Wir leben in einer Welt der Technologie, die sich schnell weiterentwickelt, und das schnelle Aufkommen von CoPilot und ChatGPT, die generative KI-Tools sind, stellt Unternehmen heute vor eine Reihe von Herausforderungen. Erstens bieten sie leistungsstarke Funktionen, die in Ihrem Workflow eingesetzt werden können, bedeuten aber auch, dass die Mitarbeiter schnell neue Fähigkeiten entwickeln müssen. Dies erfordert, dass Unternehmen ausgeklügelte Wege finden, um ihre Mitarbeiter effektiv weiterzubilden und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Einleitung

Wenn Mitarbeitern eine bestimmte Fähigkeit fehlt, ist der Weg, sie anzugehen, in der Regel einfach. Eine Mitarbeiterbewertung hilft bei der Bewertung des aktuellen Qualifikationsniveaus, und eine vorgeschriebene Lernpfadkuration wird dann verwendet, um Lücken zu schließen. Wenn der betreffende Bereich für die gesamte Belegschaft unbekannt ist, wird ein massiv gleichzeitiger Weiterbildungsprozess komplexer. Dies ist insbesondere bei der Einführung der generativen KI der Fall. Die Lösung, die StrategyBrain zur Bewältigung der Herausforderung verwendet hat, die Erkenntnisse aus diesem Einsatz und seine Auswirkungen auf andere disruptive Technologien werden in dieser Aufgabe diskutiert.

Kultivierung neuer Kompetenzbereiche

Während Unternehmen oft einen „Trial-and-Error“-Ansatz verfolgen und alle Mitarbeiter zum Experimentieren ermutigen, wurde deutlich, dass viele Unternehmen eine gezielte, disziplinierte Weiterbildung benötigen. StrategyBrain definiert eine Lernkategorie als eine sorgfältig ausgearbeitete Struktur, die Unterkategorien, Themen und individuelle Fähigkeiten umfasst. In der Regel erfordert die Schaffung eines neuen Satzes von Fähigkeiten mehrere Verfeinerungsrunden, um einen detaillierten Kompetenzrahmen zu schaffen. Das SkillNet-System erleichtert die interne Umsetzung dieser Struktur. Der Anstieg der Popularität von ChatGPT schien ein Durchbruch zu sein; Die notwendigen Fähigkeiten zur Nutzung des Tools waren jedoch nicht ganz neu. StrategyBrain war federführend bei der Entwicklung des Bereichs der generativen KI zusammen mit seinen Unterkategorien und Fähigkeiten, wie z. B. „Generative KI-Anwendungen“ und „Ethische und soziale Überlegungen zur generativen KI“. Die Beta-Version dieses Feldes wurde innerhalb eines Monats schnell in die Produktion integriert, wobei das Unternehmen es auf fünfzehn Kunden ausführte und über 2.000 Benutzer bediente.

Einführung neuer Fähigkeiten und Weiterbildung

Die ersten Rollouts neuer Fähigkeiten waren äußerst erfolgreich. Die Firmenkunden von StrategyBrain erhielten einen aussagekräftigen Einblick in den Kompetenzstand ihrer Mitarbeitenden. Im Sommer 2023 waren die Nutzer sehr engagiert mit den neuen Informationen und Fähigkeiten. Die erste Bewertung der Benutzer durch computeradaptive Tests, die von StrategyBrain durchgeführt wurde, ergab, dass die Mehrheit der Benutzer ein erreichtes Kompetenzniveau in generativer KI aufwies, während die Bewertung durch ChatGPT ein etwas niedrigeres Kompetenzniveau auf dem gleichen erreichten Niveau zeigte.

Diese Ergebnisse belegen, dass die Anwender auch im Umgang mit neuen Technologien oft über ein erhebliches Grundlagenwissen verfügen. Insbesondere Benutzer, die den Prozess mit einer Bewertung begannen, gefolgt von einer Studie und einer Neubewertung, erlebten einen durchschnittlichen Anstieg ihrer Ergebnisse. Mit anderen Worten, Mitarbeiter können ihre Qualifikationslücke schnell schließen und ein hohes Maß an Kompetenz im Umgang mit neuen und aufkommenden Technologien erreichen. Insgesamt können die Erfahrungen mit generativer KI und ChatGPT mehrere wichtige Erkenntnisse liefern, um Qualifikationslücken in Zukunft zu schließen:

