Talent Management

Die Generation Ätsch: jung, selbstbewusst und freizeitorientiert

Über die Generation Z wird und wurde viel geschrieben, spekuliert und analysiert. Schließlich will man – allen voran zahlreiche HR-Profis – wissen, wie die „Zetter“ so ticken. Wie soll man ihrer habhaft werden, sie begeistern, binden? Dazu gibt es kein Geheimrezept. Wohl aber die Möglichkeit, den zwischen 1999 und 2010 Geborenen selbst zuzuhören und im O-Ton zu erfahren, was sie bewegt. Zum Beispiel Charles Bahr.

Die Macht der Demografie auf ihrer Seite

Aber bevor wir zu Charles Bahr kommen, noch einige Fakten zur ominösen Generation Z. In Analysen und Umfragen wird unter anderem genannt, dass ihnen die Trennung zwischen Berufs- und Privatleben relativ wichtig sei, womit Work-Life-Balance einen noch höheren Stellenwert bekommt. Auch Selbstverwirklichung, Spaß bei der Arbeit und ein gutes Arbeitsklima spielen für diese Generation eine größere Rolle als beispielsweise Status und Gehalt. Für sie ist die digitale Welt eine selbstverständliche Erweiterung der realen Welt. Daher streben sie auch im Arbeitsleben nach starker Vernetzung. Und: Die Generation Z kennt mittlerweile ihren Wert, ihre Möglichkeiten und fragt schon im Bewerbungsgespräch selbstbewusst nach Dingen wie Entwicklungschancen, Work-Life-Balance oder Benefits. Christian Scholz, Professor für Organisation, Personal- und Informationsmanagement und Autor des Buches „Generation Z“, bringt es auf den Punkt: „Die Generation Z hat die Macht der Demografie auf ihrer Seite. Unternehmen werden nicht vermeiden können, auf ihre Vorstellungen von Arbeit einzugehen.“

Wir nehmen die Idee mit den Fähnchen

So weit, so gut. Aber wo und wie erreicht man überhaupt die Vertreter der Generation Z am besten? Erste Ansätze fokussier(t)en auf Plattformen, die ihnen vermeintlich am nächsten sind: WhatsApp, Snapchat oder YouTube. An sich nicht verkehrt. Nur ist es fraglich, ob man über die Möglichkeit zur Bewerbung via WhatsApp und YouTube oder über Kampagnen auf Snapchat tatsächlich etwas bewirkt. Viele wollen einfach keine Werbung in ihrem Privatbereich, egal wie hip oder cool sie daherkommt. Heißt: Man muss diese Generation erst verstehen, um dann sinnvolle Maßnahmen abzuleiten – in Kombination mit Versprechungen zu den oben genannten Faktoren. Und das ist nicht so einfach, wie man vielleicht denkt …

Charles Bahr spricht für die Generation Z

Nun doch zu Charles Bahr. Er ist jemand, der ziemlich genau weiß, was die Generation Z bewegt und wie man sie erreicht. Charles ist 16 Jahre alt, lebt in Hamburg, gründete mit 14 Jahren die Social-Media-Agentur tubeconnect media. Als vermutlich jüngster Agenturchef Deutschlands gehört er zu den bekanntesten Vertretern seiner Generation. Auch in seinen Vorträgen geht es häufig um das Thema Generation Z, wobei er den Fokus auf das Verhalten und die Denkweisen der Generation legt. Umso interessanter ist es, von ihm selbst zu hören, wie die „jungen Wilden“ ticken. Teilnehmer der Fusion Days 2018 können es live und hautnah erleben: Er referiert dort am 14.11.2018 von 14.00 Uhr bis 14.45 Uhr zum Thema „Generation Z: über die Nutzungsgewohnheiten einer unbekannten Zielgruppe – Kids und Teens“. Wenn Sie mehr dazu erfahren wollen, melden Sie sich an – Infos dazu gibt es auf www.milchundzucker.de/fusion-days.

Generation Z

Recruiting Glossar – Matching

Matching im Recruiting bedeutet, nach vorgegebenen Kriterien die Anforderungen einer Stelle mit den Qualifikationen eines Bewerbers abzugleichen. Die einfachste Form des Matchings ist, zu prüfen, ob ein Kriterium erfüllt wird oder nicht. Zum Beispiel „Hat eine abgeschlossene Ausbildung“ (Ja/Nein) oder „Spricht fließend Spanisch“ (Ja/Nein). Um die Aussagekraft des Matchings zu erhöhen, werden in der Regel mehrere Kriterien kombiniert. Die Definition von Ähnlichkeiten, Bandbreiten sowie Gewichtungen von Kriterien bietet weitere Möglichkeiten, die Qualität des Ergebnisses zu verfeinern.

