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IT Talent Management > Kapitel 4: Digitalisierung der Personalbeschaffung > Flashcards

Kapitel 4: Digitalisierung der Personalbeschaffung Flashcards

1
Q

Welchen Umschwung hat man in den letzten 4 Jahren gesehen?

A

HR Arbeit hatte traditionell eher wenig Digitalisierung (“Es kommt auf das Menschliche an”)

In den letzten Jahren sehen aber 8 von 10 der Top 1000 Unternehmen die digitale Transformation des Personalswesen als überlebenswichtig für ihre Organisation an

Man sieht jetzt auch Vorteile wie z.B. schnellere Reaktion durch Chat Bots

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2
Q

Was beschreibt die digitale Transformation?

A

In der wiss. Forschung einen Prozess, in dem digitale Technologien disruptive Änderungen bewirken, die ein Unternehmen strategische Anpassungen ihrer Wertschöpfung, Strukturen und Abläufe forcieren.

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3
Q

Was umfasst die dig. Transformation neben Technik noch?

A

dynamic capabilities, integrative capabilities für digitale Plattformen und Ökosysteme sowie deren organisationale Umsetzung

Innovationsmanagement

Ethik und Kultur

-> Dig. transf. wird in der Praxis aber häufig reduziert auf “alte und überfällige Hausaufgaben” wie Automatisierung, Prozessoptimierung und Datenorientierung.

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4
Q

Welche Rolle spielt die Dig. Transf. in der Rekrutierung?

A

In Sekundärprozessen wie der Personalbeschaffung steht häufig der Einsatz moderner Tools für eine Professionalisierung der Abläufe im VOrdergrund

Wichtige Themen aktuell: Automatisierung von Prozessen v.a. Chatbots, automatisierte Vorauswahl von Bewerbungen und eine stärkere Datenorientierung

Zunehmend Bedeutung durch COVID Pandemie

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5
Q

Was verbinden Unternehmen häufig mit “Digitalisierung der Rekrutierung”?

A

Die Erwartung, dass Personalprozesse besser, billiger, schneller und evt. fairer werden

Häufig Oberbegriff für: Verbesserung und Automatisierung von Abläufen durch den EInsatz von Technologien

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6
Q

Was ist die Meinung deutscher Recruiter zu Dig. Transf.?

A

91%: Erhöht die Effizienz

4,5%: Kaum Angst, im Job durch KI ersetzt zu werden

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7
Q

Was ist die Meinung der Kandidaten zu Dig. Transf.?

A

Mehrheit seit Digitalisierung positiv

Vor allem Gen Y will Chatbots (schneller)

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8
Q

Was sagt die Mehrheit der Recruiter über die nächsten 5 Jahre?

A

tägliche Arbeit wird sich verändern

Unterstützung durch intelligente Systeme

Vorlesen von Stellenanzeigen durch Sprachassistenten sehr wichtig

Maschinenlesbarkeit wichtigste Eigenschaft einer Stellenanzeige

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9
Q

Welche Parallelen gibt es zum Tal der Tränen?

A

Deutlicher Abstieg der Effektivität durch IT Einsatz in den letzten 10 Jahren, allerdings deutlicher Anstieg in den nächsten 10 Jahren erwartet

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10
Q

Was sehen Unternehmen durch die Digitalisierung des Bewerbungsprozesses?

A

8 von 10 sehen dass durch Digitalisierung des Bewerbungsprozesses offene Stellen schneller besetzt werden können

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11
Q

Was erhoffen sich Kandidaten durch Dig. des Bewerbungsprozesses?

A

Vor allem jüngere Bewerber erhoffen sich bessere und fairere Bewerbungsprozesse durch Digitalisierung

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12
Q

Wie viele glauben dass die Digitalisierung des Bewerbungsprozesses auf Unternehmensseite die
Besetzung von offenen Stellen und auf Kandidatenseite die Jobsuche schneller macht?

A

Top 1000 & IT: 8 von 10

Kandidaten: ca. 50%

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13
Q

Wie viele glauben dass die Digitalisierung des Bewerbungsprozesses auf Unternehmensseite die
Besetzung von offenen Stellen und auf Kandidatenseite die Jobsuche passgenauer macht?

A

Top 1000: knapp über 50%
IT: >2/3

Kandidaten: >50%
-> Gen Y und Z mehr als Babyboomer

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14
Q

Wie viele glauben dass die Digitalisierung des Bewerbungsprozesses auf Unternehmensseite die
Besetzung von offenen Stellen und auf Kandidatenseite die Jobsuche fairer macht?

A

Top 1000: 4/10
IT: ca. 75%

Kandidaten: 20%
Je jünger der Kandidat desto größer die Erwartung

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15
Q

Wie ist aktuell der Automatisierungsgrad der Personalbeschaffung?

