Künstliche Intelligenz im Dienste der Personalabteilung

Künstliche Intelligenz im HR-Kontext verstehen

Künstliche Intelligenz umfasst verschiedene Technologien und Modalitäten, deren Auswirkungen auf die Personalarbeit von unterschiedlichem Interesse sind.

Welche verschiedenen Formen von KI für die Personalabteilung gibt es?

Innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es eine Vielzahl von KI-Modalitäten: maschinelles Lernen, natürliche Sprachverarbeitung, neuronale Netze, breite Sprachmodelle. Künstliche Intelligenz ist ein innovativer Zweig der Informatik, der Maschinen in die Lage versetzen soll, Aufgaben auszuführen, die eine Form von Intelligenz erfordern, die traditionell mit dem Menschen assoziiert wird.

Maschinelles Lernen

Das Herzstück der KI, das maschinelle Lernen , ist eine Unterkategorie, in der Systeme ihre Leistung selbstständig verbessern, indem sie sich auf Erfahrungen stützen, ohne explizit für jede Aufgabe programmiert zu werden.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Eine besonders relevante Anwendung des maschinellen Lernens im Personalwesen ist die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), die die Interaktion zwischen Computern und menschlicher Sprache erleichtert und so die Analyse und das Verständnis der schriftlichen oder mündlichen Kommunikation in Unternehmen möglich macht.

Die Large Language Models

Dank ihrer Fähigkeit, aus riesigen Mengen zuvor analysierter Textdaten den nächsten Text vorherzusagen , eröffnen Large Language Models (LLMs) neue Möglichkeiten für die automatische Erstellung von Inhalten und die Unterstützung bei administrativen Aufgaben. Chat GPT ist ein LLM. Dieses von OpenAI entwickelte Modell einer vorab trainierten generativen Sprache (GPT) wurde zuvor mit riesigen Textkorpora gefüttert. Es ist in der Lage, auf Wunsch komplexe Textantworten zu generieren und bietet so z. B. wertvolle Unterstützung beim Verfassen von Stellenbeschreibungen oder Berichten über Jahresgespräche.

Diese Technologien zeigen die Vielfalt und den Reichtum der KI-Anwendungen im Personalwesenund verändern die herkömmlichen Methoden des Talentmanagements, der Personalbeschaffung und der beruflichen Entwicklung.

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Welche HR-Aktivitäten können wirklich von künstlicher Intelligenz profitieren?

Nous pouvons distinguer plusieurs familles d'activités RH qui sont aujourd'hui augmentés par l'IA : l'analyse des comportements, la prédiction d'évènements, l'adaptation de l'offre de services ou encore la création de documents ou de supports de formations. Les utilisations concrètes, encore rares il y a 2 ans, ont entamé un virage à grande vitesse :

• Verhaltensanalyse: Ob es sich um die Personalbindung oder die Meinungen zur Personalpolitik handelt, die Techniken entwickeln sich von neuronalen Netzen bis hin zur natürlichen Sprachverarbeitung.
• Ereignisse vorhersagen: Es ist möglich, vorherzusagen, dass eine Person das Unternehmen verlässt oder dass ein psychosoziales Risiko auftritt. Hierzu werden neuronale Netze verwendet.
• Anpassung des Dienstleistungsangebots: Die Personalisierung von Karriere- oder Bildungsangeboten wird durch die Nutzung von Large Language Models Realität.
• Stellenbeschreibungen erstellen: Es ist immer sinnvoll, seine Angebote anzupassen, aber der Generative Pre-trained Transformer (GPT) spart den Talent Acquisition Managern wertvolle Zeit.

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Die Vorteile von KI für alle HR-Akteure

Die Qualität der Benutzererfahrung steht im Mittelpunkt der Einführung eines HRIS. Die KI von Neobrain erleichtert die Nutzung Ihrer HR-Software im Alltag jedes einzelnen HR-Akteurs :

• Mitarbeiter: Personalisierung der beruflichen Laufbahn, Vorschläge für interne Möglichkeiten und Schulungen
• Manager: Individualisierung der Beziehungen zu Ihren Mitarbeitern, ihren Vorlieben, durchActive Learning *.
• Personalwesen: Automatische Generierung von Stücklisten, Zentralisierung von Indikatoren für bessere Entscheidungen.