Matching-Technologien erlauben es, ein solches Matching automatisiert durchzuführen, zum Beispiel direkt integriert in der Bewerbermanagement-Software. Ziel dabei ist es, einerseits die Passgenauigkeit von Kandidaten zu erhöhen und andererseits Bewerber zu identifizieren, die für die Stelle geeignet sein können, obwohl sie manche Kriterien nicht vollständig erfüllen. Und die bei einem klassischen Abgleich bisher aussortiert worden wären.

Doch auch schon einen Schritt früher kann Matching-Technologie sinnvoll eingesetzt werden: bei der Stellensuche. Passend zu den Profildaten eines Bewerbers werden ihm entsprechende Vakanzen vorgeschlagen. Auch solche, die er vielleicht selbst nicht in Betracht gezogen hätte bzw. nach denen er nicht aktiv gesucht hätte.

Qualifikationen maschinell vergleichbar machen

Aus einer Vielzahl an Bewerbungen, Profilen und Daten die zu einer Stelle passenden Kandidaten herauszufiltern, wird mit Matching-Technologien einfacher. Dabei geht es darum, auf Basis vergleichbarer Qualifikationen, Erfahrungen und Informationen zu einer hohen Passung zu kommen. Und weniger um die bloße Abfrage bestimmter Qualifikationen, Berufsausbildungen oder Sprachkenntnisse.

Eine Grundvoraussetzung dabei ist, dass die relevanten Daten in maschinenlesbarer Form vorliegen. Doch die Anforderungen an Matching-Technologie in einer Recruiting-Software oder einem Bewerbermanagement-System gehen weit darüber hinaus. So muss das Programm neben den reinen Begriffen auch idealerweise verwandte und/oder ähnliche Wörter kennen. Außerdem müssen Zusammenhänge und Verbindungen von Begriffen, Sätzen und ganzen Texten erfasst werden. Auch die Fähigkeit des Vergleichs verschiedener Qualifikationen, Berufe und Abschlüsse muss gegeben sein.

Mehr als nur reine Daten

Um die Anforderungen zu verarbeiten, muss die eingesetzte Software also nicht nur die Daten lesen, sondern auch deren Inhalt, Korrelation bzw. Sinn erkennen können. Für die Kategorisierung und Strukturierung einzelner Begriffe und größerer Zusammenhänge laufen dafür im Hintergrund Klassifikations- und Definitions-Systeme wie Taxonomien, Ontologien, Tagging-Systeme oder das Semantic Web.

Möglich wird dadurch zum Beispiel, verschiedene Schulabschlüsse abzugleichen, sei es im eigenen Land oder auch von ausländischen Bewerbern. Auch der Vergleich und Abgleich von Berufsgruppen auf nationaler und internationaler Ebene mit den beinhalteten Kompetenzen lässt sich damit abbilden. Entsprechende Algorithmen in der Recruiting- bzw. Bewerbermanagement-Software sorgen dann für die Korrelation der Kriterien sowie die Ermittlung der Passung einzelner Bewerber. Für die Berechnung der Eignung eines Kandidaten werden dazu beispielsweise der Erfüllungsgrad einzelner Kriterien ermittelt und verschiedene Gewichtungen miteinbezogen.

Siehe auch: https://de.wikipedia.org/wiki/Matching_(Arbeitsvermittlung)

Nachteile künstlicher Intelligenz (KI) im Recruiting

Künstliche Intelligenz ist in der Arbeitswelt 4.0 ein immer präsenteres Thema. Zeit, sich also einmal kritisch mit KI im Recruiting auseinandersetzen und zu sammeln, was die Nachteile künstlicher Intelligenz im Recruiting sein können. Wie bei vielen technischen Neuerungen steht auch beim Einsatz von künstlicher Intelligenz allen voran die Frage nach der Ethik, wobei generell eine große Unsicherheit bezüglich der moralischen und ethischen Gesichtspunkte herrscht. Ein wesentliches Argument ist, dass durch den Einsatz einer Maschine der Faktor Menschlichkeit im Prozess der Personalauswahl in einigen Bereichen wegfällt. Es kommen dabei Fragen auf wie: „Sind wir als Menschen nicht mehr wert, als nur von einer Maschine beurteilt zu werden?“

Umgang mit Fehlern einer KI

Moralisch und organisatorisch stellt sich auch die Frage, ob wir Jobentscheidungen, die für die Zukunft von großer Relevanz sind, tatsächlich einer künstlichen Intelligenz, also einer Maschine, statt einem Menschen überlassen wollen. Ein weiterer Punkt dabei ist, dass bei Fehlern einer KI nur schwierig Konsequenzen gezogen werden können, denn im Gegensatz zu Mitarbeitern kann man diese nicht kündigen oder beispielsweise Feedbackgespräche mit ihr führen. Es müssen beim Einsatz einer künstlichen Intelligenz also neue Wege gefunden werden, mit dieser als eine Art Mitarbeiter umzugehen.

