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Nur wenige Unternehmen setzen derzeit KI-Lösungen im Personalwesen ein. Eine Untersuchung der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) kommt in diesem Zusammenhang zu dem Ergebnis, dass 93 Prozent der befragten Unternehmen dem KI-Einsatz im HR-Bereich positiv gegenüberstehen. Allerdings haben nur drei Prozent der Umfrageteilnehmer derartige Anwendungen bereits implementiert. Dabei könnten entsprechende Technologien für verbesserte HR-Abläufe sorgen, da sich damit beispielsweise Basiskennzahlen zu Mitarbeitern schnell und einfach bereitstellen und auswerten lassen. Beispiele in Bereichen wie Recruiting oder Skill Management zeigen schon heute, wie KI- und Machine Learning (ML)-basierte Tools das Personalwesen unterstützen können.
Workflows automatisieren
Im HR-Bereich geht es hinsichtlich KI vor allem um die Automatisierung von Workflows und darum, Daten aus verschiedenen Quellen zueinander in Korrelation zu setzen. Ziel ist es z.B., regelmäßige Reportings zu Themen wie Gehaltsentwicklung und -prognosen zu erstellen, die sich nicht nur auf interne Daten stützen, sondern auch externe Quellen integrieren. Auf diese Weise lassen sich strategisch wichtige Erkenntnisse gewinnen, etwa zu der Frage, ob das Unternehmen branchengerechte Löhne zahlt, die auch aktuellen Benchmarks entsprechen. Dies ist für die Attraktivität des Betriebs als Arbeitgeber ein entscheidender Faktor. Mit Hilfe von KI lassen sich aber auch unternehmensintern Daten unterschiedlicher Abteilungen und Funktionen automatisiert konsolidieren und Schlüsse aus den Informationen ziehen. Verantwortliche können mit Hilfe entsprechender KI-basierter Reportings etwa überprüfen, ob die Löhne in einem profitablen Verhältnis zum Umsatz des Unternehmens stehen.
Auf dem Gebiet präskriptiver Datenanalysen kann KI auch bei der Erstellung verlässlicher Prognosen unterstützen. HR-Verantwortliche können so Auswertungen über alle Ebenen und Geschäftsbereiche hinweg fahren, um konkrete Rückschlüsse etwa für künftige Mitarbeiterbedarfe abzuleiten. Auch externe Daten wie demografische Analysen oder Wetterinformationen lassen sich diesbezüglich nutzen, um zu erwartende konjunkturelle oder jahreszeitbedingte Veränderungen im Vorfeld zu erkennen – beispielsweise saisonale Peak-Zeiten, in denen mehr Arbeitskräfte im Unternehmen benötigt werden. In den Bereichen Skill Management und Business Development wird es durch KI-basierte Anwendungen zudem möglich, Fähigkeiten von Mitarbeitern, die systemseitig bereits strukturiert erfasst sind, automatisiert mit den Anforderungen abzugleichen, die sich aus künftigen Projekten ergeben. Auf diese Weise können sich Personalverantwortliche schnell einen Überblick verschaffen, ob und wenn ja, wie viele Ressourcen in-house gegebenenfalls zur Verfügung stehen, um neue Aufgaben zu bewältigen. Ein weiteres Beispiel für IT-gestützte Personalprognosen sind Analysen zum Renteneintrittsalter. Auch hieraus lassen sich weitere Schlüsse für künftige Mitarbeiterbedarfe ziehen. Durch Auswertungen hinsichtlich der Frauenquote im Unternehmen und der Abbildung des entsprechenden Soll-Ist-Zustands gewinnen Personalverantwortliche zudem wichtige Erkenntnisse zur Steuerung von künftigen Recruiting-Prozessen.
Informationen abgleichen
Bei Bewerbungsabläufen ermöglichen KI-basierte Anwendungen beispielsweise den automatisierten Abgleich von Informationen im Lebenslauf und im Anschreiben mit den tatsächlich in der Stellenausschreibung geforderten Skills. Auf dieser Basis können HR-Verantwortliche dann eine erste Vorauswahl treffen. Hinzu kommen Chatbots, die immer mehr Verwaltungsvorgänge und Arbeitsprozesse in Unternehmen automatisieren. Dabei geht es in erster Linie darum, häufig wiederkehrende und stets gleich ablaufende Prozesse, die in Dialogform mit einer begrenzten Zahl von Frage- und Antwortmöglichkeiten auskommen, effizient mit Hilfe von sprachbasierten Benutzerschnittstellen zu erledigen. In der Phase der Erstinterviews lassen sich Chatbots beispielsweise einsetzen, um Basisinformationen abzufragen – etwa zu Kriterien, die die neu zu besetzende Stelle erfordert, wie Programmierkenntnisse, Fremdsprachen oder ein adäquater Studienabschluss. In der erwähnten DGFP-Studie befürworten 70 Prozent der Befragten einen derartigen Einsatz von KI bei Chatbots und in der Vorauswahl von Bewerbern.
