Warum ist nicht der KI-Kandidat, der das beste Vorstellungsgespräch erhält, der erfolgreichste Mitarbeiter?

Laut dem McKinsey Global Institute hat sich die Nachfrage nach Kompetenzen im Bereich der künstlichen Intelligenz innerhalb von zwei Jahren fast versiebenfacht – ein schnelleres Wachstum als die Nachfrage nach jeder anderen Qualifikation.

Diese Einschätzung spiegelt sich auch in meinen Gesprächen mit führenden Technologieunternehmen wider; fast jeder, mit dem ich spreche, sucht Mitarbeiter mit KI-Kenntnissen.

Das Problem ist jedoch, dass nur sehr wenige von ihnen mir sagen können, wie die Beherrschung künstlicher Intelligenz in der Praxis innerhalb ihrer Organisationen aussieht.

McKinsey stellte fest, dass fast 90 % der Unternehmen in künstliche Intelligenz investiert haben. Allerdings berichteten weniger als 40 % von ihnen von messbaren Erfolgen.

Die meisten Überprüfungen nach der Implementierung von künstlicher Intelligenz konzentrieren sich auf Modelle, Daten und Arbeitsabläufe.

Doch nur wenige schauen sich an, wer die Führungskräfte für die Transformation im Bereich der KI eingestellt hat oder wie und warum diese Personen ausgewählt wurden.

Die Gefahren, Selbstvertrauen mit Kompetenz zu verwechseln

Eine der Nebenwirkungen der Fortschritte im Bereich der KI ist, dass die Kommunikation über deren Anwendung deutlich einfacher geworden ist. Ein Kandidat könnte beispielsweise damit beginnen, jedes einzelne Modell zu benennen und anschließend eine Architekturstruktur zu erläutern, über die er letzte Woche gelesen hat. In einem kurzen Gespräch ist es fast unmöglich, eloquente Sprache von einer ausgereiften praktischen Anwendung zu trennen.

Wer den Personalverantwortlichen beeindruckt, ist oft derjenige, der sich am wohlsten fühlt, über künstliche Intelligenz zu sprechen. Ob er KI tatsächlich für die jeweilige Aufgabe einsetzen kann, ist eine andere Frage, die in den meisten Einstellungsverfahren nie gestellt wird.

Betrachten Sie das Vorstellungsgespräch als eine Demonstration in einem vom Kandidaten gewählten Umfeld, mit sorgfältiger Vorbereitung und eigener Präsentation. Doch die Probleme beginnen beim Einsatz von KI am Arbeitsplatz: Ohne entsprechende KI-Kenntnisse verliert man leicht die Kontrolle.

Viele Unternehmen stützen ihre Einstellungskriterien allein auf die Vertrautheit der Kandidaten mit den Tools. Doch eine genauere Betrachtung und die Festlegung eines Standards für selbstständige und dokumentierte Nutzung offenbaren sofort die wahren Kompetenzlücken.

Es gibt verschiedene Änderungen, die Teams am Rekrutierungsprozess vornehmen können, um die Messung der KI-Effektivität zu verändern:

1. Testen Sie die Arbeit vor dem Gespräch.

Präsentieren Sie den Kandidaten ein Szenario, das die tatsächliche Arbeitssituation simuliert, und bewerten Sie ihre Leistung anhand eines festgelegten Kriterienkatalogs. Wenn Sie beispielsweise einen Produktdesigner einstellen, geben Sie ihm eine praxisnahe Aufgabe mit realen Produktbeschränkungen und fragen Sie ihn bei jedem Schritt nach dem „Warum“.

Ein Bewerber, der fließend spricht, wird Ihnen vierzig ausgefeilte Wegbeschreibungen geben. Jemand, der die Arbeit tatsächlich erledigen kann, wird Ihnen sagen, welche davon extremen Bedingungen standhalten, welche Barrierefreiheitsstandards erforderlich sind und welcher Ingenieur für den Bau verantwortlich sein wird. Genau diesen Test stellen die meisten Bewerber in ihren Vorstellungsgesprächen nicht.

2. Ändern Sie die Interviewfragen

Hört auf, nach den verwendeten Tools zu fragen. Fragt sie stattdessen, wann eine KI ihnen das letzte Mal eine falsche Antwort gegeben hat und wie sie das herausgefunden haben, oder bittet sie, euch eine fehlgeschlagene Aufgabe zu zeigen und wie sie das Problem behoben haben.

Analysieren Sie ein konkretes, reales Projekt: Was hat sich geändert, was ist schiefgelaufen, was wurde überprüft und wer war von dem Ergebnis betroffen? All diese Fragen kann niemand beantworten, der die Arbeit nicht selbst ausgeführt hat.

3. Das Szenario ändern

Geben Sie dem Kandidaten eine realistische Aufgabe im Bereich KI und verändern Sie diese dann nach und nach, indem Sie ein Werkzeug entfernen, eine Einschränkung hinzufügen oder das Ziel anpassen. Starke Kandidaten werden das Problem neu formulieren und weiterarbeiten, während weniger leistungsfähige Kandidaten entweder aufhören oder nur theoretisch beschreiben, was sie tun würden.

Verlangen Sie Einblick in den Prozess, nicht nur in das Endergebnis. Erlauben Sie den Einsatz von KI in der Bewertung, sofern Arbeitsabläufe, Automatisierungen, Eingabeaufforderungen und die zugrundeliegende Logik transparent dargestellt werden. Jeder kann heutzutage professionelle Ergebnisse liefern. Entscheidend ist jedoch der Weg dorthin.

4. Die Leistung gemeinsam bewerten

Jedem Bewerber werden die gleichen, vor dem Vorstellungsgespräch festgelegten Bewertungskriterien vorgelegt. Anschließend werden die vorgelegten Unterlagen in einer gemeinsamen Auswertung verglichen. Diese gemeinsame Auswertung ist ausschlaggebend für die endgültige Einstellungsentscheidung und prägt die Definition der KI-Kompetenz des jeweiligen Kandidaten.

Auch heute noch tappt der Rekrutierungsprozess im Bereich der künstlichen Intelligenz in die Falle, den Kandidaten auszuwählen, der im Vorstellungsgespräch am besten abschneidet, nur um ein Vierteljahr später festzustellen, dass er die eigentliche Arbeit nicht leisten kann.

Der intransparente Einstellungsprozess mag effizient erscheinen, da er weniger Aufwand für die Durchführenden bedeutet. Seine Auswirkungen auf das Unternehmen sind jedoch real: Die Kosten verlagern sich in die Implementierungsphase, wo die Nachverfolgung deutlich schwieriger und die Behebung wesentlich teurer wird.

Wenn Sie das nächste Mal einen KI-Spezialisten einstellen, verzichten Sie auf Fragen zu den verwendeten Tools. Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, wann eines dieser Tools das letzte Mal versagt hat und wie der Spezialist darauf reagiert hat.

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