Die Rolle von KI und die Verantwortung der Personalabteilungen
Lesedauer: 4 MinutenDie fortschreitende Digitalisierung und der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im HR-Bereich eröffnen neue Möglichkeiten, stellen aber auch erhebliche ethische Herausforderungen dar. Während KI-Anwendungen potenziell zu mehr Effizienz und besseren Entscheidungen führen können, müssen Unternehmen sich mit den moralischen Implikationen und Verantwortungen auseinandersetzen, die der Einsatz dieser Technologien mit sich bringt. Was sind die ethischen Dimensionen von KI im HR-Management und welche Handlungsempfehlungen für den verantwortungsvollen Umgang mit diesen Technologien gibt es?
Ethische Herausforderungen durch KI: Fünf zentrale Bereiche
KI-Systeme bringen spezifische ethische Herausforderungen mit sich, die in fünf zentralen Bereichen zu verorten sind: Diskriminierung und Fairness, Transparenz und Erklärbarkeit, Verantwortlichkeit und Kontrolle, Datenschutz und Sicherheit sowie Verlässlichkeit und Schutz. Diese Herausforderungen überschneiden sich oft und erfordern eine ganzheitliche Betrachtung.
Diskriminierung und Fairness
Eine der größten Herausforderungen bei der Nutzung von KI im HR-Bereich ist das Risiko der Diskriminierung. KI-Systeme werden mit Daten trainiert, die auf menschlichen Entscheidungen basieren und daher oft Verzerrungen und Vorurteile enthalten. Diese Vorurteile können von der KI übernommen und verstärkt werden, was zu unfairen Entscheidungen führen kann. Ein bekanntes Beispiel dafür ist der Fall, in dem eine KI-basierte Rekrutierungssoftware weibliche Bewerber benachteiligte, weil sie auf historischen Daten trainiert war, die männliche Kandidaten bevorzugten.
Ein weiteres Beispiel bezieht sich auf den Einsatz von KI für Stellenausschreibungen auf Social Media. Moderne KI-Systeme sind in der Lage, Stellenanzeigen zu erstellen, die speziell auf das Profil des jeweiligen Betrachters zugeschnitten sind. Dies bedeutet, dass die Anzeige individuell auf den Lebenslauf, die beruflichen Interessen und die Online-Aktivitäten einer Person abgestimmt ist. Während diese personalisierten Anzeigen die Chance erhöhen können, dass ein Kandidat sich bewirbt, birgt dieses Vorgehen auch Risiken. Wenn die zugrunde liegenden Daten verzerrt sind oder Vorurteile enthalten, könnte dies dazu führen, dass bestimmte Personengruppen systematisch übergangen oder benachteiligt werden.
Um solche Verzerrungen zu vermeiden, sollten Unternehmen regelmäßige und umfassende Audits ihrer KI-Systeme durchführen. Diese Audits sollten insbesondere auf die Anfälligkeit für Diskriminierung in verschiedenen Dimensionen getestet werden. Eine zentrale Frage ist dabei, welche Fairnessnormen in den Entscheidungsprozessen angewendet werden sollen – beispielsweise, ob ausschließlich die Qualifikation eines Bewerbers zählen soll oder ob auch eine Geschlechterparität angestrebt wird.
Transparenz und Erklärbarkeit
Die sogenannte „Black Box“ von KI-Systemen stellt ein weiteres ethisches Dilemma dar. Während „White-Box“-Modelle mit wenigen, nachvollziehbaren Regeln arbeiten, basieren „Black-Box“-Modelle auf komplexen Algorithmen, deren Entscheidungsprozesse selbst für Experten schwer verständlich sind. Der Einsatz solcher intransparenten Systeme kann das Vertrauen in die KI untergraben und die Akzeptanz der Entscheidungen bei den Mitarbeitenden gefährden.
Ein Beispiel: Ein Unternehmen verwendet eine KI, um interne Beförderungen zu entscheiden. Die KI analysiert Leistungsdaten, Feedback von Vorgesetzten und andere Kennzahlen. Doch die Mitarbeiter verstehen nicht, warum bestimmte Kollegen bevorzugt werden und fühlen sich unfair behandelt. Die fehlende Transparenz kann zu Frustration und Misstrauen führen.
Unternehmen müssen daher sorgfältig abwägen, ob der Einsatz von „Black-Box“-Modellen tatsächlich zu signifikant besseren Entscheidungen führt, die ihre Intransparenz rechtfertigen. Alternativ könnten „White-Box“-Modelle eingesetzt werden, die zwar weniger präzise, dafür aber transparenter und nachvollziehbarer sind.
Verantwortlichkeit und Kontrolle
Ein weiterer kritischer Punkt ist die Frage der Verantwortlichkeit für Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden. KI im HR-Bereich sollte primär als beratendes Instrument eingesetzt werden, während die endgültige Entscheidung bei einem menschlichen Entscheidungsträger liegen muss. Diese Vorgehensweise stellt sicher, dass die Verantwortung für wichtige Entscheidungen nicht an eine Maschine delegiert wird, sondern bei denjenigen verbleibt, die für die Konsequenzen dieser Entscheidungen rechenschaftspflichtig sind.
