Mit Künstlicher Intelligenz Stellen erfolgreich bewerten

Ob es um Gehälter, Pay Equity oder Rekrutierung geht – eine objektive Stellenbewertung entscheidet mit über den Unternehmenserfolg. Diese mitunter komplexe und herausfordernde Aufgabe hängt von vielen Faktoren ab, z. B. von der Unternehmensgröße und -komplexität oder von den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Stelle, wie z.B. Verantwortungsumfang oder Wirkung, etc.

Zudem sind die Methoden zur Stellenbewertung oft zeitaufwendig und anfällig für subjektive Interpretationen und Vorurteile. Künstliche Intelligenz (KI) kann dazu beitragen, diese Herausforderungen besser zu bewältigen, Stellen also effizienter und objektiver zu bewerten. Aber wie sollte man vorgehen, um dies zu erreichen? Und welche Aufgaben bleiben weiter der menschlichen Intelligenz vorbehalten? Darum geht es in diesem Artikel.

Die richtige Expertise

Um KI in der Stellenbewertung erfolgreich einzusetzen, ist die Zusammenarbeit von Expert:innen aus unterschiedlichen Bereichen erforderlich. Dies optimiert die Abläufe und die nötigen Entscheidungen. Folgende Schritte helfen bei der Bildung eines interdisziplinären Teams:

1. Identifizieren Sie die nötige Expertise: Unbedingt erforderlich sind Fachkenntnisse in Prompt Engineering, KI-Technologie, Geschäftsmodell, sowie Stellenbewertung inkl. Bewertungslogik.
2. Nutzen Sie externe Ressourcen: Falls interne Expertise oder schlichtweg die Kapazität fehlt, sollten Sie Expert:innen mit der entsprechenden Expertise im Bereich KI, Grading, etc. von außen hinzuziehen. Achten Sie dabei auf deren Erfahrung und Fachwissen, aber auch auf ihre Kompatibilität mit Ihrer Unternehmenskultur.
3. Stellen Sie sicher, dass Expertise und Erfahrungen der Team-Mitglieder sich ergänzen: Fördern Sie den Wissensaustausch unter ihnen, damit sie effektiv zusammenarbeiten und die verschiedenen Aspekte der KI-gestützten Stellenbewertung bewältigen.

Auf das richtige Zusammenspiel kommt es an

Welche konkreten Aufgaben übernehmen nun die einzelnen Fachleute? Prompt-Engineering-Expert:innen erstellen Kommunikationsstrukturen und Fragen für das KI-System. Sie arbeiten eng mit den Fachleuten für die Stellenbewertung zusammen, um relevante und effektive Prompts zu entwickeln, d.h.: Eingabeaufforderungen für die Nutzer des Systems. Für die Implementierung und Anpassung der KI-Modelle wiederum sind die technischen KI-Expert:innen zuständig. Sie stimmen Modelle auf die Anforderungen des Unternehmens und auf die Bewertungskriterien ab und integrieren sie in bestehende Systeme und Prozesse. Die Stellenbewertungsexpert:innen wiederum sorgen dafür, dass die KI-Modelle alle relevanten Informationen erfassen, die für eine genaue Stellenbewertung nötig sind und dafür, dass diese nach den entscheidenden Kriterien erfolgt.

Die einzelnen Prozessschritte

Im ersten Schritt gilt es, die Prompts zu entwickeln. Dazu müssen die Fachleute für Prompt-Engineering eng mit denen für Stellenbewertung zusammenarbeiten. Letztere erläutern alle Schritte des Bewertungsprozesses und vermitteln ihren Team-Kolleg:innen dabei ein tiefes Verständnis für die Anforderungen und gewünschten Ergebnistypen.

Anschließend führt die KI erste Stellenbewertungen anhand zahlreicher Testfälle durch. Dabei kann es hilfreich sein, die KI danach zu fragen, warum sie eine bestimmte Einordnung vorgenommen hat oder welche Informationen ihr für eine klare Bewertung noch fehlen. Die Ergebnisse müssen kontinuierlich überprüft werden, um sicherzustellen, dass die Bewertungen tatsächlich den Kriterien des Unternehmens entsprechen. In dieser Phase kann es notwendig sein, KI-Modelle oder Prompts weiter anzupassen, um genauere und relevantere Ergebnisse zu erzielen.

