2025 beschäftigen den Arbeitsmarkt zwei Themen besonders: KI und der Fachkräftemangel. Im Recruiting treffen diese beiden Aspekte aufeinander. Immer mehr Unternehmen setzen auf KI-Tools und automatisierte Auswahlverfahren, um geeignete Bewerber:innen zu identifizieren. Dies minimiert zwar den Aufwand und steigert die Effizienz, bringt gleichzeitig aber auch Risiken mit sich.
Algorithmen im Recruiting: Wie die Tools funktionieren
Alle KI-basierten Tools zur Personalgewinnung haben ein gemeinsames Ziel: Recruiter bei der Identifikation passender Arbeitskräfte zu unterstützen. Dennoch gibt es Unterschiede in der Funktionsweise der Empfehlungssysteme:
- APS (Applicant Processing System): Diese Software sammelt, filtert und organisiert Bewerbungen. Sie automatisiert administrative Aufgaben und erhöht dadurch die Effizienz.
- PPA (Past-Performance-Analysis): Dieses System analysiert historische Daten, um Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise, welche Bewerber:innen aufgrund früherer Erfolge gut zur Unternehmenskultur passen könnten.
Für Stellensuchende auf der anderen Seite existieren Empfehlungssysteme, die es ihnen erleichtern, eine geeignete Stelle zu finden:
- Recommender-Systeme: Diese Systeme schlagen Stellensuchenden passende Jobs vor, basierend auf ihren Präferenzen oder bestimmten Mustern.
- Item-Based Collaborative Filtering (algorithmisch): Dieses Tool basiert nicht auf Inhalt, sondern auf dem Verhalten der Nutzer:innen. Interessiert sich Person A für ähnliche Stellen wie Person B, erhält A künftig Vorschläge, die B zuvor angesehen hat.
Diskriminierung im Recruiting: KI löst das Problem nicht
Diskriminierung im Recruiting ist kein neues Phänomen, denn Vorurteile an sich sind menschlich. Sie dienen dazu, Denkarbeit zu erleichtern und anhand von Vorwissen und Kategorisierungen schneller Entscheidungen zu treffen. Das Problem: Nicht selten führen solche Vorurteile zu falschen Einschätzungen einer Person, da individuelle Gegebenheiten unbeachtet bleiben. Die Folge ist eine (unbewusste) Benachteiligung gewisser Menschen.
Da es sich bei Vorurteilen um eine menschliche Eigenschaft handelt, könnte man meinen, KI-Tools im Recruiting sind der Schlüssel zu einer diskriminierungsfreien Personalgewinnung. Doch so einfach ist es nicht:
- Algorithmen basieren auf realen Daten und spiegeln daher gesellschaftliche Gegebenheiten wider. Sind in einem Unternehmen beispielsweise bereits überdurchschnittlich viele Männer angestellt, dann wird der Algorithmus tendenziell männliche Bewerber vorschlagen. Solche Systeme sind also weder neutral noch objektiv, sondern reproduzieren bestehende Verzerrungen.
- Der Output eines Tools ist nur so gut – oder in diesem Fall diskriminierungsfrei – wie die Daten, mit denen das Tool gespeist wird.
- Auch die mangelnde Transparenz im Recruiting mit Algorithmen stellt ein Problem dar: Aufgrund welcher Kriterien sich das Tool für eine Kandidatin oder einen Kandidaten entschieden hat, bleibt oftmals ungeklärt.
Effizient rekrutieren, ohne Fairness zu verlieren
KI ist im Arbeitsmarkt allgegenwärtig. Auch im Recruiting ist sie nicht mehr wegzudenken. Es ist wichtig, die zur Verfügung stehenden Tools so zu nutzen, dass sie sowohl für Bewerber:innen als auch für Unternehmen Vorteile schaffen. Folgende Empfehlungen können dabei helfen:
- Datenlage prüfen: Klären Sie vor der Einführung eines Recruiting-Tools, mit welchen Daten das System trainiert wurde und inwiefern diese Diskriminierung möglichst minimieren.
- Ethische Richtlinien festlegen: Legen Sie verbindlich fest, wann und wie KI im Recruiting eingesetzt werden darf.
- Menschliche Kontrolle bewahren: Solche Tools können im Recruiting eine Unterstützung sein, sie ersetzen Menschen aber nicht. Algorithmen sind Hilfsmittel und keine Ersatzlösung.
- Mitarbeitende sensibilisieren: Fördern Sie Weiterbildungen rund um Diversität, Ethik und Diskriminierung. Reflektieren Sie bei jedem Vorschlag des Tools: Wie vielfältig sind die empfohlenen Kandidat:innen?
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