Künstliche Intelligenz in Personalauswahl und -entwicklung
Einsatz, Methoden und ein erstes praktisches Einüben des Machine Learning
Künstliche Intelligenz in Personalauswahl und -entwicklung
Einsatz, Methoden und ein erstes praktisches Einüben des Machine Learning
Der Human Resource Life Cycle von Personalmarketing bis Outplacement verlangt in der praktischen Arbeit viel Zeitinvestment. Das Seminar zeigt, wie seriöse KI-Ansätze bereits heute bei der Personalauswahl und -entwicklung diagnostische Arbeit übernehmen können. Dabei wird aufgezeigt, wie KI allgemein funktioniert und welche praktischen Grenzen sich hieraus ergeben. Erste grundlegende Ansätze des Machine Learning werden praktisch eingeübt.
Das Thema Künstliche Intelligenz hält in vielen beruflichen Bereichen Einzug. In der Personalarbeit ist es umstritten. Zu groß scheint die Lücke zwischen Versprechung und Fundiertheit. In diesem Seminar wird gezeigt, welche wissenschaftlich belastbaren und DIN33430-konformen Methoden bereits existieren, um mit KI schnell zu Anforderungsprofilen für die Personalauswahl zu kommen, diese zu testen und mit Interviewdaten zu verknüpfen. Im Bereich der Personalentwicklung werden Methoden vorgestellt, die schnell und individuell Entwicklungsfelder aufzeigen und die effizientesten Entwicklungsmethoden vorschlagen. Am zweiten Seminartag werden erste Grundideen an echten Daten mittels der Software R praktisch eingeübt.
Wesentliche Inhalte:
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Möglichkeiten und Grenzen der KI in der Personalarbeit
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Schnelles Erstellen von Anforderungsprofilen mit KI
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Einsatz von KI in der Personalauswahl
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Einsatz von KI in der Personalentwicklung
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Praktisches Üben basaler Machine-Learning-Analysen mittels R
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Vermittlung basaler Grundlagen verschiedener Machine-Learning-Ansätze
Nutzen und Mehrwert:
Viele KMUs und große Personalabteilungen verwenden viel Arbeitszeit auf das Erstellen und Prüfen von Anforderungsprofilen. In der Personalentwicklung werden individuelle Entwicklungsfelder oft durch aufwändige Verfahren identifiziert, was vor allem in KMUs kaum möglich ist. In diesem Seminar üben Sie KI basierte Methoden, die einen Teil dieser Arbeit schnell und effizient erledigen können. Im zweiten Teil wird eingeübt, eigene Datensätze mittels Machine Learning auszuwerten.
Wissenswertes:
Für das praktische Üben am zweiten Tag sind folgende Vorkenntnisse erforderlich:
Grundkenntnisse in der R-Programmiersprache (grundlegende Aufgaben wie Datenimport, Datenmanipulation und die Verwendung von R-Paketen sollten durchgeführt werden können), Vertrautsein mit der Entwicklungsumgebung R Studio, statistische Grundkenntnisse (Verständnis der Begriffe Mittelwert, Median, Varianz, Standardabweichung und Regressionsanalyse). Darüber hinaus sollten die Teilnehmer über die entsprechenden Berechtigungen verfügen, mit R und R Studio auf ihrem Computer zu arbeiten.
Das Seminar findet über die Plattform Zoom statt. Als technische Voraussetzung benötigen Sie ein Notebook/PC/Tablet mit Kamera und Mikrofon (Headset empfohlen) und eine stabile Internetverbindung.
Die dargebotenen Erkenntnisse stammen aus der Forschung Prof. Zieglers. Die vorgestellten Methoden sind am Markt erprobt und wissenschaftlich überprüft. Somit entsteht eine Symbiose aus Wissenschaft und Praxis. Prof. Ziegler leitet den Lehrstuhl Psychologische Diagnostik an der Humboldt-Universität zu Berlin und ist Mitglied im Diagnostik- und Testkuratorium sowie dem ISO Normungsbord Human Ressource Management. Seine Forschung beschäftigt sich mit Persönlichkeitsdiagnostik und lebenslangem Lernen.
Eignung:
Führungskräfte; HR-Fachkräfte (Eignungsdiagnostik, Personalentwicklung, Recruitment); Selbstständige und ExistenzgründerInnen
Veranstaltungsort:
Das Seminar findet über die Plattform Zoom statt. Als technische Voraussetzungen benötigen Sie ein Notebook/ PC mit Kamera und Mikrofon (Headset empfohlen) und eine stabile Internetverbindung.
Eine stabile Datenverbindung und für das Seminar erforderliche und funktionierende Hardware (Rechner, Bildschirm, Lautsprecher/Kopfhörer/Headset, Mikrofon, Kamera) sind im Vorfeld der Seminarteilnahme durch die Teilnehmenden sicher zu stellen.
