Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und wird längst auch in HR-Prozessen eingesetzt. Vor allem in der Personaladministration sind KI-Tools statistisch gesehen beliebt. Da es sich bei den dortigen Arbeitsroutinen oft um reine Routine handelt, können einzelne Aufgaben leicht an intelligente Helfer delegiert werden. Doch auch unter Recruiter:innen nimmt die Nachfrage nach KI-basierten Anwendungsmöglichkeiten zu. Insbesondere der Fachkräftemangel zwingt Unternehmen zu Eigeninitiative und kreativen Rekrutierungsmethoden, um neue Talente zu gewinnen. Auf dem Markt gibt es daher mittlerweile eine große Vielfalt an KI-Tools, die unterschiedliche Lösungsansätze verfolgen. Unter dem Schlagwort Robot Recruiting finden sich zahlreiche KI- bzw. algorithmenbasierte Anwendungen, deren Einsatz eine Verbesserung des Bewerbungsprozesses verspricht. Populäre Skandale – wie beispielsweise um den Recruiting-Algorithmus des Unternehmens Amazon – zeigen jedoch auch, dass nicht jedes verfügbare Recruiting-Tool bedenkenlos eingesetzt werden sollte. Neben ethischen Bedenken können entsprechende KI-Anwendungen auch ein ernsthaftes Compliance-Risiko darstellen. Für viele Unternehmen stellt sich daher die Frage, welche Bedenken bestehen und wie schwer diese im Vergleich zu den versprochenen Vorteilen von KI-Anwendungen wiegen. Im folgenden Beitrag wollen wir die populärsten KI-Potenziale im Recruiting vorstellen und einen Überblick über deren Chancen, Risiken und Herausforderungen geben.

Welche Einsatzmöglichkeiten hat künstliche Intelligenz im Recruiting?

Die Potenziale moderner KI-Anwendungen erschöpfen sich längst nicht mehr in der bloßen Automatisierung von Routinen. Verschiedene Recruiting-Tools bieten vielfältige Innovationen, um Prozesse im Bewerbermanagement, der Kommunikation mit den Bewerber:innen und der Kandidatenauswahl neu zu gestalten. Personalabteilungen können durch den Wegfall zeitaufwändiger Prozesse entlastet und die besten Talente gezielt angeworben werden.

Chatbots

Zu den klassischen Routineaufgaben im Bewerbungsprozess gehört die Beantwortung immer wiederkehrender Fragen. Eine als Chatbot programmierte KI kann hier Abhilfe schaffen. Durch den Einsatz von Natural Language Processing können Anfragen rund um die Uhr entgegengenommen und zufriedenstellend beantwortet werden. Durch eine zeitnahe Reaktion kann die Candidate Experience eines Unternehmens deutlich verbessert werden. Der Bewerbungsprozess kann somit durch den Einsatz von Chatbots sinnvoll ergänzt werden.

Augmented Writing

Beim Augmented Writing handelt es sich um die interessengerichtete Ansprache von Kandidat:innen mittels KI-formulierter Stellenanzeigen. Wissenschaftliche Erkenntnisse belegen einen Zusammenhang zwischen der Verwendung bestimmter Sprachstile und der Attraktivität für unterschiedliche Zielgruppen. Gerade im Hinblick auf die Förderung von Diversity im Unternehmen bieten entsprechende Tools große Chancen.

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CV-Parsing

Die Sichtung und Vorauswahl der eingehenden Bewerbungen ist oft eine reine Fleißaufgabe. Die Lebensläufe sind in der Regel individuell gestaltet, so dass die einstellungsrelevanten Daten nicht immer auf den ersten Blick erkennbar sind. Die von vielen Unternehmen genutzte Vereinheitlichung durch Bewerbungsmasken ist für Bewerber:innen im Durchschnitt jedoch eher unattraktiv. Gerade hochqualifizierte Fachkräfte wollen individuell wahrgenommen werden. Um eine gute „Candidate Experience“ zu schaffen, sollte daher das Einreichen personalisierter Unterlagen Teil des Bewerbungsprozesses sein. An dieser Stelle birgt der Einsatz der semantischen Analyse von Lebensläufen mittels CV-Parser großes Potenzial. Mithilfe entsprechender KI-Tools können stellenrelevante Eckdaten extrahiert und übersichtlich dargestellt werden. Recruiter:innen können dadurch Kandidat:innen besser vergleichen und ungeeignete Bewerber:innen auf den ersten Blick erkennen. Die eingesparte Zeit kommt Kandidat:innen und Unternehmen gleichermaßen zugute.

