Top-Tipps
KI im Personalwesen:
Diese 10 Grundlagen sollten Sie kennen
Die Erwartungen an KI im HR sind groß: Sie soll administrative Aufgaben erleichtern, Bewerbungen vorsortieren, Personalgespräche unterstützen und Top-Talente automatisch erkennen. Doch ohne klare Zielsetzung und verlässliche Datenbasis wird aus dem Effizienzversprechen schnell ein zusätzlicher Aufwand. Damit KI-Tools ihr Potenzial entfalten können, braucht es eine durchdachte Einführung – sonst wird aus dem digitalen Helfer ein Umweg. Hier sind zehn zentrale Punkte, die Sie vor der Einführung beachten sollten:
- KI-Nutzungsstrategie erstellen
Eine klare KI-Nutzungsstrategie schafft Orientierung: Sie definiert, wo und wie KI sinnvoll eingesetzt werden kann, wer Verantwortung trägt und welche Rahmenbedingungen – etwa Datenschutz, Transparenz oder Qualifizierung – eingehalten werden müssen.🛠️ Was Sie konkret tun können: Stellen Sie ein KI-Kernteam zusammen – bestehend aus Mitarbeitenden, die sowohl technisches Interesse mitbringen als auch die Abläufe, Herausforderungen und Kultur Ihres Unternehmens gut kennen. Idealerweise vereint das Team Perspektiven aus IT, HR, Fachabteilungen und strategischem Management. So stellen Sie sicher, dass KI-Initiativen praxisnah, bereichsübergreifend und mit Blick auf den echten Mehrwert entwickelt werden.
- Klare Zielsetzung definieren
Bevor Sie sich für ein Tool entscheiden, klären Sie intern:
Was genau soll KI für Sie leisten? Geht es darum, Bewerbungen schneller zu sichten? Um automatisierte Mitarbeiterumfragen? Oder um eine präzisere Personalplanung?🛠️ Was Sie konkret tun können: Formulieren Sie ein konkretes Ziel – z. B. „Reduktion der Time-to-Hire um 30 %“ – und bewerten Sie, ob dieses realistisch mit KI-Technologie erreichbar ist.
- Datenqualität sicherstellen
KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Ungenaue Stammdaten, uneinheitliche Jobtitel oder fehlende Feedbackdaten können dazu führen, dass die Ergebnisse unbrauchbar oder gar diskriminierend sind.Was „gute Datenqualität“ konkret bedeutet:
• Vollständigkeit: Alle relevanten Felder sind ausgefüllt (z. B. Kompetenzen, Weiterbildung, Beschäftigungsdauer).
• Konsistenz: Einheitliche Bezeichnungen (z. B. „Vertriebsleiter“ statt 5 Varianten).
• Aktualität: Daten werden regelmäßig gepflegt (z. B. Feedback, Skills, Rollenbeschreibungen).
• Korrektheit: Inhalte stimmen mit der Realität überein.
• Relevanz: Nur die Daten erheben, die Sie für KI-basierte Entscheidungen wirklich brauchen – und das in strukturierter Form.
🛠️ Was Sie konkret tun können:
- Bereinigen Sie Ihre HR-Datenbasis systematisch.
- Standardisieren Sie Rollen, Skills und Formulare.
- Pflegen Sie nur die Daten, die für Ihre KI-Anwendung relevant sind – strukturiert und aktuell.
4. Rechtliche Rahmenbedingungen beachten
Datenschutzrechtlich ist der HR-Bereich besonders sensibel. Die EU-KI-Verordnung wird HR-Tools künftig als „Hochrisiko-Anwendungen“ (Factsheet zum Download – pdf) einstufen – das bedeutet strengere Regeln bei Transparenz, Dokumentation und Kontrolle.
🛠️ Was Sie konkret tun können:
- Ziehen Sie Ihre Datenschutzbeauftragten frühzeitig hinzu.
- Klären Sie DSGVO- und AI-Act-Pflichten für Ihr Szenario.
- Achten Sie auf Anbieter mit transparenten Datenverarbeitungsprozessen.
5. Mitarbeitende einbinden und schulen
Der größte Stolperstein ist oft nicht die Technik – sondern die Angst davor. Wer KI als „Jobkiller“ wahrnimmt, wird sich nicht offen darauf einlassen.
🛠️ Was Sie konkret tun können:
- Informieren Sie Ihr Team frühzeitig über Sinn, Zweck und Grenzen der KI-Nutzung – idealerweise durch interne Workshops, Pilotgruppen und Erfahrungsberichte.
