Robot Recruiting: Möglichkeiten & Grenzen von KI im Recruiting
Robot Recruiting: Das Wichtigste zum Thema KI im Recruiting in Kürze
Was versteht man unter Robot Recruiting?
Beim Robot Recruiting kommen bei der Personalrekrutierung Systeme zum Einsatz, die auf einer künstlichen Intelligenz aufbauen. Sie werden mit Daten trainiert und so programmiert, dass sie eigenständig Probleme lösen können, zum Beispiel, welcher Bewerber:innen voraussichtlich gut auf eine ausgeschriebene Stelle passt.
Welches sind die Vorteile von KI im Recruiting?
Künstliche Intelligenz kann die Personalauswahl deutlich beschleunigen, sorgt in der Theorie für eine diskriminierungsfreie Rekrutierung und beeinflusst auch die Zufriedenheit der Bewerber:innen positiv, die ein deutlich schnelleres Feedback auf ihre Bewerbung erhalten.
Wo sind die Grenzen beim Robot Recruiting?
Robot Recruiting hat nicht nur Vorteile zu bieten, es gibt auch einige Nachteile. So ist die Technologie zunehmend eine „Black Box“ für Außenstehende, Daten zum Trainieren der Roboter sind kaum vorhanden und Programmierer:innen können Vorurteile in das System „einbauen“. Außerdem gehen durch maschinell erzeugte Entscheidungen bei der Personalauswahl weiche Faktoren verloren, wie zum Beispiel das Bauchgefühl der Personaler:innen. Nicht zuletzt bestehen auch noch Vorbehalte gegenüber der Technologie – sowohl auf Unternehmens- als auch auf Bewerberseite.
Wo wird künstliche Intelligenz im Recruiting heute schon eingesetzt?
Künstliche Intelligenz kommt im Recruiting heute schon auf folgenden Feldern zum Einsatz: Beim Programmatic Job Advertising, beim Matching, beim Vorsortieren von Bewerbungen, bei Videointerviews und Persönlichkeitsanalysen sowie bei intelligenten Chatbots wie ChatGPT.
Wie kann ChatGPT im Recruiting eingesetzt werden?
ChatGPT kann in den folgenden Bereichen im Recruiting-Prozess eingesetzt werden:
- Erstkontakt und Kommunikation mit den Bewerber:innen als Chatbot.
- Vorselektion von Kandidat:innen durch die Analyse von Lebensläufen und Anschreiben.
- Automatisierung häufig gestellter Fragen (FAQs) wie Details zu Stellenbeschreibungen, Unternehmenskultur, Benefits und Bewerbungsprozess.
- Unterstützung bei der Erstellung von Stellenanzeigen.
Robot Recruiting: Was ist das?
Die Digitalisierung hat im Personalwesen längst Einzug gehalten. Viele Prozesse laufen bereits (teil)automatisiert ab. Doch wie sieht es mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Personalrekrutierung aus, auch unter dem Namen Robot Recruiting bekannt? Was ist Robot Recruiting überhaupt?
Unter Robot Recruiting versteht man die Verwendung künstlich intelligenter Systeme im Bereich der Personalbeschaffung. Menschliches Denken und Lernen wird auf Maschinen übertragen und ihnen so Intelligenz verliehen. Algorithmen werden mit Daten „gefüttert“ und so programmiert, dass sie selbständig Antworten finden und Probleme lösen. So unterstützen sie unter anderem Personalabteilungen beim Treffen objektiver Entscheidungen.
Generative KI und ChatGPT im Recruiting
Vielfach wird das „KI“-Label auch nur auf regelbasierte Systeme angewendet: Diese erreichen ihr Ziel durch Anwendung expliziter Regeln und lexikalischen Wissens, arbeiten also „stumpf“ Aufgaben ab. Echte KI hingegen passt sich dynamisch an ihre Aufgaben an, so dass nicht jeder einzelne Schritt von einem Menschen programmiert werden muss.
Insbesondere eine generative KI, die auf Basis der ihr zur Verfügung gestellten Daten, neue Inhalte generieren kann, wird aktuell in immer mehr Business-Kontexten eingesetzt: ChatGPT. Der Chatbot von Open AI nutzt maschinelles Lernen, um passende Antworten auf Anfragen (Prompts) zu erstellen. Im Recruiting kann er zum Beispiel beim Verfassen von Stellenanzeigen unterstützen. Erfahre hier mehr über ChatGPT im Recruiting mit Möglichkeiten und Tipps.
