Zukunft des HR: Wie KI das Personalwesen revolutioniert 🦾

**Intro: **digital kompakt. Mit deinem Moderator Joel Kaczmarek. Los geht's!

Joel Kaczmarek: Hallo Leute, mein Name ist Joel Kaczmarek, bin der Geschäftsführer von Digital Kompakt und heute habe ich wieder meine beiden HR-Granden bei mir. Das sind zum einen der liebe Florian Klages, den kennt ihr, der ist mit Torq Partners die Boutique-Adresse, wenn es um das Thema HR geht. Und natürlich auch wieder den lieben Kalman Györy, der wirkt bei Personio und zwar als Teamlead für Talent Acquisition. Und die beiden sind richtig fit, kann ich euch sagen, beim Thema HR. Aber vor dem heutigen Thema hatten selbst sie ein klein bisschen Angst, weil obwohl alle darüber reden, ist es in der HR-Branche noch gar nicht so tief verwurzelt, nämlich KI, künstliche Intelligenz. Wir werden heute nämlich darüber reden, wie kann eigentlich KI Anwendung finden in einem HR-Thema. So, und da gehört natürlich zum ersten Mal zu, dass wir fragen, okay, warum ist denn das eigentlich relevant? Und natürlich, wenn wir dann durchdeklinieren, wie sieht das aus Sicht der Mitarbeitenden aus und wie sieht das aus Sicht der Bewerbenden aus? sprechen und natürlich genauso auch, wie und worauf man achten sollte, wenn man das Ganze nutzt und einführt. Also heute, glaube ich, voll die spannende Folge. und that being said, moin moin ihr beiden. Moin. Moin. Habe ich das richtig gesagt? Ihr macht noch gar nicht so viel mit KI im Recruiting bei euch und im HR allgemein?

Kalman Györy: Ja, ich würde sagen, da sind wir noch absolut in den Kinderschuhen, deswegen gute Anleitung hier. Ich würde mich definitiv nicht als Experten darstellen hier, allerdings, um da schon mal vielleicht ein bisschen anzuteasern, haben wir ja zwei Experten vorab mal gefragt, die wir hier später noch zu Wort kommen lassen, also da bin ich sehr, sehr gespannt drauf. und ja, wir sind, glaube ich, momentan in erster Linie dabei, mit ChatGPT ein bisschen zu arbeiten, dazu vielleicht später auch noch mehr, aber ansonsten ist das Ganze wirklich bei uns noch in den Kinderschuhen.

Joel Kaczmarek: Du hast ja viele Kunden, Florian, wie ist das bei dir sonst?

Florian Klages: Auch noch alles am Anfang, aber durchaus ein Thema, wo wir die Diskussion anregen, dass man mal damit rumspielt und erste Erfahrungen macht. Wie bei jeder Technologie ist es, glaube ich, wichtig, dass man einfach mal etwas ausprobiert und guckt, was da drin steckt. Und vielleicht ist das auch ein guter Überleiter zu der Relevanz des Themas, weil ich es wirklich spannend finde, im privaten Umfeld jetzt, Selbst anlässlich des 90. Geburtstages einer Bekannten bzw. Freundin des Hauses quasi schon die ersten Reden, die komplett über ChatGPT verfasst wurden etc. zu lauschen, habe mich selbst auch dabei erwischt, zur Einschulung meines Sohnes quasi mal ChatGPT zu benutzen und war doch erstaunt, wie gut ich das dann mit dem Geburtstag meines Vaters dann vermengen konnte und was da so zurückkam. Insofern, wie Karlmann gesagt hat, wir sind blutige Laien, haben zwei wirkliche Expertinnen für das Thema eingeladen. und freuen uns sehr auf die Themen. Was ich noch wirklich spannend fand beim Thema KI und künstliche Intelligenz ist, wie schnell die Technologie jetzt doch plötzlich um die Ecke gekommen ist. Wir alle haben das irgendwie über Jahre im Hinterkopf gehabt und gehört, Mensch, das ist ein Riesenthema, was maßgeblich etwas verändern wird. Und jetzt gerade durch den Breakthrough-Moment, also das Durchbrechen in der breiten Bevölkerung von Chat-GPT, war es wirklich zu sehen, dass sich was geändert hat. Vielleicht da kurz ein paar Fakten. Dazu bei dem Thema von ChatGPT hat es sage und schreibe zwei Monate gedauert, bis man auf die magische 100 Millionen Nutzer Marke gekommen ist. Zum Vergleich Instagram damals zweieinhalb Jahre, TikTok noch neun Monate. Ich glaube, dieses Pokémon Go war irgendwo in between. Hat es bis zu mir nicht geschafft, aber ChatGPT auf jeden Fall. Und das ist auch etwas, was wirklich jetzt in aller Munde ist. Und wir wollen heute mal ein bisschen testen, wie wir da in die Details reingehen können.

Joel Kaczmarek: Kaiman, ich denke, wir sollten ernsthaft darüber nachdenken, das Gespräch an dieser Stelle mit Florian zu beenden, wenn er sich für Pokémon Go nicht begeistern kann, aber wir lassen ihn mal retten, ja, durch ein kleines Audio-Statement, was er schon gerade angeteasert hat. Und zwar haben wir in der Tat auch versucht, mal Menschen, die sich damit ganz oft und ganz tief beschäftigen, zu Wort kommen zu lassen und so deren Einschätzungen zu kommen. Und die erste, mit der wir dazu mal anfangen, ist die liebe Annika von Mutius. Die ist Mitgründerin und Co-CEO von Ampion und ich finde, was die uns so als Statement mitgegeben hat, ist ein sehr schöner, sag ich mal, Anteaser. Das macht das ganze Thema mal schön warm. und zwar sagt sie zum Thema folgendes.

Speaker 4: Viele liebe Grüße aus Berlin in den Digital Kompakt Podcast. Ich freue mich sehr, dass ich auch etwas zu meinem Herzensthema KI im Recruiting und im HR-Markt sagen darf. Und ich erkläre das eigentlich immer sehr gerne mit einem Papier, das wir kürzlich publiziert haben, zu den vier Levels KI im Recruiting. Also von Level 0, keiner Anwendung von KI, und bis zum Level 4, einem im Prinzip vollautonomen Recruiting-Prozess. Also man kann sich das so vorstellen, von der Hiringplanung bis zum Onboarding vollautonom durch KI-Systeme gesteuert. Und wenn man sich jetzt fragt, wo stehen wir da gerade, dann sind wir im Prinzip schon doch noch sehr anfänglich. Also genau gesagt irgendwo zwischen Level 0 und 1 in der Anwendung von KI-Systemen zumindest. Und ich finde das immer total spannend, weil trotzdem, dass wir da noch so anfänglich sind, haben wir schon wahnsinnige Effizienzgewinne und auch Qualitätsgewinne durch KI-Systeme gewonnen. Da kann man ganz, ganz spannende Zahlen zu zeigen, wenn man da detaillierter drüber spricht. Aber ganz im Wesentlichen möchte ich damit zwei Sachen sagen, nämlich das eine, dass wir noch ganz am Anfang stehen und dass man uns natürlich auch die Möglichkeit gibt, KI-Systeme so zu entwickeln, dass wir im Prinzip technologische Ursachen für vielleicht beängstigende Themen kontrollierbar machen können, denn wir sind noch ganz am Anfang, können nach unseren eigenen Wertvorstellungen auch weiterentwickeln und trainieren. Aber zweitens zeigt es uns auch, dass selbst der heutige Einsatz von KI-Systemen bereits massive Verbesserungen ermöglicht. Und das sollte uns doch ermutigen, in eine sehr, sehr chancenreiche technologische Zukunft zu blicken, auf die wir uns sehr freuen dürfen.

