KI-Tools im HR einführen: Mensch und KI im Einklang statt FOMO

Was ein Orchester mit KI im HR zu tun hat

Norman Mauer ist gelernter Mediengestalter mit Schwerpunkt Tontechnik und Komposition und arbeitet heute als Senior Talent Strategy Advisor bei Indeed. Mauers Bild für Unternehmen ist das Orchester: hierarchisch organisiert und trotzdem frei, ein Zusammenspiel vieler Talente mit eigenem Instrument und einem gemeinsamen Ziel. So entsteht mehr als die Summe der Teile.

Am Anfang steht deshalb immer die Zieldefinition. Jemand muss den Taktstock in die Hand nehmen, das Ziel klar machen und dafür sorgen, dass die richtigen Menschen mit den richtigen Werkzeugen am richtigen Platz sitzen. Die Werkzeuge müssen dem Ziel dienen. KPIs sind wichtig, aber zu rigide Vorgaben engen Menschen ein. Wie beim Notenblatt braucht es einen klaren Rahmen und Raum für eigene Interpretation.

Die FOMO-Falle: erst die Lösung kaufen, dann das Problem suchen

Im KI-Markt steckt viel Geld, und das erzeugt laut Mauer schnell FOMO, die Angst, etwas zu verpassen. Die Folge: Tools und Daten landen im Unternehmen, die nicht dorthin gehören. Dann sucht man nicht mehr nach einer Lösung, sondern nach einem Problem für die bereits gekaufte Lösung. Mauers Grundsatz dagegen: KI-Tools können immer nur ein Werkzeug sein.

Damit Menschen ein Tool nutzen, müssen sie einen Sinn darin sehen. Mauer vergleicht das mit Excel: Niemand öffnet freiwillig eine Tabellenkalkulation ohne Grund. Ein KI-Tool muss deshalb ein Problem lösen, das schon besteht. Ist das Tool unfertig, schlecht bedienbar oder nicht auf die eigenen Daten zugeschnitten, folgt Überforderung. Und die schlägt schnell in Angst und Skepsis um.

KI-Tools im HR einführen: Wissen, Daten und Kreativität

Mauer nutzt eine zweite Analogie: die Stradivari. Diese Geigen werden seit Jahrhunderten untersucht, und bis heute weiß niemand genau, warum sie so gut klingen. Entstanden sind sie aus Wissen über Holz und Materialien und aus Kreativität. Übertragen auf KI heißt das: Wissen ist der Datensatz, mit dem ein Tool trainiert und gefüttert wird. Kreativität entsteht, wenn du vorher klärst, wie du das Tool einsetzen willst.

Die erste Frage an jeden Anbieter lautet deshalb: Auf welcher Datenbasis wurde das Tool trainiert, etwa auf HR-Daten? Dazu kommen Datenschutz, idealerweise die Einbindung des Betriebsrats, und die Frage, ob Benutzerführung und Handhabung zu deinen Leuten passen. Lebensläufe gehören laut Mauer nicht in Tools wie ChatGPT.

Wie viel Vorarbeit sich lohnt, zeigt ein eigenes Beispiel: Für eine Deep-Research-Analyse schrieb Mauer einen Prompt über drei bis vier Seiten, basierend auf vier Meetings, mit Ziel, Herausforderung und Wünschen. Ein knappes „Erzähl mal was Schönes“ liefert dagegen meist durchwachsene Ergebnisse.

Ziel festhalten: das lebende Pflichtenheft

Auf eine Frage aus dem Publikum, wie sich dieses Wissen festhalten lässt, rät Mauer: Setz dich vor der Einführung nicht nur mit Einkauf und IT zusammen, sondern mit den Menschen, die das Tool später nutzen. Klärt gemeinsam das Ziel und haltet es wie in einem Pflichtenheft fest. Das muss ein lebendes Dokument bleiben, denn Menschen nutzen Tools oft anders als geplant. Diese Dokumentation gehört zur Implementierung, wie bei jedem anderen IT-System.

Für HR heißt das: Definiert eine gemeinsame Talentstrategie, die KI-Tools unterstützen. Was sinnvoll ist, hängt von deiner Lage ab. Wer in großer Zahl Lagerkräfte und Staplerfahrer:innen einstellt, braucht andere Daten als ein Start-up mit 15 Personen. Lebensläufe nach Keywords durchsuchen zu lassen, ist möglich. Eine vollautomatisierte Bewertung von Qualifikationen ist in der EU dagegen nicht zulässig.

Mensch und KI im Einklang: deine Prüfliste

Erfolgreiche Unternehmen kombinieren menschliche und KI-Stärken. Repetitive Aufgaben darf die KI gern übernehmen. Aber: Wer nicht weiß, was eine Pivottabelle ist, sollte sie nicht von einer KI bauen lassen, weil das Ergebnis dann nicht kontrollierbar ist. Gleichzeitig darf die Kollegialität nicht leiden, denn Kreativität entsteht, wenn Menschen zusammenkommen und Wissen teilen.

Mauers Prüfliste vor dem Einsatz: Datenbasis prüfen, also woher die Daten kommen und wie das Tool trainiert wurde. Exklusivität klären, also ob deine Firmendaten bei dir bleiben oder andere Modelle trainieren. Und Bias managen, also prüfen, ob das Tool Menschen unbewusst ausgrenzt. Dein erster Schritt: Bevor du das nächste Tool kaufst, schreib mit dem künftigen Nutzerteam auf, welches Problem es lösen soll.