Recruiting: Künstliche Intelligenz nimmt eine bedeutende Rolle im Bereich das Sourcing bei der Personalgewinnung ein. Das Sourcing umfasst den Prozess, bei dem Arbeitgeber potenzielle Bewerberinnen identifizieren und ansprechen, die für offene Stellen geeignet sind. Dabei durchsucht KI grosse Datenbanken und Online-Plattformen, um potenzielle Kandidatinnen zu finden, die den Anforderungen einer Stelle entsprechen. Mithilfe von Suchalgorithmen kann KI qualifizierte Bewerberinnenermitteln, ihre Profile und Lebensläufe analysieren sowie ihre jeweiligen Qualifikationen überprüfen. Weiterhin ist KI in der Lage, auch Kandidatinnen zu identifizieren, die nicht aktiv nach neuen beruflichen Möglichkeiten suchen, jedoch dennoch qualifiziert sind. Diese Technologie revolutioniert die Talentsuche, indem sie automatisch die vielversprechendsten Kandidatinnen ausfindig macht, die perfekt zu den Anforderungen einer Stelle passen. Des Weiteren ermöglicht sie eine präzisere Anpassung von Inseraten an die ausgeschriebene Stelle.

Bewerberauswahl: Mithilfe von KI-gestützten Plattformen werden Bewerbungen effizient analysiert, um diejenigen Bewerber zu identifizieren, die das grösste Potenzial für den Unternehmenserfolg mitbringen. KI kann durch spezifische Suchen Lebensläufe und Bewerbungen sortieren und geeignete Kandidaten schneller herausfiltern. Ein grosser Vorteil ist es, dass eine neutrale und objektive Mitarbeitersuche ermöglicht wird, welche auf die individuellen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst ist.

Onboarding: Mitarbeitern eine massgeschneiderte Einführung und einen effizienten Start in das Unternehmen. Mithilfe von KI können individuelle Schulungsmaterialien und -wege erstellt werden, um eine personalisierte Schulung neuer Mitarbeiter zu gewährleisten. Chatbots und virtuelle Assistenten tragen zur Integration bei, indem sie Informationen über das Unternehmen, Richtlinien und Ansprechpartnerbereitstellen. Die Technologie überwacht den Fortschritt und führt Leistungsbewertungen durch, um sicherzustellen, dass die neuen Mitarbeiter die erforderlichen Fähigkeiten erwerben. Die Automatisierung von Prozessen wie der Kontoerstellung und der Terminplanung für Schulungen spart Zeit und Ressourcen. Durch die kontinuierliche Erfassung von Feedback und Anpassungen wird der Onboarding-Prozess effizienter und effektiver gestaltet, was dazu beiträgt, dass neue Mitarbeiter schnell produktiv werden und sich erfolgreich in die Unternehmenskultur integrieren können. Durch KI können Schulungspläne spezifisch an die Bedürfnisse der Mitarbeiter angepasst werden und somit zu einer umfassenderen Integration und Weiterbildung beitragen.

Performance-Management: KI-basierte Tools liefern wertvolle Einblicke in die Leistung der Mitarbeiter, ermöglichen gezieltes Feedback und unterstützen bei der Identifizierung von Entwicklungsmöglichkeiten.

Mitarbeiterbindung: KI erkennt frühzeitig potenzielle Abwanderungstendenzen und schlägt personalisierte Massnahmen zur Steigerung der Mitarbeiterbindung vor, um eine langfristige und erfüllende Mitarbeiterbeziehung zu fördern.

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Die Integration künstlicher Intelligenz (KI) im Schweizer Personalbereich ist gegenwärtig noch begrenzt. Etwa 8% der Unternehmen setzen heute auf KI-Modelle und -Technologien in ihren HR-Aktivitäten ein. Jedoch spiegelt diese Zurückhaltung nicht das Potenzial wider, zu welchem KI-Anwendungen grundsätzlich fähig wären. Da KI prinzipiell im gesamten Employee Life Cycle genutzt werden könnte, ist es nur noch eine Frage der Zeit, ab wann KI den Personalbereich jedes Unternehmens dominiert.

