#433 Recruiting und Künstliche Intelligenz (KI)

Recruiting und Künstliche Intelligenz (KI)

Artikel geschrieben von Niels Brabandt

Recruiting steht unter Druck.

Es ist offensichtlich, dass Künstliche Intelligenz für Steigerungen in der Effizienz und Effektivität sorgen kann. Die Frage allerdings ist, wie dies realisiert werden soll. Aktuelle Studien der Wharton Business School und der University of Pennsylvania zeigen, dass die Mehrheit der Investitionen in KI bzw. AI hinter, zum Teil sogar deutlich hinter den Erwartungen zurück bleiben. Insbesondere im Recruiting erhofft man sich daher schnelle, greifbare und klar umsetzbare Handlungsoptionen. Wie können diese aussehen? Welche Grenzen existieren und wie können Sie Ihre Organisation hier optimal aufstellen?

Recruiting

Der Druck auf das Recruiting wächst stetig. Ob mehr oder weniger Bewerbungen vorliegen, mehr Ressourcen werden selten oder nie zur Verfügung gestellt. Oftmals findet ein Erwartungsmanagement nicht oder nur in sehr begrenztem Maße statt. Schnell entsteht die Erwartung, dass das beste Ergebnis mit geringem und nicht angepassten Budget innerhalb sehr kurzer Zeit erreicht werden muss. Hier kann Künstliche Intelligenz (KI) bzw. Artificial Intelligence (AI) sicherlich helfen, sofern die Rahmenbedingungen vorab ordentlich geklärt wurden.

Das Für und Wider

Es gibt klare Gründe, die für KI sprechen. Eine KI kann gerade klar definierbare Faktoren schneller prüfen, als Menschen die jemals werden vornehmen können. Die Zeitersparnis führt zu einer Kostenersparnis.  Wenn die Datengrundlage und das Modell sowie der Aufbau der KI hervorragend gestaltet wurde, und nur dann, kann eine KI mehr Objektivität walten lassen, als ein Mensch. Besonders Personen, welche nie professionell auf die sogenannten Unconscious Biases, die unbewussten Be- und Verurteilungen, trainiert wurden, sind besonders ungeeignet, um im Recruiting Entscheidungen zu treffen. Zudem ist eine KI deutlich schneller skalierbar, als es Personal jemals sein wird. Passgenaue Bewerbende zu finden erscheint somit leichter und wird mit Unterstützung von KI-gestützten Chatbots sehr gut unterstützt.

Es gibt jedoch auch eine andere Seite der KI. Wenn die Datengrundlage oder das Modell weder gut aufgebaut noch bekannt sind, so kann eine Diskriminierung in noch deutlich stärkerem Maße vorgenommen werden, als dies ohnehin schon regelmäßig der Fall ist. Intransparenz der KI kann zum Rechtsrisiko werden. Eine Abhängigkeit zur KI kann bei deren Ausfall zudem zum Stillstand oder sogar zur Handlungsunfähigkeit führen. Zudem werden im Recruiting Bewerbende oft im Kontext der Persönlichkeiten gewonnen. Dies gilt besonders bei hart umkämpften Positionen. Eine KI kann diesen Faktor nur begrenzt oder gar nicht abbilden. Zudem ist die Erstinvestition in eine KI sowie die zwingend erforderlichen Schulungen hierzu oftmals mit erheblichen Kosten und Aufwänden verbunden.

Regulatorik und Compliance spielen ebenso eine Rolle. Die Sammelklage gegen Workday wegen einer im Raum stehenden Diskriminierung erschütterte die Welt von KI auf globaler Ebene. Es gilt somit weiterhin sorgsam abzuwägen, welchen Weg Sie hier einschlagen möchten.

Mehr Details zu diesen Aspekten finden Sie im dieswöchigen Podcast bzw. Videocast; Links siehe unten.

Umsetzung

Wenn Sie sich nun fragen, woran Sie erkennen können, ob Ihr Recruiting eher mehr oder eher weniger Aufwand zu planen hat, so sind gewisse Faktoren anfangs zu untersuchen. Wenn Sie ein hohes Volumen an Bewerbungen handhaben müssen, so ist anzunehmen, dass Sie zahlreiche Standardfaktoren prüfen müssen. Dies ist über eine KI sehr gut möglich und wird schnell sowie zielgerichtet erledigt. Generell gilt, dass, je höher der Grad der Standardisierung im Recruiting definiert werden kann, desto schneller kann eine KI für Sie hilfreich sein.

