KI-Update Deep-Dive: KI im Recruiting zwischen Effizienz und Risiko

Das KI Update, ein Heisepodcast, mit redaktioneller Unterstützung von Videcoder. Hallo, ich bin Isabelle Grünewals und dies ist unser DeepDive zum Wochenende. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen bei der Suche nach Arbeitskräften unterstützen. Bei den KI-Bewerbungen fortortiert, können Personalabteilungen viel Geld und Zeit sparen. Aber wer Recruitingprozesse automatisieren möchte, muss auch die rechtlichen Hürden bedenken. Meine Kollegin Stella Sophie Woyzag hat für Ihren Podcast T3N Arbeit in Progress mit der Wirtschaftsprofessoren Claudia Bünde über die Chancen, Herausforderungen und Speuperfallen gesprochen, auf die man beim Einsatz von KI im Recruiting achten muss. Und damit übergebe ich das Guder für diese Podcastfolge an T3N und Stella. Ich würde gerne so einsteigen, Frau Bünde, an welchen Stellen im Bewerbungsprozess kann KI eigentlich aktuell genutzt werden? Also sehr gerne und vielen Dank für die Einnahmen. Ich freue mich, dass das geschafft hat. Wenn man sich die Kandidatenreise so anguckt. Also wie geht jemand, der sich bewerben möchte, durch einen normalen Begangspurzess. Ich habe jetzt eigentlich vier verschiedenen Stellen. Das ist einmal das Thema Source-Sing, dann das Thema Screening. Aber das ist unter�igen Kupastellen die Bewerbung, die wir haben wollen, dann Interviewen, dann natürlich im besten Fall High-Ring. Und wie auch bei allen anderen Aktivitäten und Aufgaben, die wir so haben als Manager und Manager, dann kann KI in all diesen Bereichen helfen. Und dann kommt sie immer eben wirklich darauf anzupucken. Die Großes, das Unternehmen, wie häufig braucht man eigentlich Unterstützung einer KI. Auch mit einer KI passt das dann zur Marke. Also welche tuts man sich dann aussucht oder auch die Entscheidung will man mit KI oder ohne KI-Source. Das ist dann immer sehr individuell. Aber theoretisch ist es ganz, ganz viel möglich und viel immer bei KI mehr als man eigentlich selber denkt. Welche Vorteile kann denn vielleicht auch schon die KI-Nutzung aktuell haben, gerade bei den verschiedenen Stufen, die einen, die besonders viel Sinn macht aktuell? Ja, das würde ich nicht sagen, denn die Gesetz ist immer sehr individuell. Man muss sich da wirklich angucken, wo stehen wir eigentlich um das Vorngräne nicht im Unternehmen. Aber das, was eine KI machen kann, ist wie immer, auch bei allen anderen Aufgaben, die kann halt wirklich Routineaufgaben abnehmen. Also wenn man selber da vor sitzt und denkt, warum mache ich das jetzt eigentlich 23 Mal am selben Tag? Das ist immer ein guter Moment für überlegen. Gibt es da nicht vielleicht auch eine KI-Dasklo? Ja, immer dann, wenn es wichtig wird und immer dann, wenn es auch wirklich relevant wird, und gerade bei HR ist es ja sehr relevant, als Menschen betrifft, also auch die Zukunft von Menschen. Man muss man so ein Moment hat, dann muss man dann nicht sagen, dass es etwas, was unbedingt ein Mensch tun soll. Wir kommen ja gleich noch auf ein paar rechtliche Geschichten sicherlich. Also man muss sehr, sehr stark unterscheiden, ist das etwas, was ich dirigieren kann, ohne dass es schwierig wird oder Probleme gibt. Dann ist es ein KI-Super, ist das etwas, als wenn man selber entscheiden sollte, würde man das selber auch wollen, dass das bitte dann ein Mensch macht. Das ist dann das der Moment, wo man es auch wieder selber machen sollte. Ich hätte es gerne noch ein bisschen konkret, tatsächlich diese Aufgaben, die sich wiederholen. Da fällt mir natürlich direkt ein, so was wie Bewerbungsunterlangsgen. Da hat man natürlich auch viele, die passen nicht wiederholzig. Ist das so was, was in meinen, welche Beispiele gibt es dann noch? Ja, genau. Also es gibt, wir können ja mal von vor an anfangen, können ja den ganzen Prozess mal durchgehen. Das erste ist hier Stellenanzeigen schreiben. Haben wir alle schon mal gemacht, so händisch, eine alte Stellenanzeige genommen, selber optimiert, ein bisschen eine andere Beschreibung. Und dann eben irgendwo eine stellen, das natürlich das erste, wo eine künstliche Intelligenz helfen kann. Das muss auch gar nicht ein extra Tools sein oder ein wichtiges Tool, was dann noch mal extra Geld kostet, was da optimiert ist. Was kann man zum Beispiel auch mit ChatGPT machen oder zum Beispiel perplexity, also ganz normale Textprogramme? Wenn man dann weitergehen in den Bereich Streaming, also warum auch immer habe ich auch eine Stellenanzeige 400 Bewerbungen gekriegt. Die will ich natürlich nicht selber allein zu entdurch gucken. Da kann ich mir von Spezialkais helfen lassen, die heißen dann Application Tracking Tools zum Beispiel. Das sind dann so große Systeme. Wenn man kann ich mir helfen lassen, auch von kleinen Spezialtour zu matchen, ist das, was ich haben will, immer eine Stellenanzeige, denn irgendwie enthalten in dieser Bewerbung, passt der Bewerber an sich oder die Bewerberen an sich oft das, was ich suche. Das heißt, da würde eine künstliche Intelligenz mir aus den 400 Bewerbungen vielleicht die