Rekrutierungstools sind toll. Sie nehmen Personalabteilungen eine Menge Arbeit ab. Teilweise werden sogar geeignete Personen mit Matching Tools vorgeschlagen. Auch sind die Rechner emotionslos, d.h. sie sind eigentlich neutral. Doch hier liegt auch die Krux der Geschichte. Die Tools werden von Personen programmiert, als Datengrundlage dienen bestehende Personaldossiers. Wenn die Programmierer*innen also Personaldossiers von früheren Mitarbeitenden einspeisen, werden wieder ähnliche Profile vorgeschlagen. Doch wollen wir das im Zeitalter von Diversity? Wäre es nicht vielmehr sinnvoll, wenn uns der Rechner unterschiedliche Profile z.B. Personen ausländischer Herkunft, Junge, Ältere, Frauen und Männer vorschlägt? Ja, nur leider passiert das nicht. Die Maschine lernt von der Vergangenheit und je nach Programmierung «verschlimmert» der Algorithmus in Richtung verstärkter Stereotype. Das würde dann mittelfristig zu einer noch ausgeprägteren beruflichen Segregation des Arbeitsmarkts und de facto verschärfter Chancenungleichheit führen.

Nehmen wir ein Beispiel: Eine Frau mit einem MINT-Universitätsabschluss wird mit 33 Mutter. Sie nimmt sich eine zweijährige Auszeit. Danach möchte sie wieder in den Beruf einsteigen. Ein MINT-Abschluss ist gesucht, denkt sie sich. Sie bewirbt sich. Doch von allen grösseren Unternehmen erhält sie sofort eine Absage. Ein Blick hinter die Kulissen zeigt: Die zweijährige Pause wird vom System erkannt, negativ bewertet und die Bewerbung wird somit sofort ausgefiltert.

Es braucht die Maschine und den Menschen
Was bedeutet das nun für Unternehmen? Zentral ist, dass die HR-Verantwortlichen die einzelnen Schritte im Rekrutierungsprozess anschauen und sich aus einer Diversity-Perspektive überlegen, bei welchen Prozessschritten der Einsatz von künstlicher Intelligenz sinnvoll ist und wo die Erfahrung von Rekrutierungsexpert*innen überlegen ist. Wenn Sie eine vielfältigere Belegschaft möchten, können Sie z.B. die Tools so anpassen, dass dem Kriterium «Diversität» Rechnung getragen wird. Erweitern Sie das Kriterium «Ausbildung» (z.B. statt nur Maschinenbau auch andere technische Ausbildungen) oder Erfahrungsjahre. Wie wirken sich solche Anpassungen auf die Bewerbungen aus? Sie können so Erfahrungen sammeln und der Rekrutierungsprozess wird qualitativ besser. Es bleibt weiterhin wichtig, dass die HR- und Linienverantwortlichen den finalen Entscheid fällen, den Prozess mit künstlicher Intelligenz unterstützen, um so die Effizienz zu steigern, aber ihn auch menschlich begleiten.

Das KI-Tool umgehen – so geht’s
Was bedeutet das nun für eine Person, die sich bewerben möchte, aber eine nicht-lineare Karriere im CV ausweist (z.B. Pause, Berufswechsel oder auch bereits über 50 Jahre alt ist)? KI-Tools sind nicht die einzigen Wege, wie Stellen besetzt werden. 75% aller Stellen werden übers Netzwerk vergeben. Deshalb: Aktivieren Sie Ihr Netzwerk, aktualisieren Sie Ihr LinkedIn-Profil und lassen Sie Ihr Umfeld wissen, dass Sie eine neue Stelle suchen. Eine weitere Möglichkeit sind Netzwerk-Veranstaltungen, wie wir sie mit der Tagung «Career Relaunch» auch an der HSG anbieten. An solchen Veranstaltungen können Stellensuchende in direkten Kontakt mit HR-Verantwortlichen treten und sich z.B. fürs Career Comeback-Programm der UBS bewerben. Und zu guter Letzt helfen natürlich auch Weiterbildungen, um das Netzwerk auszubauen. Drei Viertel der Frauen, die das «Women Back to Business»-Programm absolviert haben, fanden eine neue Stelle nach einer Erwerbspause oder haben sich neu im Beruf positioniert, z.B. in einer verantwortungsvolleren Position.

Relevante Weiterbildung

Über die Autorin / den Autor

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Dr. Patricia Widmer Vice Director Open Programmes and Diversity

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