Dein nächster Interviewer könnte kein Mensch sein
Wer kann garantieren, dass der super digitale Mitarbeiter nicht das nächste Einstiegsfenster für die KI-Implementierung ist
Verfasst von | LI Jiaxing
Redaktion | ZHANG Wei
Titelbild-Quelle | Yuanqi AI
Anfang Juli beginnt die Vorwärmphase für die Herbstrekrutierung. Ihr nächster Lebenslauf, den Sie verschicken, wird möglicherweise nicht zuerst von der Personalabteilung gesehen, sondern zuerst von einem KI-Mitarbeiter gelesen.
Das maschinelle Filtern von Lebensläufen ist keine Neuheit. Das wirklich Interessante ist: Wenn diese KI nicht nur der Personalabteilung beim Filtern von Lebensläufen hilft, sondern wie ein neu eingestellter Kollege nach Erhalt eines Ziels selbstständig Personen sucht, kommuniziert, bewertet und Ergebnisse vorlegt?
Kürzlich hat Yuanqi AI sein erstes Produkt „Super HR“ auf den Markt gebracht. Es ist kein Tool, das nur einzelne Gliederungen löst, sondern versucht, Aufgaben wie ein Mitarbeiter zu übernehmen: Stellenanforderungen aufzuschlüsseln, Personen auf Rekrutierungsplattformen zu suchen, Ihre Projekterfahrungen zu prüfen, Ihnen einen Übereinstimmungsgrad zuzuweisen und der menschlichen Personalabteilung die Begründung zu übermitteln, ob eine weitere Kommunikation sinnvoll ist.
Ende März dieses Jahres haben CHEN Meng, ein Doktorand der Tsinghua-Universität, und sein Zimmergenosse an der Universität YANG Yibo, ein Doktorand der Peking-Universität, offiziell das Startup von Yuanqi AI gestartet.
Es ist nicht das erste Startup von CHEN Meng.
Bevor er Yuanqi AI gründete, hatte er bereits mehrere Projekte nacheinander durchgeführt und sich mit Bereichen wie Bildungs-SaaS, Natrium-Batterien und Photovoltaik in Fahrzeugen auseinandergesetzt.
Gerade weil er lange Zeit mit Unternehmen zusammengearbeitet hat, ist CHEN Meng sehr sensibel für Kostenprobleme in Unternehmen.
„In den letzten Jahren habe ich mit Unternehmern gesprochen, und das am häufigsten diskutierte Thema ist die Kostensenkung und Effizienzsteigerung. Gleichzeitig gibt es bei vielen Stellen menschliche Unsicherheiten, zum Beispiel Urlaub oder Kündigungen. Wenn einige sehr wichtige Stellen plötzlich frei werden, behindert das den Geschäftsablauf des Unternehmens.“ Das ist das Problem, das CHEN Meng nach Gesprächen mit verschiedenen Unternehmern festgestellt hat. Ist es für Unternehmen möglich, eine stabilere Stellenform zu schaffen, die das Unternehmen stabiler macht und gleichzeitig die Kosten senkt?
CHEN Meng hat seine Antwort gegeben. Eine Plattform für digitale Mitarbeiter zu schaffen, die wie Menschen funktioniert.
Zuerst beginnt man mit Rekrutierungsanforderungen.
CHEN Meng erzählte dem „Future Human Lab“, dass sie bei Untersuchungen festgestellt haben, dass Personalvermittler oder Personaldienstleister viel Zeit für die Suche nach Personen und die Kommunikation in der Anfangsphase aufwenden. Für Personalmitarbeiter und Personalvermittler sind viele Arbeiten in der Anfangsphase der Rekrutierung wenig befriedigend. Lebensläufe suchen, durchsehen, vorselektieren, kommunizieren, Vorstellungsgespräche vorantreiben und Kandidaten verwalten – diese Tätigkeiten sind zeitaufwendig und repetitiv, erzeugen aber nicht unbedingt den höchsten Wert.
Wenn diese Arbeit an KI übergeben werden kann, wird die Zeit der Menschen für Bereiche freigesetzt, die mehr Urteilskraft und Beziehungsmanagement erfordern: Geschäftsbedürfnisse verstehen, das Stellenprofil mit Kunden abstimmen, beurteilen, ob ein Kandidat zur Organisation passt und den endgültigen Vertragsabschluss fördern.
Ein entscheidender Punkt ist: Es muss wie ein Mensch sein. Der Nutzer bittet es nicht „mir beim Filtern der Lebensläufe zu helfen“, sondern gibt ihm direkt eine Aufgabe: Ich möchte einen Elektroingenieur einstellen. Dann zerlegt es die Aufgabe selbstständig, sucht Personen auf Plattformen, filtert Lebensläufe, prüft Projekterfahrungen, bewertet und sortiert sie, legt die Ergebnisse vor und lässt den Menschen den nächsten Schritt bestätigen. Mit anderen Worten: Es ist kein Tool, das in eine Plattform eingebettet ist, sondern arbeitet auf das Ziel hin, „die passende Person einzustellen“.
