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Azubis auswählen: Vielfalt durch digitale Technik fördern

In einem Forschungsprojekt mit zwei Berliner Wohnungsbaugesellschaften wird untersucht, ob digitale Technologien Diskriminierung fördern oder verhindern.

05.05.2020

Zwei Menschen geben sich die Hand. Überlagert werden die Hände von unzähligen Passfotos. Foto: © metamorworks/Getty Images/iStockphoto
Personalwesen 4.0: Wählen digitale Programme Auszubildende vorurteilsfrei aus? Foto: © metamorworks/Getty Images/iStockphoto

Unter dem Titel »Divers‐AITecHR − HR 4.0 und Diversity« werden die Auswirkungen intelligenter Technologien auf die betriebliche Auswahl von Auszubildenden untersucht.

Die Berufsorientierung junger Erwachsener sowie deren Auswahl durch Unternehmen für die innerbetrieblichen Ausbildungsstellen werden zunehmend durch digitale Technologien gelenkt: von der ersten Kontaktaufnahme durch die Website des Unternehmens über die IT-basierte (Vor-)Auswahl der eingehenden Bewerbungen bis hin zur digitalen Kommunikation im Verlauf des Auswahlprozesses.

Fördern oder behindern digitale Techniken Diversity?

In der Forschung bleibt bislang die Frage unbeantwortet, inwieweit die digitalen Technologien den Auswahlprozess der Unternehmen optimieren und eine Effizienzsteigerung generieren. Ebenso unklar ist, inwieweit die digitalen Technologien Ein- beziehungsweise Ausschlüsse von bestimmten Bevölkerungsgruppen produzieren und die Umsetzung von Diversity-Zielen fördern beziehungsweise ihnen entgegenstehen.

Zwei kommunale Berliner Wohnungsbaugesellschaften als Praxispartner

Das Potenzial der Digitalisierung der Einstellungsprozesse junger Erwachsener für unternehmensinterne Ausbildungsstellen wird in im Divers-AITecHR-Projekt am Beispiel von HOWOGE und Gewobag überprüft, zwei Berliner Landesunternehmen mit konkreten Diversity-Zielen.

Diskriminierungspotenzial analysieren und Logik der Auswahl transparent machen

Im Rahmen einer Soll-Ist-Analyse werden die entsprechenden Anforderungen der Praxispartner in Bezug auf den Einsatz von HR 4.0 Tools, den tatsächlichen Leistungen und Potenzialen der eingesetzten Technologien gegenübergestellt.

Dabei werden ausgewählte Werkzeuge im Rahmen eines Mixed-Method-Verfahrens hinsichtlich ihrer Diskriminierungspotenziale analysiert. In einem weiteren Schritt wird die Logik ausgewählter prädiktiver Werkzeuge mit algorithmischen Methoden transparent gemacht, nicht zuletzt um die innerbetriebliche Akzeptanz der Tools zu erhöhen.

Projektleitung:

Projektlaufzeit:

1. April 2020 bis 31. März 2022

Projektpartner:


Gefördert durch das Institut für angewandte Forschung Berlin

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