Final jedoch trifft die Entscheidung immer ein Mensch. Regulatorik und Compliance verlangen dies oftmals, zum Teil sehr klar geregelt und vorgeschrieben, ebenso. Bisher ist kein Urteil bekannt, in welchem eine Organisation wegen eines Fehler der KI aus der Haftung genommen wurde. Der Ausgang der Sammelklage gegen Workday ist noch unklar. Denken Sie zudem immer daran, dass bei vergleichbaren Angeboten, der menschliche Faktor oft den Ausschlag gibt, ob eine Person sich für oder gegen ein Angebot entscheidet. Somit ist KI bzw. AI für Sie sicherlich hilfreich und sinnvoll. Jene ersetzt jedoch nicht den menschlichen Faktor, welcher immer noch der wichtigste Aspekt in Hinblick auf Talentgewinnung, -entwicklung und -erhaltung in der Organisation ist.

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Mehr zum Thema im dieswöchigen Videocast und Podcast: Videocast / Apple Podcasts / Spotify

Das Transkript zum Podcast und Videocast finden Sie unter diesem Artikel.

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Niels Brabandt ist Experte für Nachhaltige Führung mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in Praxis und Wissenschaft.

Niels Brabandt: Professional Training, Speaking, Coaching, Consulting, Mentoring, Project & Interim Management. Event Host, MC, Moderator.

Podcast Transkript

Niels Brabandt

Recruiting und Künstliche Intelligenz. Vielleicht kennt das jemand, dass Leute Ja, es wäre doch toll, wenn jetzt so die Bewerbungen reinkommen, dann guckt eine KI drüber und dann kann die KI schon mal eine Vorselektion machen oder schauen, ob gewisse Dinge erfüllt sind oder zum Beispiel schauen ist die Person geeignet? Oder einige sagen auch, die KI schaut drüber und trifft die Entscheidung am Ende.

Und die Frage Ist das sinnvoll? Die Frage Ist das möglich? Und die Frage ist vor allen Dingen ist es auch legal? Denn auch da tut sich derzeit eine ganze Menge. Wenn jetzt Menschen sagen ich habe doch gehört diese Studien.

Ja, genau diese Studien. Wir haben jetzt die ersten Studien, dass bei gewissen Generationen, gerade bei jungen Leuten, das kritische Denken massiv abgenommen hat, weil die plötzlich KI als ultimative Lösung sehen.

Also es sagt halt nicht mehr die Recherche am Ende. Ich habe hier 15 verschiedene Quellen, habe mir ein Bild daraus gemacht, sondern hey, die KI sagt X und dann wird X ja wohl stimmen und jetzt müssen wir schauen, Was heißt das eigentlich im Recruiting? Unser Thema für diese Woche Recruiting und KI. Wenn wir uns anschauen, wo die Reise hingeht und einige werden Da ist doch jetzt gerade auch irgendwie rechtlich was unterwegs. Ja, da ist rechtlich was unterwegs und deswegen ist wichtig, werde hier heute auch ein Magazin zitieren. Das Ganze ist gedeckt vom Zitierrecht, das hier als Disclaimer. Wenn wir uns entsprechend Recruiting und KI anschauen, dann müssen wir natürlich kritisch an die Sache rangehen.

Erstmal natürlich, Recruiting steht heute massiv unter Druck. In der Zeit, wo Menschen Tendenziell haben wir nicht mehr Geld, tendenziell haben wir auch nicht mehr Zeit, sagen viele Menschen, mit KI kann man doch irgendwie das beste Ergebnis erzielen. Und dann sagen einige Nun ja, es gibt ja auch Fälle, wo eventuell KI oder Künstliche Intelligenz, Artificial Intelligence, AI nicht das beste Ergebnis erzielt hat. Man erinnere sich, wie zum Beispiel Amazon den eigenen Recruiting Algorithmus wieder offline genommen hat oder wie zum Beispiel der Chatbot Thai von Microsoft plötzlich rassistische Entgleisung gezeigt hat und auch offline genommen wurde. Das waren natürlich Firmen, die sehr weit vorne waren, die sagen wir machen eher den Fehler und rudern dann zurück, weil wir möchten halt Dinge mal real ausprobieren Und tendenziell werden die Fehler schneller entdeckt werden, wenn 40 Millionen Augenpaare drauf liegen, als wenn wir ein internes Entwicklungsteam haben. Ja, das kann man sagen. Das kann man so rangehen.

