In diesem Beitrag betrachten wir den Einsatz von KI, Chatbots und Avataren bei der Personalauswahl. Dabei beleuchten wir insbesondere kritische Aspekte und Gefahren beim Einsatz dieser Methoden.
Nach den wichtigsten Punkten der Kritik an KI-gestützter Personalauswahl stellen wir auch alternative Möglichkeiten vor: Am Ende des Beitrags fassen wir die wichtigsten Qualitätskriterien für Auswahlverfahren und Einstellungstests vor und wir empfehlen Alternativen zum Einsatz von KI und Chatbots bei der Personalauswahl.

Welche Gründe gibt es, dass der Einsatz von KI bei der Personalauswahl immer populärer wird?

Viele Unternehmen versprechen sich Großes vom Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Personalauswahl. Mit ihrer zunehmenden Popularität wächst aber auch die Kritik an KI-gestützter Personalauswahl. Doch der Reihe nach: Welche Vorteile können Automatisierung und der Einsatz von KI im Prozess der Kandidatensuche und Kandidatenauswahl bieten?

• Zunächst einmal erhofft man sich natürlich Vorteile bei der Effizienz und damit verbunden Kosteneinsparungen. Das läuft dann folgendermaßen ab: Eigene Programme geben Überblick über die Bewerber-Pipeline. Viele der Lebensläufe, die dort abgelegt sind, bekommt nie ein Mensch zu Gesicht. Stattdessen filtern Systeme, die nach Schlagworten suchen, die vielversprechendsten heraus – diese sieht sich dann ein Mensch an.
• Aus diesem Grund propagieren einige der Hersteller entsprechender Software als Vorteil auch mehr Fairness und weniger Diskriminierung: Die Kandidatensuche soll nicht nur effizienter werden – sondern auch gerechter.
• Diesen möglichen Vorteil sehen durchaus auch Experten: „Vor dem Hintergrund, dass mit Personalauswahlentscheidungen stets auch über Zugangschancen von Menschen zu bestimmten Tätigkeiten sowie Positionen und damit über Karriereverläufe entschieden wird, könnten KI-Systeme dabei helfen, Auswahlentscheidungen zu objektivieren. Durch die Möglichkeit, systematisch eine Vielzahl von Kriterien einzubeziehen, könnte eine ganzheitlichere Bewertung von Kandidatenprofilen erreicht werden, anstatt (subjektiv) bestimmte Indikatoren (z. B. den Abschluss an einer renommierten Hochschule) überproportional zu bewerten. Mit einer ganzheitlicheren Bewertung verbindet sich auch die Chance einer gerechteren Verteilung von Zugangschancen (Knobloch/Hustedt 2019, S. 16). [1]
• Und auch eine bessere „Erreichbarkeit“ und damit eine höhere „Kundenfreundlichkeit“ für die Bewerberinnen und Bewerber könnte ein Vorteil sein: Mit dem Anspruch von Unternehmen, das gesamte Interaktionsgeschehen für die Kandidatin bzw. den Kandidaten, von der Ansprache bis zum Auswahlprozess, an dessen Bedürfnissen auszurichten (z. B. durch die Möglichkeit, über interaktive KI-Systeme rund um die Uhr mit potenziellen Arbeitgebern in Verbindung zu treten und sich zu bewerben), rücken Kandidatinnen und Kandidaten stärker in den Mittelpunkt des Recruitingprozesses (Verhoeven 2020a, S. 54 ff.). Wenn diese entsprechenden Angebote richtig ausgestaltet werden, kann damit ein niedrigschwelliger Zugang zu potenziellen Arbeitgebern geschaffen und die Zugangshürde eines traditionell stark formalisierten Bewerbungsverfahrens verringert werden. [1]
  
• An einigen ausgewählten Stellen des Recruitings können überschaubare KI-Tools also möglicherweise einen Sinn stiften. So kann ein ausgereifter Chat-Bot im Erstkontakt mit potentiellen neuen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern eventuell erste, einfache Fragen beantworten. Auch beim Active Sourcing bzw. Social Media Recruiting können Softwaretools dazu beitragen, aussichtsreiche Fachleute zu finden, die im nächsten Schritt gezielt angesprochen werden. All die kleinen Unterstützungen sollten jedoch nicht den Blick darauf verstellen, dass dem Einsatz einer starken künstlichen Intelligenz im Bewerbungsprozess enge Grenzen gesetzt sind.

