Was passiert, wenn KI von der Unterstützung von Bewerbern dazu übergeht, diese zu bewerten? HackerRank, eine Plattform, die Unternehmen zur Bewertung und Einstellung von Entwicklern nutzen, bietet mit einen Vorausblick darauf, wie diese Zukunft der Vorstellungsgespräche aussehen könnte Chakra, ein KI-Agent, der Interviews führt, Kandidaten bei ihrer Arbeit beobachtet und nicht nur ihre Antworten bewertet, sondern auch, wie sie zu diesen gelangt sind.
Nach rund sechs Monaten in der Beta macht HackerRank Chakra am Montag allgemein für seine Kunden verfügbar. Das Startup erklärt, der KI-Interviewer habe während der Testphase bereits mehr als 500,000 Interviews geführt, wobei Unternehmen wie Snowflake, Snorkel und Capgemini zu denen gehörten, die ihn ausprobierten, während HackerRank das Produkt auch intern testete.
KI war schon immer ein fester Bestandteil in job Interviews eine Zeit lang„…, wobei Unternehmen Voice-Agents und andere automatisierte Tools einsetzen, um Kandidaten zu prüfen und den Einstellungsprozess effizienter zu gestalten. Arbeitssuchende haben inzwischen zunehmend eigene KI-Tools erhalten, die ihnen helfen, sich in Vorstellungsgesprächen zurechtzufinden – manchmal ohne dass die Arbeitgeber davon wissen.“
Mit Chakra setzt HackerRank darauf, dass KI nicht nur verändern kann, wie Vorstellungsgespräche geführt werden, sondern auch, was Arbeitgeber messen können. Über die Frage hinaus, ob jemand die richtige Antwort findet, will das Startup schwerer erfassbare Signale wie kritisches Denken und Urteilsvermögen bewerten sowie das, was es „AI fluency“ nennt – wie gut ein Kandidat ein Problem für KI formuliert, deren Ausgabe beurteilt und sie zu einer Lösung lenkt.
„Die bisherige Form der Bewertung war die Bewertung des Ergebnisses“, sagte HackerRank-Mitgründer und CEO Vivek Ravisankar in einem Interview. „Jetzt kann aufgrund von KI jeder ein Artefakt erstellen.“ Die Frage für Arbeitgeber sei daher, ob sie das Nachdenken und Urteilsvermögen nachvollziehen können, das in die Erstellung eingeflossen ist.
In der Praxis ist ein Chakra-Interview so konzipiert, dass es eher wie die eigentliche Arbeit aussieht als wie ein traditioneller Codierungstest. Ein Kandidat erhält eine Aufgabe mit einem realen Code-Repository und arbeitet daran in einer Canvas mit einem KI-Assistenten. Während der Kandidat arbeitet, kann Chakra den Kontext dessen, was er tut, nutzen, um Follow-up-Fragen zu stellen, etwa warum er einen Ansatz einem anderen vorgezogen hat oder wie sich seine Lösung ändern würde, wenn eine neue Einschränkung eingeführt würde.
Ravisankar sagte TechCrunch, dass Chakra die grundlegende Struktur des Einstellungsprozesses selbst verändert. Was zuvor drei separate Runden umfasste – ein Vorgespräch mit einem Recruiter, eine Aufgabe zum Mitnehmen und ein Folgeinterview mit einem Ingenieur –, sei nun in einem einzigen Chakra-Interview zusammengefasst, sagte er.
Kandidaten während eines Vorstellungsgesprächs Zugang zu KI zu gewähren, könnte den Eindruck erwecken, dass Betrug leichter wird. HackerRank gibt jedoch an, das Gegenteil festgestellt zu haben. Verdächtige Aktivitäten wurden laut Ravisankar in Chakra-Interviews 70% bis 80% seltener markiert als in vergleichbaren traditionellen HackerRank-Assessments, wobei die Quote je nach Faktoren wie Geografie und Seniorität variierte.
