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Die Chancen von KI bei der Personalauswahl nutzen : Künstliche Intelligenz und Gamifizierung - Chancen für die Förderung von Chancengerechtigkeit und Diversität?
Röhner, Jessica; Schütz, Melissa; Schütz, Astrid (2022): Die Chancen von KI bei der Personalauswahl nutzen : Künstliche Intelligenz und Gamifizierung - Chancen für die Förderung von Chancengerechtigkeit und Diversität?, in: HR Performance, Frechen-Königsdorf: Datakontext, Jg. 30, Nr. 4, Special, S. 12–14.
Faculty/Chair:
Author:
Title of the Journal:
HR-Performance : Netzwerk für die digitale HR
ISSN:
1866-3753
Publisher Information:
Year of publication:
2022
Volume:
30
Issue:
4, Special
Pages:
Language:
German
Abstract:
Qualitativ hochwertige Personalauswahl und zielgerichtetes Personalmanagement sind essenziell für den Erfolg von Organisationen. Orientiert an aktuellen Forschungsbefunden werden beispielsweise zunehmend strukturierte Verfahren (z.B. Leistungstests, strukturierte Interviews) genutzt, da diese bessere Vorhersagekraft besitzen als unstrukturierte Verfahren (z.B. freies Gespräch).
Auch setzen Unternehmen verstärkt auf Digitalisierung. Nicht nur werden klassische Methoden der Personalauswahl (z.B. Einstellungsinterviews) häufg online durchgeführt, auch die Analyse von Bewerbungsunterlagen erfolgt teilweise automatisiert. Dabei spielen auch künstliche Intelligenz (KI) und Gamifzierung eine Rolle. Neben erhöhter Effzienz besteht die Hoffnung, durch diese Methoden Chancengerechtigkeit zu erhöhen.
Auch setzen Unternehmen verstärkt auf Digitalisierung. Nicht nur werden klassische Methoden der Personalauswahl (z.B. Einstellungsinterviews) häufg online durchgeführt, auch die Analyse von Bewerbungsunterlagen erfolgt teilweise automatisiert. Dabei spielen auch künstliche Intelligenz (KI) und Gamifzierung eine Rolle. Neben erhöhter Effzienz besteht die Hoffnung, durch diese Methoden Chancengerechtigkeit zu erhöhen.
Keywords: ;
Personalauswahl
KI
DDC Classification:
RVK Classification:
Type:
Article
Activation date:
December 2, 2022
Versioning
Question on publication
Permalink
https://fis.uni-bamberg.de/handle/uniba/56857