Matching

Matching-Tools sind auf den ersten Blick nicht klar vom CV-Parsing zu unterscheiden. In der Regel handelt es sich um Anwendungen, die anhand eines Bewerberdatensatzes die Eignung des Bewerbenden für die zu besetzende Stelle berechnen. Die Einsatzmöglichkeiten von Matching-Algorithmen sind vielfältig. Sie können z.B. eingesetzt werden, um bei neu zu besetzenden Stellen in bereits vorhandenen Kandidatenpools nach geeigneten Talenten zu suchen. Auch intern können mit entsprechenden Tools personalisierte Karriereempfehlungen für Mitarbeitende erstellt werden. Grundsätzlich bietet Matching also sehr gute Möglichkeiten, offene Stellen zielgerichtet und bestmöglich zu besetzen. Zunehmend gefragt ist auch das so genannte Netzwerk-Matching. Tools wie die Software „sprad“ ermöglichen die gezielte Suche und Analyse in sozialen Netzwerken. Auf Basis der dort veröffentlichten Daten können Unternehmen bisher unbekannte Talente erschließen. Durch die Erweiterung des Bewerberpools soll eine bessere Positionierung des Unternehmens auf dem Arbeitsmarkt erreicht werden. Im Hinblick auf die Zulässigkeit der Verarbeitung wirft das Network-Matching jedoch einige Probleme auf und kann daher ein Compliance-Risiko darstellen.

Persönlichkeitsprofile

Die Erstellung von Persönlichkeitsprofilen geht über den reinen Abgleich von stellenrelevanten Lebenslaufdaten hinaus. Die Ansatzpunkte für ein Profiling mittels künstlicher Intelligenz sind vielfältig. Verschiedene Tools bieten die Möglichkeit, aus spezifischen Markern ein eignungsdiagnostisches psychologisches Profil zu berechnen. Neben individuellen Stärken und Schwächen lassen sich so Vorhersagen treffen, etwa über die charakterliche Eignung eines Bewerbenden. Dass es dazu nicht einmal unbedingt notwendig ist, den Bewerber zu kennen, zeigt der Fall des umstrittenen Tools „Precire“. Dieses geriet mit seinem Angebot, mittels Stimmanalyse psychologische Gutachten von Bewerber:innen zu erstellen, vielfach in die Kritik. Gegen den Einsatz solcher Tools bestehen erhebliche rechtliche und ethische Bedenken. Ihr Einsatz stellt daher nicht nur ein Compliance-Risiko dar, sondern birgt auch die Gefahr eines Vertrauensverlustes in der Öffentlichkeit.

Wo verlaufen die Grenzen KI-basierten Recruitings?

Unternehmen befinden sich gegenüber ihren Arbeitnehmer:innen und Bewerber:innen in der Regel in einer Machtposition. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Bewerbungsprozess wird daher von einer Vielzahl rechtlicher und ethischer Fragen begleitet. Der rechtliche Rahmen wird vor allem durch datenschutz- und antidiskriminierungsrechtliche Aspekte abgesteckt. Aber auch ethische Gesichtspunkte gewinnen bei der verantwortungsvollen Auswahl von KI zunehmend an Bedeutung.

1. Welche Rolle spielt der Datenschutz?

Die Datenschutzkonformität eines KI-Tools ist Grundvoraussetzung für einen Compliance-konformen Einsatz und sollte im Vorfeld genau geprüft werden. Da es sich bei Bewerberdaten um personenbezogene Daten handelt, sind bei deren KI-gestützter Verarbeitung spezifische datenschutzrechtliche Anforderungen zu beachten. Bei Verstößen drohen aufsichtsrechtliche Sanktionen und Schadensersatzansprüche der Betroffenen.

a) Wie muss über die Verarbeitung informiert werden?

