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Human Resources
KI im Recruiting: Geeignete Kandidat:innen werden fälschlicherweise vom Algorithmus aussortiert
© Franki Chamaki - Unsplash

KI im Recruiting: Geeignete Kandidat:innen werden fälschlicherweise vom Algorithmus aussortiert

Michelle Winner | 07.09.21

Eine US-Studie zeigt, dass die Vorauswahl von Bewerber:innen fehlerbehaftet sein kann. Schuld am verlorenen Potential ist jedoch nicht die KI selbst, sondern die Anforderungen der Arbeitgeber:innen.

Die richtige Technologie in Rekrutierungsprozessen zu nutzen, kann Zeit und Geld sparen. Besonders beliebt ist hier die Vorauswahl von Bewerbungen über KI-basierte Systeme und Keyword-Suche. Personaler:innen können die gesparte Zeit in andere, wichtigere Bereiche stecken, beispielsweise um Kandidat:innen besser kennenzulernen. Doch trotz der Vorteile der Vorauswahl, steht diese auch immer wieder in der Kritik. Skeptische Stimmen befürchten, dass dadurch Diskriminierung gefördert wird und geeignete Bewerber:innen fälschlicherweise aussortiert werden. Eine Studie aus den USA scheint diese Ängste nun zu bestätigen.

Geeignete Kandidat:innen „verschwinden“ vom Markt

Die Untersuchung der Harvard Business School bezieht sich auf Daten aus den USA. Dennoch lassen sich die festgestellten Probleme und Risiken auch auf andere Länder wie Deutschland übertragen. In den USA nutzen 75 Prozent der Unternehmen Applicant Tracking Systems (ATS) für die Vorauswahl der Bewerbungen. Oft wird auch ein automatisiertes Ranking der Kandidat:innen erstellt. Der Fokus liegt hierbei auf erreichten Abschlüssen und weiteren Qualifikationen, aber auch auf negativen Attributen. Und hier beginnt das Problem. Abgesehen davon, dass Abschlussnoten und Co. meist wenig über die berufliche Qualifikation aussagen, engt die Konzentration auf das Negative die Auswahl enorm ein.

Das Problem ist, dass die ATS meist nicht nur offensichtlich negative Attribute, wie vorhergehende Haftstrafen, beachten, sondern auch versuchen zwischen den Zeilen zu lesen. Lücken im Lebenslauf, die beispielsweise durch Krankheit, Langzeitarbeitslosigkeit oder die Pflege von Angehörigen verursacht wurden, werden den Bewerber:innen negativ ausgelegt. Ihre Bewerbungen werden aussortiert und sie verschwinden aus dem Pool potentieller Mitarbeiter:innen, obwohl sie gute Voraussetzungen mitbringen. Unternehmen entgeht dadurch viel Potenzial, während es für die Bewerber:innen selbst noch ärgerlicher ist. In der Studie heißt es:

If an applicant’s work history has a gap of more than six months, the resume is automatically screened out by their RMS or ATS, based on that consideration alone. Our research indicated that employers believe applicants with more recent experience are more likely to have better professional skills. A recruiter will never see that candidate’s application, even though it might fill all of the employer’s requirements.


Podcast: So wird KI das Recruiting künftig verändern

Du möchtest mehr zu dem Thema erfahren? Dann höre jetzt in unseren Digital Bash Podcast rein. Felix Kühl, Mitgründer und CTO der Jobmatching-Plattform JobMatch.Me, erklärt, wie KI das Recruiting künftig verändern wird, wieso man eigentlich auf Anschreiben und Lebenslauf bei einer Bewerbung verzichten kann und wieso der Mensch immer noch im Mittelpunkt des Prozesses steht.


KI ist nur so gut wie ihre Programmierer:innen

Filter wie diese können Bewerber:innen benachteiligen und deren Rückkehr ins Arbeitsleben erschweren oder gar verhindern. Doch bevor nun Panik ausbricht und über technische Hilfsmittel im Recruiting geflucht wird, sollte nicht vergessen werden, dass die Algorithmen zur Vorauswahl von Menschen geschaffen werden. Menschen, die die Möglichkeit haben, den Auswahlprozess fairer zu gestalten. Grund für die Strenge bei der Vorauswahl sind meist die Voraussetzungen, die Arbeitgeber:innen formulieren und in die ATS integrieren lassen. Es ist also nicht die KI, die ein Problem mit Lücken im Lebenslauf hat, sondern die Führungskräfte.

Es ist also notwendig, dass Arbeitgeber:innen umdenken und erkennen, welches Potential ihrem Unternehmen entgeht, wenn Vorauswahlprozesse zu streng gestaltet werden. Nur so können auch die ATS gerechter programmiert werden. Die Studienautor:innen empfehlen darüber hinaus, nicht nach negativen Attributen zu filtern, sondern nach positiven. So wird dafür gesorgt, dass geeignete Kandidat:innen nicht fälschlicherweise aussortiert und die Recruiting-Prozesse gerechter und inklusiver werden.

Wie stehst du zum Einsatz von KI in Rekrutierungsprozessen? Siehst du eine Vorauswahl mithilfe von ATS als hilfreich? Oder bist du der Meinung, dass mit dem Gebrauch von KI zu viele Risiken einhergehen? Lass es uns gern in den Kommentaren wissen.

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