_{* 4-mal leistungsfähigeres Modell für maschinelles Lernen als herkömmliches Machine Learning.}

Die Vorteile von KI für Mitarbeiter

Was wünschen sich Mitarbeiter von ihrem Softwarebereich? Zwei Dinge stehen für sie im Vordergrund: einfacher Zugang zu Informationen und Vorschläge, die sie in ihrer Karriere unterstützen.

Bessere Mitarbeitererfahrung durch KI

Heutzutage ist es nicht mehr möglich, dass ein Mitarbeiter dieselben Informationen mehrmals ausfüllt. Neobrain verbindet die Datenquellen Ihrer aktuellen HR-Lösungen und stellt sie in jedem Modul zur Verfügung: Leistungsgespräche, Ziele, Kompetenzprofile, Wünsche für die Karriereentwicklung. Die Talente werden endlich Spaß daran haben, in ihrem HR-Bereich zu navigieren.

Daghan Or, People Technology & Innovation Leader | Partner bei PwC, sagt, dass die KI, die innerhalb des neuen Talent Marketplace eingesetzt wird, ein wesentlicher Faktor für die Akzeptanz ist. Es geht nicht darum, die Mitarbeiter zu bitten, die Plattform zu besuchen, sondern ihnen die richtigen Gründe dafür zu geben. Sein gesamtes Interview finden Sie in unserem Abschnitt"Talent Marketplace in der Beratungsbranche".

Dank der durch KI ermöglichten Personalisierung besuchen 88 % unserer Nutzer die Neobrain-Plattform dreimal im Monat.

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Personalisierte Vorschläge für den beruflichen Werdegang

Unsere Lösung lernt im Laufe der Zeit, wir integrieren das Feedback der Nutzer, um ihnen die beste Erfahrung zu bieten. Um dies zu veranschaulichen, ist die beste Praxis, Ihnen zu zeigen, wie dieser Trumpf auf dem Platz Ihrer Mitarbeiter aussieht.

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Das Binom HR und KI bringt neue Perspektiven für den Wunsch, die Mitarbeiter zu kennen und sie auf ihren Wegen zu begleiten. Data Science und Machine Learning stehen im Dienste der unternehmensweiten Datenanalyse im großen Stil. Im Kontext einer beschleunigten HR-Transformation bilden die Vorschläge und Empfehlungen der KI in Echtzeit eine Entscheidungshilfe, die allen HR-Akteuren zur Verfügung steht.

Anwendungsfälle von KI für die Personalfunktion

Talente, Vorlieben und Möglichkeiten vereinen

Die formatierte berufliche Entwicklung hat ihre Grenzen erreicht. Die Kombination von Kompetenzen und Neigungen führt zu vielfältigeren und engagierteren Karrierewegen. Es gibt zahlreiche Anwendungsfälle, und die Frage ist vor allem, welche für Ihre HR-Probleme am besten geeignet sind. Wir erläutern die sieben wichtigsten Anwendungsfälle, die heute bei unseren Kunden zum Einsatz kommen.

Welche KI-Anwendungsfälle werden von HR-Teams bevorzugt? Die "Hitparade" ist nun endlich verfügbar.

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Die Vorteile von Neobrains Skill Matching Engine

• Die Ausrichtung der Talente an den Bedürfnissen der Organisation ;
• Die bessere Zuteilung der Ressourcen mit den Projekten ;
• Bindung von Talenten durch Berücksichtigung ihrer Appetenzen;
• Mobilität der Mitarbeiter/innen und deren Entwicklung.

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Entscheidungsträger konkret begleiten

Les équipes RH ont constamment des questions de la part de leurs managers, peuvent-elles toujours y répondre ? Dès lors qu'il s'agit d'aspects exigeant l'exploitation de données quantitatives, des solutions plus simples doivent être apportées. C'est pourquoi Neobrain a scellé un partenariat avec Microsoft pour offrir le meilleur dans la navigation au sein d'une plateforme logicielle RH.

Fokus auf "Künstliche Intelligenz und Kompetenzmanagement".

Unerkannte Kompetenzen aufdecken

Die aktuelle Lage in Bezug auf den Fachkräftemangel ist klar:

• 80% des entreprises ont du mal à trouver les ressources ont elles ont besoin (étude Manpower 2023).
• 60% der Mitarbeiter sind der Meinung, dass ihr Unternehmen nicht alle ihre verfügbaren Fähigkeiten nutzt(WEF).

