Algorithmen in der Personalauswahl

Grundsätzlich eignet sich die Personalauswahl als Einsatzfeld für künstliche Intelligenz. Das liegt zum einen daran, dass es viele wissenschaftlich abgesicherte Theorien und Methoden der Eignungsdiagnostik gibt, zum anderen können die meisten Prozesse in der Personalauswahl digital abgebildet werden. (Verhoeven, 2020) Wer Algorithmen in der Personalauswahl einsetzen möchte, braucht zunächst eine abgesicherte Kenntnis darüber, was geeignete Bewerbende von ungeeigneten Bewerbenden unterscheidet, denn ein Algorithmus stützt sich auf bestehende Daten und bewiesene Zusammenhänge. Es ist wichtig zu verstehen, dass Algorithmen nicht automatisch diskriminierungsfrei sind. So wie der Mensch können auch Algorithmen für Urteilsfehler anfällig sein. (Diercks, 2020) Im Rahmen des FAIR Projekts wurde der FAIR Index entwickelt, welcher diskriminierende Tendenzen im Auswahlprozess aufzeigt. Ein solcher Index kann genutzt werden, um Algorithmen kontinuierlich auf Diskriminierung zu überprüfen. So können Algorithmen entwickelt werden, die fairere Entscheidungen treffen als Menschen.

FAIR

Faire Entscheidungen treffen mit künstlicher Intelligenz

CASE Score

Der CASE Score bietet Ihnen schon heute die Möglichkeit, in Ihrer Personalauswahl von einem fairen Algorithmus zu profitieren. Das Start-Up CASE, das auch an auswahlverfahren.info mitarbeitet, hat in Zusammenarbeit mit der Universität zu Köln einen Algorithmus entwickelt, der Notenverteilungen mit IQ- und Persönlichkeitstests kombiniert, um Vergleichbarkeit zwischen Bildungsabschlüssen herzustellen. Um den CASE Score zu nutzen, brauchen Sie nur die Note, das Studienfach und das Abschlussjahr der sich bewerbenden Person. Weitere Informationen zu der Methodik von CASE finden Sie unter diesem Link.

Unternehmen, bei denen der CASE Score bereits erfolgreich eingesetzt wird, nutzen ihn zur Vorauswahl der Bewerbenden. Durch die Integration des CASE Scores in die Bewerbermanagementsysteme kann bereits früh im Bewerbungsprozess kostengünstig und zeitsparend eine sinnvolle Auswahl getroffen werden. CASE veröffentlicht viele Studien, mit denen sich die sehr gute Voraussagekraft des Verfahrens einschätzen lässt. Nehmen Sie gerne Kontakt zu uns auf, um eine passende Lösung für Ihr Unternehmen zu finden.

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Literatur

Diercks, J. (2020). Online-Assessment. In T. Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting. Wie sich Recruiting durch künstliche Intelligenz, Algorithmen und Bots verändert (1st ed. 2020, S. 79–100).

Verhoeven, T. (2020). Künstliche Intelligenz im Recruiting. In T. Verhoeven (Hrsg.), Digitalisierung im Recruiting. Wie sich Recruiting durch künstliche Intelligenz, Algorithmen und Bots verändert (1st ed. 2020, S. 113–128).

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