Algorithmen und Inklusion: Ist KI-basierte Personalauswahl gerechter?

Wir alle haben Vorurteile. Das ist menschlich. Es führt aber dazu, dass Bewerbungsprozesse nicht immer fair ablaufen. Künstliche Intelligenz kann im Recruiting dabei helfen, Voreingenommenheit zu neutralisieren. Kritisch wird gesehen, wenn KI-basierte Komponenten allein entscheiden. Zu Recht? Ein Überblick und eine Einordnung.

 

Vom Schulabbrecher zum Senior-Programmierer mit Catalyte

Was wäre, wenn sich die Zukunft der Arbeit nicht mehr um Hautfarbe, Herkunft oder Schulabschluss der Arbeiter scheren würde? Für Timothy Reed, schwarzer Schulabbrecher aus der Working Class Baltimores in den USA, ist die Antwort auf diese Frage eine sehr positive. Er arbeitet als Führungskraft in der Software-Firma Catalyte und macht als Senior Programmierer genau das, was er schon seit seiner Jugend gern macht: anderen Menschen bei der Lösung von kniffligen Fällen helfen. In dem Arbeiterviertel, in dem Timothy aufwuchs, gilt er noch heute als der “Fixer”, ein allseits begabter Hausmeister, der seinen Nachbarn das Heizungsleck stopft oder den Computer auf Vordermann bringt. Im amerikanischen Ausbildungssystem konnte er sein Talent nicht weiterentwickeln. Im College scheiterte er, weil ihm das verschulte Insistieren auf Fächer, die ihn nicht interessierten, vor Langeweile um den Verstand brachte. Auf die technische Fachhochschule, die er sich wünschte, wäre er sowieso nicht gegangen, weil seine Familie die Gebühren nicht aufbringen konnte. Dann stieß er auf Catalyte, die Personalrekrutierung komplett von Algorithmen vornehmen lässt. Die Firma hat damit unter anderem das Nike-Team zusammengestellt, das die erste Wearable Tech der Sportfirma entwickelt hat. Catalyte-Gründer Michael Rosenbaum identifiziert die klassische Personalpolitik als den Hauptgrund dafür, warum in der Arbeitswelt Fähigkeiten zwar gleich verteilt seien, Berufschancen aber nicht. Talente aus der Arbeiterklasse oder ethnische Minderheiten würden besonders häufig übersehen, fügt Rosenbaum hinzu.

Neutrale Tests übergehen „recruitment bias“ und öffnen Türen

Bei Catalyte wird der sogenannte „recruitment bias“, die oft unterbewusste Voreingenommenheit bei der Personalauswahl durch Menschen, mit einem Online-Auswahl-Test übergangen. Dem Test ist es nicht nur völlig gleichgültig, wer ihn ausfüllt; er wertet auch anschließend aus über 5000 Datenpunkten aus, wie geeignet der Kandidat als Software-Programmierer ist.

Die Analyse greift dabei auf die Inhalte der Antworten zu und auf das Verhalten beim Ausfüllen. Wie viel Zeit wurde gebraucht? Geht der Kandidat zurück und löscht Antworten? Wie formuliert er sie um? Wie lange hängt er an welchem Wort? Welches Stressverhalten zeichnet sich ab? Auf welche Einstellung zur Arbeit und zur Kooperation lässt sich schließen?

Befindet der Algorithmus den Kandidaten für geeignet, wird ihm umgehend ein Ausbildungsplatz als Programmierer angeboten, der nach fünf Monaten in eine feste Anstellung münden kann. Für Mitarbeiter wie Tim Reed wäre sein jetziger Status als erfahrenen Java-Programmierer mit Management-Verantwortung, einer der bestbezahlten Jobs weltweit, in einer traditionelleren Firma undenkbar.

Berufliche Bildung: je verschiedener, desto erfolgreicher

Ein weiteres Beispiel für die unvoreingenommene Bewerberauswahl ist die Start-up-Firma Pursuit aus New York. Sie vermittelt IT-Fortbildungen an geeignete Interessenten aus allen Schichten, vor allem den bildungsfernen. Die Bewerber werden von KI-basierten Programmen ausgewählt und vervierfachen ihre Einkommensperspektiven in der Regel nach erfolgreichem Abschluss. Wes Moore, CEO der Robin Hood Foundation – einer New Yorker Wohlfahrtsvereinigung, sieht in Berufsbildungsprogrammen dieser Art den stärksten Impuls zur Schließung der herrschenden Einkommensschere. Auch die Diversifizierung wird durch Algorithmen gesteigert. 26 Prozent der Belegschaft von Catalyte in Baltimore ist schwarz; das reflektiert die 28 Prozent schwarzer Bevölkerung in der Stadt selbst. Bereits 2014 hat McKinsey in einer weltweiten Studie untersucht, dass Unternehmen mit einer stark diversifizierten Belegschaft eine um ein Drittel höhere Wahrscheinlichkeit besitzen, eine bessere Profitmarge zu erzielen als ihre weniger diversifizierten Konkurrenten.

Entwickler-Teams doppelt so schnell auf der passenden Flughöhe

Catalyte hat für sich berechnet, dass die sonst üblichen zehn bis zwölf Wochen, die ein Entwickler-Team benötigt, um in einem gemeinsamen Projekt die notwendige Flughöhe zu erreichen, in von Algorithmen ausgewählten Teams halbiert worden ist. Weniger als die Hälfte der Catalyte-Programmierer hat einen Hochschulabschluss; eine Tatsache, die nach Rosenbaum auch die fortlaufende Herausforderung für Arbeitgeber löst, geeignete beziehungsweise eine ausreichende Zahl an IT-Kräften unter den gängigen Universitätsabsolventen zu finden.

