Kategorien
Künstliche Intelligenz

Forschung aus Düsseldorf: KI im Personalbereich

Lieber Gast,

mit Freude las ich am 01. Mai 2023 einen Artikel in der Rheinischen Post mit dem Titel »Wenn Algorithmen über Jobs entscheiden«.

Der Beitrag aus der Serie »Forschung in Düsseldorf« im Teil C4 der Zeitung greift ein heiß diskutiertes Thema im Human Resources Management auf: Nämlich die Frage, in wie weit Künstliche Intelligenz, besser: Data Science, und Rechenregeln (Algorithmen), die Auswahl von Mitarbeitern unterstützen sollen – und was Bewerber davon halten.

Denn wie viele Fachleute und Praktiker betonen, soll die Entscheidung über die Einstellung oder Entwicklung einer Person (Mitarbeiter sind kein Personal! Personal gab es im Kaiserreich, wie Oswald Neuberger so schön schreibt) in den Händen von Menschen bleiben: Der verantwortlichen Führungskräfte und der HR-Manager. Und genau dies fordert auch die DIN 33430 zu berufsbezogenen Eignungsbeurteilungen.

Doch das KI Entscheidungen treffen sollen, suggeriert der Artikel von Ute Rasch im Untertitel, wenn sie schreibt: »Wie fühlen sich Menschen, wenn Künstliche Intelligenz Personalentscheidungen trifft?«. Zwischen der Beurteilung der Eignung und der Entscheidung liegt jedoch ein Unterschied – wie es dann auch etwas besser im Artikel und der dort zitieren Forschungsarbeit von Alina Köchling heißt bzw. es u.a. untersucht wurde.

Artikel von Ute Rasch in der Rheinischen Post vom 01.05.2023, Foto: Stefan Klemens (Hinweis: nicht lesbare Auflösung)

Es geht also um im Artikel und der dort beschriebenen Forschung um Frage, wie der Mensch sich fühlt, wenn dessen Eignung in Bezug auf ein vorher definiertes Anforderungsprofil beurteilt wird. Genau dies macht auch ein, hoffentlich, strukturiert durchgeführtes Interview (z.B. in der Form des Multi-Modalen Interviews nach Schuler) oder ein Online-Test (siehe www.digitalassessment.de ab Mitte Mai 2023).

Diese Instrumente messen die Ausprägung (Wert, Score, Value) anforderungsrelevanter psychologischer Merkmale auf einer bestimmten Skala anhand von bestimmten Fragen und Aufgaben, die sorgfältig vorab entwickelt und deren Qualität anhand von Kennwerten (z.B. Test-Item-Korrelation, Trennschärfe) geprüft wurden.

Genauso wie das abschließende Instrument, sei es ein Eignungsinterview oder ein psychologisches Testverfahren, das nunmehr fast immer digital durchgeführt wird. Ohne eine solche Qualitätsprüfung anhand der Hauptgütekriterien Objektivität, Reliabilität und Validität sollte kein Interview oder Test die HR-Abteilung oder die Entwicklerwerkstatt verlassen.

Auch für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Human Resource Management und hier vor allem der Eignungsdiagnostik gelten die gleichen Anforderungen der DIN 33430 und der Beurteilung psychologischer Verfahren, wie Markus Langer von der Uni Marburg in seinem interessantem Online-Vortrag beim Forum Assessment e.V. ausführte. Auch Martin Kersting, ein ausgewiesener HR- und Diagnostik-Experte, erklärte kürzlich bei MWonline, was beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Auswahl und Entwicklung von Mitarbeitern und Führungskräften zu beachten ist (siehe auch das Interview mit ihm hier.)

Doch zurück zum Artikel und der Forschung am Lehrstuhl für Digitales Management & Digital Work der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der Heinrich-Heine-Düsseldorf, an der ich vor langer Zeit nach einer Bankausbildung mein Studium der Psychologie begann, und wo ich vier Semester lang studierte (bevor ich nach Bonn für mein Hauptstudium ging).

Wie Marius Wehner, Professor für Betriebswirtschaftslehre, richtig sagt, nutzen mehr und mehr Personalabteilungen Künstliche Intelligenz und neue Software eröffne ihnen die Möglichkeit, Personalprozesse effizienter zu gestalten. Dies ist auch meine Erfahrung und angespornt von der ChatGPT-Welle seit Anfang des Jahres wächst deren Zahl. Wenn gleich es hier Herausforderungen u.a. mit dem Datenschutz gibt – wie auch bei den anderen und bisher genutzten Beurteilungsinstrumenten und allen anderen Verfahren, die personenbezogene Daten erheben und verarbeiten.

Der Artikel von Ute Rasch in der Rheinischen Post fokussiert sich auf Forschung von Marius Wehner und Alina Köchling zu den Gefühlen von Bewerbern bei der Eignungsbeurteilung und der Akzeptanz des Auswahlverfahren (ebenfalls keine neuen Themen in der Eignungsbeurteilung, siehe z.B. die Arbeiten von Heinz Schuler (Soziale Validität, 1985; 1990), Martin Kersting sowie die Überblickarbeit von Stephan Weinert von 2015, damals noch an der Uni Düsseldorf!).

