Die Arbeit untersucht das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) im Personalmanagement (HRM) und stellt folgende Fragen:
Welchen potenziellen Mehrwert bietet der Einsatz von KI im Personalmanagement und wie wählt man einen geeigneten Use Case aus? Welche organisationalen Voraussetzungen müssen gewährleistet sein, damit die KI-Technologie eingesetzt werden kann? Welche Anforderungen werden an das Management der KI-Technologie gestellt?
Diese Fragen werden durch theoriegeleitete Hypothesen und qualitative Methoden, insbesondere systematisierende Experteninterviews und fokussierte Inhaltsanalysen, beantwortet.
Zunächst erfolgt eine Einführung in die Grundlagen der KI. Es werden Definitionen und Techniken der KI erläutert, einschließlich maschinellen Lernens, regelbasierter Systeme und statistischer Modelle. Es werden technologische Fortschritte in den Bereichen Computervision, Natural Language Processing (NLP) und Robotik sowie ethische und regulatorische Herausforderungen thematisiert.
Die empirische Untersuchung basiert auf qualitativen Methoden. Der Forschungsprozess umfasst die Entwicklung und den Pretest eines Interviewleitfadens, die Auswahl der Interviewpartner sowie die Durchführung und Auswertung der Interviews. Die Auswertung erfolgt nach der Methode der fokussierten Interviewanalyse von Kuckartz und Rädiker (2020).
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen zur künstlichen Intelligenz
2.1 Begriffsklärung
2.1.1 Künstliche Intelligenz – eine definitorische Annäherung
2.1.2 Techniken und Anwendungsfelder der künstlichen Intelligenz
2.2 KI in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft
2.2.1 Aktueller Entwicklungsstand und Verbreitung der Technologie
2.2.2 Wertschöpfungspotenziale für Unternehmen
2.2.3 Ethische Herausforderungen
2.2.4 Leitplanken für den verantwortungsvollen KI-Einsatz
2.3 Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Systemen
2.3.1 Über das Zusammenspiel von KI, Organisation und Management
2.3.2 Organisationale Voraussetzungen als strukturelle Herausforderung
2.3.3 KI-Management als prozessuale Herausforderung
3 Einsatz von KI im Personalmanagement
3.1 Stand der Transformation in HR
3.1.1 Aktuelle Rahmenbedingungen des Personalmanagements
3.1.2 Verbreitung und Akzeptanz
3.2 Wertschöpfungspotenziale entlang der HR-Aufgabenfelder
3.2.1 Personalgewinnung („Recruiting“)
3.2.2 Strategische und operative Personalplanung
3.2.3 Personalbetreuung, -verwaltung und -vergütung
3.2.4 Performancemanagement und Personalentwicklung
3.2.5 People Analytics und Personalcontrolling
3.3 Auswirkungen auf die Zukunft des HRM
4 Empirische Untersuchung
4.1 Einsatz der qualitativen Methode in der hypothesentestenden Forschung
4.2 Gütekriterien qualitativer Forschung
4.3 Entwicklung und Pretest des Interviewleitfadens
4.4 Auswahl der Interviewpartner und Durchführung der Interviews
4.5 Fokussierte Interviewanalyse nach Kuckartz und Rädiker (2020)
4.6 Darstellung der Ergebnisse
4.6.1 Kategorie A: Wertschöpfungspotenzial und Auswahl des Use Cases
4.6.2 Kategorie B: Organisationale Voraussetzungen
4.6.3 Kategorie C: KI-Management
4.6.4 Kategorie D: Zusammenspiel KI – Organisation – Management
5 Diskussion der Ergebnisse
6 Fazit und Ausblick
Zielsetzung & Forschungsthemen
Die vorliegende Arbeit untersucht, wie Personalabteilungen das Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) verantwortungsbewusst und zielgerichtet nutzen können, um administrative Prozesse zu beschleunigen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen, unter besonderer Berücksichtigung der damit verbundenen organisationalen und managerialen Herausforderungen.
- Grundlagen und Definitionen der Künstlichen Intelligenz
- Wertschöpfungspotenziale und ethische Herausforderungen der KI
- Anwendungsbereiche von KI im Personalmanagement (Recruiting, Analytics, etc.)
