Hyperautomation in der Personalauswahl macht Gutes besser und Schlechtes unsterblich
Es klingt verlockend. Ein Algorithmus analysiert innerhalb von Sekunden Bewerberinnen und Bewerber, bewertet Sprache, Persönlichkeit, Entwicklungspotenzial und liefert dann in Windeseile eine saubere Zahl, Kategorie und eine Empfehlung. Keine Bauchentscheidungen, keine unbewussten Vorurteile, keine schlechten Tage. Reine Objektivität basierend auf dem gesammelten Wissen von Experten und Expertinnen aus den verschiedensten Gebieten.
Doch genau hier beginnt das Problem. Denn was viele als den großen Vorteil von (z.B. KI-basierter) automatisierter Personalauswahl feiern, kann im schlimmsten Fall nur eine aufwendig verkleidete Wiederholung von Ansätzen sein, die die Wissenschaft längst verworfen hat.
Pseudowissenschaft 2.0
Wer sich mit Personalpsychologie beschäftigt, kennt sie: Myers-Briggs, DISG, und generell die Einteilung von Menschen in Persönlichkeitstypen. All dies sind Instrumente, die in Unternehmen millionenfach eingesetzt werden, aber mit aktueller Persönlichkeitsforschung nur wenig zu tun haben.
Der Myers-Briggs Type Indicator Test, kurz MBTI, ist das wohl bekannteste Beispiel. Entwickelt in den 1940er Jahren klassifiziert er Menschen in 16 Typen. Ob diese Typen tatsächlich wissenschaftlich fundiert sind (ob sie voneinander abgrenzbar und stabil messbar sind) oder auch, ob sie für die Vorhersage von Berufserfolg überhaupt relevant sind, ist wissenschaftlich (vorsichtig ausgedrückt) hoch umstritten.
Ähnliches gilt für Farb-Typologien oder Tiermodelle: Sie sind einprägsam und machen Spaß im Workshop: Sie lassen sich gut visualisieren, aber sie sind psychometrisch nicht valide. In anderen Worten: Sie messen nicht unbedingt das, was sie zu messen vorgeben und häufig genug messen sie das Falsche nicht einmal zuverlässig (heißt: ein und die gleiche Person kann innerhalb kurzer Zeit unterschiedliche Ergebnisse bekommen).
KI klingt erstmal cool
Hyperautomation in diesen Bereichen ist häufig mit KI gekoppelt. KI-Modelle lernen aus Daten. Sie „erkennen“ Muster, extrapolieren, kategorisieren. Das macht sie leistungsfähig, aber auch abhängig davon, was man ihnen als Grundlage gibt. Ein Sprachmodell, das darauf trainiert wird, MBTI-Typen aus Bewerbungsschreiben zu erkennen, wird das tun. Es wird Muster finden oder erfinden. Es wird Vorhersagen machen. Und es wird dabei mit einer Überzeugungskraft auftreten, die sonst nur die erfolgreichsten menschlichen HR-Beraterinnen und Coaches hätten. Ob diese Vorhersagen und die zugehörigen Überlegungen korrekt sind, bleibt offen.
Das ist das eigentliche Problem: KI verleiht schlechten Konzepten die Aura von Objektivität.
Wenn ein Mensch sagt „Sie wirken auf mich wie ein klassischer INTJ“ (eine Kategorie im MBTI), dann hört man die Subjektivität. Man spürt, dass hier jemand eine Meinung äußert. Wenn aber ein Algorithmus eine Auswertung produziert, komplettiert mit Prozentbalken, Radardiagrammen und einem sorgsam formulierten „KI-basierten Persönlichkeitsprofil“, dann glaubt man das. Dann entsteht der Eindruck, hier sei etwas Verlässliches gemessen worden.
Ob die Hyperautomation mit KI dabei nur ein zugrundeliegendes, wissenschaftlich fragwürdiges Modell skaliert und verschleiert, ob schlicht ein Ergebnis erzeugt wird, das der automatisierenden Person gut gefällt, oder ob sie etwas komplett anderes tut, das weiß niemand.
Fazit: Gutes wird besser, Schlechtes wird schlechter
Es wäre falsch, aus all dem zu schlussfolgern, Hyperautomation generell und KI insbesondere, habe in der Personalauswahl nichts verloren. Das Gegenteil ist möglich, wenn die Grundlagen stimmen und man sich der möglichen Probleme bewusst ist. Der Einsatz von Hyperautomation erfordert wissenschaftliche Kompetenz im Entwicklungsteam, Transparenz über Modellentscheidungen, regelmäßige Validierung gegen echte Erfolgsmetriken, und eine kritische Haltung gegenüber den eigenen Annahmen.
Kurzum: Hyperautomation funktioniert. Leider sowohl für schlechte als auch gute Prozesse und Ideen.
Wie man feststellt, ob ein Prozess gut oder schlecht ist und wie Hyperautomation daran anknüpfen kann, wird im kommenden der psychologisch-fokussierten Blogposts weiter vertieft.
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