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08.10.2020

KI-Systeme im Personalwesen sollten den Menschen unterstützen, nicht steuern

Wenn bisher von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierung die Rede war, ging es meist um die Optimierung von Abläufen. Ein Forscherteam der Universität des Saarlandes hat nun untersucht, welche Auswirkungen ihr Einsatz auf Wissensarbeit, speziell im Personalwesen, hat. Es zeigte sich, dass KI unter anderem die Selbstwirksamkeit und die Zufriedenheit der Personaler erhöhen kann.

Die Wissenschaftler haben für ihre Studie zwei KI-Systeme für die Personalauswahl simuliert. Eines gab bereits eine Bewertung und Empfehlung ab, bevor die Entscheider die Bewerberinformationen selbst analysierten - das andere erst hinterher.

Im ersten Fall kann der Einsatz des Systems die Entscheidung zwar beschleunigen, aber auch zu vorschnellen Reaktionen führen und potentiell die wahrgenommene Autonomie der Personalverantwortlichen untergraben. Die "Empfehlung danach" kann die Autonomie der Entscheidungsträger hingegen unterstützen und sie dazu anregen, sich genauer mit den Bewerbern auseinanderzusetzen, um dann noch eine zusätzliche "Meinung" vom System zu bekommen. Solche Entscheidungen würden aber länger dauern.

Die Autoren kommen zu dem Schluss, "dass KI-Systeme, die menschlichen Entscheidungsträgern mehr Autonomie in der Bewertung von Bewerbern lassen, zu einer höheren Zufriedenheit mit getroffenen Entscheidungen führen und den Spaß an der Arbeit erhöhen können". Auch die erfahrene Selbstwirksamkeit der Personalverantwortlichen war höher, wenn das KI-System seine Einschätzung erst nach dem eigenen Urteil abgegeben hat.

Die Studie zeige außerdem, dass Fragen hinsichtlich der Einflüsse KI-basierter Systeme auf die menschliche Entscheidungsautonomie und Arbeitszufriedenheit in Zukunft immer zentraler werden, berichtet Hauptautor Markus Langer: "Denn es wird auf eine zunehmend enge Zusammenarbeit von Mensch und Maschine für Entscheidungen hinauslaufen, die das Leben anderer Menschen nachhaltig beeinflussen können."

Dieser Beitrag wurde erstellt von David Schahinian.


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