- Organisationales KI-Management und Implementierungsprozesse
- Empirische Analyse der Erfolgsfaktoren für KI-Projekte im HRM
Auszug aus dem Buch
Künstliche Intelligenz – eine definitorische Annäherung
Die erste wissenschaftliche Diskussion um maschinelle Intelligenz wird 1947 von Alan Turing im Rahmen einer Vorlesung bei der London Mathematical Society angestoßen: „It would be like a pupil who had learnt much from his master, but had added much more by his own work. When this happens I feel that one is obliged to regard the machine as showing intelligence“26. Im Jahr 1950 stellt Turing die Frage: „Can computers think?“27. Er entwickelt einen Test, mit dem geprüft werden soll, ob ein Computer unter bestimmten Bedingungen menschliche Antworten generieren kann. Der Test gilt als bestanden, wenn ein Proband nicht mehr zwischen den Antworten eines Menschen und denen des Computers unterscheiden kann.28
1955 ruft eine Gruppe von Wissenschaftlern, darunter John McCarthy, erstmals zu einem Forschungsprojekt über künstliche Intelligenz (KI) am Dartmouth College in New Hampshire (USA) auf: „An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves.“29 McCarthy und Turing werden in der aktuellen Literatur als Gründungsväter dieser neuen Disziplin betrachtet.30
Eine einheitliche Definition des Begriffes „künstliche Intelligenz“ findet sich in der aktuellen Literatur nicht. Daher stehen Forscher und Anwender regelmäßig vor der Herausforderung, eine definitorische Arbeitsgrundlage zu schaffen.31 Eine kurze Begriffsklärung bietet McCarthy (2007) an: Er bezeichnet KI als „science and engineering of making intelligent machines, especially intelligent computer programs“32. Die Experten der „Deutschen Normungsroadmap Künstliche Intelligenz“ definieren KI-Systeme als „Software, welche unter Verwendung bestimmter Techniken oder Herangehensweisen Ergebnisse (beispielsweise Inhalte, Vorhersagen oder Entscheidungen) nach menschlichen Zielsetzungen generiert, welche den Kontext der KI-Systeme selbst wiederum beeinflussen.“33
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Relevanz der Künstlichen Intelligenz für den technologischen Wandel und das Personalmanagement ein und definiert die Forschungsfrage der Master-Thesis.
2 Grundlagen zur künstlichen Intelligenz: Das Kapitel bietet eine definitorische Einordnung der künstlichen Intelligenz, erläutert deren Techniken sowie deren Bedeutung für Wirtschaft und Gesellschaft.
3 Einsatz von KI im Personalmanagement: Hier wird der Status quo der KI-Transformation im HR-Bereich analysiert und das Potenzial von KI-Anwendungen entlang der gesamten HR-Wertschöpfungskette aufgezeigt.
4 Empirische Untersuchung: Dieses Kapitel erläutert die methodische Vorgehensweise der qualitativen Experteninterviews sowie deren Auswertung und beschreibt die Ergebnisse der Analyse.
5 Diskussion der Ergebnisse: Hier werden die gewonnenen Erkenntnisse aus der empirischen Untersuchung vor dem Hintergrund der eingangs aufgestellten Hypothesen diskutiert.
6 Fazit und Ausblick: Das Fazit fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf künftige Entwicklungen sowie weiteren Forschungsbedarf.
Schlüsselwörter
Künstliche Intelligenz, Human Resource Management, Personalmanagement, KI-Reifegrad, Organisation, Digitalisierung, Recruiting, People Analytics, Change-Management, Algorithmen, Datenmanagement, Ethik, KI-Strategie, Personalplanung, Automatisierung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Master-Thesis grundlegend?
Die Arbeit befasst sich mit der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in das Personalmanagement und analysiert, wie Unternehmen diese Technologien effektiv und verantwortungsvoll einsetzen können.
Welche Themenfelder stehen im Zentrum?
Zentrale Themen sind die theoretischen Grundlagen der KI, ethische Aspekte, organisationale Voraussetzungen, der konkrete Nutzen in verschiedenen HR-Prozessen sowie das notwendige Management von KI-Projekten.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Ziel ist es, Handlungsempfehlungen für den Einsatz von KI im HRM zu entwickeln, indem die Interaktion zwischen KI, technischer Organisation und Management beleuchtet wird.
Welche wissenschaftliche Methode kommt zum Einsatz?
Die Autorin wählt einen qualitativen Forschungsansatz und führt hypothesentestende, systematisierte Experteninterviews durch, die mittels fokussierter Interviewanalyse ausgewertet werden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden sowohl theoretische Ansätze zur KI-Reife und zum KI-Management als auch praxisorientierte Use Cases in Aufgabenfeldern wie Recruiting, Personalplanung und Personalcontrolling dargestellt.
Welche Begriffe beschreiben die Arbeit am besten?
Relevante Schlüsselbegriffe sind insbesondere Künstliche Intelligenz, Human Resource Management, KI-Implementierung, digitale Transformation und Wertschöpfungspotenziale.
Welche Bedeutung hat der „KI-Reifegrad“ für Unternehmen?
Der KI-Reifegrad dient als Indikator für das technologische und organisationale Fundament eines Unternehmens, um erfolgreich KI-Projekte umzusetzen und den Status Quo der Transformation zu bewerten.
Wie bewerten die Experten den Einsatz von KI im Recruiting?
Die Ergebnisse zeigen ein hohes Potenzial für Zeitersparnisse bei Routineaufgaben und eine verbesserte Personalisierung, betonen jedoch gleichzeitig die Notwendigkeit, algorithmische Voreingenommenheit (Bias) aktiv zu vermeiden.
- Arbeit zitieren
- Katharina Neuberger (Autor:in), 2023, Künstliche Intelligenz im Personalmanagement, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1494714
