«Protect me from what I want»: Der Satz der US-Konzeptkünstlerin Jenny Holzer wirkt im HR gerade erstaunlich aktuell. Insbesondere mit Bezug auf KI.
Was wir wollen, ist klar: Effizienz. KI. Automatisierung. Skill-basiertes Recruiting. Endlich weniger operativer Wahnsinn. Endlich mehr Wertschöpfung. KI als Erlösung.
Und dann kommt Jevons.
Das Jevons-Phänomen sagt: Wenn etwas effizienter wird, wird es nicht weniger genutzt, sondern mehr. Effizienz senkt die Hürde. Und was leichter wird, passiert häufiger.
Bewerben ist leichter geworden.
Ein Prompt, mehrere CV-Varianten. Ein Klick, viele Bewerbungen. Also bekommen wir mehr Bewerbungen. Mehr Bewerbungen bedeuten mehr Volumen. Mehr Koordination. Mehr Erwartungen. Mehr Kommunikation. Mehr Auswahl. Mehr Absagen.
Und in der Konsequenz? Wir produzieren mehr operativen Stress, der gelöst werden muss. Beispielsweise Rückfragen, wenn Erwartungen, Anforderungen, Prozesse und Kommunikation nicht sauber aufgesetzt sind. Oder mehr Gleichgültigkeit, wenn alles nur noch automatisiert wirkt. Ghosting auf beiden Seiten.
Wir wollten Entlastung. Stattdessen erzeugen wir Komplexität. Darauf reagieren wir mit noch mehr Automatisierung(sfantasien). Matching, Vorselektion, Priorisierung, Terminkoordination, Kommunikation. Die grossen HR-Systeme versprechen Effizienz und Objektivität.
Leider gilt: «A fool with a tool is still a fool.» («Ein Narr mit einem Werkzeug ist immer noch ein Narr.»)
Technologie verstärkt, was da ist. Was leider vor allem da ist: Hoffnung, dass es das System richtet, statt erstmal Grundlagenarbeit zu leisten. Wenn Stellenprofile seit Jahren Copy-Paste sind, skaliert KI Copy-Paste. Wenn Anforderungen nie wirklich mit der Linie geschärft wurden, skaliert KI Unklarheit. Wenn wir Skill-basiert arbeiten wollen, ohne unsere Skill-Taxonomie sauber aufgebaut zu haben, dann bauen wir Blackboxes auf unscharfer Datenbasis.
Prozesse werden vorne einfacher. Das System hinten bleibt komplex. Wir zäumen das Pferd von hinten auf. Erst die Rakete kaufen, dann überlegen, wo die Startbahn ist.
Für Skill-basierte Rekrutierung heisst Grundlagenarbeit: Eine echte Skill-Architektur, nicht eine Liste mit Buzzwords. Welche Skills sind wirklich kritisch? Welche sind trainierbar? Welche sind nur historisch gewachsen? Ohne diese Klärung ist «skill-based» nur ein neues Etikett auf alten Stellenprofilen.
Für Matching heisst Grundlagenarbeit: Saubere, konsistente Daten. Vergleichbare Rollenprofile.
Einheitliche Bewertungslogiken. Dokumentierte Entscheidungsregeln. Matching ist keine Magie.
Es ist Mustererkennung. Und Muster entstehen aus Struktur, nicht aus Hoffnung.
Wenn KI den Faktor Mensch stärken soll, wie es HR so oft beschwört, dann beginnt das nicht beim Tool. Sondern bei Klarheit. Klarheit über Rollen. Klarheit über Kriterien. Klarheit über Daten. Klarheit über Verantwortung. Klarheit über wirkliche Bedürfnisse. Der Mitarbeitenden. Der Bewerbenden. Aber auch der eigenen. Nicht auf das nächste KI-System warten. An den Grundlagen arbeiten.
Denn KI macht Prozesse schneller. Aber sie macht schlechte Grundlagen nicht besser, nur sichtbarer.
Vielleicht ist das die eigentliche Pointe: KI nimmt uns operative Schritte ab. Aber sie nimmt uns nicht die strukturelle Verantwortung. Und vielleicht sollten wir uns, frei nach Holzer, tatsächlich manchmal schützen vor dem, was wir uns gerade am meisten wünschen.