Big Data und Künstliche Intelligenz werden Personalwesen und Karrieregestaltung in naher Zukunft gründlich umwälzen. Das kann man jetzt öfter lesen, etwa in diesem FAZ-Beitrag oder einem Handelsblatt-Artikels (leider schon im Bezahl-Archiv). Beispiele dafür sind die automatisierte Karriere-Prognose oder „People Analytics“ durch Algorithmen:
- Die Software von Psyware destilliert aus gesprochener Sprache ein Profil der Persönlichkeitsmerkmale – erstaunlich effizient und schwer zu täuschen. IBM, Randstad, Kienbaum und eine – ungenannte – Single-Börse sind bereits Kunden.
- Das LinkedIn-Projekt „Economic Graph“ analysiert eine riesige Zahl individueller Karrierewege und liefert auf dieser Basis Prognosen: Wer kommt wofür in Frage, wie wird eine bestimmte Berufslaufbahn weitergehen?
- Das von Monster.com gekaufte Start-Up TalentBin setzt die Spuren, die IT-ler in Fachforen und Communities hinterlassen, zu individuellen Talentprofile zusammen. So kann man geeignete Kandidaten scouten (und direkt ansprechen).
- Knack analysiert das Verhalten in Online-Spielen. Nutzer können ihr so erstelltes Persönlichkeitsprofil veröffentlichen, um damit Arbeitgeber zu überzeugen.
Dem Bewerber versprechen die neuen Werkzeuge: Jetzt kommen Deine wahren Potenziale ans Licht – unabhängig von Abschlüssen, Verbindungen oder Selbstbeurteilung. Für Personalabteilungen werden Scouting, Bewerberauswahl und Profilerstellung endlich kinderleicht.
Auf der Kehrseite stehen bis in den letzten Winkel der Psyche gläserne Bewerber. Und Personaler, die ihre eigenen Entscheidungskriterien nicht mehr kennen. Diese erschließen sich ja nur über die komplexe Analyse riesiger Datenmengen. Wir sind nicht nur dabei, den Bewerber / Mitarbeiter zu verdinglichen, wir optimieren uns als HR-Verantwortliche auch ganz nebenbei aus dem gesamten Prozess heraus.
Verbieten lassen werden die neuen Werkzeuge sich nicht, das hat noch nie funktioniert. Aber wir brauchen rasch Prinzipien, um verantwortungs- und sinnvoll damit umzugehen: Compliance rules für Personaler-Algorithmen, quasi.