Zehen raussuchen. Die ist sich lohnt, dass ich sehme noch mal an, gucke, weil alle anderen eigentlich wirklich gar nicht passen. Aber ich kann aber schon ein bisschen schlier euch und bisschen gefährlich, weil dann ja eine KI unter Umständen entscheide, welche 390 ich mir nicht mehr angucken. Aber das ist natürlich ein riesengefiziales Vorteil. Und vielleicht sogar auch ein Effektivitätsvorteil, dass ich das eben nicht selber machen muss. Jetzt ist das so, wenn man ein kleines mitteständisches Unternehmen ist. Oder wir sagen, meine Werbeagenturen mit 20 Mitarbeitern klar kann ich mir die Bewerbung dann selber angucken. Aber wenn Sie wirklich begrüßere, grüßere Unternehmen haben, Krisenkonzernen haben, wo wenn Sie, ich weiß nicht, 10.000 Bewerbung im Monat kriegen, dann ist das sehr sinnvoll, wenn man das tatsächlich eine KI delegiert. Also das ist das Training beim Interview, und wir sind super interessant, weil man kann dann an mehrere Stellen mit KI arbeiten, man kann auf der einen Seite tatsächlich Videointerviews machen. Dann über eine KI, das man das gar nicht selber macht, sondern dass der Kandidat, die Kandidat dann rütze ersten paar Standardswagen beantwortet und eine KI dann aus Emotionen, aus Sprache, aus Haltung, aus Vigetejenig mit dieser Fragestellung, um dann eben auch auszutieren kann oder sortieren kann, kann man sagen, kann die unbedingt angucken, die passen. Und diese Person vielleicht, wenn man noch Luft hat und diese wirklich überhaupt nicht. Auch da wieder, vor Nachteile natürlich, wo eine KI auch helfen kann, ist gerade in diesem Bereich, wird es dann ja interessant auch für die Bewerberinnen und Bewerber, weil die wollen wir jetzt wissen, wo stehe ich denn in die Überwachungsprozess, wie sieht es denn aus? Und dann auch mit KI arbeiten zum Beispiel bestimmte Fragen, die alle Kandidaten immer wieder haben, dann über zum Beispiel einen KI-Chetport, der auch trainiert ist, also der nicht gescriptet ist, also nur vorgetextet ist, sondern wirklich auch lernt anhand der Fragen der Kandidaten, die Kandidaten beantwortet. Wir sind 24 Stunden, sieben Tage, die Woche für dich darüber kandidat, das ist uns wahnsinnig wichtig, wie man kandidatin, dass du, wer uns weiter super findest, wir haben deshalb hier für dich einen Zugang, wo kannst alle Fragen stellen, das ist ein KI-Bot, also das ist keine echte Person, aber wahrscheinlich sind 99 Prozent deiner Fragen dann schon sofort beantwortet und für alles andere ist dann hier auch noch die Kontaktdaten-Meldung eine spezielle Frage. Also das heißt gerade in diesem Interview, auch Prozess, der ja sehr lang dauern kann, führen Kandidaten, also ich hatte doch jetzt mein Interview, warum dauert es denn jetzt so lang, da kann eben auch KI helfen, gerade wenn sie eben wieder 400 kandidatiert wird, aber 400 Kandidaten haben. Also insofern in dem dritten Teil dieser ganzen Journey ist das eine supermöglichkeit, in wirklich diese Master to Manage und ohne Qualität zu verlieren und im Hiring-Prozess, dann natürlich bei den ganzen Standards, Partei geschrieben, sichern stellen, dass jeder alle E-Mails hat, wo kann ich auch nach helfen kann, ist obendrauf einmal auch zu analysieren und zu gucken, wo kann du als Unternehmen, denn das auch werden, verlieren dir immer in einer Stelle bestimmte Kandidaten oder Kandidatin, haben wir vielleicht vorne im Pfannejahr nicht genug bewerb, also da kann eine KI sehr andere hüte strüber gehen, und dann eben auch zu sagen, die gibt es an 3 Tipps, wo ihr Liebesunternehmen mit diesem RTS, mit diesem Application-Tracking-Tool arbeitet, wo eigentlich besser werden könnt, an den Stree stellen, sollen dir arbeiten, die anderen sind kein Problem, also es läuft sobald ihr im Bewerber habt, den der bleibt dann auch recht, aber davor sind das und das die Herbhaus vorne. Das heißt, eigentlich von wirklich A nach Z mit oben drüber auch noch eine Analyse und eine Tracking-Möglichkeit, das ist am Ende immer die Frage von Geld. Das hat sich tatsächlich einen anderen Stellen anzeigen, kann man so notwendig auch selber mit anderen KI-Tools schreiben, aber wenn man eben wirklich Mengen an Bewerbungen mene, dann muss im Überblick behalten, der hat welche E-Mail bekommen, mit dem habe ich vereinbart, dass ich mich in einer von zwei Wochen in der Meldung, wo muss ich jetzt, um mit den nochmal nachfassen. Da kann natürlich ein System, was darauf trainiert ist, ganz extrem effizient und effektiv unterstützen. Also viele verschiedene Punkte, die sie gerade angesprochen haben. Sie haben aber auch schon an der einen oder anderen Stelle gesagt, rechtlich, spannend, bis unter auch schwierig. Machen wir das nochmal der Reihe nach. Also gerade Schritt 1, KI generierte Stellen anzeigen, beispielsweise muss ich daran denken, wenn wir auch mit T3 ein Meisterpromter ein Podcast, wo wir immer prädigen und sagen, Leute bitte nicht copy and paste, ich denke, das gilt auch an dieser Stelle, dass es wichtig ist, natürlich anzeigen können, mit Hilfe von KI erstellt werden, aber nicht nur von KI, sprich Human in der Loop, der