Automatisierung und KI scheinen also wirklich einige Vorteile im Bewerbungs- und Auswahlprozess zu bieten. Aber, wie auch im vorangegangenen Expertenstatement des Büros für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag schon deutlich geworden ist, es kommt sehr auf die konkrete Ausgestaltung an, und auch darauf, nicht zu einseitig auf KI zu setzen und bestimmte Grenzen nicht zu überschreiten.

Und genau hier wird es kritisch.

Kritik an KI-gestützter Personalauswahl: Welche Punkte sprechen dagegen?

Erster Kritikpunkt an Kritik an KI-gestützter Personalauswahl: Unklare Fundierung, intransparente Ergebnisse.

• Bewerber*innen schildern, dass sie in KI-gestützten Personalauswahlverfahren verschiedene Aufgaben lösen müssen, deren Bezug zu persönlichen Eigenschaften und Kompetenzen der Bewerbenden sowie zu den Anforderungen der neu zu besetzenden Stelle äußerst dünn und unklar sind: Etwa virtuelle Luftballone möglichst lang aufblasen, aber nicht platzen lassen, was die Risikobereitschaft testen soll. Die Ergebnisse solcher Verfahren und ihre Validität und Aussagekraft sind zweifelhaft.
  Die Probandinnen schildern, dass die Rückmeldungen, die sie erhalten, wie bei Persönlichkeitstests und Horoskopen üblich, ist der Ton durchwegs positiv formuliert sind. Das wiederum lässt vermuten, dass der Barnum-Effekt hier eine gewisse Rolle spielen könnte.
• Ebenfalls verwirrende Erfahrungen machen Bewerberinnen und Bewerber, wenn sie es mit der Software des Anbieters Paradox AI zu tun bekommen: Sie sehen sich einem Avatar gegenüber, einer animierten Figur eines blauhäutigen Aliens, die in verschiedenen Situationen zu sehen ist, die von den Bewerber*innen beurteilt werden sollen. Die Bewerber*innen nehmen diese Aufgabenstellungen als befremdlich wahr, und auch als nicht passend zu der Arbeitsstelle, um die es bei der Bewerbung geht. Kein Wunder: So sollte zum Beispiel ein Bild beurteilt werden, das den Avatar beim kochen bzw. bei der Verwendung von Gewürzen zeigt. Auch hier gilt daher: Es ist wenig transparent, was die vom Avatar dargestellten Situationen genau bedeuten sollen, beziehungsweise, wie daraus Rückschlüsse auf den beruflichen Bereich oder auf die Persönlichkeit an sich gezogen werden sollen.

Zweiter Kritikpunkt an Kritik an KI-gestützter Personalauswahl: Der Einsatz von automatisierten Videoanalysen.

Während seltsame Fragen und Aufgabenstellungen mit unklarer Relevanz und wenig Bezug zum eigentlichen Job auch bei „klassischen“ Auswahlverfahren anzutreffen sind, verhält es sich beim Einsatz von Videoanalysen und deren Auswertung mit Hilfe von KI gänzlich anders.

Hier in einem Beitrag der NZZ wird von den Erfahrungen eines Probanden berichtet: Anders war das bei dem Video-Interview, das er für eine andere Firma aufnehmen musste. In seinem Fall standen Fragen auf Texttafeln, manchmal moderieren Avatare das Gespräch. Jeweils 30 Sekunden Zeit hatte Karim, um auf eine Frage eine Antwort aufzunehmen. «Das war stressig. Ich hatte Sorge, meinen Text nicht in der vorgegebenen Zeit unterbringen zu können. Dann würde man ziemlich blöd dastehen.» Ein Hinweis hatte Karim darauf aufmerksam gemacht, dass das Video zum Teil maschinell ausgewertet würde. Was dabei genau passierte, erfuhr er aber nie.

Und genau dieser Punkt: Die automatisierte, maschinelle Auswertung von Videoanalysen ist wissenschaftlich gesehen äußerst umstritten:

• Miriam Dachsel, die für Accenture Schweiz Unternehmen im Bereich «Talent & Organization» berät, sagt: «Die meisten Firmen, die solche Videos von Nutzern verlangen, nutzen auch Software zur Auswertung.» Die Personaler sehen sich oft nur die Besten in der Rangliste an. Algorithmen transkribieren, was gesagt wurde, und werten aus, wie engagiert sich Bewerbende ausdrücken. Auch der Tonfall wird analysiert. Zum Teil sogar Gesichtsbewegungen.
• Damit ist die Grenze zur Pseudowissenschaft überschritten. Denn es ist mehr als umstritten, ob Gesichtsausdrücke und Stimme tatsächlich etwas über den Charakter aussagen. Auch die Datengrundlagen, anhand deren solche Fragen untersucht werden, sind recht dürftig.
• Hirevue, der führende Anbieter für Videoanalysen, nahm nach kritischen Berichten das Auswerten von Gesichtsausdrücken wieder aus dem Programm, wie er 2021 verkündete, mit der Begründung, dass es keinen Zusammenhang mit der Performance im Job gebe.
• Dachsel sieht Software, die etwas über die Persönlichkeit aussagen soll, grundsätzlich kritisch: «Dazu gibt es aktuell noch keine wissenschaftlich überzeugenden Produkte auf dem Markt.»

