16.03.2021

Rekrutierung mittels Künstlicher Intelligenz

Der Einsatz künstlicher Intelligenz bei Bewerbungsverfahren ist ein vieldiskutiertes Thema und Befürworter sehen darin großes Potential, um Prozesse effektiver, schneller und besser zu machen. Dabei hat auf Künstlicher Intelligenz (KI) beruhende Technologie ihre Tücken. Der Bayerische Rundfunk (BR) hat beispielsweise jüngst in einer Studie ein Softwareprogramm untersucht, das verspricht die Persönlichkeitsmerkmale von Bewerbern und Bewerberinnen anhand kurzer Videos zu bestimmen. Quelle Die untersuchte Software analysiert dafür Stimme, Sprache, Gestik und Mimik, um ein verhaltensbasiertes Persönlichkeitsprofil zu erstellen. Als Basis dienen fünf Dimensionen: Offenheit, Gewissenhaftigkeit, Extravision, Verträglichkeit und Neurotizismus.

Doch macht dieses technologiebasierte Verfahren die Auswahl tatsächlich objektiver und schneller und weniger abhängig von persönlichen Vorzügen einzelner Personaler? Das Ergebnis der Studie fiel nicht gerade positiv aus: Die von den Journalisten getestete Software ließ sich von Äußerlichkeiten beeinflussen und könnte Bewerber so tatsächlich den Job kosten, auch wenn der oder die KandidatIn vielleicht gut qualifiziert wäre.

Der Bayerische Rundfunk engagierte zunächst eine Schauspielerin, um die Versprechen des Unternehmens zu testen. Innerhalb einer Minute beantwortete sie mit gleichbleibender Miene verschiedene Fragen, um sich vorzustellen. Das Video wurde dann von der Software entsprechend der fünf Dimensionen ausgewertet – mit Werten zwischen 0 und 100 Punkten. Dann zeichnete sie das Video erneut auf. Dieses Mal mit Brille auf der Nase. Und plötzlich schätzte die Software die Bewerberin ganz anders ein – bei Gewissenhaftigkeit beispielsweise bekam sie knapp 10 Punkte weniger. War das Haar von einem Tuch bedeckt, veränderte das erneut die Ergebnisse des Ratings. Plötzlich galt die Kandidatin als gewissenhafter und weniger neurotisch.

Kleidung kann den AI-Algorithmus beeinflussen

Die Journalisten des BR setzten dieses Experiment weiter fort und stellten fest, dass Kleidung oder Haare das Ergebnis zum Teil erheblich beeinflussten. Der Anbieter des Programms räumte das auf Anfrage des BR auch ein: Wie bei einem normalen Bewerbungsgespräch fließe Kleidung mit in die Bewertung ein. Das macht gewissermaßen auch Sinn, denn die gewählte Kleidung kann ein Ausdruck dafür sein, wie ernst ein Bewerber ein Vorstellungsgespräch nimmt. Um das einmal ein bisschen zu überspitzen: Wer sich bei einer Bank bewirbt und dann in löchriger Jeans und T-Shirt zum Vorstellungsgespräch auftaucht, hinterlässt normalerweise keinen guten Eindruck. Doch bei unterschiedlichen Branchen gelten sehr unterschiedliche Kleidungsvorschriften. Das macht die Programmierung eines Algorithmus entsprechend schwierig. Wird in einer Bank eine sehr förmliche Kleidung erwartet, so ist die Kleidung in der Kreativbranche meist deutlich lockerer und individueller. Das Beispiel zeigt aber auch: Der Anspruch von KI viel objektiver zu sein, wird nicht erfüllt, wenn kleine äußere Veränderungen wie das Tragen einer Brille beeinflussen, wie die Software die Eignung von Kandidaten einschätzt.

Kritiker befürchten, das Künstliche Intelligenz Vorurteile bestätigt

Der Test zeigt zudem ein weiteres Problem von Artificial Intelligence: Derartige Programme sind immer nur so gut wie ihr Algorithmus und die meisten Unternehmen nutzen Menschen als Vorbilder, um die künstliche Intelligenz zu trainieren. Experten warnen entsprechend, dass Computerprogramme eventuell bestehende Stereotype und Vorurteile nachahmen könnten, anstatt sie auszuschalten. Dass AI Algorithmen derartige Probleme haben könne, zeigen Beispiele aus der Vergangenheit: Amazon beispielsweise schaffte 2018 das eigene auf künstlicher Intelligenz basierende Rekrutierungssystem ab, nachdem sich gezeigt hatte, dass es Vorurteile gegenüber weiblichen Bewerbern zeigte.