immer noch mal draufguckt, das sollte so sein. Oder das stimmen Sie zu hoch. Ja, ja unbedingt. Also man muss eigentlich sagen, das Problem sitzt immer vor dem Rechmo. Man kann sich unheimlich viel schon über künstliche Intelligenz, über solche Tools unterstützen lassen, aber die Entscheidung sollte immer bei Menschen liegen. Wir sind hier im HAA-Bereicher auch noch in einem sehr, sehr senzibelen Bereich unter Beags in Fussnoti ja nicht nur im Marketing, wo es nochmal einfacher ist, um selbst da ist es nicht einfach und hat auch wirklich gefahren. Aber im HAA-Bereich geht es ja nun auch noch darum, dass man unter Umständen mit einer Schnellenscheidem Führ oder gegen eine Kandidatin oder eine Kandidaten ja auch dessen Leben massiv beeinflusst. Und das hat es es da besonders wichtig, dass man nicht einfach einen Toolkauf was ne bleck. Das funktioniert ja und gar nicht merkt, dass man systematisch irgendeine Bewerbergruppe diskriminiert. Das wäre sehr negativ. Es kann ja aber auch sein, dass man bestimmte Bewerber gar nicht durchlässt, die man aber eigentlich haben will. Das wäre ja inhaltlich dann sehr, sehr sinnlos. Oh, da, jetzt mal eine dritte Möglichkeit. Dass man so einen KI-Tool eingesetzt hat und das reagiert gar nicht so, wie es zu meiner eigenen Marke, also Stichwort Employer bei den Past. Wir haben eigentlich ein freundliches, höfliches und sehr auf Augenhöhe miteinander im Unternehmen. Und dieser KI-Bot fängt dann an, die Leute sehr von oben her ab und sehr exterfenmäßig unter, vielleicht auch mit sie anzusprechen. Und bewerb aufs Adel sich dann ja, oder da will ich gar nicht arbeiten. Also, das heißt, da gibt es sehr viele Lea, die man nicht einfach nur sagen soll. Jetzt habe ich in der KI die Kandas und dann muss ich mich nicht mehr kümmern. Gerade einen Punkt, den Sie ersporn hatten, Diskriminierung ist ja bei der Auswahlen ganz großes Thema. Das Bewerber innen vielleicht gar nicht durchkommen, wobei wahrscheinlich müsste man eher sagen, bewerber innen, weil zum Beispiel Amazon hat vor 10 Jahren damit schon probiert und festgestellt, wo es, wenn gerade Frauen tendenziell eher diskriminiert, gegenüber Männern, die haben schlechte Chancen bei der Nutzung von KI. Gut, das ist jetzt auch ein paar Jahre her. Aber da gibt es ja auch verschiedene andere Studien, die zeigen, hey KI ist teilweise diskriminierend. Jetzt ist es gleichzeitig so, wenn wir auf die rechtliche Lage in Deutschland gucken, es gibt die Datenschutz-Grundverordnung. Ich meine, es ist Artikel 22, wenn ich es mehr recht notiert habe. Menschen dürfen nicht rein automatisierten Entscheidungen ausgesetzt sein, die eine rechtliche Wirkung entfahlte, sprich, der ist es ja auch nicht erlaubt, gerade dieses, was Sie auch angesprochen hatten. Wenn ich jetzt einen Pool habe und nur die KI entscheidet für mich, wenig überhaupt Einladung, das darf ja nicht sein. Also und dann gibt es auch noch den AI-Ekt. Aber dazu kommen wir gleich noch mal gesondert, der steht für sich, deshalb erst mal in der Basis, ist es dann überhaupt möglich, rechtlich so eine Vorauswahl zu treffen mit Hilfe von KI? Ja, das geht. Aber es ist sehr eingehägt, was man, wie man es dann benutzen sollte. Und man sollte diese rechtlichen Vorgaben auch wirklich kennen, denn wir kommen hier gleich zum EU-AI-Ekt. Die Strafe, die da dann greiten, die sind wirklich massiv, die gehen in die Millionen und irgendwann wird es den ersten paar geben und dann werden alle Bach werden. Im Moment ist das Gesetz noch in, es stimmt nicht, wenn ich sage, Vorbereitung. Aber wir kommen ja gleich noch drauf. Also, ja, man darf mit KI arbeiten auch im Age-Abreich. Also jetzt nicht denken, dass es hier irgendwie alles blurry und ich weiß nicht und dann lass ich lieber die Finger davon, weil es dann ja auch ein Wettbewerbsvorteil ist, den man dann nicht nutzt. Also wer systematischer, wir sind alle in einem Hohe-of-Tell-N-Semmument. Es gibt nicht genug gute Kandidaten und Kandidaten. Und der jetzt einen Werkzeug, was am helfen kann, effektiver und effizienter Kandidaten und Kandidatinnen anzuziehen, zu betreuen, sich die passenden auszusuchen und die dann auch wirklich zu bekommen. Weil die Kandidaten entscheiden, wenn wir ja hocharbeiten sind und die Kandidaten. Also wer so einen Tool dann nicht nutzt, weil er oder sie sagt, oh, weiß ich nicht, bin ich nicht sicher lieber mal nicht, lässt ihr wirklich sehr viel Potenzial liegen. Das wäre also völlig verkehrt, das ist auch nicht fruchtführig wäre, aber ruf für ich wäre, ist zu sagen, gerade in dem Bereich, in dem es wirklich um das Leben auch und die Entwicklung und die persönliche, dass Persönlich die Glück von Menschen geht, sollte man sich unbedingt, wenn man an dieser Schnittstelle sitzt, auch mit den Vorgaben, die wir richtig haben, beschäftigen. Man kann das händeln, also es ist nicht Raketentechnik und ich finde auch und jetzt komme ich mal auf diesem EU-AI-Eekt. Ich habe den gelesen, ich bin keine Juristen. Ich komme aus dem Marketing. Man kann das verstehen, also man muss jetzt nicht erst, ich weiß