Joel Kaczmarek: Na guck mal, das macht doch Lust, oder? Also wir sind ja nicht die Einzigen, die noch bei Level 0,25 stehen. Und jetzt tut sich schon einiges. Ist das auch so eure Einschätzung? Nehmt ihr das auch so wahr, dass wenn man mal anfängt zu spielen, dass sich jetzt schon krasse Hebel entwickeln?

Kalman Györy: Ja, würde ich auf jeden Fall sagen. Ich meine, man hat es ja da auch gehört. Ich denke, wenn man erstmal damit anfängt, dann hat man auf jeden Fall die Möglichkeit, da einiges zu bewegen. Aber ich glaube, man muss sich natürlich über einige Faktoren da Gedanken machen. Da kommen wir dann später noch zu. Macht das Ganze in dem momentanen Unternehmensumfeld bei sich zum Beispiel Sinn? Will ich jetzt nicht zu viel hinwegnehmen? Was ich bei dem Zitat tatsächlich gerade spannend fand, war dieses Thema Leveling. Du hast es ja auch selbst gesagt, wir stehen hier wahrscheinlich gerade bei 0,25. Und ich glaube, dieses Verständnis, sich die unterschiedlichen Level anzugucken und eben auch zu sehen, was kann man bewirken auf den unterschiedlichen Leveln, ich glaube, das ist eine ganz gute Anekdote, an der wir uns hier vielleicht auch ein bisschen aufhängen können, moving forward. Und was ich eben auch super spannend fand, war tatsächlich dieses ganze Thema der Kontrollierbarkeit, gerade weil wir noch am Anfang stehen. Ich denke, das wird später halt eben auch nochmal ein Thema, wenn man sich anschaut, wie wird das Ganze beispielsweise von den Mitarbeitenden wahrgenommen, sollte man sich auf so eine Technologie fokussieren. später und das sind ein paar Dinge, die ich auf jeden Fall dazu beitragen kann.

Joel Kaczmarek: Cool, dann lasst uns doch auch mal Anwendungsfälle für KI jetzt wirklich durchdeklinieren. Also einmal aus Sicht der Mitarbeitenden und einmal aus Sicht der Bewerbenden. Wollen wir mit der Bewerbenden-Sicht anfangen?

Florian Klages: Ja, gerne. Lass uns direkt einsteigen und mal aus der Sicht des Bewerbenden reingehen, wenn die Person noch nicht im Unternehmen ist. Man kann heutzutage schon wirklich am Lebenslauf sauber optimieren, indem man wirklich auf einem ersten Entwurf aufsetzt, das in die entsprechende KI einspeist und bittet, die Formulierungen zum Beispiel gerade zu ziehen oder zu vereinheitlichen, dass es wirklich ein bisschen mehr auf den Punkt kommt. Das ist zum Beispiel bei mir durchaus ein Thema der Vergangenheit, wo die Generationen von Deutschlehrern immer gesagt haben, Florian, richtiger Punkt, aber bitte komm zum Punkt. Das kann man hier wirklich schön auch durch die KI eben verbessern lassen, beziehungsweise sich Vorschläge dazu geben lassen. Dann, wenn man mal ein bisschen mehr weg vom Text geht, ins Optische hinein, kann ich bei Bewerbungsfotos wirklich wunderbar ansetzen. Das heißt, ganz klassisch, ich kann die Bildbearbeitung so ein Stück weit outsourcen und der KI mitgeben, aber auch so etwas wie Stil- und Outfitberatung gibt es bereits. Das heißt, dass man wirklich Vorschläge kriegt zu den Farben, zu dem Outfit selber und auch selbst zu Pose und Mimik. Das heißt, es ist nicht nur das Farbspiel, sondern auch, Mensch, hier kannst du mal ein bisschen freundlicher gucken etc. Und es gibt sogar die Möglichkeit, ganz konkrete Vorschläge zu bekommen, wo dann entsprechend angepasst wird. Da Ja, genau. Sachen, die ich in der Vorbereitung jetzt wirklich spannend fand, war das Thema Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche. Sowas Einfaches wie, Mensch, ich frage die KI, bitte bereite mir mal ein kurzes Dossier zu dem Zielunternehmen vor. Das war irgendwie noch ganz gut und nachvollziehbar. Wo es aber wirklich dann spannend ist, ist so eine Art Trainingslager und Vorbereitung auf Interviews, wo halt die KI quasi in die Lage versetzt wird oder beauftragt wird, durch einen sogenannten Prompt, mich durch so ein Interview durchzuschleusen. Und halt auch die Fragen zu stellen und auch so ein Stück weit zu bewerten, wie meine Antworten dort wirken. Insofern wirklich dieses Trainingslager und die Vorbereitung auf der bewerbenden Seite durchaus sehr spannend. Wenn wir da den Bogen zu unserem Recruiting-Schwerpunkt-Thema-Podcast machen, haben wir ja darüber gesprochen, dass gerade der Markt sich dramatisch verändert hat hin zu einem bewerbenden Markt bzw. mitarbeitenden Markt. Das wird durch sowas natürlich noch mal stärker. Das heißt, die Machtverhältnisse gehen noch mal mehr in die Richtung. Aber echt schön, wie praktisch und pragmatisch das schon genutzt werden kann. Und das ist echt schon etwas, was einfach auch Spaß macht in der Selbsterprobung.

Joel Kaczmarek: Und sag mal, wie ist es denn nach dem Bewerbungsgespräch? Also siehst du auch schon KI-Anwendungsfälle im Unternehmen dann? Also beispielsweise Urlaubsanträge oder Fragen, weißt du, so ein bisschen Chatbot-mäßig, solche Geschichten?

Florian Klages: Genau, ich glaube, das ist heutzutage auch teilweise schon zu beobachten, weil man da ja wirklich sehr klare Grenzen vorsetzen kann oder vorgeben kann, also auch die KI sehr, sehr einfach trainieren kann. Wir hatten im Vorgespräch über Karlmanns Austausch mit den Personio Engineers gesprochen, da können wir ja gerne mal reingehen gleich. Aber ich glaube, gerade so, wenn ein Unternehmen gewisse Regeln und Policies hat, der man die KI dann auch trainieren kann, ist es sehr, sehr einfach, dann natürlich auch die Chatbots und die Konversationen dort einfach zu gestalten. Wo man eben nicht mehr 1 zu 1 Beziehungen ausführen muss, sondern wirklich dann durch die Konversation geprägt wird. Vielleicht eine kleine Anekdote aus unserem Beratungsalltag. Bei uns war es so, dass wir zum Beispiel auch für einen Kunden genau dieses Postfach bearbeiten bzw. die Antworten da vorgeben. Da ist es noch ein bisschen unstrukturierter, deswegen kümmern wir uns darum. Aber da war auch die Annahme der Mitarbeitenden, dass wir halt ein Bot sind. Also da sieht man auch, wie sehr sich die Grenzen verschieben, dass halt beide Seiten schon gar nicht mehr so genau wissen, wo verläuft die Grenze und wo verläuft sie nicht. Aber vielleicht, Karl-Heinz, kannst du nochmal auf das Thema Engineers eingehen, die Einordnung von denen.

