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02/28/2022 16:43

Chatbot oder Mensch – Wer entscheidet besser bei der Rekrutierung? FAU-Team legt Studie zur KI im Personalwesen vor

Blandina Mangelkramer Presse und Kommunikation
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

    Eine offene Stelle, 1000 Bewerbungen: Immer häufiger setzen vor allem große Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) ein, um im Bereich Human Resources (HR) effizienter arbeiten, insbesondere geeignetes Personal finden zu können. Beispielsweise kann für Bewerberinnen und Bewerber bei der Jobsuche ein Chatbot nützlich sein, etwa um sich vorab ein Bild vom Tätigkeitsprofil zu machen und die eigenen Chancen einzuschätzen. An der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) wurde finanziert durch die Adecco Stiftung für Arbeit und soziales Leben ein dreijähriges Projekt zum Thema „Künstliche Intelligenz, Chatbots und Rekrutierung“ abgeschlossen.

    Untersucht wurde das Verhältnis von Mensch und Maschine im Personalwesen, unter anderem wurden so wertvolle Erkenntnisse über die Akzeptanz sowie ethische Aspekte dieser digitalen Systeme gewonnen. Dazu führten die Forscherinnen und Forscher am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft (Stiftungslehrstuhl) Interviews mit potenziellen Nutzer/-innen und Akteur/-innen im Personalbereich, aber auch mit KI-Expertinnen und -Experten. Das Nürnberger Forschungsteam um Prof. Dr. Sven Laumer hat die Ergebnisse jetzt in einem Bericht zusammengefasst, der sowohl für die Praxis als auch für die Wissenschaft von Relevanz ist. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler halten Chatbots für geeignete Dialogsysteme, um Prozesse im Bereich HR effizienter zu gestalten, geben jedoch zu bedenken, dass Chatbots intelligenter werden und individueller auf die Nutzerinnen und Nutzer eingehen müssen. Auch wenn Algorithmen in Personalabteilungen bei der Entscheidungsfindung unterstützen können, so sind Recruiter mitunter skeptisch, sich auf die reine Datenlage zu verlassen. Laut der Studie bevorzugen Nutzerinnen und Nutzer bei sensiblen Themen mit personenbezogenen Daten sowie bei zukunftsrelevanten Empfehlungen den Mensch gegenüber der Maschine. Eine weitere Erkenntnis: KI wird vor allem dann akzeptiert, wenn Entscheidungen als fair empfunden werden. In diesem Zusammenhang wurde ein mehrdimensionales Fairnessmodell entwickelt und getestet. Überdies können Unternehmen, die eine digitale Rekrutierung anbieten, von Bewerberinnen und Bewerbern als innovativ und somit als attraktiv wahrgenommen werden.

    Weiterhin zeigt sich, dass die aktive Vermeidung von Diskriminierung adressiert werden muss. Häufig finden diskriminierende Merkmale (z. B. die Beurteilung nach demographischen Merkmalen) in Modellen Anwendung, auf deren Grundlage Empfehlungen generiert werden. Deshalb ist ein hoher Grad an Transparenz wichtig, der die KI-gestützte Personalgewinnung erklärbar macht.

    Gefördert wurde das Projekt von der in Düsseldorf ansässigen Adecco Stiftung, die sich dem Themenfeld „Neue Wege für Arbeit und soziales Leben“ verschrieben hat. „Die Zukunft der Arbeit ist seit jeher eines unserer Kernthemen“, sagt die Geschäftsführerin der Adecco Stiftung Janine Bischoff. „Deshalb war es für uns direkt ein spannendes Themenfeld, das wir gerne fördern wollten.“ Um die Forschung zur Digitalisierung an der FAU weiterzuführen und an das Adecco-geförderte Projekt anzuknüpfen, fördert die Dr. Theo und Friedl Schöller-Stiftung ab Februar 2022 unter anderem den Aufbau eines Forschungslabors zur Zukunft der Arbeit.


    Contact for scientific information:

    Prof. Dr. Sven Laumer | Jessica Ochmann, M.Sc.
    Schöller-Stiftungslehrstuhl für Wirtschaftsinformatik,
    insb. Digitalisierung in Wirtschaft und Gesellschaft
    Institut für Wirtschaftsinformatik des Fachbereichs
    wiso-wi-dwg@fau.de


    Original publication:

    https://www.adecco.de/adecco-stiftung/publikationen/


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    Criteria of this press release:
    Journalists
    Economics / business administration, Social studies
    transregional, national
    Miscellaneous scientific news/publications, Research results
    German


     

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