KI und die HR-Abteilung
Laut einer repräsentativen Umfrage unter 605 Unternehmen aller Branchen im Auftrag des Digitalverbands Bitkom 2023 halten zwei Drittel der Unternehmen KI für die wichtigste Zukunftstechnologie. Während 2022 erst 9 Prozent der Unternehmen KI nutzten, sind es 2023 bereits 15 Prozent. Drei Viertel (74 Prozent) der Befragten planen, 2024 und darüber hinaus in künstliche Intelligenz zu investieren. Besonders interessant für das Recruiting: Rund 26 Prozent der Unternehmen sehen das größte Potenzial von KI bei der Bearbeitung von Anfragen in der Personalabteilung.
Wie arbeitet ein selbstlernender Algorithmus?
Selbstlernende Algorithmen werden mit großen Datenmengen trainiert, in denen sie nach Mustern suchen. Die so erlernten Gesetzmäßigkeiten werden dann auf unbekannte Daten angewendet. Das Ziel ist es, auf dieser Grundlage belastbare Vorhersagen oder Aussagen zu treffen.
Beispiel: Wie wahrscheinlich ist es, dass ein:e Bewerber:in das Zeug hat, zu einer Führungskraft aufzusteigen? Um hier eine Prognose abzugeben, müsste das System zuvor unter anderem mit vergangenheitsbezogenen Leistungsdaten des eigenen Führungskräfteteams trainiert worden sein.
Ein selbstlernender Algorithmus im Recruiting arbeitet mit Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um den Rekrutierungsprozess zu verbessern. Er funktioniert wie folgt:
- Datensammlung: Der Algorithmus sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, wie Lebensläufen, Bewerbungsschreiben, sozialen Netzwerken, Unternehmensdatenbanken und möglicherweise auch aus Interaktionen während des Bewerbungsprozesses.
- Training: Der Algorithmus wird mit historischen Daten trainiert. Dazu gehören Informationen über erfolgreiche und nicht erfolgreiche Kandidat:innen, Stellenbeschreibungen und andere relevante Faktoren. Während des Trainings lernt der Algorithmus, Muster und Zusammenhänge in diesen Daten zu erkennen.
- Modellierung und Mustererkennung: Durch das Training erstellt der Algorithmus Modelle, die vorhersagen können, welche Kandidat:innen am besten für eine bestimmte Position geeignet sein könnten, basierend auf den erlernten Mustern.
- Anwendung und Vorhersage: Bei der Auswertung neuer Bewerbungen wendet der Algorithmus das erlernte Modell an, um die Eignung von Kandidat:innen zu bewerten. Er kann beispielsweise die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass ein:e Kandidat:in erfolgreich sein wird oder wie gut er oder sie zur Unternehmenskultur passt.
- Feedback und kontinuierliches Lernen: Der selbstlernende Algorithmus wird kontinuierlich mit neuen Daten gefüttert, einschließlich Feedback über die Leistung der eingestellten Kandidat:innen. Dies ermöglicht es dem Algorithmus, sich anzupassen und seine Vorhersagen im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Automatisierung von Aufgaben: Neben der Vorselektion von Kandidat:innen können selbstlernende Algorithmen auch für andere Teile des Recruiting-Prozesses eingesetzt werden, wie etwa die automatische Beantwortung von Bewerberfragen oder die Planung von Interviews.
Das Problem maschinell produzierter Prognosen: Der Algorithmus unterstellt neuen Daten dasselbe Verhalten wie den Daten, die er zum Lernen der Gesetzmäßigkeit erhalten hat. Wenn also die Trainingsdaten die Realität bereits schlecht abbilden, kann der Algorithmus auch nur „schlechte“ Ergebnisse produzieren.
