Folge 18: Kann KI auch Personalauswahl?

00:00:04: Hallo und herzlich

00:00:05: willkommen zu PsychKnowledge, dem psychologischen Podcast, der Euro-FH.

00:00:09: Mein Name ist Franziska Czens und ich bin, wie ihr schon wisst,

00:00:12: Soldatin bei der Bundeswehr und Tutoren an der Euro-FH.

00:00:16: In der heutigen Folge ist Dr.

00:00:18: Alexander Zimmerhofer bei mir zu Gast und wir sprechen über ein sehr,

00:00:22: sehr praktisches Thema aus der Psychologie mit super hoher Aktualität,

00:00:26: nämlich über künstliche Intelligenz in der Eignungsdiagnostik,

00:00:30: Künstliche Intelligenz.

00:00:32: Was wir damit können oder auch lieber lassen sollten,

00:00:34: ebenso wie ethische Aspekte,

00:00:36: sind ja eines der Topthemen in vielen Wissenschaften, nicht nur in Psychologie.

00:00:40: Aber kann man mithilfe von KI tatsächlich bessere Personalentscheidungen treffen?

00:00:46: Alexander Diese Frage und ganz, ganz viele andere wirst

00:00:49: uns hoffentlich gleich beantworten können.

00:00:51: Erst einmal aber Hallo und toll, dass du da bist.

00:00:54: Ja, hallo, Erst mal und vielen, vielen Dank für die Einladung, Franziska.

00:00:58: Freut mich.

00:00:59: Schön, das ist schon mal die Hauptsache.

00:01:01: Ist, jetzt. Zu sein. Und nicht nur ich.

00:01:03: Bevor ich aber meine Fragen loswerde, möchte ich dich, unseren Zuhörenden,

00:01:07: natürlich noch kurz vorstellen.

00:01:09: Alexander ist promovierter Diplompsychologe

00:01:11: und hat sich schon in seiner Diplomarbeit, aber später auch in der Doktorarbeit

00:01:15: mit dem Thema Eignungs- und Potenzialfeststellung auseinandergesetzt.

00:01:18: Ganz geradlinig, finde ich zumindest arbeitet er heute auch in diesem Bereich

00:01:22: und hat sich, so würde ich das mal sagen, vor allem auf Online oder Web

00:01:27: basierte Formate zur Personalauswahl,

00:01:29: aber auch zur Personalentwicklung spezialisiert.

00:01:32: Ein weiteres Thema ist aber auch die Auswahl von Studienplätzen.

00:01:36: Ich bin ganz gespannt, wie sich das alles mit KI realisieren lässt.

00:01:40: Alexander Wenn man vor allem aber mit Onlineprodukten arbeitet,

00:01:44: diese erstellt und implementiert,

00:01:46: dann kommt man an dem Thema KI

00:01:47: ja eigentlich

00:01:48: seit ein paar Jahren sogar wahrscheinlich überhaupt nicht mehr vorbei.

00:01:51: Lass uns aber mal bitte

00:01:52: ganz, ganz klassisch anfangen mit der Definition von Begrifflichkeiten.

00:01:56: Bevor ich das ganze Spannende komm Wie würdest du denn Eignungs

00:02:00: diagnostik definieren und was für eine Art

00:02:02: der Eignungsdiagnostik gehört dann zu deinem täglichen Berufsbild?

00:02:06: Hm, ja, also Eignungsdiagnostik ist natürlich wirklich

00:02:10: ja auch heute, gerade in unserer Zeit unglaublich wichtig

00:02:14: und ich finde es auch gut, dass das aber erst mal ein bisschen definieren.

00:02:17: Also Eignung ist natürlich das Zusammenspiel von einer Person

00:02:21: und einer Umwelt, also zum Beispiel an einem bestimmten Arbeitsplatz.

00:02:25: Die Anforderung, die man dort erfüllen muss.

00:02:28: Also wie

00:02:28: gut passt jemand als Mensch, als Studierender,

00:02:32: wie auch immer zu einem bestimmten Job auf einen Studienplatz, was auch immer.

00:02:36: Und da gibt es natürlich diagnostische Verfahren,

00:02:38: also bestimmte Instrumente, die das ganz genau herausfinden lassen.

00:02:43: Und das ist eigentlich auch mein tägliches Doing.

00:02:46: Also das heißt, ich berate.

00:02:48: Wir als Team beraten ganz viele unterschiedliche Organisationen.

00:02:52: Das sind Unternehmen und hast du schon gesagt,

00:02:54: es sind aber auch Hochschulen, die genau wissen wollen,

00:02:57: was braucht man eigentlich an einem bestimmten Arbeitsplatz

00:03:01: oder Studienplatz, um erfolgreich zu sein?

00:03:04: Und wie kann man das besonders gut herausfinden, wer darauf passt?

00:03:08: Das ist so bisschen das, was uns auszeichnet und wir auch

00:03:11: als Psychologen natürlich darauf zu gucken.

00:03:15: Also tatsächlich nur wie gut passt der Mensch zur Stelle?

00:03:18: Sage ich jetzt mal ganz pauschal.

00:03:20: In diesem Fall jetzt anders?

00:03:22: Ja, ja, genau.