nicht, viel Jahre jünger studiert haben. Das ist bewusst so geschrieben, dass das normale Manager-Manager-Manager-Manager-Man verstehen können. Also von daher, ja, riesige Fahrdiskriminierung, es sind nicht nur Frauen, aber sehr häufig Frauen, das hat auch einen Grund, kann vielleicht gleich auch noch drauf kommen. Man muss eben im Manager-Bereich dafür sorgen, unter darauf achten und das dokumentieren, dass das mit den eigenen KI-Luts nicht passiert. Dann lassen Sie uns doch jetzt einmal auf den Grund gucken, bevor wir dann nochmal genau zum EU-AI-Eekt kommen. Was ist denn der Grund für das Thema Diskriminierung? Das ist gerade auf meistens Frauen sind. Genau, also es gibt zwei Gründe, grundsätzlich, wenn eine KI diskriminiert, das eine ist auf welcher Datenbasis wird eine KI trainiert. Also die ist immer nur so gut, wie das Futter, was man hier gegeben hat. Und das zweite ist, wir sind die Teams zusammengestellt, die menschlichen Teams, die ja dafür sorgen, dass eine KI auch in die richtige Richtung sich entwickelt, in die richtige Richtung, die man haben. So einmal bei der Datenlage typischerweise und in dem Emerson, beispielsweise, was Sie gerade genannt haben, ist das auch so gewesen. Typischerweise hat man mehr Daten in einen technisch orientierten und fokussierten Unternehmen von Bewerbern, die Männer sind als Frauen. Wenn man dann sagt, okay, wir wollen mal alle Bewerbern, die wir das lange gehabt haben, in eine KI kippen und wir wollen die darauf trainieren, dass die uns jetzt hilf passende Kandidat innen aufzuwählen. Dann hat diese KI schon eine Schieflage, weil die im Grunde genommen sie, die ich übertraf, jetzt mag 90% der Bewerber haben am MIT studiert. Da sind es dann 95% Männer und nur 10% haben irgendwo andere studiert. Das sind dann komischerweise eben viele Frauen. Also, lernt eine KI? Okay, also offensichtlich ist MIT super und wichtig, weil da haben ja alle studiert. Wer also nicht am MIT studiert hat und ich, das ist jetzt wirklich fiktiv, was ich jetzt sehe. Wenn ich am MIT studiert habe, kriegt so erst mal in der internen Pumptologe bei der Bewertung in die paar Punkte wieder. Und wenn das dann übereinandergelegt wird, alles ein KPI nach dem anderen ist dann das Ergebnis, dass diese dann Black Box KI, die das auswählen. Zum Beispiel bei Emerson, dann Frauen eher aussantiert. So, jetzt müsste das der zweite Grund, das Trainingsteam so zusammengestellt, weil das ist dann aber erkenntn, komisch. Wir haben viel weniger Frauen jetzt in diesem bei der Auswertung. Woran liegt das denn? Wollen wir das nicht? Ananisieren die KI anders incentivieren, dass sie anders lernt, als nur zu gucken, wo ist die große Zahl? Also ist die große Zahl richtig und das abgehend wie in die Richtung. Und das betrifft übrigens nicht nach Emerson, es gibt eine ganz tolle Studie einer Berlin-Office-Sowl mit Team. Die hat sich 2019 angeguckt, unterschiedlichste H.A. Tools, die eben auswählen, vorauswählen. Da war Emerson dabei, da war Microsoft mit dabei, da waren noch zwei andere große H.A. Tools. Und die Hypotese war, es wäre Frauen eher diskriminiert, es wären Menschen mit Migrationshintergrund diskriminiert und es wird bevor, sozusagen bevorzugt, so Menschen, die irgendwie so ein adligen Titeln haben. Und damals war es reinzuverwert, in das Modell, um zu gucken, was auskommt. Und das Ergebnis war auch da, wir sind ja 2019 auch da, als prima die einzige Gruppe, die diskriminiert wurde waren Frauen. Und was da inhaltlich passiert, ist auch mal einmal für die Mechanik, weil ich fand das hochspand ist, die haben reingegeben Lebensläufe als Daten. Und eigentlich ist es ja als ähnlich Lebensläufe, beziehungsweise Zeugnisse von Firmen. Und im Zeugnis steht ja zum Beispiel, hat Stets zu unserer Folzen zu Friedenheit, das ist eine Eins. Und das ist eine Eins, egal ob den Mann eine Tonane Frau, wenn das steht, Michael Müller steht, zu unserer Eins, wenn der Michael Elam Müller steht, ist das auch mal jetzt. Und mit bis auf eine kleine Ausnahme, wie gesagt, vier große Tools für große Unternehmen, das ist auf eine kleine Ausnahme. Du siehst einen Note, kann man alles in den Teil sich angucken. Dann haben alle diese vier Tools, in dem Moment, in dem das Nuten, ein Sorgnis war, ein Frau aus dieser eins, eine schlechter Note gemacht. Also das System hat runtergelehnt, wenn es eine Frau ist, ist es keine einen, sondern eine etwas geringere Note. Und das ist eine systematische Diskriminierung. Und das muss ein H.A. Manager, eine H.A. Managerin eben verhindern, dass sie ein Tool benutzt, das so ein systematischem Beiges hat, egal gegen wen, in dem Fall war es jetzt kaum. Sondern muss in der Lage sein, jederzeit zu kontrollieren und zu gucken, wie wird bei uns entschieden, wie entscheidet diese Tools, dass Ducco mentieren und sicherstellen, dass wenn dann meine Rückfrage kommt, man wirklich auch sprachfähig ist. Und vor allem die Menschen, die davor sitzen und damit arbeiten. Also alle H.A. Managerin, alle H.A. Manager müssen wissen, dass es dieses Risik guckt. Wenn sie jetzt ich