Doch dank beschleunigter Digitalisierung werden jetzt genau jene Daten erzeugt, die zum Trainieren von Maschinen benötigt werden. Selbstlernende Algorithmen sind also ein hervorragendes Instrument, um aus Daten Wissen und Lösungen zu schaffen. Doch man muss sich auch stets ihrer Grenzen bewusst sein. Es ist wichtig zu betonen, dass diese Algorithmen die Entscheidungsfindung unterstützen und verbessern können, aber nicht das menschliche Urteilsvermögen ersetzen.
Lohnt sich künstliche Intelligenz im Recruiting? Vor- und Nachteile
Das Thema Robot Recruiting bietet Vorteile und Nachteile. Wir stellen Dir die Chancen und Grenzen von KI im Recruiting vor.
Vorteile von Robot Recruiting
Bevor Du Dir Gedanken machst, wo künstliche Intelligenz im Personalbereich sinnvoll zum Einsatz kommen soll, ist es ratsam, Dir die Vorteile genauer anzusehen:
Neutralität
Die größte Hoffnung beim Thema Robot Recruiting: Roboter verhalten sich bei der Auswertung von Bewerbungen neutral und sorgen so für mehr Diversity in den Unternehmen. Denn Roboter entscheiden nicht auf der Grundlage von Namen, Religion, Hautfarbe, Geschlecht oder sexueller Orientierung, sondern allein auf der Grundlage objektiver Daten. Doch oft ist dem in der Realität nicht so, da Maschinen von Menschen programmiert werden.
Zeitersparnis
Durch das Robot Recruiting wird zudem der zeitaufwändige Prozess der Personalsuche extrem abgekürzt und beschleunigt. Denn Roboter durchforsten in kürzester Zeit enorme Datenmengen und finden so weltweit versteckte Talente – gerade in Zeiten des Fachkräftemangels ist die Unterstützung durch KI im Recruiting daher äußerst wertvoll. Die freigewordenen Ressourcen investieren Personaler:innen zum Beispiel in die wirklich spannenden Bewerber:innen-Profile und Tätigkeiten wie Mitarbeiterbindung oder -entwicklung.
Zufriedenheit
Werden durch intelligente Matching-Verfahren nur die Bewerber:innen in die engere Wahl gezogen, die gut auf eine ausgeschriebene Stelle passen, spart das nicht nur Zeit, sondern steigert auch die Zufriedenheit der Bewerber:innen. Denn diesen werden frustrierende Erfahrungen im Vorstellungsgespräch oder im Onboarding für den neuen Job erspart. Die Candidate Experience wird zudem durch schnellere Rückmeldungen aufgrund automatisierter Vorauswahl optimiert.
Nachteile von KI im Recruiting
Trotz der überzeugenden Vorteile solltst Du Dir auch über folgende Herausforderungen und Grenzen von KI im Recruiting bewusst sein.
Bewerberauswahl als Black-Box
Die zunehmende Leistungsfähigkeit von KI-Systemen hat den Nachteil, dass sie zunehmend zu „Black Boxes“ werden – ihr Verhalten ist also immer weniger von außen nachvollziehbar. Selbst ProgrammiererInnen selbstlernender Systeme tun sich oftmals schwer, Outputs der von ihnen programmierten künstlichen Intelligenz zu erklären – ganz abgesehen von den Recruiter:innen, die von den Entscheidungen dieser Systeme betroffen sind. Personaler:innen sollten neue Technologien daher stets kritisch hinterfragen: Wie kam der Output zustande und auf der Grundlage welcher Daten? Nach welchen Kriterien laufen die Entscheidungsprozesse ab?
Aussortierung auch guter Bewerber
Gut geeignete BewerberInnen können durch Robot Recruiting aufgrund eines möglichen Programmierfehlers vorschnell im Bewerbungsprozess aussortiert werden, zum Beispiel, wenn der Lebenslauf von Bewerber:innen bestimmte formale Fehler enthält.
Instinkt als Erfolgskriterium geht verloren
Instinkt und Bauchgefühl als persönliche Erfolgskriterien bei der Personalauswahl spielen beim Robot Recruiting keine Rolle. Roboter sind noch nicht in der Lage, die emotionale Intelligenz von Menschen abzubilden.