00:03:24: Ja, okay, also das ist ja auch die Grundidee, dass

00:03:28: jemand eigentlich nur dann richtig gut und gerne arbeitet,

00:03:31: wenn eine hohe Passung auch da ist, ja nicht so gut passt und sagt Ach,

00:03:36: irgendwie habe ich gerade keinen anderen Job,

00:03:38: dann wird es halt nicht eine richtig erfolgreiche.

00:03:42: Auch für beide Seiten nicht.

00:03:43: Eine richtig zufriedenstellende Geschichte.

00:03:46: Okay, und

00:03:46: dann, bevor wir jetzt sozusagen beide Dinge vermischen, schon

00:03:49: lass uns noch mal kurz darauf schauen, wie du künstliche Intelligenz definiert

00:03:54: und vielleicht auch für dich umsetzt in deinem Arbeitsalltag. Ja,

00:03:59: der Psychologen Post Podcast.

00:04:02: Das heißt, wir können einfach mal überlegen,

00:04:03: welche beiden Begriffe da drin sind.

00:04:05: Die heißt Künstliche Intelligenz.

00:04:07: Das können wir jetzt erst mal damit anfangen, was eigentlich Intelligenz ist.

00:04:11: Weil das, finde ich, wird häufig dann schon zu wenig betrachtet.

00:04:15: Also so, wenn man jetzt in diesem psychologischen Wörterbuch

00:04:19: reingucken was ist Intelligenz kommt ja irgendwie als Definition, oder

00:04:22: einer von vielen Definitionen ist die Fähigkeit, irgendwie zweckvoll zu handeln,

00:04:28: vernünftig zu denken und sich mit der Umgebung wirkungsvoll

00:04:32: auseinanderzusetzen, Probleme zu lösen und soweit

00:04:36: ja, das ist immer die Intelligenz.

00:04:38: Man könnte aber auch sagen, gibt es auch eine Intelligenzdefinition?

00:04:41: Ich glaube noch boring, wenn ich das so richtig erinnere.

00:04:43: Das, was der Intelligenztest misst, ja, was?

00:04:47: Künstliche Intelligenz, Lieblingsdefinition.

00:04:50: Die stimmt ja übrigens, die

00:04:51: stimmt ja auch so und jetzt war ich vor kurzem bei der Zukunft Personaler.

00:04:56: Sie glaub

00:04:57: einer der größten Personaler messen, wenn ich so will, die größte in Europa.

00:05:01: Da hatte ich das Gefühl gehabt, bei der künstliche Intelligenz,

00:05:04: das ist das, was der Anbieter Künstliche Intelligenz nennt.

00:05:09: Ja, also das heißt, das ist inflationär verwendet.

00:05:12: Dieser Begriff künstliche Intelligenz.

00:05:15: Weil eigentlich ist es nicht irgendwie der Computer entscheidet

00:05:20: irgendetwas, sondern es ist schon, finde ich, etwas mehr eigentlich,

00:05:26: ähm, auch da

00:05:29: meine irgendwie geartete Lieblingsdefinition.

00:05:31: Ob das die richtige ist, weiß ich nicht.

00:05:34: Ist irgendwie.

00:05:35: Es ist eine Anwendung, es ist ein Überbegriff für Anwendungen,

00:05:39: bei den Maschinen, also Computer menschenähnliche Leistungen erbringen.

00:05:45: Also das kann klein gedacht Mustererkennung sein, Texte verstehen

00:05:51: können, Texte schreiben können, urteilen, Problemlösen, was auch immer.

00:05:56: Und das sind schon die unterschiedlichen Ebenen.

00:05:59: Wir fangen teilweise schon kleinste Dinge,

00:06:02: die man früher nicht unbedingt Künstliche Intelligenz genannt hätte.

00:06:05: In System sagen wir schon heute, zumindest marketingmäßig.

00:06:09: Das ist künstliche Intelligenz.

00:06:11: Wenn man da so auf der Zukunft personal und tummelt oder auch in anderen

00:06:15: Konferenzen, Kongressen,

00:06:17: ja, wird der Begriff für mich persönlich viel zu inflationär verwendet.

00:06:22: Okay, also du sagst, es ist sozusagen die Anwendung, die menschliche Dinge kann.

00:06:27: Um es noch mal auf.

00:06:27: Den Punkt also für mich das ist nun auch nach dem europäischen,

00:06:32: nach der Europäischen Kommission,

00:06:35: das gefällt mir ganz gut.

00:06:36: Ein paar natürlich noch bisschen, aber wir jetzt im Sommer dort

00:06:38: Deep Dive machen wir eine Unterscheidung.

00:06:40: Ich noch gut finde.

00:06:42: Ganz. Entscheidend in nicht.

00:06:44: Also eigentlich total gerne.

00:06:45: Aber ich magister

00:06:46: natürlich lieber mit dir jetzt mal in die Verknüpfung

00:06:47: der beiden Sachen schauen und zu sagen Lass uns doch mal gucken,

00:06:51: was für Anwendungsmöglichkeiten siehst du denn?

00:06:54: Oder gibt es

00:06:54: vielleicht schon im Generellen, was da gerade von der Messe gesprochen, von KI

00:06:59: im Bereich Recruiting, aber eben auch spezielle Eignungsdiagnostik?