Kalman Györy: Genau, das war nämlich ganz spannend. Ich saß nämlich tatsächlich letzte Woche mit ein paar Engineers beim Lunch und dann haben wir uns über das Thema unterhalten. Ich hatte halt erzählt, dass wir einen Podcast darüber machen. Und die kommen natürlich nochmal von einer ganz anderen Perspektive. und ja, also dieses ganze KI-Thema wird momentan auf sämtliche Produkte gestempelt, ohne dass tatsächlich am Ende KI da drin ist, also in vielen Fällen nicht, denn beispielsweise auch ein Chatbot kann problemlos mit einem Algorithmus abgebildet werden. und ich glaube, diese Differenzierung, Differenzierung ist halt ganz wichtig, brauche ich wirklich jetzt eine selbstlernende KI hier oder geht das Ganze auch noch über einen Algorithmus? und da kommen wir dann halt wieder genau zu dem Thema Anwendungsfälle. und ja, vielleicht ist das auch eine gute Überleitung zu dem Thema Anwendungsfälle, die wir sehen können im Human Resources aus Sicht der Unternehmen und HR. und Florian, du hattest ja eben schon über Recruiting gesprochen. Und ich glaube, hier gibt es schon einige Fälle, wo wir es tatsächlich teilweise auch schon machen oder vielleicht auch einfach Anregungen geben können. Ich würde mal vielleicht mit dem Thema beginnen, das Verfassen von Job Descriptions, also den Beschreibungen der Rolle. Ich denke, das ist eine der offensichtlichsten Geschichten, die man in diesem Fall eben auch das Tool ChatGBT laufen lassen kann. Und da kann man natürlich eine gewisse Anfrage einfach reinschicken, die speziellen Merkmale der Rolle definieren und das funktioniert im Regelfall sehr gut. Natürlich muss man immer noch mal Nachlesen. ist es jetzt auch in dem Format, in dem man das haben möchte? und ich würde jetzt sowas beispielsweise nicht einfach hochladen, ohne nicht vorher mal nachzufassen und zu gucken, okay, ist das jetzt alles auch so formuliert, wie ich das haben möchte, aber ich denke, die Grundlage auf jeden Fall ist da und das wird jetzt, denke ich, auch ein Thema für die nächsten Punkte, die wir hier nennen. Ich sehe dieses ganze KI-Thema, ob wir jetzt im Recruiting gucken, ob wir später im Candidate Engagement gucken oder in irgendeiner anderen Funktion momentan, Eher als eine Co-Piloten-Funktion als eine Piloten-Funktion. Es ist ein unterstützendes Tool und ich denke, da sind wir momentan. Schauen wir uns weiter an, was man im Recruiting beispielsweise noch machen kann. Verfassen von Interview-Leitfäden ist definitiv auch eine Geschichte. Ich denke, man muss sich das Ganze immer ein bisschen so vorstellen. Wenn ich jetzt als HRler gerade auch in einer kleineren Abteilung beispielsweise sitze, wo ich keine Expertinnen habe für spezifische Dinge, dann kann ich mir die Expertise von einem Tool, wie in diesem Fall HR, dem Chat-Tool nehmen und quasi als Co-Pilot mal einmal abtasten, wie steht es damit, mir ein bisschen Inspiration geben lassen und das Ganze dann quasi anwenden. und das Gleiche gilt halt eben auch im Bereich zum Beispiel Direct Search, das heißt der aktiven Kandidatenansprache, da kann ich mir beispielsweise eine Inspiration geben lassen, wie kann ich die Leute im besten Fall kontaktieren, worauf muss ich achten, damit Leute auf meine Nachrichten anspringen, also eben auch genau Dinge, die wir auch in dem vorherigen Podcast beim Thema Talent Acquisition schon benannt haben und dementsprechend hier eben auch nutzen können. Was ich als letzten Punkt beim Thema Recruiting auch gerne nennen würde, wäre das Thema Kandidaten Screening. und hier kommen wir auch das erste Mal jetzt zu einem etwas kritischeren Thema, da werden wir natürlich später auch nochmal drüber sprechen. Und das ist das Thema Bias und Fairness, das heißt also, wie voreingenommen ist eigentlich so eine KI? Es kann nämlich natürlich sein, dass die KI gegebenenfalls durch die Nutzung von historischen Daten diskriminierend sein kann oder voreingenommen. Das heißt also, ich denke hier muss man das Ganze definitiv mit Vorsicht genießen und deswegen eben hier auch meiner Meinung nach momentan eher Copilotenfunktion als die vollkommene Pilotenfunktion oder man muss halt eben durch entsprechende Prozesse gewährleisten, dass halt so eine Unvoreingenommenheit nicht besteht.

Joel Kaczmarek: Kann man ja aber auch auf der anderen Seite genau als Chance sehen, dass eine KI ist, glaube ich, immer nur so gut, wie man sie trainiert, doch wenn man sie gut trainiert, ist die Chance sehr hoch, dass sie deutlich toleranter ist und diversere Teams baut, als es ein Mensch bauen würde, oder?

Kalman Györy: Ja, definitiv, also wie gesagt, ich glaube, das ist halt eben ein entscheidender Faktor, wo man halt eben darauf achten muss, war das denn nochmal, war das bei Twitter oder bei Facebook, die hatten ja auch ein Chatbot oder, den die trainiert hatten, der am Ende dann, glaube ich, sehr grenzwertige politische Statements von sich gegeben hat, weil die Leute halt den in eine entsprechende Richtung gepusht haben. und ja, wie du es eigentlich schon ganz treffend gesagt hast, so würde ich es auch sagen, es hängt ganz vom Training ab und ich glaube, gewisse Grenzen halt einfach setzen.

Florian Klages: Das ist ja genau die Frage, das sieht man das jetzt als Risiko oder als Chance. und ich glaube die Beschäftigung damit und dann auch das Training der KI, die Entwicklung der technischen Fähigkeiten und so weiter muss dann im Vordergrund stehen. und nicht dieses German Angst, dass man wirklich wie so die Maus vor der Schlange da zu stehen, sondern wirklich einfach die ersten Gehmomente zu machen. und dann wird man halt sehen, die Lösungen, die da vorgeschlagen werden, die haben halt einen leichten Drall in die eine oder andere Richtung, da kann man entsprechend gegenwirken. Und das ist deutlich einfacher zu machen, dieses Entgegenwirken, gerade bei Biases als zum Beispiel bei einer Gruppe Menschen, die entsprechende Diskussionen, soziale Vorprägungen und so weiter haben. Deswegen da glaube ich schon mal echt ganz cool. Und vielleicht noch eine Ergänzung zum Thema Direct Search, das ist ja oftmals wirklich Handwerkszeug, auch unserer Perspektive. Und da ist jetzt schon spannend, was man für Werkzeuge an der Hand hat, die einem sehr, sehr viele Schritte abnehmen und dann auch entsprechend automatisiert durchlaufen lassen können. Wie gesagt, man muss es immer überprüfen und dabei sein, aber der Automatisierungsgrad, den kann man schon deutlich nach oben geben. Und man möchte auch die massiven Verbesserungen da jetzt auch mitnehmen können. Und da nochmal zur Erinnerung, warum machen wir das in der HR-Funktion, um auch unser Schwerpunkt, Spielbein frei zu haben für die menschliche Interaktion. Das heißt, ich möchte möglichst wenig Aufwand und Zeit da rein investieren in Aufgaben, die eben automatisierbar sind. Siehe dazu unsere Schwerpunktfolge Tools. Und diese Zeit, die dadurch frei geworden ist, die kann man dann wunderbar auch für den Dialog, für den Austausch, für das Menschliche eben wieder nutzen. Insofern, da glaube ich echt ganz, ganz wichtig, sich nochmal in Erinnerung zu rufen, warum machen wir das eigentlich? Und vielleicht gehen wir da mal dann ein Stück weiter beim ganzen Thema Candidate Engagement, also dass die Interaktion mit den Kandidaten etc. ist deutlich einfacher, weil man zum Beispiel auch bei Glassdoor und Kununu die entsprechenden Feedback-Reaktionen sich nicht mehr händisch einzeln zusammenschreibt und immer wieder gleich hat, sondern da jetzt sehr gut Wie auf so ein Buzzer drücken kann, kreative Antworten generieren kann und auch da eine ordentliche Erleichterung hat. Aber auch, wenn man das noch weiter dreht, die kontinuierliche Konversation mit Kandidaten etc. zu gewährleisten und nicht mehr statische Antwort-Mails zu nutzen, sondern wirklich mehr Personalisierung reinzukriegen, mehr Input reinzukriegen. Das kann ja auch so weit gehen, dass der Kandidat oder die Kandidatin weiß, dass es ein Bot ist, beziehungsweise eine KI. Aber allein die Konversation zu haben, kann ja total Spaß machen und dann wiederum die Anziehungskraft des Unternehmens steigern.

