An dieser Stelle beginnt die Herausforderung, denn ein Mensch, der am Ende auf „Bestätigen“ klickt, übt noch keine wirksame Kontrolle aus. Wenn HR-Fachkräfte die Datengrundlage einer Empfehlung nicht kennen und das Ergebnis nicht kritisch prüfen können, folgen sie meist der vermeintlichen Objektivität des Algorithmus. Die formale Entscheidung bleibt so zwar beim Menschen, die tatsächliche Urteilskraft ist damit jedoch an das System gewandert. Die zentrale Frage ist deshalb, welche Fähigkeiten, Informationen und Eingriffsmöglichkeiten HR benötigt, um von KI vorbereitete Entscheidungen auf einem möglichst hohen eigenen Kenntnisstand bewerten und fundiert selbst entscheiden zu können.
Zwischen Bauchgefühl und belastbaren Daten
Die Sorge, dass eine KI Personalentscheidungen übernimmt, ist berechtigt, doch sie darf nicht darüber hinwegtäuschen, wie wenig systematisch viele dieser Entscheidungen bislang getroffen werden. Eine aktuelle Studie von Tellent in Zusammenarbeit mit dem Marktforschungsinstitut YouGov zeigt: 44 Prozent der befragten HR-Fachkräfte geben an, dass Personalentscheidungen in ihrem Unternehmen vor allem auf der persönlichen Einschätzung von Führungskräften beruhen. Weitere 28 Prozent orientieren sich in erster Linie an strukturierten Leistungs- und Feedbackgesprächen. KI-gestützte Datenanalysen bilden lediglich bei drei Prozent die wesentliche Grundlage.
Erfahrung, Menschenkenntnis und Intuition sind in der Personalarbeit unverzichtbar. Sie helfen, Zwischentöne wahrzunehmen und biografische Besonderheiten sowie Situationen einzuordnen, die sich nicht vollständig in Kennzahlen abbilden lassen. Problematisch wird es jedoch, wenn persönliche Einschätzungen kaum überprüft werden. Denn darin liegt ein bislang wenig beachtetes Risiko. Während algorithmische Entscheidungen zu Recht auf Transparenz oder Datengrundlagen geprüft werden, gelten Urteile von Personalverantwortlichen häufig schon deshalb als legitim, weil ein Mensch sie getroffen hat. Doch eine menschliche Entscheidung ist nicht per se fair, nachvollziehbar oder gar objektiv.
KI kann hier einen wichtigen Gegenpol bilden. Sie kann Informationen aus Bewerbungen, Leistungsbeurteilungen, Feedbackgesprächen und Entwicklungsverläufen zusammenführen und sichtbar machen, welche Faktoren frühere Personalentscheidungen tatsächlich erfolgreich gemacht haben. Dadurch entsteht eine zusätzliche Perspektive, an der sich die persönliche Einschätzung prüfen lässt. Die Technologie liefert damit kein Urteil über einen Menschen, sondern Hinweise darauf, welche Annahmen durch Daten gestützt werden, wo Informationen fehlen und an welchen Stellen eine Entscheidung hinterfragt werden sollte.
Eine neue Rollenteilung für Personalentscheidungen
Entscheidend ist daher, welche Rolle die KI im weiteren Prozess einnimmt. Bleibt sie eine Informationsquelle, erweitert sie den Entscheidungsspielraum von HR. Entwickelt sich ihre Empfehlung dagegen zum faktischen Standard, verengt sie ihn. Denn gerade unter Zeitdruck kann aus eindeutigen Bewertungen schnell eine scheinbar sichere Handlungsanweisung werden, während ein abweichendes Urteil zusätzlichen Erklärungsaufwand bedeutet.
Das Bewusstsein für die eigene Verantwortung ist in den Personalabteilungen grundsätzlich vorhanden. Laut der Tellent-Studie wollen 88 Prozent der befragten HR-Fachkräfte auch beim Einsatz von KI die endgültige Entscheidung selbst treffen. Doch menschliche Aufsicht bemisst sich nicht daran, wer am Ende einen Prozess freigibt. Sie setzt voraus, dass die zuständige Person die Empfehlung fachlich einordnen, gegebenenfalls begründet zurückweisen und bei Bedarf weitere Informationen heranziehen kann.
