Robo-Recruiting – 5 wichtige Fragen verständlich beantwortet

Wer als Manager beim Versicherer Talanx in Hannover anfangen will, muss seit Kurzem auch Antworten auf scheinbar banale Fragen parat haben: „Wie sieht ein typischer Sonntag aus?“, will der Versicherungskonzern von seinen künftigen Führungskräften wissen. Eine andere Frage lautet: „Welcher Urlaub ist Ihnen noch in guter Erinnerung?“

Was wie ein vermasselter Auftakt zum Smalltalk klingt, ist ein automatisierter Bewerbertest, durchgeführt von einem Computerprogramm namens Precire. Eingeführt hat es die Talanx vergangenen September, zunächst als Test im Vorstand – dann auch, um bei Bewerbungen auf Managerpositionen schneller als bisher eine Vorauswahl zu treffen.

Die Fragen sollen den Bewerber zum Sprechen bringen. Die Software schneidet die Antworten mit und wertet das gesprochene Wort aus. Dabei ist egal, was genau die Bewerber erzählen. Entscheidend ist, wie sie ihre Antworten formulieren.

Der Algorithmus will anhand von Stimme, Satzbau, Intonation und Wortschatz die Eignung eines Kandidaten ermitteln können. 15 Minuten Sprachprobe reichen für ein Urteil aus, behauptet der Hersteller, ein Start-up aus Aachen. Klassische Assessment-Center? Papperlapapp.

Roboter analysieren Führungskräfte auf ihre Fähigkeiten. So sieht sie aus, die schöne neue Welt des Recruitings. „Die endgültige Entscheidung liegt aber noch immer beim Menschen“, betont Vorstand Thomas Belker, der bei der Talanx für Personalarbeit verantwortlich ist.

Künstliche Intelligenz (KI) ist auf dem Vormarsch – auch in deutschen Personalabteilungen. Nach Jahren der Skepsis scheinen hiesige Konzerne inzwischen aufgeschlossener, wenn es darum geht, sich automatisierte Hilfe bei der Besetzung von Vakanzen zu holen.

Auch wenn künstliche Intelligenz bei der Personalsuche derzeit noch in eher wenigen Unternehmen zum Einsatz kommt, wünscht sich eine Mehrheit der Firmen mehr Roboter im Recruiting. Viele Konzerne planen für die nächsten Jahre, neue Technologien einzusetzen, oder testen erste Anwendungen.

Das bestätigt auch eine aktuelle Umfrage der Universität Bamberg im Auftrag des Jobportals Monster, an der 117 der 1.000 größten deutschen Unternehmen und insgesamt 2.800 Bewerber und Karriereinteressierte teilnahmen. „Auf Unternehmensseite liegen die Hoffnungen vor allem in einer schnelleren, diskriminierungsärmeren und einfacheren Personalauswahl“, fasst Studienleiter Tim Weitzel von der Universität Bamberg die Ergebnisse zusammen.

So weit die rosaroten Hoffnungen. Doch wie sieht die Realität aus? Das Handelsblatt beantwortet die fünf wichtigsten Fragen zum Thema Robo-Recruiting im Jahr 2018.

1. Wie kommen Roboter schon heute im Recruiting zum Einsatz?

Die meisten Unternehmen setzen automatisierte Systeme vor allem am Anfang des Bewerbungsprozesses ein, um eine Vorauswahl zu treffen – so wie die Talanx. Sprachanalysen wie bei dem Versicherer aus Hannover zählen allerdings schon zur höheren Schule des Robo-Recruitings.

Einen Schritt weiter gehen internationale Konzerne wie Hilton oder Unilever, die im Bewerbungsprozess ihre Kandidaten per Video analysieren, und auch Mimik und Gestik in die Auswertung einfließen lassen. Bei dem Konsumgüterriesen soll der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Personalauswahl am Firmensitz in London binnen kürzester Zeit dazu geführt haben, dass nicht mehr Monate, sondern nur noch Wochen vergehen, bis eine offene Stelle besetzt ist. Insgesamt soll Unilever allein im ersten Jahr seiner digitalen Umstellung mehr als eine Million Euro an Prozesskosten eingespart haben.

Für gewöhnlich fühlen Unternehmen aber mit deutlich simpleren Programmen in der Welt des Robo-Recruitings vor. Beliebte Anwendungen für die Digitalisierung des eigenen Bewerbungsprozesses sind Chatbots, also automatisierte Frage-Antwort-Maschinen, die potenziellen Bewerbern rund um die Uhr Auskünfte zur passenden Stelle geben können.