Cultural Fit kommt zu kurz
Zwischenmenschlichkeit ist beim Einsatz von KI nicht vorhanden, wodurch Soft Skills und das Thema Cultural Fit im Bewerbungsprozess viel zu kurz kommen. In der Entscheidungsweise ist KI also sehr unflexibel. Es kann sein, dass immer die gleiche Art von Bewerber:innen eingestellt wird. Dadurch geht die Individualität des Teams verloren.
Komplexer Datenschutz
Viele KI-Lösungen passen vielfach nicht zu den Bestimmungen des europäischen Datenschutzgesetzes. Nur ein paar Beispiele: Ist die Einwilligung zu einem Videointerview im Bewerbungsprozess, in der ein:e Bewerber:in von einer Software beurteilt wird, wirklich freiwillig? Liegt in Unternehmen die Einwilligung für die Verwendung der Mitarbeiterdaten vor, um damit ein KI-System zu trainieren? Nach Artikel 22 der DSGVO ist es zudem nicht erlaubt, Bewerber:innen ausschließlich aufgrund der Entscheidung eines Algorithmus einzustellen oder abzulehnen. Die letzte Entscheidung obliegt zwingend menschlichen Personaler:innen.
Fehlende Datenbasis
Damit Robot Recruiting brauchbare Ergebnisse produziert, braucht es Millionen von Daten, aus denen die Maschinen „lernen“ können. Doch diese fehlen im Personalwesen häufig sowohl in qualitativer als auch quantitativer Hinsicht, um fortgeschrittene KI-basierte Ansätze im Recruiting umzusetzen. Leistungsdaten der eigenen Mitarbeiter:innen (zum Beispiel Informationen zu Merkmalen der Persönlichkeit oder Fluktuation) liegen in vielen Unternehmen gar nicht vor. Diese Informationen müssten erst systematisch erfasst und mit weiteren Daten angereichert werden.
Eingebaute Vorurteile
Algorithmen sind Computerprogramme, die von Menschen entwickelt werden. Ob diese nun tatsächlich objektivere Ergebnisse liefern als ein menschlicher Personaler:innen, hängt auch von denm Programmierer:innen des Robot Recruiters ab. Dieser kann können zum Beispiel bewusst seine ihre eigene diskriminierende Haltung in das System einbauen. Oder aber bei der Stichprobenauswahl wird unsauber gearbeitet, so dass die Daten verzerrt sind. KI kann daher nur so diskriminierungsfrei sein, wie die Daten, mit denen sie trainiert wird.
Beispiel: Lernt die künstliche Intelligenz beispielsweise aus den ihr als Input zur Verfügung gestellten Daten, dass Frauen weniger für den Einsatz in Führungsetagen geeignet sind als Männer, weil im aktuellen Datensatz insbesondere Männer in Führungspositionen vorkommen, dann führt die KI erneut zu Ungleichheiten. Denn für den Algorithmus ist die Eigenschaft „männlich“ aufgrund der Daten eine positive.
Umfrage: Vorbehalte von Personalverantwortlichen zum KI-Einsatz
Personalverantwortliche zeigen sich beim Einsatz von künstlicher Intelligenz laut einer aktuellen Randstad-ifo-Umfrage noch überwiegend zurückhaltend. Rund 86 Prozent der deutschen Personalverantwortlichen haben Bedenken gegenüber dem Einsatz von KI in ihrem Unternehmen. Als Grund werden fehlendes Know-how (62 Prozent), rechtliche Aspekte (48 Prozent) oder fehlendes Vertrauen in KI (34 Prozent) genannt. So verwundert es nicht, dass aktuell (Stand 2023) nur rund 5 Prozent der befragten Unternehmen KI in der Personalabteilung nutzen. Trotz aller Bedenken haben es jedoch weitere 25 Prozent geplant. Laut ifo-Forscherin Johanna Garnitz sehen die Personalverantwortlichen große Chancen für die KI in der Rekrutierung, dem Bewerbermanagement und in der Automatisierung von Personalprozessen.
Anwendungsbereiche von KI im Recruiting
Zwar fehlen in den meisten Unternehmen noch die Voraussetzungen, um fortgeschrittene künstliche Intelligenz zur Anwendung zu bringen, doch im Recruitingprozess kommen potenzielle Bewerber:innen heute an vielerlei Stellen schon mit einfacher KI in Berührung.
