Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Art von KI, die mithilfe von Algorithmen Muster erkennt und auf der Grundlage früherer Verhaltensweisen Vorhersagen trifft. Wahrscheinlich sind Sie bei der Nutzung von YouTube, Facebook oder Netflix schon einmal auf Algorithmen gestoßen. Diese Plattformen geben Empfehlungen basierend auf den Inhalten, die Sie sich in der Vergangenheit angesehen haben.

Im Recruiting kann maschinelles Lernen Computer trainieren, Aufgaben zu übernehmen, die zuvor manuell erledigt wurden, wie z. B. das Vergleichen von Lebensläufen und die Auswahl passender Talente. Es nutzt datengestützte Erkenntnisse, um Ihnen zu helfen, sinnvolle Entscheidungen zu treffen und Personen einzustellen, die Ihre Unternehmenskultur bereichern. Sie können es auch verwenden, um den Onboarding-Prozess und die Mitarbeiterschulung zu optimieren, um damit den Recruiting-Prozess für Ihr Unternehmen und seine zukünftigen Teammitglieder zu verbessern.

So nutzen Manager*innen und HR-Fachkräfte maschinelles Lernen im Recruiting

Maschinelles Lernen bietet Ihrem Unternehmen eine effektive Möglichkeit, den Recruiting-Prozess zu optimieren und gleichzeitig Kosten zu senken. Im Folgenden finden Sie fünf Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen und KI im Recruiting Ihnen helfen können, besser geeignete neue Arbeitskräfte zu finden.

1. Marketing von Stellenangeboten

Das Verfassen von Stellenbeschreibungen und das Umreißen von Aufgaben und Verantwortlichkeiten können zeitaufwendig sein. Mithilfe von maschinellem Lernen kann Ihr Unternehmen herausfinden, in welche Standorte und Online-Jobbörsen Sie am besten investieren sollten, zu welchen Tageszeiten Sie Stellenanzeigen am besten schalten und wie Sie die Stellenbeschreibungen so optimieren können, dass der Recruiting-Prozess erfolgreich verläuft. Mit einem Tool wie ChatGPT können Sie leistungsstarke Stellenanzeigen und Onboarding-Materialien erstellen.

2. Sourcing von Kandidat*innen

Maschinelles Lernen kann Ihnen durch die Analyse von Online-Plattformen, Social-Media-Profilen und beruflichen Netzwerken dabei helfen, Kandidat*innen für Ihre Stellen zu finden. Außerdem kann maschinelles Lernen vorhandene Mitarbeiterdaten und Leistungsaufzeichnungen analysieren, um Merkmale oder Eigenschaften zu identifizieren, die mit dem Erfolg in einer bestimmten Stelle korrelieren. Bestimmte KI-Tools können Ihnen dabei helfen, bei Bedarf in Echtzeit mit Talenten in Kontakt zu treten. In anderen Fällen können Chatbots zum Screening von Kandidat*innen eingesetzt werden, bevor diese in die nächste Phase des Bewerbungsprozesses gelangen. Der Chatbot kann Sie bei der Eingabe von Daten unterstützen und Ihnen Zeit und Geld sparen, da Sie die Unterlagen nicht mehr manuell zusammenstellen und ausfüllen lassen müssen.

Um Kandidat*innen zu finden, die perfekt zu Ihrem Unternehmen passen, ist es wichtig, auf einen geeigneten Talentpool zurückgreifen zu können. Die meisten Recruiter*innen verbringen allein mit dem Sourcing viel Zeit, und maschinelles Lernen kann Ihnen dabei helfen, schneller passende Kandidat*innen zu finden.

3. Das Interesse von Kandidat*innen wecken

Automatisierte Nachrichtensysteme und KI-Assistenten könnten dazu führen, dass sich wiederholende Gespräche über Terminplanung und nächste Schritte vollständig entfallen. Chatbots sind zu jeder Tageszeit verfügbar und können problemlos Vorstellungsgespräche buchen und Erinnerungen an anstehende Termine versenden. Tools für maschinelles Lernen können sogar Marktdaten verwenden, um Gehälter zu berechnen und Stellenanzeigen zu generieren.

4. Screening von Lebensläufen

Mithilfe von maschinellem Lernen können Lebensläufe schnell überprüft werden, sodass Ihnen die nach deren Einschätzung am besten geeigneten Kandidat*innen vorgestellt werden. Diese Funktion zum Scannen von Lebensläufen ist häufig in Bewerbermanagementsystemen (Applicant Tracking System, ATS) enthalten. Wie das funktioniert? Einfach gesagt können Modelle für maschinelles Lernen anhand von Daten trainiert werden, sodass sie Muster erkennen und Vorhersagen über die Eignung eines Lebenslaufs für eine bestimmte Stelle treffen können.

Dabei ist ein wichtiger Aspekt, dass auf maschinellem Lernen basierendes Screening von Lebensläufen eine große Hilfe im Recruiting-Prozess sein kann, aber die Überprüfung durch Menschen für die endgültige Entscheidung nach wie vor wichtig ist.

5. Personalisierte Kontaktaufnahme

Auf dem modernen Arbeitsmarkt haben Arbeitnehmer*innen oft eine große Auswahl an Stellenangeboten, und maschinelles Lernen kann Ihnen dabei helfen, personalisierte Nachrichten zu erstellen, die Aufmerksamkeit erregen. Das Versenden einer individuellen Nachricht an jede neue Person im Unternehmen ist eine hervorragende Möglichkeit, Kandidat*innen zu zeigen, dass Sie sie ernst nehmen. Für die viel beschäftigten HR- und Personalverantwortlichen von heute ist das jedoch fast unmöglich. Maschinelles Lernen kann Ihnen dabei helfen, aussagekräftige Nachrichten zu versenden, ohne dass diese von einer Person manuell verfasst werden müssen.