Auch andere Experten stimmen hier voll mit ihr überein:

„Unternehmen oder Bewerber sollten gesichtsbasierte Persönlichkeitstests, die als Produkt künstlicher Intelligenz deklariert werden, mit Skepsis begegnen.„, so Prof. Dr. Walter Simon. Auch wenn Anbieter, wie das Start-up-Unternehmen Retorio mit Sitz in München verspricht, seine Software könne, ausgehend von einem kurzen Videointerview, „Verhaltensweisen erkennen und darauf aufbauend ein Persönlichkeitsprofil erstellen“ kann man auf diese Versprechungen nicht allzu viel geben. Bei dieser Art von computergestützter automatisierter Videoanalyse zum „Persönlichkeitscheck“, der Mimik, Gestik und Sprache von Bewerber*innen analysiert und auf dieser Basis dann ein Persönlichkeitsprofil ausspuckt (dessen Relevanz und Aussagekraft für die zu besetzende Stelle außerdem noch fraglich ist) ist aber größte Vorsicht geboten, denn die Ergebnisse sind überhaupt nicht valide.

Sie sind sogar gefährlich, da hier eine Pseudo-Objektivität und Genauigkeit (die Rede ist von einer angeblichen Genauigkeit von 90 Prozent im Vergleich zur Bewertung durch Menschen – was nur dann zutreffend ist, wenn man davon ausgeht, dass die Beurteilung durch Menschen – ohne Benutzung von validen Analyse- und Auswahlmethoden, die es ja durchaus gibt – komplett falsch und fehlerbehaftet ist) vorgegaukelt wird, die sich schnell als unhaltbar erweist. Das zeigt auch ein Praxistest eines Teams von Reporter*innen des Bayerischen Rundfunks. Das BR-Team zeichnete mit zehn Darstellern mehrere Hundert Bewerbungsgespräche auf Video auf und prüfte, wie die Software reagierte. Das erstaunliche Ergebnis: Wechselte eine Probandin beispielsweise von Hemd oder Pulli zu einem T-Shirt, veränderte die Frisur oder setzte eine Brille auf, verschoben sich die Ergebnisse der Persönlichkeitsbewertung teilweise deutlich. Wer eine Brille trug, wurde als intelligenter eingestuft als jemand, der weder kurz- noch weitsichtig ist. Trug eine Brillenträgerin ein Kopftuch gab es einen Punkteabzug bei der Intelligenz. Andererseits wurde eine Kopftuchträgerin als gewissenhaft, offener und weniger neurotisch als das Gros der Menschen beurteilt. All diese Äußerlichkeiten konnten das ermittelte Gesamtergebnis wesentlich beeinflussen.

Und es kommt noch mehr: Nicht nur Äußerlichkeiten wie Kleidung und Brille ändern, wenn man der Analysesoftware glauben darf die Persönlichkeit (und damit, so ist zumindest das Ziel der Analyse, die Eignung für einen bestimmten Job). Ob auch die Haarfarbe eine Rolle spielt für die Auswertung, wissen wir nicht (…zu befürchten wäre es aber). Offensichtlich spielt aber die Umgebung und die Aufnahmequalität des Videos ebenfalls eine gewichtige Rolle. Änderte sich der Hintergrund bei ein- und derselben Probandin wurde diese anders beurteilt. Eine Bücherwand im Hintergrund macht aus einem bodenständigen und zurückhaltenden Bewerber eine interessante und lebhafte Persönlichkeit (siehe Foto). Bei unterschiedlichen Hintergründen verschoben sich die Persönlichkeitswerte um bis zu 15 Prozent. Selbst Helligkeits- oder Sättigungswerte beeinflussten das Ergebnis. Und das alles, obwohl die Aussagen der Proband*innen in den Interviews stets Wort für Wort gleich blieben!