In Amerika hat sich der Einsatz von AI-Recruiting-Systemen bereits weit verbreitet. Ein Beispiel hier ist die Software von HireVue, die die Washington Post 2019 als einen mächtigen Gatekeeper bezeichnet, eine Software, die verändert wie Unternehmen ihren Mitarbeiterstamm aufbauen und verändern. Quelle Auch hier nutzt die Software Videos – aufgenommen mit dem Smartphone oder dem Computer – als Basis für die Analyse der Kandidaten. Die Software analysiert dabei die Stimme und wie sich die Gesichtsmuskeln verändern, um dann per Vergleich eine Reihenfolge der Kandidaten festzulegen. Ein entsprechender Wert kennzeichnet, wie attraktiv die einzelnen als Mitarbeiter sind. 2019 nutzten laut Washington Post bereits rund 100 Unternehmen die Software, darunter bekannte Firmen wie Unilever und die Hilton Hotelkette. Auch an dieser Software regte sich Kritik: Sie basiere nicht auf tatsächlichen wissenschaftlichen Fakten, sondern auf rein oberflächlichen Messungen. „Es ist eine erschreckende Entwicklung, dass wir eine geschützte Technologie haben, die für sich beansprucht zwischen einem produktiven Mitarbeiter und einem ungeeigneten Mitarbeiter unterscheiden zu können und das basierend auf den Bewegungen des Gesichts, der Stimmlage und der Angewohnheiten“, zitiert die Washington Post Expertin Meredith Whittaker, Mitbegründerin des AI Now Institutes in New York. Das sei eine Pseudowissenschaft, so ihre Kritik, und eine Lizenz für Diskriminierung. Andere kritisieren, dass AI oder KI selbst gar nicht „verstehe“, wonach es eigentlich suche, und dass selbst die besten AI Systeme derzeit noch sehr fehleranfällig seien. Unternehmen wie HireVue weisen diese Vorwürfe allerdings zurück. Interessant ist aber, dass der US-amerikanische Vorreiter für Video-Analyse-Software seine Gesichts- und Mimikanalyse inzwischen aus dem Angebot genommen hat, da man festgestellt hat, dass die Erkenntnisse der Gesichtsanalyse eben nicht mit der Job Performance übereinstimmen. Quelle Vielmehr konzentriert sich die Software inzwischen auf die Analyse von Audio: Die aufgezeichneten Videos werden von der Software in Text konvertiert und dann sucht die künstliche Intelligenz nach Schlüsselwörtern. Das rekrutierende Unternehmen kann dann entscheiden, ob es die Entscheidung über Kandidaten der Software überlässt – ohne menschliche Gegenkontrolle – oder der Kandidat zu einem weiteren Videointerview eingeladen wird. Quelle Auch das ist nicht unproblematisch, bedenkt man die bestehenden Schwierigkeiten bei der Spracherkennung – man denke nur daran, wie häufig Apple- oder Google- Spracherkennung Wörter missverstehen, wenn jemand beispielsweise mit einem Dialekt spricht oder etwas nuschelt. Und ist die Transkription tatsächlich richtig, dann muss das System immer noch die Bedeutung eines Wortes erkennen. Das ist nicht ganz einfach, da es viele Wörter gibt, die eine doppelte oder dreifache Bedeutung haben – je nach Kontext. Ein menschlicher Gesprächspartner kann diesen Kontext ganz intuitiv erschließen, ein Computer kann das nicht.

