Recruitingautomatisierung durch KI klingt nach ferner Zukunft. Das HR-Startup Speechmind bringt die Technologie in die Gegenwart. Was das System schon alles kann und welche Ziele das Unternehmen verfolgt, erklärt mir Co-Founder Richard Fankhänel im Interview.
Was bietet Speechmind?
Hallo Richard, magst Du Dich und Euer Startup SpeechMind bitte kurz vorstellen?
Der Ausgangspunkt von SpeechMind war, dass ich mit zwei Freunden sehr genervt davon war, zu Meetings eingeladen zu werden, nur um das Protokoll zu schreiben. Wir haben keine gute Lösung gefunden, die uns diese Arbeit abnimmt. Also haben wir SpeechMind gegründet. Neben meinem Job als Ingenieur habe ich über 20 technische Stellen im VDI-Netzwerk besetzt und dabei gemerkt, dass eine gute Protokollierung besonders bei der Personalauswahl relevant ist. Deshalb haben wir SpeechMind auf die Protokollierung dieser Gespräche ausgerichtet.
SpeechMind ist nun eine Software, die es Unternehmen ermöglicht, den Bewerbungsprozess effizienter zu gestalten, indem Gespräche automatisch ausgewertet werden.
Fehler im Recruiting minimieren
Welche Herausforderungen löst Ihr mit Eurem Angebot?
Die meisten Unternehmen haben derzeit mit einem Mangel an Fachkräften zu kämpfen. In solchen Zeiten ist die Auswahl an Bewerber:innen nicht groß und es werden auch Kandidat:innen in Betracht gezogen, die früher abgelehnt worden wären.
Die Kosten von Fehlern im Rekrutierungsprozess sind jedoch enorm. Pro Stelle kann eine Fehlbesetzung schnell 140.000 € kosten, wertvolle Ressourcen binden und das Team demotivieren.
Die meisten Unternehmensentscheidungen mit solch hohen finanziellen Auswirkungen basieren auf Daten. Doch bei der Personalauswahl, der vielleicht wichtigsten Entscheidung für die Zukunft eines Unternehmens, werden die meisten Entscheidungen aus dem Bauch heraus getroffen.
Unsere Software hilft Unternehmen dabei, dass sie mehr Objektivität in den Einstellungsprozess bekommen und auch Personen, die nicht am Gespräch teilgenommen haben, detaillierte Erkenntnisse über die Aussagen der Kandidat:innen erhalten.
Mit SpeechMind können sie die Kosten für Fehlentscheidungen deutlich reduzieren und zugleich sehr viel Zeit sparen.
KI im Recruiting einsetzen: Stellenanzeige automatisieren
Künstliche Intelligenz im Recruiting einzusetzen, ist gerade ein wichtiger Trend. Wie schafft Eure KI es, die wesentlichen Punkte aus einem Audio-File so herauszufiltern bzw. aufzubereiten, dass Ihr mit den Ergebnissen eine Stellenanzeige formulieren könnt?
Wir versetzen uns in unsere Schulzeit zurück. Da gab es Aufgaben wie: “Fasse den folgenden Text unter dem Thema XY und den Schwerpunkten A1, B2, C3 zusammen”. Der Lehrer gibt also die Richtung und die Schwerpunkte vor. Und jetzt ist es an dir, mit deiner Erfahrung und deinem Wissen daraus einen neuen Text zu erstellen.
Nach diesem Prinzip funktioniert unsere AI. Im ersten Schritt gliedern wir das Interview in verschiedene Themenblöcke, wie z.B. die Unternehmenskultur oder die Anforderungen an eine Stelle. In den weiteren Verarbeitungsschritten gliedern wir das Gespräch immer weiter nach verschiedenen Gesichtspunkten.
Dazu muss man wissen, dass eine KI nichts anderes ist als ein mathematischer Algorithmus. Ein Algorithmus, der auf einen Grenzwert hin optimiert wird. Je detaillierter die Informationen sind, die in den Algorithmus eingegeben werden, desto besser sind die Ergebnisse.
Nach der Vorverarbeitung geben wir also unserer KI die Aufgabe, eine Stellenausschreibung zu verfassen und dabei nur die von uns vorverarbeiteten Daten zu verwenden. Das Ziel ist dann eine Stellenanzeige.