Die Frage Ist das sinnvoll? Gerade auch im Recruiting? Denn meistens ist es vor allen Dingen von einem getrieben. Meistens sagen Mensch, wenn wir jetzt dieses KI haben, dann kann man doch, wie soll man das sagen? Dann kann man das Ganze doch für einen schmalen Taler irgendwie machen. Oder wie wäre es, wenn wir ein bisschen weniger Geld ausgeben? Wäre das nicht eine Option?

Wäre das nicht irgendwie ganz schick, jetzt weniger auszugeben? Und deswegen ganz oft wird es eben getrieben vom Best Budget. Und erstmal wichtig hier vorab, es spricht nichts dagegen, wenn Menschen Wir gucken uns eine gewisse Methodik an und schauen, ob wir damit betriebswirtschaftlich bessere Ergebnisse erzielen können. So funktioniert freie Wirtschaft seit jeher. Das weitere Streben nach Effizienz und Effektivität gehört mit dazu. Und die meisten Menschen, die in der HR arbeiten, sagen es ist jetzt schon so, dass neben allem, was wir machen, oft noch eine Bewerbungsschwemme on top kommt. Es ist nicht so, dass jetzt gesagt oh, Sie haben mehr Bewerbung, dann geben wir Ihnen mehr Zeit, dann nehmen wir Ihnen andere Aufgaben ab.

Dann ist es so, dass sie einfach jetzt hier noch mal ein paar Stunden extra kriegen, damit es entspannter wird. Die meisten sagen es läuft halt so, dass gesagt wird, Sie haben mehr Bewerbung, dann müssen Sie mal einen Schlag reinhauen, Überstunden möglichst bitte nicht aufbauen. Das war nicht so die Idee. Deswegen also dieses Budget, dieser Budgetaspekt ist immer ein Teil davon, dass Leute auch sagen, wir möchten natürlich auch das Ganze in der optimalen Zeit erledigen. Und da müssen wir jetzt sehr, sehr offen sprechen über was sind die eigentlichen Vor und Nachteile? Natürlich kann man darüber vor wochenlang sprechen. Das heißt, hier geben wir erstmal einen Überblick, die Vor und Nachteile von KI im Recruiting.

Und natürlich gibt es ganz klar gewisse Dinge, wo wir Vorteile sehen können. Also fangen wir mal an. Das erste ist Zeit. Wenn ich Ihnen 100 Bewerbungen gebe und nehmen wir jetzt mal ein Beispiel. Sie suchen bei sich im Lager Menschen. Allerdings ist zwingend erforderlich, dass diese Menschen einen Staplerschein haben, dass die also Gabelstapler, Flurfahr, Niederflurförderfahrzeuge, dass die dort entsprechend zertifiziert sind, die Ausbildung haben in verschiedensten Ländern gibt es dort verschiedenste Zertifizierungen. In so gut wie keinem Land, wo Arbeitssicherheit eine Rolle spielt, können Sie heute Maschinen bedienen, wo einfach gesagt Ja, Sie können das doch, oder?

Da vertrauen wir Ihnen mal. Wenn das die Maxime ist, haben Sie meistens sehr hohe Unfallzahlen in den Ländern. Und wenn Sie jetzt mensch, hier sind 100 Bewerbungen und wir möchten halt wissen, welche davon haben überhaupt einen Staplerschein, dann kann das eine KI schlichtweg schneller. Und in der Sekunde, wo die KI schneller kann, dann kann sie es auch günstiger. Das heißt, Zeit und Kosten sind immer erstmal günstiger und vor allen Dingen die Objektivität ist auch günstiger. Also die Objektivität, die Objectivity ist dabei ein entscheidender Fall. Die Objektivität spielt immer eine Rolle.