Wenig erstaunlich daher das folgende Fazit: Als Ergebnis der Testreihe gab es Zweifel an der Intelligenz des mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Persönlichkeitstests. Anbieter wie HireVue selbst erkannten, dass die Ergebnisse aus der Bildanalyse des Gesichts nur schwache Hinweise zum Leistungsverhalten liefern. Man analysiert deshalb nur noch die Tonspur. …wobei bezweifelt werden muss, dass das genauere Ergebnisse liefert.

Auch die Nähe zur pseudowissenschaftlichen Physiognomik, die versucht, aus äußeren Merkmalen des Körpers, besonders des Gesichts, auf die seelischen Eigenschaften eines Menschen – also insbesondere dessen Charakterzüge und/oder Temperament – zu schließen, und die später im 19. und 20. Jahrhundert als wissenschaftlicher Unterbau für Rassismus und Eugenik diente, gebietet – schon aus historischen Gründen – größte Vorsicht gegenüber gesichtsanalytischen Deutungsversuchen, merkt Prof. Dr. Walter Simon zurecht an. Solche pseudowissenschaftlichen Ansätze, die in der Vergangenheit enorm viel Leid und Schaden mit verursacht haben, dürfen auf keinen Fall, in ein neues „Hightech-Gewand“ gekleidet, eine Renaissance feiern!

Dritter Kritikpunkt an Kritik an KI-gestützter Personalauswahl: Diskriminierung / Training der KI mit Hilfe von verzerrten Daten:

Grundsätzlich gilt bei KI: Die KI-generierten Ergebnisse bzw. Vorschläge können immer nur so gut sein, wie die Datenbasis, auf die die KI zugreift. Ist die Datenbasis einseitig und selektiv, dann werden es auch die von der KI damit erzeugten Ergebnisse sein („Biaseffekt„). Am Beispiel des Internetgiganten Amazon zeigt sich, wie schnell KI-Einsatz – anders als im Abschnitt mit den Vorteilen dieser Technologie zu Beginn dieses Textes aufgelistet – zu mehr Ungleichheit und zu Diskriminierung führen kann.

[…] das Unternehmen hat […] Erfahrungen vorzuweisen, die die Grenzen der KI aufzeigen. Im Jahr 2018 wollte man einen Algorithmus entwickelt haben, der unter Bewerberinnen und Bewerbern die besten findet. Doch die Software und der Auswahlprozess landete schnell dort, wo man sie überhaupt nicht haben wollte: in der Presse. Der Vorwurf: Der Automatismus benachteiligte Frauen. Offenbar hatte die künstliche Intelligenz ein bestehendes Ungleichgewicht reproduziert. Amazon hatte schon immer viel mehr Männer eingestellt. Die KI hatte diesen Zustand gelernt. Die KI-Idee wurde zum PR-Debakel.

Auch Anbieter von KI-Lösungen zur Bewerbendenauswahl und Branchenvertretende sind ausweislich ihrer eigenen Darstellungen für die Gefahr potenzieller Biaseffekte sensibilisiert. Sie machen etwa in eigenen Veröffentlichungen im Rahmen von Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI im Personalwesen darauf aufmerksam, dass – sowohl aus wirtschaftlicher als auch aus ethischer Perspektive – die Gefahr eines sich verstärkenden Bias gegeben sein kann (BPM 2019, S.16 ff.; Ernst & Young 2018, S.7; Guenole/Feinzig 2018, S.30). [1].

Wie kann man es besser machen?

Auch wir bei DNLA arbeiten mit einer großen Datenbasis und mit einem lernenden System. Daher wissen wir selbstverständlich auch um den Wert von aussagekräftigen Daten und Datenauswertungen bei der Personalentwicklung und bei der (Vor-)auswahl von Bewerberinnen und Bewerbern und die als Kritik an KI-gestützter Personalauswahl vorgebrachten Punkte sind auch für unsere Arbeit relevant.

• Damit diese Vorteile auch wirklich zum tragen kommen, muss das Instrument und die Methode der Datenanalyse wissenschaftlich fundiert, valide und reliabel sein und es muss ein hohes Maß an Objektivität und Transparenz gewährleisten.
• Wichtig für die Qualität des gesamten Auswahlprozesses ist zudem, dass Analyseinstrumente und Daten immer nur ein – sehr gut konstruiertes und hilfreiches – Werkzeug sein dürfen bei der Personalauswahl und dabei aber niemals die Entscheidung zu sehr vorwegnehmen oder gar alleine treffen. Die Anwendung der verschiedenen Methoden muss in einen professionellen HR-Prozess integriert sein. Dies bedeutet auch, dass die Analysedaten, so, wie es bei DNLA der Fall ist, immer als Grundlage für ein persönliches Gespräch dienen.