Aber auch ein neuer Mitarbeiter, der gerade eingetreten ist, versteht das Unternehmen nicht vollständig am ersten Tag. Genau so sieht Yuanqi AI das Verständnis von Super HR. Es wird nicht von Anfang an ein Mitarbeiter mit voller Punktzahl sein, sondern muss in fortlaufender Interaktion mit Unternehmen allmählich verstehen, welche Art von Menschen das Unternehmen wirklich sucht. Zum Beispiel bei der Einstellung von Produktmanagern legen manche Unternehmen mehr Wert auf Erfahrung in Großkonzernen, andere legen mehr Wert auf die Erfahrung, Dinge in einem Startup von Grund auf neu aufzubauen; bei manchen Stellen ist der Bildungsabschluss eine harte Schwelle, bei anderen ist die Projekterfahrung wichtiger.
Markt für KI-Mitarbeiter
Es ist noch lange kein perfekter Mitarbeiter.
„Derzeit gibt es im Branchenumfeld zwei extreme Vorstellungen von digitalen Mitarbeitern: Eine ist übermäßig pessimistisch, die andere übermäßig optimistisch.“ CHEN Meng erzählte dem „Future Human Lab“. Seiner Meinung nach wird Agent in kurzer Zeit hauptsächlich lokale, repetitive und standardisierbare Gliederungen lösen. Erst danach kann es schrittweise in vollständigere Geschäftsabläufe eintreten. Man darf die Richtung nicht leugnen, nur weil die Technik Mängel aufweist, und man darf auch nicht behaupten, dass alles sofort realisierbar ist, nur weil die Technik Fortschritte macht.
CHEN Meng räumt auch ein, dass die Kunden sich hauptsächlich um zwei Dinge sorgen: Halluzinationen und Datenlecks. Vorteile, die das Unternehmen nicht bietet, darf die KI nicht erfinden; wenn das Unternehmen nur einen freien Tag pro Woche hat, darf die KI nicht von zwei freien Tagen sprechen. Konten und Rekrutierungsdaten, die das Unternehmen dem digitalen Mitarbeiter anvertraut, dürfen nicht durchgesickert oder missbraucht werden.
Super HR ist nur der Anfang. Yuanqi AI möchte diese Fähigkeit anschließend auf grundlegende Unternehmensstellen wie Finanzen, Recht und Vertrieb ausweiten. Das Unternehmen hat bereits eine Seed-Finanzierung in Höhe von mehreren Millionen Yuan abgeschlossen und arbeitet derzeit an einer Angel-Finanzierungsrunde.
Seine langfristige Vision ist es, Unternehmen zu ermöglichen, digitale Mitarbeiter für verschiedene Stellen in natürlicher Sprache zu generieren. Ob eine KI nach dem Eintritt in eine Organisation verwaltet, eingeschränkt und bewertet werden kann und bei Fehlern nachverfolgt werden kann, ist genau der Schlüsselfaktor für ihre erfolgreiche Implementierung im Geschäftsablauf des Unternehmens.
Im Folgenden ist das Gespräch zwischen „Future Human Lab“ und CHEN Meng, Gründer von Yuanqi AI, in bearbeiteter Form veröffentlicht —
Tools lösen Gliederungen, Mitarbeiter lösen Aufgaben
Future: Warum nennt ihr es unbedingt digitalen Mitarbeiter und nicht KI-Rekrutierungstool?
Yuanqi AI: Tools lösen einzelne Gliederungen, Mitarbeiter lösen die gesamte Aufgabe.
Ein gewöhnliches Tool kann Ihnen bei einer Gliederung helfen, zum Beispiel beim Filtern von Lebensläufen, beim Verfassen eines Textes oder beim Erstellen eines Berichts. Aber der digitale Mitarbeiter ist auf die Aufgabe ausgerichtet. Sie bitten es nicht „mir beim Filtern der Lebensläufe zu helfen“, sondern sagen ihm „ich möchte einen Elektroingenieur einstellen“. Es muss sich an diesem Ziel orientieren, die Aufgabe selbst zerlegen, Personen suchen, filtern, kommunizieren, bewerten, zusammenfassen und das Ergebnis an den Menschen übergeben.
Es ähnelt eher einem Online-Mitarbeiter. Der Nutzer muss es nicht bei jedem Schritt überwachen, es muss die Aufgabe selbstständig vorantreiben und den Menschen an wichtigen Knotenpunkten Bericht erstatten.
Future: Bis zu welchem Grad muss eine KI entwickelt sein, um von einem Tool zu einem Mitarbeiter zu werden?
Yuanqi AI: Wir hoffen, dass sie wie ein Mensch einen geschlossenen Arbeitsablauf abschließen kann.
Viele Unternehmen, die heute auf dem Markt super digitale Mitarbeiter entwickeln, bearbeiten eigentlich nur Workflows und können nur einzelne Gliederungen erledigen. Zum Beispiel benötigen Systeme wie RPA oder Taobao-Kundenservice an vielen Stellen menschliche Eingriffe und können keine Arbeit selbstständig und abgeschlossen erledigen.