Den Verantwortlichen trifft grundsätzlich eine Informationspflicht gegenüber der betroffenen Person nach Art. 12, 13 und 14 DSGVO. Soweit Teile des Bewerbungsverfahrens auf dem Einsatz künstlicher Intelligenz beruhen, bestehen für diesen Einsatz besondere Transparenzpflichten (Art. 13 Abs. 2 lit. f) bzw. Art. 14 Abs. 2 lit. g) DSGVO). Den Bewerbenden sind bei der Erhebung aussagekräftige Informationen über die involvierte Logik sowie die Tragweite und die angestrebten Auswirkungen des Einsatzes von KI zur Verfügung zu stellen. Die Information darf sich nicht darauf beschränken, dass überhaupt eine KI-gestützte Verarbeitung stattfindet. Vielmehr muss für den Bewerber konkret erkennbar sein, auf welchen Grundlagen die algorithmische Entscheidungsfindung beruht und wie diese in den Rekrutierungsprozess eingebettet ist. Insofern sind vor allem bei Tools zum Netzwerk-Matching Schwierigkeiten zu erwarten. Da dieses in erster Linie auf der Auswertung von Profilen in sozialen Netzwerken beruht, finden die relevanten Verarbeitungen ohne Kenntnis der betroffenen Person statt. Eine Information über das Screening erfolgt – wenn überhaupt – nur bei einem Treffer. Dies ist im Hinblick auf die gesetzlichen Transparenzpflichten – insbesondere nach Art. 13 Abs. 2 lit. f) DSGVO – problematisch.

b) Ist eine rechtmäßige Verarbeitung möglich?