Wenn Sie jetzt, und das ist nun mal so, einen ordentlichen Datenbestand haben, der sauber ist, der diskriminierungsfrei oder so gut wie möglich man das irgendwie herstellen kann, diskriminierungsfrei ist, dann werden Sie bei der Objektivität immer einen Vorteil haben. Das haben andere dann wiederum nicht. Und deswegen ist der entscheidende Punkt, dass Sie jetzt mal schauen müssen, ist der Datenbestand sauber oder haben wir irgendwas gekauft, wo man nicht genau weiß, was der Datenbestand ist. Denn Diskriminierung aus der Vergangenheit, was im Datenbestand drin ist, setzt das Ganze nur fort und verschärft es. Klar ist aber auch, es ist skalierbar.

Ich gebe Ihnen mal ein Beispiel. Wenn Sie jetzt sagen, ich kann in einer Stunde 100 Bewerbungen bearbeiten, also abgesehen davon, dass es wahrscheinlich niemand kann, aber nehmen wir es mal an, wenn 100 Bewerbungen kommen und Sie schaffen es in einer Stunde prima. Aber eine KI ist eben skalierbar. Denn wenn Sie jetzt sagen, Sie stellen mehr Rechenpower zur Verfügung, dann können sie eben auch 200 pro Stunde oder 400 oder 1000 pro Stunde. So schnell können Sie nicht Personal aufbauen, was sich mit der Sache auskennt. Das heißt, die Skalierbarkeit von KI ist gegeben und ein Matching, also passt die Person genau darauf, ist eben mit einer KI auch in solchen Dingen einfach besser. Also wenn Sie sagen, Hier haben wir 100 PDFs, 100 Bewerbungen, die hochgeladen wurden, die Sie manuell durchgehen, dann gibt es dafür ja keine Standardvorlage.

Sie können natürlich sagen, wir haben Bewerbungsportal, da wird es abgefragt und dann können wir aussortieren. Ja, nein, das ist schon mal ein Anfang. Aber gerade wenn es um komplexe Dinge geht, wo gesagt Schauen Sie doch mal, in der Bewerbung hat die Person im Bereich Brückenbau fünf Jahre Erfahrung und das ist halt völlig im Freitext irgendwo versteckt. Das kann eine KI schneller raussuchen als Sie. Und gerade wenn dann dazu noch gesagt wird, dass das Matching passt, wenn Menschen dann sagen, ich habe hier eine Frage, Sie kennen das ja, wenn Bewerbende Fragen haben, um zu gucken, passt das hier überhaupt? Muss ich mich überhaupt bewerben? Dann ist das schon so, dass Chatbots das schneller können.

Also wenn Leute zum Beispiel Gibt es Wochenenddienst, gibt es Nachtschichten, gibt es Nachtschichtzuschlag, Was sind die Zuschläge? Das sind ja die Top 100 Fragen, die Sie jedes Mal wieder genannt bekommen, die Sie tendenziell nicht in der Stellenanzeige wortwörtlich erwähnen. Sie schreiben nicht wortwörtlich rein, was ist denn der Nachtzuschlag in Euro? Weil die Firmen auch sich nicht in die Karten schauen lassen wollen. Und das können Chatbots schlichtweg besser beantworten. Sie spielen in die Chatbots die Daten sauber ein. Sie stellen das so ein, dass die KI nur Antworten gibt, wenn sie es wirklich weiß und nicht herum halluziniert.

Da können sie die sogenannte Temperatur runterstellen. Dann werden nur definitive Antworten gegeben. Dann können Chatbots auch auf Samstagabend um eine Antwort geben, wo eine bewerbende Person sich gerade auf ihrer Bewerbungsstelle, auf ihrer Stellenanzeige, auf ihrem Karriereportal entsprechend befindet. Das können sie personell nicht abbilden oder zumindest nicht sinnvoll von der Kostenseite personell abbilden. Das sind ganz klare Vorteile hiervon. Die Nachteile hingegen sind eben auch sehr klar. Es gibt natürlich den Bias, die unbewusste Be und Verurteilung.