Sobald die Ergebnisse der KI-gestützten Stellenbewertung den Anforderungen entsprechen, machen sich die Fachleute für Stellenbewertung und die technischen KI-Expert:innen gemeinsam daran, die Ergebnisse in die bestehenden Systeme und Prozesse zu integrieren. Dies betrifft beispielsweise den Vorgang der Stellenbewertung selbst aber auch die Anpassung der qualitativen Anforderungen für Stellenbeschreibungen.

Im letzten Schritt überprüfen alle Beteiligten gemeinsam den Nutzen und die Wirtschaftlichkeit der KI-gestützten Stellenbewertung. Sie identifizieren Bereiche, in denen Verbesserungen möglich sind und entwickeln Pläne, um diese umzusetzen.

Key Learnings zur Einführung einer KI-gestützten Stellenbewertung

Notwendigkeit von Klarheit bei Prozessen, Vorgaben und Datenverwaltung
Um eine einheitliche Herangehensweise im Unternehmen zu gewährleisten, sind klar definierte Prozesse und Vorgaben notwendig. Daten sollten zentral erhoben, gespeichert und verwaltet werden, damit Informationen stets aktuell und zugänglich sind.

Unerlässlichkeit von Teamarbeit
Wie effektiv das interdisziplinäre Team zusammenarbeitet, entscheidet über den Erfolg des KI-Projekts. Jedes Mitglied muss seine Rolle und Zuständigkeiten kennen. Regelmäßige Meetings, Workshops und Diskussionsrunden fördern den Ideen- und Erfahrungsaustausch.

Wichtigkeit neutraler Prozessbegleitung
Eine neutrale Prozessbegleitung, intern oder extern, fördert konstruktive Diskussionen und hilft, Meinungsverschiedenheiten zu überwinden. Gefragt sind erfahrene Moderator:innen und Expert:innen für Konfliktmanagement, die lösungsorientiert agieren.

Systematisches Wissensmanagement
Mittels KI lässt sich Wissen über unterschiedliche Stellen und ihre Wertigkeit systematisch erfassen und zugänglich machen. Unternehmen sollten daher eine zentrale Wissensdatenbank einrichten, die Informationen, KI-Modelle und Erfahrungen speichert. Diese sollte regelmäßig aktualisiert werden und allen relevanten Mitarbeitenden zugänglich sein.

Warum lohnt sich der Aufwand?

Der Einsatz von KI kann die Stellenbewertung langfristig effizienter und effektiver gestalten und bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, die den Aufwand rechtfertigen:

Zeit- und Ressourceneffizienz
KI-Systeme reduzieren den Arbeitsaufwand in der Stellenbewertung erheblich. Damit können Unternehmen ihre Ressourcen effektiver einsetzen und sich auf Qualitätssicherung, Entscheidungsfindung und andere wichtige Aufgaben konzentrieren.

Objektivität und Konsistenz
KI-gestützte Stellenbewertungen minimieren menschliche Vorurteile und Subjektivität, da sie auf vordefinierten Kriterien und Algorithmen basieren.

Flexibilität und Skalierbarkeit
KI-Systeme lassen sich leicht an unterschiedliche Bewertungskriterien und Anforderungen anpassen. Zudem sind sie gut skalierbar und können problemlos auf eine wachsende Zahl von Beschäftigten oder neue Unternehmensstrukturen angewendet werden.

Datengetriebene Entscheidungsfindung
Entscheidungen erfolgen auf der Basis von Daten, fundierten Analysen und objektiven Kriterien. Dies kann Entscheidungen über Gehaltsstrukturen, Personalentwicklung und vieles mehr verbessern.

Wissensmanagement und Zugänglichkeit
KI-gestützte Stellenbewertungen erfassen das Wissen über unterschiedliche Stellen und deren Wertigkeit systematisch. So lässt sich dieses je nach Bedarf zugänglich machen und teilen. Das verbessert das Verständnis für die Stellenbewertung im Unternehmen und unterstützt die kontinuierliche Optimierung von Prozessen und Entscheidungen.

Fazit: Künstliche Intelligenz kann bei der Stellenbewertung äußerst wertvolle Dienste leisten, aber sie ersetzt nicht die menschliche Intelligenz. Denn diese kann sich nun auf die Evaluierung, Kalibrierung und Einordnung der KI-gestützten Ergebnisse konzentrieren – und auf die letztgültigen Entscheidungen.