Viele Firmen setzen bei der Auswahl von neuen Mitarbeitern immer häufiger künstliche Intelligenz statt Menschen ein, schon aus Kostengründen. Die derzeit besten Programme („Algorithmen“) können dabei aus Daten der Vergangenheit „lernen“ – indem die Maschine fortlaufend die eigenen früheren Auswahlergebnisse abgleicht zum Beispiel mit dem Grad des Erfolgs der Bewerber in Übungsaufgaben im Bewerbungsverfahren oder in der Anfangsphase des Jobs selbst. Der Algorithmus erkennt dann (als Ideal) „passend“ oder „unpassend“, und preist dies künftig bei einer neuen Auswahl ein. Ziel ist, Bewerber, Stelle und Unternehmen in Zukunft besser in Übereinstimmung zu bringen.
Problem: Das System muss anhand sehr vieler Daten „trainieren“, was wiederum auch von Menschen aufbereitet und begleitet werden muss. Und auch danach ist die Technik nicht vorurteilsfrei, denn sie kann sich letztlich nicht von fragwürdigen menschengemachten Entscheidungen der Vergangenheit lösen, wie ein recht fein justiertes und dennoch gescheitertes System bei Amazon zeigt. In ungünstigen Fällen verselbstständigt sich die Technik sogar in falsche Schein-Zusammenhänge („weiß + männlich + mittelalt = gut geeignet“), die weder eine andere Zukunft ermöglichen, noch juristisch oder ethisch tragbar sind. Einige menschliche Qualitäten in der Arbeit lassen sich nicht in maschinen-verständliche Kategorien pressen. Allgemein gesprochen treffen die Roboter zwar schnellere, aber nicht unbedingt bessere Personal-Entscheidungen als PersonalerInnen aus Fleisch und Blut. Ein „guter“, nachvollziehbar und beherrschbar arbeitender Algorithmus würde dagegen die Personal-Abteilung von Routine-Tätigkeiten entlasten, sodass die menschlichen EntscheiderInnen dann wirklich mehr Zeit für die Auswahl der einzelnen Kandidaten bekommen…
(aus: XING-Insider / „Künstliche Intelligenz und Dein Beruf“)
