People IntelligenceKI ohne Kontext ist vor allem gut darin, Antworten zu formulieren
Ein intelligentes Modell kann viel mit Informationen anfangen. Aber es kann keinen Kontext verwenden, den es nie erhalten hat.
Björn Slegers ·
Die Diskussion über KI beginnt oft beim Modell. Welches Modell verwenden Sie? Wie intelligent ist es? Kann es Vorhersagen treffen? Kann es selbstständig analysieren? Das sind verständliche Fragen. Aber im HR-Bereich ist eine andere Frage vielleicht wichtiger. Was weiß das Modell eigentlich über die Situation, zu der Sie eine Frage stellen? Nehmen wir eine Abwesenheitsquote von acht Prozent.
Ist das hoch? Vielleicht. Aber für welches Team? Über welchen Zeitraum? Nach einer Reorganisation? Mit wie vielen Mitarbeitenden? Ist dieselbe Führungskraft schon seit Jahren da? Ist das neu oder schon lange stabil? Ohne diesen Kontext sind acht Prozent einfach nur acht Prozent.
Menschen ergänzen den Kontext kontinuierlich
Eine erfahrene HR-Fachkraft sieht eine Zahl und denkt fast automatisch weiter. Was hat sich hier verändert? Wer ist in diesem Team? Was ist letzten Monat passiert? Ist das eine Ausnahme oder ein Muster? Das bedeutet nicht, dass die Fachkraft die Antwort bereits kennt. Wohl aber, dass Erfahrung hilft zu verstehen, welche Fragen zuerst gestellt werden müssen.
Eine KI verfügt nicht automatisch über diesen organisatorischen Kontext. Wenn Recruitment, Vertrag, Performance, Time, Abwesenheit und Vergütung jeweils ihre eigene Realität enthalten, sieht ein Modell nur Fragmente. Es kann darüber immer noch außerordentlich überzeugende Texte schreiben. Aber eine gut formulierte Antwort ist nicht dasselbe wie eine gut informierte Antwort.
Deshalb wird die Architektur durch KI wichtiger
Es wird viel über die Qualität von großen Sprachmodellen gesprochen. Zu Recht. Aber die endgültige Qualität der KI-Unterstützung im HR-Bereich wird mindestens ebenso stark von dem bestimmt, was vor dem Modell geschieht. Welche Informationen werden ausgewählt? Welcher Kontext wird verknüpft? Welche Daten gehören zum selben Mitarbeitenden, zur selben Funktion, zum selben Zeitraum oder zur selben Entscheidung?
Welche Informationen dürfen gerade nicht mitgesendet werden? Und wie schützen wir Identitäten, wenn externe Modelle verwendet werden? Das sind Fragen der Architektur. Nicht nur Fragen der KI. Ein besseres Modell löst fragmentierten Kontext nicht von allein.
Die beste KI muss nicht so tun, als ob sie alles versteht
Wir finden es interessanter, wenn KI explizit bei der Vorbereitung hilft. Ein Muster sichtbar machen. Informationen aus verschiedenen relevanten Quellen strukturieren. Eine Abweichung signalisieren. Fragen für ein Gespräch vorbereiten. Verschiedene Szenarien nebeneinanderlegen. Das kann die Distanz zwischen einem ersten Signal und einer menschlichen Beurteilung enorm verringern.
Aber danach geschieht etwas, das sich nur schwer vollständig automatisieren lässt. Jemand muss bestimmen, was es bedeutet. Vielleicht ist das letztendlich ein besseres Ziel für KI im HR-Bereich. Nicht ein System, das auf alles eine Antwort hat.
Sondern ein System, das Menschen hilft, früher die richtige Frage zu stellen.
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