Auf der diesjährigen re:publica stellte IBM unter dem Titel „Kollege Watson hilft dem Personaler“ seine Lösungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendung im HR-Kontext vor. Watson wird dabei als kognitives System vorgestellt, das Verstehen, Folgern und Lernen kann. Welche technischen Innovationen stecken hinter Watson und was können sie für den HR-Bereich bedeuten?

Ganz klar: Watson und einzelne Entwicklungen im Bereich der KI aus dem Hause IBM sind bahnbrechend. Dabei stechen die Fortschritte in der Medizin oder der berühmte Auftritt bei Jeopardy sicher heraus. Mit Blick auf die Potenziale im HR-Bereich lohnt es sich jedoch kritisch zu sein. Welche Veränderungen kann KI in Organisationen bewirken und was steckt technisch hinter den Versprechen von IBM Watson?

Nehmen wir die automatisierte Auswertung von Mitarbeiter*innen-Feedback. Watson habe ahierfür einen „Tone Analyzer“, der v.a. für die Analyse von Freitextfeldern geeignet sei. Das Ganze wird üblicherweise als Sentiment Analyse bezeichnet. Diese erlaubt es durch die Untersuchung von Häufigkeiten, Kookkurrenz oder Klassifikation die Befindlichkeiten der Mitarbeiter*innen aufzudecken oder auch die Wirkung einer Rede vorab zu prüfen.

Watson könne zudem Mitarbeiter*innen passende Trainings auf Basis der Entscheidungen ihrer Kolleg*innen vorschlagen. Diese als Recommender Systeme bekannte Anwendung kennen wir bereits von Amazon & Co.

Hinter den komplexeren Verfahren, bei denen KI vom Verhalten der Nutzer*innen lernt, stecken zumeist Support Vector Machines, die eine automatisierte Klassifikation durch lernende Algorithmen ermöglichen. Sie lassen sich durch kontinuierliches Training anhand der Nutzerdaten weiter verbessern. Somit können Risiken und deren Eintrittswahrscheinlichkeit vorhergesagt werden. Wenn etwa um einen langjährigen Mitarbeiter herum alle Kolleg*innen befördert werden, so steigt die Wahrscheinlichkeit, dass er kündigen möchte. Frühzeitig erkannt, lässt sich der Abgang noch vermeiden.

Die technischen Verfahren hinter Watson bezeichnet IBM als kognitive Systeme, weil sie Daten nicht nur Verstehen, sondern daraus auch Ableitungen treffen und Lernen können. Auch wenn das ganz schön „fancy“ klingt – technisch sind die meisten dieser Data Mining-Verfahren gut erforscht. Manche Analysten lassen sich daher zu starker Kritik hinreißen:

„Watson is a joke. (…) I think what IBM is excellent at is using their sales and marketing infrastructure to convince people who have asymmetrically less knowledge to pay for something.“
Social Capital CEO Chamath Palihapitiya, CNBC

Soweit würde ich nicht gehen, denn bei aller berechtigter Kritik trifft IBM einen validen Punkt. People Analytics und der Einsatz von datengetriebenen Entscheidungsunterstützungssystemen sind – insbesondere in Deutschland – kaum verbreitet. Die Anwendung von KI kann jedoch maßgeblich dazu beitragen, dass sich HR noch stärker von einer administrativen Rolle zu einer strategischen Funktion weiterentwickelt, die einen noch größeren Mehrwert für Unternehmen liefert. Die großen Herausforderung dabei sind der Daten- und der Arbeitnehmerschutz. Beides ist alles andere als trivial und benötigt neben künstlicher vor allem viel menschlicher Intelligenz.

HR kann People Analytics entlang der gesamten Employee Journey einsetzen, um das Recruiting und die persönliche Mitarbeiter*innenentwicklung zu verbessern (bspw. durch De-Biasing), aber auch um die Retention zu erhöhen (z.B. weil sich Kündigungen vorhersagen lassen). Watson macht dieses Potenzial noch einfacher zugänglich – es gibt aber auch andere Lösungen. Freie Open Source Software, wie R oder KNIME, bietet die meisten Funktionen von Watson ebenso an.