Wenn Sie halt sagen, Sie nehmen Daten, die kaufen Sie extern und sie wissen nicht genau, was in den Daten drin ist, dann kann es sehr schnell sein, dass eben dieser Bias, diese unbewusste Be und Verurteilung, die sich übrigens in den meisten Fällen wunder, oh Wunder, wer hätte es gedacht, gegen Frauen und Minderheiten richtet, Wer hätte es gedacht? Also die Menschheit benachteiligt ganz gewisse Gruppen und wenn der Datenbestand nicht sauber ist, wird das Ganze einfach nur noch mit einem Turboschalter belegt, dann werden Menschen noch mehr diskriminiert. Bei der Intransparenz gibt es ein großes Problem, Insbesondere in der Europäischen Union müssen Sie am Ende begründen können, warum haben Sie hier Nein gesagt, Wenn jemand sagt, ich möchte die Begründung und sie hat die KI gesagt. Also warum kann ich Ihnen Weiß ich nicht. Also das ist schwierig. Das ist hier irgendwie bei uns im Prozess so, Das macht die KI, keine Ahnung, da können Sie schon mal dann die ganz große Schatulle aufmachen, weil das wird auf jeden Fall dann vor Gericht kassiert. Wichtig dabei ist entsprechend auch, dass natürlich, wenn Sie jetzt sagen, Sie gewinnen Menschen für sich, gerade wenn Sie jetzt sagen, Sie haben eine Tätigkeit, wo Sie vielleicht eine sehr attraktive Stelle bieten.

Die Persönlichkeit kann von der KI nicht abgebildet werden. Menschen sagen bis heute nicht boah, das war aber ein toller Chatbot, mit dem ich geschrieben habe. Die sagen vielleicht, das war als Info nützlich. Aber Menschen sagen ganz entscheidend oft, wenn die Ja, Mensch, ich hatte zwei, Nehmen wir mal ein Beispiel, Menschen sind tätig in der Entwicklung, wo viele Menschen sich heute die Jobs, gerade wenn sie gut sind, aussuchen können. Da sagen viele Mensch, ich habe mir drei Stellen angeschaut, alle haben ähnlich bezahlt, alle waren ähnlich aufgestellt von der Entfernung, alle haben mir gleich viel Remote Work, eigentlich waren alles gleich, nur ich habe halt hier mit einer Person im Recruiting und dann mit einer Führungskraft gerochen, Die haben mich einfach persönlich abgeholt, die haben mich verstanden, die haben meine Art der Denke verstanden und die sagen halt, wir bieten Ihnen was, was dazu passt. Diese Persönlichkeit kann KI nicht abbilden, zumindest noch nicht abbilden. Der nächste Punkt ist, wenn Sie Persönlichkeit haben Sie nicht, da brauchen Sie wieder den Menschen.

Das ist ein klarer Nachteil von KI. Und der nächste Punkt ist, wenn Sie sagen, Sie machen das alles über KI, dann hängen Sie davon auch erst mal ab. Wenn dann die KI plötzlich ausfällt, irgendwo geht eine Firma insolvent, eine Rechenkraft wird abgeschaltet, irgendwas nicht mehr verfügbar oder schlichtweg, es kommt eine Gesetzesänderung. Sie haben Ihr Recruiting in der ersten Stufe zu um 90 Prozent personell abgebaut, weil Sie dachten, das wäre eine schlaue Idee, plötzlich kommt eine Regulatorik, dann sitzen die da mit ihrer Weisheit und dann müssen sie plötzlich alles händisch bearbeiten. Mit den 1,5 Menschen, die eben noch als Stellen bei Ihnen dann da sind. Das heißt also, die Abhängigkeit ist sehr schnell da. Gleichzeitig wissen Menschen nicht genau, warum dann für und gegen jemanden entschieden wird.

Und das hat eine massive Gefahr im Hinblick auf rechtliche Auseinandersetzung. Entscheidend sind immer auch Kontext Kontextentscheidungen, wo Sie jetzt sagen, Mensch, es ist eine Person. Eigentlich auf dem Papier passt das alles, aber im Bewerbungsgespräch war die Person schon krass selbstdarstellerisch und einfach auch unverschämt fordernd in der Kommunikation. Sehr von oben herab so ein bisschen, wo man das Gefühl hatte, vielleicht waren Sie mal in einem großen Konzern, wo das üblich war bei uns, wir sind halt sehr informell, sehr familiär unterwegs, passt diese Art der Kommunikation gar nicht. Das rauszufinden über KI ist extrem schwierig, schwierig bis ausgeschlossen. Man kann mit Sicherheit manchen KIs dort per Training dann sagen, ganz gewisse Persönlichkeitseigenschaften abzuprüfen, aber dann wird es auch schnell schwierig. Ist das nachher verlässlich vom Datenbestand her und logischerweise die Kosten für eine KI.

