09.04.2020 - 08:00 Uhr
RegensburgOberpfalz

Mit KI geht Personal heute anders

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Personalwesen ist in vielen Unternehmen nicht mehr ungewöhnlich. Davon können Arbeitgeber und Arbeitnehmer gleichermaßen profitieren, ist ein Regensburger OTH-Professor überzeugt.

Prof. Dr. Thomas Falter beschäftigt sich an der OTH Regensburg unter anderem mit Künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt.
von Reiner Wittmann Kontakt Profil

"Seit über 20 Jahren stelle ich mir die Frage: Wie schaffe ich es, den Menschen den für sie richtigen Job zu geben?", sagt Thomas Falter. Der Regensburger OTH-Professor arbeitete lange als Führungskraft in unterschiedlichen Bereichen bei Infineon und der Siemens AG. Er lehrt Informationsmanagement im Projekt- und Personalmanagment an der Fakultät Betriebswirtschaft. Als promovierter Mikroelektroniker setzt sich Falter an der Hochschule darüberhinaus allgemein mit Querschnittsthemen zwischen Mensch und Technik auseinander, konkret mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Personalwesen– und damit der Frage, die ihn seit Jahrzehnten umtreibt.

"Künstliche Intelligenz wird die Arbeit eines Personalers grundlegend verändern, in allen Bereichen – beim Recruiting, in der Personalentwicklung, in der Organisationsentwicklung. Nehmen Sie die Zusammenstellung von Projektteams. Das läuft heute in vielen Unternehmen schon komplett anders als noch vor wenigen Jahren. Orientierte sich die Zusammensetzung früher oft sehr an hierarchischen Kriterien, sind heute die Projektaufgaben dafür ausschlaggebend. Software beispielsweise wird jetzt in sogenannten agilen Teams entwickelt. Je nach Projektfortschritt und Aufgaben scheiden Teammitglieder auch aus, andere kommen dazu. Dabei geht es darum, den Aufgaben die richtigen Menschen zuzuordnen. Aus anderer Perspektive heißt das: Die Mitarbeiter sollen die ,richtigen', zu ihnen passenden Aufgaben erhalten."

Personaler sprechen bei dieser Zuordnung von Matching. Dabei geht es nicht nur darum, dass der Mitarbeiter die passenden "Skills", also Fähigkeiten und Kompetenzen, für die jeweilige Aufgabe mitbringt: "Mindestens genauso wichtig ist die Frage: Will diese Person die Aufgabe überhaupt übernehmen? Nur dann lässt sich das Ergebnis optimieren."

Hier kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel. "Damit dieses Matching möglichst gut funktioniert, benötigt man eine solide Datenbasis. Über die zu erfüllenden Aufgaben selbst, über die Skills des Mitarbeiters, seine Erfahrungen, sein Alter etc., aber auch über ganz banale Dinge, wie zum Beispiel: Wo sitzt der Mitarbeiter? Muss er weitere Wege zum Besprechungsraum zurücklegen als sein Kollege?" Es gehe aber nicht nur um das Sammeln von Big Data, sagt der Professor: "KI ist nicht nur das Analysieren von Daten. Es geht auch darum aus dieser Analyse zu lernen."

Im Maschinenlernen sieht Falter sehr großes Potenzial, erkennt andererseits Grenzen. Bezogen auf die Arbeit bedeute dies: Manche Dinge kann die KI besser als der Mensch, bei anderen Themen wird der Mensch auf Sicht nicht zu ersetzen sein. "Aufgaben lassen sich grob gesagt in vier Kategorien oder Skill-Levels einordnen, nämlich Anfänger, Anwender, Experte und Innovator. Kategorie 1 steht also für Anfängerniveau. Darunter fiele ein junger Mensch, der gerade seinen Führerschein bekommen hat und beim Fahren von seinen Eltern begleitet wird, also noch Hilfestellung benötigt. Mit zunehmender Routine wird diese Person zum Anwender, also zum durchschnittlichen Autofahrer, der selbständig unterwegs ist und mit bekannten Verkehrssituationen unabhängig und ohne fremde Hilfe klar kommt. Später entwickelt er sich vielleicht sogar zum Experten, Level drei. Ein Experte wäre dann, um in diesem Bild zu bleiben, ein Rallyefahrer, der mit unvertrauten Fahrsituationen umgehen kann. Ein Walter Röhrl hingegen war Innovator, Kategorie 4. Röhrl hat seinen eigenen charakteristischen Fahrstil entwickelt, damit etwas Neues, was es davor noch nicht gegeben hatte."

Was haben diese Kategorien mit bezahlter Arbeit zu tun? Sehr viel: "Menschliche Arbeit wird sich mehr und mehr auf die Bereiche konzentrieren, in denen sie überlegen ist. Viele Unternehmen arbeiten heute auf Stufe zwei und drei schon mit Künstlicher Intelligenz, gerade die Übergänge von Stufe eins auf Stufe zwei und von Stufe zwei auf Stufe drei bieten sich für den Einsatz von KI an. Maschinen können lernen, genauso wie Menschen. Sie lernen aber unterschiedlich Ein selbstfahrendes Auto benötigt mehrere Millionen Kilometer, um von Null auf Stufe eins zu kommen, ein Teenager 30 Fahrstunden. Ein Mensch braucht für die Erkennung des Konzepts ,Hund' zwei Bilder, die KI viele tausende. Am Ende ist es so, dass ein Chefarzt gut Röntgenbilder interpretieren kann, eine ,geschulte' KI das aber vielleicht genauso gut beherrscht. Das heißt: Am Anfang tun sich die Menschen leichter, später eher die Maschine. Der Sprung von Stufe drei auf Stufe vier fällt dann wieder dem Menschen leichter."

Diese Entwicklung sieht Falter nicht als Bedrohung, sondern als Chance. "Menschen verfolgen in ihrem Tun letztlich drei Ziele: Sie wünschen sich Autonomie, sozialen Anschluss und Anerkennung. Wenn die KI hilft, dass das im Arbeitsleben besser gelingt, dann ist das im Sinne des Mitarbeiters."

Nicht nur bei der innerbetrieblichen Aufgabenerfüllung gewinnt KI zunehmend an Bedeutung. Wer Job-Aspiranten in ein paar Jahren das Bewerbungsgespräch mit einer virtuellen Maschine führen? "Ja, aber nicht nur mit einer virtuellen Maschine. Schon heute rekrutieren wir sehr stark Fragebogen-orientiert. Hier setzen KI-Programme an. Damit brauche ich keinen Lebenslauf mehr, keine Motivationsschreiben. Die KI kann viel besser herausfinden, wie gut die Passung ist. Künstliche Intelligenz bringt Objektivität in die Personalentscheidung und liefert bereits sehr gute Vorschläge. Den Menschen als Entscheider in einem Bewerbungsgespräch kann man aber nicht weglassen. Ich würde mich aber umgekehrt auch nicht mehr alleine auf den Personaler verlassen."

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