Programmatic Job Advertising
Das Problem ist bekannt: Unternehmen tun sich heutzutage enorm schwer, passende und qualifizierte Bewerber für eine Stelle zu finden und setzen daher auf Active Sourcing beziehungsweise Social Media Recruiting. Denn: Klassische Stellenanzeigen, die online in verschiedenen Jobbörsen publiziert werden, haben nur eine geringe Reichweite und finden nicht immer den Weg zur anvisierten Zielgruppe. Beim Programmatic Job Advertising hingegen liefert eine Technologie die Stellenangebote online genau dort aus, wo sich die gesuchten Kandidaten befinden. Und das zu dem Zeitpunkt, an dem der Kandidat voraussichtlich Interesse an dem Thema der Anzeige hat.
Auf Seiten wie Xing oder LinkedIn spürt die Software interessante Kandidat:innen auf, die sich nicht auf eine Stellenanzeige beworben haben, und spricht diese an. Das Tool lernt dabei selbständig dazu und optimiert den Medieneinsatz. So ist eine effektive und effiziente Personalsuche möglich. Die Personaler:innen definieren vorab nur die Kriterien, nach denen sie suchen. Das Prinzip für Programmatic Job Advertising stammt übrigens aus dem Bereich der Onlinewerbung.
Matching von Bewerber:innen und Unternehmen
Eine weitere Anwendung von Robot Recruiting ist beim Abgleich von Stellenangebot und Profil der Bewerber:innen festzustellen. Intelligente Matching-Tools bringen hier beispielsweise ein Bewerberprofil mit passenden Stellenangeboten von Unternehmen in Übereinstimmung, um den Perfect Fit zu erzeugen. Die Bewerber:innen stellen ihre Profile ins Internet und geben an, dass sie Interesse an Angeboten haben, die zu ihrem Profil passen. Der oder die Recruiter:in wird erst dann aktiv, wenn eine so erzeugte Bewerbung bei ihm:ihr eingegangen ist. Je mehr Daten die Software mit steigender Nutzung zur Verfügung hat, desto besser wird das Matching-Ergebnis.
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Vorsortieren von Bewerbungen
Durch künstliche Intelligenz besteht im Bewerberprozess schließlich die Möglichkeit, einem Algorithmus die Auswertung von Bewerberprofilen zu übertragen. Wo früher Personaler:innen jede einzelne Bewerbermappe von Hand durchgingen, sortieren heute immer mehr Unternehmen Bewerbungen dank künstlicher Intelligenz anhand ihrer Passfähigkeit auf die ausgeschriebene Stelle vor. Der Algorithmus kann die Fähigkeiten und Lebensläufe beurteilen sowie im weiter fortgeschrittenen Prozess sogar Eingangsinterviews führen und Assessments auswerten.
Außerdem setzen immer mehr Unternehmen auch auf Applicant Tracking Systems (ATS), die Bewerbungen auf bestimmte Schlüsselbegriffe und Inhalte scannen, die wichtig für die Stelle sind. Bei fehlender Übereinstimmung wandert die Bewerbung umgehend in den virtuellen Papierkorb. Dabei werden nicht mehr nur bestimmte Schlüsselwörter verglichen, sondern auch unspezifische Datenstrukturen und beliebige Inhalte.
Persönlichkeitstests durch KI
Eine der umstrittensten Anwendungen im Personalmanagement, die bereits von manchen Unternehmen eingesetzt wird, ist die automatisierte Persönlichkeitsauswertung durch eine Sprachanalysesoftware. Das Prinzip: Ein Bewerber redet eine Viertelstunde lang und ein Roboter leitet aus Tonlage, Wortwahl, Stimme und weiterer Faktoren eine Beurteilung von beruflicher Eignung, Belastbarkeit und Persönlichkeit ab. Mit Hilfe von Videointerviews können auch Gestik und Mimik ausgewertet werden. Die Software des Start-up-Unternehmens HireVue soll beispielsweise 15.000 Merkmale berücksichtigen, um Top-Performer zu identifizieren.