Joel Kaczmarek: Sag mal, Kalman, was ist denn ansonsten eigentlich noch so im Bereich PeopleOps, was ja auch wesentlicher Kern von eurem Tool ist? Was siehst du denn da noch für KI-Anwendungschancen?

Kalman Györy: Um es zusammenzufassen, würde ich sagen, dass wir uns hier in erster Linie auf jegliche Anfragen, die administrativer Natur sind, wahrscheinlich beschränken können. Ich denke, das ist am einfachsten abzubilden. Aber ich glaube, man muss sich hier auch wieder dessen bewusst werden, ist tatsächlich eine KI hier vonnöten oder reicht eben auch eine Lösung über einen ganz normalen Chatbot, der über einen Algorithmus läuft. Dementsprechend, wie gesagt, eher die klassischen administrativen Themen, die ich da sehe.

Joel Kaczmarek: Jetzt haben wir aus beiden Sichten mal die Anwendungsfälle durchdekliniert. Habt ihr so ein paar Tool-Tipps parat? Also was benutze ich denn, wenn ich im HR arbeite und möchte gerne KI anwenden? Also ChatGPT, klar, ist so low-hanging fruit. Was sind denn so andere Tools, die man da einsetzt?

Kalman Györy: Ja, zum Thema Tools würde ich ganz gerne natürlich das Thema Ampion auch nochmal beleuchten, was wir ja zu Anfang ja gehört haben. Ich denke, das bietet eine gute Möglichkeit, sich eben aus der Perspektive von Headhuntern nochmal anzuschauen, was für Talente kommen denn eigentlich rein, wenn man sich dort eine KI-Lösung eben aneignet und wäre meiner Meinung nach ein guter Schritt, sich dem Thema auch mal zuzuwenden, gerade wenn man momentan aktiv nach Talenten international sucht. Wie gesagt, das Thema, und das hatten wir ja schon in einer vorherigen Folge, Headhunter, Freelancer, wie auch immer man das Ganze benennen möchte, ist ein sehr kostspieliges Thema, das heißt auf jeden Fall eine ganz gute Alternative. Wir selbst haben jetzt noch nicht damit gearbeitet, aber wäre auf jeden Fall mal was, worauf ich verweisen würde, weil ich wirklich viel Gutes davon gehört habe.

Florian Klages: Genau, vielleicht ergänzend. Also das Schöne an ChatGPT ist ja, dass ich diese Instanz wirklich immer wieder auch beauftragen kann, gewisse Institutionen zu verkörpern bzw. gewisse Player zu verkörpern. Also alleine dieser Prompt, du bist ein Talent Acquisition Specialist mit klarem Fokus auf und so weiter, löst halt da ganz viel aus und gibt entsprechende Ergebnisse raus. Aber du hast ja nach konkreten Tools gefragt. Wir haben immer wieder gute Erfahrungen mit PeopleGPT gemacht. Das ist nochmal eine eigene Instanz, Juicebox, was schon echt einfach imposant ist in Bezug auf die Treffer, die da rauskommen. Ich glaube, so von der Datenbasis ist halt ganz viel dann basierend auf LinkedIn-Profilen etc. Und das bringt uns dann halt auch wieder, wenn ich zu der Erkenntnis, dass Wenn ich in diesem Spiel gefunden werden möchte als Bewerbender, dann muss ich halt das LinkedIn-Spiel und die Algorithmen, die da dann wirken, entsprechend beherrschen. Also auch da wieder die Kompetenzen, die wir uns alle aneignen müssen. Also auf der Unternehmenssicht die Begegnung mit diesen Modellen und das Versuchen und so weiter. Aber die Datenbasis ist dann halt strukturiert durch LinkedIn und dementsprechend muss ich als potenzieller Bewerbender dann mein LinkedIn-Game auch wirklich auf der Höhe der Zeit haben und das entsprechend gefüttert haben, weil sonst die Intelligenz darauf halt nicht wirkt. Vielleicht nochmal abschließend auf deine Frage zu antworten. Ich glaube, es gibt jetzt nicht so die zwei, drei Tools in der Anwendung, die hervorstechen, sondern jeden dritten Tag hat sich das Toolset gefühlt verdoppelt und wir hatten im Vorgespräch auch schon darüber gesprochen, dass wirklich das Thema KI, in den entsprechenden Geschäftsmodellen ja auch etwas ist bei Startups etc., die maßgeblich zunehmen. Da hatte ich nochmal eine kurze Statistik rausgesucht. Laut deutschem Startup Monitor, der jetzt gerade veröffentlicht wurde vom Deutschen Startup Verband, spielen bei 52% KI eine deutliche Relevanz für Geschäftsmodelle in den jeweiligen Unternehmen. Das heißt, In vielen, vielen Pitch-Decks, die man heutzutage sieht, ist KI, AI wirklich in der ersten Zeile der Unternehmensvorstellung. Insofern ist, glaube ich, für uns als Anwender ganz wichtig, einfach einzutauchen, zu testen und sich damit zu beschäftigen, um dann die richtige Lösung zu finden.

Kalman Györy: Ja, vielleicht kann man dazu auch nochmal ein Thema benennen. zum wirklichen Abschluss jetzt und dann können wir auch über den nächsten Bereich reden. Ich würde vielleicht noch kurz festlegen, weil wir eben über so viele Bereiche geredet haben. Ich würde sagen, grundsätzlich, was wir uns hier anschauen sollten und was, denke ich, in der Zukunft auch relevant wird, ist die Automatisierung von jeglichen Prozessen und Workflows. Das ist auch ein Thema, wo wir bei Personio arbeiten. Workflows ist eines der großen Themenbereiche. Das heißt also beispielsweise der ganze gesamte Workflow von einem Kandidaten, der am Anfang des Prozesses ist, durch die Unterschriftssignatur geht und dann am Ende als Mitarbeitender im administrativen System landet. Ich denke, diese ganze Thematik, welche Prozesse und welche Workflows kann man automatisieren, wird am Ende entsprechend wichtig sein. Und da kommen wir auch wieder zu diesem Thema zurück. Das sind eher klassische administrative Aufgaben und ich denke, da Lässt sich unheimlich viel bei Effizienz gewinnen, vor allem Zeitersparnis und dementsprechend, da kommen wir dann wieder zu einem sehr spannenden Thema zurück, den Personen, die wirklich auch in der HR-Abteilung arbeiten, halt eben Zeit zurückzugeben, um sich um die wirklich wichtigen Themen zu kümmern, die menschliche Komponente beispielsweise.

Joel Kaczmarek: Ich meine, es ist ansonsten ein bisschen so, dass ChatGPT zum Beispiel bietet ja auch die Möglichkeit, dass man es via API benutzt. Ich habe oft den Eindruck, bei KI geht es A darum, wie gut man sie trainiert und B, die richtigen Prompts an der Hand zu haben. Also tut es vielleicht nicht sogar manchmal schon ganz viel, wenn ich die richtigen Prompts anwende bei ChatGPT. Das ist doch wahrscheinlich schon ein großer Teil des Weges, oder Florian?