• Schauen Sie über den Hype hinaus: Da die Technologie so neu war, hatten viele Unternehmen keine klare Vorstellung von den Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter und implementierten einen „Finger-in-the-Air“-Ansatz. Die Verwendung einer spezifischeren Bewertung in Kombination mit Experten auf diesem Gebiet hätte den Übergangsprozess beschleunigen können.
• Etablieren Sie eine starke Lernkultur: Fachwissen über individuelle Fähigkeiten ist entscheidend; Die Fähigkeit, sie schnell zu erwerben, ist jedoch unersetzlich. Organisationen, die sich bereits stark für schnelles und effektives Lernen einsetzen, werden ihre Konkurrenten übertreffen.
• Bewertung und Neubewertung: Um die Fähigkeiten der gesamten Organisation zu verbessern, muss man die aktuelle Position und das beabsichtigte Ziel verstehen. Kontinuierliche Bewertung und engagiertes Lernen sind beides wichtige Bestandteile der Schaffung neuer Weiterbildungs- und Umschulungsmöglichkeiten.

Verknüpfung von KI-Rekrutierung mit Personalentwicklung

Wenn es darum geht, KI-gestützte Rekrutierung und Personalentwicklung zu verbinden, müssen Unternehmen einen ganzheitlicheren Ansatz verfolgen. Das Ziel von Unternehmen, die KI-Rekrutierungstools einsetzen, sollte es sein, nicht nur die besten Talente zu gewinnen, sondern auch sicherzustellen, dass sich die Mitarbeiter kontinuierlich an neue Technologien anpassen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie Rekrutierungs- und Weiterbildungsbemühungen nahtlos kombinieren können:

Integrierte Plattformen:

Verwenden Sie KI-Einstellungslösungen, die für die Arbeit mit Lernmanagementsystemen entwickelt wurden. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass neu eingestellte Mitarbeiter automatisch in das System eingespeist werden und einen Lernpfad erhalten, der auf ihre Rolle und die individuellen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten ist.

Laufende Kompetenzbewertungen

Bewerten Sie kontinuierlich die Fähigkeiten neuer und bestehender Mitarbeiter. Adaptive Lernplattformen können die Fähigkeiten der Mitarbeiter bewerten und gezielte Schulungsmodule empfehlen

Entwicklung adaptiver Lernpfade. KI-Plattformen bieten adaptive Lernpfade, die auf den Fähigkeiten, Rollen, Vorschulungen und vor allem den Pfadgeschwindigkeiten und Lernpräferenzen der Mitarbeiter basieren. Die Programme ändern sich, wenn sich die Kompetenzen und Rollen der Lernenden weiterentwickeln

Feedback-Schleifen

Implementieren Sie Feedbackschleifen zwischen der KI-Rekrutierung und den KI-Schulungsprogrammen. Durch die Bewertung der aktuellen Mitarbeiterschulung und -leistung können Unternehmen den Rekrutierungsprozess an zukünftige Geschäftsanforderungen anpassen. Mentoren und Kollaborationsplattformen

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der KI, um neue Mitarbeiter und erfahrene Mitarbeiter in Mentoring-Beziehungen für den Informations- und Schulungsaustausch zusammenzubringen. Investieren Sie in KI-gesteuerte digitale Kollaborationstools auf Abteilungsebene. Entdecken Sie erstklassige projektbasierte Lernprogramme und Mitarbeiter, mit denen die neuen Lernenden zusammenarbeiten können, um ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Die Integration von KI-Rekrutierungstools und kurz- und langfristigen Programmen zur Kompetenzförderung schafft eine Feedbackschleife. KI prognostiziert kontinuierlich den zukünftigen Qualifikationsbedarf, besetzt und schult Mitarbeiter und verfeinert den Rekrutierungsprozess, um diesen zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden. Diese Strategie schafft eine widerstandsfähige, hochtalentierte und zukunftsorientierte Belegschaft.