Eine Datenverarbeitung ist stets nur dann rechtmäßig, wenn sie auf einer Rechtsgrundlage beruht. Unternehmen befinden sich als Verantwortliche in der Pflicht, das Vorhandensein einer solchen Rechtsgrundlage zu beweisen. Im Beschäftigungskontext – Bewerber:innen zählen nach § 26 Abs. 8 BDSG ebenfalls dazu – kann dabei regelmäßig an Art. 6 Abs. 1 lit. b) DSGVO i.V.m. Art. 88 DSGVO i.V.m. § 26 Abs. 1 BDSG gedacht werden. Danach kann der Verantwortliche die vorgesehene Verarbeitungstätigkeit durchführen, wenn diese für die Begründung des Beschäftigungsverhältnisses „erforderlich“ ist. Die Erforderlichkeit kann jedoch nur unter strengen Voraussetzungen einer umfassenden Verhältnismäßigkeitsprüfung bejaht werden. Der beabsichtigte KI-Einsatz muss für die Begründung des Arbeitsverhältnisses nicht nur geeignet und – in Ermangelung weniger einschränkender Methoden – notwendig sein, sondern auch einen tauglichen Ausgleich zwischen Arbeitgeber- und Arbeitnehmerinteressen schaffen. Die Rechtmäßigkeit der Verarbeitung nach Art. 6 Abs. 1 lit. b) DSGVO i.V.m. Art. 88 DSGVO i.V.m. § 26 Abs. 1 BDSG setzt deshalb eine sorgfältig durchgeführte Interessenabwägung und einigen Begründungsaufwand voraus. So ist es beispielsweise denkbar, die Erforderlichkeit der Einbindung eines CV-Parsing-Tools in Fällen sehr hoher Bewerberzahlen (>300) zu bejahen. Die Verwendung der meisten Tools erfolgt jedoch planmäßig zum einseitigen Nutzen des Arbeitgebers und wird den Anforderungen einer Interessenabwägung nach § 26 Abs. 1 BDSG nicht gerecht. In der Regel setzt die Einbindung KI-basierter Anwendungen im Bewerbungsprozess deshalb die freiwillige und informierte Einwilligung des Kandidaten voraus. Der Bewerber muss dafür zunächst ausführlich über Art und Weise des erfolgenden KI-Einsatz aufgeklärt werden. Besonders mit Blick auf die Freiwilligkeit der Einwilligungserteilung bestehen hohe Hürden. Von Seiten des Arbeitgebers darf keinesfalls der Eindruck erweckt werden, dass im Falle der Nichterteilung der Einwilligung nachteilige Konsequenzen für die individuellen Chancen des Bewerbers drohen. Das jeweilige Tool darf deshalb nicht zur zwingenden Voraussetzung für die Teilnahme am Bewerbungsverfahren gemacht werden. Ihre Einbindung kann jedoch optional als Ergänzung oder Alternative zum regulären Einstellungsprozess erfolgen . Der Einsatz von Chatbots und Parsing-Tools kann normalerweise reibungslos hinsichtlich der gesetzlichen Vorgaben abgestimmt werden. Rechtmäßigkeitsprobleme ergeben sich vor allem bei der Verwendung von KI-Anwendungen zum Netzwerk-Matching und der Erstellung von Persönlichkeitsprofilen. Für das Netzwerk-Screening mittels Matching-Algorithmen können naturgemäß keine Einwilligungen in dem notwendigen Umfang eingeholt werden. Ihre Verwendung müsste deshalb nach Maßgabe der Art. 6 Abs. 1 lit. b) DSGVO i.V.m. Art. 88 DSGVO i.V.m. § 26 Abs. 1 BDSG für die Begründung des Beschäftigungsverhältnisses erforderlich sein. Dafür müsste das Arbeitgeberinteresse an der schnellstmöglichen Auswahl der potenziell geeignetsten Kandidat:innen die Datenschutzinteressen aller geprüften Datensubjekte übertreffen . In der Regel ist dies nicht der Fall. Zum einen können die gescreenten Nutzer:innen nicht damit rechnen, dass ihre auf den Netzwerken veröffentlichten Daten abseits der Plattformen durch Tools verarbeitet werden. Ausschlaggebend ist weiterhin, dass die Betroffenen regelmäßig nicht über die stattgefundenen Verarbeitungen informiert werden, bzw. die DSGVO-konforme Information in Fällen des Deep Learnings an Grenzen stoßen kann. Dadurch können diese nicht die ihnen zustehenden Betroffenenrechte geltend machen. Es handelt sich also um wesentliche und schwerwiegende Grundsätze des Datenschutzrechts, die gegenüber dem verfolgten Interesse einer möglichst effizienten Kandidatenauswahl einen höheren Stellenwert einnehmen. Der datenschutzkonforme Einsatz von Tools im Bereich des Netzwerk-Matching ist deshalb in der Regel nicht möglich. Auch die Erstellung von Persönlichkeitsprofilen im Hinblick auf die datenschutzrechtliche Rechtmäßigkeit ist problematisch. Der Nachweis einer freiwilligen Einwilligung dürfte aufgrund der befürchteten Nachteile im Falle der Weigerung durch den Bewerber kaum erbringbar sein. Für die Erforderlichkeit bestehen aufgrund des intensiven Eingriffs in die engere Privatsphäre des Betroffenen hohe Hürden. Die Beurteilung der Persönlichkeit kann nur in Berufen mit hohem Risiko unter gleichzeitig hoher Verantwortung des Arbeitnehmers – beispielsweise im Polizei- oder Militärdienst – zum Kriterium gemacht werden. Abseits dieser bestimmten Berufsgruppen darf die Erstellung eines Persönlichkeitsprofils in der Regel nicht zum Bestandteil des Bewerbungsverfahrens gemacht werden. Die Verwendung von Algorithmen zum Netzwerk-Matching oder der Erstellung von Persönlichkeitsprofilen stellt deshalb aus datenschutzrechtlicher Perspektive ein hohes Compliance-Risiko dar.

c) Wie weit darf die Entscheidungsgewalt einer künstlichen Intelligenz reichen?