Computerspiele sollen helfen, den richtigen Kandidaten zu finden

BBC Business Reporter Andrea Murad berichtete jüngst ebenfalls von den persönlichen Erfahrungen mit AI Recruiting. Quelle. Im Bewerbungsprozess für eine Stelle war der erste Schritt das Spielen einfacher Videospiele. „Diese beinhalteten das schnelle Zählen von Punkten in zwei Boxen, einen Ballon aufzublasen, bevor er explodiert, um Geld zu gewinnen und Emotionen zu Gesichtsausdrücken zuzuordnen.“ Ausgewertet wurde das von einer KI Software. Fragen und Antworten sollen Persönlichkeitsaspekte wie Risikobewusstsein und Intelligenz ermitteln. Die entsprechende Software stammte in diesem Fall von Pymetrics, deren Gründerin sagt, die Software sei effizienter, als den Lebenslauf eines Kandidaten zu lesen. In den letzten Jahren habe sich die Technologie sehr weiterentwickelt und die Nachfrage sei ebenso stark gestiegen. Wie HireVue sagt auch Pymetrics, dass das System eine größere Fairness garantiere.

Der Bayerische Rundfunk, der eine deutsche Software für das Experiment nutzte, testete in der Folge weitere Varianten und Setups, um genau das weiter zu überprüfen. Wie stark ist Software von äußeren Faktoren beeinflusst, die nichts mit der Eignung eines Kandidaten zu tun haben? Dafür setzten die Journalisten 10 weitere Kandidaten vor die Kamera und veränderten nicht die Kandidaten selbst, sondern beispielsweise die Tonspur, die Beleuchtung oder den Hintergrund. Bilderrahmen im Hintergrund? Oder gar ein Bücherregal? Beides verschiebt die Werte, so die Erkenntnis des Tests. Während sich bei der Veränderung der Audiospur keine Veränderung der Bewertung zeigte, macht die Helligkeit durchaus einen großen Faktor aus. Das Video einer „Bewerberin“ wurde mit veränderter Helligkeit vollkommen anders bewertet: Die KI Software stufte sie als weniger gewissenhaft und extrovertiert ein. Verallgemeinern lasse sich das aber nicht, so die Studie. Veränderungen von Hintergrund oder Belichtung könnten sich bei unterschiedlichen Personen auch unterschiedlich auswirken.

Künstliche Intelligenz stellt Bewerber also vor ganz neue Herausforderungen. Plötzlich sehen sie sich nicht mehr allein einem anderen Menschen gegenüber, sondern müssen zudem damit rechnen, von einem Computersystem bis ins kleinste Detail analysiert zu werden. Die Kriterien dafür sind oft nicht transparent genug, so dass Kandidaten kaum eine Chance haben, sich darauf vorzubereiten. Wer in einem Vorstellungsgespräch sitzt, kann oft anhand der Reaktion des Gegenübers ablesen, ob die Antwort in die richtige Richtung geht, oder wie der Gesprächspartner auf ein Lächeln oder eine Aussage reagiert. Diese Form der menschlichen Interaktion und des direkten Feedbacks kann ein Computer kaum leisten. Auch erhalten Kandidaten meist kein Feedback zu den erreichten Punkten oder was sie falsch bzw. richtig gemacht haben. Inzwischen gibt es tatsächlich etliche Ratgeber, die Bewerbern empfehlen, wie sie den Bildschirm und ihre Umgebung am besten einrichten oder wie sie am besten vor der Kamera auftreten, damit sie gut bewertet werden. Darunter fallen ähnliche Dinge, wie der Bayerische Rundfunk sie in seiner Studie festgestellt hat. Quelle

Trotz der Schwächen von AI oder KI-Systemen nutzen viele große Unternehmen inzwischen derartige Software für den ersten Schritt der Bewerbung – aus ganz praktischen Gründen: Gerade bei Einsteigerjobs kämpfen die Personalabteilungen oft mit einer Flut von Bewerbern und intelligente Computersysteme sollen dabei helfen, beispielsweise Lebensläufe auszuwerten und eine Vorauswahl zu treffen. Dabei geht es nicht um Videoauswertungen, sondern um semiautomatische Rekrutierungsprozesse oder Robot Recruiting. AllyO, ein Silicon Valley Startup, beispielsweise entwickelte einen Bot, der Kandidaten automatisiert Fragen schicken kann, die für die Bewerbung entscheidend sind, zum Beispiel „Sind Sie bereit umzuziehen?“. Inzwischen wurde das Unternehmen von HireVue aufgekauft. Quelle

Mehr zum Thema Robot Recruiting findet sich ebenfalls in unserem Blog: https://headforwork.de/news/robot-recruiting