Welchen Einfluss hat KI auf Assessment-Verfahren

vor 4 Tagen
2 Min. Lesezeit

👉 In der GainTalents-Podcastfolge 434 habe ich mit Michael Paschen (Managing Director bei Profil M Beratung für Human Resources Management GmbH & Co. KG) über den aktuellen und zukünftigen Einfluss von KI auf Assessment-Verfahren gesprochen.

🙏 Herzlichen Dank an Michael für die sehr guten Insights zum Thema. Viel Spaß beim Reinhören!

👉 Einfluss von KI auf Assessment-Verfahren

Grundsätzlich können zwei Ansätze unterschieden werden:

LLM-basierte KI: können z.B. aus einem Interview-Transkript die wichtigsten Aussagen strukturieren und scoren
Prädiktive Modelle können Prognosen oder Handlungsoptionen für die Zukunft auf Basis von Daten aus der Vergangenheit erstellen (z.B. Zortify)

Wie kann die Validität von KI-Modellen sichergestellt werden?

Scoring der KI vs. menschliches Scoring, Konstruktvalidität ebenfalls wichtig
bei den LLM ist oft unklar, nach welchen Kriterien eigentlich genau analysiert wird (z.B. wird Eloquenz berücksichtigt?)
Die finale Verdichtung und Validierung der KI-basierten Ergebnisse muss immer durch den Menschen kritisch hinterfragt und überprüft werden
Avatar-basierte Interviews müssen ebenfalls kritisch bewertet und überprüft werden

Achtung EU AI-Act: an jeder Stelle muss ein Mensch in den KI-geführten Prozess eingreifen können!

Datenschutz/Hosting von Daten: es geht hier um High-Risk-Daten von Personen, die einen speziellen Schutz erfordern! Datenschutz-Massnahmen in der Organisation regeln und eindeutig definieren!

Wo gibt es heute noch Einsatzmöglichkeiten für KI im Rahmen der Assessment-Verfahren?

Teilnehmer aus der Organisation nutzen KI, um sich auf Assessment-Verfahren vorzubereiten
Überprüfen von KI-Wissen bei den Personen, die ein Assessment-Verfahren durchlaufen (z.B. eine Präsentation oder einen Business Case unter Einsatz von KI erstellen lassen und die Ergebnisse dann bewerten)
Reports von Assessment-Ergebnissen können individueller gestaltet werden

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