Beieinigen grossen Schweizer Arbeitgebern wurde nach dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz in den Rekrutierungsprozessen gefragt. Swisscom, Coop und Nestle lehnen den Einsatz von KI zurzeit noch ab. Die Post gibt an, derzeit keine Künstliche Intelligenz für die Selektion neuer Mitarbeiter zu verwenden, sondern lediglich technologische Hilfsmittel wie Bewerbermanagementsysteme einzusetzen. Jedoch schliesst die Post die modernen Möglichkeiten nicht generell aus, sondern betont deren zunehmende Relevanz in der heutigen Moderne und führt gerade ein Projekt für KI-unterstütztes Screening in der Konzeptphase durch. Die SBB betont sodann, dass alle Bewerbungen von Menschen überprüft werden, ausser bei Klassenrekrutierungen, wo bestimmte Mindestanforderungen erfüllt werden müssen.

Die Migros verwendet ebenfalls ein Bewerbermanagement-Tool, das jedoch keine KI-basierten Wertungen oder Klassifizierungen enthält. Sie führt zeitversetzte Video-Interviews durch, die jedoch keine Mimik, Gestik oder Stimme analysieren. Einziges KI-Tool im Rekrutierungsprozess von Migros ist der hauseigene Chatbot "Mino" für die Lehrstellensuche.

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Der Ethikbeirat HR-Tech hat im Jahr 2020 wegweisende Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von Technologie-Lösungen und künstlicher Intelligenz im Bereich des Human Resources (HR) veröffentlicht. Diese Richtlinien bieten HR-Fachleuten, Betriebsräten und Softwareanbietern die Möglichkeit, eine ethische Überprüfung von HR-Anwendungen durchzuführen.

Grosse Technologiefirmen wie Microsoft, SAP und Apple haben selbst bereits ethische Richtlinien zum Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI) eingeführt. Der Ethikbeirat HR-Tech hat sich jedoch speziell auf die Anwendungen von KI im HR-Bereich konzentriert und betont dabei mögliche Einsatzszenarien und die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs damit.

Seit ihrer Veröffentlichung im Jahr 2021 sind die Richtlinien des Ethikbeirats HR-Tech weiterhin gültig und haben an steigender Bedeutung gewonnen, da der Einsatz von KI im HR-Bereich kaum noch wegzudenken ist. Viele Unternehmen setzen bereits entsprechende Anwendungen ein, um die Effizienz und Wirksamkeit ihrer HR-Prozesse zu steigern.

Die Europäische Union hat mit dem AI Act im Juni 2023 erstmals eine Regulierung für den Einsatz von KI verabschiedet. Dies unterstreicht die wachsende Bedeutung und die damit verbundenen ethischen Herausforderungen im Zusammenhang mit KI im HR-Bereich. Die Richtlinien des Ethikbeirats HR-Tech sind einzigartig, da sie speziell auf die Anwendungen in den HR-Bereichen ausgerichtet sind. Eine Arbeitsgruppe des Ethikbeirats hat einen Self-Check entwickelt, mit dem HR-Teams, Betriebsräte oder Softwareanbieter prüfen können, ob eine KI-Anwendung den ethischen Standards entspricht.

1. Transparenter Zielsetzungsprozess

Vor der Einführung einer KI-Lösung ist es entscheidend, die Zielsetzung und den Nutzen klar zu definieren sowie alle relevanten Interessengruppen einzubeziehen, um etwaige Zielkonflikte zu klären. Transparente Beteiligungs- und Mitbestimmungsprozesse gewährleisten eine breite Akzeptanz und ermöglichen eine partizipative Folgenabschätzung für die Einführung von KI-Lösungen in Organisationen.

2. Fundierte Lösungen

Anbieter und Nutzer von KI-Lösungen sollten sicherstellen, dass diese sowohl empirisch evaluiert als auch auf einer soliden theoretischen Grundlage basieren. Dies umfasst die Anforderung an Anbieter, die Angemessenheit und Güte der Lösung sowie deren theoretische Basis transparent darzulegen.