Ein weiterer Schritt in Richtung digitaler Auswahlprozess sind sogenannte Scoring-Dienste, die Bewerberunterlagen durchkämmen, mit Noten versehen – und dem menschlichen Recruiter jene Kandidaten vorlegen, die die Maschine für am vielversprechendsten hält.

KI kann außerdem dort nützlich sein, wo der Bewerbungsprozess für viele beginnt: bei der Stellenausschreibung. Das US-Start-up Textio analysiert zum Beispiel Sprachmuster von Jobanzeigen und will so voraussagen können, wie schnell eine offene Stelle besetzt wird. Auch ob eine Ausschreibung eher Männer oder Frauen anspricht, vermag die Software zu beurteilen.

Der britische Lebensmittelhändler Coop verzichtet seit Einführung der Software etwa auf Konzernjargon wie „Stakeholder“ in seinen Jobanzeigen – und zählt seither ein Drittel mehr Bewerber. Auch der Frauenanteil stieg um 15 Prozent. Deutsche Mittelständler in der Provinz müssen sich jedoch noch etwas gedulden: Derzeit ist der Dienst nur auf Englisch verfügbar.

2. Was bringt der Einsatz von KI Bewerbern und Unternehmen?

„Die neue Technologie sollte den Bewerbungsprozess in erster Linie für den Kandidaten angenehmer machen“, findet Volker Jacobs, der mit seiner Firma TI People auch Personalabteilungen großer Dax-Konzerne in KI-Fragen berät. Der Experte empfiehlt Unternehmen vor einer Einführung von KI im Personalwesen, zunächst „Bewerber-Kontaktpunkte“ zu identifizieren und zu überlegen, wie sich diese mithilfe von Software optimieren lassen.

„Das kann der mühsame Online-Bewerbungsprozess, aber auch der schlecht erreichbare Recruiter sein oder die ewig gleichen Eignungstests“, gibt Jacobs zu Bedenken. Wer diese Schwachstellen dank KI-Systemen ausmerze, könne Bewerbern einen Mehrwert stiften – und sich so in Zeiten von Fachkräftemangel von der Konkurrenz absetzen.

Die Talanx hat sich etwa ganz bewusst dazu entschieden, die Precire-Software vorerst nur auf den drei oberen Führungsebenen einzusetzen. „Die meisten externen Topmanager kommen aus einem bestehenden Anstellungsverhältnis zu uns“, erklärt Personalchef Belker. Sich da einen ganzen Tag für ein mehrstündiges Assessment-Center auszuklinken, sei für viele schwierig.

Terminabsprachen hätten den Auswahlprozess bei den Spitzenleuten deshalb oft in die Länge gezogen. „Mit der neuen Technologie haben wir und vor allem die Kandidaten nun viel schneller Klarheit“, so Belker. Statt vier Stunden Assessment-Center plus Anreise, brauche es nun nur noch ein Telefonat und 15 Minuten Zeit, um einen ersten Eindruck zu gewinnen.

3. Wie neutral sind Algorithmen?

Menschen tendieren unterbewusst dazu, jene Kandidaten einzustellen, die ihnen selbst ähnlich sind. Das zeigen Studien immer wieder. Algorithmen sollen hier mehr Objektivität in den Bewerbungsprozess bringen, so die Hoffnung, mit der viele Anbieter auch massiv für sich werben.

Tatsächlich verarbeitet der Computer in einem Gespräch mehrere Zehntausend Datenpunkte, während ein menschlicher Recruiter vielleicht 50 bis 100 Eindrücke und Merkmale im Bewerbungsprozess berücksichtigt. Ältere Befragungen zum Thema Robo-Recruiting deuten deshalb sogar darauf hin, dass sich vor allem Frauen lieber von einer Maschine bewerten lassen würden, weil sie auf ein faireres Urteil hoffen.

Allerdings hat diese Hoffnung einen Haken, und das liegt daran, wie Algorithmen funktionieren.

Was für den Menschen die Erfahrung ist, ist für einen Algorithmus der Datensatz. Nur anhand einer bestehenden Faktenlage kann die mathematische Funktion lernen und verstehen, was genau sie imitieren und verbessern soll. „Enthalten diese Daten jedoch bereits eine Diskriminierung von Menschen, wird der Algorithmus versuchen, diese zu reproduzieren“, erklärt Andreas Dewes vom Start-up 7Scientists.

Was der promovierte Physiker damit verdeutlicht, ist innerhalb der Programmiererszene ein altbekanntes Problem: Ein Algorithmus ist immer nur so fair wie der Datensatz, mit dem er gefüttert wird. Lernt die Formel also „von den Falschen“, kann die kühle Mathematik plötzlich genauso sexistisch, rassistisch und diskriminierend sein, wie ein Mensch.