Sie haben eine Erstinvestition, die nicht unerheblich ist, wenn Sie glauben, Sie können eine Recruiting Software für einen schmalen Taler einführen, da liegen Sie komplett falsch. Was aber über alledem schwebt, ist halt immer noch Regulatory und Compliance. Sie können natürlich jetzt sagen, Sie machen zum Beispiel mit einer KI eine Prüfung, ist unsere Stellenanzeige AGG konform? Da kann die mit sich bis zu einem gewissen Punkt helfen. Aber es gibt eben auch Fälle, wo es genau in die andere Richtung ging. Und das ist zum Beispiel derzeit eine Sammelklage, die gegen Workday anhängig ist. Hier haben wir das Wall Street Journal, die, die jetzt hier auf YouTube entsprechend dabei sind, die sehen die Anzeige jetzt gerade, den Artikel, den das Wall Street Journal dazu auch veröffentlicht hat.

Diese Klage ist eine Sammelklage gegen Workday, eines der bekanntesten Tools in diesem Bereich. Und diese Klage heißt jetzt und es ist richtig schlecht gelaufen für Workday bisher. Da ist ein IT Profi, der sagt halt, er wurde systematisch diskriminiert. Das leitet er davon ab, dass er sagt, egal wann und wie er sich beworben hat, über 100 Bewerbungen sind von ihm abgelehnt worden und teilweise tief nachts, am Wochenende und so weiter, wo er einfach Es kann kein Mensch sich das angeschaut haben, schon gar nicht so schnell wie die Absage kam. Und jetzt ist es so, dass eine Sammeltage zugelassen wurde. Das läuft also immer noch. Und die Sammelklage ist bisher so schlecht gelaufen, dass jetzt Alle Menschen über 40, die mit Workday entsprechend Beurteilung bekommen haben, dass sie nicht genommen wurden, angeschrieben werden müssen, um sich der Sammelklage anzuschließen.

Das ist natürlich für Sie als betreibende Organisation der absolute Horrorfall. Und deswegen möchte jetzt ein Mann entsprechend prüfen Ist das Sie sehen den Mann hier auch im Foto, Wenn Sie auf YouTube dabei sind, da sagt eine Person aufgrund von Behinderungsstatus und aufgrund von sozialer Herkunft, aufgrund von Rasse, aufgrund von Hautfarbe, in dem Fall wurde er diskriminiert. Und jetzt muss das Gericht Es ist bisher schwebend. Es gilt logischerweise die Unschuldsvermutung, ganz klar. Aber es ist so, dass das jetzt geprüft werden muss. Und wenn da rauskommt, dass wirklich was falsch war oder am Ende für einen sehr hohen Geldbetrag man sich außergerichtlich einigt, sorgt das nicht für mehr Vertrauen. Und wir haben natürlich in den USA einen Fokus, wo sehr schnell gesagt Erst mal probieren und gucken, wie es läuft.

Im Zweifelsfall können wir immer noch zurückgehen. Also Innovationsfokus hat viele Vorteile, aber eben nicht nur. Während in Europa der Regulatorik Fokus erstmal alles wegregulieren, dann gucken, was übrig bleibt, was ich für einen katastrophalen Fehler für Innovation halte. Aber natürlich darf strukturierte Diskriminierung nicht passieren, schon gar nicht technologieunterstützt und dann mit Turboschalter. Das wird also auf jeden Fall spannend.

Die Frage ist was heißt das für Sie? Wie implementieren Sie das in Ihrer Organisation? Das Erste ist, es gibt ganz gewisse Dinge, wo Sie relativ sicher sagen können, da kann KI Ihnen helfen. Das Erste ist hohes Volumen. Ich gebe Ihnen ein Beispiel. Wenn Sie jetzt zum Beispiel eine Airline sind, nehmen wir an eine Airline in Indien und Sie sagen gerade, wir haben zehn Stellen frei für Menschen in der Flugbegleitung. Da hat eine indische Airline selber offen.