Ravisankar teilte TechCrunch mit, dass der Zugang der Kandidaten zu KI den Anreiz verringert, heimlich externe Tools zu nutzen, die ihnen während eines Interviews Antworten liefern können.
Gestartet auf der TechCrunch Disrupt im Jahr 2012, baute HackerRank sein Geschäft um Programmier-Challenges auf und half Unternehmen schließlich dabei, Entwickler anhand ihrer technischen Fähigkeiten zu bewerten und einzustellen. Das von Y Combinator unterstützte Startup hat inzwischen mehr als 3.000 Geschäftskunden, darunter Amazon, Nvidia, Clay und Replit, sowie eine Community von über 30 Millionen Entwicklern weltweit.
Chakra stellt eine Wette gegen die Art von technischer Bewertung dar, die HackerRank jahrelang aufgebaut hat. Sein klassisches Produkt prüfte vor allem, ob Entwickler Coding-Probleme korrekt lösen konnten. Trotzdem ist Ravisankar überzeugt, dass KI das frühere Modell von HackerRank zur Messung ingenieurtechnischer Fähigkeiten weniger nützlich gemacht hat.
Ravisankar verglich den Übergang intern mit Apples Wechsel vom iPod zum iPhone, da das alte Produkt zwar weiterhin Wert hat, das neue aber zeigt, wohin das Startup den Markt entwickeln sieht. „Chakra wird die Schlagzeile sein“, sagte er. „Es wird der Weg sein, auf dem wir voranschreiten werden.“
Allerdings wirft die Einbindung von KI in eine tiefere Rolle bei der Bewertung von Kandidaten eine andere Reihe von Fragen auf, insbesondere darüber, wie viel der Personalentscheidung Unternehmen an einen Algorithmus delegieren sollten. Ravisankar teilte TechCrunch mit, dass Chakra darauf ausgelegt ist, Kandidaten zu bewerten, anstatt die endgültige Einstellungsentscheidung zu treffen, die bei den Menschen verbleibt.
KI, so Ravisankar, kann die strukturierteren Teile eines Vorstellungsgesprächs übernehmen, indem sie konsistent die vom Arbeitgeber festgelegten Kriterien anwendet, während menschliche Interviewer mehr Zeit darauf verwenden können, herauszufinden, ob sie tatsächlich mit einem Kandidaten zusammenarbeiten möchten, und Fragen zum Unternehmen, zum Team und zur Rolle zu beantworten.
„KI ist weitaus weniger voreingenommen als Menschen, wenn man sie richtig einstellt“, sagte Ravisankar und argumentierte, dass ein KI-System angewiesen werden kann, für jeden Kandidaten denselben Bewertungsmäßstab anzuwenden, statt von Faktoren wie dem Hintergrund oder der Ausbildung eines Kandidaten beeinflusst zu werden.
Die konsistente Anwendung derselben Kriterien macht ein KI-System jedoch nicht zwangsläufig frei von Voreingenommenheit. Automatisierte Einstellungstools können Vorurteile aus den Daten, Modellen und Kriterien, mit denen sie entwickelt wurden, erben oder verstärken, was Aufsichtsbehörden veranlasst, ihren Einsatz bei Personalentscheidungen genauer zu prüfen.
Der Einsatz von KI bei der Personalauswahl zieht bereits regulatorische Aufmerksamkeit auf sich. New York City verlangt beispielsweise von Arbeitgebern, die bestimmte automatisierte Entscheidungstools für Beschäftigungsentscheidungen einsetzen, dass sie diese einer unabhängigen Prüfung auf Voreingenommenheit unterziehen und die Kandidaten vor deren Einsatz darüber informieren. Ravisankar räumte ein, dass Einstellungsverfahren ein regulierter Bereich sind, und erklärte, die Einhaltung solcher Anforderungen gehöre zu dem, was HackerRank von vornherein mitentwickeln musste.