übertreibe, in Anfangs strichen da wieder nur Männer sitzen haben, dann kann das sein, dass die dafür gar keinen. Gespür entwickeln, dass man überhaupt diskriminiert werden kann. Weil das eine Gruppe ist, die er am wenigsten eben in diesem ganzen Prozess diskriminiert wird. Und da ist eben die Gefahr. Da gucken wir gleich auch noch mal drauf, was das eben für alle innen natürlich bedeutet, den Link zur Studie, den gibt es auch in den Show Notes. Werbung. Wir suchen eine Sovereine und performante KI Infrastruktur für ihr Business, Jonas Cloud liefert den passenden Stack für ihre KI Strategie. Realisieren Sie rechenintensive Worklords mit dedizierten NVIDIA H200GPUs direkt aus deutschen Rechenzentren. Nutzen Sie, Jonas Cloud AI Model Hub und Studio, um führende Open Source-Modelle und KI-Funktion per API in ihrer Anwendung zu integrieren. Hälten Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten. Jetzt informieren auf cloud.ionus.de Aber ich würde jetzt gerne noch einmal auf den A.U.A.E.E. zu sprechen kommen. Was ist denn da gerade aus Ihrer Sicht ja keine Juristen, aber wie Sie gesagt haben, Sie haben ja quasi auch als Managerin draufgeschaut aus als Wirtschaftsprofessoren. Was sind die wichtigen Kernpunkte, die einfach im Bereich Personalmanagement bekannt sein müssen? Also ich sehr gerne. Also ich fange einmal eben an, was ist das überhaupt der A.U.A.E.E.E.E.E.E.E.E.E.E.? Weil ich zu keine die Forsche innerhalb meiner Professure und ja gerade eben wie unter Marketingmanagerinnen, Marketingmanagerin, Trumpes gestellt haben, dass die Hälfte gar nicht wissen, dass es das gibt, das Gesetz, es gilt aber schon, und zwar schon seit über ein Jahr. Also ich erkläre im einmal kurz was das ist, also die EU hat, als erste Region weltweit einen KI-Gesetz entwickelt, was steuern soll, wie Menschen die Achtung beruflich mit KI arbeiten, mit dieser KI arbeiten. Also mit einem Regelwerk, was darf man, nicht mit Strafen dahinter, mit ganz bestimmten Terminen, ab wann, welche Teile dieses Gesetz mitgelden. Wir haben seit zweiten Februar letztes Jahr, hat gerade ein jähriges Geburtstag gehabt, haben die eine Schulungspflicht für Menschen, die beruflich mit KI arbeiten, für alle. Also nicht denken, auch ich mache Herrn Mochetschi-Pity, ich betrifft das nicht, das betrifft dann alle, die die nur in Ankungstrichen Mochetschi-Pity auch hatten. Also, deshalb auch alle, die mit KI im Bereich HAA arbeiten. So, was macht das Gesetz? Und jetzt kommen wir auf HAA, das Gesetz sagt, die Anwendung von KI hat je nachdem, worum es geht, unterschiedliche Risiken, es gibt viel Risiko gucken. Es gibt eins, was wenig Risiko hat, da müssen Sie eigentlich nicht viel machen. Es gibt aber auch verbotene KI-Anwendung. Da sind wir im HAA-Reich jetzt aber an der Wahrscheinlichkeit auch nicht. Das heißt, es bleiben von den vier Risiken eins, es verboten bleiben drei über. Und jetzt ist unser Job, wenn wir mit KI arbeiten, sagt die EU, wir müssen regelmäßig gucken, diese Anwendung, die ich jetzt gerade in Lotte, in welche Risiko-Platte Pity. Und im HAA-Reich fällt ganz wahnsinnig viel in die höchste Risiko-Platte, die noch nicht verboten ist. Das heißt, hohes Risiko. Da fällt ganz viel rein, worum, weil der Gedanke, der Gesetzgebenden ist, zu sagen, man kann KI, wenn man nicht weiß, was die macht, also Waffebeln und ohne dass man es will, man kann damit Menschen schaden zu fühlen. Und deshalb habe ich gerade einen zu viel gesagt, man steuert ja mit einer HAA-Incheidung auch wirklich das Wohl und See und die Zukunft eines Menschen. Das ist der Moment, weshalb alle, die im HAA-Reich arbeiten, eben wissen müssen, wahrscheinlich ist sehr, sehr viel von denen, was ich mache mit KI in dieser Hochrisiko-Klasse. Damit hat man auch sehr, sehr viele Aufgaben, selbst wenn man keine KI trainiert hat, sondern wenn man nur eine Kauf oder die zensiert, sehr, sehr viel bepflichten, um eben sicherzustellen, dass es keine Black Box ist, dass, was Emerson passiert, ist, ihn nicht passiert im Unternehmen. Und die Strafe sind gehörig. Ich sage Ihnen mal alle Zahlen. Das sind, also die Höchststrafe sind 35 Millionen Euro oder 7 Prozent kommen weltweiten Jahresumsatz, je nachdem, was größer ist. Es gibt für kleine Unternehmen natürlich Abstufung, also wenn Sie jetzt in die kleine Werba-Agentur sind mit 20 Mitarbeitern, wird jetzt die EU wahrscheinlich nicht sagen, 35 Millionen Strafe. Aber wir haben ja sehr viel Großunternehmen und auch da ist 35 Millionen schon echt eine Ansage. Diese Flichtscholungen klingen irgendwie leidig und lächstig, aber sie müssen das machen, wenn sie irgendwas verkehrt gemacht haben, im Match-Aborreich mit KI ist das erste, was die EU sehen will, haben sie eine Flichtscholung für andere Leute. Und wenn sie dann nicht zeigen können, ja hier sogar mit Zertifikat, dann ist das der erste Schritt, das dann jemand, der sie aufhorgt und sagt, so geht das aber nicht, rechtlich. Der erste Schritt, wo derjenige dann sagt, na ja, gut, wenn er das noch nicht mal gemacht hat, dann wundert mich gar nichts. Also es lohnt