Vorteile des maschinellen Lernens im Recruiting

Sehen wir uns nun die wichtigsten Vorteile von maschinellem Lernen im HR-Bereich und Recruiting an.

Onboarding

Der Einsatz von ML und KI beim Onboarding neuer Mitarbeitender kann diesen Prozess kostengünstiger, zeiteffizienter und persönlicher gestalten. Algorithmen können potenziell die Stelle, die Stärken und die bisherigen Erfahrungen neuer Mitarbeitender berücksichtigen und so maßgeschneiderte Onboarding-Programme erstellen und durchführen. Dies kann die Mitarbeiterbindung erhöhen und neuen Mitarbeitenden helfen, sich schneller in der neuen Stelle einzuarbeiten.

Effizienz und Genauigkeit

Maschinelles Lernen kann alle Aspekte des Recruiting-Prozesses beschleunigen, darunter die Erstellung von Stellenbeschreibungen, das Screening von Lebensläufen, die Analyse des beruflichen Werdegangs von Bewerber*innen, die Durchführung von Kompetenztests, die Planung von Vorstellungsgesprächen und die Entscheidungsfindung beim Recruiting.

Vielfalt und Inklusion

Mit maschinellem Lernen lässt sich potenzieller Bias aufdecken, der bei früheren Recruitingentscheidungen eine Rolle gespielt hat. Außerdem lassen sich die besten Lösungen finden, um solche Vorurteile in Zukunft zu vermeiden. Eine diverse, offene Unternehmenskultur trägt dazu bei, dass alle Mitarbeitenden in Ihrem Unternehmen erfolgreich sein und sich weiterentwickeln können.

Mitarbeiterbindung

Auch wenn es nicht explizit Teil des Recruiting-Prozesses ist, ist die Mitarbeiterbindung unerlässlich, um Fluktuation gering zu halten. Die Einstellung neuer Mitarbeitender kann sehr kostspielig sein, daher sollten Arbeitgeber sich bemühen, Arbeitnehmer*innen nach Möglichkeit zu halten. Maschinelles Lernen nutzt vorhandene Daten, um Trends und Muster bei den Gründen für das Ausscheiden von Mitarbeitenden aus Ihrem Unternehmen zu analysieren, sodass Ihr Führungsteam diese Probleme angehen kann.

Schulung und Unternehmensplanung

Mit maschinellem Lernen können Sie Schulungsprogramme für Ihr Unternehmen und jede einzelne Person im Unternehmen individuell anpassen. Sie können damit Wissenslücken aufdecken und entsprechende Schulungen empfehlen, um diese zu schließen. Außerdem lassen sich damit Schulungsdaten sortieren, um festzustellen, welche Teammitglieder eine Auffrischung benötigen.

KI und ML können potenziell noch weiter gehen und historische und aktuelle Daten zu Stellen, Mitarbeiterleistung und Schulungen analysieren, um Entscheidungsträger*innen dabei zu helfen, Stellen und Verantwortlichkeiten effektiver zuzuweisen.

Mögliche Risiken beim Einsatz von maschinellem Lernen im Recruiting

Maschinelles Lernen und KI sind hervorragende Tools, aber es bedarf entsprechender Schulungen, um sie optimal nutzen zu können. Einige Risiken, die Sie beachten sollten:

• Fehler beim maschinellen Lernen: Da Modelle für maschinelles Lernen auf der Grundlage verfügbarer Daten trainiert werden, kann ihre Leistung durch die Qualität, Quantität und Repräsentativität dieser Daten beeinflusst werden. Das bedeutet zum Beispiel, dass Ihnen geeignete Bewerber*innen entgehen könnten, die früh im Recruiting-Prozess aussortiert werden. Eine Möglichkeit, Fehler zu reduzieren, besteht darin, maschinelles Lernen und menschliches Urteilsvermögen miteinander zu kombinieren.
• Implementierung und Einführung: Die Einführung neuer Technologien in einem bestehenden Team erfordert Geduld, da die Mitarbeitenden eine Lernkurve durchlaufen müssen. Es ist wichtig, dass Sie Best Practices für das Änderungsmanagement einsetzen, um die Recruiter*innen dabei zu unterstützen, sich an neue Arbeitsweisen anzupassen und sich voll und ganz auf die Nutzung neuer Tools einzulassen.
• Unbewusste Vorurteile: Sie können mithilfe von maschinellem Lernen unbewusste Vorurteile bzw. Bias in Ihrem Recruiting-Prozess feststellen. Dabei sollten Sie aber bedenken, dass ML-Tools dennoch dem Bias der Personen unterliegen können, die sie programmiert haben. Es ist wichtig, ML-Tools zu bewerten, um festzustellen, ob sie bestehenden Bias aus der Realität enthalten, damit Sie Maßnahmen ergreifen können, um dies zu vermeiden.
• Wegfall von Kandidat*innen: Es ist wichtig, ein Gleichgewicht zwischen KI-Kommunikation und menschlicher Interaktion herzustellen, damit passende Kandidat*innen in den Recruiting-Prozess einbezogen werden.

Maschinelles Lernen und KI im Recruiting werden die Art und Weise verändern, wie jedes Unternehmen Kandidat*innen findet, Lebensläufe analysiert und neue Mitarbeitende einstellt. Um das Potenzial der neuen Technologie voll auszuschöpfen, sollten Sie vor der Auswahl eines Tools für maschinelles Lernen gründlich recherchieren und das gesamte Team vor der Einführung umfassend schulen.