Im Brennpunkt

«Authentizität schlägt Algorithmus»

Braucht es überhaupt noch Menschen für die Rekrutierung und im HR, wenn Software relevante Bewerbungsinformationen automatisch erkennt?

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Sowohl bei Bewerbern als auch bei Recruitern kommt immer mehr KI zum Zug. Trotzdem ersetzt sie nicht den Menschen, so der Tenor.

Es bestehen auf dem Markt Softwares und Algorithmen, welche die Vorselektion oder die Analyse von Lebensläufen unterstützen können. Auch künstliche Intelligenz (KI) wird bei der Auswahl vermehrt genutzt. Auf der anderen Seite verwenden immer mehr Arbeitsuchende KI, um ihre Bewerbungen zu optimieren – das Wettrüsten um die besten KI-Tools auf beiden Seiten ist in vollem Gange.

Solche Tools werden teilweise auch von der Zürcher Kantonalbank genutzt. Dabei handle es sich aber nicht um KI im engeren Sinne, versichert ein Mediensprecher auf Anfrage. Die ZKB setze im Rekrutierungsprozess selber keine KI ein, Menschen spielten weiterhin eine essenzielle Rolle.

Die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine liege vor allem in der Unterstützung der Vorselektion und Datenanalyse: «Auf dem Markt bestehende Algorithmen können Lebensläufe nach bestimmten Schlüsselwörtern oder Kriterien punktuell durchsuchen und so eine erste Vorauswahl treffen. Allerdings stossen sie an ihre Grenzen, wenn es um die Bewertung von Soft Skills, kultureller Passung, Motivation oder Potenzial geht. Diese Aspekte erfordern ein persönliches Gespräch und eine menschliche Einschätzung», heisst es seitens der ZKB.

Bei der Bank bleibe gerade die finale Beurteilung der Qualifika-tionen und die Einschätzung der Persönlichkeit einer Kandidatin oder eines Kandidaten eine menschliche Aufgabe. Technologie könne Prozesse effizienter machen, aber sie ersetze nicht die menschliche Intuition und Empathie, die für eine erfolgreiche Rekrutierung notwendig seien.

«Human in the Loop»

Sonja Berger, AI & Recruiting Strategin, befasst sich mit den Möglichkeiten der KI im HR. Sie sagt, dass die Maschine bzw. KI-Lösungen das Screening, Matching und Datenhandling übernehmen können. «KI kann Lebensläufe blitzschnell analysieren, Schlüsselqualifikationen erkennen und passende Profile vorschlagen.»
Berger findet aber, dass es Menschen für die Rekrutierung und im HR noch braucht: «Der Mensch bzw. der Human in the Loop sollte gerade bei der Rekrutierung zum Schluss ein Auge drauf haben.» (Human in the Loop: ein Mensch wird in den Prozess integriert, um die KI zu überwachen und zu korrigieren.) Kurz gesagt: Die KI scannt, der Mensch entscheidet. Der Mensch komme auch ins Spiel, wenn es um Empathie, Intuition und Beziehungsaufbau gehe. «Algorithmen erkennen Muster, aber keine Persönlichkeit.»

Trotzdem werde der Anteil an KI bzw. Software bei der Rekrutierung ansteigen. «KI ist längst keine Zukunftsmusik mehr, sondern tägliche Praxis. Vom CV-Screening bis zur Interviewplanung: Prozesse werden automatisiert, während Rekrutierende mehr Zeit für Strategie und persönliche Gespräche gewinnen», so Berger. Die KI könne aus Arbeitgebersicht praktisch den gesamten Prozess, den ein Bewerber bis zu seiner Einarbeitung durchläuft (Candidate Journey), unterstützen: von der Stellenausschreibung und Sourcing über Matching, das Bewerbungsmanagement, die Interviewplanung, das Feedback bis hin zum Onboarding. «KI kann Prozesse beschleunigen und personalisieren – wichtig ist nur, Datenschutz sauber einzuhalten.»