Sobald Sie eine Stellenanzeige online schalten, bewerben sich Menschen binnen 48 Stunden. Wie wollen Sie Bewerbungen manuell durchgehen? Und wenn Sie dann so was sagen, guck, dass die Bewerbung englisch fehlerfrei ist, Guck, dass das Bewerbungsvideo hochgeladen wurde. Teste, ob das Bewerbungsvideo flüssiges Englisch hat. Teste, dass gewisse Worte drin vorkommen, die in der Aufgabenstellung explizit gefordert werden. Da können Sie sehr viel automatisiert bearbeiten. Oder eben auch, wenn Sie schlichtweg sagen, wenn sich eine Person bei uns bewirbt im Lager und hat halt keinen Staplerschein und erwähnt den nirgendwo in der Bewerbung, dann kann man automatisch absagen, weil es schlichtweg eine Voraussetzung ist.

Oder wenn Sie sagen, wir sind eine öffentliche Einrichtung, wir haben einfach öffentliche Aufträge, diese Stelle ist so entworfen und auch besoldet oder bezahlt oder mit einer Bezahlung versehen. Da ist ein Masterabschluss oder ein Diplomabschluss meinetwegen Pflicht, wenn das nicht erwähnt wird, automatische Absage. Das kann immens hilfreich sein. Und da kann eine KI Texte bei völlig auf Freitext entworfenen Bewerbungen extrem hilfreich sein und kann Ihnen sehr viel Arbeit abnehmen. Und das ist logischerweise auch dann nicht das Einzige. Wenn Sie jetzt sagen, Sie haben standardisierte Vorgehen, Sie haben gewisse Verfahren, wo Sie halt sagen, Wir haben Schritt 1, Schritt 2, Schritt 3 und wenn wir jetzt sagen, wir machen einen Einstellungstest und machen meinetwegen das Erste ist, Sie müssen halt gucken, dass Sie einen Staplerschein haben. In Schritt 2 müssen Sie einen gewissen Intelligenztest machen, Sie müssen gewisse Dinge auf Englisch verstehen, da werden Etiketten geprüft, da werden Begrifflichkeiten geprüft, weil Sie zum Beispiel eine internationale Firma sind, wo halt zum Beispiel auf deutschem Boden gearbeitet wird, aber Englisch muss eben entsprechend auf B Niveau oder C Niveau vorhanden sein, dann können Sie einen Englischtest machen.

Also alles, was standardisiert ist, kann AI viel besser abgleichen als ein Mensch und vor allen Dingen einfach viel schneller. Versuchen Sie als Mensch nicht besser zu sein als Maschinen. Das schaffen Sie ohnehin nicht. Also von daher sorgen Sie dafür bei Standardisierung, da können Sie tatsächlich mit KI punkten und am Ende, aber immer darf KI nicht heißen, dass die Entscheidung allein von der KI getroffen wird. Wenn Sie sich jetzt schon die europäische Regulatorik anschauen, ist es entweder geradeaus verboten oder zumindest schon sehr nah dran an verboten, dass Sie am Ende ja, hier hat die KI die Entscheidung getroffen und das ist rechtssicher. Am Ende sitzt dort immer eine Person, die am Ende auch sagen muss, deswegen haben wir uns für die eine Person und gegen die andere Person entschieden. Und wenn da Leute nachfragen, schlimmstenfalls auch anwaltlich nachfragen, dann müssen Sie da eine Antwort haben.

Wenn Sie dafür dann sorgen, dass Sie jetzt sagen, hohe Volumina können wir abbilden, hoher Grad an Standardisierung und dann eine transparente menschliche Entscheidung am Ende. Wenn Sie das machen, dann kann KI Ihnen sehr viel helfen und dann wird das für Sie auch in der Praxis ein echter Segen werden. Und dabei wünsche ich Ihnen viel Erfolg. Wenn Sie jetzt da hätte ich gerne noch ein paar Fragen zu Sehr gerne. Also erst mal, Wenn Sie auf YouTube dabei sind, gerne ein Like da lassen, gerne hier den Kanal abonnieren, gerne auch die Alarmglocke drücken, dass Sie zukünftige Folgen nicht verpassen. Gerne auch kommentieren, gerne. Wenn Sie jetzt auf Apple Podcast oder Spotify zuschauen, gerne 5 Sterne Bewertung da lassen.

