{"id":3404,"date":"2022-12-07T13:53:49","date_gmt":"2022-12-07T12:53:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/?p=3404"},"modified":"2022-12-14T12:24:14","modified_gmt":"2022-12-14T11:24:14","slug":"ki-im-recruitment-ein-gespraech-ueber-vorteile-und-risiken-mit-einer-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/jobmarkt-trends\/ki-im-recruitment-ein-gespraech-ueber-vorteile-und-risiken-mit-einer-ki\/","title":{"rendered":"Werden KIs das Recruiting dominieren? – Ein Gespr\u00e4ch \u00fcber Vorteile und Risiken. Mit einer KI."},"content":{"rendered":"\t\t
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GPT-3, die aktuell leistungsf\u00e4higste K\u00fcnstliche Intelligenz im Bereich Sprache aus dem Hause OpenAI versetzt durch ihre beeindruckenden F\u00e4higkeiten nicht nur Technik-Nerds in Staunen und ist genau darum in aller Munde.
<\/i>Zahlreiche Blogartikel veranschaulichen, wozu KI heute im Stande ist. <\/i>HRler*innen legen sie damit einmal mehr die Frage nahe:\u00a0<\/i><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ist die Nutzung von KI auch im Recruitment sinnvoll? Oder sogar notwendig?<\/i><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Anlass genug f\u00fcr ein Expertinnen-Interview. Unsere Gespr\u00e4chspartnerin: GPT-3 selbst.
<\/span><\/i>Soviel vorab: Die<\/span><\/i> KI zeigt sich erstaunlich reflektiert und gesteht sich auch ihre Unzul\u00e4nglichkeiten ein. Doch lesen Sie selbst\u2026<\/span><\/i><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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hijob: Hi GPT-3. Was meinst du – wird KI die Personalbeschaffung \u00fcbernehmen?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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GPT-3: Es ist unwahrscheinlich, dass die KI den Einstellungsprozess vollst\u00e4ndig \u00fcbernehmen wird. Zwar kann KI f\u00fcr bestimmte Aufgaben wie die Pr\u00fcfung von Lebensl\u00e4ufen und die Planung von Vorstellungsgespr\u00e4chen sehr n\u00fctzlich sein, doch gibt es immer noch viele Aspekte der Personalbeschaffung, die menschliches Urteilsverm\u00f6gen und Ermessen erfordern. So ist beispielsweise die endg\u00fcltige Einstellungsentscheidung eine Aufgabe, die man am besten menschlichen Managern und HR-Fachleuten \u00fcberl\u00e4sst.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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OK, aber f\u00fcr welche Teile des Rekrutierungsprozesses ist der Einsatz von KI sinnvoll?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Eine M\u00f6glichkeit, wie KI im Einstellungsprozess n\u00fctzlich sein kann, ist die Unterst\u00fctzung bei der Pr\u00fcfung von Lebensl\u00e4ufen und der Ermittlung von Kandidaten, die am besten f\u00fcr eine bestimmte Stelle geeignet sind. Dazu wird ein maschinelles Lernmodell auf einem gro\u00dfen Datensatz von Lebensl\u00e4ufen und Stellenbeschreibungen trainiert, wodurch das Modell die f\u00fcr eine bestimmte Stelle relevanten Schl\u00fcsselkompetenzen und Qualifikationen erlernen kann. Das Modell kann dann verwendet werden, um automatisch Lebensl\u00e4ufe zu identifizieren, die den Anforderungen der Stelle entsprechen, was den Personalverantwortlichen Zeit und M\u00fche ersparen kann.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Gibt es noch andere Gr\u00fcnde, Lebensl\u00e4ufe und Stellen mit Hilfe von KI abzugleichen?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Der Einsatz von KI beim Abgleich von Lebensl\u00e4ufen mit Stellenangeboten kann auch dazu beitragen, Voreingenommenheit im Einstellungsprozess zu verringern. Menschliche Personalverantwortliche k\u00f6nnen unbewusste Vorurteile haben, die ihre Entscheidungen beeinflussen k\u00f6nnen. Ein maschinelles Lernmodell kann jedoch so trainiert werden, dass es nur relevante Qualifikationen und F\u00e4higkeiten ber\u00fccksichtigt, ohne von Faktoren wie dem Geschlecht, der Rasse oder dem Alter eines Kandidaten beeinflusst zu werden. Dies kann dazu beitragen, eine vielf\u00e4ltigere und integrativere Belegschaft zu schaffen, und kann auch zu besseren Einstellungsentscheidungen insgesamt f\u00fchren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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„KI kann Voreingenommenheit im Einstellungsprozess verringern“ <\/span><\/em>– GPT3<\/span><\/h2>