da wirklich rein zu kochen. Eine Frage dazu, wer mir eingangs über die Vorteile gesprochen, dass es leichter sein soll, vielleicht auch ein schnellergehen soll, faszene Bewerber innen zu finden. Jetzt haben wir über die Nachteile gesprochen, Gefahr der Diskriminierung, Gefahr auch von hohen Strafsum, wenn man sich nicht an Regelwerk hält, erstmal Regelwerk, was ist zu verstehen gilt plus, ich muss alle mitarbeiten in einem Unternehmen, die mit KI arbeiten schulen. Das Ding für mich nach Kosten, es klingt nach Aufwand und es klingt danach, dass ich meine Mitarbeiter wahrscheinlich auch motivieren muss, überhaupt das mitzumachen. Nach dem Motto, jetzt erst mal ganz viel reinstecken, dann muss ich es dann hinten raus lohnt. Lohn sich das dann dann überhaupt für wirklich diese KI inutzutun, nachdem was wir besprochen. Sie erinnern sich, dass ich eingangs sagte und da noch sehr sozusagen aus der Hochschrauberperspektive, das kommt immer auf die einzelnen Firmen an und wie sie arbeiten und was sie wirklich brauchen. Also wenn sie eine Stellenanzahl gehen, ja haben, dann würde ich nicht sagen, dass sie dafür ganz dringend ein ganzes KI-System brauchen, trotzdem auf jeden Fall eine Pflichtschulung, aber sie haben dann auch ein bisschen andere Pflichten. Aber wenn sie wirklich systematisch KI einsetzen in großen Prozessen für wir brauchen sehr sehr viele Mitarbeiter, wir müssen die auch durchziehen, dann ist aber auch der Effizienz gewinnen. Also wie viel Zeit ich ein spare extrem, ist wirklich extrem, plus wir dürfen nicht vergessen, die Hauptaarausforderung, die Unternehmen gerade haben, ist eigentlich die richtigen Kandidaten zu finden, dass die dann Lust haben, zu einem selber zu kommen und nicht zum Wettbewerb und dass sie dann vor einigen auch lange bleiben. Das ist ein riesen Wert. Das ist irgendwann gar nicht mehr mit Gold auch zu werden, dass man gute Mitarbeiterinnen und gute Mitarbeiter hat. Also wenn wir jetzt nur gucken, wie viel Aufwand habe ich denn mit nach KI, weil jetzt muss ich transparenten und Dokumentationspflichten alles möglich machen und was bringt mir das denn an, ein bisschen Effizienz gewinnen, weil ich werde schneller bei Stellen anzeigen. Das ist gar nicht die richtige Vergleich, sondern wir müssen auf die Warkschale bringen mir das was, auch noch draufpacken, die Dinge helfen ja auch noch besser Kandidatin und besser Kandidaten zu finden, die dann auch wirklich auszusuchen und zu schaffen, dass wir die nicht verbrennen, weil wir uns drei Wochen lang nicht gemeldet haben und ein anderer Wettbewerb auch schneller war, weil wir einfach so viel zu tun hatten, dass wir nicht gemerkt haben, dass wir Kandidatin nichts Öpsiloren, aber eigentlich versprochen hatten, das können zu nehmen. Aber diese Rettnungen muss jedes Unternehmen selber machen. Das heißt aber auch, gerade, was sie nochmal angesporne haben, mit wir haben sich geschafft uns zu melden. Ich habe so ein bisschen den Eindruck, dass gerade das Thema Kommunikation mit KI, wie sie eingangs beschrieben hatten, bewerber in, einfach mit Teilen "Hey, wir nutzen Künstliche Intelligenz, aber auch könnt euch immer informieren, dass das eher noch unterschätzt wird, der Fokus auf dieser Auswahl liegt, die aber rechtlich einfach schwieriger ist. Das heißt vielleicht wäre das ja auch noch mal ein Thema, sich eher auch auf diesen kommunikativen Prozess und die Analyse mit KI zu fokussieren und eben bei der Auswahl sehr darauf zu achten, dass es nicht ein reingereien KI-Bersierter Auswahl ist." Ja, das ist eine gute Idee, wenn man Risiken lehren würden und sagen wir müssen uns nicht überall machen, sondern es gibt bestellte Bereiche, wo das sinnvolle ist, ob diesen vier Stufen, oder das was sie jetzt gerade an sprechen, ist ja ein Chatbot zum Beispiel der Kandidaten in 24/27, Fragen beantwortet. Das zum Beispiel fällt nicht in das Ho-Bisiko Risiko bei dem EUAEQ-EI-Ekt-Sonant, muss man eben da links gucken. Ich habe mir das hier alles hingelegt. Das ist geringes Risiko, das ist bei ein Chatbot, so die mit Kunden zu tun haben, also auch für Leute, die jetzt im Marketing sind und auf ihrer Startseite vorne, auf der Internetseite, so ein Chatbot haben. Sie müssen hinkriegen, dass der Kunde, die Kundin, versteht, dass das jetzt gerade ein Chatbot ist, der technisch ist und kein echter Mensch dahinter irgendwas tippt. Das ist die Transparenzpflicht. Das kann man ganz einfach regeln. Erstens haben die Dinge immer so in Gesicht, das schon klar ist, das ist kein echter Mensch, denn steht da "Hallo, ich bin Tobi, ich bin der KI Chatbot der Firma Talla, damit haben Sie dieser Transparenzpflicht schon nüble getan." Also das Gesetz versucht zu verhindern, dass Menschen getäuscht werden, über eine KI und annehmen auf der anderen Seite ist ein echter Mensch oder das ist ein echtes Foto gewesen oder tatsächlich Angela Merkel hatten wir getrunken mit Vladimir Putin. Das wäre Täuschung, dann muss unbedingt dran stehen, ach komm, das ist mit KI gemacht und dann entscheidet ja jede Person, die da selber will sie dann eben