Zugegeben, der Technologie-Fortschritt macht auch vor dem Recruiting nicht halt. Doch wie bei einer Hubschrauber-Landung wird viel Lärm erzeugt und die Rotation bläst viel Staub auf. Der Spagat zwischen Realität und Illusion wird immer schwieriger. Umso wichtiger ist es, bei Themen wie Künstliche Intelligenz, Robot-Recruiting und wie die Schlagworte auch so heißen, eine Einordnung vorzunehmen und diese Themen auf ihre Relevanz abzuklopfen.
Die redaktionelle Berichterstattung im Blog des Crosswater Job Guides hat sich auch dem Technologie-Fortschritt gewidmet. Eine Einschätzung, was für Recruiting wichtig wird.
Der Hype, wie er sich am Beispiel der Digitalisierung zeigt, ist jedoch keine exklusive Kommunikationstechnik des Internet-Zeitalters. Schon im Mittelalter praktizierte die Kirche ihren Einfluss auf das Denken der Menschen mit ausgeklügelten Techniken. Kunst, Kanzel und Kapuzen bei Prozessionen waren schon damals die Werkzeuge, um Überzeugungen darzulegen, wie es in einer Statue vor der Kirche San Juan Bautista in Caceres, Spanien, eindrucksvoll dargestellt wird. Der Protagonist trägt das Glaubenssymbol „wie eine heilige Monstranz vor sich her“ (Christoph Beck), der Click-bait-Assistent klingelt die Schelle, um genügend Aufmerksamkeit zu erzielen. Im 16. Jahrhundert entschloss sich die katholische Kirche dazu, ihre Missionierung mithilfe von Prozessionen fortzusetzen. Mit dieser „Predigt durch Bilder“ sollten die Massen, die nicht lesen und schreiben konnten, belehrt werden. Heute sollen die Menschen, die nicht nachdenken oder recherchieren wollen, durch den Medien-Hype und Fake News beeinflusst werden.
Die drei Phasen des Technologie-Fortschritts
Dabei folgt die Digitale Transformation eher nicht dem Wetter-Phänomen eines Eisregens, der unter extremen Bedingungen ganze Landstriche lahmlegen kann. Für die Umsetzung der Digitalisierung gelten andere Phänomene wie Technologiefortschritt, Fragmentierung und Beharrung sowie Voraussetzungen, die erst einmal geschaffen werden müssen – und wie etwaige Shortcomings beseitigt werden können.
Der Technologiefortschritt in Sachen Digitalisierung ist durch eine stetige Beschleunigung, eine inkrementelle Weiterentwicklung und die Bereitstellung ständig höherer Kapazitäten in den Bereichen Speichertechnik, Rechnertechnik, Telekommunikationskapazität charakterisiert.
Ovid, Pygmalion und die Kunstfigur Harmony
Die Beziehung zwischen Mensch und Maschine bzw. einer künstlichen Statue hatte schon der römische Dichter Ovid vor über 2000 Jahren in seinen „Metamorphosen“ beschrieben. Dort geht es um den Bildhauer Pygmalion: „Der Künstler Pygmalion von Zypern ist aufgrund schlechter Erfahrungen mit Propoetiden (sexuell zügellosen Frauen) zum Frauenfeind geworden und lebt nur noch für seine Bildhauerei. Ohne bewusst an Frauen zu denken, erschafft er eine Elfenbeinstatue, die wie eine lebendige Frau aussieht. Er behandelt das Abbild immer mehr wie einen echten Menschen und verliebt sich schließlich in seine Kunstfigur.“
In der Übersetzung von Johannes Heinrich Voß aus dem Jahr 1798 liest sich die Metamorphose der Elfenbeinstatue so:
Er stand nach vollendetem Opfer an dem Altar, angstvoll:
Wenn ihr Himmlischen alles vermöget, werde mein Weib!
Heim eilt jener zum Bilde zurück des trautesten Mägdleins,
neigt sich über das Lager und küsst;
und sie scheint zu erwarmen.
Wieder naht er dem Mund und wagt auch die Brust zu versuchen;
weich wird’s unter der Hand;
des Elfenbeines Erstarrung senkt sich dem Druck der Finger und weicht;
wie das Wachs des Hymettus schmeidiger wird
an der Sonn‘ und dem zwingenden Daum in Gestalten,
immer verändert, sich biegt und brauchbarer durch den Gebrauch wird.
Während der Liebende staunt und bange sich freut und Täuschung wieder besorgt
und wieder den Wunsch mit den Händen berühret,
war sie Leib und es schlagen, versucht vom Daume, die Adern.
Endlich vereint er zum nicht täuschenden Munde den Mund:
Die gegebenen Küsse fühlt die Erötende,
hebt zu dem Lichte die leuchtenden Augen schüchtern empor
und schaut mit dem Himmel zugleich den Geliebten.
Pygmalion by Jean-Baptiste Regnault, 1786, Musée National du Château et des Trianons
(Quelle: Wikipedia)
Die Abstraktion der künstlichen Intelligenz und die Visualisierung der Realität
Medien und Marketeers tun sich schwer, die komplexen Zusammenhänge und die Abstraktion der künstlichen Intelligenz zu visualiseren. Heraus kommen meistens Screenshots mit Java-Scripts oder Abbildungen von Robots, die dem menschlichen Erscheinungsbild nachempfunden wurden – aber immer noch einen Touch Science-Fiction vermitteln. Viel weiter ist hier Matt McCullen, CEO von Abyss Creations mit seiner Kunstfigur Harmony gegangen. McCullen stattete den Robot Prototyp Harmony mit künstlicher Intelligenz aus.