00:07:03: Und was ist Markt verfügbar? Tatsächlich?

00:07:07: Ja, sie kann viele.

00:07:09: Also eigentlich hat ja auch viel damit zu tun,

00:07:13: wie denn wirklich das wie schlau das System eigentlich wirklich ist.

00:07:17: Nur künstliche Intelligenz hat ja schon etwas

00:07:21: auch mit Intelligenz und damit mit schlauen Prozessen zu tun.

00:07:24: Das hat man. Kommt das so eine Definition durch?

00:07:27: Und ob das natürlich immer so irgendwie so richtig schlau ist, das weiß ich

00:07:30: dann teilweise ja auch gar nicht.

00:07:32: Aber das, was wir schon selber getestet haben, als eins Unternehmen,

00:07:37: wo ich auch weiß, dass Kunden mit arbeiten, sind unterschiedliche Dinge.

00:07:40: Man kann heute sehr gut Texte erkennen.

00:07:44: Also wenn du zum Beispiel ein ein PDF einem Unternehmen

00:07:48: bereitstellen würdest, weil du dich beworben hast,

00:07:51: könnten die das irgendwie ein System laden oder du lädst dasselbe hoch.

00:07:55: Und dann, wenn die Buchstaben erkannt, relativ simpel, heute eher.

00:07:59: Der zweite Schritt ist das Dokument Ist ein Lebenslauf von dir

00:08:03: und du schreibst das ja eigentlich so inwiefern Menschen auf.

00:08:06: Das ist ja eigentlich so ein

00:08:07: PDF deines Lebenslaufes ist ja jetzt nicht extra für Computer geschrieben,

00:08:11: das wäre dann ja irgendwie was besser Computer lesbares.

00:08:15: Das heißt der, der entdeckte künstliche Intelligenz

00:08:18: schaut dann einfach wo sind eigentlich welche Bestandteile,

00:08:21: Wo ist zum Beispiel eine Beschreibung der Sprachen, die sie gut kann?

00:08:25: Die Franziska usw

00:08:27: Das wird dann raus gepasst, das wird rausgeholt

00:08:30: und dann wird das natürlich mit größeren Modellen verrechnet.

00:08:33: Für diese eine Stelle ist besonders wichtig xy, z.

00:08:37: Und dieses Matching,

00:08:40: zumindest da gibt es erste Ansätze, dass das irgendwie auch funktioniert.

00:08:44: Wie valide das ist, können wir gleich noch mal drüber sprechen.

00:08:46: Aber zumindest erst mal, sagt der ITler.

00:08:48: Der Techniker Hey,

00:08:50: ich weiß jetzt, die Franziska kann gut Englisch.

00:08:53: Das habe ich aus dem

00:08:53: Lebenslauf rausgezogen und für den und den Job ist es auch wichtig.

00:08:57: Also passt das geht erst mal nur dann.

00:09:00: Was auch immer häufiger erwähnt wird, sind solche Sprachanalysen.

00:09:04: Das heißt, wenn ich jetzt mit dir hier rede, könntest du das aufzeichnen.

00:09:09: Gut, machst du auch, dann eben auch analysieren.

00:09:12: Und danach könntest er eben auch sagen,

00:09:14: der zu als besonders extrovertiert oder besonders gewissenhaft oder so etwas.

00:09:19: Aha, auch da gibt es Ansätze,

00:09:22: dass man halt einfach das hat was mit Eignungsdiagnostik zu tun.

00:09:26: Ja, genau, es sind Diagnostik.

00:09:28: Wie valide das ist, kann man vielleicht auch gleich noch mal drüber sprechen.

00:09:31: Dann gibt es einen dritten Ansatz.

00:09:34: Das ist allgemeines Matching.

00:09:36: Das heißt, wenn man zum Beispiel

00:09:38: ist irgendwie bei Facebook, Instagram, wo auch immer aktiv, ja,

00:09:41: mit deinem vielleicht mit deinem Namen auch

00:09:44: und dann kann darüber natürlich irgendwie ein ein ja

00:09:50: ein bestimmtes Portfolio zusammengestellt werden.

00:09:54: Für welche Themen du dich besonders interessiert,

00:09:56: für welche Themen du dich weniger interessierst.

00:09:59: Und diese Dinge können natürlich dann auch mit anderen Daten in großen Datenbanken

00:10:03: cht werden

00:10:04: oder irgendwie auch, na ja, eine Passung zu bestimmten

00:10:08: Berufen zum Beispiel erstellt werden kann.

00:10:12: Karriere Chatbots ist auch noch eine andere Sache.

00:10:14: Das heißt, wenn du jetzt im 23:30 deinen potenziellen

00:10:18: neuen Arbeitgeber eine Frage stellen willst,

00:10:21: wie viel, wie viel Remote Arbeit ist eigentlich bei euch möglich?

00:10:25: Dann antwortet vielleicht der Referent nicht mehr, der Referent aber tot weiß.

00:10:29: Na ja, drei Tage in der Woche hast du.

00:10:32: Wie kannst du remote arbeiten? Bei uns?

