Hugendubel.info - Die B2B Online-Buchhandlung 

Merkliste
Die Merkliste ist leer.
Bitte warten - die Druckansicht der Seite wird vorbereitet.
Der Druckdialog öffnet sich, sobald die Seite vollständig geladen wurde.
Sollte die Druckvorschau unvollständig sein, bitte schliessen und "Erneut drucken" wählen.

Die Zukunft der KI im Talentmanagement

E-BookEPUBePub WasserzeichenE-Book
136 Seiten
Deutsch
Books on Demanderschienen am31.05.20221. Auflage
Künstliche Intelligenz (KI) hat in Wirtschaft und Gesellschaft in den letzten Jahren einen beispiellosen Aufschwung erlebt. In der Vergangenheit wurde das Tempo dabei durch die technologischen Möglichkeiten bestimmt. In Zukunft werden zunehmend ethische und regulatorische Erwägungen den Fortschritt der Entwicklung von KI bestimmen. Dieses Buch beleuchtet die Zukunft von KI im Talentmanagement. Es verschafft Klarheit darüber, was Führungskräfte und Personalabteilungen bei der Auswahl von KI-Software beachten müssen, welche Abwägungen und Entscheidungen sie erwarten und was die technologischen aber auch kulturellen Herausforderungen sind, um KI erfolgreich in Unternehmen einzusetzen. Dieses Buch ist das Ergebnis einer Studie des Business Thinktanks Themis Foresight. Praktische Lösungen für den Einsatz von KI heute flossen ebenso in die Publikation ein, wie Ausblicke darauf, was die Zukunft noch bringen wird. Ein Must-Read für alle, die "Kollegin KI" zukünftig in ihre Teams integrieren wollen.mehr
Verfügbare Formate
BuchKartoniert, Paperback
EUR29,99
E-BookEPUBePub WasserzeichenE-Book
EUR24,99

Produkt

KlappentextKünstliche Intelligenz (KI) hat in Wirtschaft und Gesellschaft in den letzten Jahren einen beispiellosen Aufschwung erlebt. In der Vergangenheit wurde das Tempo dabei durch die technologischen Möglichkeiten bestimmt. In Zukunft werden zunehmend ethische und regulatorische Erwägungen den Fortschritt der Entwicklung von KI bestimmen. Dieses Buch beleuchtet die Zukunft von KI im Talentmanagement. Es verschafft Klarheit darüber, was Führungskräfte und Personalabteilungen bei der Auswahl von KI-Software beachten müssen, welche Abwägungen und Entscheidungen sie erwarten und was die technologischen aber auch kulturellen Herausforderungen sind, um KI erfolgreich in Unternehmen einzusetzen. Dieses Buch ist das Ergebnis einer Studie des Business Thinktanks Themis Foresight. Praktische Lösungen für den Einsatz von KI heute flossen ebenso in die Publikation ein, wie Ausblicke darauf, was die Zukunft noch bringen wird. Ein Must-Read für alle, die "Kollegin KI" zukünftig in ihre Teams integrieren wollen.
Details
Weitere ISBN/GTIN9783756268764
ProduktartE-Book
EinbandartE-Book
FormatEPUB
Format HinweisePub Wasserzeichen
Erscheinungsjahr2022
Erscheinungsdatum31.05.2022
Auflage1. Auflage
Seiten136 Seiten
SpracheDeutsch
Artikel-Nr.9519024
Rubriken
Genre9200

Inhalt/Kritik

Leseprobe

Künstliche und menschliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist schon heute aus den Bereichen nicht mehr wegzudenken, in denen es um die Verarbeitung komplexer oder umfangreicher Daten geht. Durch die Fähigkeit, Muster zu erkennen, leistet KI zum Beispiel in der Bildverarbeitung inzwischen unverzichtbare Dienste.

Aber auch die überlegene Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von KI-Systemen kann Unternehmen deutliche Wettbewerbsvorteile verschaffen. Mit KI können sich wiederholende Aufgaben ermüdungsfrei automatisiert und so wertvolle Ressourcen für wichtigere Themen freigemacht werden.

Die Stärken der menschlichen Intelligenz liegen dagegen im kreativen Bereich: Wir Menschen können nativ das, womit sich künstliche Intelligenz sehr schwertut, nämlich uns flexibel auf neue, auch komplexe Situationen einstellen - im Gegensatz zur KI gelingt uns das selbst dann, wenn wir nur wenig Daten zur Verfügung haben, indem wir aus unseren Erfahrungen schöpfen.