Matt McCullen mit Harmony
Die menschliche männliche Phantasie nimmt einen wichtigen Platz in der Emotionalität der Menschen ein – und sie erhebt sich durch die künstlichen „Dolls“ – oder auch „Boys“ – in Verbindung mit künstlicher Intelligenz auf eine höhere Stufe.
Und so schliesst sich der Kreis von Ovids Pygmalion über Hugh Hefners Playboy, über Spike Jonzes Samantha bis zu Matt McCullens Harmony. Ein Ende dieser Entwicklung ist nicht in Sicht. Die Visualisierung der künstlichen Intelligenz ist spannender als ellenlange binäre Zahlenkolonnen oder JAVA Coding Befehle.
Künstliche Intelligenz und Eignungsdiagnostik im Recruiting
Wenn man dem Hype um die Künstliche Intelligenz glauben darf, könnte sie schon alsbald das Allheilmittel für die jahrzehntealte Nemesis im Recruiting gelten: Beschleunigung des Bewerbungsprozesses, Vermeidung von Vorurteilen und Diskriminierung, konsistente Auswahl von Bewerbern ohne lange Umwege. Doch das romantische Zeitalter von künstlicher Intelligenz im Recruiting geht bald zu Ende und weicht einer kritischen Betrachtungsweise. Ein Realitätscheck ist notwendig.
Es geht um die Analyse von Bewerberdaten, die mit Big Data, Machine Learning, Bias, ChatBots, AGG oder Social Media Background Check nur andeutungsweise umschrieben wird. Am Ende des Prozesses steht eine Entscheidung: Wird der Bewerber zum Jobinterview eingeladen, oder nicht? Eine brutale Weichenstellung mit möglichen gravierenden Auswirkungen auf den weiteren Karriereweg von Aspiranten oder eine Brot-und-Butter-Frage der normal sterblichen Arbeitsmarktteilnehmer.
Die Notwendigkeit zu hinterfragen
„In the case of systems meant to automate candidate search and hiring, we
need to ask ourselves: What assumptions about worth, ability and potential
do these systems reflect and reproduce? Who was at the table when these
assumptions were encoded?“
Meredith Whittaker, Executive Director, AI Now Institute
Dabei werden hehre Erwartungen an den Einsatz von KI im Recruiting gestellt, wie beispielsweise Standardisierung des Entscheidungsprozesses. Nachvollziehbarkeit und Transparenz. Jüngste Beispiele, wie Amazon mit der künstlichen Intelligenz im Recruiting leidvoll erfahren musste, haben die Glaubwürdigkeit untergraben. Der Internet-Gigant Amazon fand sich mit seinem jahrelangen praktizierten Einsatz der künstlichen Intelligenz in den Einstellungsprozessen unversehens in einem Minenfeld von Überraschungen und unerwünschter Publizität wider als bekannt wurde, dass genderspezifische Vorurteile durch die zur Anwendung kommende künstliche Intelligenz nicht verhindert, sondern sogar noch verstärkt wurde: Diskriminierung: Deshalb platzte Amazons Traum vom KI-gestützten Recruiting.
Bewerber bei der digitalen Leibesvisitation
Der geschundene Bewerber
Gesichtserkennung bei Video-Interviews
Bei Video-Interviews kommen ebenfalls Elemente der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Während des Jobinterviews agieren Arbeitgeber direkt mit den einzelnen Kandidaten und Einstellungsentscheidungen werden oft in dieser frühen Phase getroffen. Dabei werden Elemente wie beispielsweise verbale Antworten, Tonfall und sogar Gesichtsausdruck analysiert und einem Ranking unterzogen, Interview-Antworten werden mit anderen, erfolgreichen Einstellung abgeglichen.
Video-Interview Gesichtserkennung bei HireVue
IT-Experten sind Mangelware
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Recruiting fällt nicht einfach vom Himmel, es werden IT-Experten benötigt, um solche Projekte in Zusammenarbeit mit den Recruitingabteilungen zu realisieren. Dabei ist es offensichtlich, dass keine branchenübergreifende Standardlösungen verfügbar sind, sondern unternehmensspezifische Besonderheiten individuell und parametrisiert entwickelt werden. Auf alle Fälle müssen solche Projekte auch durch das Fegefeuer des Projektcontrolling hindurch – denn ein Return-on-Investment muss glaubhaft dargestellt werden.
Die Non-Profit-Organisation Upturn kommt in einer kritischen Analyse über die künstliche Intelligenz (Predictive Hiring Technology) zu folgendem Ergebnis:
Because of the inherent weaknesses in nearly all workforce data, predictive hiring tools are prone to be biased by default. Legal and regulatory protections from technology-enabled discriminatory recruitment practices remain largely untested, and in the worst case, they are unsuited to contend with the sort of predictive tools described in this report. Stakeholders are flying blind when it comes to assessing fairness and equity. Jobseekers have little visibility into the tools that are being used to assess them. Employers can have little insight into how their vendors’ proprietary tools actually work. Regulators lack the legal authority, resources, and expertise needed to oversee the growing landscape of predictive hiring technologies. Moreover, modern predictive tools do not fit neatly into established understandings of employment law concepts.
Die daraus abzuleitenden Handlungsempfehlungen fassen die Upturn-Autoren Miranda Bogen und Aaron Rieke so zusammen:
Miranda Bogen
Vendors and employers must be dramatically more transparent about the predictive tools they build and use, and must allow independent auditing of those tools.
Employers should disclose information about the vendors and predictive features that play a role in their hiring process. Vendors should take active steps to detect and remove bias in their tools.
They should also provide detailed explanations about these steps, and allow for independent evaluation. Without this level of transparency, regulators and other watchdogs have no practical way to protect jobseekers or hold responsible parties accountable.