00:10:35: Das wäre auch über KI möglich.

00:10:38: Also wenn ich das jetzt mal so zusammenfasse,

00:10:39: dann sind das vor allen Dingen so ich sage mal Matching Prozesse,

00:10:43: die irgendwie schon gut funktionieren und aber im Grunde gar nicht so sehr aus.

00:10:48: Ja, stimmt ja, aber gut, noch gar nicht gesprochen

00:10:49: also aber,

00:10:50: aber vor allen Dingen erst mal Matching und nicht sozusagen gezielte Auswahl.

00:10:55: Und das bringt mich auch zum nächsten.

00:10:57: Sag mal, wo du Grenzen oder Probleme siehst.

00:10:59: Genau das Wahrscheinlich einer der Punkte.

00:11:01: Eine Auswahlentscheidung. Tatsächlich? Ja.

00:11:04: Also ich finde eigentlich,

00:11:07: das Grundproblem ist anders als wir natürlich jetzt irgendwie

00:11:11: seit weit über 100 Jahren in vielen Wissenschaften vorgehen.

00:11:15: Es gibt eigentlich keine Theorie, die zu bestimmten Entscheidungsprozessen, also

00:11:21: was ja was allgemein in der Wissenschaft

00:11:23: ja eingeübt war, in Naturwissenschaften usw ist.

00:11:27: Man hat irgendwie einen eher eine eine Hypothese,

00:11:31: die kann man dann vielleicht falsifizieren.

00:11:34: Man hat immer mehr Daten und weiß irgendwie,

00:11:37: ich konnte die immer noch nicht falsifizieren.

00:11:39: Das ist dann vielleicht doch irgendwie sinnvoll.

00:11:41: Ja, also dieser Entscheidungsprozess über viele Iterationen einer Theorie

00:11:48: gibt es eben bei dieser künstlichen Intelligenz so heute nicht.

00:11:51: Diesen Ansatz gibt es einfach nicht.

00:11:54: Und damit kommen Dinge zustande,

00:11:58: die man eigentlich nicht inhaltlich nachvollziehen kann.

00:12:02: Unbedingt

00:12:04: kannst du das am Beispiel Eignungsdiagnostik oder vielleicht

00:12:07: auch Studienplatzvergabe noch mal vielleicht ein bisschen greifbarer machen?

00:12:11: Ja, ja, also zum Beispiel gibt es viele, viele Studien.

00:12:15: Das Gewissenhaftigkeit zum Beispiel

00:12:20: als Persönlichkeitsfaktor

00:12:24: gute Vorhersagekraft hat

00:12:27: für den späteren Studien oder auch Berufserfolg

00:12:30: dazu auch kognitive, also Leistungsfähigkeit,

00:12:34: analytische Skills also, die diese ganze Thematik

00:12:39: und das sind Hypothesen,

00:12:41: also das heißt, die Hypothese heißt, wenn jemand irgendwie besonders gut

00:12:45: in analytischen Tests ist, dann später auch irgendwie ein Ausbildungs, Erfolg

00:12:50: oder oder Misserfolg immer höher

00:12:53: wurde über viele Jahre, über viele viele Daten

00:12:57: immer weiter ja bestätigt, aber konnte nicht falsifiziert.

00:13:00: Okay.

00:13:01: Logisch, dieser Test, dieser das ist dieser Ansatz

00:13:04: und darum wissen wir heute, nach 100 Jahren Forschung in dem Bereich,

00:13:08: äh, einer meiner Beratungsleistungen zu sagen

00:13:11: Nimm den Test in dem Test, da gibt es viele Stufen.

00:13:13: Ja, gut, das ist das, was wir in vielen Projekten bewiesen haben.

00:13:18: Also mal ganz platt Jemand, der eine Eins in Physik hat,

00:13:20: der hat eine höhere Wahrscheinlichkeit, auch ein gutes Physikstudium zu machen,

00:13:24: als jemand, der eine vier für sie.

00:13:27: Und wir reden Über igkeiten,

00:13:29: wir reden über Wahrscheinlichkeiten, aber das ist ja okay.

00:13:32: Das ist heute nicht mehr so gegeben.

00:13:35: Stell dir vor, du hast jetzt alle Dinge.

00:13:37: Nein,

00:13:38: irgendjemand arbeitet viel bei Instagram oder Facebook und hat da einfach natürlich

00:13:42: eine bestimmte in Anführungsstrichen Karriere.

00:13:44: Ja, klick dort like dort guckt sich dieses Foto noch mal an

00:13:48: usw dieses riesige, diese riesige Sammlung von Footprints,

00:13:52: also von von Fußabdrücken sind irgendwo eine Datenbank

00:13:56: und daraus wird dann irgendwie was gesetzt.

00:13:59: Ja, das ist aber nicht auf Basis von

00:14:03: Theorien,

00:14:04: wie ich das gerade mit der Intelligenz oder mit,

00:14:07: sondern es ist halt einfach ad hoc aus diesen Daten generiert.

00:14:12: Und das bedeutet nicht unbedingt, dass das, was inhaltlich

00:14:18: Kausalschluss relevantes ist.

