Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz interne Experten nutzenDem Fachkräftemangel entgegenwirken

7. Dezember 2021

Das Recruiting hat sich in den vergangenen Jahren stark verändert – gesteigerte Fluktuation, erhöhte Ansprüche, verstärkter Konkurrenzkampf, ganz zu schweigen vom generellen und anhaltenden Fachkräftemangel. Eine der wichtigsten Quelle für Stellenbesetzungen daher: die interne Personalbeschaffung. KI kann dabei effizient unterstützen.

Immer mehr Unternehmen haben Schwierigkeiten, passende Fachkräfte zu finden. So hatten Recruiter in Deutschland zuletzt fast 1,4 Millionen offene Stellen zu besetzen, wie Ergebnisse des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung zeigen. Diese Situation wird sich bei gleichbleibender Wirtschaftslage wohl auch in naher Zukunft nicht wesentlich ändern. Ein Grund dafür ist auch der oft zitierte demografische Wandel, also vor allem der Renteneintritt der sogenannten Babyboomer.

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Daher wird ein koordinierter Umgang mit den Kompetenzen der eigenen Mitarbeiter sowohl im Bereich der Personalauswahl als auch bei Personalentwicklung und -einsatz zum kritischen Erfolgsfaktor. Unglücklicherweise haben die wenigsten Unternehmen dafür eine Strategie wie der 2021 State of Internal Recruiting Report aufzeigt. Dabei ist internes Recruiting ein zentrales Element, um dem Fachkräftemangel zu begegnen.

Die größte Schwierigkeit in diesem Zusammenhang: Die Informationen über Kenntnisse der Mitarbeiter sind nicht für jeden zugänglich. So sind die Erfahrungen aus früheren Arbeitsverhältnissen, etwaige zusätzliche Qualifikationen oder Fähigkeiten, die nicht direkt mit dem aktuellen Beruf zu tun haben, lediglich in Lebensläufen oder den Personaldokumenten erfasst.

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Expertensuche; Quelle: Mindbreeze

Genau hier bringt der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Form von Insight Engines einen enormen Vorteil. Dabei handelt es sich um intelligente Wissensmanagementsysteme die im Unternehmen vorhandenen Daten analysieren, verknüpfen und Zusammenhänge zwischen beispielsweise Personen und Sachverhalten herstellen. Mit einer gewöhnlichen Suchabfrage lassen sich so die bereits im Unternehmen vorhandenen Experten zu einem bestimmten Thema rasch finden und in umfassenden 360-Grad-Sichten darstellen.

Insight Engines verknüpfen Informationen

Insight Engines lassen sich unkompliziert und ohne aufwendiges IT-Projekt in Unternehmen implementieren. Erfahrungsgemäß wird die Einführung der Lösung von einer konkreten Fachabteilung beispielsweise dem HR, angestoßen und nach und nach im gesamten Unternehmen ausgerollt. Mittels sogenannter Konnektoren werden sämtliche Unternehmensdatenquellen beispielsweise HR-Systeme, Cloud-Services, Intranet, Datenbanken, Archive oder Fachanwendungen angebunden.

Die Wissensmanagementlösung analysiert die Daten aus den unterschiedlichen Datenquellen und interpretiert mittels KI etwaige Zusammenhänge. Erfolgt nun eine Recherche nach einer bestimmten Qualifikation ist die Insight Engine in der Lage, genau jene Personen zu extrahieren, die die konkreten Anforderungen erfüllen.

Das ist möglicherweise jemand, der in der Vergangenheit bereits an einem ähnlichen Projekt beteiligt war, ein Mitarbeiter, der durch seinen früheren Arbeitsplatz oder Fortbildungen, entsprechendes Wissen mitbringt oder Kollegen die laufendend zu den gefragten Qualifikationen Dokumente erfassen oder anpassen. Darüber hinaus stellt die Lösung kontextrelevante Zusatzinformationen wie Zertifizierungen oder Publikationen zur Verfügung. Alle Ergebnisse stehen den Anwendern im Rahmen der individuellen Zugriffsrechte in personalisierten Dashboards (360-Grad-Sichten) aufbereitet bereit.

Spracherkennung hilft Anfragen zu verstehen

Damit Insight Engines sowohl die Anfragen der Anwender als auch die Inhalte der Dokumente zu verstehen und die benötigten Informationen aus der Datenmenge extrahieren können, nutzen sie innovative Technologien aus dem Bereich der Spracherkennung. Natural Language Processing (NLP) sowie Natural Language Understanding (NLU) ermöglichen dem System die natürliche Sprache zu verstehen, richtig zu interpretieren und korrekt zu antworten.

Die Frage „Welcher Mitarbeiter kennt sich mit Datenschutz aus?“ liefert somit auch direkt die Antwort, nämlich den konkreten Namen des Experten. Die Lösung erkennt dabei automatisch das Fragewort, wonach konkret gesucht wird (in diesem Fall eine Person und kein Gegenstand) und extrahiert nur jene Information, die tatsächlich angefragt wurde, anstatt einer endlosen Trefferliste.

Machine Learning, genauer gesagt Deep Learning sorgt dafür, dass die Insight Engine kontinuierlich von ihren Anwendern lernt. Auf Basis der Arbeitsweisen der Mitarbeiter, ihrem Such- und Klickverhalten sowie vorangegangener Suchabfragen ist die Lösung in der Lage, die Relevanz der einzelnen Treffer zu errechnen und Modelle, sogenannte Relevanzmodelle zu erstellen. Anhand bestimmter Parameter – z. B. wie oft wurde eine Information aufgerufen und bearbeitet – bemessen sie die Relevanz der Treffer in Bezug auf die Fragestellung. Bei nachfolgenden Suchabfragen stellen sie den Anwendern die relevanteren Informationen vorrangig zur Verfügung.

Insight Engines stellen die idealen Tools dar, um Kompetenzen und Qualifikationen rasch und gezielt zu identifizieren. Statt auf externes Personal angewiesen zu sein, lassen sich offene Stellen häufig mit bereits intern vorhandenen Wissensträgern besetzen. Dadurch verringern sie den durch den Fachkräftemangel ausgelösten Druck und sind in der Lage Personalknappheit (zumindest teilweise) abzufedern.

Kathrin Stadler

Mindbreeze

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