Arbeitspsychologische Aspekte

Auch aus arbeitspsychologischer Perspektive gibt es einige Probleme zu beachten. Besonders relevant ist hier der Wegfall – oder zumindest die große Veränderung – von Arbeitsplätzen. Mannheimer Forscher gehen davon aus, dass in den nächsten 10–20 Jahren etwa 40–50 Prozent der Tätigkeiten in Deutschland automatisiert werden und etwa 12 Prozent aller Beschäftigten durch Maschinen wie künstliche Intelligenz ersetzt werden, wobei auch die Personalauswahl stark betroffen sein wird. Dies wird unweigerlich zu Arbeitsplatzunsicherheit und damit zu zahlreichen negativen gesundheitlichen und organisatorischen Konsequenzen führen. Darüber hinaus ist aus ökonomischer Sicht zu beachten, dass künstliche Intelligenz einen hohen Trainingsaufwand benötigt und aufgrund der Trainingsdaten eher für Großunternehmen statt für die breite Masse interessant ist. Durch falsches Training könnte es außerdem zu einem Mainstream-Bias kommen. Durch den daraus folgenden Einheitsbrei an Beschäftigten, bei dem eine zu homogene Passung der Mitarbeiter untereinander vorherrscht, besteht die Gefahr, dass benötigte Diskussionen über Veränderungen und Verbesserungen nicht zustande kommen. Auch der erhoffte Gewinn an Transparenz kann sich ins Gegenteil verkehren. Schließlich weiß man bei einer sich selbst stetig weitertrainierenden KI irgendwann nicht mehr, wie genau diese ihre Empfehlungen gibt bzw. die Entscheidungen getroffen werden.

Technische Voraussetzungen und Akzeptanz

Zurzeit bestehen auch noch einige technische Probleme, so ist zum Beispiel das Sprachverständnis einer künstlichen Intelligenz noch gering. Zudem sind das technische Framework und der benötigte Ressourcenbedarf momentan noch unklar. Weiterhin besteht aufseiten der Bewerber die Gefahr, dass diese es ablehnen, von einer künstlichen Intelligenz beurteilt zu werden, was sich negativ auf das Unternehmensimage auswirken kann. Außerdem ist aufgrund des speziellen Bewerbungsprozesses der Einsatz einer KI bei Führungskräften besonders problematisch. Zuletzt ist auch die juristische Seite von Bedeutung. Nicht nur das Bestehen geheimer Algorithmen ist kritisch zu betrachten, sondern auch die generell fehlende Gesetzgebung zum Thema künstliche Intelligenz ist ein großes Problem. Beim Datenschutz hat eine KI zwar den Vorteil, dass Anonymisierung leichter wird, allerding gibt es an dieser Stelle auch bedeutende Nachteile. So können Daten von Bewerbern leichter gespeichert werden und es besteht die Gefahr des Verlustes der Datenhoheit. Denn eine künstliche Intelligenz ist dazu in der Lage, alle im Internet veröffentlichten Daten zu sammeln und für die Jobentscheidung zu nutzen.

Jede Medaille hat zwei Seiten

Dieser Artikel betrachtet künstliche Intelligenz bewusst kritisch. Um sich ein vollständiges Bild zu machen, finden Sie hier einen Artikel, der die Vorteile von künstlicher Intelligenz im Recruiting beleuchtet.

Nachteile künstlicher Intelligenz

Vorteile künstlicher Intelligenz (KI) im Recruiting

Eine der am meisten diskutierten Veränderungen in der Arbeitswelt 4.0 ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI). Doch welche Vorteile kann diese Innovation im Recruiting-Prozess bieten?

Unumstritten ist, dass sich durch den Einsatz von KI ganze Prozesse im Recruiting standardisieren lassen, was auf eine höhere Objektivität in der Beurteilung von Bewerbern einzahlt.

Ebenfalls objektiver wird diese Bewertung durch Vermeidung von typischen Beurteilerfehlern, die ein Mensch trotz Erfahrung und Bemühung nicht immer vermeiden kann. Dazu gehört nicht nur der sogenannte Halo-Effekt, bei dem man ohne objektive Grundlage von einem dominanten Merkmal auf andere Eigenschaften der Person schließt. Sondern durch den Einsatz einer logisch denkenden künstlichen Intelligenz können auch grundlegende Dinge wie diskriminierungsfreie sowie gefühls- und genderneutrale Bewertungen gewährleistet werden.

