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Effizienz und verlässliche Prognosen

Künstliche Intelligenz (KI) gilt seit Jahren als industrieller Trend. KI-basierte Anwendungen können für spürbar effizientere HR-Abläufe sorgen, da sich damit beispielsweise Basiskennzahlen zu Mitarbeitern schnell und einfach bereitstellen und auswerten lassen. Auch Beispiele aus dem Recruiting oder Skill Management zeigen schon heute, wie KI- und Machine Learning (ML)-basierte Tools das Personalwesen unterstützen können.
21. Juni 2022

Einsatzmöglichkeiten für KI im Personalwesen

Künstliche Intelligenz (KI) gilt seit Jahren als industrieller Trend. Einer Studie von PwC zufolge nutzen auch bereits 37 Prozent der befragten Unternehmen KI in ihren gesamtbetrieblichen Prozessen. Im Jahr 2025 werden es voraussichtlich 64 Prozent sein. Betrachtet man allerdings ausschließlich den HR-Bereich, so stellt sich die Lage etwas anders dar: In einer Untersuchung der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) von 2019, in der konkret nach dem Einsatz von KI im HR-Umfeld gefragt wurde, hatten nur drei Prozent der Unternehmen angegeben, bereits entsprechende Anwendungen implementiert zu haben. Jedoch ist davon auszugehen, dass, analog der in der PwC-Studie geschilderten gesamtbetrieblichen Entwicklung, auch, rein auf den HR-Bereich bezogen, in den kommenden Jahren mehr KI zum Einsatz kommen wird.

Angesichts der Potenziale dieser neuen Technologien ist die sich hier abzeichnende Entwicklung eine logische Konsequenz. So können KI-basierte Anwendungen für spürbar effizientere HR-Abläufe sorgen, da sich damit beispielsweise Basiskennzahlen zu Mitarbeitern schnell und einfach bereitstellen und auswerten lassen. Auch Beispiele aus dem Recruiting oder Skill Management zeigen schon heute, wie KI- und Machine Learning (ML)-basierte Tools das Personalwesen unterstützen können.

KI in HR-Prozessen nutzen

1. KI-basierte Reportings liefern Gehaltsvergleiche und zeigen Zusammenhänge auf

Im HR-Bereich geht es hinsichtlich KI vor allem um die Automatisierung von Workflows und darum, Daten aus verschiedenen Quellen zueinander in Korrelation zu setzen. Ziel ist es zum Beispiel, regelmäßige Reportings zu Themen wie Gehaltsentwicklung und -prognosen zu erstellen, die sich nicht nur auf interne Daten stützen, sondern auch externe Quellen integrieren. Auf diese Weise lassen sich strategisch wichtige Erkenntnisse gewinnen, etwa zu der Frage, ob das Unternehmen branchengerechte Löhne zahlt, die auch aktuellen Benchmarks entsprechen. Dies ist für die Attraktivität des Betriebs als Arbeitgeber ein entscheidender Faktor.

Mithilfe von KI lassen sich aber auch unternehmensintern Daten unterschiedlicher Abteilungen und Funktionen automatisiert konsolidieren und Schlüsse aus den Informationen ziehen. Verantwortliche können mithilfe entsprechender KI-basierter Reportings etwa überprüfen, ob die Löhne in einem profitablen Verhältnis zum Umsatz des Unternehmens stehen.

2. Verlässliche Analysen und Prognosen erleichtern die Personalarbeit

Auf dem Gebiet präskriptiver Datenanalysen kann KI aber auch bei der Erstellung verlässlicher Prognosen unterstützen. HR-Verantwortliche können so Auswertungen über alle Ebenen und Geschäftsbereiche hinweg fahren, um konkrete Rückschlüsse etwa für künftige Mitarbeiterbedarfe abzuleiten. Auch externe Daten wie demografische Analysen oder Wetterinformationen lassen sich diesbezüglich nutzen, um zu erwartende konjunkturelle oder jahreszeitbedingte Veränderungen im Vorfeld zu erkennen – beispielsweise saisonale Peak-Zeiten, in denen mehr Arbeitskräfte im Unternehmen gebraucht werden.