Wenn diese Punkte bei der Anwendung beachtet werden, dann können Analyseinstrumente wertvolle Hilfsmittel sein und helfen, die Potenziale der unterschiedlichsten Bewerber*innen zu erfassen und voll zu entwickeln.

Fazit:

Robot Recruiting bleibt ein schwieriges Feld. Nicht nur, weil die Technologie undurchsichtige Ergebnisse liefert. Sondern auch, weil die Akzeptanz auf Bewerberseite fehlt.

Der Weg ist zu einer KI, die wirklich den Mensch, seinen Charakter und seine Eigenschaften erfasst, ist noch weit. Die Wahrheit liegt auf der Hand: Vor dem Hintergrund des aktuellen Fachkräftemangels liegt im Einsatz von KI-Instrumenten eher ein Risiko als eine Chance. Wer möchte sich schon von Algorithmen beurteilen lassen, deren Kriterien längst undurchsichtig geworden sind? Gerade in der Persönlichkeitsbewertung steht die KI im Verdacht menschliche Vorurteile zu zementieren, statt sie abzubauen.

Das Perfect Match von Bewerberinnen und Bewerbern mit einem Unternehmen wird also in den Händen derer bleiben, die in den Personalabteilungen die Verantwortung tragen. Eine fundierte Beurteilung und echte Menschenkenntnis sind durch nichts zu ersetzen.

Das wird auch durch einen weiteren Aspekt unterstrichen: Bewerberinnen und Bewerber sind nicht dumm. Sie wissen, was sie beim Bewerbungsprozess erwartet – und reagieren darauf. Was früher zum Beispiel durch ein Assessment-Center-Training geschah, sieht heute so aus, dass Bewerbende ganz genau überlegen, welche Schlagworte sie in ihrer Bewerbung verwenden. Manche fügten sogar zusätzliche in weisser Schrift ein, […], damit sie der Computer ausliest, aber der Mensch nicht sieht.

Außerdem ist es fraglich, ob die „Entpersonalisierung“ / „Entmenschlichung“ des Bewerbungsprozesses für Unternehmen unter den heutigen Bedingungen des gravierenden Fachkräftemangels der richtige Weg ist.

Auch wenn das Bedürfnis nach zunehmender Automatisierung und Effizienzsteigerung bei der Personalauswahl gerade bei großen Unternehmen nachvollziehbar ist: Sie kann, wenn sie übertrieben stark ausgereizt wird, schnell mehr Schaden als Nutzen stiften. Denn die aktuellen HR-Trends, wie die gestiegene Bedeutung der Employee-Experience, der Wandel des Arbeitsmarktes zum Bewerbermarkt und die Notwendigkeit, verstärkte Anstrengungen in Sachen Integration zu unternehmen und offener zu sein für Kandidat*innen und Bewerbergruppen, die vielleicht nicht den klassischen, früheren Wunschvorstellungen entsprechen ebenso wie der Trend zum „Skills-based-hiring“, bei dem es mehr auf konkrete Kompetenzen und weniger auf formelle Bildungsabschlüsse und Qualifikationen ankommt, widersprechen alle der Idee, den Prozess der Rekrutierung und der Kandidaten(vor)auswahl zu stark zu automatisieren und zu vereinfachen.

Die Unternehmen, die es sich hier zu einfach machen, werden viele wertvolle Bewerber*innen voller Potenzial von vornherein und aus den völlig falschen Gründen und Selektionsmechanismen heraus ausschließen. Sie werden eher „stromlinienförmige“ Kandidatinnen und Kandidaten „von der Stange“ erhalten, die das Unternehmen vielleicht ihrerseits nur als Durchgangsstation oder Karrieresprungbrett sehen.

Die Unternehmen aber, die sich hier Mühe geben und die von Anfang an Zeit investieren und eine – in beiderlei Sinne des Wortes – menschliche Vorgehensweise wählen, werden in der Lage sein, die „hidden champions“ zu erkennen und echte Potenzialträger gewinnen, die sich, gemeinsam mit dem Unternehmen, positiv entwickeln, die wachsen, und die Dinge möglich machen, die sich vorher niemand (egal ob Mensch oder KI) hätte vorstellen können.

[1] TAB – Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag: „Robo-Recruiting – Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Personalauswahl“, Themenkurzprofil Nr. 40 | Robert Peters | April 2020