Objektivität und Transparenz

Darüber hinaus können zu Beginn des Bewerbungsprozesses klare Beurteilungskriterien definiert werden, was ebenfalls zu einer objektiveren Bewertung führt. Für Bewerber bedeuten die Objektivität und Transparenz der Entscheidung durch künstliche Intelligenz vor allem eine höhere wahrgenommene Fairness, was sich wiederum positiv auf die Wahrnehmung des Unternehmens auswirkt.

Ebenfalls angenehm für Bewerber ist die Flexibilität einer KI, wodurch sie sich zum Beispiel durch Anpassung des Geschlechts voll und ganz auf die Anforderungen der Kandidaten einstellen kann.

Weiterhin ist positiv zu nennen, dass der gesamte Bewerbungsprozess durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz deutlich einfacher gestaltet werden kann. So müssen Bewerber im Idealfall nur noch ein zentrales Profil erstellen. Dieses wird dann von den KI der Unternehmen genutzt.

Vorteile künstlicher Intelligenz für Unternehmen

Auch für das Unternehmen wird der Bewerbungsprozess durch die automatischen Vorauswahlen und Entscheidungsfindungen einfacher. Darüber hinaus bietet künstliche Intelligenz dem Unternehmen ökonomische Vorteile. Datenmengen können in Sekundenschnelle gefunden, zusammengefügt und analysiert werden, wodurch ein umfassenderes Bild von Bewerbern vorliegt, als dies ein Recruiter auch nur annähernd in dieser Zeit erstellen könnte.

Diese Aspekte legen nahe, dass zukünftig noch besser beurteilt werden kann, ob Bewerber tatsächlich ins Unternehmen passen oder nicht, was für eine erhöhte Validität des Bewerbungsprozesses spricht.

Weiterhin sind auch die zeitlichen Vorteile enorm, denn eine künstliche Intelligenz kann pro Tag mehr Unterlagen sichten und Gespräche führen als ein Mensch. Zudem wird eine KI nicht müde oder krank und kann flexibel zu jeder Zeit und darüber hinaus auch in jeder Sprache arbeiten. Dadurch bleiben der Organisation und dem Recruiter mehr Zeit für die Konzentration auf eine ausgewählte Menge an Bewerbern.

Stetige Verbesserung

Mit jeder Bewerbung lernt die künstliche Intelligenz hinzu und verbessert sich laufend selbst. Dabei bleibt dieses Wissen im Unternehmen, während sich die persönliche Erfahrung einer Person im Recruiting nur schwer weitergeben lässt und bei einem Ausscheiden dem Unternehmen ganz verloren geht.

Zuletzt bietet künstliche Intelligenz durch die Anonymisierung von Daten auch einen entschiedenen Vorteil zum jüngst sehr präsenten Thema des Datenschutzes.

Zwei Seiten einer Medaille

Dieser Text betrachtet lediglich die positiven Seiten von künstlicher Intelligenz im Recruiting. Um auch kritischen Stimmen ausreichend Raum zu geben, finden Sie hier einen Artikel zu den Nachteilen.

Vorteile künstlicher Intelligenz

Fusion Talk in Köln: KI und Storytelling im Recruiting

milch & zucker lädt ein zum

2. Fusion Talk in Köln – Automatisch episch? KI und Storytelling im Recruiting

Am 06.09.2018, 18.00 bis 19.45 Uhr
in der Wolkenburg, Mauritiussteinweg 59, 50676 Köln

Es sind zwei Pole, die den HR-Bereich gerade intensiv beschäftigen: Zum einen die künstliche Intelligenz als Vorbote einer neuen Ära des automatisierten Recruitings und Personalmarketings – und zum anderen das Storytelling als Inbegriff eines emotional-bildhaften Zugangs zu den Herzen und Köpfen von Bewerberinnen und Bewerbern.

Im Rahmen des zweiten Fusion Talk nehmen wir uns der beiden Top-Themen an – und zwar unter dem Motto „Automatisch episch?“ Für Gesprächsstoff sorgen dabei der KI-Experte und milch & zucker-CEO Ingolf Teetz sowie Content-Profi Rita Orschiedt vom SZ BrandStudio der Süddeutschen Zeitung.

Location: Fusion Talk findet in den Räumlichkeiten der Wolkenburg in Köln statt – einer einzigartigen Event-Location im Herzen der Rheinmetropole, mit barockem Flair und faszinierendem Ambiente.