Ein weiterer wichtiger Faktor im Vergleich von Mensch und KI ist die Tatsache, dass nur Menschen zu echten moralischen Abwägungen fähig sind.

Brisha Borden war spät dran, als sie ein unverschlossenes Kinderfahrrad und einen silbernen Roller entdeckte. Borden und eine Freundin schnappten sich das Fahrrad und den Roller und versuchten, damit die Straße hinunterzufahren. Gerade als die 18-jährigen Mädchen merkten, dass sie zu groß für die Fahrzeuge waren, kam eine Frau hinter ihnen hergerannt und rief: »Das sind die Sachen meines Kindes!« Borden und ihre Freundin ließen die Sachen sofort fallen und liefen davon. Aber es war zu spät - ein Nachbar, der den Diebstahl beobachtet hatte, hatte bereits die Polizei gerufen. Borden und ihre Freundin wurden verhaftet und wegen geringfügigen Diebstahls im Gesamtwert von 80 Dollar angeklagt.

Im Sommer zuvor wurde der 41-jährige Vernon Prater festgenommen, weil er in einem nahe gelegenen Baumarkt Werkzeug im Wert von 86,35 Dollar gestohlen hatte. Prater war für die Justiz alles andere als ein Unbekannter: Er hatte bereits wegen bewaffneten Raubüberfalls und versuchten bewaffneten Raubüberfalls fünf Jahre im Gefängnis gesessen. Auch Brisha Borden war bereits vorbestraft, allerdings wegen Vergehen, die sie als Jugendliche begangen hatte.

In den USA setzen Gerichte KI-gestützte Software ein, um die Rückfallwahrscheinlichkeit von Straftätern vorherzusagen. Bei der Beurteilung von Borden und Prater geschah etwas Seltsames: Borden - die schwarz ist - wurde von der KI als hohes Risiko eingestuft. Prater - der weiß ist - wurde als geringes Risiko eingestuft.

Zwei Jahre später stellte sich heraus, dass die KI sich mit ihrer Einschätzung fundamental geirrt hat: Borden wurde keiner neuen Straftat angeklagt, während Prater zu einer achtjährigen Haftstrafe verurteilt wurde, weil er Elektronik im Wert von Tausenden von Dollar gestohlen hatte. (8)

Überall in den USA verwenden Gerichte KI-Software, um Kriminalitäts-Prognosen zu erstellen. Künstliche Intelligenz soll dabei helfen, diverse Entscheidungen zu treffen - von der Kaution bis zur Verurteilung. Die Idee dahinter ist unter anderem, das Strafrechtssystem gerechter zu machen und menschliche Vorurteile zu reduzieren.

Tatsächlich steht aber insbesondere die KI-Software COMPAS immer wieder in der Kritik, alles andere als unvoreingenommen zu urteilen: Eine Reihe von COMPAS-Empfehlungen wie im Fall Brisha Borden legen nahe, dass das Kriminalitäts-Risiko von Farbigen grundsätzlich höher eingeschätzt wird. (8) Natürlich trifft künstliche Intelligenz auch in den USA keine juristischen Entscheidungen: Kein:e Justizangestellte:r wird sich allein auf die Empfehlungen künstlicher Intelligenz stützen, aber man kann zumindest vermuten, dass sie von den Ergebnissen der KI-Software beeinflusst werden. Welche Konsequenzen leichtfertig übernommene KI-Empfehlungen hier für Straftäter und einer Straftat verdächtigte Personen haben könnten, möchte man sich nicht gar nicht vorstellen.

Doch auch bei wesentlich weniger dramatischen Implikationen beim Einsatz von KI spielen menschliche Fähigkeiten eine wichtige Rolle.

Mit Team-Sackhüpfen ins Silicon Valley - Fallstricke beim Einsatz von KI-Automatisierung im Recruiting

Technologieunternehmen wie Google erhalten weit über drei Millionen Bewerbungen pro Jahr. (9) In den USA kommt daher beim Recruiting immer häufiger KI in Form von Application Tracking Systemen (ATS) zum Einsatz - 99 % aller Fortune 500-Unternehmen setzen insbesondere beim Screening von Lebensläufen auf ATS. (10)

ATS bewerten Bewerbungen nach bestimmten Kriterien wie Schlüsselwörtern, Fähigkeiten, früheren Arbeitgeber:innen, Jahren der Berufserfahrung und besuchten Schulen. Daher ist Lebenslauf-Optimierung (analog zur Suchmaschinen-Optimierung) inzwischen eine gefragte Fähigkeit bei Bewerber:innen in den USA.

