KI in Human Resources – viel mehr als nur ChatGPT
Dieser Beitrag von Prof. Dr. Stefan Strohmeier gibt einen Überblick über aktuelle und zukünftige KI-Anwendungen im Personalbereich. Er macht deutlich, dass es sich lohnt, KI nicht nur als Werkzeug für Einzelaufgaben zu betrachten, sondern als strategisches Element einer zukunftsorientierten Personalarbeit.
In seinem neuesten Beitrag für die HR Performance gibt Prof. Dr. Stefan Strohmeier von der Universität des Saarlandes einen umfassenden Überblick zu den Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) im Personalbereich.
Einleitung: KI wird im Personalbereich oft zu eng verstanden
Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren die Arbeitswelt grundlegend verändert – auch im Personalbereich. Dennoch wird KI in HR-Diskussionen häufig auf prominente Anwendungen wie Chatbots oder Textgeneratoren reduziert. Im Mittelpunkt steht meist die generative KI, während andere Funktionalitäten der KI kaum Beachtung finden. Dabei zeigen Analysen: Die Einsatzmöglichkeiten von KI im Personalbereich sind deutlich vielfältiger und reichen von emotionaler Intelligenz über Prozessautomatisierung und Wissensentdeckung bis hin zu sensorischer Wahrnehmung und robotischer Interaktion.
Dieser Beitrag gibt einen Überblick über aktuelle und zukünftige KI-Anwendungen im Personalbereich. Er macht deutlich, dass es sich lohnt, KI nicht nur als Werkzeug für Einzelaufgaben zu betrachten, sondern als strategisches Element einer zukunftsorientierten Personalarbeit. Die beschriebenen Technologien sind dabei nicht als Zukunftsvisionen zu verstehen, sondern werden bereits eingesetzt oder stehen zumindest kurz vor der praktischen Anwendbarkeit.
Emotionale KI: Emotionen erkennen und berücksichtigen
Ein vielversprechendes, zugleich sensibles Anwendungsfeld ist die sogenannte affektive oder emotionale KI. Diese Technologien versetzen Systeme in die Lage, emotionale Zustände von Menschen zu erkennen – und darauf zu reagieren.
Emotionserkennung analysiert Mimik, Sprachmuster oder physiologische Signale, um Emotionen wie Freude, Frust, Angst oder Nervosität zu identifizieren. In vielen personalwirtschaftlichen Situationen – von Bewerbungsgesprächen bis zu Feedbackgesprächen – können solche Hinweise helfen, Missverständnisse zu vermeiden, empathischer zu kommunizieren oder psychische Belastungen frühzeitig zu erkennen.
Emotionsreaktion erweitert diese Fähigkeit, indem Systeme auf erkannte Zustände reagieren – etwa durch angepasste Sprachmelodie, visuelle Hinweise oder das Angebot einer Pause bei Anzeichen von Überforderung. In virtuellen Lernumgebungen können Trainingssysteme dadurch situativ angepasste Hilfestellungen geben oder Lernpfade individualisieren.
In der Personalentwicklung, beim Onboarding oder in interaktiven Trainingsformaten kann emotionale KI empathischere, individuellere Erlebnisse ermöglichen. Besonders im Zusammenspiel mit sozialen Robotern entstehen neue Möglichkeiten für menschenzentrierte Kommunikation – etwa in altersgemischten oder interkulturellen Teams.
Rechtlich ist der Einsatz emotionaler KI am Arbeitsplatz jedoch stark eingeschränkt: Der EU AI Act stuft KI-Systeme zur Emotionserkennung in Arbeits- und Bildungskontexten als verbotene Anwendungen ein, sofern sie auf biometrischen Daten beruhen. Ausnahmen gelten nur in engen Grenzen, etwa zu medizinischen oder sicherheitsrelevanten Zwecken. Textbasierte Systeme ohne biometrische Erkennung können zulässig sein, unterliegen aber ebenfalls strengen Datenschutzanforderungen nach DS-GVO.
Generative KI: Erstellung von Text, Sprache, Bild und Video
Generative KI – also die Fähigkeit von Systemen, neue Inhalte auf Basis von Daten zu erzeugen – ist aktuell das bekannteste Gesicht künstlicher Intelligenz. Sie kann weit mehr als nur Texte erzeugen:
Texterstellung unterstützt bei der Formulierung von Stellenanzeigen, Schulungsunterlagen, Abmahnungen, Berichten oder Feedbackbögen. Besonders bei der Erstellung individueller Entwicklungspläne oder Lerninhalte spart sie viel Zeit und kann auf unterschiedliche Sprachniveaus oder Zielgruppen angepasst werden.