Intelligente Chatbots
Bereits heute wird der Erstkontakt mit potenziellen neuen Mitarbeiter:innen teilweise schon dem Roboter überlassen. Chatbots, wie ChatGPT, sind wohl die bekannteste Anwendung des Robot-Recruitings. Es handelt sich um technische Dialogsysteme, die von einem Bot Developer entwickelt werden und als Messaging-Dienst auf Webseiten Bewerber:innen automatisiert auf Fragen zu ausgeschriebenen Stellen, zu Karrieremöglichkeiten oder allgemein zum Unternehmen antworten.
Es geht zum Beispiel um Fragen wie „Ist meine Bewerbung angekommen?“, „Gibt es flexible Arbeitszeiten?“ oder „Ist im Unternehmen Home Office möglich?“. Der größte Vorteil von Chatbots ist, dass sie 24 Stunden und 365 Tage im Jahr im Einsatz sind, um Fragen eine:r potenziellen Bewerber:in zu beantworten. Einige Programme entscheiden eigenständig, welche Bewerber:innen schon nach dem Erstkontakt mit dem Chatbot nicht weiter berücksichtigt werden. Zukünftig wird es normal sein, wenn ein:e Bewerber:in das Erstgespräch zur Vorauswahl für einen Job mit einer KI führt.
ChatGPT im Recruiting: Möglichkeiten und Tipps
Intelligente Chatbots mit generativer KI wie ChatGPT können derzeit am einfachsten und ohne große Hürden im Recruiting eingesetzt werden. Wir werfen einen Blick auf Anwendungsbeispiele und Prompts.
Anwendungsgebiete von ChatGPT im Recruiting
Die Integration von ChatGPT in den Recruiting-Prozess kann Personaler:innen auf verschiedene Weise helfen, ihre Effizienz zu steigern und bessere Ergebnisse zu erzielen. Zu den Anwendungsmöglichkeiten zählen:
- Erstkontakt und Kommunikation mit den Bewerber:innen: ChatGPT kann für den ersten Kontakt mit Bewerber:innen verwendet werden. Es kann Fragen beantworten, Informationen über das Unternehmen und die zu besetzende Stelle bereitstellen und damit die Kommunikation stärken.
- Vorselektion von Kandidat:innen: Durch die Analyse von Lebensläufen und Anschreiben kann ChatGPT dabei helfen, die Eignung von Kandidat:innen anhand vordefinierter Kriterien zu bewerten, was den Vorselektionsprozess beschleunigt.
- Automatisierung häufig gestellter Fragen (FAQ): ChatGPT kann als interaktiver FAQ-Bot eingesetzt werden, um typische Fragen von Bewerber:innen zu beantworten, wie Details zu Stellenbeschreibungen, zur Unternehmenskultur, zu den Vorteilen und zum Bewerbungsprozess.
- Unterstützung bei der Terminplanung: ChatGPT kann bei der Koordination und Planung von Vorstellungsgesprächen helfen, indem es Termine mit Kandidat:innen vereinbart und den Kalender des Recruiting-Teams verwaltet.
- Training und Unterstützung für Recruiter:innen: ChatGPT kann als Trainings- und Unterstützungstool für Recruiter dienen, indem es Best Practices im Recruiting, Interviewtechniken und Branchentrends bereitstellt.
- Verbesserung der Candidate Experience: Durch schnelle und genaue Antworten auf Anfragen von Kandidat:innen kann ChatGPT dazu beitragen, ein positives Bewerbererlebnis zu schaffen und das Employer Branding zu stärken.
- Unterstützung bei der Erstellung von Stellenanzeigen: ChatGPT kann dabei helfen, ansprechende und klare Stellenanzeigen zu formulieren, die gut auf die Zielgruppe abgestimmt sind.
- Analyse von Bewerbungsgesprächen: ChatGPT kann genutzt werden, um Bewerbungsgespräche zu analysieren und Feedback oder Verbesserungsvorschläge für zukünftige Gespräche zu geben.
- Internes Feedback und Mitarbeiterbefragungen: Im internen Kontext kann ChatGPT genutzt werden, um Feedback von Mitarbeiter:innen einzuholen und zu analysieren, was zur Verbesserung der Recruiting-Strategien beitragen kann.