Ein generisches Beispiel: Eine KI schlägt vor, dass ein Mitarbeiter entlassen werden soll, basierend auf seiner Arbeitsleistung und anderen Metriken. Die Entscheidung, ob dieser Vorschlag umgesetzt wird, sollte jedoch von einem HR-Manager getroffen werden, der nicht nur die vom System gelieferten Daten, sondern auch die persönliche Situation des Mitarbeiters, seine Arbeitsmoral, Teamdynamik und andere nicht-quantifizierbare Faktoren berücksichtigt. Dies stellt sicher, dass die finale Entscheidung unter Berücksichtigung aller relevanten Informationen getroffen wird und der Manager für die Entscheidung verantwortlich ist.
Datenschutz und Sicherheit
Der Schutz personenbezogener Daten ist ein zentrales Anliegen im Kontext von KI-Anwendungen. KI-Systeme benötigen in der Regel große Datenmengen, um präzise Vorhersagen treffen zu können. Dies wirft jedoch die Frage auf, inwieweit es ethisch vertretbar ist, umfassende Daten über Bewerber und Mitarbeitende zu sammeln und zu verarbeiten. Die Grenze zwischen datengestützter Analyse und übermäßiger Überwachung ist dabei schmal.
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen verwendet KI, um die Produktivität seiner Mitarbeiter zu überwachen. Die KI analysiert dabei E-Mails, Kalender, Chatverläufe und sogar Mausbewegungen. Während solche Daten wertvolle Einblicke in die Arbeitsmuster bieten können, besteht ein erhebliches Risiko für die Privatsphäre der Mitarbeiter. Wenn die Mitarbeiter das Gefühl haben, dass sie ständig überwacht werden, könnte dies das Arbeitsklima und die Motivation beeinträchtigen.
Unternehmen sollten Datenschutzrichtlinien klar definieren und sicherstellen, dass Mitarbeitende transparent über die Art und den Umfang der Datenerhebung informiert werden. Zudem sollten Unternehmen regelmäßig prüfen, ob die erhobenen Daten tatsächlich notwendig sind oder ob auch weniger invasive Methoden ausreichen könnten.
Verlässlichkeit und Schutz
Schließlich stellt sich die Frage, wie Unternehmen gewährleisten können, dass ihre KI-Systeme zuverlässig funktionieren und keine unerwünschten Schäden verursachen. Die Verlässlichkeit der Systeme muss durch rigorose Tests und kontinuierliche Überwachung sichergestellt werden, um Fehlentscheidungen und potenzielle Schäden zu minimieren.
Ein Beispiel aus der Praxis könnte sein, dass eine KI, die für die Urlaubsplanung zuständig ist, aufgrund eines Fehlers eine ungerechte Verteilung der Urlaubszeiten vornimmt. Dies könnte dazu führen, dass einige Mitarbeiter unfair behandelt werden oder es zu Betriebsausfällen kommt, weil zu viele Mitarbeiter gleichzeitig Urlaub nehmen. Solche Fehler lassen sich durch kontinuierliche Tests und eine sorgfältige Überwachung des Systems minimieren.
Handlungsempfehlungen für den HR-Bereich
Vor dem Hintergrund dieser ethischen Herausforderungen sollten Unternehmen klare Fairnessnormen definieren und sicherstellen, dass diese in den KI-gestützten Entscheidungsprozessen berücksichtigt werden. Darüber hinaus sollten sie Transparenz in allen Phasen der Datenverarbeitung gewährleisten und sicherstellen, dass die eingesetzten Systeme regelmäßigen Audits unterzogen werden.
Eine zentrale Rolle spielt dabei der Ethikbeirat HR Tech, der Unternehmen bei der ethischen Implementierung von KI-Systemen unterstützt. Der Beirat hat einen „Ethik Check KI“ entwickelt – ein Tool, das Unternehmen dabei hilft, die ethische Konformität ihrer KI-Systeme zu überprüfen. Dieser freiwillige Ansatz könnte zukünftig durch den EU AI Act ergänzt werden, der risikobasierte Regelungen für KI-Anwendungen vorschreibt und besonders risikoreiche Anwendungen im HR-Bereich strenger regulieren wird.
Die Integration von KI in HR-Prozesse bietet zwar erhebliche Vorteile, insbesondere in Bezug auf Effizienz und Entscheidungsqualität, erfordert jedoch eine sorgfältige ethische Abwägung und klare Verantwortungsstrukturen. Unternehmen müssen sich der Risiken bewusst sein und geeignete Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass die eingesetzten Systeme fair, transparent und verantwortungsvoll genutzt werden. Die Empfehlungen und Tools wie der „Ethik Check KI“ bieten hierbei wertvolle Orientierungshilfen, um den ethischen Herausforderungen von KI im HR-Bereich wirksam zu begegnen.