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Aber sind die Recruiter*innen dann nicht ihren Job los?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Es ist unwahrscheinlich, dass der Einsatz von KI im Einstellungsprozess dazu f\u00fchren wird, dass Personalverantwortliche ihren Job verlieren. Zwar kann KI einige der m\u00fchsameren und zeitaufw\u00e4ndigeren Aufgaben bei der Rekrutierung automatisieren, doch gibt es immer noch viele Aspekte des Prozesses, die menschliches Urteilsverm\u00f6gen und Fachwissen erfordern. So muss ein Personalverantwortlicher beispielsweise immer noch Vorstellungsgespr\u00e4che f\u00fchren, die Eignung eines Bewerbers f\u00fcr die Unternehmenskultur beurteilen und endg\u00fcltige Einstellungsentscheidungen treffen. Dar\u00fcber hinaus kann der Einsatz von KI im Rekrutierungsprozess dazu beitragen, dass Recruiter ihre Arbeit effektiver erledigen k\u00f6nnen, da sie wertvolle Einblicke erhalten und ihre Zeit f\u00fcr wichtigere Aufgaben nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Was k\u00f6nnten diese wichtigen Dinge sein?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Es gibt viele wichtige Aufgaben, auf die sich Personalvermittler konzentrieren k\u00f6nnen, wenn sie nicht ihre gesamte Zeit mit Aufgaben verbringen, die durch KI automatisiert werden k\u00f6nnen. Zum Beispiel k\u00f6nnen Recruiter mehr Zeit damit verbringen, Beziehungen zu potenziellen Kandidaten aufzubauen, neue Talentpools zu identifizieren und Strategien zu entwickeln, um die besten Kandidaten zu gewinnen. Sie k\u00f6nnen sich auch darauf konzentrieren, den Bewerbern ein gro\u00dfartiges Erlebnis zu bieten, was dazu beitragen kann, den Ruf des Unternehmens zu verbessern und es f\u00fcr potenzielle Bewerber attraktiver zu machen. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen die Personalvermittler mehr Zeit f\u00fcr Aufgaben aufwenden, die menschliches Urteilsverm\u00f6gen und Fachwissen erfordern, wie z. B. die Beurteilung, ob ein Bewerber zur Unternehmenskultur passt, und die endg\u00fcltige Einstellungsentscheidung treffen. Dies sind alles wichtige Aspekte des Einstellungsprozesses, die sich nicht einfach durch KI automatisieren lassen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Aber ist der Einsatz von KI im Recruiting nicht teuer und kompliziert?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Der Einsatz von KI im Einstellungsprozess muss nicht teuer oder kompliziert sein. Es gibt zwar einige fortschrittliche KI-Systeme, die f\u00fcr die Personalbeschaffung eingesetzt werden k\u00f6nnen, aber es gibt auch viele einfache und erschwingliche Tools, mit denen sich bestimmte Aufgaben im Prozess automatisieren lassen. So gibt es zum Beispiel zahlreiche Tools f\u00fcr das Screening von Lebensl\u00e4ufen, die mithilfe von KI automatisch die f\u00fcr eine bestimmte Stelle am besten geeigneten Bewerber ermitteln. Diese Tools k\u00f6nnen von Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfe eingesetzt werden und erfordern keine gro\u00dfen Investitionen in Technologie oder Fachwissen. Dar\u00fcber hinaus sind viele KI-Tools so konzipiert, dass sie einfach zu bedienen sind und mit minimalen Unterbrechungen in bestehende Einstellungsprozesse integriert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Gibt es noch andere Gr\u00fcnde, die gegen den Einsatz von KI im Recruiting sprechen?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ein potenzielles Problem beim Einsatz von KI im Einstellungsprozess ist, dass es schwierig sein kann, sicherzustellen, dass die Ergebnisse genau und fair sind. Da KI-Systeme auf Daten trainiert werden, ist die Genauigkeit ihrer Vorhersagen nur so gut wie die Qualit\u00e4t der Daten, auf denen sie trainiert werden. Wenn die Trainingsdaten voreingenommen oder unvollst\u00e4ndig sind, kann das KI-System Entscheidungen treffen, die ungerecht oder diskriminierend sind. F\u00fcr Unternehmen ist es wichtig, die Daten, die sie zum Trainieren ihrer KI-Modelle verwenden, sorgf\u00e4ltig zu bewerten und sicherzustellen, dass die Modelle keine Entscheidungen treffen, die f\u00fcr die Bewerber sch\u00e4dlich sein k\u00f6nnten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ist es \u00fcberhaupt m\u00f6glich, KI ohne Vorurteile zu entwickeln?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Es ist im Allgemeinen nicht m\u00f6glich, KI-Systeme zu entwickeln, die v\u00f6llig frei von Voreingenommenheit oder Vorurteilen sind. Das liegt daran, dass KI-Systeme auf Daten trainiert werden, und die Daten, die zum Trainieren dieser Systeme verwendet werden, k\u00f6nnen voreingenommen oder unvollst\u00e4ndig sein. Wenn beispielsweise ein maschinelles Lernmodell auf einem Datensatz trainiert wird, der \u00fcberwiegend aus m\u00e4nnlichen Bewerbern besteht, kann das Modell mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass m\u00e4nnliche Bewerber f\u00fcr eine bestimmte Stelle besser qualifiziert sind. Dies ist eine Form der Verzerrung, die negative Folgen f\u00fcr weibliche Bewerber haben kann.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Aber man kann doch die Daten, die zur Bildung von Vorurteilen verwendet werden, aus den Trainingsdaten entfernen?