App spürt Talente fürs Lehramt auf

In Schweden hilft die Personalagentur People Productions mit ihrer App Vikarie Direkt das Lehrerpotenzial fernab examinierter Kräfte sichtbar zu machen. Die App erhebt – ebenfalls automatisiert – die Talente von Menschen, die sich für den Lehrerberuf interessieren und nach Meinung der betreibenden Künstlichen Intelligenz die Kompetenzen dazu haben. Es vermittelt sie dann in reale Vertretungsstellen an Schulen, anstatt sie in Referendariaten zu demotivieren. Auf diese Weise können Versorgungslücken zeitnah geschlossen und Berufswechsel vorbereitet werden, die zu einer ordentlichen Vergütung führen. CEO Patricia Olby Kimondo spricht von 2.000 Personen, die sich im vergangenen Jahr auf diese Weise vor einer Schulklasse ausprobieren konnten. Knapp die Hälfte von ihnen hat den Lehrerberuf ergriffen.

Ethisches Fundament für den Einsatz Künstlicher Intelligenz

Es gibt natürlich auch kritische Stimmen gegenüber einer automatisierten Personalrekrutierung, insbesondere dann, wenn die KI-basierte Komponente zur alleinigen Bewerberauswahl wird, wie etwa bei Hire vue oder Deepsense – zwei HR-Firmen, die Personal für Hilton oder Unilever auswählen. Deren durch Algorithmen gesteuerte Filterung analysiert bei virtuellen Bewerbungsgesprächen Stimmlage und Gesichtsausdruck der Bewerber und vergleicht sie mit denen der erfolgreichsten Mitarbeiter des Auftragsunternehmens. Diese Methoden können ohne die notwendige ethische Fundierung ebenso fraglich wirken wie Social-Media-Analysen, bei denen die privaten Postings von Bewerbern auf Kompatibilität mit dem gesuchten Bewerberprofil durchforstet werden.

Algorithmen brauchen eine führende Hand

Die Wertschätzung von Talent und Arbeitskraft in die Hände künstlicher Intelligenz zu geben ist sicherlich keine ausreichende Maßnahme, um ein Wirtschaftssystem neu herauszubilden, das die Verschiedenartigkeit von Menschen stärker in den Mittelpunkt rückt, aber es ist ein wichtiger Schritt zur Neutralisierung von menschlicher Voreingenommenheit bei der Bewerberauswahl. Hinzu kommt, dass die Arbeiter selbst sich nicht ihren Kompetenzen entsprechend beschäftigt fühlen. Die weltweite Arbeitslosenquote ist zwar in den letzten Jahren auf durchschnittlich fünf Prozent gefallen. Trotzdem sind aber nicht nur weiterhin über 170 Millionen Menschen erwerbslos, sondern zusätzlich 140 Millionen der arbeitenden Bevölkerung unterbeschäftigt. Ein großer Teil ist mit Aufgaben betraut, die als sinnlos und frustrierend empfunden werden; in den Worten des Ethnologen David Graeber Bullshit Jobs. Die Zahl der Arbeitslosen enthält einen überproportional hohen Anteil von Frauen, Menschen mit Behinderungen und anderen „schwer vermittelbaren Gruppen“, die aufgrund ihres HR-Portfolios als minderwertige Arbeitskraft abgestempelt sind. Junge Menschen, die erst gar nicht in den Arbeitsmarkt kommen, haben nach klassischem Personalerverständnis keine Möglichkeit überhaupt ein Portfolio anzulegen.

Was KI bei der Bewerber-Auswahl leisten kann – und was außerdem nötig ist

KI kann dabei helfen, diese gesellschaftlichen Verkrustungen aufzubrechen und den Arbeitsmarkt zugänglicher zu machen. Flankierende Maßnahmen der Diversifizierung sind gleichwohl notwendig, wie etwa längere und gleichgestellte Elternzeiten, Sensibilierung der Führungsriege für das Führen diversifizierter Teams sowie das dezidiertere Anlegen internationaler Bewerberpools.

Eine Matching-Plattform für alle: The International Space Station for Work

Ein interessantes Gedankenspiel in diesem Zusammenhang liefert der kanadische Think Tank Public Policy Forum: Die sogenannte International Space Station for Work ist ein ambitioniertes Plattform-Projekt, das unabhängig von Landesgrenzen Zugang zu allen verfügbaren Arbeitsplätzen weltweit bieten soll und Arbeitern die bestmöglichen Beschäftigungsmöglichkeiten gemäß ihrer Eignung anbietet. Das System würde auch alle globalen Schulungsoptionen kennen und Qualifizierungshistorien in Bewerberprofilen auf dem aktuellsten Stand halten. Es würde den Arbeitsmarkt kontinuierlich überwachen und Vorschläge unterbreiten, die den Menschen helfen, sicherer zu arbeiten, bevor sie von Arbeitslosigkeit bedroht werden. Die Daten würden komplett von KI organisiert. Anstatt in große und teure eigene Datenbanken zu investieren könnten Regierungen sich auf die Schaffung gesetzlicher Rahmenbedingungen und die Einhaltung des ethischen Codes konzentrieren.

 

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Autor/in

Miguel Peromingo Geschäftsführer Miguel Peromingo Consulting E-Mail: Nachricht schreiben Profil

Miguel Peromingo berät internationale Netzwerke und Schwellenländer in Arbeitsmarktpolitik und Beschäftigungsstrategien.

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