Im Trend liegen gemäss Berger Tools mit KI-gestützten Matching-Engines wie HireVue (Software für digital kreierte Interviewer), Eightfold (Verwaltung des Talentlebenszyklus), Paradox (Software für Recruiting-Aufgaben, basierend auf Chatbot Olivia) oder SmartRecruiters (Tools zur Automatisierung von Recruiting-Aufgaben). «Zukünftig werden integrierte Systeme gefragt sein, die Recruiting, Analytics und Datenschutz nahtlos verbinden», so Berger.

KI-generierte Bewerbungen

Die Effizienz, automatisierte Bewerbungen zu schreiben, machen sich natürlich auch Stellensuchende zunutze. Können sie die (ebenfalls teilweise mit KI automatisierten) Auswahlprozesse der Arbeitgebenden sogar überlisten? «Ein bisschen vielleicht, zum Beispiel mit optimierten Schlagworten in den LinkedIn-Profilen», sagt die LinkedIn-Expertin Berger. «Aber langfristig lernt die KI dazu. Wer versucht, sie zu täuschen, fällt spätestens im Gespräch auf. Authentizität schlägt Algorithmus.»

Am Ende ist es, vereinfacht gesagt, nur mit Technologie möglich, der Technologie zu begegnen – aus Sicht der Bewerbenden wie der Arbeitgeber. «KI trifft auf KI, Maschine schreibt mit Maschine. Entscheidend ist, wie verantwortungsvoll wir sie einsetzen. KI ist längst mitten unter uns und unsere Aufgabe wird es sein, sie klug zu steuern, nicht zu fürchten», sagt Berger. Denn nur das schafft letztlich Vertrauen.

Der Arbeitsmarkt verändert sich

KI verändert also den Arbeitsmarkt – aber nicht nur zum Guten. Kritische Stimmen führen an, dass das Vertrauen in die Technologie vermehrt am Bröckeln sei. In einem kritischen Beitrag in «HR Today» schrieb im September Autor Robin Adrien Schwarz, dass das eigentliche Problem von KI darin liege, dass sie unser Vertrauen angreife – und das zeige sich besonders deutlich im Personalwesen.

«KI ist längst mitten unter uns und unsere Aufgabe wird es sein, sie klug zu steuern, nicht zu fürchten.»
Sonja Berger, AI & Recruiting Strategin, Referentin und Kursleiterin

Auf dem Arbeitsmarkt prallen die Interessen von Arbeitnehmenden, Arbeitgebenden und den dazwischengeschalteten Jobplattformen aufeinander. Alle streben nach Effizienz, Reichweite und Kompatibilität – und diese Gleichgerichtetheit führt zu Konflikten. Plattformen wie LinkedIn oder Indeed, einst reine Vermittler, agieren heute als Gatekeeper mit eigenen wirtschaftlichen Interessen. Sie wollen, kurz gesagt, ähnlich dem Online-Riesen Amazon, Kunden (also Arbeitsuchende) und Anbieter (Arbeitgebende) möglichst lang in ihrem Ökosystem binden. Der Jobmarkt ist algorithmisiert: Bewerbungen werden längst nicht mehr für Menschen, sondern für Algorithmen geschrieben, um die Jobplattformen wiederum ideal zu bedienen.

Weil sich viele Bewerbende im unübersichtlichen System benachteiligt fühlen, nutzen auch sie KI-Tools, um ihre Chancen zu verbessern – was wiederum Recruiter unter Druck setzt. KI-generierte Bewerbungen führen zu mehr Aufwand und Unsicherheit. Der Versuch, mit KI-Detektoren gegenzusteuern, verschärfe das Problem: Die Tools seien fehleranfällig, diskriminierten echte Bewerbungen und trieben das digitale Wettrüsten weiter an. So bekämpfen sich KI-Systeme gegenseitig – und lösen Probleme, die sie selbst geschaffen haben.

Ist bei Fehlern die KI schuld?