Vielen Dank dafür. Und natürlich gerne auch empfehlen auf Social Media teilen, entsprechend im bekannten Freundes Verwandtenkreis. Eine Sache, die ganz wichtig ist, die haben wir nur auf unserer, Nur auf unserem YouTube Kanal sind die YouTube Führungstipps, die sogenannten YouTube Shorts. Jeden Tag ein Führungstipp, 60 Sekunden oder kürzer auf Deutsch und Englisch verfügbar. Es lohnt sich also auf YouTube zu folgen, aber natürlich lohnt sich ebenso auf Apple Podcast oder Spotify dabei zu sein. Und gehen Sie gerne auch auf meine Webseite NB Networks Bits, Da finden Sie auch, was ich entsprechend so mache. Wenn Sie jetzt wichtige Fragen habe ich aber nicht in der Kommentarspalte, weil es ist wirklich was, was vertraulich ist.

Und deswegen ja, gerne jederzeit kontaktieren. Auch diese Folge entstand auf Basis von Fragen, die ich per E Mail in der letzten Woche entsprechend erhalten habe. NB Networks Biz schreiben Sie mir gerne eine E Mail. Ich beantworte jede Nachricht binnen 24 Stunden und dann können wir gerne in Kontakt treten. Wenn Sie jetzt sagen, Sie haben was sehr Spezifisches, Sie haben eine Buchung, Sie möchten gerne einen Trainer buchen, Sie brauchen Workshops, Sie brauchen einen Vortrag, Sie brauchen Trainingspeaking oder Coaching Beratung oder Sie möchten Mentorenprogramm machen, Projektinteress Management, gerne bei mir melden. Das mache ich auch wirklich hauptberuflich. Sie können aber auch einfach Hey, ich möchte mich einfach nur austauschen, möchte ein paar Fragen stellen, möchte ein paar antworten.

Super, freue ich mich auch da auf die Diskussion. Wenn Sie jetzt sagen, Sie hätten gerne Live Sessions, die hatten wir jetzt gerade vor kurzem wieder Live Sessions, das erfahren Sie ausschließlich über unseren Leadership Letter. Wenn Sie einmal gehen auf expert NB networks com, können Sie da Ihre E Mail Adresse eintragen. Dort bekommen Sie vollen Zugang zu sämtlichen Artikeln ohne jegliche Paywall, alles ohne Berechnung, vollen Zugang zu sämtlichen Podcasts, auch das jederzeit gerne. Und wenn Sie sich da eintragen, ganz Sie bekommen nur eine einzige e mail jeden mittwochmorgen und die ist 100 prozent inhalt garantiert werbefrei. Also auch von daher lohnt es sich, denn die Live Sessions geben wir ausschließlich über unseren Leadership Blätter bekannt und auch nur darüber. Ich freue mich hier auf den entsprechenden Kontakt und natürlich dann auch, wenn Sie live dabei sind.

Das Wichtigste ist aber eben natürlich, wenn Sie jetzt Mensch, gibt es noch andere? Klar, Sie können mir auf LinkedIn Vernetzen Sie sich gern. Dort folgen Sie mir auf Instagram gerne auf Facebook, auch da habe ich eine Seite, da können Sie mir auch entsprechend folgen und auch gerne den YouTube Kanal hier abonnieren. Aber natürlich das Wichtigste ist immer eins und das ist immer der letzte Schritt, den ich erwä Anwenden, anwenden, anwenden. Denn nur wenn Sie anwenden, was Sie hier gehört haben und das wirklich umsetzen, dann werden Sie die positiven Aspekte sehen, die auch Sie in Ihrer Organisation haben möchten. Und dabei wünsche ich Ihnen viel Erfolg. Am Ende dieses Podcasts und am Ende dieses Videocast bleibt mir da noch eins zu sagen, nämlich vielen Dank für Ihre Zeit.