00:14:22: Okay, es gibt ja viele statistische Beziehungen,

00:14:25: die halt aber trotzdem eigentlich keinen direkten Kausalschluss erlauben.

00:14:30: Hm, also ja, okay, also ganz klassisch sozusagen.

00:14:35: Möglicherweise habe ich jetzt viel mehr Daten gesammelt, auch durch die Kelly,

00:14:39: aber das Ergebnis muss nicht unbedingt

00:14:41: ein besseres sein, weil die Daten möglicherweise gar nicht

00:14:43: passend sind zu dem, was ich an entscheiden möchte.

00:14:45: Ja, also erstmal ja.

00:14:47: Das ist insofern etwas anderes Thema

00:14:50: die Datenqualität, also die die Entscheidung.

00:14:53: Eine KI ist eigentlich immer nur so gut wie die Trainingsdaten.

00:14:58: Selbst wenn die Datenmenge riesig ist,

00:15:00: heißt das noch lange nicht, dass das alles korrekt ist.

00:15:03: Habe ich auch ein schönes Beispiel,

00:15:05: zum Beispiel Rechtschreib Kontrolle über KI um.

00:15:08: Also es gibt das hätte ich mir jetzt irgendwie einfach vorgestellt.

00:15:11: Wie es auch einfach funktioniert auch gut.

00:15:13: Aber ich finde, es gibt es gibt ein paar Rechtschreibfehler

00:15:17: oder auch bestimmte, zum Beispiel Zeichensetzung, Fehler,

00:15:21: die von den allermeisten Muttersprachlern

00:15:24: in Deutsch falsch gemacht werden.

00:15:27: Ähm, und da ist dann die Frage

00:15:30: Die künstliche Intelligenz ist ja nur so schlau wie der mittelgute.

00:15:35: Ich sag mal Rechtschreibung.

00:15:37: Ja, ja, das heißt der macht

00:15:38: diese Fehler, macht die halt genauso wie wir als Menschen auch.

00:15:43: Wenn du in.

00:15:43: Aber ein regelbasierte System aufbaut ich sage mal, alle Dudenexperten erfüllen

00:15:48: das mit Daten, dann hast du das Problem ja nicht, weil die ja wissen,

00:15:52: was wir jetzt falsch machen.

00:15:53: Was oder zum Beispiel auch nicht immer gut ging, haben wir das gleiche Thema eben

00:15:57: auch. Ähm,

00:16:00: Amazon hat vor vielen Jahren mal eine Studie gemacht.

00:16:03: Da mussten Personen

00:16:04: sich halt einfach bewerben und die Fotos übermitteln, glaube ich.

00:16:08: War das in dem Fall und da war es so,

00:16:11: dass dann nachher herausgekommen ist, dass der die künstliche Intelligenz

00:16:16: Frauen ganz klar benachteiligt hat für eine Führungsposition.

00:16:20: Okay, warum war das so?

00:16:22: Das war eigentlich nicht der Algorithmus schuld, sondern die Trainingsdaten

00:16:26: waren es schuld,

00:16:27: weil einfach in den Trainingsdaten sehr wenig Frauen

00:16:29: überhaupt in Führungspositionen waren.

00:16:31: Und entsprechend wird natürlich diese diese Ungleichgewicht.

00:16:35: Ja. Ähm einfach reproduziert.

00:16:39: Wenn man jetzt aber das einfach rein von von,

00:16:41: ich sage mal von den Fähigkeiten ausgemacht hätte, wer dann?

00:16:44: Ja, na ja,

00:16:45: die Frauen sind ja genauso analytisch fit

00:16:47: und genauso gewissenhaft. Warum sollten die die geringere

00:16:49: Wahrscheinlichkeit haben, diesen Job zu bekommen?

00:16:52: Ja, das heißt eben dann auch, dass künstliche Intelligenz nicht alles kann.

00:16:55: Man muss immer genau gucken, da wo die, wo Trainingsdaten herkommen.

00:17:00: Wie weit können wir dem Algorithmus an sich vertrauen?

00:17:03: Ähm, und besonders

00:17:06: stark ist natürlich heute die heute ihr Kind eine KI

00:17:09: eigentlich in einem ganz anderen Bereich, nämlich bei der Textproduktion.

00:17:13: Also alle, die schon mal Check out mit oder was ausprobiert haben,

00:17:16: das war ja eigentlich das, was ja jetzt noch mal

00:17:21: ja, diesen großen Schritt einfach in der KI, ja,

00:17:24: also die Sprachproduktion,

00:17:25: das hat nicht direkt etwas eigentlich mit Eignungsdiagnostik zu tun.

00:17:29: Aber leitet perfekt über in meine nächste Frage.

00:17:32: Ja. Ähm, weil

00:17:35: jetzt haben wir ganz viel darüber gesprochen,

00:17:36: dass Unternehmen KI schon Nutzen für die Auswahl.

00:17:38: Aber eben natürlich, wie du gerade gesagt hast, Zschäpe,

00:17:41: die schreibt tadellose Texte, auch Anschreiben und Lebensläufe.

00:17:46: Das kann man natürlich als bewerben.

00:17:47: Dann nutzen hat.

00:17:49: Haben dann diese Sachen

00:17:50: noch einen diagnostischen Mehrwert für euch oder sagst du einfach nein?