Da es im Internet eine Vielzahl von Stellenausschreibungen gibt, weiß der Algorithmus also bereits, wie ein solcher Text aufgebaut ist. Er weiß auch, worauf zu achten ist und welche Bereiche wichtig sind.
Um auf unser Schulbeispiel zurückzukommen, geben wir also das Thema und die Schwerpunkte des Interviews und der Vorverarbeitung vor. Die KI schreibt dann den Text mit dem Wissen, das sie bereits hat.
Bewerbungsgespräche dokumentieren und Bewerbende vergleichen
Vor unserem ersten Gespräch dachte ich, Ihr würdet lediglich Bewerbungsgespräche transkribieren und damit Leistungen anbieten, die zukünftig z.B. auch im Microsoft Teams Copilot zu finden sein werden. Allerdings kann Eure Software noch mehr. Ihr wollt die Essentials aus Bewerbungsgesprächen filtern und automatisiert mit Anforderungen für Jobs abgleichen. Wie löst Ihr die Herausforderung, dass gesagte Worte allein vermutlich nicht ausreichen werden, um eine valide Aussage über Skillprofile oder gar Persönlichkeit vorzunehmen?
Studien zeigen, dass gut strukturierte Interviews eine wesentlich höhere Zuverlässigkeit bei der Personalauswahl haben als Intelligenztests oder Assessment Center. Mit einer sauberen Interview-Protokollierung und SpeechMind-Auswertung kann man also schon eine gute Vorhersage über den späteren Erfolg der Bewerber:innen im Job machen. Das hängt aber natürlich auch sehr stark von den Fragen ab, die im Interview gestellt werden.
Wir glauben, dass strukturierte Interviews ein wichtiger Bestandteil eines guten Recruitings sind und immer wichtiger werden. In Verbindung mit wissenschaftlichen Methoden, die es schon seit einigen Jahrzehnten gibt, haben wir einen Ansatz entwickelt, um genau dieses Problem anzugehen.
Wir sind uns aber bewusst, dass gerade die Persönlichkeit viel tiefer geht, als die Menschen es sich überhaupt eingestehen. Wir sehen jetzt schon, dass gerade der Einsatz von KI in Bereichen, die Einschätzungen über Menschen geben, in den nächsten Jahren reguliert werden wird. Deshalb wollen wir uns mehr auf das Verhalten oder die Fähigkeiten einer Person konzentrieren. In Zukunft wird es wahrscheinlich immer schwieriger werden, die scheinbar perfekte Person für eine Stelle zu finden. Aber es wird immer Menschen geben, die vielleicht etwas Ähnliches gemacht haben und durch Fähigkeiten wie schnelles Lernen und Anpassungsfähigkeit in eine Position hineinwachsen können.
Strukturierte und unstrukturierte Interviews möglich
Müssen dafür Gespräche eigentlich strukturiert oder gar hochstrukturiert geführt werden oder geht das auch auf Basis von unstrukturierten Bewerbungsgesprächen?
Wir wissen, dass es im Gespräch manchmal nicht selbstverständlich ist, sich sehr eng an einen Fragenkatalog zu halten, und dass deshalb manchmal die Formulierung oder die Reihenfolge der Fragen angepasst wird. Mit einer manuellen Protokollierung stößt man hier schnell an Grenzen, wenn man ständig zwischen verschiedenen Themen wechselt, die sich auch noch aufeinander beziehen.
Wir haben daher die Software so angepasst, dass sie sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Interviews verarbeiten und beide zu einer strukturierten Auswertung zusammenfassen kann. Zu einer bestimmten Frage erkennt die Software dann alle Antworten des Bewerbers im Gespräch, die zu dieser Frage passen.
Eignungsdiagnostik auf Basis von Sprache?
Beim Thema Passung bzw. Eignungsdiagnostik bin ich persönlich immer erst einmal skeptisch und vorsichtig. Was genau kann Eure KI hier tatsächlich leisten?
Wir haben viele Gespräche mit Expert:innen aus dem Recruiting geführt. Dort haben wir gelernt, dass gute Eignungsdiagnostik, insbesondere im Bereich der Interviews, nur selten umgesetzt wird. Das ist vor allem auf den hohen Dokumentationsaufwand zurückzuführen. Die Leistung unserer KI besteht darin, dass sie die repetitiven und manuellen Aufgaben um Interviews herum abnimmt und Informationen objektiv verdichtet. Die Einschätzung über die Eignung und Personalauswahl wird aber noch von menschlicher Intelligenz getroffen.