In den Bereichen Skill Management und Business Development wird es durch KI-basierte Anwendungen zudem möglich, Fähigkeiten von Mitarbeitern, die systemseitig bereits strukturiert erfasst sind, automatisiert mit den Anforderungen abzugleichen, die sich aus künftigen Projekten ergeben. Auf diese Weise können sich Personalverantwortliche schnell einen Überblick verschaffen, ob und wenn ja, wie viele Ressourcen inhouse gegebenenfalls zur Verfügung stehen, um neue Aufgaben zu bewältigen.

Ein weiteres Beispiel für IT-gestützte Personalprognosen sind Analysen zum Renteneintrittsalter. Auch hieraus lassen sich weitere Schlüsse für künftige Mitarbeiterbedarfe ziehen. Durch Auswertungen hinsichtlich der Frauenquote im Unternehmen und der Abbildung des entsprechenden Soll-Ist-Zustands gewinnen Personalverantwortliche zudem wichtige Erkenntnisse zur Steuerung von künftigen Recruiting-Prozessen.

3. Automatisierte Recruiting-Abläufe: Chatbots für Erstinterviews

Bei Bewerbungsabläufen ermöglichen KI-basierte Anwendungen beispielsweise den automatisierten Abgleich von Informationen im Lebenslauf und im Anschreiben mit den tatsächlich in der Stellenausschreibung geforderten Skills. Auf dieser Basis können HR-Verantwortliche dann eine erste Vorauswahl treffen. Hinzukommen Chatbots, die immer mehr Verwaltungsvorgänge und Arbeitsprozesse in Unternehmen automatisieren. Hierbei geht es in erster Linie darum, häufig wiederkehrende und stets gleich ablaufende Prozesse, die in Dialogform mit einer begrenzten Zahl von Frage- und Antwortmöglichkeiten auskommen, effizient mithilfe von sprachbasierten Benutzerschnittstellen zu erledigen.

In der Phase der Erstinterviews lassen sich Chatbots beispielsweise einsetzen, um Basisinformationen abzufragen – etwa zu Kriterien, welche die neu zu besetzende Stelle erfordert, wie Programmierkenntnisse, Fremdsprachen oder ein adäquater Studienabschluss. In der eingangs erwähnten DGFP-Studie befürworten 70 Prozent der Befragten einen derartigen Einsatz von KI bei Chatbots und in der Vorauswahl von Bewerbern.

Hand in Hand: Neue Technologien unterstützen den Menschen

Langfristig werden KI und Machine Learning die bestimmenden Technologien im HR-Bereich werden. Diese Entwicklung zeichnet sich bereits ab. ML-Algorithmen sorgen im Zusammenspiel mit stetig wachsenden Datenmengen dafür, dass Vorhersagen immer treffgenauer werden und exaktere Ergebnisse liefern. Ansätze wie Chatbots bei der ersten Bewerberansprache oder Analysetools für Gehaltsvergleiche oder Skill Management sind hier nur die Spitze des Eisbergs.

Fakt ist aber auch: Unternehmen werden im Zeitalter KI-gestützter Anwendungen nach wie vor Personal benötigen. Die von Ashoka Deutschland und McKinsey & Company herausgegebene Studie „The Skilling Challenge“ belegt beispielsweise, dass durch die Automatisierung mehr Arbeitsplätze geschaffen als abgebaut werden. Es ändert sich jedoch das Anforderungsprofil. Der Mensch wird spürbar weniger mit Routineaufgaben befasst sein, sondern vielmehr mit der Überwachung von IT-Prozessen bzw. der Überprüfung und weiteren Auswertung der Ergebnisse, die er durch intelligente HR-Analytics-Lösungen erhält.

Fazit

Generell wird insbesondere im Personalbereich der Faktor Mensch auch in Zukunft eine sehr wichtige Rolle spielen. Denn viele entscheidende Kriterien, die etwa bei Recruiting-Prozessen eine wichtige Rolle spielen, entziehen sich datengestützten Analysen. Hierzu zählt unter anderem die Beantwortung der Frage, ob die sprichwörtliche Chemie zwischen Kandidat und Arbeitgeber stimmt.

Auch zur Beurteilung anderer weicher, aber nicht minder entscheidender Faktoren wie emotionale Intelligenz, Charisma, Präsentationsfähigkeit oder Führungsqualitäten werden persönliche Interviews auch weiterhin unabdingbar sein. KI wird also auch in der Zukunft vor allem bei der Bereitstellung und Aufbereitung von Informationen helfen. Die finalen Entscheidungen trifft aber immer noch der Mensch.

Oliver Rozić ist Vice President Product Engineering bei Sage.

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