Bereits seit Jahrzehnten beschäftigen sich Forschungseinrichtungen und Unternehmen mit der Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz. Bedeutende Durchbrüche wurden dabei in den letzten Jahren vor allem auf dem Teilgebiet des maschinellen Lernens erzielt. Hierbei wird ein Algorithmus anhand umfangreicher Datensätze dazu trainiert, bestimmte Aufgaben eigenständig zu erledigen.

Für Unternehmen sind Machine Learning-Anwendungen mittlerweile in mehrerlei Hinsicht interessant. Ein Beispiel ist der Analytics-Bereich. Hier sind KI-Tool in der Lage, Muster, Zusammenhänge, Trends und Normabweichungen in großen Datenmengen (Big Data) zu erkennen. Hierdurch werden Erkenntnisse zutage gefördert, die bislang im Verborgenen lagen. Beispiele sind etwa Stimmungen von Konsumenten analysieren oder bevorstehende Störungen an industriellen Maschinen und künftige Produktbedarfe im Handel rechtzeitig feststellen.

Eine andere Ausprägung ist Computer Vision. Hier wird künstliche Intelligenz mit unzähligen Bildern bestimmter Objekte trainiert. Anschließend ist sie in der Lage, mithilfe einer Kamera definierte Sachverhalte in Fotos oder Videos eigenständig zu erkennen. Die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten reicht hier von der Identifikation mangelhafter Bauteile in einer Fabrik bis hin zu Gesichtserkennung im öffentlichen Raum zur Bekämpfung von Kriminalität.

Besonders spürbar schreitet die Entwicklung derzeit im Natural Language Processing (natürliche Sprachverarbeitung) voran. Gemeint sind damit nicht nur Sprachassistenten wie Alexa und Siri, sondern vor allem das in aller Munde befindliche Tool ChatGPT und andere generative KIs beziehungsweise große Sprachmodelle. Die revolutionäre Lösung von OpenAI lernt anhand unvorstellbar großer Mengen von Texten im Internet. Auf dieser Basis ist sie in der Lage, im Dialog mit Nutzer und Nutzerinnen eigenständig Texte zu generieren. In der aktuellen Version funktioniert das erstaunlich gut, so dass KI-generierte Inhalte oft formal besser sind als die von Menschen erstellten.

Doch nun zur Kernfrage des Beitrags: Wenn man die zunehmend beeindruckenden Eigenschaften verschiedener KI-Technologien kombiniert, kann künstliche Intelligenz dann nicht auch Personal einschätzen und auswählen?

Tatsächlich ist es vorstellbar und technisch auch bereits möglich, Big-Data-Analysen, Computer Vision, Natural Language Processing und verwandte KI-Ansätze in Recruiting-Prozessen zu nutzen. Vor allem in den USA sind bereits mehrere solcher Lösungen im Einsatz. Aber auch in Deutschland haben Anbieter wie Precire solche Lösungen eingesetzt.

Der Anbieter ist jedoch wieder vom Markt verschwunden. Einige von ihnen sollen beispielsweise dabei helfen, Lebensläufe, Portfolios oder LinkedIn-Profile massenhaft auszuwerten. Im Ergebnis entsteht eine Liste der potenziell am besten geeigneten Kandidaten für eine bestimmte Position, auf die das Unternehmen dann proaktiv zugehen kann.

Ein anderer Ansatz sind Tools, die in Vorstellungsgesprächen anhand der Stimme und Gestik des Bewerbers Informationen über die Person liefern. Ist der Kandidat eher extrovertiert oder introvertiert, risikoaffin oder -avers? Wie gut ist sein Ausdrucksvermögen im Hinblick auf die Sprache oder Körperhaltung? Antwortet er schnell oder langsam auf bestimmte Fragen? Zu diesen und etlichen weiteren Fragen könnte KI interessante und weitgehend objektive Einblicke liefern.