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#203 „KI im Recruiting“ mit Thimo Fries

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Thimo Fries ist Mitglied im Leitungsteam des People Acquisition Campus von Bosch. Dort verantwortet er den Bereich Qualität der Personalauswahl und Eignungsdiagnostik. Zusätzlich zu seiner Aufgabe bei Bosch ist Thimo Gründungsmitglied des Recruitingrebels e.V.. Hier ist er für Ressourcenbeschaffung zuständig und seit Februar 2021 lizensierter Eignungsdiagnostiker (Föderation Deutscher Psychologenvereinigungen). Thimo ist gelernter Jurist, interessiert sich sehr für Verhaltensökonomie und vor allem für die wissenschaftlich fundierte Personalauswahl. Bei den Recruitingrebels ist Thimo, weil er dort in einem geschützten Raum zusammen mit anderen Suchenden lernen und diskutieren kann, wie gute Personalauswahl funktioniert und wie man gute Personalauswahl in Organisationen adressiert und verankert.

Themen

Über das Thema “KI im Recruiting” habe ich in den Gain-Talents-Podcastfolgen 203 und 204 mit Thimo Fries (Mitglied im Leitungsteam des People Acquisition Campus von Bosch, Gründungsmitglied des Recruitingrebels e.V) gesprochen.

Ich bedanke mich ganz herzlich für das sehr gute Podcastgespräch und den sehr guten Input bei Thimo.

KI im Recruiting

  • Automatisierung im Recruiting ist in vielen Bereichen möglich:
    • Anforderungsmanagement (z.B. Standardisierte Kataloge, z.B. mit Chatbots)
    • Identifikation von Talenten (Software zur Analyse von CV und Anschreiben, Matching-Software zum Abgleich von Lebensläufen vs. Stellenanforderungen, etc.)
    • Ansprache und Stellenanzeigen (Sprachidentifizierungssoftware zur Ableitung von Persönlichkeitseigenschaften - Achtung: rechtliche Herausforderung und sind die Ergebnisse überhaupt relevant für die Vakanz?)
    • Auswahlprozess (Intelligenztests, Eignungsdiagnostik, z.B. für Big5 und Great8, Abgleich Stellenanforderungen vs. Ergebnisse aus Diagnostik)
  • Achtung: Algorithmen können immer nur so gut sein, wie die Daten, die diese Algorithmen “füttern” (Fokus: die Personalauswahl muss fair sein)
  • Rein Intuitive “Bauch”-Entscheidungen können durch den Einsatz von Software oder KI validiert werden und damit kann Bias vermieden werden
  • Recruiter:innen müssen zukünftig tiefgehend in der Interpretation von Daten ausgebildet werden (z.B. Eignungsdiagnostik über die DIN 33430 Wissen aufbauen!)
  • Bietet Möglichkeiten Hiring Manager zu “challengen”
  • Wie bereiten Recruiter:innen Talente auf die Themen Eignungstests vor?
  • Wenn Arbeitsaufwand durch Automatisierung im Recruiting reduziert werden kann, worauf können sich Recruiter:innen zukünftig fokussieren?
    • mehr direkte Kommunikation mit Kandidaten:innen
    • mehr Zeit mit der Analyse und Bewertung von Daten verbringen

#Recruiting #Artificialintelligence #KI #Eignungsdiagnostik #Recruitingethik #Gaintalentspodcast

Shownotes Links von Thimo Fries

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thimofries/

XING: https://www.xing.com/profile/Thimo_Fries/cv

Web: https://recruitingrebels.org/

Martin Kersting: https://www.deutschlandfunknova.de/beitrag/ki-recruiting-wenn-algorithmen-ueber-deinen-job-entscheiden

Shownotes Links Hans-Heinz Wisotzky:

Webseite - www.gaintalents.com

Podcast:

www.gaintalents.com/podcast

https://spoti.fi/3jeVslV

https://apple.co/3gsguNl

LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/hansheinzwisotzky/

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Facebook - https://www.facebook.com/GainTalents

Instagram - https://www.instagram.com/gain.talents/

Youtube - https://bit.ly/2GnWMFg

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  • Automatisierung im Recruiting ist in vielen Bereichen möglich:
    • Anforderungsmanagement (z.B. Standardisierte Kataloge, z.B. mit Chatbots)
    • Identifikation von Talenten (Software zur Analyse von CV und Anschreiben, Matching-Software zum Abgleich von Lebensläufen vs. Stellenanforderungen, etc.)
    • Ansprache und Stellenanzeigen (Sprachidentifizierungssoftware zur Ableitung von Persönlichkeitseigenschaften - Achtung: rechtliche Herausforderung und sind die Ergebnisse überhaupt relevant für die Vakanz?)
    • Auswahlprozess (Intelligenztests, Eignungsdiagnostik, z.B. für Big5 und Great8, Abgleich Stellenanforderungen vs. Ergebnisse aus Diagnostik)
  • Achtung: Algorithmen können immer nur so gut sein, wie die Daten, die diese Algorithmen “füttern” (Fokus: die Personalauswahl muss fair sein)
  • Rein Intuitive “Bauch”-Entscheidungen können durch den Einsatz von Software oder KI validiert werden und damit kann Bias vermieden werden
  • Recruiter:innen müssen zukünftig tiefgehend in der Interpretation von Daten ausgebildet werden (z.B. Eignungsdiagnostik über die DIN 33430 Wissen aufbauen!)
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  • Wie bereiten Recruiter:innen Talente auf die Themen Eignungstests vor?
  • Wenn Arbeitsaufwand durch Automatisierung im Recruiting reduziert werden kann, worauf können sich Recruiter:innen zukünftig fokussieren?
    • mehr direkte Kommunikation mit Kandidaten:innen
    • mehr Zeit mit der Analyse und Bewertung von Daten verbringen

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