Florian Klages: Total. Das sieht man bei LinkedIn auch bei einzelnen Promptanbietern, die wirklich durch die Decke gehen, weil sie halt die 200 Prompts for HR zum Beispiel anbieten etc. Und damit aber auch zeigen, dass man das heute einfach sehr, sehr gut einfach mal probieren kann und die Ergebnisse einen teilweise umsetzen. Also bei vielen Themen so in Bezug auf, entwickle mir mal bitte eine HR-Strategie für ein Unternehmen der Größe von Personio, ausgehend aus dem deutschen Markt und so weiter und dann einfach mal zu gucken, was da zurückkommt. Das ist schon oftmals ganz gut. Manche Sachen sind dann Quatsch, aber auch offensichtlicher Quatsch. Aber ich glaube, man kann festhalten, dass niemand mehr mit einem weißen Blatt Papier starten muss. Und das ist der Game Changer, dass man eben nicht vor einem weißen Blatt Papier sitzt oder einer weißen PowerPoint oder was auch immer, sondern erst schon mal sich so eine Grundsubstanz bauen kann. kann, von der man dann weiter veredelt. Und das hat die Anna in einem anderen Podcast auch gesagt, dass oftmals dann der Input, der heutzutage noch von der KI dann generiert wird, teilweise als erster raussortiert wird. Aber diese Erleichterung, diesen Anlauf, das ist, als wenn ich einen Sprint mache und loslaufe, aber am Anfang einfach die ersten zehn Meter jemand hinter mir läuft und mich wirklich nach vorne federt. Und das sollte man in jedem Fall mitnehmen und einfach mal ausprobieren.

Kalman Györy: Das ist für mich dann wieder dieser Faktor Copiloten. Das ist das Thema. Also ich finde, du hast das gut schon dargestellt mit dem Sprint. Für mich ist es einfach ein Copilot. Es ist jemand, der neben mir sitzt und mir auch Inspiration gibt, wenn ich gerade mal nicht weiter weiß. Und das finde ich einfach unglaublich spannend. Ich muss tatsächlich auch sagen, ich habe für einige Präsentationen schon damit gearbeitet, um das halt eben als Baseline zu benutzen. Und ich weiß auch, dass wir es im Unternehmen tatsächlich tun. Und ja, dementsprechend wieder dieser Copiloten-Faktor, der da eigentlich rauskommt.

Joel Kaczmarek: Gut, kommen wir zu unserem zweiten Teil, dass wir nämlich einmal auch darüber sprechen, welche Rolle denn eigentlich KI in der Transformation von HR und Unternehmen spielen sollte. Und auch dafür haben wir uns ja wieder eine Expertin, nämlich für HR-Transformation, eingeholt, die liebe Stefanie Bogart. Florian, hol uns doch mal ganz kurz ab, wer ist denn die gute Dame?

Florian Klages: Stefanie, wirklich Expertin für Organisationsentwicklung und Transformation von Unternehmen und daher immer wieder eine Person, mit der ich gerne in Sparring gehe und deren Meinung mir sehr, sehr wichtig ist.

Joel Kaczmarek: Na gut, und die Stefanie sagt zu dem Thema heute das hier.

Speaker 3: Ich habe kürzlich beim HR Barcamp in Berlin mit rund 45 HR-Expertinnen und Experten bei einem Workshop mal zwei Extremperspektiven durchgespielt. Und zwar hat die eine Gruppe Argumente dafür gesammelt, dass KI die HR-Verantwortlichen im Unternehmen in Zukunft vollständig ersetzen wird. Und die andere Gruppe umgekehrt, dass das auf gar keinen Fall passieren wird. Und dann kam aber von den KI-Befühlen, wirklich einige sehr starke Argumente. Also zum Beispiel KI ist 24-7 im Einsatz. Im Gegensatz zu Menschen benötigt sie kein Gehalt, keinen Urlaub. Sie ist niemals krank. Sie ist allwissend. Sie trifft äußerst sachliche Entscheidungen auf Basis für uns unüberblickbarer Informationsmengen. Sie lernt unendlich dazu und so weiter und so fort. Und natürlich von der anderen Seite sind auch gute Argumente angeführt worden. Also Menschen sind einfach für komplexe soziale Interaktionen und strategische Entscheidungen unersetzlich und das stimmt natürlich auch. Aber trotzdem hat diese Zuspitzung einfach sehr schön verdeutlicht, dass es eben total wichtig ist, sich frühzeitig bewusst zu machen, was das alles für das eigene Unternehmen bedeuten wird. Und zwar nicht nur im Hinblick auf Arbeitsprozesse und Effizienz, sondern auch, auch und vor allem im Hinblick auf die Kultur und das soziale Miteinander im Unternehmen. Ich denke, dass wir wirklich in sehr kurzer Zeit erleben werden, dass zum Beispiel das fachliche Onboarding im Unternehmen durch eine KI abgedeckt wird oder auch das Mitarbeiteranliegen an HR zunächst mit der KI besprochen werden. Es ist also total wichtig, dass wir jetzt nach der vielen medialen Überkommunikation zu ChatGPT und Co. nicht KI-müde werden und abschalten. Sondern ich glaube, gerade jetzt ist die Phase, in der auch die kulturellen und sozialen Effekte antizipiert werden müssen. Und dabei, denke ich, sollte HR einfach eine ganz aktive und zentrale Rolle spielen.

Joel Kaczmarek: Und wenn das deine beliebte Sparringspartnerin ist, was hat das mit dir gemacht, dieses Statement? Was ist da deine Haltung zu?

Florian Klages: Zunächst mal wirklich dieses Hin- und Hergerissensein, was wir als Profession oftmals haben. Also dieses Einerseits und Andererseits und dieses unklare Selbstverständnis, was ich in HR oftmals wahrnehme, hat das sehr gut zum Ausdruck gebracht. Und Stefanie wäre nicht Stefanie, wenn sie nicht halt auch ganz klar dafür plädieren würde, dass halt dieser berühmte Seat at the Table, also der Stuhl, der am Entscheidertisch da ist, dass der halt auch von den HR-Verantwortlichen wahrgenommen werden muss, um ihn halt auch entsprechend auszufüllen und gerade beim Thema KI mit auszufüllen. Ich habe noch eine andere Statistik gesehen, dass die Nutzung von KI wirklich maßgeblich in anderen Fachabteilungen stattfindet. Also noch gar nicht mal so sehr im Bereich Personal. Da liegen wir bei ungefähr 13%. dass dort diese Technologie verwendet wird. Wohingegen im Marketing und Sales teilweise über zwei Drittel beziehungsweise ein Drittel der Unternehmen sagen, dass sie es dort im Alltag schon benutzen, ja. Und ich glaube, diesen Anspruch, den fand ich total spannend, dass der formuliert wird, in diesen Driver-Seat zu kommen und dem halt nachzugehen. Genau, und das ist auch dann die Frage, wie sehen wir das und wie schätzen wir das ein? Kalman hat es gerade schon gut unterstrichen. Wir brauchen die Zeit, um das Menschsein ausspielen zu können, ja. Und da alles zu automatisieren, was geht, ist, glaube ich, super, um dann aber auch diese, und so hat Stefanie das genannt, die komplexe soziale Interaktion dann zu gewährleisten, ja, dass man nicht nur im Alltag irgendwie von Task zu Task springt, sondern auch so etwas wie Muße hat, gerade in HR, essentiell. Ich fand es echt eine spannende Diskussion und habe das auch auf LinkedIn mit einem sehr wachen Auge verfolgen können, ja.

Joel Kaczmarek: Na gut, komm Kalman, dann deklinieren wir mal durch. Was sollte man bei der Benutzung oder bei der Nutzung und Einführung von KI im HR-Kontext denn beachten? Was sind so deine wichtigsten Punkte dazu?