Doch es ist immer toll, wenn wir zu einem relativ neuen Thema wie Künstliche Intelligenz im Human Resource Management mehr wissen durch empirische Arbeiten – besonders zu psychologischen Merkmalen wie Gefühlen oder der Akzeptanz von Auswahlverfahren.

Wer sich also für Künstliche Intelligenz im Human Resource Management interessiert, dem empfehle ich die Lektüre des Artikels sowie der darin beschriebenen Forschungsarbeit.

Zumal diese zugrunde liegende kumulative Doktorarbeit (bestehend aus mehreren Forschungsartikeln) von Alina Köchling »Five Essays on Algorithmic Decision-Making and AI in HRM: Fairness, Discrimination and Employee and Applicant Reactions« am 19. April 2023 laut dieser Meldung der Uni Düsseldorf als »Beste Dissertation des Jahres 2022 der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät« durch die Kreissparkasse Düsseldorf ausgezeichnet wurde.

Dr. Alina Köchling arbeitet heute bei der Deloitte Consulting GmbH in Düsseldorf. Eine Liste mit ihren akademischen Publikationen, aus denen ihre Dissertation besteht, findet sich hier.

Ihre dort als Erstautorin ausgewiesenen Forschungsartikel der Dissertation von Köchling haben folgende Titel:

  • Can I show my skills? Affective Responses to Artificial Intelligence in the Recruitment Process
  • Highly Accurate, But Still Discriminatory: A Fairness Evaluation of Algorithmic Video Analysis in the Recruitment Context
  • Discriminated by an algorithm: a systematic review of discrimination and fairness by algorithmic decision-making in the context of HR recruitment and HR development
  • Fluch oder Segen? Big Data und Learning Analytics im Lernkontext

Wie die News des »Chair of Business Administration, esp. Digital Management and Digital Work« vom 11. Januar 2023 zeigen, gibt es eine neue Publikation zum Thema von Köchling & Wehner im International Journal of Selection and Assessment mit dem Titel »Better explaining the benefits why AI? Analyzing the impact of explaining the benefits of AI-supported selection on applicant responses«. Der Artikel können Sie hier lesen

Fazit

Künstliche Intelligenz, genauer: Data Science, Maschinelles Lernen und Deep Learning, sind nicht nur in der Gesellschaft und seit langem auch im Business angekommen (siehe z.B. E-Commerce), sondern erfassen seit einigen Jahren auch das Human Resources Management. Wegbereiter waren dort die zunehmende Datenerhebung, -auswertung und -nutzung im Personalcontrolling sowie angewandte Analysemethoden wie HR-Analytics, Workforce Management und People Analytics.

Bei Beachtung der Risiken bietet die richtige Nutzung moderner digitaler Verfahren für Unternehmen und Mitarbeiter deutlich mehr Vorteile: sie erhöht die Qualität, reduziert Arbeitszeit und spart Geld.

Oder was meinen Sie?

Herzliche Grüße, Stefan Klemens

Hinweis:

Schorberg Analytic fokussiert sich neben People Analytics zunehmend auch auf Künstlicher Intelligenz im Human Resources Management (HR Data Science). Sie möchten über aktuelle Publikationen und News hierzu informiert bleiben? Oder sich mit Stefan Klemens darüber austauschen, z.B. durch ein Online-Meeting? Dann kontaktieren Sie mich einfach: Ich freue mich auf Sie!

Foto: Stef13 / Midjourney

Quellen:

Deutsches Institut für Normung e.V. (2016). DIN 33430:2016-07. Anforderungen an berufsbezogene Eignungsdiagnostik. Berlin: Beuth.
https://www.beuth.de/de/norm/din-33430/254909784

Langer, M. (2023). Künstliche Intelligenz für Alle(s)? Wie Algorithmen die Eignungsdiagnostik verändern. Online-Vortrag am 23. März 2023 beim Forum Assessment e.V.
https://www.forum-assessment.de/events/werkstatt-berichte/kuenstliche-intelligenz

Rasch, U. (2023). Wenn Algorithmen über Jobs entscheiden. Rheinische Post, 01.05.2023, C4 Düsseldorfer Wirtschaft.
https://www.genios.de/presse-archiv/artikel/RP/20230501/wenn-algorithmen-ueber-jobs-entsche/164850919.html

Weinert, S. (2015). Verbreitung und Akzeptanz eignungsdiagnostischer Verfahren. In: Weinert, S., Stulle, K. (eds) Executive Assessment. Springer Gabler, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007
https://www.researchgate.net/publication/299951957_Verbreitung_und_Akzeptanz_eignungsdiagnostischer_Verfahren

Kategorien
Buch

Daten oder Intuition bei HR-Entscheidungen?