Sichern Sie sich jetzt frischen Input fürs Recruitment: Agenda und kostenfreie Anmeldung unter www.milchundzucker.de/fusion-talk

milch & zucker - Fusion-Days 2019 in Köln

milch & zucker Buchtipp: Digital HR

Die digitale Transformation im Personalmanagement aus Sicht führender Köpfe im HR-Bereich

Im Mai 2018 ist das Buch „Digital HR“ der Herausgeber Prof. Dr. Thorsten Petry und Prof. Dr. Wolfgang Jäger im Haufe Verlag erschienen. Ein ordentlicher Wälzer, der auf knapp 500 (!) Seiten eine intensive Einführung liefert in das Thema Digitale Personalarbeit, Digitale Transformation, Agiles Arbeiten sowie neue HR-relevante technologische Entwicklungen. Damit verbunden erläutert das Buch wie eine HR-Strategie der Zukunft aussehen kann, wie HR-Prozesse digitalisiert werden können und welche Rolle HR-IT dabei spielt.Viele Wissenschaftler haben mitgearbeitet, was für das hohe Niveau der Beiträge spricht. Untermauert wird die Theorie durch Best Practices und Erfahrungsberichte zahlreicher Experten aus Unternehmen, Beratung und Wissenschaft. Hier geht es um konkrete Lösungsansätze aus verschiedenen Branchen. Die Informationen und der Wissensgewinn bleiben nicht an der Oberfläche, sondern gehen ans Eingemachte. Das Buch ist damit durchaus auch für Fortgeschrittene geeignet.Unser KI-Experte Ingolf Teetz stellt in seinem Beitrag auf rund 15 Seiten Grundlagen zu Künstlichen Neuronalen Netzen als selbstlernenden Systemen vor. Über den Einsatz im Alltag wie Bild- und Spracherkennung leitet er zu den recruiting-relevanten Themen weiter. Er beschreibt, wie Künstliche Intelligenz dabei helfen kann, mehr „richtige“ Bewerber zu bekommen, bei der Auswahl von Kandidaten den oder die Richtige/n auszuwählen und dabei die Auswahl möglichst zu objektivieren. Auch auf Herausforderungen dabei geht er ein, wie zum Beispiel ausreichend Trainingsdaten zu bekommen.

Aus dem Inhaltsverzeichnis (Auszug):

Digital HR ‒ Ein Überblick 
Relevanz der Digitalisierung, Potenzal neuer Technologie, Arbeit im digitalen Zeitalter, agile HR-Strukturen

People Analytics – Datenanalyse für HR 
Evidenzbasiertes Personalmanagement, Analyse von Personaldaten, Beispiele

Mobile Technologien für HR (Mobile HR) 
Mobile Computing-Technologien, Anwendungsfelder, Implikationen und Handlungsempfehlungen

Virtual, Augmented und Mixed Reality für HR 
VR, AR und MR als neue Formate im Bewegtbild, Potenziale für Employer Branding und Recruiting

Künstliche Intelligenz für HR 
Eigenschaften Künstlicher Intelligenz, Erfolgsfaktoren des Einsatzes künstlicher Intelligenz

Gestaltung digitaler und smarter HR-Prozess
Big Data und Business Intelligence in der Personalplanung, Anforderungen an eine strategische Personalplanung

Digitalisierung im Recruiting (Recruiting 4.0) 
Der Bewerber 4.0 sendet (noch) schwache Signale, Datenbasierte Hilfe für Recruiter ‒ auf dem Weg zum Recruiter 4.0

Künstliche Intelligenz im Recruiting 
Grundlagen zu KI und Künstlichen Neuronalen Netzwerken, KI im Recruiting

Digitales Lernen als integraler Bestandteil moderner Weiterbildungsangebote 
HR Transformation, Motivation und Lernmotiv

Digitalisierung von Personalverwaltungsprozessen ‒ Zeugniserstellung in 15 Sekunden 
Paradigmenwechsel ‒ Arbeiten 4.0, Zeugniserstellung morgen ‒ ein Prozess in 15 Sekunden, Schriftformerfordernis ‒ eine rechtliche Hürde?

