Kursbeschreibung
Wenn KI im HR falsch eingesetzt wird, entstehen schnell zwei Schäden: Kandidatinnen und Kandidaten verlieren Vertrauen, und interne Entscheidungen wirken willkürlich. Dieses Seminar zeigt dir, wie du KI im Personalwesen verantwortungsvoll einführst und dabei echte Ergebnisse erzielst. Du lernst, HR-Prozesse so zu modellieren, dass KI an den richtigen Stellen unterstützt: beim Formulieren, Strukturieren, Zusammenfassen und beim Aufdecken von Mustern, nicht beim automatischen Aussortieren oder beim verdeckten Scoring. Du bekommst ein klares Vorgehen zur Bewertung von KI-Use-Cases: Welche Daten liegen vor, wie sensibel sind sie, wie hoch ist das Fehlerrisiko, und welche Kontrollmechanismen brauchst du? Wir behandeln DSGVO-Pflichten im HR-Kontext und ordnen ein, wann der EU AI Act zusätzliche Anforderungen auslöst. Ein weiterer Schwerpunkt ist Bias: Du erkennst typische Verzerrungen aus historischen Daten, verstehst Proxy-Variablen und lernst, wie du Ergebnisse so erklärst, dass Management, Betriebsrat und Datenschutz die Entscheidung nachvollziehen können. Zum Abschluss setzt du das Gelernte in konkrete HR-Artefakte um: Prompt-Vorlagen für Stellenanzeigen, strukturierte Interview- und Bewertungsraster, Leitlinien für Candidate Communication sowie eine Governance-Checkliste für Freigaben und Audits. Damit kannst du KI-Projekte im HR nicht nur starten, sondern auch dauerhaft sauber betreiben.
Zielgruppe
- HR Business Partnerinnen und HR Business Partner, Personalreferentinnen und Personalreferenten
- Recruiterinnen und Recruiter, Talent Acquisition und Employer Branding
- People Analytics, HR-IT und HR-Projektleitungen
- Führungskräfte mit HR-Verantwortung und Change-Verantwortliche
- Für alle, die KI im HR einführen oder bewerten wollen, ohne Fairness, Datenschutz und Vertrauen zu riskieren
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von HR-Prozessen (Recruiting, Entwicklung oder Personalplanung).
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich.
Kursinhalte
- Was KI im HR wirklich kann und was nicht
- Generative KI vs. Predictive Analytics im Personalbereich
- Typische HR-Use-Cases: Recruiting, Learning, Retention, Workforce Planning
- Risiken: Halluzinationen, Datenlecks, Scheinkorrelationen
- Recht, Datenschutz und Governance
- DSGVO im HR-Kontext: Zweckbindung, Transparenz, Löschkonzepte
- EU AI Act: Hochrisiko-Systeme, Pflichten, Dokumentation
- Rollen, Freigaben, Audit-Trails und Vendor-Management
- Fairness, Bias und erklärbare Entscheidungen
- Bias-Quellen: Datenhistorie, Proxy-Variablen, Feedback-Loops
- Fairness-Metriken und praktische Checks im HR-Alltag
- Erklärbarkeit: was HR, Betriebsrat und Management wirklich brauchen
- KI-gestütztes Recruiting ohne Reputationsrisiko
- CV-Screening, Matching, Interviewleitfäden und strukturierte Bewertung
- Prompting für Stellenanzeigen: diskriminierungsarm und zielgruppengerecht
- Candidate Experience: Transparenztexte und Kommunikation
- Performance, Talent und Entwicklung mit KI
- Skills-Modelle, Lernpfade und interne Mobilität
- People Analytics: sinnvolle Kennzahlen statt KPI-Theater
- Grenzen: Leistungsdruck, Überwachung, Fehlanreize