3. Menschen entscheiden

KI-Lösungen sollten als Arbeitsassistenz dienen und menschliche Handlungsträgerschaft bei wichtigen Personalentscheidungen beibehalten, insbesondere bei solchen, die besondere personenbezogene Daten verarbeiten oder Lebenswege wesentlich beeinflussen. Es ist wichtig, dass KI-Entscheidungsvorschläge von Menschen letzt verantwortlich gesteuert und geprüft werden, um eine menschliche Entscheidung zu gewährleisten.

4. Notwendiger Sachverstand

Organisationen, die KI-Lösungen einsetzen, müssen deren Logik verstehen und erklären können, was technologische, analytische und personalwirtschaftliche Kompetenzen erfordert, um einen erfolgreichen Einsatz zu gewährleisten.

5. Haftung und Verantwortung

Organisationen, die KI-Lösungen nutzen, tragen die Verantwortung für die Ergebnisse und müssen sicherstellen, dass deren Einsatz diskriminierungsfrei und die Persönlichkeit respektierend erfolgt. Es ist wichtig, vor der Nutzung einer KI-Lösung zu klären, wer für die Prozesse und Entscheidungen verantwortlich ist und ob rechtliche Schranken beachtet werden müssen.

6. Zweckbindung und Datenminimierung

Organisationen müssen im Vorfeld definieren, zu welchen Zwecken personenbezogene Daten für KI-Lösungen genutzt werden und sicherstellen, dass diese Daten nur zweckdienlich erhoben, gespeichert und verwendet werden, unter Beachtung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), welche das Prinzip der Zweckbindung und der Datenminimierung fordert.

7. Informationspflicht

Menschen müssen über den Einsatz, Zweck, Logik und die Art der erhobenen Daten einer KI-Lösung informiert werden, insbesondere über die Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten.

8. Achten der Rechte von Betroffenen

Für KI-Lösungen dürfen keine Daten verwendet werden, die der willentlichen Steuerung der Betroffenen entzogen sind, da dies die Rechte der Betroffenen und Selbstbestimmung verletzt und daher nicht für das Personalmanagement in Organisationen geeignet ist.

9. Datenqualität und Diskriminierung

Wer KI-Lösungen entwickelt oder nutzt, muss sicherstellen, dass die zugrundeliegenden Daten qualitativ hochwertig sind und systembedingte Diskriminierungen ausgeschlossen werden. Dies erfordert eine proaktive Prüfung der Daten und Systeme sowie eine klare Unterscheidung zwischen historischen Daten und normativen Vorgaben bei personalpolitischen Entscheidungen.

10. Stetige Überprüfung

Wer KI-Lösungen gemäss den Richtlinien einführt, sollte sicherstellen, dass diese Richtlinien während der betrieblichen Umsetzung und Weiterentwicklung transparent beachtet werden. Nutzerinnen müssen die regelmäßige Kontrolle über die Einhaltung der Richtlinien sicherstellen und bei Abweichungen entsprechende Anpassungen vornehmen, wobei die Schaffung organisatorischer Strukturen und die Bereitstellung von Ansprechpartnerinnen für eine effektive Nutzung von KI-Lösungen unterstützend sind.

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Trotz der etlichen Vorteilen, welche die Eingliederung von KI in der Unternehmensstruktur mit sich bringen kann, treten bei einigen Experten trotzdem auch diverse Bedenken auf. Eine Abhängigkeit in Bezug auf den Einsatz von KI kann selbstverständlich zu einer Entfremdung menschlicher und emotionaler Intelligenz führen. Auch im Hinblick auf Datensicherheit und Datenschutz bei der Verarbeitung von sensiblen Daten von Personen bestehen gewisse Risiken.

Forderungen über etwaige Ethikräte und klare Richtlinien im Umgang mit KI im Hinblick auf Datensicherheit und Privatsphäre sollten definitiv gewährleistet werden. Auch wird die Meinung vertreten, dass eine umfassende Informations- und Mitteilungspflicht im Rahmen des KI-Einsatzes verpflichtet werden soll.