Ansätze zur adäquaten Führung im Digitalen Zeitalter ‒ Darstellung einer Digital Leadership-Toolbox 
Erwartungen an Führung im Digitalzeitalter, Führungstools im Digitalzeitalter

Gestaltung von Arbeitnehmerbeziehungen im Digitalen Zeitalter 
Betriebsverfassung 4.0, Arbeitszeit 4.0, Vergütung 4.0, Datenschutz, Berufsgenossenschaft und Arbeitsstättenrichtlinie ‒ die ≫Spaßbremsen≪ der digitalen Welt

Digital HR ‒ nicht ohne meinen Betriebsrat!? 
Relevanz der Mitbestimmung beim Thema Digital HR

Relevanz und Gestaltung eines dualen Betriebssystems 
Betrachtung aus HR-Perspektive

Neue Kompetenzmodelle für das Digitale Zeitalter 
Beispiel Weidmüller Akademie

Ansätze zum Lernen im Digitalen Zeitalter 
Beispiel SAP

Digitalisierung von Performance Management und Feedbackinstrumenten
Beispiel Daimler AG

People Analytics ‒ Eckpfeiler der digitalen Transformation 
Beispiel Merck

Rolle von HR bei Digitalisierung und Industrie 4.0 
Beispiel Phoenix Contact

Relevanz und Gestaltung eines dualen Betriebssystems 
Betrachtung aus HR-Perspektive

Holacracy als agiler Organisationsansatz aus HR-Perspektive 
Beispiel Liip

Mit agilen Methoden zu einem agilen Personalmanagement 
Beispiel borisgloger consulting

Neue (Arbeits-)Wege ‒ Agiles Arbeiten 
Beispiel Vattenfall

Der direkte Link zum Buch-Tipp

Buch-Tipp: Digital HR, Thorsten Petry, Wolfgang Jäger
Digital HR Smarte und agile Systeme, Prozesse und Strukturen im PersonalmanagementMehr Infos und Bestellung

Das Buch enthält Beiträge von:

Kai Anderson
Promerit

Armita Atabaki
BASF

Dr. Christof Balkenhol
MatrixPartner Beratung

Piotr Bednarczuk
Merck

Prof. Dr. Torsten
Biemann Universität Mannheim

Prof. Dr. Stephan Böhm
Hochschule RheinMain

Samantha-Angela Cutmore
Weidmüller Akademie

Dr. Andreas Dahmen
Integrata Cegos

Prof. Dr. Rupert Felder
Heidelberger Druckmaschinen

Prof. Dr. Stephan Fischer
Hochschule Pforzheim

Claudia Geier
Integrata Cegos

Stephan Grabmeier
Kienbaum

Dr. Martin Grentzer
aconso

André Häusling
HR Pioneers

Laura Hilberer
IBM

Prof. Dr. Wolfgang Jäger
Hochschule RheinMain

Ulrich Jänicke
aconso

Thomas Jenewein
SAP Education

Philipp Egli Jung
Liip

Dr. Volker Mayer
KWP Inside HR

Sebastian Meurer
Hochschule RheinMain

Prof. Dr. Wilhelm Mülder
Hochschule Niederrhein

Dr. Eberhart Niggemann
Weidmüller Akademie

Jennifer O’Lear
Merck

Prof. Dr. Gunther Olesch
Phoenix Contact

Nadja Perroulaz Liip

Prof. Dr. Thorsten Petry
Hochschule RheinMain

Yvonne Schulist
Vattenfall

Ursula Schwarzenbarth
Daimler

Sven Semet
IBM

Ingolf Teetz
milch & zucker

Miriam Tolksdorf
Merck

Joachim Volpert
KWP Inside HR

Felicitas von Kyaw
Vattenfall

Armin von Rohrscheid
Promerit

milch & zucker Buchtipp: Digital HR (Herausgegeben von Prof. Dr. Thorsten Petry und Prof. Dr. Wolfgang Jäger)

Achtung, KI! ­Fünf Artikel zum Nach- und Weiterdenken

Nur weil man´s kann, muss man´s noch lange nicht machen. Fünf kritische Artikel zum Thema Algorithmen.

Heute geht es um Lesenswertes, das sich mit eher subtilen Gefahren von künstlicher Intelligenz (KI) befasst. Die Artikel beleuchten einige grundsätzliche Themen, die sich rund um die Verwendung von Algorithmen ergeben. Sie sind daher geeignet, insbesondere kritische Aspekte von beispielsweise Big-Data-Modellen (Pre-Dictive-Recruiting) zu verstehen.Machine Learning als Teilbereich der KI
Ein Teilbereich der KI ist das sogenannte Machine Learning. IT-Systeme erkennen Muster und Gesetzmäßigkeiten und entwickeln aus diesen „Erfahrungen“ Verallgemeinerungen für neue Problemlösungen. Dies geschieht mittels komplizierter Regeln und mathematischer Modelle, den (mehr oder weniger komplexen) Algorithmen.Ethische, gesellschaftliche Fragen rund um die Nutzung von KI
Jeder Anbieter von Software sollte sich bewusst machen, dass er ethisch und moralisch verantwortungsvoll mit dem technisch Machbaren umgehen muss. Den gesellschaftlichen Fragen muss sich jede neue Technologie stellen. Die reine „Weil-es-geht-Mentalität“ darf nicht genug sein. Bei der Atombombe nicht und bei einer potenziell ubiquitär genutzten Software auch nicht. Daher ist es wichtig, sich auch mit den möglichen Gefahren auseinanderzusetzen, wenn absehbar ist, dass unsere Zukunft in jedem Lebensbereich irgendwie mit Software – und voraussichtlich mit künstlicher Intelligenz – zu tun haben wird. Wir müssen uns bewusst machen, dass eine gesellschaftlich relevante Technologie zum Beispiel Meinungen beeinflusst – nicht erst seit den Fake News.