Wenn eine Aufgabe fünf Gliederungen A, B, C, D, E hat, kann sie möglicherweise nur A, C, D lösen, und bei den übrigen Gliederungen sind menschliche Eingriffe erforderlich. Dann ist die Effizienzsteigerung nicht so deutlich spürbar.
Wir hoffen, dass sie wie ein Mensch selbstständig einen abgeschlossenen Arbeitsablauf erledigen kann. Wenn ich zum Beispiel einen menschlichen Personalmitarbeiter bitte, einen Finanz- oder Verwaltungsmitarbeiter einzustellen, ist sein Ziel sicherlich, diese Person endgültig einzustellen. Wenn er das Missverständnis bei der Anforderung hat, bestätigt er es bei mir und korrigiert es rechtzeitig, aber das Endergebnis sollte ein vollständiger Kandidat sein, statt mich bei jedem Schritt zu fragen.
Wenn es mich bei jedem Schritt unterbricht, spart es mir eigentlich nicht viel Zeit, sondern verschwendet sogar Zeit.
Future: An welchen Stellen muss es einem Menschen ähneln, und an welchen Stellen darf es einem Menschen nicht zu ähneln sein?
Yuanqi AI: Die Ähnlichkeit zum Menschen liegt darin, dass es den Arbeitsablauf abschließen kann, wie ein kluger und eifriger guter Mitarbeiter.
Die Unterschiede zum Menschen sind erstens, dass Menschen Ruhe brauchen, aber KI 7 Tage die Woche 24 Stunden in Echtzeit online antworten kann. Zweitens die Kosten. Für die großflächige kommerzielle Nutzung müssen die Kosten gesenkt werden.
Ein erfahrener Personalmitarbeiter für Rekrutierung verdient zum Beispiel möglicherweise 500.000 bis 700.000 Yuan pro Jahr. Wir hoffen, dass die Kosten für diese Funktion innerhalb von 50.000 bis 100.000 Yuan pro Jahr gedeckt werden können. Es kann möglicherweise 80 % der Arbeitsleistung eines erfahrenen Personalmitarbeiters erbringen, aber die Kosten betragen nur 20 % von dessen Gehalt. Nur so kann es Unternehmen wirklich helfen, statt nur ein Prestigeprojekt zu sein.
Future: Was macht Super HR genau, wenn es in einen echten Rekrutierungsablauf integriert wird?
Yuanqi AI: Es erledigt hauptsächlich repetitive, ineffiziente und zeitaufwendige Arbeiten in der Anfangsphase der Rekrutierung.
Betrachtet man zum Beispiel den Rekrutierungstrichter: Am Anfang gibt es möglicherweise 10.000 Personen, von denen etwa 200 am Unternehmen interessiert sind; von diesen 200 Personen sind möglicherweise 30 für das Unternehmen interessant; nach mehreren Kommunikationsrunden sind möglicherweise 5 bis 6 Personen für beide Seiten passend.
Wir lösen den Arbeitsabschnitt von ein- bis zweitausend Personen bis zu drei- bis vierhundert Personen, sogar bis zu 30 Personen. Zum Beispiel das Suchen von Lebensläufen, das Filtern von Lebensläufen, die Beurteilung des Übereinstimmungsgrads, erste Kommunikationen und die Zusammenfassung der Ergebnisse. Ob der Kandidat am Ende kommt, hängt davon ab, wie der Personalmitarbeiter mit ihm kommuniziert, wie er das Unternehmen vorstellt und wie er beurteilt, ob die Wertvorstellungen übereinstimmen.
Also wir lösen die Matching-Arbeit, und die Personalabteilung erledigt weiterhin anspruchsvollere Kommunikationen, Beurteilungen und Beziehungsmanagement.
Future: Was kann es derzeit nicht tun? Welche Gliederungen müssen unbedingt von Menschen bestätigt werden?
Yuanqi AI: Der Anfang und das Ende erfordern derzeit noch menschliche Beteiligung.
Der Anfang ist die Rekrutierungsanforderung. Die Personalabteilung erstellt keine Anforderungen selbst, viele Anforderungen kommen von dem Chef oder den Fachabteilungen. Deshalb müssen die echten und klaren Rekrutierungsanforderungen von der Fachabteilung oder dem Chef eingegeben werden.
Das Ende ist das Abschlussgespräch. KI kann Ihnen dabei helfen, die Informationen auf dem Lebenslauf abzugleichen, aber ob die Chemie zwischen den beiden Seiten stimmt oder einige weiche Fähigkeiten wie die Kommunikations-EQ des Vertriebsmitarbeiters und die Übereinstimmung mit der Organisation passen, erfordert letztendlich eine menschliche Beurteilung.
Derzeit kann KI durch Lebensläufe und erste Kommunikationen die untere Grenze der Eignung sicherstellen, aber die Beurteilung der oberen Grenze erfordert weiterhin Menschen. Wenn Sie zum Beispiel wünschen, dass der Vertriebsmitarbeiter streng und datenorientiert ist oder auf eine sanfte Art und Weise überzeugt, erfordert diese Präferenz eine endgültige menschliche Entscheidung.