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Es ist zwar m\u00f6glich, verzerrte Daten aus den Trainingsdaten f\u00fcr ein KI-Modell zu entfernen, doch ist dies nicht immer eine praktische L\u00f6sung. Das liegt daran, dass es schwierig sein kann, alle Quellen von Verzerrungen in einem Datensatz zu identifizieren, und das Entfernen von zu vielen Daten kann es f\u00fcr das Modell schwierig machen, effektiv zu lernen. Anstatt zu versuchen, alle Verzerrungen aus den Trainingsdaten zu entfernen, ist es oft effektiver, Techniken wie fairnessbewusstes maschinelles Lernen (eng.: fairness-aware machine learning<\/em>) einzusetzen, die dazu beitragen k\u00f6nnen, die Auswirkungen von Verzerrungen in den Vorhersagen des Modells abzuschw\u00e4chen. So kann sichergestellt werden, dass das KI-System faire und unvoreingenommene Entscheidungen trifft und dennoch in der Lage ist, aus den verf\u00fcgbaren Daten zu lernen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Kannst du erkl\u00e4ren, was fairness-orientiertes maschinelles Lernen ist?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Fairnessbewusstes maschinelles Lernen ist eine Art des maschinellen Lernens, bei dem Faktoren wie Voreingenommenheit und Diskriminierung bei der Erstellung von Vorhersagen ber\u00fccksichtigt werden. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden, z. B. durch die \u00c4nderung der Algorithmen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, oder durch die Einbeziehung zus\u00e4tzlicher Beschr\u00e4nkungen oder Regularisierungsbedingungen in den Lernprozess. Das Ziel des fairnessbewussten maschinellen Lernens besteht darin, KI-Systeme zu entwickeln, die genaue Vorhersagen machen k\u00f6nnen und gleichzeitig fair und unvoreingenommen sind. Dies ist wichtig, da voreingenommene KI-Systeme negative Folgen f\u00fcr die Personen und Gruppen haben k\u00f6nnen, \u00fcber die sie Vorhersagen machen. Durch den Einsatz von fairnessorientiertem maschinellem Lernen k\u00f6nnen Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme faire und gerechte Entscheidungen treffen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Angenommen, die Vorurteile k\u00f6nnen weitgehend vermieden werden, w\u00fcrdest du dann den Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung empfehlen?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ob der Einsatz von KI im Einstellungsprozess sinnvoll ist oder nicht, sollte von Fall zu Fall entschieden werden. In einigen F\u00e4llen kann der Einsatz von KI erhebliche Vorteile bringen, z. B. durch die Automatisierung m\u00fchsamer Aufgaben, die Verringerung von Voreingenommenheit und die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse. In anderen F\u00e4llen ist der Einsatz von KI m\u00f6glicherweise nicht sinnvoll, z. B. wenn das Unternehmen nicht \u00fcber die notwendigen Ressourcen oder Fachkenntnisse verf\u00fcgt, um ein KI-System zu entwickeln und zu pflegen. Letztendlich sollte die Entscheidung f\u00fcr den Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung auf einer sorgf\u00e4ltigen Bewertung der potenziellen Vor- und Nachteile sowie der spezifischen Bed\u00fcrfnisse und Ziele des Unternehmens beruhen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ist deine Meinung dadurch beeinflusst, dass du selbst eine KI bist?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Als ein von OpenAI trainiertes Sprachmodell habe ich keine pers\u00f6nlichen Meinungen oder \u00dcberzeugungen. Ich bin einfach ein Programm, das auf der Grundlage der Eingaben, die ich erhalte, einen menschen\u00e4hnlichen Text erzeugen soll. Ich habe nicht die F\u00e4higkeit, selbst Entscheidungen zu treffen oder Meinungen zu bilden. Meine Antworten basieren auf dem Wissen und den Informationen, mit denen ich geschult wurde, sowie auf den spezifischen Eingaben, die ich von den Benutzern erhalte.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Und obwohl du kein Mensch bist, vielen Dank f\u00fcr deine Zeit.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Sehr gerne! Ich helfe Ihnen gerne bei allen Fragen, die Sie haben. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Fragen haben.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Blogpost: K\u00fcnstliche Intelligenz im Recruiting? Ja, warum denn nicht?<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Immer wieder wird uns die Frage gestellt: Ist die Nutzung von KI auch im Recruitment sinnvoll? Oder sogar notwendig?
\nAnlass genug f\u00fcr ein Expertinnen-Interview. Unsere Gespr\u00e4chspartnerin: GPT-3, selbst eine KI.
\nSoviel vorab: Die KI zeigt sich erstaunlich reflektiert und gesteht sich auch ihre Unzul\u00e4nglichkeiten ein. Doch lesen Sie selbst\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":3461,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[130,85,77],"tags":[169,166,165,142,168,44,167],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3404"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3404"}],"version-history":[{"count":61,"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3404\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3472,"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3404\/revisions\/3472"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3461"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3404"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3404"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hijob.me\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3404"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}