Die Beiträge sind sämtlich aus den USA, die Artikel sind auf Englisch, daher sind sie hier kurz in Deutsch zusammengefasst.

Bill Kutik, Januar 2018

Decoding AI for HR

Bill Kutik ist seit Jahrzehnten ein echtes Schwergewicht der HR-Branche, sein Schreibstil ist äußerst kurzweilig, der Inhalt aber immer hoch informativ. Kutik startet seinen Artikel mit einem Vergleich aus den 80er Jahren mit der Ablösung monumentaler Großrechner, die in Rechenzentren herumstanden (Mainframe-Architektur), durch die verteilte Datenhaltung (Client-Server-Architektur), die mit den PCs aufkam. Noch bleibt abzuwarten, welcher Hersteller im KI-Bereich DEN Durchbruch schaffen wird – persönlich bin ich gespannt, ob es überhaupt ein einzelner Hersteller sein wird, oder ob sich auch hier die Zeiten geändert haben. Im Folgenden nennt Kutik als Beispiel den digitalen Assistenten „Olivia“, der zum Beispiel für erste Vorauswahlfragen an einen Bewerber oder zur Terminvereinbarung eingesetzt wird – aber, so schreibt er selbst, noch weit weg von tatsächlicher künstlicher Intelligenz ist. http://hreonline.com/decoding-ai-hr/
Cathy O’Neil im Guardian, September 2016

How algorithms rule our working lives

Der Artikel im Guardian beschreibt eine ganze Reihe von Beispielen, in denen Algorithmen zur Beurteilung von Bewerbern oder Mitarbeitern herangezogen werden. https://www.theguardian.com/science/2016/sep/01/how-algorithms-rule-our-working-lives
Cathy O’Neil im Guardian, Juli 2017

How can we stop algorithms telling lies

Dieser Artikel derselben Autorin erklärt mögliche Ursachen und Wirkungen von „bad algorithms“, wie die Autorin sie nennt. Systemisch bedingt kann beispielsweise Diskriminierung stattfinden, indem unbewusst allgemeine gesellschaftlich existierende Vorurteile – zu denen es viele Beiträge, Inhalte, neudeutsch: Content, im Internet zu finden gibt – automatisch von Machine-Learning-Tools zu Mustern und Gesetzmäßigkeiten verallgemeinert werden. https://www.theguardian.com/technology/2017/jul/16/how-can-we-stop-algorithms-telling-lies
Luke Dormehl, März 2018

Can an algorithm be racist?

Auch der Beitrag von Luke Dormehl beschäftigt sich mit potenziellen gesellschaftlichen Gefahren rund um den Einsatz von Algorithmen – nicht speziell im Recruiting. Der Beitrag nennt mehrere Forschungsarbeiten zu dem Thema, unter anderem der Forscherin Dr. Noble, die vor einigen Jahren die Suchfunktionen von Google unter die Lupe genommen und Erstaunliches zutage gefördert hat. Ihre Forderung ist: „Wenn man Technologie für eine Gesellschaft entwirft, sollte man eine tiefgreifende Ausbildung in Geisteswissenschaften, Humanismus und Gesellschaftswissenschaften mitbringen.“ https://www.digitaltrends.com/cool-tech/algorithms-of-oppression-racist/
Monica Chin in Mashable, Februar 2018

An AI just beat top lawyers at their own game

Regelmäßig aufhorchen lassen mich auch Artikel wie dieser hier. Von wegen „nur einfache Jobs“ werden wegfallen. Rechtsanwälte stehen mit auf der Verliererliste. Natürlich geht es hier nur um einige Arbeitsvorgänge, ein Anwalt macht ja noch viel mehr. Aber dennoch zeigt das, vor welchen Umbrüchen unsere gesamte Arbeitswelt mutmaßlich steht. Ich hoffe sehr, dass auch einige komplett neue Berufszweige entstehen werden. https://mashable.com/2018/02/26/ai-beats-humans-at-contracts/?europe=true&
Ganz so nachdenklich wird es in unserer Expert Session am 26.06.2018 von 12.15–13.15 Uhr im PANEL II auf dem Personalmanagementkongress nicht. Dort geht es um Einsatzszenarien für KI im Recruiting, wo die Vorteile liegen, warum Standards wichtig sind und ob die vielen Ideen in der Praxis wirklich nachhaltig nutzbar sind. Sehen wir uns dort?

