KI-Stellenbewertung – Warum kann eine KI momentan noch keine qualitativ hochwertige Stellenbewertung (Job Evaluation) vornehmen?
In einer Zeit, in der Künstliche Intelligenz (KI) in nahezu allen Bereichen unseres Lebens Einzug hält, ist es nur logisch, sich zu fragen, inwieweit diese Technologie auch die Personalabteilungen revolutionieren kann. Die Vorstellung, dass KI die komplexe Aufgabe der Stellenbewertung übernehmen könnte, klingt verlockend. Doch bei näherer Betrachtung kommen wir zu der ernüchternden Erkenntnis: Eine KI kann momentan noch keine qualitativ hochwertige Stellenbewertung vornehmen. Warum das aktuell so ist, beleuchten wir hier und diskutieren die Herausforderungen, die diese Technologie bewältigen muss.
1. Die Herausforderung der dynamischen Daten
Ein grundlegendes Problem liegt in der Natur der Daten, die für eine Stellenbewertung erforderlich sind. Stellenbeschreibungen, die meistens als Basis für die Bewertung dienen, sind häufig bereits nach kurzer Zeit veraltet. In der heutigen, sich rasant verändernden Arbeitswelt sind neue Anforderungen und Veränderungen in den Aufgabenbereichen an der Tagesordnung. Eine KI-Stellenbewertung, die auf statischen Daten basiert, kann diese Dynamik nicht erfassen. Sie läuft Gefahr, Entscheidungen zu treffen, die nicht mehr der Realität entsprechen. Dies führt zu Fehlbewertungen, die nicht nur die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter demotivieren, sondern auch das gesamte Unternehmen in seiner Entwicklung behindern können.
2. Subjektivität und Kontextabhängigkeit
Die Bewertung von Stellen ist ein vielschichtiger Prozess, der weit über rein quantitative Aspekte hinausgeht. Job Evaluation berücksichtigt nicht nur technische Fähigkeiten und Qualifikationen, sondern auch die Unternehmenskultur, die Bedeutung der Position im Unternehmen und die Art und Weise der Zusammenarbeit, beispielsweise in einer Matrixorganisation.
Diese subtilen, oft ungeschriebenen Aspekte sind für eine KI schwer zu erfassen. Sie benötigt Kontextinformationen, die in den Daten nicht zuverlässig kodiert werden können oder bereits in entsprechender Form kodiert vorliegen. Dies führt dazu, dass die Bewertungen, die auf KI-Analysen basieren, häufig den entscheidenden sozialen und kulturellen Rahmen ignorieren, der für die tatsächliche Leistung und Zufriedenheit der Beschäftigten von Bedeutung ist.
3. Fehlende emotionale Intelligenz und zwischenmenschliche Nuancen
Ein weiterer, entscheidender Faktor ist die emotionale Intelligenz. Menschliche Interaktionen sind komplex und beinhalten viele Nuancen, die für den Erfolg in der Arbeitswelt entscheidend sind. Entscheidungskompetenz und die Bereitschaft, Verantwortung zu übernehmen, Kommunikations- und Führungskompetenz sind Beispiele für Eigenschaften, die in mehr oder weniger starkem Ausprägungsgrad wichtige Anforderungen an eine Stelle und damit an deren Wert stellen.
Es sind sicher auch die Anforderungen, die oft den Unterschied zwischen einem durchschnittlichen und einem herausragenden Mitarbeiter ausmachen. Eine KI hat Schwierigkeiten, diese Dynamiken zu verstehen und angemessen zu bewerten. I In einem Umfeld, in dem Beziehungen und Zusammenarbeit für den Unternehmenserfolg entscheidend sind, kann KI nicht den gleichen Wert und die gleiche Analysetiefe bieten wie ein erfahrener HR-Experte oder ein externer Vergütungsexperte.
4. Komplexität von Berufsbildern
Eine weitere Herausforderung stellt die Vielfalt und Veränderlichkeit der beruflichen Rollen dar. Viele Funktionen erfordern eine Kombination von Fähigkeiten, die – selbst bei gleicher Funktionsbezeichnung – je nach Branche und Unternehmen sehr unterschiedlich sein können.
Eine KI müsste ständig mit neuen, oft unerforschten Kombinationen von Anforderungen und Aufgaben konfrontiert werden, um qualitativ genaue Bewertungen abzugeben. Diese Komplexität übersteigt die gegenwärtigen Fähigkeiten der KI, die typischerweise auf Mustern und historischen Daten basiert, um Vorhersagen zu treffen.
5. Mangelnde Transparenz und Erklärbarkeit der Stellenbewertung durch KI
Ein weiteres zentrales Problem bei der Anwendung von KI in der Stellenbewertung ist die fehlende Transparenz und Erklärbarkeit der Bewertungsentscheidungen
KI-Modelle, insbesondere solche, die mit Deep Learning entwickelt wurden, nutzen künstliche neuronale Netze, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle sind in der Lage, Entscheidungen zu treffen, die für ihre Entwickler und vor allem für die Menschen in den Unternehmen oft nur schwer nachvollziehbar sind.
In der Stellenbewertung ist es jedoch unerlässlich, dass die rationale Basis der Bewertung transparent und nachvollziehbar ist. Dies ist entscheidend, um Akzeptanz zu finden und potenzielle rechtliche oder ethische Risiken zu minimieren. Ohne eine klare Erklärung, wie eine Bewertung zustande kommt, wird es für Führungskräfte und HR-Experten schwierig, die Ergebnisse zu akzeptieren oder zu verteidigen.
Die Zukunft der Stellenbewertung
Allen vollmundigen Versprechungen auf Personalkongressen zum Trotz hat der Verfasser bis heute noch kein KI-System zur Stellenbewertung gesehen, das auch nur annähernd in der Lage wäre, autonom nachvollziehbare und vor allem auch belastbare Stellenbewertungen vorzunehmen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass für eine qualitativ hochwertige Bewertung von Stellen oder Funktionen mehr erforderlich ist als nur die Analyse der Daten, die in der Unternehmens-IT zur Verfügung stehen.
Eine hochqualitative Bewertung setzt eine Kombination aus zwischenmenschlichem Verständnis, situativen Einschätzungen und Berücksichtigung der Unternehmenskultur voraus. Diese Aspekte sind für KI-Systeme zumindest derzeit schwer zu erfassen und korrekt zu bewerten.
Für Geschäftsführer mittelständischer KMU und Vergütungsexperten bedeutet dies, dass sie weiterhin auf menschliche Expertise setzen müssen, um die Komplexität und die Nuancen der Stellenbewertung zu verstehen und zu bewältigen. Der Einsatz von KI kann möglicherweise unterstützend sein, aber sie sollte niemals den menschlichen Faktor ersetzen.
Der Aufbruch in die Zukunft erfordert wohl noch lange Zeit ein Zusammenspiel von Technologie und menschlichem Wissen, um die besten Ergebnisse für Unternehmen und ihre Mitarbeiter zu erzielen.
Lassen Sie uns diesen Weg gemeinsam gehen – mit Weitblick, Verständnis und der Gewissheit, dass wir die Zukunft aktiv gestalten können.
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