Human Resources: Entscheidungen ohne Vorurteile dank Maschinen?

Können Maschinen Personalentscheider in Unternehmen helfen, die Bewerber möglichst frei von Vorurteilen auszuwählen? Seit Big Data und maschinelles Lernen immer stärker in Unternehmen einziehen, wird auch in der Fachwelt der Personaler diese Lösung diskutiert. SAP trumpft nun mit einer neuen Software auf, die Personal beim Talentmanagement unterstützen soll.

Jüngst hat die nordrhein-westfälische Landesregierung angekündigt, das anonyme Bewerbungsverfahren für den öffentlichen Dienst abzuschaffen. In diesem Verfahren haben Personaler keinen Einblick über Namen, Herkunft oder Geschlecht der Bewerber. Das Ziel: die Personalentscheider sollen auf diese Weise möglichst vorurteilsfrei über die Bewerbungen entscheiden.

 

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Eine solche Vorgehensweise gibt es auf anderen Gebieten, beispielsweise in der Wissenschaft. Hinter dem Begriff „Doppelblindgutachten“ verbirgt sich ein ähnliches Verfahren. Hier bewerben Personen sich nicht um eine vakante Stelle, sondern für die Veröffentlichung eines Artikels in einem Fachjournal. Der Gutachter weiß nicht, wer der Autor ist. Und der Autor weiß nicht, wer der Gutachter ist. Diese Vorgehensweise erlaubt eine vorurteilsfreie Entscheidung.

Vorurteilsfreie Entscheidung treffen

Seit Big Data, Künstliche Intelligenz und machine learning diskutiert die Fachwelt der Personalentscheider den Einsatz dieser Technologien. inwiefern können diese Technologien die Arbeit der Personaler in Unternehmen erleichtern? Helfen sie, vorurteilsfreie Entscheidungen zu treffen? Denn der Bewerbermarkt ist keine regionale Angelegenheit mehr. Fachkräfte sind weltweit mobil – und begehrt. Da können Vorurteile schnell zu verpassten Chancen werden.

„Viele Unternehmen zeigen immer noch unbewusste Vorurteile in ihren Einstellungsverfahren. Das hindert sie daran, die am besten qualifizierten Mitarbeiter zu finden“, sagte Greg Tomb, Präsident von SAP SuccessFactors. Anlass seiner Aussage bildet die neueste Entwicklung aus der SAP-Softwareschmiede, dem Job Analyzer. „Wir führen digitale Innovationen mit maschinellem Lernen ein, damit HR-Teams in allen personalwirtschaftlichen Prozessen neue Erkenntnisse gewinnen und in diesem Fall vorurteilsfreie Entscheidungen bei Einstellungen treffen könnenMit dem Job Analyzer sind Führungskräfte noch besser in der Lage, die besten Kräfte zu gewinnen und einzustellen und damit den Nutzen für das Unternehmen zu steigern“, setzt Tomb fort.

Fachkräfte gewinne, auswählen, einstellen und fördern

SAP erweitert außerdem seine Initiative „Business Beyond Bias“ zur Förderung von Geschlechtergerechtigkeit, damit Unternehmen bestehende Funktionen in der gesamten SAP SuccessFactors HCM Suite optimieren können, um Vorurteile hinsichtlich Alter, ethnischer Herkunft und gegenüber behinderten Menschen und LGBT-Gruppen zu beseitigen.

„Die Vielfalt unter den Mitarbeitern weltweit nimmt stetig zu. Jeden Tag kommen immer mehr Menschen mit unterschiedlichen Kenntnissen und Sichtweisen auf den Arbeitsmarkt. Gleichzeitig müssen sich Unternehmen auf der ganzen Welt mit dem wachsenden Fachkräftemangel auseinandersetzen“, sagte Lisa Rowan, Research Vize-Präsident, HR, Talent and Learning Strategies von IDC. „Gleichzeitig müssen sich Unternehmen auf der ganzen Welt mit dem wachsenden Fachkräftemangel auseinandersetzenMit diesen Werkzeugen können Kunden noch besser Vorurteile vermeiden, die sie daran hindern, die besten Fachkräfte zu gewinnen, auszuwählen, einzustellen und zu fördern.“

SAP Job Analyzer als Talentmanager

Der Job Analyzer ist im vierten Quartal 2017 verfügbar und bietet Unternehmen die Möglichkeit, Vielfalt und Inklusion noch stärker in wichtige Entscheidungen des Talentmanagements zu integrierenEr nutzt die Funktionen von SAP Leonardo Machine Learning und hilft Managern und Personalvermittlern, geschlechtsspezifische Vorurteile in Formulierungen von Stellenbeschreibungen zu erkennen und zu vermeidenDies gewährleistet einen größeren, vielfältigeren Bewerberpool und erlaubt Führungskräften, die qualifiziertesten Bewerber für jede Stelle zu erreichenMit Hilfe von externen Daten können einstellende Führungskräfte die Wettbewerbsfähigkeit und Gehaltsspannen analysieren und eine geschlechtsneutrale Sprache in Stellenbeschreibungen sicherstellen, um so dem globalen Fachkräftemangel umfassender zu begegnen.(sap/iovolution)

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