00:17:53: Also da, wir sind sozusagen eher baff the point

00:17:57: und müssen irgendwie andere Mittel jetzt finden, um halt

00:18:00: vernünftige Eignungskriterien dann auch ja zu Menschen.

00:18:04: Ja also wo, wo könnte

00:18:07: KI besonders Bewerberinnen Bewerber helfen?

00:18:10: Beim Schreiben von Anschreiben, beim

00:18:14: Schreiben, von Essays?

00:18:15: Manchmal gibt es das auch noch. Ein Bewerbungsverfahren.

00:18:17: Ja, auch vorher.

00:18:19: Auch ohne KI war ich nie ein Freund von Anschreiben und auch nicht,

00:18:24: weil der auch ohne keine Kunst

00:18:26: immer noch deinen schlauen Nachbarn fragen oder Freundin oder was auch immer der.

00:18:31: 1/97 Vordrucken aus und genau.

00:18:35: Daher also anschreiben und dann immer das Feilen an dem einen,

00:18:38: also war ich nie ein Freund von

00:18:41: also das heißt auch vorher valide valide ist das auch vorher nicht gewesen.

00:18:46: Jetzt macht es aber überhaupt keinen Sinn mehr.

00:18:47: Jetzt ist das eher so Kampf der Giganten.

00:18:50: Also das heißt eine Note Z gibt.

00:18:52: Dann wird aber auch auf wendet um auf der auf

00:18:55: der Seite der Unternehmen irgendwas auszuwerten oder oder so etwas.

00:18:59: Also ich glaub

00:19:01: da sind wir drüber hinweg, das braucht man braucht nicht spannend.

00:19:05: Ansonsten gibt es natürlich immer wieder irgendwie auch Ansätze, dass die

00:19:10: zum Beispiel Testverfahren Wir sind ein großer Entwickler

00:19:13: von Persönlichkeitsfragebogen für Testverfahren, auch

00:19:16: für Bewerbungsprozesse.

00:19:17: Wie weit da einfach so was wie Kurz Intelligenz beim Lösen helfen kann,

00:19:21: wird ja nicht anschreiben.

00:19:23: Ist das Ziel valide?

00:19:24: Es und da ist es extrem abhängig davon, was eigentlich der Test misst

00:19:30: und ob eigentlich Zeit gibt, das wirklich sinnvoll kann

00:19:34: und nicht viel schlechter als jeder Mensch.

00:19:36: Das kann man nicht so verallgemeinern.

00:19:39: Da glaube ich, dass ein

00:19:41: schnelles selber lösen häufig in vielen, vielen Fällen besser ist.

00:19:45: Natürlich als irgendwie darauf hoffen, dass eine künstliche Intelligenz

00:19:50: das besser beantworten kann.

00:19:52: Wenn ich das jetzt richtig verstanden habe,

00:19:53: dann konzipierst du ja mit deinem Team Alex Speziell angepasste Verfahren

00:19:58: für bestimmte Auftraggeber.

00:20:00: Also es kommt jemand zu dir und sagt

00:20:01: Ich möchte zu folgendem Thema folgende Person einstellen auf folgendem Gebiet.

00:20:05: Und wie kann dir jetzt dabei KI behilflich sein mit all dem, was

00:20:09: du uns jetzt schon an Vor und Nachteilen auch berichtet hast?

00:20:14: Ja, also erst mal natürlich

00:20:16: an vielen Stellen so irgendwie im Kleinassistent Bereich.

00:20:20: Also gerade gibt es natürlich schon durchaus in der Lage

00:20:23: stelle einfach irgendwelche Texte zu schreiben

00:20:26: und da kann man sich natürlich schon auch inspirieren lassen.

00:20:29: Das ist aber nicht so, dass wir das im großen Rahmen wirklich nutzen könnten.

00:20:34: Also wir haben natürlich eine besondere

00:20:35: Expertise an schon Testentwicklung seit weit über 50 Jahre

00:20:40: und da brauchen wir nicht unbedingt Skripte für.

00:20:43: Ähm, auf der anderen Seite ist es natürlich wichtig,

00:20:45: dass wir einfach schauen, was gerade schon geht und da einfach dann

00:20:50: mitzuforschen mit Kooperation und Partnern einfach Dinge zu entwickeln.

00:20:54: Aber da gibt es nichts Fettiges als Produkt,

00:20:58: okay?

00:20:59: Und kommen die Leute manchmal und sagen wir wollen bitte

00:21:01: KI basierte Personalentscheidungen treffen oder ist das was, was sozusagen

00:21:05: automatisch mit wächst, weil ihr es mit anbietet?

00:21:09: Ähm, wir sind durchaus wenn wir gefragt, aber eher

00:21:14: wie unsere Einschätzung eigentlich Also wo kann Carly helfen und wo nicht?

00:21:19: Und da bin ich ehrlich gesagt derzeit im richtigen und Eignung

00:21:23: des diagnostischen Bereich noch sehr skeptisch, wo das heut wir reden

00:21:26: ja aber heute nicht über genau 202625, wo das wirklich helfen kann.

00:21:32: Das kann glaube ich im Bereich Attraktion, also ganz vorne.