A

Veröffentlichung von Werbe-. und Stellenanzeigen
IT: 45%, Top 1000: 37%

Active Sourcing
IT: 11,5%, Top 1000: 8%

Vorauswahl
Top 1000: 6%, IT: 9%

Auswahl
Top 1000: 3%, IT: 9%

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16
Q

Wie ist der erwartete Automatisierungsgrad der Personalbeschaffung 2030?

A

Veröffentlichung von Werbe-. und Stellenanzeigen
IT: 77%, Top 1000: 77%

Active Sourcing
IT: 52%, Top 1000: 46%

Vorauswahl
Top 1000: 49%, IT: 47%

Auswahl
Top 1000: 19%, IT: 25%

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17
Q

Wie geht Digitalisierung?

A

IT vs. prozessgetrieben (-> von Problem zu Lösung)

Digital Capability (-> Lernen & Change wichtiger als Daten und IT Tools)

TechnoChange (-> Änderung der Kultur, Prozesse , Wege)

18
Q

Was sind wichtige Reifegradfaktoren für die Digitalisierung?

A

kontinuierliche Suche nach neuen Lösungen (81%)

digitale Unternehmenskultur (45%)

Wissen, Kompetenzen zur Digitalisierung (44%)

expl. Digitalisierungsstrategie (37%)

Kostenplanung für dig. Transformation (36%)

19
Q

Was zeichnet den IT getriebenen Ansatz aus?

A

Schnelle Suche nach der richtigen IT Lösung.

Mehr Fokus auf das neue System ohne das zu lösende Problem im Detail zu untersuchen.

Häufig Schneller als aufwendige Prozessanalyse

Gefahr: Unternehmenspezifische Abläufe/Anforderungen werden nicht ausreichend verstanden

Folge: Nicht optimal unterstützte Prozesse, unzufriedene Anwender, Doppelarbeiten und negative Auswirkungen auf Unternehmensziele / Gewinn

20
Q

Was zeichnet den prozessgetriebenen Ansatz aus?

A

Gegensatz zu IT orientierten Ansatz.

IT stellt keinen Selbstzweck dar sondern ist ein Instrument der Prozessverbesserung.

Projekterfolg also nicht System X ist eingeführt sondern Prozess Y wurde verbessert.

Wichtig ist hierbei der Aufbau grundlegender Capabilities für UN und MA, Change Prozesse und digt. Transf. nicht als Projekt sondern als neue Lebensart zu sehen.

21
Q

Was hat es mit dem Reifegradmodell für Digitalsierung auf sich?

A

Top 1000: 4,1 (von 1-7)
IT: 4,5

Es gibt:

  • einigermaßen kontrollierbare Prozesse
  • starke Kosten-, Leistungsschwankungen
  • stetige Suche nach Verbesserungspotentialen

Nächste Schritte u.a.:

  • quantitativere Ziele (objektive Evaluierungen)
  • kontinuierliches Prozess Controlling
  • Technochange Management
22
Q

Worin unterscheidet sich der Rekrutierungsprozess der Digitalisierungs Champions von denen mit niedrigem Digitalisierungsscore?

A

Employer Branding:
Champions haben ein besseres Employer Branding

Social Recruiting und Active Sourcing:
Professionelleres Social Media: Spezielle Mitarbeiter für Pflege der SoMe Kanäle und 50% hat explizite SoMe Strategie.

Vor- und Auswahl von Kandidaten:
Mehr Einsatz von Chatbots. Champions wollen eher Job- & Talent Recommender einführen als nicht Champions

Bindung und Weiterbildung:
Champions legen anteilig mehr Wert auf gutes Arbeitsklima und ordnen der WL Balance einen höheren Stellenwert zu.

23
Q

Was verändert sich neben dem dem generellen Trend zur Professionalisierung der Personalbeschaffung
durch Prozessmanagement und Automatisierung
noch?

A

Wie Unternehmen nach Kandidaten suchen et vice versa.

24
Q

Was verändert sich bei der Suche nach Kandidaten für Unternehmen?

A

− Gestern: „post and pray“ und manuelles Active Sourcing

− Heute/morgen:
• Talent Recommender („dieser Kandidat passt auf die
Stelle“),
• automatische Vorauswahl eingehender Bewerbungen

25
Q

Was verändert sich bei der Suche nach Unternehmen für Kandidaten ?

A

− Gestern: Information durch Stellenanzeigen auf Websites, Anfrage bei Unternehmen

− Heute/morgen:
• Digitale Karriereberater (ChatBots),
• Job Recommender („dieser Job ist interessant für Dich“)

26
Q

Was erhoffen sich Kandidaten durch Bewerbungs-Chatbots?