Das muss man bei allen KI-Jubelarien im Hinterkopf behalten und die Datenbasis eines Algorithmus – auch als Recruiter – hinterfragen und einschätzen können. Eine möglichst große Datenbasis sorgt schon einmal dafür, dass statistische Ausreißer weniger ins Gewicht fallen.

Dennoch schaffen Computerprogramme binnen kürzester Zeit etwas, wofür Menschen oft Jahre oder Jahrzehnte brauchen. Sie können eigene Muster von Diskriminierungen erkennen – und gegensteuern. Dafür sind jedoch erneut entsprechende Daten nötig, die der Maschine sagen, was fair und was unfair ist, und die als Maßstab für die Zukunft gelten.

4. Was passiert mit den Bewerberdaten?

Das ist eine Frage, die man direkt an die Anbieter des Recruiting-Programms seiner Wahl weitergeben sollte. „Oft bleiben die Daten nicht auf den Servern der Unternehmen gespeichert, die das Tool nutzen, sondern auf den Servern des Anbieters“, erklärt der Berliner Rechtsanwalt und Datenschutzexperte Niko Härtig. Und die haben oft ihren Sitz in den USA.

Dort können sich Behörden, anders als in Deutschland, etwa auch ohne richterliche Anordnung auf den Servern heimischer Unternehmen einloggen.

In Europa ist die neue Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Kraft. Sie soll einerseits die verschiedenen Regelungen auf dem Kontinent vereinheitlichen und andererseits auch US-Konzerne, die in Europa ihr Geschäft machen, mit schärferen Dokumentationspflichten belegen.

Viele US-Anbieter – auch von KI-Software fürs Recruiting – haben jedoch frühzeitig auf die Gesetzesnovelle reagiert und beispielsweise Serverkapazitäten in Europa zugekauft, um die Daten hiesiger Kunden dort zu lagern.

Firmen, die schon jetzt KI-Software nutzen, haben in den vergangenen Tagen oder Wochen vermutlich eine neue Vereinbarung mit ihrem Anbieter schließen müssen oder sind über die neuen Datenschutzbestimmungen per Mail informiert worden. Wer erst noch plant, in KI-Software zu investieren, schließt ohnehin nur noch Verträge ab, die im Einklang mit der neuen DSGVO stehen sollten.

Unternehmen müssen jedoch auch selbst überlegen, wie sie mit den Bewerberdaten umgehen. Bei der Talanx werden die Kandidaten vor dem Auswahlprozess umfangreich über die Sprachanalyse informiert.

Die Sprachdatei des Bewerbers wird nach spätestens drei Monaten gelöscht, die Auswertung behält das Unternehmen länger – „um unsere Mitarbeiter bei Bedarf anhand der Ergebnisse weiterzuentwickeln und Trainingsmaßnahmen anzubieten, wenn diese gewünscht sind“, erklärt Personalchef Belker. Bei Absagen veranlasse die Talanx sofort die Löschung aller Daten beim Anbieter. Bewerbern steht es bei der Talanx frei, ob die eigene Qualifikation mithilfe von KI oder mit konventionellen Methoden ermittelt wird.

Internetrechtler Härting sieht solche freiwilligen Einwilligungen kritisch. Datenschutzbehörden könnten in solchen Fällen einwenden, dass die Freiwilligkeit nicht wirklich gegeben sei. Schließlich will kaum ein Bewerber im Auswahlprozess mit Sonderwünschen unangenehm auffallen.

Härting rät deshalb Unternehmen, sauber zu dokumentieren, warum der Einsatz von KI im Bewerbungsverfahren erforderlich ist. „Mit diesem Nachweis haben Sie bei behördlichen Rückfragen etwas in der Hand.“

5. Sind Personalabteilungen in zehn Jahren überflüssig?

Definitiv nein. Klar dürfte der reine Recruiting-Prozess mithilfe künstlicher Intelligenz schneller und damit kostengünstiger werden – vor allem langfristig. Ob diese Zeitersparnis aber direkt massenhafte Entlassungen von Personalern bedeutet, darf bezweifelt werden.

Wirtschaftsinformatiker Weitzel erwartet eher, „dass die Aufgaben des Recruiters sich grundlegend verändern und anspruchsvoller sowie teurer werden“. Statt drögen Verwalteraufgaben nachzugehen, müssten sich Personaler künftig vor allem den schwierigeren Seiten ihres Jobs widmen.

„Ich bin überzeugt, dass es in guten Unternehmen in zehn Jahren keine Trennung mehr zwischen Personalbeschaffung und Personalentwicklung geben wird.“ Das deckt sich auch mit dem Selbstbild der Branche, das Weitzel in seiner Studie abgefragt hat. Danach sehen nur vier Prozent ihren Job durch die Digitalisierung in Gefahr.