Das ist gerade bei Einstellungen, Beförderungen und der Talententwicklung besonders wichtig. Daten können zeigen, welche Kompetenzen in der Vergangenheit mit guten Ergebnissen verbunden waren. Ob diese Zusammenhänge jedoch auf eine konkrete Person und die aktuelle Situation übertragbar sind, muss HR jedoch weiterhin individuell beurteilen. Schließlich verändern sich Rollen, Teams und Unternehmensziele regelmäßig. Zudem können historische Daten frühere Auswahlmuster und Verzerrungen fortführen.
Klare Maßstäbe, klare Zuständigkeiten
Deshalb beginnt die wirksame Kontrolle bereits lange bevor eine konkrete Empfehlung vorliegt. Unternehmen müssen zunächst festlegen, was sie unter einer erfolgreichen Einstellung, guter Leistung oder Entwicklungspotenzial verstehen. Diese Maßstäbe sind fachliche und strategische Entscheidungen, die HR und Führungskräfte nicht der Technologie überlassen dürfen. Andernfalls leitet die KI ihre Kriterien vor allem aus der Vergangenheit ab und erklärt möglicherweise genau jene Profile zum Ideal, die das Unternehmen bislang bevorzugt hat – berechtigt oder nicht. Ebenso wichtig ist die Kontrolle nach der Entscheidung. Es gilt, regelmäßig zu prüfen, ob empfohlene Kandidaten langfristig erfolgreich sind, ob Beförderungen die erwartete Entwicklung auslösen und ob prognostizierte Risiken tatsächlich eintreten.
Damit HR diese Aufgabe übernehmen kann, bedarf es mehr als eines allgemeinen Verständnisses von KI. Fachkräfte müssen die Aussagekraft von Daten einschätzen und statistische Zusammenhänge korrekt interpretieren können. Wenn bestimmte Lebensläufe in der Vergangenheit häufiger mit beruflichem Erfolg verbunden waren, bedeutet das nicht automatisch, dass einzelne Merkmale diesen Erfolg verursacht haben. Hier besteht noch erheblicher Nachholbedarf: In der Tellent-Studie schätzen lediglich 39 Prozent der befragten HR-Fachkräfte ihre KI-Kompetenz als hoch ein.
Gleichzeitig braucht es eindeutige Zuständigkeiten: HR gestaltet den Entscheidungsprozess, Führungskräfte bringen die fachliche Perspektive ein, IT und Anbieter stellen die technische Funktionsweise der KI-Tools sicher. Wer letztlich die konkrete Personalentscheidung trifft, muss klar benannt werden. Denn KI kann zwar zusätzliche Orientierung liefern, doch für die Folgen einer Einstellung oder Beförderung einstehen kann sie nicht.
Von der Prozessverwaltung zur fundierten Personalentscheidung
Wie viel KI eine Personalentscheidung verträgt, lässt sich daher nicht in einem festen Automatisierungsgrad ausdrücken. Entscheidend ist, ob die Technologie Entscheidungen vorbereitet oder sie faktisch vorwegnimmt. Richtig eingesetzt, kann sie Informationen über den gesamten Mitarbeiterlebenszyklus verbinden und damit Zusammenhänge sichtbar machen, die in getrennten Recruiting-, Performance- und Entwicklungssystemen verborgen bleiben.
Genau darin liegt der nächste Entwicklungsschritt für HR-Technologie: weg von Systemen, die vor allem Daten verwalten und einzelne Prozesse abbilden, hin zu einem ganzheitlichen System, das im richtigen Moment Orientierung gibt. Das Ziel ist weder die vollständig automatisierte Personalentscheidung noch die Verteidigung des individuellen Bauchgefühls. Es geht um eine Arbeitsteilung, bei der KI das Wissen der Organisation nutzbar macht und Menschen daraus fundierte und nachvollziehbare Entscheidungen ableiten können. Denn je leistungsfähiger die Systeme werden, desto wichtiger bleibt jene Instanz, die Verantwortung übernimmt und für die Folgen einsteht.