A

schneller (51%)
einfacher (41%)
für ganze Bewerbung (30%)

27
Q

Was erhoffen sich Unternehmen durch Bewerbungs-Chatbots?

A

Standardfragen (82%)
Beratung zu Stellen (66%)
Beratung zu Karriere (50%)
aber derzeit kaum Angebot (3%)

28
Q

Was hat es mit Job Recommender auf sich?

A

Kandidaten:
Mehrheit schon genutzt
7 von 10 würden gerne mehr nutzen

Unternehmen:
7 von 10 setzt sich durch
8% der Unternehmen bieten an
Aber nur 10% planen Einsatz

Problem bei Recommender:
Recht schlechtes Matching

29
Q

Was hat es mit Talent Recommender auf sich?

A

Vorteile aus Unternehmenssicht:
macht Active Sourcing einfacher, effektiver (56%)
fördert diskriminierungsärmeres Active Sourcing (44%)

Unternehmen
4% nutzen (IT: 10%)
weitere 11% planen

Kandidaten:
Unternehmen sollen mehr nutzen (56%)
Profile mit Info für Bots (28%)
Aber: Datenmissbrauch (56%)

30
Q

Was machen Kandidaten im Umgang mit Talent Recommender?

A

Hacks und Tools, zB.
− Tools verändern CV so, dass
Unternehmens-KI ihn passend findet

Bewusste Informationen für Bots
− 1 von 4 Kandidaten kopiert Anforderungen
aus Stellenanzeige in Online-Profil

Insgesamt manipulieren v.a. jüngere Bewerber ihre Daten und Lebensläufe:
1 von 10: Falsche Informationen
je jünger desto mehr
GenZ 3 mal so häufig
wie Boomer
31
Q

Was hat es mit automatischen Vor-/ Auswahlsystemen auf sich?

A

Unternehmen
− schneller 86% (+20 PP seit 2016)
− einfacher 77% (+21 PP seit 2016)
− diskriminierungsärmer 63% (+16 PP seit 2016)

Kandidaten
− schneller 46% (+ 3PP seit 2016)
− bessere Chancen 27% (+ 4PP seit 2016)
− diskriminierungsärmer 36% (+ 1PP seit 2016)

Tatsächliche Nutzung in Unternehmen weiterhin niedriges Niveau (ca.10%)

32
Q

Was hat es mit dem EInsatz von KI auf sich?

A

zentrale Technologie, die unter anderem die Grundlage
von vollautomatisierten Empfehlungs- und Auswahlsystemen darstellt. KI übernimmt dabei quasikognitive, lernende Aufgaben („Automatisieren intelligenten Verhaltens“).

Während es hohe Erwartungen und auch etliche Pilotprojekte gibt, ist aktuell kaum nennenswerter Einsatz von KI im Personalwesen zu beobachten.

Nur 1 von 20 UN verwendet KI im HR Bereich, in der IT 1 von 5

33
Q

Wie wird dass Thema KI bewertet?

A

Die Mehrheit der Unternehmen (Top-1.000 und IT) steht dem Thema KI sehr offen gegenüber. Ein Viertel ist sich unsicher.
Nur ein Fünftel der Top-1.000-Unternehmen und
ein Sechstel der IT-Unternehmen geben an, dass ihr Unternehmen das Thema KI eher ablehnend sieht.

Auf der Kandidatenseite wird das Thema KI noch positiver bewertet.
Sechs von zehn Kandidaten stehen dem Thema KI offen gegenüber.

34
Q

Was sind Vorbehalte und Ängste gegenüber KI im HR Bereich?

A

9 von 10 Top UN: Vorgehen einer KI muss erst kontrollierbar und nachvollziehbar sein

Mehrheit der Top 1000 UN: Aktuell nicht genug Daten um KI zu trainieren

1/3 UN: Vertraut Entscheidungen der KI nicht

4 von 10 UN: Angst dass KI ein Verhalten entwickelt != Unternehmenszielen-/Werten passt

3/4 Top UN: Fehler im Prozess durch KI schadet Image

3/4 Kandidaten: KI kann auch Fehler machen
1/3 Kandidaten: Vertraut KI eher als Menschen
>50% Kandidaten: Der Meinung zu merken wenn KI nicht ausgereift ist

35
Q

Welche möglichen Anwendungsbereiche gibt es für KI im HR Bereich?

