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KI im Human Resources Management: Interaktive Coaching Avatare für Bewerbungen

Bewerbungen sind für Menschen schwierige, hoch-emotionale Situationen. Bewerber haben vom ersten Moment an die Aufgabe, einen gewinnenden, positiven Eindruck zu etablieren und aufrechtzuerhalten. Interviewer wiederum - zum Beispiel "Personaler" oder auch die künftigen Vorgesetzten - müssen sich flexibel auf unterschiedliche Typen von Bewerbern einstellen und entsprechend das Bewerbungsgespräch führen.

Die im Projekt EmpaT (Empathische Trainingsbegleiter für den Bewerbungsprozess) des DFKI entwickelte interaktive 3D-Trainingsumgebung für Bewerbungsgespräche ermöglicht interaktive Dialoge mit virtuellen Avataren. Durch die Echtzeit-Analyse sozialer Signale (Sprache, Mimik, Gestik und Körperhaltung), die in dem neu entwickelten Benutzermodell für Emotionen MARSSI weiterverarbeitet werden, kann das Verhalten des interaktiven Trainingsavatars an die individuelle sozio-emotionale Situation des Bewerbers angepasst werden.

MARSSI (Model for Appraisal, Regulation and Social Signal Interpretation) beschreibt auf symbolischer Ebene, wie Sequenzen sozialer Signale mit internen emotionalen Zuständen verknüpft werden können und vereint erstmals verschiedenartige emotionspsychologische Erkenntnisse. Insbesondere wird die Richtungsinformation kommunikativer Emotionen berücksichtigt. Zudem wird für die interne Modellierung von strukturellen Emotionen (z.B. Scham) das Timing interner emotionaler Prozesse einbezogen. Ausgehend von typischen Mensch-Mensch-Interaktionen wurden Mehrkanal-Signal-Klassifikatoren gelernt, die die Erkennung affektiver Signal-Sequenzen in Echtzeit erlauben. Um detailliertere Hypothesen bezüglich interner Benutzer-Emotionen automatisch erzeugen zu können, ist allerdings zusätzliche (Grundlagen-)Forschung notwendig.

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DFKI-Projektleiter Dr. Patrick Gebhard erklärt: "Der EmpaT-Ansatz ist ein weiterer Schritt in Richtung sozial-emotionale interaktive Systeme, die zu unterschiedlichen Trainingszwecken eingesetzt werden können. Der Ansatz ermöglicht ein einfühlsames Trainieren von sozialen Fähigkeiten in verschiedensten Bereichen wie z.B. der Mitarbeiterführung und Kundeninteraktion, aber durchaus auch beim Wiedererlernen von kognitiven und körperlichen Fähigkeiten während der Rehabilitation neuro-psychologischer Erkrankungen.

Im Projekt wurden 22 Akzeptanz- und Evaluationsstudien durchgeführt, um ein möglichst breites Bild zu bekommen, welche Faktoren ein Bewerbungsgespräch beeinflussen und wie die EmpaT-Simulation akzeptiert wird. So ist der EmpaT-Ansatz der klassischen Vorbereitung auf Job-Interviews hinsichtlich Angstreduktion, Körpersprache und Interviewperformance überlegen. Virtuelles Training, gestützt durch automatische Erkennung von non-verbalem Verhalten, erweitert um Analyse und Feedback zum non-verbalen Verhalten, kann dazu dienen, echte Bewerbungsgespräche effektiv vorzubereiten. Eine mögliche Interaktion könnte folgendermaßen aussehen:

Avatar: Guten Tag Herr Langer. Schön, dass sie hergefunden haben. Mein Name ist Sonja Schneider und ich werde mit Ihnen das Bewerbungsgespräch durchführen. Bitte setzen sie sich!

Bewerber setzt sich.

Avatar: Gut. Als erstes würde ich gerne zu Ihrem Lebenslauf kommen. Erzählen Sie mir bitte etwas über sich. Was haben Sie bis jetzt gemacht, was für die ausgeschriebene Stelle wichtig wäre?

Bewerber: Ich bin 26 Jahre alt und habe nach der Schule eine Ausbildung bei […]

Avatar: Was Sie erzählt haben, haben alle anderen Bewerber auch schon gesagt. Sie haben da jetzt nicht gerade herausgestochen.

Dieser provozierende Kommentar des Interviewers dient dem Zweck, zu testen, wie Bewerber mit Kritik umgehen können und in wie weit sie sich verteidigen können. Es ist nicht einfach, solche Kommentare entspannt und gelassen zu beantworten.

Die durch das System erfassten und interpretierten Signale dienen einem menschlichen Coach als zusätzliche Information, um damit genauer Situationen analysieren zu können. Diese Informationen können auch von einem interaktiven Coaching-Avatar für Strategietipps und Hinweise genutzt werden. Welche Art des Coachings genutzt wird, können Bewerber frei entscheiden.

SAP integriert KI in seine HR-Software

Mithilfe von Machine Learning Technologie will Softwareriese SAP seien ERP-Unternehmenssoftware "aufschlauen". Im Visier hat der Walldorfer ERP-Spezialist seien Produkte für Personalwesen (HR), Workforce Management und Spesenabrechnung. Das berichtet der Newsletter IoTI Informer des New Yorker IoT Institute unter Berufung auf Mike Flannagan, Senior Vice President of Analytics und SAP Leonardo. Ziel: die Anwender der betreffenden SAP-Programmpakete bei der Rekrutierung von Fachkräfte zu unterstützen und den Einsatz temporärer Mitarbeiter zu optimieren.

"Unsere Kunden haben es mit einem regelrechten Krieg um Talente zu tun", so SAP-Manager Mike Flannagan in einem Interview über maschinelles Lernen. "Sensoren mit Lastwagen, Zügen oder verbinden - das ist alles wichtig, aber es gibt einen noch einen anderen Bereich, in dem unsere Kunden vor Herausforderungen stehen, die nicht mit Hardware zu tun haben, sondern mit Menschen." Zu diesem Zweck sollen Concur für das Reise- und Spesenmanagement, SuccessFactors für Human Resources und Fieldglass für das Management von Zeitkräften "empowern", wobei weitere Details dazu auf der bevorstehenden Sapphire Now-Konferenz im Juni 2018 vorgestellt werden sollen.

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