen und strukturierten Daten: Vorauswahl von Bewerbungen anhand definierter Kriterien, automatisierte Terminkoordination im Recruiting sowie Auswertung von Weiterbildungsbedarfen aus Skill-Datenbanken. Bei Prozessen mit hoher Einzelfall-Komplexität, etwa finalen Einstellungsentscheidungen oder Konfliktmoderation, bleibt der Mehrwert von KI deutlich begrenzter, dort unterstützt sie bestenfalls die Vorbereitung, nicht die Entscheidung selbst.

KI-Modelle lernen aus historischen Einstellungsdaten, enthalten diese bereits Verzerrungen, etwa eine Unterrepräsentation bestimmter Gruppen in früheren Einstellungen, übernimmt das Modell dieses Muster, sofern nicht aktiv gegengesteuert wird. Wirksame Gegenmaßnahmen sind eine Prüfung der Trainingsdaten auf Repräsentativität vor dem Einsatz, regelmäßige Fairness-Audits der Modellergebnisse nach Gruppen, und die bewusste Entscheidung, welche Merkmale überhaupt in die Bewertung einfließen dürfen.

In Deutschland unterliegt der Einsatz von KI-Systemen zur Bewerberauswahl oder Leistungsbewertung häufig der Mitbestimmung des Betriebsrats, da es sich um eine technische Einrichtung zur Verhaltens- oder Leistungskontrolle handeln kann. Zusätzlich greift das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz bei diskriminierenden Ergebnissen unabhängig davon, ob die Diskriminierung durch einen Menschen oder ein KI-System verursacht wurde. Eine frühzeitige Einbindung von Betriebsrat und Datenschutz vor der Einführung reduziert dieses Risiko.

Sinnvolle Erfolgsmetriken sind prozessbezogen und überprüfbar: Zeitersparnis in der Vorauswahl, Veränderung der Time-to-Hire, oder Reduktion manueller Nacharbeit bei automatisierten Prozessen. Weniger belastbar, aber häufig genannt, sind Aussagen zu "besseren Einstellungsentscheidungen", dafür fehlt meist eine saubere Vergleichsbasis. Eine Pilotphase mit definierten, vorher festgelegten Kennzahlen liefert belastbarere Ergebnisse als eine nachträgliche Bewertung.

Notwendig ist kein tiefes technisches Verständnis der zugrunde liegenden Modelle, aber die Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu hinterfragen statt sie unreflektiert zu übernehmen, etwa zu erkennen, wann ein Score auf unzureichenden Daten beruht. Ebenso wichtig ist Grundwissen zu den rechtlichen Rahmenbedingungen, insbesondere Mitbestimmung und Diskriminierungsschutz, da diese Themen bei jeder KI-Einführung im Personalwesen relevant werden, unabhängig vom konkreten Anwendungsfall.