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Mit künstlicher Intelligenz Personalbedarf ausgleichen

Recruiting
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz steigenden Personalbedarf ausgleichen

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Experten zu bestimmten Fachgebieten auf dem externen Arbeitsmarkt zu finden ist zunenehmd schwer. Nicht selten ist der benötigte Experte bereits Teil des Unternehmens. Bild: vegefox.com/stock.adobe.com
Der Arbeitsmarkt befindet sich im Umbruch und im Aufschwung. Dennoch sind dringend benötigte Fachkräfte oft nicht verfügbar. Hier kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Aber nicht als Ersatz für menschliche Arbeitskraft, sondern vielmehr als Tool, um die im Unternehmen bereits vorhandene Expertise zu finden und zu bündeln.

» Gerald Martinetz, Vicepresident Applied Intelligence, Mindbreeze

Wie eine Auswertung der Jobbörse Indeed zeigt, schalten deutsche Arbeitgeber zurzeit mehr Stellenanzeigen – sogar mehr als noch vor der Corona-Krise – dennoch bleiben viele Positionen unbesetzt. Die zunehmende Zahl an offenen Stellen steht einer sinkenden Anzahl an am Arbeitsmarkt verfügbaren Fachkräften entgegen. Nicht nur einzelne Unternehmen sind davon betroffen. Ganz im Gegenteil: Der Fachkräftemangel ist in allen Wirtschaftszweigen spürbar mit einem ökonomischen Schaden für die gesamte Volkswirtschaft.

Umso wichtiger ist es für Unternehmen daher, bereits vorhandene Ressourcen optimal einzusetzen. Die Kompetenzen der eigenen Mitarbeiter werden damit zunehmend zum kritischen Erfolgsfaktor.

Vorhandene Expertisen nutzen

In den Abteilungen eines Fertigungsunternehmens arbeiten Mitarbeiter mit verschiedensten Hintergründen und Werdegängen. Informationen über frühere Arbeitgeber, Branchen, Aufgabengebiete etc. befinden sich zwar in den Personalakten, jedoch haben nur wenige Personen Kenntnis darüber, wer welche Skills oder Qualifikationen mitbringt.

Genau hier birgt der Einsatz von intelligenten Wissensmanagementlösungen, sogenannten Insight Engines, einen großen Vorteil. Sie analysieren und verknüpfen die im Unternehmen vorhandenen Daten und stellen mittels Methoden künstlicher Intelligenz Zusammenhänge zwischen beispielsweise Personen und Sachverhalten her. Bei einer Anfrage findet die Insight Engine die benötigten Inhalte, extrahiert Informationen und stellt sie entsprechend aufbereitet, im Rahmen der individuellen Zugriffsrechte dem Anwender zur Verfügung. Dadurch erhalten User einen umfassenden und personalisierten Überblick (360-Grad-Sicht) über das abgefragte Thema – beispielsweise über eine bestimmte Kompetenz, Qualifikation oder gar einen bestimmten Mitarbeiter. Wird etwa nach einer bestimmten Qualifikation recherchiert, extrahiert das System jene Personen, die der gesuchten Anforderung entsprechen. Das Wissen darüber, welche Personen dieser Spezifikation entsprechen, erhält die Insight Engine durch die Analyse der vorhandenen Dokumente wie etwa Lebensläufe, Zertifikate, Studien, E-Mails, vergangene Projekte oder erstellten Unterlagen. Bearbeitet oder erstellt beispielsweise jemand zu einem bestimmten Thema häufig Dokumente, ist es naheliegend, dass diese Person über Wissen zu dem entsprechenden Thema verfügt.

Ein weiterer besonderer Vorteil von Insight Engines: Anwender geben ihre Abfragen in natürlicher Sprache ab, ähnlich wie in einem Gespräch mit einem Kollegen (Conversational Search). Um sprachliche Nuancen, Ähnlichkeiten und Bedeutungen unterschiedlicher Sätze zu erkennen, nutzen Insight Engines unterschiedliche Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU). Während NLP dafür sorgt, dass die Insight Engine die menschliche Sprache korrekt verarbeitet, sorgt NLU für die richtige Interpretation der Intention der Anwender. Trotz der Ungenauigkeit und Mehrdeutigkeit der menschlichen Sprache leitet das System auf diese Weise die Absicht des Anwenders aus der Fragestellung korrekt ab und richtet sämtliche Ergebnisse darauf aus.

Eine ganz konkrete Frage wie etwa „Wer ist Experte im Bereich Lieferkettengesetz?“ liefert somit auch direkt die explizite Antwort „Max Mustermann“. Die Insight Engine identifiziert automatisch das Fragewort („Wer“), wonach konkret gesucht wird (eine Person) und extrahiert nur jene Information, die tatsächlich angefragt wurde, also einen bestimmten Namen. Angereichert mit relevanten Zusatzinformationen (zum Beispiel Auslandsaufenthalte, Projekterfahrung) ergibt sich einerseits eine 360-Grad-Sicht auf die abgefragte Qualifikation beziehungsweise die geeigneten Personen und andererseits auch die Möglichkeit, einzelne Kompetenzen zu vergleichen und so den bevorzugten Experten für die Aufgabe zu ermitteln.

Fazit

Statt den Fokus auf die externe Personalbeschaffung zu legen, sollten Unternehmen den Blick in Richtung ihrer Mitarbeiter richten. Nicht selten ist der benötigte Experte bereits Teil des Unternehmens.

Kontakt:
Mindbreeze GmbH

Honauerstraße 2

4020 Linz, Österreich
Tel.: +43 732 6061 6262 0
www.mindbreeze.com


Fünf Schritte zur Einführung einer KI-basierten Wissensmanagementlösung

1. Identifizierung eines Anwendungsfalles
Bevor man in das Projekt startet, ist es notwendig die eignen Prozesse kritisch zu betrachten, um konkrete Pain Points zu identifizieren.

2. Definition der ROI-Kriterien
Ist der geeignete Use Case als Einstiegspunkt gefunden, geht es im nächsten Schritt darum, einige konkrete Erfolgskriterien festzulegen.

3. Testen mit eigenen Unternehmensdaten
Es empfiehlt sich einen Test mit den eigenen Daten durchzuführen, um etwaige Probleme frühzeitig zu erkennen.

4. Die AnwenderInnen miteinbeziehen
Die MitarbeiterInnen kennen ihre Abläufe und können am besten beurteilen, ob noch Optimierungsbedarf besteht.

5. Validierung des ROI
Nach erfolgreichem Praxistest erfolgt die Überprüfung der vorab definierten Erfolgskriterien.

Industrieanzeiger
Titelbild Industrieanzeiger 7
Ausgabe
7.2022
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