mit diesem Chatbot, Chatbot nicht. Also das heißt, das ist nicht so, dass über alle der einzelnen Stufen, die man haben kann im HR-Durreich und mit KI-Tools macht im HR-Bereich, dass da immer sofort das gewesen große Dormitlet schert, ob und rüber ist und hier in die man 35 Millionen, 35 Millionen, so ist das nicht. Sondern das gibt eben sehr unterschiedliche Anwendungen. Erst mal grundsätzlich, es gibt viele Berufe, die man haben kann mit KI arbeiten und sich sagen kann ja also dieses EU-Gesetz, ich schreibt immer dran mit KI gemacht, dann bin ich aus aus der Nummer. Aber der HR-Bereich ist der, wo ich sagen würde, Leute lieber einmal mehr nachgucken und lieber einmal mehr vorher aufmerksam sein als hinterzusagen, ach ey, das habe ich ja gar nicht bewusst oder darüber nachgedacht. Wir kommen jetzt zum Abschluss nochmal Richtung Tools. Es hatten sehr mehrmals so am Rande, es gibt verschiedene Tools, etc. gibt es denn da eins aus ihrer Perspektive, was vielleicht quasi ein Alumpfassender Service von Spase 1 bis Schritt 4 dann ist oder wie sie da die Toollandschaft gerade aus. Ja ich munst euch schon deshalb, weil was da mal ich sagen, also egal wenn wir das jetzt hier auch zeigen, egal was ich jetzt sagen, das ist in 4, 6, 8, 10 Wochen schon wie wir fahren. das ist das einmal. Das zweite ist es gibt nicht wie immer, nicht das eine Tool, was für alle irgendwie passt und da ist alles perfekt drin, sondern es gibt hier nachdem was man haben möchte, in welchen dieser einzelnen Candidate Journey unten gibt es Spezialtools und wir haben uns noch Fragen, bin ich eher ein KMU, also habe ich weniger Geld, ein kleines Unternehmen oder bin ich ein Großkonzerne, also Großkonzerne können sich eigentlich große Application Checking Tools leisten, da gibt es einige, ich habe hier eine ganz große Auflistung mir auch gemacht, habe das auch noch mal durch recherchiert, also was ich sehr spannend bin und ich bin nicht im Edge-Aberrecht, das heißt, ich arbeite mit diesen Tools nicht, ich gucke mir das jetzt aus meiner KIE Tool, ich habe mein eigenes Trainingsinziput auch, einen KIETEN-Puls-Beibring zu können für Marketing-Leute aus der Drille gucke ich mir das an, was ich super spannend finde im Moment ist Hire View, also Hire wie einstellen und View wie sehen, das ist eigentlich ein ganzes Obkester von KIETools für Edge-A, aber ich finde es deshalb spannend, weil das offenbar sehr stabile Tools schon hat dazu, dass man Kandidatent der Video, KIE Video erst interviewt, also darüber eine Vorauswahl macht und diese KIES-Creams eben, wie ist die Stimme, wie ist die Nervosität, werden die ersten Fragen einigermaßen sinnvoll beantwortet, wie geht die Bewerberin der Bewerber mit schwierigen Fragen um, weich die dann aus oder geht die dann so auf die 12 und daraus eben ein bisschen über Charakter auch festzustellen, passt das in unsere Unternehmenskultur, das fand ich super spannend, dann gibt es ein Tool, was, wenn man das nicht mit Video machen will, sondern einfach nur mit Chatbot basiert, man hat Docs, weiß das, das macht dann eben für die erste Gespräche mit Bewerberin, das ist relativ günstig, also vielleicht zur Abkunft von 100 Euro an den Monat, Hire View, da sind sie so fort bei ein paar 10.000 Euro, also das heißt da sehen Sie schon, wir müssen die Spannbreite und dann gibt es, wenn man vorne am Sourcing sind, also wir wollen überhaupt erst mal stellen, an zeigen, wir haben eine Stellenbeschreibung, wir wollen jetzt eine Stelle besetzen, wie suchen wir uns die Kandidaten, da fand ich gerade spannend, die heißen High-Rease, also Hire wieder wie in Englischen eben einstellen und EZ, High-Rease, ja die frühen automatisch 30 Kampfonds durch, wo Menschen wie wir sind, linkt in Gsingen und alle möglichen anderen Kampfonds und sucht eben passend zu der Stellenbeschreibung, mögliche Kandidaten, relativ günstig, kann sich also keinem woßlisten, kleine Unternehmen oder Großunternehmen, so zwischen 100 und 500 Euro im Monat, aber auch das, man sieht schon, auch das lohnt sich nicht, wenn man eine Schellen anzeige hat, das lohnt sich auch nur, wenn man das wirklich systematisch machen muss. Also ich könnte jetzt hier noch viel weiter machen, aber das sind so die, die ich jetzt sehr, sehr spannend fand, letzter Punkt vielleicht für screening und hiring, also Raussuchen der Bewerber, die passen, bis hin zu hiring, die heißen jetzt streiches Mitzichertpaket aus Manathal, Deutsche ausgesprochen, die haben eine kostenlose Testphase und die helfen eben bei, aus ganz vielen Bewerbungen die richtigen Raussus suchen, die dann auch wirklich bis zum hiring auch mitzupetreuen, das ist also was, wenn man jetzt sagt, ich habe gar keine anwalt, weil das helfen kann, und das man mal ausprobieren kann in einer Testphase und zu gucken, wie viel das überhaupt. Aber Sie sehen schon daran, runter Blumenstraus, so ähnlich wie in Marketing, wir haben 600 Tools, die uns im Marketing-Helfen können, da jetzt da herauszuziehen und zu sagen, die sind es, wenn natürlich sehr fatal, und sollte man noch nicht tun als Beraterin