Auch der Ökonom und Volkswirtschaftsprofessor Mathias Binswanger sieht die vermeintliche Effizienzsteigerung im HR und Recruiting mithilfe von KI kritisch. In seinem Buch «Die Verselbständigung des Kapitalismus – wie KI Menschen und Wirtschaft steuert und für mehr Bürokratie sorgt» argumentiert er, dass die Einführung von KI auch in diesem Bereich indirekt mit einer Bürokratisierung verbunden ist. «Ob eine Effizienzsteigerung überhaupt stattfindet, ist fraglich. Man wird jetzt Bewerber einfach nach viel mehr Kriterien bewerten, weil die KI das ermöglicht. Und nachher müssen die Entscheide der KI dann wieder diskutiert werden, weil sie oft nicht nachvollziehbar sind», sagt Binswanger auf Anfrage. Er schätzt, dass es einigen HR-Verantwortlichen entgegenkäme, wenn Anstellungsentscheide vollständig an die KI delegiert werden könnten. «Und wenn sich ein Entscheid dann im Nachhinein als falsch herausstellt, kann man die Schuld der KI zuschieben.»

Das Verwenden von KI-Lösungen könne auch zu mehr Diskriminierung beim Rekrutierungsprozess führen – etwa durch Monopolstellungen. «Vermutlich werden sich ein paar grosse Softwareanbieter mit ihren Lösungen durchsetzen. Da KI aber immer zum Mainstream tendiert, werden es stromlinienförmige Bewerberinnen und Bewerber leichter haben als Menschen mit Ecken und Kanten. Die heute schon beobachtbare Entwicklung hin zu normierten Gutmenschen wird sich dadurch noch verstärken.»

Er sieht die Gefahr des zunehmenden Einflusses von KI auch in der Zunahme von Controlling-Aufgaben, um die HR- und Recruiting-Software zu ergänzen bzw. zu überwachen. Denn auf diese Weise komme mehr Bürokratie ins Spiel, was die Effizienz ebenfalls hemme. «Wahrscheinlich müssen die entsprechenden Algorithmen dann irgendwann zertifiziert werden, um sicherzustellen, dass niemand diskriminiert wird. Dazu muss man dann angeben, mit welchen Daten die KI trainiert wurde, die dann wiederum von einer anderen Stelle – ebenfalls mit KI – überprüft werden müssen.»

Keine automatisierten Absagen

Viele Unternehmen sehen vorerst von der kompletten KI-Durchdringung beim Recruiting ab. Die Zürcher Kantonalbank räumt ein, Technologien und Softwarelösungen bereits zu nutzen, um administrative Prozesse zu erleichtern, wie z. B. das Bewerbungsmanagement. Gleichzeitig beobachte die ZKB die Entwicklungen im Bereich der KI, um zu prüfen, ob und wie solche Technologien in Zukunft sinnvoll sowie verantwortungsvoll eingesetzt werden könnten. Im Umlauf befinden sich Tools wie CV-Parsing-Softwares, Chatbots für die Kommunikation mit Bewerberinnen und Bewerbern oder Matching-Algorithmen. Der Fokus liege dabei immer darauf, den menschlichen Kontakt zu stärken und nicht durch Technologie zu ersetzen: «Unsere Recruiterinnen und Recruiter prüfen jede Bewerbung persönlich und lassen sich nicht von Algorithmen leiten», heisst es weiter. Schliesslich gelte es, die Bewerber nach den tatsächlichen Qualifikationen und der Persönlichkeit zu berücksichtigen.

«Wenn sich ein Entscheid im Nachhinein als falsch herausstellt, kann man die Schuld der KI zuschieben.»
Mathias Binswanger, Ökonom und Volkswirtschaftsprofessor

Das sieht auch Ökonom Mathias Binswanger so. Zwar «wisse» die KI durch Machine Learning in gewisser Weise besser als die Recruiter selber, welche Mitarbeiter zu einem Unternehmen passen, da sie aufgrund vieler Daten ein optimales Profil erstellen könne. Gleichzeitig seien die Algorithmen aber auch eine Blackbox, ähnlich den Shopping-Agenten von grossen Onlinehändlern wie Amazon. «Wir wissen im konkreten Fall nicht, warum sie so oder so entscheiden. Man muss ihnen einfach glauben, dass sie den ‹besten› Entscheid fällen. Ob dies dann wirklich so ist, kann aber bezweifelt werden.» Sein Fazit: «Wir sollten Maschinen nie vollständig trauen – auch nicht bei Recruiting-Entscheiden.»

Mark Gasser

Chefredaktor
Zürcher Wirtschaft

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