Praktische Schritte bei der KI-Rekrutierung

Es gibt mehrere KI-Rekrutierungstools, die man verwenden kann. Dazu gehören Full-Suite-, LinkedIn-Premium- und Lernempfehlungskandidaten, die KI-gesteuerte Rekrutierungsschulungsmodule und -anwendungen anbieten. Zu diesen Plattformen gehören LinkedIn Premium, HireVue und SmartRecruiters. Sie werden auf der Grundlage der Qualitätsmerkmale und Tests bewertet

Ausgewählte Plattformen haben basierend auf dem Test Aspekte von hoher, mittlerer oder niedriger Qualität. Der KI-Rekrutierungsprozess beginnt mit der Ausschreibung der Stelle auf der betreffenden Plattform. Nach Eingang der Bewerbungen verwendet das KI-Rekrutierungstool robuste Algorithmen, um die potenziellen Kandidaten zu identifizieren. Die Tools erhöhen die Chancen, dass Mitarbeiter einen Job finden, der ihren Anforderungen in Bezug auf Interessen, Fähigkeiten, Rollenübereinstimmung, frühere Interessen, Zufriedenheit, Affinität zur Unternehmensgröße, früheres Jobinteresse, Branchenerfahrung und die aktuelle Rolle in der Branche entspricht.

•  Verwenden Sie Predictive Analytics: Implementieren Sie prädiktive Analysen, um die Fähigkeiten vorherzusagen, die in Zukunft erforderlich sein werden. Basierend auf der Analyse von Markttrends und mitarbeiterbezogenen Daten können KI-Tools helfen, die in Kürze benötigten Talente abzuschätzen, und die Rekrutierungsstrategie kann im Hinblick auf die Anpassung an längerfristige Geschäftsperspektiven erstellt werden.
• Profilbildung und Job-Matching: Kandidaten sollten inspiriert werden, detaillierte Profile zu erstellen und zu entwickeln, die ihre Kompetenzen, Erfahrungen und beruflichen Ziele beschreiben. Spätere KI-Tools werden „diese Profile mit besserer Genauigkeit und weniger Zeit mit Stellenbeschreibungen abgleichen“. Diese Aufgabe hilft dem Administrator, den Aufwand zu verringern, die am besten geeigneten Kandidaten zu finden.
• Kontakt mit Kandidaten: Während der Interaktion mit den Kandidaten können alle Informationen über den Prozess von KI-Chatbots ausgeführt werden. Die Chatbots geben alle Informationen zum Zense, arbeiten mit den Kandidaten zusammen und versorgen sie mit zusätzlichen Anfragen und Erinnerungen. In diesem Fall verbessert das System das Image des Arbeitgebers und den Anreiz der Kandidaten.
• Kandidatenbewertung mit Hilfe von KI: Jede Bewertung der Fähigkeiten und Fertigkeiten des Kandidaten sollte mit Hilfe von KI durchgeführt werden. Das System wird auch die Bewertung der Erfahrungen der Mitarbeiter ermöglichen. Die KI bewertet sowohl technische Fähigkeiten als auch andere Merkmale, einschließlich „Persönlichkeitstests“, um die Eignung des Kandidaten zu definieren.
• Planung und Optimierung von Vorstellungsgesprächen: KI könnte auch dabei helfen, den besten Zeitpunkt für das Vorstellungsgespräch zu planen und den besten Zeitpunkt für das persönliche Treffen zu planen. KI-Software verwaltet die Planung verschiedener Funktionen und plant die Besprechungen der Administratoren und Kandidaten.
• Treffen Sie eine Entscheidung auf der Grundlage von Daten: Alle von Administratoren getroffenen Einstellungsentscheidungen sollten auf den Eingabedaten basieren, die vom KI-Rekrutierungssystem empfangen werden. Es basiert auf der Bewertung des Grades der Eignung und des Potenzials der Kandidaten.

Da immer mehr Unternehmen beginnen, KI-Rekrutierungstools einzusetzen, wird es notwendig, die ethischen Implikationen zu berücksichtigen, die KI-Rekrutierungsprozesse mit sich bringen. Durch das Verständnis der ethischen Überlegungen können Unternehmen, die sich in Richtung KI-Rekrutierung bewegen, ein transparenteres, faireres und gerechteres System schaffen. Voreingenommenheit, Transparenz, Datenschutz und Zustimmung sind einige wichtige ethische Überlegungen im Bereich der KI-Rekrutierung.