Datenschutz und menschlicher Faktor
Es ist wichtig, dass Du beim Einsatz von ChatGPT im Recruiting die Datenschutzrichtlinien und rechtlichen Rahmenbedingungen beachtest, insbesondere im Hinblick auf die Verarbeitung von personenbezogenen Daten von Bewerber:innen. Außerdem darf der menschliche Faktor im Recruiting-Prozess nicht unterschätzt werden. ChatGPT kann den persönlichen Kontakt und das menschliche Urteilsvermögen unterstützen, aber nicht ersetzen.
Die passenden Prompts finden
Ob Fragen für das Vorstellungsgespräch oder passende Aufhänger für eine Stellenanzeige – in vielen Bereichen des Recruitings kannst Du ChatGPT um Hilfe bitten. Dabei kommt es auf die richtige Fragestellung (Prompts) an. Die Fragen sollten so präzise wie möglich formuliert sein.
Guter Prompt: Beispiel
Ein gutes Beispiel für einen effektiven Prompt im Kontext von Vorstellungsgesprächen könnte sein: "Kannst du eine Liste von spezifischen und aufschlussreichen Fragen vorschlagen, die ich einem:einer Kandidat:in für eine Junior Softwareentwickler-Position stellen kann? Die Fragen sollten darauf abzielen, technische Fähigkeiten, Problemlösungskompetenzen und Teamfähigkeit zu bewerten."
Dieser Prompt ist effektiv, weil er:
- Ein klares Ziel definiert (spezifische Fragen für eine bestimmte Position).
- Den Kontext berücksichtigt (Junior Softwareentwickler-Position).
- Nach spezifischen Fähigkeiten fragt (technische Fähigkeiten, Problemlösung, Teamarbeit).
Schlechter Prompt: Beispiel
Ein Beispiel für einen schlechten, zu allgemeinen Prompt wäre: "Welche Fragen soll ich in einem Vorstellungsgespräch stellen?"
Dieser Prompt ist nicht effektiv, da er:
- Zu vage und allgemein ist, ohne spezifische Details zur Position oder den gewünschten Fähigkeiten
- Keinen Kontext bietet, was es schwierig macht, relevante und zielgerichtete Fragen vorzuschlagen.
- Dem Algorithmus keine Richtung vorgibt, um eine nuancierte und spezifische Antwort zu generieren.
Die Qualität des Prompts spielt eine entscheidende Rolle dabei, wie nützlich und relevant die Antwort von ChatGPT sein wird. Ein gut formulierter Prompt liefert präzise und wertvolle Informationen, während ein zu allgemein formulierter Prompt zu einer breiten und weniger nützlichen Antwort führen kann.
Im Interview: Philipp Riedel, CEO
bei AVANTGARDE Experts
Philipp Riedel führt AVANTGARDE Experts seit 2018 erfolgreich als CEO. Dank seiner klaren Vision hat er maßgeblich die Unternehmensentwicklung vom Recruiting für Eventfachkräfte hin zum Category Leader in der Besetzung moderner Jobrollen im Mobility & Tech Sektor geprägt.
Personalwesen muss Basis für Einsatz von Robot Recruiting und künstlicher Intelligenz schaffen
Philipp Riedel: Nur ein geringer Anteil von Unternehmen setzt KI bereits für Aufgaben bei der Personalbeschaffung ein. Denn der Einsatz von Robot Recruiting setzt voraus, dass Personaler:innen das Wissen und Verständnis für diese neue Technologie mitbringen. Außerdem müssen sich Personalabteilungen bewusst werden, welche Daten für die im Job gewünschte Leistung tatsächlich relevant sind und in welcher Verknüpfung. Und sie müssen diese „hard facts“ in einem nächsten Schritt dann bei ihren eigenen Mitarbeiter:innen erfassen und in maschinenlesbare Modelle überführen. Automatisierte Verfahren können die Kompetenzen und Erfahrung eines:einer guten Recruiter:in allerdings nicht ersetzen, nur ergänzen.
Entscheidend ist, die Vorzüge von Mensch und Maschine zu kombinieren. KI im Recruiting schafft die Voraussetzungen für valide Entscheidungen auf der Grundlage strukturierter Informationen – die Entscheidung aber trifft noch der Personaler:innen und Bewerber:innen selbst. Die Auswahl der richtigen Mitarbeiter:innen gänzlich in die Hände künstlicher Intelligenz zu legen, ist aktuell noch Zukunftsmusik.
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