Kalman Györy: Ja, ich denke, einer der ersten Punkte ist tatsächlich der Use Case. Braucht man es überhaupt? Ich denke, da haben wir heute schon öfters mal drüber gesprochen. Und ich finde grundsätzlich, wir haben ja eine Folge zum Thema Tooling auch schon gemacht. Bei jedem Tool, ob es jetzt nun ein KI-Tool ist oder ein anderes Tool, sollte man sich überlegen, ist es überhaupt etwas, was wir gerade brauchen? Und wenn man das tut, dann sollte man es in jedem Fall durchdacht und vor allem auch transparent machen. Da kommen wir dann später noch zu, da geht es dann eher auch um die Mitarbeiterschaft. Wenn man sich dann tatsächlich dafür entschieden hat und sagt, okay, wir wollen dem Ganzen gerne mal eine Chance geben und ich denke, wir haben heute schon viele Beweise dafür gehört, dass das definitiv eine gute Idee sein könnte, sollte man allerdings auch prüfen, ob man genug Daten für die Nutzung einer KI-gestützten Lösung hat. Und ich denke, das ist nochmal ein ganz entscheidender Faktor. Man stellt sich das immer vor, Mensch, ja, da hat man halt eben eine KI und die wird das Problem schon lösen. Und ich denke, das ist eine relativ naive Herangehensweise, denn man muss die KI ja auch entsprechend mit Daten füttern, um Entscheidungen treffen zu können. Da geht es dann wieder um das richtige Training. Da hatten wir zu Anfang mal drüber gesprochen, damit man eben auch nicht in diesen Bereich kommt, beispielsweise eine sehr voreingenommene KI zu haben. Man muss halt eben entsprechend gucken, hat man die Daten vorliegen, wie trainiert man die KI und macht diese Lösung am Ende des Tages denn überhaupt Sinn? Sobald man festgestellt hat, im Idealfall, dass die Daten vorliegen, Sollte man sich angucken, liegt eben auch eine entsprechende technische Infrastruktur vor. Man muss natürlich prüfen, sind wir überhaupt imstande dazu, das Ganze auszurollen. Ist es sinnvoll und müssen vielleicht erst zuvor andere Schritte eingeleitet werden? Muss man beispielsweise erst gucken, okay, wie kann man ein entsprechendes Netzwerk aufbauen? Muss man vielleicht vorab andere Tools nutzen? Implementieren, weiß ich nicht, beispielsweise wenn man jetzt sagt, man möchte gerne ein KI-Tool haben, was einem beim Recruiting hilft, braucht man dann vielleicht zuallererst ein Applicant-Tracking-System, das heißt also ein Recruiting-System. Ein weiterer Punkt, und der ist auch nicht ganz unentscheidend, in mehreren Folgen schon Thema gewesen, ist das Thema Budget ganz einfach. Auch eine Lösung wie Ampion oder eben auch sämtliche andere Lösungen, die hier heute besprochen werden, selbst Chat-GPT sind möglich. ab einem bestimmten Punkt relativ kostenintensiv und damit muss man sich natürlich zuallererst mal beschäftigen, um da eben auch, und ich denke, hier ist es wieder ganz wichtig, dass HR die Vorreiterrolle, den Seat at the Table hat, zu sagen, okay, das ist wirklich der Kosten-Nutzen-Faktor des Ganzen und ich denke, dann kriegt man das halt eben entsprechend auch durch in der Finanzabteilung im Regelfall. Und jetzt kommen wir zu den Punkten, die menschliche Komponente abbilden. Und da kommen wir auch zum allerersten Punkt wieder zurück, die durchdachte und transparente Implementierung. Denn wir haben hier definitiv eine gewisse ethische Komponente bei dem Ganzen und man muss natürlich schauen, es wird gegebenenfalls Widerstand geben in der Mitarbeiterschaft. Und im Idealfall ist es so, dass man das Ganze so implementiert und so transparent macht, dass man zuallererst einen Dialog anstößt, um halt eben gleich zu definieren, okay, warum machen wir das Ganze hier? Und nein, eure Rollen fallen nicht weg. Sondern wenn wir jetzt beispielsweise uns mal darauf fokussieren, wir hatten ja zu aller Anfang darüber gesprochen, dass wahrscheinlich administrative Rollen zuallererst einfach wegen der Art und Weise der Aufgabe gegebenenfalls von einer KI übernommen werden können. Und ich denke, hier muss ganz klar definiert werden, warum machen wir das? Wir werden effizienter werden. Und nein, die Rollen fallen nicht weg, sondern ihr habt im besten Fall mehr Zeit für die wirklich humane Komponente eurer Rolle. Und ich denke, hierum geht es halt eben auch. Und last but not least möchte ich natürlich noch anführen, Sobald man so etwas ausgerollt hat, muss man natürlich immer weiter monitoren, das heißt also sich anschauen, wie verhält sich die KI, wenn das erstmal im Laufen ist, zu testen, viel zu testen, zu schauen, was passiert, wenn wir verschiedene Schalthebel drücken, was passiert, wenn wir verschiedene Knöpfe drücken, in eine entsprechende Richtung mit unserem Training gehen und verbessern. Das ist ganz wichtig. Da kommen wir jetzt wieder zu diesem Punkt, zurück. Voreingenommenheit der KI. Sollte man jetzt beispielsweise eine KI haben, die Kandidaten screenen, sich wirklich auch mal Beispiele anzuschauen, was hat die KI da eigentlich gemacht, um im Zweifelsfall halt eben auch gegensteuern zu können. Ich denke, das ist unglaublich wichtig und vielleicht als allerletzten Punkt noch einmal anzuführen. Ich denke, wenn man jetzt gerade auch ein Unternehmen ist, was noch mit keiner einzigen KI-Lösung arbeitet, sollte man jetzt nicht den Fehler machen und sagen, okay, wir werden jetzt drei KI-Lösungen gleichzeitig hier implementieren, sondern das Das Ganze wirklich Schritt für Schritt machen. und ich denke, da ist es eben auch ganz wichtig, wie gesagt, auf die Mitarbeiterschaft zu hören, die Mitarbeiterschaft vor allem eben auch abzuholen und denen eine gute Chance zu geben, gerade wenn man in einem etwas konservativeren Umfeld operiert, zu sagen, okay, hey, wir geben dem Ganzen eine Chance und ich glaube, da stehen wir jetzt alle gerade mehr oder weniger.

Joel Kaczmarek: Gut, das war ja ziemlich umfänglich. Lass uns doch noch mal abschließend über Risiken und Grenzen sprechen, Florian. Du hast ja auch gesagt, wir sollen hier nicht der German Angst folgen. Trotzdem gehört ja dazu, sich ein bisschen Gedanken darüber zu machen, was für Faktoren können da aufkommen. Was sind denn die Wesentlichen, die dir auffallen?