KI-gesteuerte Prozesse begegnen oft den Bedenken einer zu weitreichenden Entscheidungsbefugnis algorithmischer Systeme. So besorgniserregend bestimmte Szenarien sind, aus datenschutzrechtlicher Sicht besteht mit dem Verbot automatisierter Entscheidungsfindung in Art. 22 DSGVO eine enge Grenze. Danach haben Datensubjekte grundsätzlich das Recht darauf, dass die sie betreffenden – rechtlich oder anderweitig beeinträchtigende – Entscheidungen nicht ausschließlich auf KI-gesteuerten Prozessen beruhen. Ergebnisse, die auf der Berechnung einer künstlichen Intelligenz müssen hinsichtlich ihrer Plausibilität und Richtigkeit stets von einem Menschen geprüft werden. Die Einflussnahme algorithmischer Berechnungen auf die persönliche und rechtliche Sphäre des Betroffenen wird somit durch die Pflicht zur menschlichen Letztentscheidung limitiert. Zwischen KI-generiertem Output und Einwirkung auf den Betroffenen muss stets eine menschliche Überprüfung stehen. Ausnahmen davon sind nur in den engen Grenzen des Art. 22 Abs. 2 DSGVO möglich. Für Recruitingprozesse bedeutet dies, dass Vorstrukturierungen – beispielsweise durch CV-Parsing – möglich sind, aber nicht ungeprüft das Endergebnis einer Auswahl determinieren dürfen. Entsprechende Tools dürfen die Bewerber etwa einer Rangfolge unterwerfen, jedoch nicht selbstständig Absagen oder Zuschläge erteilen. Bei der Implementierung muss in diesem Zusammenhang auch stets an die Erstellung einer Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO gedacht werden.

2. Welche Regeln gebieten einen diskriminierungsfreien KI-Einsatz?

Ein Hauptkritikpunkt an der Nutzung künstlicher Intelligenz ist die Diskriminierungsgefahr durch KI-Bias. Bei einem KI-Bias handelt es sich um eine Voreingenommenheit der algorithmischen Entscheidungsfindung gegenüber bestimmten Personengruppen. Dies beruht meist auf unvollständigen oder unbewusst durch die Entwickler vorselektierten Trainingsdatensätzen. Eines der bekanntesten Beispiele verzerrter Entscheidungsfindung im Robot Recruiting stellt der ehemalige Einstellungsalgorithmus des Unternehmens Amazon dar. Im Laufe seiner Nutzung kristallisierte sich zunehmend heraus, dass die künstliche Intelligenz männliche Kandidaten den weiblichen Mitbewerberinnen grundlos vorzog. Wie sich später herausstellte, beruhten die fehlerhaften Berechnungen darauf, dass den Trainingsdaten fast ausschließlich männliche Biografien zugrunde lagen. Die Nutzung des Algorithmus wurde schließlich eingestellt. In Deutschland gehen an dieser Stelle Datenschutz- und Antidiskriminierungsrecht Hand in Hand. Die algorithmische Anknüpfung an Diskriminierungsmerkmale – beispielsweise Alter, Geschlecht, Herkunft – bei der Bewerberauswahl ist nach dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz (AGG) verboten. Bei Verstößen steht den betroffenen Bewerber:innen der Klageweg offen. Mit Blick auf die Verarbeitung diskriminierungsrelevanter besonders sensibler Daten (solche des Art. 9 Abs. 1 DSGVO) stellt auch das Datenschutzrecht hohe Hürden auf. Personenbezogene Daten die beispielsweise Rückschlüsse auf die sexuelle Orientierung, ethnische Herkunft etc. des Betroffenen ermöglichen, setzen die Erfüllung eines Erlaubnistatbestands nach Art. 9 Abs. 2 DSGVO voraus. Die Einwilligung des Betroffenen kommt dafür zwar grundsätzlich in Betracht, mit Blick auf das Kriterium der freiwilligen Einwilligung gilt jedoch auch hier ein strenger Maßstab. Dem Verantwortlichen dürfte in der Regel nicht der Beweis gelingen, dass die Einwilligung nicht aus Angst vor Benachteiligungen im Bewerbungsprozess erteilt wurde.

