Steuern wir mit Robotern auf eine Klon-Gesellschaft zu?

NÜRNBERG - Man kann es eine Rationalisierungsmaßnahme nennen: Aus einem riesigen Pool an Hochschulabsolventen wählt die Maschine diejenigen aus, die den Anforderungen mutmaßlich am besten gerecht werden. Das Start-up Retorio hat Software dazu entwickelt.

Schluss mit den lästigen Motivationsschreiben: Jüngere Bewerber auf eine freie Stelle switchen gerne um auf ein Video, mit dem sie sich vorstellen – sehr persönlich, sehr schnell. Das Münchner Start-up Retorio, erst im vergangenen Herbst von drei einstigen Kommilitonen gegründet, entwickelt eine Software, die bei der Vorauswahl von Nachwuchskräften helfen soll. "Alle wollen Talente abgreifen", sagt Mitbegründer Christoph Hohenberger. Mehr denn je entscheide die Frage, wer die besten Mitarbeiter gewinne, über die Zukunftsfähigkeit von Firmen und Organisationen.

Software mit Videos gefüttert

Doch was kann der Algorithmus dazu beitragen? "Im ersten Schritt soll die Maschine bewerten, wie jemand emotional reagiert, ob er fröhlich oder nervös erscheint, skeptisch oder optimistisch schaut, wie seine Sprache rüberkommt und wie authentisch die Person insgesamt ist", erläutert der an der TU München promovierte Psychologe. Er und sein achtköpfiges Team lassen die Testpersonen zum Beispiel zunächst frei im Drei-Minuten-Video die Frage beantworten: "Warum willst du bei uns arbeiten?" Um die Software zu trainieren, wurde sie mit zehntausend Beispielvideos gefüttert. Tue sich beispielsweise eine Person schwer mit dem Formulieren, sei sie weniger für den Vertrieb geeignet, dafür aber vielleicht für die Strategie.

Im nächsten Schritt wird die junge Firma einen Fragenkatalog standardisieren, der den Personalern Informationen zu den "Soft Skills" von Bewerbern an die Hand gibt — gemäß dem vom Arbeitgeber gewünschten Anforderungsprofil, die im Zwischenmenschlichen liegen. "Der Recruiter nennt uns seine Kriterien und gewichtet sie selbst. Wir analysieren und berechnen", sagt der 33-Jährige. Das System ist flexibel verwendbar: Der Kunde kann auch selbst den Fragenkatalog entwickeln.

Hohenberger strebt mit seinem Baby Retorio künftig auf den amerikanischen Markt. "In den USA sind Bereitschaft der Kandidaten und Akzeptanz der Firmen größer."

Siemens macht Probeläufe

Die Bereitschaft großer Unternehmen, in den Abteilungen für Human Resources mit Künstlicher Intelligenz (KI) zu arbeiten, hält sich in Grenzen. Die Online-Bewerbung ist zwar Standard, aber sonst? Siemens zum Beispiel bleibt zu KI verhalten. Und das, obwohl in Siemens immer mehr Software steckt. "Wir testen Systeme zur Personalauswahl, wenden sie aber nicht konkret an", sagt ein Siemens-Sprecher. Mehr ist ihm dazu nicht zu entlocken, dafür umso mehr zur "unbewussten Voreingenommenheit", die sich so oder so in den Auswahlprozess hineinschleichen kann. "Unsere Mitarbeiter werden dafür sensibilisiert."

In einem speziellen Bereich der KI-Forschung sind die Psychologen Markus Bühner und Clemens Stachl an der Ludwig-Maximilians-Universität München aktiv. Sie arbeiten an Algorithmen zur automatischen Erkennung menschlicher Eigenschaften. So können maschinelle Lernmethoden auch dafür eingesetzt werden, die Auswahl der besten Kandidaten für einen Job zu erleichtern. Bei ausreichender Datenlage lasse sich zum Beispiel vorhersagen, welche Bewerber und Bewerberinnen besonders vielversprechend sind. Erfolgsrelevante Kriterien können etwa die Bewertung durch Vorgesetzte oder Verkaufszahlen sein. Zur Entwicklung solcher Modelle werden Daten von aktuellen Mitarbeitern mit positiven Bewertungen von Vorgesetzten verbunden. Konkret: Wer von den langjährigen Mitarbeitern ist schnell die Karriereleiter aufgestiegen?