Vorurteil

Die Daten werden unter der Annahme trainiert, dass „objektive und quantifizierbare Merkmale der Geschichte einer Person verwendet werden können, um die Eignung derselben Person für eine neue Rolle vorherzusagen“. Die Daten sind jedoch nur so frei von Verzerrungen wie die sozialen Kontexte und Menschen, die sie erstellt haben. Daher werden sich alle Verzerrungen in den historischen Daten in den zukünftigen Einstellungsentscheidungen widerspiegeln. Arbeitgeber und Datenwissenschaftler müssen eine aktive Rolle dabei spielen, diese Vorurteile zu erkennen und zu beseitigen, um einen gerechten Einstellungsprozess zu erreichen. Einige Beispiele für Vorurteile sind Vorurteile aufgrund von Rasse, Geschlecht und Alter.

Transparenz und Erklärbarkeit

Da KI-Modelle oft in Black-Box-Manier arbeiten, müssen sich Arbeitgeber Zeit nehmen, um den Kandidaten den Rekrutierungsprozess zu erklären. Es ist das Recht des Mitarbeiters, das System und die Entscheidungen, die das System während des Einstellungsprozesses trifft, zu verstehen. Arbeitgeber müssen die potenziellen Kandidaten darüber informieren, welche Daten gesammelt werden, wie sie verwendet werden und welche Faktoren sie zu geeigneten Kandidaten für die Stelle machen.

Datenschutz und Datensicherheit

Mit dem Einsatz von KI bei der Rekrutierung beginnen Arbeitgeber, enorme Mengen an personenbezogenen Daten verschiedener Kandidaten zu sammeln und zu analysieren. Folglich wird die Datensicherheit zu einem wichtigen Anliegen. Arbeitgeber müssen sicherstellen, dass die zwingenden Datensicherheitsmaßnahmen vorhanden sind, um die Daten vor unbefugten Verstößen zu schützen.

Informed Consent

Schließlich haben die Arbeitnehmer obligatorisch Anspruch auf die Daten, die Arbeitgeber sammeln, und müssen die Möglichkeit zur Einwilligung erhalten, bevor die Daten zum Trainieren des KI-Modells verwendet werden. Die Einwilligung muss ausdrücklich erfolgen und Arbeitgeber müssen die Arbeitnehmer über den Zweck der Datenerhebung, ihre Verwendung und die Auswirkungen von Entscheidungen, die durch KI auf sie getroffen werden, auf ihre Berufsaussichten informieren.

Letztendlich liegt die Rechenschaftspflicht beim Arbeitgeber, nicht bei den KI-Tools. Unternehmen sollten Rechenschaftsstrukturen implementieren, um die Anwendung von KI bei der Rekrutierung zu überwachen. Diese Maßnahmen sind notwendig, um sicherzustellen, dass die Antragsteller von den Systemen fair und ethisch behandelt werden. Darüber hinaus müssen fortschrittliche KI-Tools möglicherweise aufgrund eines relativ größeren voreingenommenen Risikos überprüft werden. Diese ethischen Überlegungen werden es Unternehmen ermöglichen, den Nutzen von KI im Rekrutierungsprozess zu maximieren und gleichzeitig einen fairen und integrativen Einstellungsprozess zu fördern.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI-Technologie im Rekrutierungsprozess eine Innovation ist, die den „War for Talents“ erheblich beeinflussen kann. KI-Rekrutierungssoftware, der Einsatz von prädiktiven Analysen und die Einbindung von Kandidaten können den Rekrutierungsprozess für Arbeitgeber verbessern. Diese technologischen Innovationen sollten jedoch nur als Teil des Einstellungsprozesses in Verbindung mit einem starken Ethiksystem betrachtet werden. Arbeitgeber, die solche Innovationen einsetzen möchten, sollten darauf achten, dass Tools und Funktionen eingerichtet wurden, um sicherzustellen, dass die Technologie unvoreingenommen ist. Ein erhöhtes Maß an Vorhersehbarkeit und Automatisierung erfordert jedoch auch zusätzliche Aufmerksamkeit für Datensicherheitsmaßnahmen. Daher können Unternehmen, die diese Tools einsetzen, Top-Bewerber anziehen und gleichzeitig den Einstellungsprozess fairer und gerechter gestalten. Unter Berücksichtigung dieser Überlegungen wird ein solcher Ansatz bei der Rekrutierung wahrscheinlich zu nachhaltigem Erfolg führen.