3. Warum sind ethische Leitlinien für das KI-gestützte Recruiting wichtig?

Neben den offensichtlichen Vorteilen begegnet Künstliche Intelligenz im Allgemeinen nach wie vor zahlreichen Vorbehalten. Die Vorstellung, dass durch computergestützte Entscheidungen das menschliche Urteilsvermögen nach und nach überholt wird, bereitet vielen Menschen Sorge. Entscheidungsträger:innen sollten diese Ängste ernst nehmen und sie nicht als bloße Unkenntnis abtun. Die meisten Recruiting-Tools beschränken sich zwar auf Einzelaspekte des Bewerbungsverfahrens, dennoch beinhaltet ihr Einsatz eigene Risiken. Eine Versuchung solcher Tools besteht darin, zu sehr auf ihre Berechnungen zu vertrauen. Diese sind stets nur so zuverlässig, wie ihr – menschlich durchgeführtes – Training. Eine gut trainierte KI kann zwar schnell ausgezeichnete Ergebnisse liefern, Schwachstellen liegen jedoch oftmals im Verborgenen und zeigen sich erst nach geraumer Zeit. Ein KI-Bias kann dazu führen, dass Feinheiten übersehen werden und vielversprechende Chancen dadurch nicht genutzt werden. Künstliche Intelligenz muss deshalb als Werkzeug verstanden werden, dass lediglich stellenweise gezielte Ergänzungen bieten, die menschliche Entscheidung aber nicht ablösen kann. Ihren Vorschlägen darf keinesfalls höheres Gewicht als dem menschlicher Entscheidungen beigemessen werden. Verantwortliche stehen damit vor der Herausforderung, dieses Grundverständnis allen Mitarbeiter:innen nahezulegen und zur Geltung zu bringen. Es ist deshalb sinnvoll, den Einsatz der intelligenten Recruiting-Tools mit ethischen Leitlinien zu flankieren.

Sie haben Interesse daran, die Potentiale von künstlicher Intelligenz im Recruiting zu nutzen?

Der Blick nach vorn – welche Änderungen bringt die KI-Verordnung?

Die KI-Verordnung (KI-VO) der EU befindet sich aktuell noch in ihren Kinderschuhen. Ihr Inkrafttreten ist jedoch für das Jahr 2023 geplant und eine dreijährige Umsetzungsfrist wahrscheinlich. Die Geltungskraft der dort vorgesehenen Regeln wird zwar nicht vor dem Jahr 2026 erwartet, Prozesse, die diesen nicht gerecht werden, sind jedoch schon heute mit einem Ablaufdatum versehen. Unternehmen sind deshalb gut beraten, die KI-VO schon heute zu einem fixen Planungskriterium zu machen.

1. Recruiting-Tools als Hochrisiko-KI

Nach Anhang III Nr. 4 a) des Entwurfes der KI-VO gelten KI-Systeme, die bestimmungsgemäß für die Auswahl und Einstellung von Menschen eingesetzt werden sollen – dazu zählt auch die Bekanntmachung freier Stellen, das Sichten und Filtern von Bewerbungen und die Bewertung von Bewerber:innen – als sogenannte Hochrisiko-KI-Systeme. Aus Sicht des Verordnungsgebers geht mit der Verwendung solcher Tools eine besondere Gefahr für die Grundrechte und Sicherheit der Bürger:innen einher. Die Einbindung entsprechender Recruiting-Tools ist deshalb zukünftig an die Einhaltung strenger Regeln geknüpft. Verstöße können eigens – zum Teil mit hohen Bußgeldern – sanktioniert werden.

2. Welche Pflichten sind künftig zu beachten?

Der Pflichtenkreis im Umgang mit intelligenten Recruiting-Tools hängt davon ab, ob das verwendende Unternehmen Anbieter oder Nutzer des Systems ist. In den meisten Fällen werden Betriebe bereits verfügbare KI-Systeme verwenden und dementsprechend als Nutzer zu qualifizieren sein. Die Nutzung eines Recruiting-Tools bedingt deshalb künftig besondere Sorgfaltspflichten für das verwendende Unternehmen. Um die Risiken eines Hochrisiko-KI-Systems besser zu kompensieren, sieht die KI-VO künftig die Bereitstellung einer anwendungsspezifischen Gebrauchsanweisung vor. Der Nutzer muss schwerpunktmäßig die ordnungsgemäß und entsprechend der Gebrauchsanweisung erfolgende Verwendung des Tools überwachen. Parallel gilt künftig ein besonderer Sorgfaltsmaßstab für die Auswahl der eingegebenen Daten. Soweit die Eingabedaten der Kontrolle des Nutzers unterliegen, muss dieser für Eingabe entsprechend der Zweckbestimmung des KI-Systems Sorge tragen. In bestimmten Fällen muss das verwendende Unternehmen die automatisch durch das Tool erzeugten Protokolle für einen gewissen Zeitraum aufbewahren. Außerdem muss die notwendige Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO beim Einsatz intelligenter Tools um wesentliche – vom Anbieter des Tools bereitzustellende – Informationen ergänzt werden.