Eine sorgfältige Abwägung von Nutzen und Risiken beim Einsatz von KI im Personalbereich sollte dabei im Vordergrund stehen. Vor allem in Anbetracht der Tatsache, dass in kommender Zeit der Einsatz von KI in wohl allen Bereichen von Betrieben kaum mehr wegzudenken sein wird, sollten Unternehmen das unglaubliche Potenzial digitaler Technologien nicht unterschätzen. Insgesamt hat die Integration von KI das Personalmanagement zu einem strategischen und datengesteuerten Bereich gemacht, der Unternehmen dabei unterstützt, talentierte Mitarbeiter zu gewinnen, zu entwickeln und langfristig zu binden.

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Informationspflichten:

• Dokumentation der KI-Systeme: Es ist wichtig, dass alle verwendeten Algorithmen und Datenquellen detailliert dokumentiert werden. Dies umfasst die Aufzeichnung der Trainingsdaten, der Entscheidungslogiken und der Methoden zur Datenverarbeitung.
• Offenlegung gegenüber Mitarbeitern: Mitarbeiter müssen darüber informiert werden, dass KI-Systeme ihre Daten verarbeiten, und sie müssen verstehen können, wie und warum Entscheidungen getroffen werden.

Transparenz und Nachvollziehbarkeit

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Rechte der Betroffenen:

• Zugangsrecht: Mitarbeiter müssen das Recht haben, auf die von der KI verarbeiteten Daten zuzugreifen und diese zu überprüfen.
• Recht auf Berichtigung und Löschung: Mitarbeiter sollten die Möglichkeit haben, ihre Daten zu korrigieren oder löschen zu lassen, falls diese falsch oder nicht mehr relevant sind.
• Recht auf Widerspruch: Es muss eine Option geben, gegen automatisierte Entscheidungen Widerspruch einzulegen, insbesondere wenn diese rechtliche oder ähnlich signifikante Auswirkungen haben.

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Automatisierte Entscheidungen/automatisierte Entscheidungsfindung

• Einsatz von "Human in the Loop": Automatisierte Entscheidungen sollten regelmäßig von Menschen überprüft werden, um Ungenauigkeiten und Voreingenommenheiten zu vermeiden.
• Bewertung der Auswirkungen: Die Auswirkungen automatisierter Entscheidungen auf die Karriere und das Wohlbefinden der Mitarbeiter müssen bewertet und minimiert werden.

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Datenschutz-Folgenabschätzung

Die vollständige Automatisierung von Entscheidungen im Arbeitsverhältnis ist eingeschränkt. Vornehmlich bei der Auswahl oder Beurteilung von Mitarbeitenden sind automatisierte Einzelentscheidungen, die bedeutende nachteilige Auswirkungen haben, problematisch und erfordern höhere Transparenzstandards. Bei wesentlichen automatisierten Entscheidungen ist die menschliche Beteiligung obligatorisch. Zudem wird noch diskutiert, wie zu verfahren ist, wenn eine KI lediglich eine Entscheidung vorbereitet.

• Durchführung einer Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA): Vor der Implementierung von KI-Technologien muss eine DPIA durchgeführt werden, um mögliche Risiken für die Privatsphäre der Mitarbeiter zu identifizieren und zu mindern.
• Beteiligung von Datenschutzbeauftragten: Datenschutzbeauftragte sollten in den gesamten Prozess der Bewertung und Implementierung von KI-Systemen eingebunden werden.

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Anwendung der EU-KI-Verordnung (AI Act)

• Klassifizierung der KI-Systeme: Bestimmen, welche Kategorie von KI gemäss dem AI Act relevant ist (z.B. hohes Risiko).
• Einhaltung der spezifischen Anforderungen: Für Systeme, die als hohes Risiko eingestuft werden, müssen zusätzliche Sicherheits- und Compliance-Massnahmen umgesetzt werden, einschliesslich genauer Überprüfung der Datenquellen und Algorithmen.

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