Corporate Digital Responsibility: Neue Verantwortung im HR bei KI

Künstliche Intelligenz im HR

Nutzen und Grenzen von KI-Tools im Personalmanagement

Praxis-Seminar, 1 Tag, ZWB, Zürich

Nächster Termin: 03. Juli 2024

Ausgewählte Anwendungsszenarien im HR sind z. B. «Robo-Recruiting» in der Personalbeschaffung, intelligente Personaleinsatzplanung, KI-basierte Leistungsbewertung und Feedbacksysteme für das Performance Management sowie Learning Analytics in der Personalentwicklung. Sie werden nachfolgend näher beschrieben.

Robo-Recruiting beschreibt datenbasierte Lösungen zur aktiven Beschaffung von Mitarbeitenden, zum Matching und zur Auswahl von Arbeitskräften. Insbesondere im Zuge des Fachkräftemangels kann ein smartes Suchsystem eine grosse Unterstützung sein, um spezialisiertes Personal ausfindig zu machen. Dazu können sogenannte Recommender dem Arbeitgeber passende Kandidatenprofile vorschlagen. Erste Kandidatenbefragungen finden virtuell über intelligente Chatbots statt. Smarte Auswahlsysteme können Vorhersagen über die Eignung eines Kandidaten anhand von bspw. automatisierter Auswertung von Lebensläufen, webbasierten Persönlichkeits- oder Kreativitätstests, Selektion mittels Sprachproben oder Videointerviews treffen.

Intelligente Personaleinsatzpläne sollen künftig die Personaleinsatzplanung übernehmen. Im Fall des Contingent Workforce Management im produzierenden Gewerbe kann KI die klassischen Vollzeitarbeitnehmer und Teilzeitbeschäftigte, aber auch Berater, Freelancer oder Leiharbeitnehmer optimal einplanen. Es lassen sich vielfältige und sich wandelnde Parameter (persönliche, rechtliche etc.) berücksichtigen und die Flexibilität unterstützen. Im Software-Bereich bietet KI zusätzlich skillbasierte Personaleinsatzplanung: Arbeitskräfte, welche in mehreren Projekten involviert sind, werden nach ihren Fähigkeiten in den Projekten eingeplant. Die Vorteile intelligenter Personaleinsatzplanung liegen im Aufzeigen von Opportunitäten und neuen Lösungswegen des aktuellen und zukunftsbezogenen Einsatzes der Arbeitskräfte.

Im Performance Management geht es um die Steuerung der Leistung des Mitarbeitenden und ihrer Bewertung. Erstrebt wird zum einen Leistungsverbesserung. In einer ausgeprägten Feedbackkultur, in der die Feedbackfrequenzen steigen, können Teamkollegen durch das sogenannte Peer-to-Peer-Feedback die Rückmeldung zur Leistung des Einzelnen ergänzen. Eine Echtzeitbewertung ist ein Tool, das unmittelbare Feedbacks bieten und herkömmliche Rückmeldungen in einzelnen Punkten ergänzen kann. Es kann die Teamkommunikation verbessern und als Frühwarnsystem dienen. Vor allem in Unternehmen und Funktionen, in denen der persönliche Austausch nicht stetig möglich ist, findet digitales Feedback statt.

Ein weiterer Anwendungsbereich ist Learning Analytics. Learning Analytics kann im Rahmen der Personalentwicklung zum Einsatz kommen und soll den Nutzen angebotener Weiterbildungen im Unternehmen erfassen. Je nach System wird z. B. Auskunft über den Lernprozess einer Person gegeben. Diese Inhalte werden dort, wo dies sinnvoll und möglich ist, in Echtzeit den Lernenden sowie den Lehrenden zurückgemeldet, damit die Lerninhalte und die Abläufe kontinuierlich verbessert werden können. Learning Analytics kann eine Übersicht über den Wissens- und Entwicklungsstand der Belegschaft bieten. Ferner können Verbesserung, Steuerung und die Optimierung der Lernprozesse nach einem festgelegten Budget ausgerichtet werden. Schlussendlich können intelligente Tools zur Optimierung von Weiterbildungsmassnahmen und -prozessen genutzt werden.