oder als Berater. Aber wenn ich jetzt anfange würde mit, ich bin in einem großen Unternehmen, H.A. so irgendwie helfen, dann kann ich die Tools so helfen, dann würde ich mit die angucken. Letzter Satz, immer Tagesaktuell, also wer auch immer das jetzt hört, in einem halben Jahr, selber suchen, um den Rischer schieren, nicht einfach einen Tipp nehmen und so angemachen, dass wir erstmal selber rein gucken. Muss ich den Transparenz hinweisen, weil es geben wir Zeichnen am 6. Februar 20/26 auf, dann haben wir hier schon einmal den Zeidstem bitter in so. Und jetzt kommen wir aber zur absteessenen Frage für diese Episode. Erst mal vielen Dank für diese Toolübersicht. Gibt es denn etwas, wo ich generell, wenn ich Tools auswähle, darauf achten sollte, weil ich gebe mich ja immer in die Jahren von dritten quasi, also auch all diese Risiken, die wir gerade gesprochen haben, der können die Unternehmen ja nicht selber quasi ihre Entwickler in den Dran setzen, sondern ich muss ja auf bestimmte Punkte achten, gibt es da vielleicht ein paar Stichpunkte Bullet Points, die hier jeder mit rausnehmen sollte. Ja, sehr gerne. Ich mache auch Kai-E-Training-Master-Knastens- und solche Sachen und der Tipp, den ich immer gebe, und das sind dann unter den Gewackelting-Leute. Der Tipp, den ich immer gebe, ist das Hauptproblem, ist, man hat keine Zeit. Man muss ja irgendwas Parallelen noch zum Job machen. Also hilft schon, wenn man sich das Ganze diesen Elefanten in kleinen Scheiben treibt und sagt, heute nämlich, wenn man eine halbe Stunde Zeit und recherchiere erst mal durch, welche Tools können wir denn für die eine Aufgabe, die ich jetzt gerade habe und wo ich denke, ich mache das jetzt heute das 21. Mal. Warum gibt es ja nicht ein Kai-E-Tool-Dark-Klur, eine halbe Stunde dann zu recherchieren und zu sagen, ah, hier sind drei Tools, die könnten helfen, die dann vorzunehmen am nächsten Tag, wieder eine halbe Stunde und zu sagen, welches davon will ich mir den leisten oder vielleicht, dass man gar kein Geld ausgeben, also einfach nur zu entscheiden, welches Tool probiert aus. Und das tun dann am nächsten Tag und jetzt muss ein bisschen länger sein als eine halbe Stunde, vielleicht 45 Minuten mal auszuprobieren. Egal, worum es jetzt geht. Wenn ich nach 45 Minuten nicht in Eindrucks habe, das ist das beste sei gesteckend froh, das erleichtert mir das Leben. Ich kann auch sofort damit umgehen, wenn das nicht schafft, dann ist es kein Tool für Sie. Und wenn Sie das jetzt wieder Marketing zum Beispiel, wenn Sie das drei, vier, fünf Wochen lang machen, immer vornehmen, im Kalender, halbe Stunde heute Kai-E, dann haben Sie sehr, sehr schnell, sehr guten Überblick für Ihre Use-Gaistes passenden Kai-E-Tools. Und die Dinge sind alle so gebaut, dass Sie ganz schnell den Usern 80 Prozent Erfolg bringen, in ganz kurzer Zeit. Das habe ich immer so massiv, wenn Ihnen nach 45 Minuten nicht klargekommen seid, dann ist das nicht für euch. Aber dann ist das Tool nicht für euch, nicht Ihr seid, nichts für die Kai-E, also nicht aufgeben, womit den dranleihen. Und dann findet man sie passenden Dinge und dann letzter Tipp leider nicht verheiratet mit einem Tool. Also, kein Aufnenen Jahr kaufen, denn die Dinge entwickeln sich gerade so massiv noch weiter, dass sogar ein Monat schon lang ist. Also, Lieber flexibel bleiben immer nur eine Monatziehzenz kaufen, wenn man den Wort Geld ausgeben will. Es kann sein, dass in Halben Halben ja irgendwie ein tolles Ding kommt, dass man das aufschwendet und dann der Blöden, wenn man an einem Tool dran denkt, um noch ein halbes Jahr zu bezahlen muss. Dankeschön für diese Tippübersicht zum Abschluss. Wir merken uns, die 45-minütige Test, spannende Phase quasi und auch nicht dann einfach mit der Kai-E aufgeben, sondern weiter testen, auch wenn es Zeit kostet. Und an der Stelle, danke ich sehr herzlich für Ihre Zeit, verbünde, dass Sie heute bei uns bei T3n Arbeit in Progress zu Gast gewesen sind. Sehr gerne. Das war's für heute. Wenn ihr mehr von Stella zum Thema Arbeit in Progress hören wollt, dann findet ihr den Podcast auf der Plattform "Arabal". Jeden Freitag um 10 gibt es eine neue Folge. Den nächsten Deep-Dive mit mir hört ihr an dieser Stelle in zwei Wochen. Es würde mich freuen, wenn ihr dann wieder dabei seid. Bis dahin könnt ihr natürlich mit unserem kompakten Kai-E-Abtät jeden Montag, Mittwoch und Freitag auf dem Laufenden bleiben. Werbung Außerdem-Beheiße Vorsicht, Kunde. Der Verbraucherschutz-Podcast des CT-Magazins. Ein Produkt geht nach kurzer Zeit kaputt, aber der Händler will es nicht zurücknehmen. In einer Schublade habt ihr noch einen Gutschein, aber der Verkäufer meint dieser sei nicht mehr gültig. Euer Paket enthält etwas anderes, als ihr eigentlich online bestellt habt. Doch der Versendler stellt sich tot. Im Podcast Vorsicht, Kunde. Besprechen wir solche und viele andere Probleme. Wir? Das bin ich Ulrike Kulmann. Und mein Kollege Usmanzmann aus der CT-Redaktion. Zu Seite steht uns Rechtsanwalt Niklas Mühleis. Hört einfach mal rein. Wir freuen uns auf euch.