Florian Klages: Genau, ich glaube, grundsätzlich sollte man da schon mit Bedacht vorgehen und nicht einfach loslaufen und gar keine Risiken übernehmen. annehmen, sondern sich einfach damit beschäftigen. Aber das Thema Datenschutz haben wir schon in der Tool-Folge gehabt und in der Recruiting-Folge, dass es etwas ganz Wichtiges ist. Man muss schon auch sicher sein, welche Daten man in die KI speist. Also welche Daten gebe ich denn preis und bin ich mir eigentlich sicher, was mit den Daten passiert? Das heißt entsprechend Klarheit, was passiert damit? wo werden die Daten gespeichert und wie können gegebenenfalls Dritte darauf zugreifen. Das ist, glaube ich, gerade bei HR-Themen sehr, sehr wichtig. Dann sich auch immer wieder damit zu beschäftigen, wie ist denn die KI trainiert? Wie ist denn die entsprechende Vorbildung in Anführungszeichen? Und vielleicht ist das nochmal ein guter Punkt, um darauf hinzuweisen, so was sind eigentlich darauf Reaktionen auf diese, also wie kann man der German Angst begegnen? Ich glaube, eins ist ganz wichtig, man muss halt Kompetenzen aufbauen. Indem man es entweder selbst ausprobiert oder sich entsprechende Expertinnen und Experten in die Company holt. Gar nicht mal so sehr als Beraterin oder Berater, sondern wirklich, wie schaffe ich das eigentlich, dass ich betriebsintern oder unternehmensintern die entsprechenden Kompetenzen aufbaue, um diese Einordnung vorzunehmen. Und da glaube ich, ist es wichtig, so einen Mittelweg zu finden aus ganz gezielter Aufmerksamkeit. Einzelne Personen heruntergebrochener Kompetenz und aber auch einer breiten Kompetenz, also das, was Kalman angesprochen hat, wirklich auch in die Breite mitgehen, das Ermuntern, die Nutzung ist, glaube ich, ganz, ganz wichtig und entsprechend dafür zu sorgen, dass das Thema angenommen wird und wirklich als Vorteil dann auch umgesetzt wird. Denn ein weiteres Risiko ist natürlich, dass dieser Human Touch in HR verloren geht und dann hätten wir mit Zitronen gehandelt, sondern wie wir schon jetzt zwei, dreimal gesagt haben, das Ziel ist ja, diesen Human Touch Faktor zu erhöhen. Das heißt, stupide Dokumentationsthemen und so weiter halt rauszunehmen und die eher spannend, lustig, interaktiv zu gestalten und dadurch auch die Bindung an das Unternehmen zu erhöhen und gleichzeitig dafür zu sorgen, dass eben die Zeit da ist für die menschliche Begegnung. Dass man gemeinsam sich in die Augen gucken kann, auch sehen kann, wie geht es dem anderen, ohne dass ein Wort geschrieben, gesprochen oder artikuliert wird. Denn das ist das, was wir Menschen noch deutlich besser können als die künstliche Intelligenz. Da sind wir noch sehr limitiert, was die Technologie angeht und wo wir auf unsere Bild in Technology als Humans zurückgreifen können. Und das sollten wir dann auch wirklich machen.

Kalman Györy: Ich finde das übrigens auch spannend, du hast ja jetzt gerade auch mal das Thema Human Touch auch benannt und wir hatten ja vorher schon darüber gesprochen, ich glaube, das hattest du auch schon mit Zahlen sogar belegt, Thema HR-Abteilung, Nutzung von KI versus andere Abteilungen, ich glaube, Sales war ein Beispiel. Ich kann mir vorstellen, genau dieser Human Touch-Faktor ist eben auch der, warum vielleicht so eine gewisse Vorsicht oder eine größere Vorsicht im Personalbereich hier noch vorherrscht bei der Nutzung. weil der, naja, der Personalbereich ist nun mal die Manifestation des Human Touches und deswegen würde ich das wirklich auch nochmal unterstreichen, dass das ein extrem wichtiger Faktor ist, das eben auch zu untermauern, dass es wirklich darum geht, den Human Touch Faktor sogar noch zu verbessern. und ich glaube aber auch auf der anderen Seite, da müssen wir natürlich auch drüber sprechen, gibt es das Risiko, dass beispielsweise irgendwann Jobs wegfallen dadurch oder vielleicht einfach so nicht mehr ausgeübt werden. und ich Ich würde jetzt einfach mal das Thema so beleuchten von der Seite, dass natürlich auch das ist der normale Gang der Zeit, dass gewisse Jobs irgendwann mal wegfallen. Also wenn man sich mal anschaut, was es früher für Jobs gab, beispielsweise Buchbinder. Wir haben jetzt natürlich immer noch Bücher, es war viel industrialisiert geworden. Ich denke, das ist halt einfach auch der normale Gang der Zeit. Man muss mit der Zukunft gehen, man muss mit den Entwicklungen gehen und dementsprechend würde ich das auch gar nicht so zwingend als etwas Negatives sehen, sondern halt einfach als einen Schritt weiter in der Entwicklung der Buchbinder. Mensch, das klingt jetzt sehr, sehr groß oder in dem Sinne der Entwicklung, wie Unternehmen halt eben funktionieren und operieren. Lass

Joel Kaczmarek: uns da auch nochmal einen Satz zu verlieren, weil ich meine, das Ulkige ist ja, ihr hattet an einer Stelle gesagt, Marketing und Sales zum Beispiel nutzen KI schon ganz intensiv und was wir ja rausgekriegt haben war, wenn wir jetzt wirklich von KI sprechen im Sinne von etwas wird generiert und nicht nur es ist ein Algorithmus, der irgendwie reagiert, ja, also wirklich eher es wird etwas erzeugt, dann bietet sich das ja am ehesten da an, wo ich viel Sprache habe, viel Text vor allem und im HR habe ich ja eigentlich super viel Text, also sowohl Nach außen, wenn es die Bewerbungsphase ist, als auch nach innen, wenn man da irgendwie seine klassischen Teammitglieder hat. Und was glaubt ihr denn, wo liegt denn da quasi die beste Möglichkeit, einen guten Mix zu finden? Weil ich verstehe das schon, man hat ein höheres Risiko, gerade wenn es an Daten geht, gerade wenn es auch irgendwie so an die Emotionen geht, weil ich meine, wer von uns mag denn schon gerne, wenn er online eine Bestellung abgibt und redet dann mit einem Chatbot über die Retoure, ja? Das ist ja beim Arbeitgeber dann noch schlimmer, ne? so nach dem Motto, ey, sag mal, was ist denn das? Jetzt will ich hier irgendwie meine Kur beantragen, die ich dringend brauche und von euch nimmt sich nicht mal jemand Zeit. Also diese beiden Extreme, so auf der einen Seite total die Effizienzpotenziale, auf der anderen Seite hohe Fallhöhe auf der emotionalen Seite. Was ist denn so euer Gedanke, wie man das gut abfedern kann, Florian?

Florian Klages: Ich glaube, dass es nicht darum geht, also der seltenste Zustand ist ja, dass mir im HR-Department jemand gegenüber sitzt, der zwei Stunden Zeit für mich hat und erst mal fragt, wie geht es dir denn? Wie ist es zu der Kur gekommen? Und ich habe hier schon mal drei vorbereitet, die ich selbst getestet habe und so weiter. Das ist ja nicht der Use Case. Deswegen ist die Fallhöhe, glaube ich, gar nicht so hoch, sondern die ist angenommen. Ich würde da eher andersrum drauf gucken, dass die Höhe, die ich mich hochkatapultieren kann, die ist relativ hoch. Weil ich kann ja diese Conversational AI auch dazu bringen, einfach wirklich sausympathisch diese Sachen aufzuzeigen. Und klar möchte ich mich nicht Mit einem pumpigen Bot über eine Retoure unterhalten, aber wenn der Bot mir ein Problem löst in einer Zeit und auf eine Art und Weise, die ich selbst so noch nicht gekannt habe, dann bin ich mega happy. und dann ist mir nachrangig, ob das jetzt ein Mensch war oder eine KI oder ein Algorithmus oder wer auch immer. und ich glaube, da muss man halt immer drauf zielen und das hatten wir in unserer Überblicksfolge, ne? Wie kann ich eigentlich die Employee Experience maximieren? Also wie kann ich den Alltag des Mitarbeitenden bestmöglich gestalten? Und da glaube ich, haben wir deutlich mehr Chancen als Risiken. War keine direkte Antwort auf deine Frage, musste aber trotzdem mal gesagt werden.