Par conséquent, l'un des axes d'amélioration de l'allocation des ressources est d'identifier des savoir-faire encore inconnus car non répertoriés dans les nomenclatures rigides des métiers des entreprises. L'IA permet de faire ressortir ces qualifications, appétences non visibles e de donner la chance au talents d s'exprimer pleinement.

Unsere semantische Analysemaschine erkennt, strukturiert und bewertet jede mobilisierbare Kompetenz der Organisation. Beschränken Sie sich nicht darauf, die Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter selbst zu deklarieren. Erfassen Sie den ganzen Reichtum ihrer impliziten Kompetenzen mithilfe unseres mehrsprachigen semantischen Analysators und bringen Sie so unbekannte Qualifikationen zum Vorschein, von denen das Unternehmen für seine Tätigkeit profitieren wird.

Beschleunigung der Erstellung dauerhafter Referenzsysteme

Strukturieren Sie Ihre Kompetenzmanagementbasis einheitlich mit 2 Stärken von Neobrain:

1. ‍UnsereMaschine zur automatischen Generierung von Repositories .
2. ‍unserTool zur Konsistenzprüfung der erstellten Repositorien.

La durée de constitution de référentiels est divisée en moyenne par 4 grâce à la personnalisation de votre architecture de données imaginée par notre équipe Projets clients.

KI unterstützt eine bewährte Skill-Ontologie :

72.000 Kompetenzen und 26.000 Stellen werden täglich mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung analysiert. Diese Methode zur Auswertung und Formalisierung Ihrer HR-Daten verkürzt die Zeit für die Erstellung von Berufs- und Kompetenzreferenzen um das Vierfache.

Unsere semantische Analysemaschine versteht Ihre branchen- und berufsspezifischen Besonderheiten, wir bringen Ihnen den Benchmark aufstrebender Kompetenzen aus Ihrem Wettbewerbsumfeld.

Unser Kundenteam stützt sich auf KI, um gemeinsam mit Ihnen die Softwarelösung zu erstellen, die auf Ihre Kultur, Ihre Prozesse und Ihre ethischen Bedenken zugeschnitten ist.

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KI und die Transformation von Berufen und Kompetenzen

Wie lassen sich die Auswirkungen von KI auf Berufe und Kompetenzen identifizieren?

Um die Auswirkungen der KI zu erkennen, müssen wir nicht direkt unsere Berufe betrachten, sondern zunächst unsere täglichen Aufgaben. Ernst & Young hat sich in einer Studie aus dem Jahr 2023 mit diesem technologischen Fortschritt und den Erwartungen der Führungskräfte befasst. Daraus geht hervor, dass sich die Führungskräfte eine Steigerung der betrieblichen Effizienz erhoffen.

Die 8 Kriterien zur Bewertung der potenziellen Auswirkungen von KI auf unsere Aufgaben:

1. Handelt es sich um eine Aufgabe mit einer körperlichen Dimension?
2. Welches Maß an menschlicher Interaktion ist erforderlich, um diese Aufgabe zu erfüllen?
3. Wie viel berufliche Expertise ist erforderlich?
4. Erfordert diese Aufgabe den Umgang mit vielen Daten?
5. Wie stark sind die regulatorischen Auflagen, die an seine Ausführung geknüpft sind?
6. Welche Risikofaktoren sind in seiner schlechten Ausführung enthalten?
7. Welche Anforderungen werden an Kreativität und Strategie gestellt?
8. Wie komplex betrachten wir diese Aufgabe st?

Neobrain a constitué une application qui permet de visualiser ces impacts. Constuite à partir de plusieurs études dont nous détaillons ici la méthodologie. Vous pouvez accéder à l'analyse de 100 métiers.

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Die Branche nimmt Generative KI bereits an und wird sich ihrer Bedeutung für die Produktivität ihrer Teams und die Auswirkungen auf die verschiedenen Berufe bewusst. Die dringende Notwendigkeit, den Wandel in den Berufen, die potenzielle Automatisierung von Aufgaben und die Produktivitätssteigerungen zu bewerten, gehört zu den Anliegen, die Neobrain präzise angeht.