KI im Recruiting – eine Chance!

Gesetzliche Rahmenbedingungen unternehmensspezifisch abzuwägen und umzusetzen ist stets eine Herausforderung. Gerade Unternehmen, die noch keine festen digitalen Routinen implementiert haben, müssen sich dadurch mitunter auf Neuland zurechtfinden. Die Kosten und Mühen einer verantwortungsbewussten KI-Implementierung lohnen sich jedoch. Ausschlaggebend ist eine sachgerechte und kompetente Betreuung, in der Chancen und Risiken des Robot Recruiting optimal abgewogen und passgenaue Tools eingebunden werden. Die Vorteile eines Compliance-bewussten Umgangs mit Recruiting-Tools reichen dabei weit über ein verbessertes Bewerbungserlebnis hinaus.

1. Reflexion der Gesamtprozesse

Zukunftsorientierter – und wirtschaftlich erfolgreicher – KI-Einsatz kann erst gelingen, wenn das rechtliche und ethische Rahmengerüst durch betriebsspezifische Bedürfnisse ausgefüllt wird. Als unternehmensweiter Prozess bietet die KI-Implementierung dahingehend das Potenzial, einen Mehrwert für den Gesamtbetrieb zu schaffen. Ziele und Schwachstellen werden mit dem Blick aufs Ganze abgesteckt. Datenströme können unter die Lupe genommen und die Recruiting-Tools im Wege einer unternehmenseigenen Datenstrategie optimal eingebunden werden. Eine gute Betreuung unterstützt dabei, diejenigen betrieblichen Schnittstellen herauszufiltern, deren KI-gestützte Ergänzung den betrieblichen Gesamtprozess voranbringt. Gleichzeitig bietet sich die Chance, betriebliche Automatismen zu reflektieren und überholte Praktiken abzuschütteln. Durch eine verantwortungsbewusste Implementierung wird die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens langfristig und nachhaltig gestärkt.

2. Rechtssicherheit

Die Rechtssicherheit Compliance-gerechte Nutzung künstlicher Intelligenz bringt in verschiedenerlei Hinsicht enorme Vorteile. Zunächst wird das Risiko datenschutzrechtlicher Sanktionierung, zivilrechtlicher Klagen und – im schlimmsten Fall – strafrechtlicher Verfolgung minimiert. Durch die Verwendung rechtskonformer Tools und deren Dokumentation kann die Einhaltung der Compliance-Vorschriften im Zweifel bewiesen werden. Die rechtliche Absicherung birgt auch eine psychologische Komponente. Da die Risiken überschaubar gehalten werden, kann der Fokus auf selbstgewählte Themen gelegt werden. Gleichzeitig erlaubt das Bewusstsein Compliance-gerechten Handelns einen selbstsicheren und transparenten Auftritt. Indem Problembewusstsein signalisiert wird, kann die Attraktivität gegenüber Bewerber:innen, aber auch Kund:innen, gesteigert werden.

3. Vertrauen der Mitarbeiter:innen und Bewerber:innen

„Wie man in den Wald hineinruft, so schallt es heraus“. Dies gilt auch für den Umgang eines Unternehmens mit seinen Mitarbeiter:innen und Bewerber:innen. Wer im Recruiting auf Respekt und Wertschätzung baut, erntet Vertrauen. Die Verwendung rechtlich fragwürdiger Recruiting-Tools strahlt aus, dass Unternehmen dem erwarteten Marktvorteil einen höheren Stellenwert beimessen als den Persönlichkeitsrechten oder ethischen Interessen ihrer Mitarbeiter. Gerade auf hochqualifizierte Kandidat:innen dürfte der signalisierte Eigennutz abschreckend wirken, sodass diese ihr Glück eher anderswo suchen.

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