Zum Start der Artikelserie:

Was ist Künstliche Intelligenz überhaupt? Definitionen, Buchtipp und Beispiele anhand weiterführender Links fasst unser Auftaktartikel zusammen:
https://www.milchundzucker.de/milch-zucker-themenreihe-kuenstliche-intelligenz-im-recruiting

KI im Recruiting: Interview mit unserem CEO Ingolf

“Videointerviews können in Zukunft eine viel höhere Bedeutung bekommen”

Im Rahmen unserer milch & zucker Themenreihe „Künstliche Intelligenz im Recruiting“ haben wir unseren hauseigenen KI-Experten Ingolf persönlich vor die Kamera geholt. Und ihm folgende Fragen gestellt:
  • Was ist Künstliche Intelligenz überhaupt?
  • Welche Rolle kann KI im Recruiting spielen?
  • Wo stehen wir denn dabei heute?
  • Sollte ich mich als Recruiter schon nach einem neuen Job umsehen?
  • Wo geht die Reise in Sachen KI im Bereich HR hin?
  • Was macht milch & zucker im Bereich KI?
Die Antworten gibt’s hier im Video:

Zum Start der Artikelserie:

Was ist Künstliche Intelligenz überhaupt? Definitionen, Buchtipp und Beispiele anhand weiterführender Links fasst unser Auftaktartikel zusammen:
https://www.milchundzucker.de/milch-zucker-themenreihe-kuenstliche-intelligenz-im-recruiting/
milch & zucker CEO Ingolf Teetz zum Thema KI im Recruiting

Schon gehört? milch & zucker erneut auf der Bestenliste von brand eins – als Top-Innovator Deutschlands!

In einem Zug mit Google, Rocket Internet oder Tesla genannt zu werden – das hat was.

Ist auch keine Fake News und kein vorgezogener Aprilscherz, sondern das Ergebnis des aktuellen Innovations-Rankings von brand eins. Denn: milch & zucker wird in der Branche Professional Services & Outsourcing, Kategorie Unternehmen bis 250 Mitarbeiter, als eines der innovativsten Unternehmen Deutschlands gelistet!

Zugegeben, Google und Co. werden in einer anderen Kategorie geführt. Aber trotzdem gehören wir zum Kreis der Auserwählten. Im Rahmen der Analyse wurden insgesamt 496 Unternehmen identifiziert, und zwar auf Basis einer umfassenden Befragung unter bereits preisgekrönten Innovationsunternehmen, Experten des Instituts für Innovation und Technik (iit) sowie Experten des Statista-Panels „Expert Circle“.

Gelobt werden wir unter anderem für besonders kluge Prozesse, sprich: für Innovationen im Bereich Strategie, Planung, Controlling und Qualitätssicherung. Das geht runter wie Öl, meint auch CEO Ingolf Teetz: „milch & zucker steht in meinen Augen für das entscheidende Mehr an Weiterdenken. Ohne Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die dafür alles geben, ginge das allerdings nicht. Deshalb ein riesengroßes Dankeschön an alle!“ Als Innovator des Jahres dürfen wir uns übrigens schon zum dritten Mal in Folge bezeichnen. Darauf gibt´s ein dreifaches „hipp, hipp, hurra!“.Infos und Hintergründe zur Auszeichnung:
https://www.brandeins.de/magazine/brand-eins-thema/innovation-2018/interaktive-karte-ranking-bestenliste

Stellenmarkt der SWISS jetzt komplett responsiv.

Seit dem 12.12. fliegt die SWISS mit neuem BeeSite Stellenmarkt komplett responsiv und barrierefrei auf neuen Stellenanzeigen mit neuen Bildmotiven neuen Bewerbungen entgegen. Die SWISS hatte sich zum Ziel gesetzt, bis zum Jahresende 2016 alle Webanwendungen gemäß WCAG-Vorgaben barrierefrei zu betreiben.
Interessiert? Zum Stellenmarkt geht’s hier lang:
https://careers.swiss.com