Eine Illustration mit den Berufen der Verwaltungs- und Finanzdirektion

Neobrain et son partenaire PWC ont mené une vaste investigation sur l'intégration de l'IA traditionnelle et la générative AI dans les directions financières. Parmi les insights relatifs à la vision des dirigeants sur la diffusion de ces technos dans la DAF, près de 80% d'entre eux ne l'ont pas encore diffusé. Pourtant, 66% estiment qu'il entrainera le besoin d'acquisition de nouvelle compétences. Nous avons modélisé les impacts et synergies de ces 2 technologies sur le principales activités de cette direction.

Les garde-fous d'un usage responsable de l'IA RH

L'IA ne s'ajoute pas à côté du SIRH : elle le transforme de l'intérieur, faisant passer le système RH de l'enregistrement des données à leur analyse active. L'étude Convictions RH menée auprès de 40 éditeurs confirme que cette intégration native de l'IA est devenue le principal axe de différenciation des solutions du marché — ce qui rend d'autant plus décisifs les garde-fous éthiques et réglementaires que nous détaillons ici.

Ethik und KI

Die Integration von künstlicher Intelligenz in die Personalprozesse bringt große ethische Herausforderungen mit sich, die hauptsächlich mit den Verzerrungen der KI zusammenhängen. Diese Biases können unbeabsichtigte Diskriminierungen verursachen und so die Vielfalt und Fairness innerhalb von Organisationen beeinträchtigen. Es ist entscheidend, die Existenz dieser Verzerrungen zu erkennen, unabhängig davon, ob sie aus den Trainingsdaten oder dem Design der Algorithmen stammen, um sie wirksam abschwächen zu können. Ein prominentes Beispiel hierfür ist das Projekt Gender Shades, das erhebliche Ungleichheiten in Technologien zur Gesichtserkennung nach Geschlecht und Hautfarbe aufgedeckt hat.

Das Vorhandensein von Verzerrungen in der KI kann in kritischen Bereichen wie der Personalbeschaffung und der Leistungsbewertung zu Diskriminierungen führen, wenn verzerrte Algorithmen bestimmte Gruppen auf Kosten anderer bevorzugen. Fälle wie das automatisierte Einstellungssystem von Amazon aus dem Jahr 2014 zeigen die Gefahr von Diskriminierung, insbesondere von Geschlechterdiskriminierung, wenn ein System mit nicht repräsentativen historischen Daten trainiert wird.

Um diesen Risiken zu begegnen, müssen Unternehmen verantwortungsvolle Praktiken im Umgang mit KI anwenden. Dazu gehören:

• Die Verwendung vielfältiger und repräsentativer Daten
• Die Zusammenarbeit mit multidisziplinären Teams bei der Entwicklung von Algorithmen und die Durchführung regelmäßiger Audits von KI-Systemen.

Digitale Souveränität

Die Frage der Datenhoheit erhält im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI eine kritische Dimension, insbesondere bei öffentlich zugänglichen Tools wie ChatGPT. Unternehmen müssen sich der Risiken bewusst sein, die mit der Nutzung externer KI-Dienste verbunden sind, insbesondere des Verlusts der Kontrolle über sensible Daten, die möglicherweise ausländischen Gesetzen unterliegen oder Dritten gegenüber offengelegt werden. Dies führt zu Herausforderungen in Bezug auf Compliance und Sicherheit sowie zu Bedenken hinsichtlich des geistigen Eigentums. Unternehmen wie Veolia oder Axa haben daher Secure GPT eingeführt, das auf dem Azure OpenAI-Dienst von Microsoft basiert.

Die Anonymisierung von Daten scheint ein unverzichtbarer Schritt bei der Verwendung von KI-Tools zur Verarbeitung sensibler Informationen zu sein. Um die Vorteile der KI zu maximieren und gleichzeitig die Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten zu wahren, werden die Unternehmen ihre Anforderungen jedoch zu Recht erhöhen.

KI-Regulierung: Der Rahmen des europäischen KI-Gesetzes

Die europäische Verordnung "AI Act" stellt die Nutzung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen, insbesondere für HR-Teams, auf den Kopf: Jede KI-Nutzung wird nun nach ihrem Risikoniveau eingestuft (inakzeptabel, hoch, begrenzt, minimal), mit verstärkten Verpflichtungen zur menschlichen Aufsicht und Dokumentation für die sensibelsten HR-Nutzungen.