Lieber Gast,

Daten oder Intuition bei HR-Entscheidungen? Nun, die Frage, ob der Mensch mit all seiner Erfahrung und einigen Urteilsfehlern besser, schlechter oder ähnlich gut wie die statistischen Entscheidungen auf Basis von Zahlen, diagnostischen Instrumenten und Algorithmen des maschinellen und Deep Learning entscheidet, wird heiß diskutiert.

Viele glauben, dass mit immer mehr Daten und komplexeren Modelle auch bessere Entscheidungen resultieren. Doch wie Gerd Gigerenzer wiederholt betont, ist dem nicht immer so (siehe seine Bücher “Klick” und “Risiko”).

Auf der anderen Seiten wissen wir seit Paul Meehl (1954) und vielen weiteren Erfahrungen, Studien und aktuellen Meta-Analysen, dass HR-Entscheidungen auf Basis valider, reliabler und objektiver Testdaten im Schnitt zu einer höheren Trefferquote führt (unter Berücksichtigung der Basis- und Selektionsrate, siehe Taylor-Russell-Tafeln) – Und die Prognosen von Leistung und Arbeitszufriedenheit für eine Gruppe steigen.

Worin liegt also die Lösung? Offensichtlich in der sinnvollen Kombination beider Ansätze, wobei letztendlich immer der Mensch entscheidet muss. Für mich heißt dies somit: Statistik (inkl. KI) und Heuristik, oder: Daten und Intuition (wenn gleich auch die Daten zuerst kommen).

Daher freue ich mich, dass auch andere Fachleute solch einen Ansatz verfolgen, wie ich z.B. gestern entdeckte: Jürgen Deters, bis Ende 2022 Professor für Personalmanagement und Führung an der Leuphana Universität Lüneburg, publizierte vor kurzem sein lesenswertes Buch “Analytics und Intuition in the Process of Selecting Talent: A holistic Approach“ (de Gruyter).

Also nicht ja oder nein, sondern sowohl als auch! Denn dies war schon immer das evolutionäre Erfolgsgeheimnis unserer Spezies, die mit Verstand und Emotion bald auch wieder ihre Füße auf den Mond setzen wird.*

Herzliche Grüße, Stefan Klemens



* Neil Armstrong nutze bei seiner Landung 1969 neben seinem fliegerischen Können auch seine Intuition, als er sich gegen den vom Computer vorgeschlagenen Landeplatz entschied.

Foto: Stef13 / Midjourney (erstellt von mir mit dem KI-Tool Midjourney inkl. Anpassung der Farbe nach Rouge)

Weiterführende Informationen

Zu Jürgen Deters:
https://www.leuphana.de/universitaet/aktuell/ansicht/2022/12/12/verabschiedung-prof-dr-juergen-deters-leadership-heisst-mit-gutem-vorbild-vorangehen.html

Das Buch ist als Open Access Publication finanziert von der Uni Lüneburg bei de Gruyter erschienen und kann unter folgendem Link als PDF heruntergeladen werden – Kapitel 8 fokussiert sich auf “Digital technologies and artificial intelligence (AI): implications for using
intuition and analytics in personnel selection”: https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/96547

Wer mit der Forschung von Gerd Gigerenzer und anderen zu Entscheidungen nicht vertraut ist, und Kritik an Daniel Kahneman und anderen sucht, dem empfehle ich seine (populär-)wissenschaftlichen Bücher “Klick: Wie wir in einer digitalen Welt die Kontrolle behalten und die richtigen Entscheidungen treffen” (2021, C. Bertelsmann), “Simply Rational: Decision Making in the Real World” (2015, Oxford University Press), “Risiko: Wie man die richtigen Entscheidungen trifft” (2013, C. Bertelsmann) sowie als Mitautor: Katsikopoulos, K. V., Șimșek, Ö., Buckmann, M., & Gigerenzer, G. (2020). Classification in the wild: The science and art of transparent decision making. MIT Press.
https://www.hardingcenter.de/de/das-harding-zentrum/team/gerd-gigerenzer

Zur beruflichen Eignungsdiagnostik empfehle ich (natürlich) einen, zwei oder besser zehn Blicke (abhängig von Wissen und Erfahrungen ;-)) in die DIN 33430 – Hierzu erscheint im Mai 2023 im Beuth-Verlag eine aktualisierte Arbeit von Harald Ackerschott, Norbert S. Gantner und Günter Schmitt. Titel: “Eignungsdiagnostik: Qualifizierte Personalentscheidungen nach DIN 33430 – inklusive KI in der Personalauswahl – DIN SPEC 91426 zum Videointerview – internationale Anwendung mit ISO 10667 Assessment Service Delivery”.
https://www.beuth.de/de/publikation/eignungsdiagnostik-qualifizierte-personalentscheidungen-nach-din-33430/360913627

Hinweis

Diesen Beitrag habe ich gestern zuerst auf meinem LinkedIn veröffentlicht. Die beiden letzten weiterführenden Informationen zu Gerd Gigerenzer und zur DIN 33430 habe ich heute dort im Kommentar ergänzt. Weiter gab dort einige Kommentare anderer Mitglieder:
https://www.linkedin.com/posts/activity-7049047248977973248-EPMV