6. Transparenz und Nachvollziehbarkeit gewährleisten
HR-Entscheidungen betreffen Menschen direkt – z. B. ob sie zu einem Bewerbungsgespräch eingeladen, intern befördert oder für ein Weiterbildungsprogramm ausgewählt werden. Wenn diese Entscheidungen auf Basis eines KI-Systems getroffen (oder vorbereitet) werden, müssen sie nachvollziehbar sein.
Ohne nachvollziehbare Entscheidungen besteht das Risiko von:
- rechtliche Konsequenzen (z. B. bei Diskriminierungsklagen)
- Vertrauensverlust bei Mitarbeitenden und BewerberInnen
- negative Publicity („PersonalerInnen verstecken sich hinter Maschinen“)
💡 Was bedeutet „Explainable AI“ im HR?
„Explainable AI“ (erklärbare KI) heißt, dass ein KI-System in einfacher Sprache erklären kann, auf welchen Kriterien eine Entscheidung basiert – und warum eine Person empfohlen, abgelehnt oder eingestuft wurde.
Beispiel BewerberInnen-Ranking: Ein Tool stuft KandidatInnen für eine Stelle ein. Eine erklärbare KI würde sagen: „Kandidat A wurde auf Platz 1 gereiht, weil er drei Jahre einschlägige Berufserfahrung mitbringt, über die gesuchten Sprachkenntnisse verfügt und eine Weiterbildung im gefragten Bereich absolviert hat.“
7. Pilotprojekte starten
Setzen Sie nicht gleich alles auf eine Karte. Ein schrittweiser Einstieg über Pilotprojekte reduziert Risiken, schafft Erfahrungswerte und erleichtert die spätere Skalierung.
🛠️ Was Sie konkret tun können: Wählen Sie einen kleinen, klar umrissenen Anwendungsfall (z. B. Bewerberkommunikation).
- Führen Sie das Projekt zeitlich begrenzt und mit messbaren Zielen durch.
- Holen Sie systematisch Rückmeldungen ein, bevor Sie skalieren.
8. Ethik und Fairness berücksichtigen
KI-Systeme „lernen“ aus bestehenden Daten. Wenn diese Daten historisch verzerrt sind – z. B. mehr Männer in Führungspositionen oder bestimmte Namen seltener auf Shortlists – reproduziert die KI diese Muster. Ohne gezielte Gegenmaßnahmen kann das zu systematischer Benachteiligung führen, etwa:
- Frauen, die für technische Positionen seltener vorgeschlagen werden
- Menschen mit Migrationshintergrund, deren Namen „anders“ klingen
- ältere BewerberInnen, die bei Matching-Systemen schlechter abschneiden
🛠️ Was Sie konkret tun können:
- Fairness im Blick behalten:
Prüfen Sie regelmäßig, ob bestimmte Gruppen systematisch benachteiligt werden – z. B. durch Vergleich von Einladungs- oder Bewertungsergebnissen. - Bias-sensible Tools wählen:
Achten Sie bei der Toolauswahl auf Anbieter, die Fairness-Checks, diverse Trainingsdaten und Transparenzberichte bereitstellen. - Mensch bleibt Entscheidungsträger:
KI darf Vorschläge machen – aber die finale Entscheidung sollte immer ein:e HR-Verantwortliche:r treffen.
9. Integration in bestehende Systeme prüfen
Ein gutes Tool nützt wenig, wenn es nicht mit Ihrem Bewerbermanagement-System, der HR-Software oder der Zeiterfassung zusammenarbeitet.
🛠️ Was Sie konkret tun können:
- Prüfen Sie, ob Ihre KI-Lösung nahtlos mit bestehenden HR-Systemen kompatibel ist.
- Fragen Sie nach API-Schnittstellen oder vorhandenen KI-Features in Ihren Tools.
- Beziehen Sie Ihre IT frühzeitig ein.
10. Kontinuierliche Evaluation und Anpassung
HR ist kein statischer Bereich – genau wie Ihre KI-Lösung. Tools müssen regelmäßig geprüft, nachgeschärft oder durch neue ersetzt werden.
🛠️ Was Sie konkret tun können:
- Planen Sie alle 6–12 Monate eine Review Ihres KI-Einsatzes.
- Halten Sie fest, ob gesetzte Ziele erreicht wurden.
- Passen Sie die Konfiguration oder Prozesse bei Bedarf an.
Fazit: KI im HR bietet grosse Chancen – wenn Ziel, Daten, Transparenz und Ethik stimmen. Wer strukturiert vorgeht, legt das Fundament für effiziente, faire und zukunftssichere HR-Prozesse.
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