00:21:36: Wie kann ich überhaupt auf mich als Unternehmen aufmerksam machen?

00:21:40: Da ist glaube ich KI viel, viel hilfreicher,

00:21:43: als es wirklich bei der klassischen Diagnostik

00:21:47: verstanden.

00:21:48: Und jetzt hast du ganz am Anfang schon mal gesagt, es gibt zum Beispiel

00:21:51: die Möglichkeit, aus Interviews, die aufgezeichnet werden,

00:21:55: Stimme, Sprache, Wording auf Persönlichkeitseigenschaften zu schließen.

00:21:58: Und kannst du das Thema bitte noch mal ganz spezifisch einmal für uns

00:22:03: jetzt noch mal zusammenfassen, was es dazu gibt im Moment.

00:22:06: KI und Persönlichkeitsmerkmale.

00:22:08: Ich finde das schon.

00:22:10: Ist es einfach bezeichnend, glaube ich auch

00:22:12: ein bisschen für für die Zeit, in der wir seit Jahren stecken.

00:22:16: Also die Grundidee ist schon bisschen älter,

00:22:19: das ist jetzt nicht so, der letzte KI Hype, der das produziert hat.

00:22:22: Es gibt durchaus Anbieter, die Telefonbots erst mal bereitstellen.

00:22:27: Das heißt, ich stell dir vor,

00:22:29: ich bin Unternehmer und womit sich hier worauf bewerben?

00:22:32: Auf eine Stelle bei mir.

00:22:33: Dann würde ich dir einen Link, ein Telefon Link bereitstellen.

00:22:36: Du würdest dann anrufen und dann bekommst du von einer Computerstimme

00:22:40: drei relativ allgemeine Fragen zu dir selber gestellt.

00:22:45: Du würdest dann einfach da drauf sprechen.

00:22:46: Es gibt kein direktes Gespräch, keine Interaktion.

00:22:49: Okay, du sprichst deine Antwort drauf,

00:22:51: dann kommt die nächste Frage und danach kommt die dritte Frage.

00:22:53: Das wird aufgezeichnet.

00:22:54: Das wird aber nicht nach, äh nach Inhalt ausgewertet.

00:22:58: Also sie hat das und das gesagt und das bedeutet sondern

00:23:02: es wird nur nach Sprachmodulation, Frequenz, Geschwindigkeit.

00:23:07: Ich bin ja kein Experte und das ja, die Anbieter sagen das natürlich auch nie

00:23:11: so 100 %.

00:23:12: Natürlich ist der aber so so grob ja

00:23:15: ja so und dann was wird gemacht?

00:23:19: Es wird halt einfach eine Auswertung deiner

00:23:23: berufsbedingten Persönlichkeit gemacht.

00:23:25: Auf Basis dieser

00:23:27: Sprache.

00:23:28: Ähm, es gibt aus

00:23:30: meiner Sicht zwei, zwei Probleme.

00:23:34: Also erstens

00:23:36: bitte zuerst versucht

00:23:38: mal Persönlichkeitsstruktur vorherzusagen

00:23:41: als wieder so extra versuchen, Gewissenhaftigkeit usw.

00:23:44: Jetzt hat Sprache aber sehr sehr viel einfach mit Situation zu tun,

00:23:50: auch gerade wie man sprechen möchte.

00:23:52: Also ich möchte jetzt anders sprechen,

00:23:54: als ich mit meiner Frau zum Beispiel spreche.

00:23:57: Ähm na und wie wir das, also meine Persönlichkeit ist doch immer

00:24:01: relativ ähnlich.

00:24:02: Ja, ja, trotzdem ist die Sprache unterschiedlich.

00:24:05: Na also, das heißt, da kommt so ein Soll, so ein sehr

00:24:08: situationsbasierte Sache rein.

00:24:10: Hmm, und dazu kann ich ja auch meine Sprache verändern.

00:24:14: Ich könnte ja besonders langsam sprechen oder schneller sprechen.

00:24:19: Ja, das heißt, man hat viele Einflussfaktoren

00:24:21: und trotzdem wollen die Anbieter dann halt auf eine fixe Persönlichkeit schließen.

00:24:26: In Wirklichkeit möchte ich aber als Unternehmen gar nicht

00:24:28: deine Persönlichkeit wissen,

00:24:30: sondern ich möchte ja wissen, ob du auf diesen Job besonders gut passt.

00:24:33: Also das ist eigentlich auch noch ein indirektes Maß

00:24:36: an, was auch dann zweimal Unsicherheit beinhaltet.

00:24:41: Und darum, ähm, ich kenne da jetzt keine größeren Studien,

00:24:45: aber ich glaub der

00:24:46: der Konsens in der Wissenschaft ist, dass das eigentlich nicht funktionieren kann.

00:24:52: Okay, gut, dann sagen wir mal Haken an das Thema.

00:24:55: Ja und die Zeit ist ein bisschen schon fortgeschritten.

00:24:58: Aber trotzdem möchte ich dir noch eine Frage stellen, weil das finde ich immer so

00:25:03: der krasseste Diskussionspunkt ist, den man auch aus den Medien nimmt,

00:25:06: nämlich die, die ethische Aspekte von KI,

00:25:10: also wir haben das schon ein bisschen ein bisschen angesprochen

00:25:13: ist das ist das Schulungsmaterial das Richtige?