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"Uns geht es um valide und faire Kriterien", unterstreicht Bühner. "Daraus kann man gute Prognosen erarbeiten." Was der Professor dagegen absolut ablehnt, sind Persönlichkeitstypentests. "Die taugen nichts. Was der Markt bietet, ist wissenschaftlich nicht fundiert."

Ebenso warnt er vor überzogenen Erwartungen an die Personalauswahl mit Algorithmen. "Den potenziellen Kunden wird unglaublich viel versprochen, doch so genau sind die Vorhersagen nicht." Sein Mitarbeiter Stachl fügt an, dass algorithmische Systeme mitunter fehleranfällig seien. Und selbst wenn die Analysen für den Moment eine große Hilfe seien: Die Entwicklungsziele von Unternehmen können sich durch gesellschaftliche Umbrüche abrupt ändern. Entsprechend plötzlich seien dann andere Fähigkeiten gefordert, etwa mehr Kreativität statt des puren analytischen Denkens.

Die falschen Talente eingekauft

Fazit: "Man muss die Algorithmen so bauen, dass sie im Screeningverfahren leicht überprüft und über die Zeit angepasst werden können. Sonst kommt später das große Erwachen, die falschen Talente eingekauft zu haben", meint Bühner. Und Stachl empfiehlt, Vornamen und Fotos der Kandidatinnen und Kandidaten wegzulassen, damit Faktoren wie Geschlecht, Alter und sozioökonomischer Status in den Modellen nicht verzerrend oder diskriminierend wirken.

Würde das allerdings durchgängig beachtet, fielen ganze Geschäftsmodelle weg. Zum Beispiel auch die Video-Variante, die das Start-up Retorio ausweiten will.

Sexistische Software

Doch auch Algorithmen können diskriminieren. Jüngst erlebte Amazon einen Reinfall mit seinem Recruiting-Tool: Trotz vierjähriger Erprobung zeigte sich, dass es sexistisch war. Der Algorithmus brachte sich bei, Männer bei der Auswahl zu bevorzugen. Der Fehler: Für das Training wurden vorwiegend männliche Lebensläufe verwendet. Das Entwicklerteam versuchte daraufhin, dem Algorithmus eine genderneutrale Auswahl beizubringen. Unterm Strich blieb jedoch die Erkenntnis, dass Diskriminierung durch KI nicht auszuschließen ist.

Unternehmensberater Constantin von Rundstedt glaubt nicht, das KI in den nächsten Jahren einen Riesensprung als Instrument bei der Bewerberauswahl erleben wird. Seine bundesweit aktive Firma arbeite "ganz klassisch, mit der Hand", sagt der geschäftsführende Gesellschafter. Er fragt sich, ob die Automatisierung einen Trend noch verstärke: "Laufen wir auf eine Klon-Gesellschaft zu? In Ansätzen sehen wir das heute schon." Der Karriereberater beobachtet besorgt einen "gewissen Gleichklang" in den Akademiker-Laufbahnen. Alle vier Jahre ein neuer Job, und mit Mitte 40 seien die Ehrgeizigen ganz oben auf der Karriereleiter angekommen. Was folge, sei die Midlifecrisis und gegen Karriereende die Jahre des Aussteigerdaseins oder des Wohltäters.

Gewiss würden die Maschinen im Recruiting den Sortierprozess beschleunigen und optimieren, sagt von Rundstedt. Am Ende hänge der Erfolg aber doch ganz von der Kompetenz des Menschen ab. "Mein Vater sagte immer: ,A fool with a tool is still a fool.‘" Ein Narr mit einem Werkzeug bleibt doch ein Narr.