Der Fall von Angelina Lee treibt diese Lebenslauf-Optimierung auf die Spitze:

Angelina Lee ist eine Softwareentwicklerin aus der San Francisco Bay Area mit einem Lebenslauf voller Spitzenjobs. Sie hat mit ihren Skills und Erfahrungen keine Probleme, zu Vorstellungsgesprächen einladen zu werden, ganz im Gegenteil - ihr Lebenslauf verschaffte ihr bereits eine Reihe von Vorstellungsgesprächen bei bekannten Tech-Unternehmen wie Instagram oder LinkedIn. Lees Lebenslauf enthält allerdings auch viele bizarre berufliche Stationen wie »Team-Kaffeezubereiterin - damit das sechsköpfige Team voll mit Koffein versorgt wurde« und persönliche Erfolge wie »Verbindung mit Reid Hoffman auf LinkedIn«. (11)

Hinter »Angelina Lee« steckt in Wirklichkeit ein Softwareentwickler aus den USA. Das Job-Experiment mit dem gefälschten Lebenslauf hat er ins Leben gerufen, weil er und seine Bekannten aus der Branche es immer schwerer hatten, zu einem Vorstellungsgespräch eingeladen zu werden - selbst bei Hunderten von Bewerbungen blieb der Erfolg aus. Die Idee hinter »Angelina Lee« war, herauszufinden, ob die Unternehmen, bei denen man gearbeitet hat, und der Ort, an dem man zur Schule gegangen ist und studiert hat, bei Bewerbungen tatsächlich einen großen Unterschied machen.

Nicht nur, dass sich diese Vermutungen als zutreffend herausstellten - als der Softwareentwickler einen Schritt weiter ging, wurden seine Erfahrungen surreal: Er änderte beispielweise alle Hyperlinks im Lebenslauf so, dass sie zu Rick Astleys Song »Never Gonna Give You Up« führten und warb mit der Fähigkeit, den Team-Zusammenhalt durch Sackhüpfen zu stärken, doch egal, wie viele bizarre, disqualifizierende Punkte er zum Lebenslauf hinzufügte - die Einladungen zu Jobinterviews rissen nicht ab. (11)

Das Experiment deutet darauf hin, dass die betreffenden Unternehmen zwar moderne Recruiting-Tools wie ATS eingeführt, ihr Vorgehen aber nicht annähernd an den Einsatz von KI angepasst haben - und das, obwohl sich gerade Tech-Unternehmen in einem extrem harten Kampf um geeignete Kandidat:innen befinden.

Hätte ein:e menschliche:r Recruiter:in »Angelina Lee« für ein Vorstellungsgespräch vorgeschlagen, hätte die betreffende Person sich sicherlich einigen unangenehmen Fragen von Kolleg:innen und Vorgesetzen stellen müssen, denn für menschliche Entscheidungen existieren diverse Kontrollmechanismen. Doch welche Kontrollmechanismen gibt es für künstliche Intelligenz? Um diese Frage zu beantworten, muss man zunächst die Funktionsweise künstlicher Intelligenz betrachten.
Funktionsweise künstlicher Intelligenz

Wenn wir von KI sprechen, meinen wir oft Software, die reine Statistikfunktionen ausführt, oder regelbasierte Expertensysteme (12) - diese Art Software hat aber mit künstlicher Intelligenz wenig bis gar nichts zu tun.

Künstliche Intelligenz basiert wie alle anderen Softwaresysteme auf Algorithmen, also Handlungsanweisungen zur Lösung von Problemen. Anders als bei den üblicherweise in der Softwareentwicklung eingesetzten Algorithmen, die den Weg zur Lösung eines Problems fest vorgeben, findet künstliche Intelligenz den Lösungsweg selbst - durch maschinelles Lernen.

Beim maschinellen Lernen baut KI auf Basis von Trainingsdaten ein Modell auf, das später bei Entscheidungen zugrunde gelegt wird. Die Prinzipien dahinter unterscheiden sich gar nicht so sehr vom menschlichen Lernen: Eine KI wird mit Beispielen trainiert und kann diese Beispiele nach Abschluss der Lernphase generalisieren. Während der Lernphase werden die Ergebnisse der KI kontinuierlich überwacht und mit den erwarteten Werten abgeglichen.

Durch die Tatsache, dass KI Beispiele nicht nur auswendig lernt, sondern Muster und Regeln in den Trainingsdaten erkennt, kann ein KI-System die gewonnenen Erkenntnisse auch auf unbekannte Daten übertragen.

Ob ein KI-Modell seinen Zweck erfüllt, hängt also nicht nur von den Algorithmen ab, die das Lernen der KI steuern, sondern auch von der Eignung der...
mehr