Kalman Györy: Also meiner Meinung nach ist das Ganze so aufgehangen, dass man halt einfach die richtige Grundlage dafür schaffen muss. Ich glaube, man muss die richtige Erwartungshaltung schaffen. Man muss die Mitarbeiterschaft darauf vorbereiten, dass so etwas kommt und man muss eine gute Erklärung dafür geben, warum man es macht. Und ich glaube, damit kann man unglaublich viel Fallhöhe schon mitigieren. Ich gehe da schon mit Florian, wenn es darauf ankommt, dass jetzt nicht jede Personalabteilung sich so viel Zeit nehmen kann, wie sie gerne möchte. Das hängt aber, glaube ich, also meiner Meinung nach auch ganz stark von der Unternehmung ab, in der man jetzt gerade operiert. Ich kann mir vorstellen, in manchen Unternehmungen funktioniert die Personalabteilung um einiges besser als in anderen. Dementsprechend, wie gesagt, was für mich der Kernfaktor ist, tatsächlich die Vorbereitung, warum tut man es? und halt eben auch einfach da rein zu investieren und es einfach auszuprobieren. Wir sind, wie gesagt, und das haben wir jetzt schon mehrmals heute betont, einfach ganz am Anfang bei dieser KI-Implementierungsgeschichte und dementsprechend gibt es auch meiner Meinung nach keine klare Erwartungshaltung. Das heißt also, ja, ich denke, man muss einfach die Investition machen, um das Ganze auszuprobieren und dann halt eben mit der Mitarbeiterschaft ganz eng zusammenzuarbeiten und vielleicht auch eine Lösung zu fahren, beispielsweise wie, gut, wir implementieren jetzt diese KI, haben aber gleichzeitig noch Funktionen laufen mit menschlichen Personalern, die das gleiche machen, um halt die Übergangsphase einfach ein bisschen zu vereinfachen und dann Schritt für Schritt halt eben, ich sag mal in Anführungsstrichen, auszufaden und der KI das Ganze zu überlassen. Ich denke, das kann vielleicht auch noch mit reinspielen in eine erfolgreiche Implementierung.

Joel Kaczmarek: Vielleicht können wir ja auch nochmal die Frage stellen, die sich bei den Chatbots damals immer gestellt hat. Würdet ihr den Leuten immer transparent machen, wenn es sich um eine KI handelt oder eher nicht? Also sollen die Leute ruhig wissen, dass vielleicht die Urlaubsgrüße oder die Geburtstags-E-Mail gerade von ChatGPT empowered geschrieben wurde? Oder dass irgendwie dieser und jener Prozess gerade assisted ist? Oder sollte man es versuchen nicht zu tun, um sozusagen den Eindruck zu erwecken, hey, nee, cool, wir kümmern uns um dich.

Florian Klages: Ich bin immer für maximale Transparenz.

Joel Kaczmarek: Mann, das ist ja furchtbar, ihr seid ja immer euch einig, Herrgott.

Kalman Györy: Ich würde es ehrlicherweise nicht da unterschreiben. Ich glaube, wenn man möchte, dass die Mitarbeiterschaft sowas annimmt, dann würde ich eher empfehlen zu sagen, okay, wir implementieren jetzt sowas, wirklich die Mitarbeiterschaft daran teilzuhaben, was passiert da jetzt, warum machen wir das, wie ich das eben schon gesagt habe und dann das Ganze auszurollen. und ich meine, die Informationen wurden dann geteilt und man muss definitiv auf den, ich weiß nicht, unter halt eben irgendwo schon definieren, okay, das ist nur zur Information übrigens ein KI-gestützter Prozess. Ich würde das jetzt aber nicht an jede Nachricht anhängen, zu sagen, das ist jetzt eine KI-generierte Lösung. Ich denke, es geht da um eine Anfangstransparenz und dann halt eben darum, dass die Mitarbeiterschaft das Ganze annimmt. Warum man das jetzt dann am Ende an alles anhängen sollte, weiß ich nicht, fände ich jetzt nicht unbedingt so relevant.

Joel Kaczmarek: Cool, Florian, dann lass uns doch ein Schlusswort noch finden. Wir können ja an der Stelle auch nochmal zurückkommen auf das, was Annika eingangs gesagt hatte, nämlich die Chancen, die da drin stecken, beziehungsweise das Ganze vielleicht auch einfach als so eine Art Co-Pilot zu bestehen. Also wir waren jetzt bei Phase 0,25 von 1 bis 4 und haben auf der einen Seite natürlich auch ein bisschen die Angst, vielleicht immer bei dem einen oder anderen, dass man als HRler ersetzt werden könnte. Darum nochmal an dich die Frage, wann würdest du sagen, wann macht die Nutzung von KI im HR Sinn?

Florian Klages: Ich hoffe, dass Kalman und ich mit der heutigen Newbie-Perspektive und diesem Aufbruch, den wir hoffentlich an der einen oder anderen Stelle erweckt haben, durchaus jetzt schon zum Testen, Ausprobieren animiert haben. Also kurze Antwort, jetzt sollte man einfach schon mal sich ransetzen und einfach mal rumspielen, testen, Szenarien durchgehen, einzelne Prompts üben etc., Um einfach zu gucken, wo kann es mir heute im Alltag schon das Thema erleichtern. Aber um nochmal auf Annika zurückzukommen, wir sind ja weit weg von Level 4, also der Endausbaustufe. Wir sind auch weit weg von Level 3 und 2. Deswegen ist die Frage, wann werden H-Aler eigentlich durch die KI ersetzt? Vielleicht so zu beantworten und das ist auch ein Zitat, was jetzt angelehnt ist von einem Zitat von Annika. H-Alerinnen und H-Aler werden nicht von der KI, sondern von H-Alerinnen und H-Alern ersetzt, die mit der KI umgehen können. Das heißt, sollte immer darum gehen, die KI zu nutzen, um einen besseren Job zu machen, um einen größeren Wertbeitrag zu leisten für die Unternehmung. Und da sind wir wieder beim Seat at the Table. Der wird nämlich nur denjenigen gewährt, die wirklichen Wertbeitrag leisten und Unterschied machen, auf die Erreichung der Unternehmensziele hingerichtet. Insofern Glaube ich, wir sind am Anfang, wir sind aber jetzt eben in der Lage, dass wir als Joel, als Karlmann, als Florian einfach damit ausprobieren können. Wir können jetzt selber machen und müssen nicht in irgendwelchen Expertenforen oder sonst irgendwie uns damit begegnen. Und ich glaube, das sollte jetzt hoffentlich als ein Thema des Podcasts heute sein, dass dieses einfach mal machen jetzt ein guter Zeitpunkt ist. Vielleicht nicht mit den sensibelsten HR-Daten, aber so Erst die Gehversuche und mal nicht vom weißen Blatt Papier starten. Das sollten hoffentlich möglichst viele Hörerinnen und Hörer dem heutigen Podcast entnommen haben.

Joel Kaczmarek: Kannst du damit leben, Kalman?

Kalman Györy: Damit kann ich leben. Das ist in Ordnung.

Joel Kaczmarek: Na gut, Kalman, cool. Wenn du damit auch d'accord bist, dann freuen wir uns heute mal auf eine Folge, wo wir uns alle einig sind. Also Chancen, Potenziale riesig und wie immer im Leben, die Dosis macht das Gift, also auch trotzdem mit Bedacht darauf achten, was man da tut. Von daher, ich glaube, wir lassen es aber mal drin, dass wir öfters mal Leute zu Wort kommen. Das fand ich eine nette Funktion, oder? Seht ihr das beide auch so? Definitiv. Das war gut. Na dann, freue ich mich schon aufs nächste mit euch beiden. Vielen, vielen Dank. Gleichfalls, vielen Dank.

Outro: Danke. Danke fürs Zuhören beim Digital Kompakt Podcast. Du merkst, hier ziehst du massig Wissen für dich und dein Unternehmen heraus. Wenn du mit uns noch erfolgreicher werden möchtest, abonniere uns auf den gängigen Podcast Plattformen. Und hey, je größer wir werden, desto mehr Menschen können wir helfen. Also erzähl doch auch deinen Kolleginnen und Kollegen von uns. Bis zum nächsten Mal.