Mit KI Qualität in der Lebenslaufanalyse und Personalauswahl erhöhen, rät Soheyl Ghaemian
“Beta-Fehler”, so bezeichnen Personalfachleute die Ablehnung von Bewerbern oder Auftragnehmern, die eigentlich gut zum Anforderungsprofil für eine bestimmte Aufgabe gepasst hätten. Soheyl Ghaemian hat es sich als Aufsichtsratsvorsitzender der GIGBAY AG zur Aufgabe gemacht, solche systematischen Fehler zu vermeiden. Es sind Fehler, die meist durch nicht nachprüfbare Auswahlkriterien oder die Vergabe von Schulnoten bei der Sichtung von Bewerbungsunterlagen entstehen. Durch den Einsatz moderner Methoden der Qualitätssicherung in der Gig Economy können sie vermieden werden. “Viele Personalverantwortliche setzen noch immer ausschließlich auf die Einsortierung von Bewerbern in das klassische ABC-Schema: A- Kandidaten, B-Kandidaten und C- Kandidaten – je nach Studienrichtung oder Berufserfahrung. Doch hier liegt, ganz klassisch, der Fehler im System. Denn tatsächliches Verhalten, Soft Skills, Lernfähigkeit und Leistungswillen zum Beispiel bleiben oftmals außen vor. Die Konsequenz ist mitunter eine Fehlentscheidung bei der Personalauswahl, die Unternehmen teuer zu stehen kommen kann”, mahnt Recruiting Experte Soheyl Ghaemian.
Fehlentscheidungen bei der Personalauswahl können teuer sein, weiß Soheyl Ghaemian
Umfragen zeigen, dass etwa 80 Prozent der Entscheider in Personalverantwortung schon einmal Mitarbeiter eingestellt haben, die hinter den an sie gestellten Erwartungen und Anforderungen zurückgeblieben sind. Die Folgen können teuer sein: Arbeit bleibt liegen, Personalsuche frisst zeitliche und finanzielle Ressourcen. Schätzungen zufolge ist jeder zehnte Mitarbeiterwechsel auf eine Fehlentscheidung beim Recruiting zurückzuführen. “Umso wichtiger ist es, Beta-Fehler bei der Personalauswahl oder beim Engagement eines Freelancers systematisch auszuschließen. Das gelingt meist durch die Kombination von unterschiedlichen Methoden zur Personalauswahl, die über die reine Lebenslaufanalyse oder die Begutachtung von Projekterfahrung hinausgehen. Anforderungen und Kompetenzen genau zu benennen und irrelevante Kriterien wie Alter, Geschlecht oder Aussehen außen vor zu lassen, das gelingt in der Regel durch den Einsatz einer systematischen Datenanalyse und mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz in der Personalauswahl”, skizziert Soheyl Ghaemian.
Soheyl Ghaemian: Datenanalyse und KI schließen Beta-Fehler in der Personalauswahl aus
KI in der Personalauswahl sichert ein hohes Maß an Qualität, weil sich weit mehr relevante Kriterien erfassen lassen. Mithilfe strukturierter Testverfahren lassen sich nicht nur notwendige Leistungen und Fähigkeiten identifizieren, sondern darüber hinaus Persönlichkeitsmerkmale und für die gefragte Aufgabe notwendige Verhaltensweisen. “So lässt sich ausschließen, dass ein auf den ersten Blick nicht geeigneter Kandidat aussortiert wird, der bei näherem Hinschauen genau die geforderten Skills mitbringt”, beschreibt Soheyl Ghaemian die Qualitätssicherung in der Personalauswahl mithilfe von KI und Datenanalyse.
Die künstliche Intelligenz stellt eine der größten Chancen für das Recruiting da. Mithilfe von selbst-lernenden Algorithmen lassen sich nicht nur Unterlagen auf Vollständigkeit prüfen und Daten sammeln, sondern darüber hinaus Lebensläufe auf Konsistenz und Plausibilität abprüfen – ein essenziell wichtiger Punkt in der Qualitätssicherung für Staffing Plattformen in der Gig Economy.
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