Künstliche Intelligenz im Dienste der Personalabteilung

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Künstliche Intelligenz im HR-Kontext verstehen

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

Welche verschiedenen Arten von KI gibt es für den Bereich Human Resources?

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 Unterdisziplin, 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.

Das KI-Glossar
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Artificial Intelligence Glossary
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Welche HR-Aktivitäten können wirklich von künstlicher Intelligenz profitieren?

Die HR-Aktivitäten, die von KI profitieren können, basieren auf verschiedenen Modalitäten. Wir können mehrere Familien von Aktivitäten unterscheiden: Verhaltensanalyse, Vorhersage von Ereignissen, Anpassung des Dienstleistungsangebots oder auch Erstellung von Dokumenten oder Schulungsunterlagen.

  • 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.
AI-Modalitäten und HR-Aktivitäten
AI-Modalitäten und HR-Aktivitäten
AI-Anwendung und HR-Aktivitäten
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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 die 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, Karrierewünsche: Ihre Talente werden endlich Spaß daran haben, in ihrem HR-Bereich zu navigieren.

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

Eine Personalisierung der Wegvorschläge

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.

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 ermöglicht die Schaffung von vielfältigen und interessanten Karrierewegen. Unser Kompetenz-Matching-System bietet mehrere schnell sichtbare Vorteile:

  • 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.

Entscheidungsträger konkret begleiten

Personalabteilungen haben ständig Fragen von ihren Managern, können sie diese immer beantworten? Sobald es um Aspekte geht, die die Auswertung von quantitativen Daten erfordern, müssen einfachere Lösungen gefunden werden. Aus diesem Grund ist Neobrain eine Partnerschaft mit Microsoft eingegangen, um die besten Navigationsmöglichkeiten in einer HR-Softwareplattform zu bieten. Illustration in einem Video:

Fokus auf "Künstliche Intelligenz und Kompetenzmanagement".

Unsichtbare Kompetenzen aufdecken

Die aktuelle Lage in Bezug auf den Fachkräftemangel ist klar:

  • 80% der Unternehmen haben Schwierigkeiten, die benötigten Ressourcen zu finden(Manpower-Studie 2023).
  • 60% der Mitarbeiter sind der Meinung, dass ihr Unternehmen nicht alle ihre verfügbaren Fähigkeiten nutzt(WEF).

Eine der Möglichkeiten, die Ressourcenzuteilung zu verbessern, ist daher die Identifizierung noch unbekannter Fähigkeiten, die nicht in den starren Berufsbezeichnungen der Unternehmen enthalten sind. Die KI ermöglicht es, diese nicht sichtbaren Qualifikationen und Fähigkeiten hervorzuheben und den Talenten die Chance zu geben, sich voll zu entfalten.

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.

Die Dauer des Aufbaus von Repositories wird dank des von unserem Kundenprojektteam erdachten Hybridmodells durchschnittlich um den Faktor 4 reduziert.

KI zur Unterstützung einer bewährten Ontologie der Kompetenzen :

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 hat eine Anwendung aus mehreren Studien zusammengestellt, deren Methodik wir hier näher erläutern. Hier können Sie auf die Analyse von 100 Berufen zugreifen.

Neuer Call-to-Action

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 und sein Partner PWC haben eine umfassende Untersuchung zur Integration von traditioneller und generativer KI in Finanzabteilungen durchgeführt. Von den Erkenntnissen, die sich auf die Sicht der Führungskräfte auf die Verbreitung dieser Technologien in der Finanzabteilung beziehen, haben fast 80% diese noch nicht verbreitet. 66% glauben jedoch, dass es zu einem Bedarf an neuen Kompetenzen führen wird. Wir haben die Auswirkungen und Synergien dieser beiden Technologien auf die Haupttätigkeiten dieser Abteilung modelliert.

Synergien aus traditioneller KI und generativer KI für die Aktivitäten der Finanzabteilung
Synergien aus traditioneller KI und generativer KI für die Aktivitäten der Finanzabteilung
Traditionelle KI und Generative KI Enablements für Finanzaktivitäten
Traditionelle KI und Generative KI Enablements für Finanzaktivitäten

Grenzen und zukünftige Herausforderungen von KI in der Organisation

Wie weit ist die Einführung von KI in Unternehmen tatsächlich fortgeschritten?

Während die Nutzung von KI durch die Mitarbeiter immer häufiger wird, spiegelt sich dies nicht immer in den globalen Unternehmensstrategien wider. So nennt McKinsey die Zahl von 22 % der Beschäftigten, die das Tool täglich nutzen, mit einer Nutzung von rund 33 % in den Sektoren Technologie, Medien und Telekommunikation. Trotz der Bedeutung, die der KI beigemessen wird, die zu den fünf wichtigsten Prioritäten der großen Unternehmen gehört, haben kaum mehr als 10 % ihre Auswirkungen auf ihr Geschäft wirklich bewertet.

Wie stehen Sie im Vergleich zur Konkurrenz da? Hinken Sie hinterher oder halten Sie mit den aktuellen Trends Schritt? Wie nutzen andere Unternehmen diese Technologien heute konkret, um die Produktivität zu steigern?

Wir unterscheiden drei Arten der Nutzung von KI:

  1. Erste Verwendung: Verbesserung der individuellen Produktivität von Mitarbeitern.KI für den persönlichen Gebrauch, wie z. B. intelligente persönliche Assistenten, optimiert die täglichen Aufgaben und das Zeitmanagement, was in Technologiebranchen und Berufen, die ein effektives Zeitmanagement erfordern, sehr geschätzt wird. Allerdings können die Kosten und die schwankende Qualität der Tools vor allem für KMU ein Hindernis darstellen.
  2. Second Use: Optimierung von Geschäftsprozessen.Automatisierte Managementsysteme, die in der Logistik, RPA und CRM eingesetzt werden, verändern und verbessern die Effizienz interner Abläufe, wobei die Akzeptanz bei großen Unternehmen in der Fertigungsindustrie, im Einzelhandel und im Finanzsektor hoch ist. Zu den Haupthindernissen gehören hohe Anfangskosten und Herausforderungen bei der Systemintegration.
  3. Dritter Verwendungszweck: Technologische Bereitstellung für Endkunden. Die Integration von KI in Produkte und Dienstleistungen bietet erweiterte Funktionen wie personalisierte Empfehlungen, insbesondere in verbraucherorientierten Branchen wie dem Einzelhandel und der Telekommunikation. Die Herausforderungen liegen in der Notwendigkeit eines tiefen Verständnisses der Kundendaten und fortgeschrittener analytischer Fähigkeiten.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie Ihren aktuellen Reifegrad einschätzen können, mithilfe unseres Artikels"Die tatsächliche Einführung von KI in Unternehmen".

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.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es unserer Erfahrung nach von entscheidender Bedeutung ist, spezifische Anwendungsfälle zu identifizieren, bevor man mit der Verbreitung von KI-lastiger Software beginnt. Hier sind die Anwendungsfälle, bei denen das Neobrain-Team bereits seinen Wert unter Beweis gestellt hat:

  • 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.
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