A

a) Talent Analytics: Analyse des Arbeitsmarktes und seiner Entwicklung in einzelnen Branchen
b) Active Sourcing: Direktansprachen, einschl. inklusive Bestimmung der mutmaßlichen Wechselwilligkeit

c) Vorauswahl: Bewerbungsfilter (schriftliche Bewerbungen, aber auch Online-Interviews mit
Systemen, die auf maschinellem Lernen beruhen)

d) Digitales Assessment Center (Durchführung und Auswertung von Tests, Interviews, Rollenspielen)
e) Employer Branding
f) Personalentwicklung und Karriereplanung

36
Q

Was gibt es grundsätzlich bezüglich HR und KI zu sagen?

A

Hoffnungen: Viele Unternehme und Kandidaten sehen Chancen, dass etwa automatisierte Empfehlungs- oder
Auswahlsysteme schneller, besser, fairer sein könnten als aktuelle Prozesse.

Sorgen und Ängste, die von möglichem Datenmissbrauch bis zu folgereichen Fehlentscheidungen reichen

Besondere Anforderungen v.a. in den Bereichen Fairness, Transparenz, Kontrollierbarkeit, Erklärbarkeit

Dabei ist die tatsächliche Nutzung in den meisten Bereichen noch sehr zurückhaltend.
Ein Grund dafür sind u.a. fehlende Daten in den Unternehmen, die mithilfe statistischer/maschineller Verfahren sinnvoll verarbeitet werden könnten.

Dies geht von fehlenden Standardprofilen (was genau sucht das Unternehmen) bis zu fehlendem Wissen, was gute Einstellungen von weniger guten unterscheidet.

37
Q

Was sind wichtige Elemente in der Debatte um KI EInsatz?

A

Versuche, ethische Richtlinien zu formulieren, was Chancen und Grenzen des KI-Einsatze sind

Bemühungen, Unternehmen und Kandidaten zu helfen, diese Richtlinien möglichst direkt, transparent und
einfach zu realisieren

Gemeinsame Muster sind die Forderung nach
− einer technischen Grundkompetenz der HR-ler (diese müssen keine data scientists werden, aber sie müssen die Herausforderungen und Probleme angemessen verstehen, da sie die Prozessergebnisse verantworten)
− Transparenz und aktives Controlling für die KI

38
Q

Welche Ethik Leitlinien gibt es von der unabhängigen EU Kommission Expertengruppe bezüglich vertrauenswürdiger AI?

A
  1. Sie sollte rechtmäßig sein und somit alle anwendbaren Gesetze und Bestimmungen einhalten
  2. sie sollte ethisch sein und somit die Einhaltung ethischer Grundsätze und Werte garantieren und
  3. sie sollte robust sein, und zwar sowohl in technischer als auch sozialer Hinsicht, da KI-Systeme selbst bei guten Absichten unbeabsichtigten Schaden anrichten können.
39
Q

Was enthält der Rahmen für die Verwirklichung einer vertrauenswürdigen KI?

A

ethische Grundsätze
− v.a. Achtung der menschlichen Autonomie, Schadensverhütung, Fairness und Erklärbarkeit
− mit Berücksichtigung der Spannungsfelder aus Chancen und Gefahren sowie der Bedeutung für Betroffene

konkretere Leitlinien
− (1) Vorrang menschlichen Handelns und menschliche Aufsicht, 2) technische Robustheit und Sicherheit, 3)
Schutz der Privatsphäre und Datenqualitätsmanagement, 4) Transparenz, 5) Vielfalt, Nichtdiskriminierung und
Fairness, 6) gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen sowie 7) Rechenschaftspflicht)
− und fordern dabei aktive Involvierung aller Stakeholder

Bewertungsliste für vertrauenswürdige KI

40
Q

Was kann man zusammenfassend zur Digitalisierung des Recruiting sagen?

A

schneller machen kann
− Prozess-Standardisierung und –automatisierung,
Prozessmanagement, Professionalisierung

besser machen kann
− v.a. bei Matching/Auswahl (→ nächste Einheit), soweit mehr/bessere
Daten aufgebaut und besser verwendet werden

und nur 4% der Recruitter befürchten, dadurch obsolet zu werden

41
Q

Was kann man zusammenfassend zum EInsatz von KI sagen?

A

zeigt ein besonderes Potential, Dinge substantiell besser zu machen

aber auch eine besonders geringe Reife. Viele Hoffnungen auf besseres „Matching“ erfordern genaues Wissen, was „gematcht“ werden soll. Hier
scheist eine weitere Professionalisierung basaler Analytics-Aufgaben ein wichtiger erster Schritt.

42
Q

Was kann man zusammenfassend zum Daten als Grundlage für systematisches Lernen, Matching und Ausschreibungen sagen?

A

Performance-KPIs zur Verbesserung
− Stellenbeschreibungen 8%
− Auswahlentscheidung 11%
− Zukünftige Auswahlkriterien 11%

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