00:25:15: Was für Fehler kann die Software machen,

00:25:17: weil sie eben sozusagen ganz datenbasiert entscheidet?

00:25:20: Zeigt sich dieser ethische Aspekt auch in deiner praktischen Arbeit

00:25:25: oder an dem täglichen Doing?

00:25:27: Wir haben ganz, ganz direkt,

00:25:30: weil wir solche Themen wie

00:25:34: Ja, welche Daten dürfen wir eigentlich für was verwenden?

00:25:37: Natürlich besonders ernst nehmen.

00:25:39: Und dann dürfen wir halt einfach mit fast keinen Daten

00:25:43: irgendwelche künstliche Intelligenz Systeme füttern.

00:25:47: Das heißt das ist einfach eine auf selbst auferlegte,

00:25:50: ähm Begrenzung für uns. Da.

00:25:54: Aber es muss man auch wissen in nicht für alle Unternehmen auf dieser Welt.

00:25:58: Das heißt, es gibt viele Unternehmen, die von uns natürlich

00:26:01: hemmungslos Daten versuchen zu generieren, also zu sammeln

00:26:06: und die haben in einem rein unternehmerischen Sinne

00:26:09: haben die natürlich einen vermutlich langfristigen Vorteil,

00:26:13: wenn es nicht wirklich zu einer stärkeren

00:26:16: Reglementierung von Nutzungsmöglichkeiten usw geht.

00:26:21: Also es wird wirklich.

00:26:22: Das ist ein Kampf um Daten

00:26:24: schon seit Jahren und das wird definitiv durch künstliche Intelligenz noch

00:26:27: viel viel schlimmer werden.

00:26:29: Ähm, also daher wir.

00:26:32: Wir verbinden eben

00:26:34: und ich glaube, das gilt auch für die allermeisten anderen deutschen Unternehmen

00:26:37: eben diese Daten überhaupt gar nicht zu trainieren.

00:26:40: Verstanden?

00:26:41: Okay, ja, dann ist der ethische Aspekt natürlich bei euch auch sehr präsent.

00:26:45: Am Ende eben genau diese Entscheidung auch aktiv zu treffen.

00:26:49: Ich sage mal möglicherweise weltweiten Wettbewerbsnachteil zu haben,

00:26:53: aber eben dafür ethisch korrekt zu sein, ist ja

00:26:56: 111 ganz richtige, aber eben auch eine ganz große.

00:27:00: Spannend.

00:27:01: Ich hätte irgendwie noch 1000 Fragen, die ich dir stellen will,

00:27:05: aber wir haben uns jetzt ein Ziel gesetzt,

00:27:07: diesen Podcast eben auch sehr kurz zu halten

00:27:09: Und neben all der Kürze, die wir eh schon haben,

00:27:13: haben wir für unser ich sag immer schnell Hörer

00:27:15: ja als letzten Aspekt immer den Punkt der Zusammenfassung

00:27:18: in drei Punkten und drei Sätzen oder drei Sätzen.

00:27:22: Und aus dem möchte ich dich jetzt auch nicht entlassen.

00:27:24: Also welche drei Punkte möchtest du zum Thema

00:27:27: Eignungsdiagnostik und KI den Zuhörenden gerne mitnehmen?

00:27:31: KI wird unsere Welt definitiv verändern.

00:27:34: 0.1 0.2 ist

00:27:38: Wir müssen aufpassen, welche Daten von uns über uns,

00:27:42: von uns allen in den KI Systemen drin stecken.

00:27:46: Und drei Wir sollten nicht alles glauben,

00:27:50: was da und dort als künstliche Intelligenz verkauft wird.

00:27:54: Den letzten Punkt finde ich echt besonders spannend.

00:27:56: Ehrlicherweise

00:27:58: und das ist mein persönliches Lessons Learned an der Stelle

00:28:02: ganz, ganz herzlichen

00:28:03: Dank, dass du heute da warst und uns mal so ein paar Einblicke gegeben hast.

00:28:06: Darin, wo wir damit stehen in der Eignungsdiagnostik,

00:28:10: mit der Nutzung von KI, aber eben auch, was wir noch nicht können

00:28:13: und was wir auch niemals können, werden oder können sollen.

00:28:16: Danke, dass du heute da warst.

00:28:17: Alles Gute Dir und weiterhin viel Spaß bei der Arbeit.

00:28:19: Vielen, vielen Dank dir. Tschüss. Tschüss.

00:28:22: Und dann bleibt mir jetzt für diese Folge nur noch der

00:28:26: Aufruf an euch alle Liebe zu Zuhörende,

00:28:29: Wenn ihr mal ein eigenes Thema einbringen wollt oder auch mal mit mir ins Gespräch

00:28:33: kommen wollt.

00:28:33: Ein Wunsch habt zu was wir hier kompakt mal

00:28:35: Dinge auf den Punkt bringen sollen, dann schreibt uns gerne an.

00:28:39: Alles Liebe und bis bald. Bei PsychKnowledge.