Der Mensch ist das Problem

3 häufige Missverständnisse über Video-KI in HR

Der Einsatz von Video-KI im Personalwesen wird derzeit kontrovers diskutiert. Die neue Technologie birgt großes Potenzial. Trotzdem stehen ihr manche Unternehmen noch kritisch gegenüber. Häufig ist das auf Missverständnissen begründet. 

HR-Abteilungen stehen unter Druck. Während sich der Fachkräftemangel verschärft und die Wechselbereitschaft zunimmt, wird es immer schwieriger, neue Mitarbeiter zu finden und im Unternehmen zu halten. Umso wichtiger ist es, das Recruiting möglichst effizient zu gestalten und die Belegschaft durch kontinuierliche Weiterbildung zu binden. Eine Technologie, die dabei wertvolle Unterstützung leisten kann, ist Video-KI. Sie analysiert das Gesprächsverhalten eines Menschen anhand von Faktoren wie Stimme, Sprache, Emotionen, Mimik und Gestik. Solche Auswertungen helfen Recruitern zum Beispiel dabei, Bewerber auszuwählen, die zur Unternehmenskultur passen. Auch das Coaching ist ein wichtiges Einsatzgebiet für Video-KI: Mitarbeiter können realistische Gesprächssituationen simulieren und im Video auswerten, wie sie auf andere Menschen wirken. Das ermöglicht es, gezielt Soft Skills zu verbessern, um zum Beispiel die Performance im Vertrieb zu erhöhen. Noch löst der Gedanke an KI im Personalwesen, aber bei manchen Menschen eher Unbehagen aus. Warum ist das so? Hier kommen drei häufige Missverständnisse. 

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1. KI ist diskriminierend

Besonders hartnäckig hält sich der Vorwurf, KI sei diskriminierend. Tatsächlich besteht eine KI aus Algorithmen, die zunächst einmal nur Merkmale erkennen und nicht werten. Eigenschaften wie Alter, Geschlecht, Hautfarbe oder Ethnie sind der KI völlig egal. Sie lernt anhand der Daten, mit der man sie füttert. Sind diese Daten nicht umfangreich und divers genug oder bereits durch menschliche Voreingenommenheit gefärbt, wird allerdings auch die KI schlechte Ergebnisse liefern. Entscheidend ist daher, die Algorithmen mit einem möglichst gleichverteilten Datensatz zu trainieren und das Ergebnis anschließend zu testen.

Ein breiter Datensatz ist ein erster Anfang, um sicherzustellen, dass man eine möglichst große Datenvielfalt besitzt. Um zum Beispiel Diskriminierung anhand der Hautfarbe zu vermeiden, müssen in einem Trainings-Datensatz Menschen unterschiedlicher Hautfarben zu gleichen Teilen vertreten sein. Anschließend prüft man, ob die Algorithmen Menschen unterschiedlicher Hautfarbe gleich behandeln oder zu verschiedenen Ergebnissen kommen. Ist Letzteres der Fall, kann man Kontrollvariablen einbauen und der KI systematisch beibringen, bestimmte Kriterien auszublenden, um Diskriminierung zu vermeiden.

Wenn man sie richtig trainiert und an den richtigen Stellschrauben dreht, ist die KI also objektiver als ein Mensch. Denn wir haben wenig Einfluss auf unser Unterbewusstsein und können uns schlecht abtrainieren, darauf zu achten, wie unser Gegenüber aussieht. Bei Menschen lässt sich auch viel schwerer erkennen, ob sie faire Entscheidungen treffen oder nicht.

2. KI lernt immer selbständig

Ebenso beharrlich hält sich die Vorstellung von einer KI, die wie ein Mensch eigenständig lernt. Solche Modelle sind theoretisch möglich und es gibt sie auch. In kritischen Bereichen sollte künstliche Intelligenz aber keineswegs unbeaufsichtigt und ohne Kontrolle eingesetzt werden. Bei KI haben wir das Glück, dass wir den Lernprozess steuern können – anders als beim Menschen, der sein Gehirn mit jeder neuen Begegnung updated. Eine sogenannte überwachte KI lernt nur unter menschlicher Aufsicht und anhand von wissenschaftlich geprüften Datensätzen. Diese sollten ein breites Spektrum von Altersgruppen, Geschlechtern und Ethnien abdecken. Eine Video-KI trifft auch keine eigenen Entscheidungen, sondern ist in erster Linie ein Assistenzsystem. Sie liefert Informationen, die es Menschen erleichtern, Verhaltensweisen und ihre Wirkung besser zu verstehen. Dadurch ergänzt sie andere Entscheidungsgrundlagen.

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3. Eine KI muss 100 Prozent perfekt funktionieren

An eine KI haben wir den Anspruch, dass sie zu 100 Prozent perfekt sein muss, bevor man sie einsetzt. Von uns selbst erwarten wir das aber nicht. Reicht es nicht aus, wenn die KI besser ist als der Mensch? Ein bisschen erinnert das an die Diskussion beim autonomen Fahren. Ist es ethischer, wenn ein einziger Mensch von einer Maschine überfahren wird oder wenn hundert Menschen von anderen Menschen überfahren werden? Viele Leute entscheiden sich dann für die hundert Toten, weil sie das akzeptabler finden als eine KI, die einen Fehler macht. Im Personalwesen stirbt zum Glück niemand. Warum also nicht der KI einmal eine Chance geben, nachdem man bereits seit vielen Jahren Methoden einsetzt, die nicht richtig funktionieren? 

Fazit: Chancen nutzen, statt verhindern

Die große Stärke von Video-KI liegt darin, Soft Skills zu erkennen und zu trainieren. Das ist fürs Recruiting heute ebenso wichtig wie für die Mitarbeiterentwicklung. Soft Skills bilden die Basis der Unternehmenskultur. Sie sind entscheidend dafür, ob ein Bewerber ins Team passt und sich im Unternehmen wohlfühlen wird. Oder ob er in der Lage ist, sich kontinuierlich fortzubilden und mit der heute geforderten Dynamik Schritt zu halten.

Patrick Oehler, Co-Founder und Managing Director bei Retorio fasst zusammen: „Zwischenmenschliche Fähigkeiten werden für Unternehmen immer wichtiger. Bisher gibt es im Personalwesen jedoch keine objektiven Methoden, um sie zu messen. Video-KI kann diese Lücke schließen. Wer auf eine wissenschaftlich fundierte Lösung setzt, räumt Vorurteile aus dem Weg und profitiert von neuen Chancen.“

www.retorio.com

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