Unsere KI-Software agiert nur auf Textbasis, was uns von Tools unterscheidet, die ein paar Jahre früher Parameter in Tonfall oder Stimmung analysiert haben und auf der Basis eine Empfehlung ausgesprochen haben.
Zusammenspiel aus Mensch und KI
Wie geht Ihr mit dem Risiko um, dass gute Bewerbende aus dem weiteren Recruiting-Prozess ausscheiden, weil Eure Software vielleicht eine Fehlanalyse bzw. nichtzutreffende Prognose macht?
Wir sind uns bewusst, dass keine Technologie perfekt ist und dass trotz ständiger Optimierung und Tests immer ein gewisses Risiko von Fehlanalysen besteht. Deshalb verfolgen wir den hybriden Ansatz, der die Stärken der KI mit menschlicher Expertise kombiniert. Zusätzlich haben wir in unser Produkt Features integriert, die das Risiko von Fehlanalysen stark reduzieren.
Durch nachvollziehbare KI-Prognosen können Menschen Fehlanalysen schnell erkennen. Mit SpeechMind kann man sich zu jedem KI-Ergebnis anschauen, auf welche Stelle im Gespräch es zurückzuführen ist.
Unsere KI ist darüber hinaus stark beschränkt, dass sie zu bestimmten Themen, wie der konkreten Bewerberentscheidung, keine Aussage treffen darf. Dadurch reduzieren wir das Fehleranalyse-Risiko zusätzlich.
Einbindung in die HR-Tools und Prozesse
Wie bindet Ihr Eure Services in klassische HR-Prozesse ein, insbesondere zum Beispiel Bewerbermanagementsoftware (ATS) – Stichwort: Schnittstellen zu HR-Tools?
Interviews werden in der Regel über klassische Videokonferenzsysteme geführt. Unsere Software wird zwischen die Videokonferenzsysteme wie MS Teams und die HR-Tools geschaltet. Wir sehen uns auch in Zukunft als eine solche Verarbeitungseinheit, die Gesprächsinformationen aufbereitet und weitergibt. Deshalb haben wir unsere Plattform von Anfang an so konzipiert, dass wir relativ einfach neue Systeme andocken können.
Wie sich Speechmind weiterentwickelt
Welche Planungen habt Ihr für Speechmind in 2023 sowie in den kommenden Jahren?
Wir planen, im Herbst 2023 weitere Menschen an unserer Vision eines besseren Recruitings teilhaben zu lassen und eine Finanzierungsrunde durchzuführen. Mit dem Geld können wir das Wachstum des Unternehmens und des Produkts vorantreiben.
Wir wollen unsere KI-Technologie kontinuierlich verbessern und das Produkt um Recruiting-spezifische Funktionen erweitern. In der KI-Entwicklung arbeiten wir stark am Thema Nachvollziehbarkeit, so dass man jederzeit von den Ergebnissen auf die Aussagen der Bewerber schließen kann.
Unser Ziel ist es, SpeechMind zu einer führenden Lösung im Bereich KI-basiertes Recruiting zu machen und die Art und Weise, wie Unternehmen Talente finden, nachhaltig zu verbessern.
Vielen Dank für Deine Antworten, Richard. Ich drücke für Euer Startup Speechmind alle verfügbaren Daumen!
Über den Interviewten
Richard Fankhänel bringt als Mitgründer und Geschäftsführer von SpeechMind seine Erfahrung des Produktmanagements und Recruitings ein. Während seines Maschinenbaustudiums in Dresden absolvierte er Auslandsaufenthalte an der University of Aberdeen und der Moscow Polytech.
Nach dem Studium entwickelte er digitale Produkte für die Papierindustrie. Parallel rekrutierte er für sein Nachhaltigkeits-Community-Projekt Calco2go und im Rahmen seiner Vorstandsfunktion in der Nachwuchsorganisation des Vereins Deutscher Ingenieure (VDI).
>> LinkedIn-Profil von Richard Fankhänel
Mein Name ist Stefan Scheller. In meiner Rolle als Persoblogger und Top HR-Influencer (Personalmagazin 05/22) betreibe ich diese Website und das gleichnamige 
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