Die Einhaltung des AI Act erfordert eine Zusammenarbeit zwischen HR und IT, Prozessaudits und eine aktive Antizipation: Die gesetzlichen Auflagen müssen in einen Hebel für Vertrauen und Innovation umgewandelt werden, während gleichzeitig die schweren Risiken von Sanktionen vermieden werden.

Um mehr über die Schritte, Auswirkungen und die Vorbereitung auf die Einhaltung der Vorschriften zu erfahren, lesen Sie unseren speziellen Artikel: "Europäischer AI Act: Herausforderungen und Umsetzung".

Au-delà de l'analyse : l'arrivée des agents IA

De l'assistant au coéquipier : ce que change un agent IA

Après ces premiers cas d'usage, une nouvelle étape s'ouvre avec les agents IA RH. Là où l'IA classique analyse et recommande, les agents agissent : ils exécutent les processus récurrents et structurent les données directement dans vos outils. Ils apportent aux équipes RH du temps et de la fiabilité, tout en s'intégrant aux systèmes existants — faisant passer l'IA du rôle d'assistant à celui de coéquipier opérationnel.

Lexi, l'agent IA qui construit et fiabilise vos référentiels RH

Créer un référentiel Emplois et Compétences reste l'un des projets les plus longs et les plus complexes pour les équipes RH. Entre documents dispersés, arbitrages métiers et évolutions permanentes, maintenir une base fiable demande un effort continu.

Neobrain a créé Lexi pour automatiser les étapes les plus chronophages.

Comment cet agent IA fonctionne t-il ?

• À partir de vos documents existants, Lexi génère une première structure de référentiel adaptée à votre organisation, que vos équipes RH et vos experts métiers enrichissent et valident directement dans la plateforme. L'IA accélère la production, tandis que les décisions restent entre les mains des équipes.
• Au-delà de la création, Lexi analyse également vos référentiels existants pour en mesurer la qualité. Il identifie les incohérences, les doublons, les zones incomplètes ou obsolètes et propose des recommandations directement actionnables afin d'améliorer progressivement la fiabilité de votre socle de compétences.

Avec Lexi, l'IA ne se contente plus de produire du contenu : elle aide les RH à construire, auditer et faire vivre un référentiel de compétences durable.

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Schlussfolgerung

Pour conclure, notre expérience nous enseigne qu'il est primordial d'identifier les cas d'usage spécifiques avant de se lancer dans la diffusion de logiciels à forte coloration IA. Voici les cas d'usage pour lesquels l'équipe de Neobrain a déjà démontré sa valeur:

• Proaktive Erkennung von Abwanderungsrisiken: Durch die Analyse verschiedener Indikatoren wie Engagement, Zufriedenheit und Leistung der Mitarbeiter kann künstliche Intelligenz frühzeitig Anzeichen für eine potenzielle Abwanderung erkennen und so der Personalabteilung die Möglichkeit geben, frühzeitig zu handeln, um Talente an sich zu binden.
• Zuverlässigere Nachfolgeplanung: Die KI analysiert die Erfolgs- und Misserfolgsgeschichte vergangener Nachfolgen, um Korrelationen zwischen verschiedenen Variablen herzustellen. Auf diese Weise liefert sie eine quantifizierte Einschätzung der Erfolgs- oder Misserfolgswahrscheinlichkeit zukünftiger Nachfolgepläne und erhöht so deren Zuverlässigkeit und Effizienz.
• Antizipation des zukünftigen Qualifikationsbedarfs: Durch die vorausschauende Analyse der aktuellen Kompetenzen und der Marktentwicklungen hilft künstliche Intelligenz bei der Vorhersage der zukünftig benötigten Kompetenzen und ermöglicht so die Anpassung von Einstellungsstrategien und Schulungsprogrammen, um den zukünftigen Bedarf zu decken.
• Erstellung von Kompetenzrahmen: Künstliche Intelligenz hilft bei der schnellen Erstellung von Kompetenzarchitekturen auf der Grundlage von externen Beobachtungsstellen, Jobbörsendaten und der semantischen Analyse bestehender Repositories von Kundenunternehmen.