Masterarbeit, 2025
84 Seiten, Note: 1,3
Diese Arbeit untersucht die Anwendung von Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Personalbeschaffung. Ziel ist es, die Potenziale dieser Technologien aufzuzeigen, aber auch die damit verbundenen ethischen und datenschutzrechtlichen Herausforderungen zu beleuchten und Lösungsansätze zu präsentieren.
1. Problemstellung: Dieses Kapitel dürfte die aktuelle Situation im Recruiting beleuchten und die Notwendigkeit des Einsatzes von Big Data und KI im Hinblick auf Effizienzsteigerung und Verbesserung der Kandidatenauswahl darstellen. Es wird wahrscheinlich auf Herausforderungen und Problemfelder hinweisen, die durch den Einsatz dieser Technologien entstehen können, und somit die Grundlage für die weiteren Kapitel legen. Die Problemstellung wird die Lücke aufzeigen, die diese Arbeit zu schließen versucht.
2. Grundlagen: Dieses Kapitel liefert die notwendigen theoretischen Grundlagen für das Verständnis der Arbeit. Es definiert Big Data und KI, beschreibt deren Einsatzfelder im Recruiting und analysiert die relevanten ethischen, datenschutzrechtlichen und regulatorischen Aspekte. Es wird einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und relevante Gesetzeslagen geben, um ein fundiertes Verständnis der Thematik zu schaffen. Die Definitionen und die Erläuterungen der ethischen und rechtlichen Rahmenbedingungen bilden die Basis für die nachfolgende Analyse der Potenziale und Risiken.
3. Potenziale und ethische Implikationen von Big Data und KI in der Personalbeschaffung: In diesem Kapitel werden die positiven und negativen Auswirkungen von Big Data und KI im Recruiting untersucht. Es wird die Effizienzsteigerung durch Automatisierung, die Verbesserung der Kandidatenauswahl durch KI-basierte Matching-Systeme und andere Anwendungen beleuchtet. Gleichzeitig werden die ethischen Implikationen, wie z.B. Bias in Algorithmen und Diskriminierung, eingehend analysiert und mit konkreten Beispielen veranschaulicht. Dieser Abschnitt wird die Vorteile und Nachteile der Technologie gegenüberstellen und deren komplexen Auswirkungen auf die Fairness und Effizienz verdeutlichen.
4. Lösungsansätze zur Vermeidung ethischer Implikationen in der Personalbeschaffung: Dieses Kapitel präsentiert konkrete Lösungsansätze, um die im vorherigen Kapitel identifizierten ethischen Probleme zu lösen. Es wird technologische, organisatorische und kulturelle Maßnahmen zur Vermeidung von Bias, zur Erhöhung der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Algorithmen sowie zur Förderung einer ethischen Unternehmenskultur beschreiben. Diese Lösungsansätze sind essentiell, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI im Recruiting zu gewährleisten und mögliche negative Folgen zu minimieren.
Personalbeschaffung, Big Data, Künstliche Intelligenz (KI), Recruiting, Algorithmen, Ethik, Datenschutz, Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), EU-AI-Act, Bias, Fairness, Transparenz, Effizienzsteigerung, Kandidatenauswahl, Matching-Systeme, ethische Implikationen, regulatorische Aspekte.
Die Arbeit untersucht die Anwendung von Big Data und Künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich der Personalbeschaffung, beleuchtet deren Potenziale sowie die damit verbundenen ethischen und datenschutzrechtlichen Herausforderungen und präsentiert Lösungsansätze.
Die Arbeit behandelt Potenziale von Big Data und KI im Recruiting, ethische Implikationen des Einsatzes von KI in der Personalbeschaffung, datenschutzrechtliche Aspekte und regulatorische Rahmenbedingungen, Lösungsansätze zur Vermeidung ethischer Konflikte sowie die Förderung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-basierten Systemen.
Kapitel 1 beleuchtet die aktuelle Situation im Recruiting und die Notwendigkeit des Einsatzes von Big Data und KI im Hinblick auf Effizienzsteigerung und Verbesserung der Kandidatenauswahl. Es werden Herausforderungen und Problemfelder aufgezeigt, die durch den Einsatz dieser Technologien entstehen können.
Kapitel 2 liefert die notwendigen theoretischen Grundlagen zum Verständnis der Arbeit. Es definiert Big Data und KI, beschreibt deren Einsatzfelder im Recruiting und analysiert die relevanten ethischen, datenschutzrechtlichen und regulatorischen Aspekte wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den EU-AI-Act.
Kapitel 3 untersucht die positiven und negativen Auswirkungen von Big Data und KI im Recruiting. Es beleuchtet die Effizienzsteigerung durch Automatisierung und die Verbesserung der Kandidatenauswahl, analysiert aber auch ethische Implikationen wie Bias in Algorithmen und Diskriminierung.
Kapitel 4 präsentiert konkrete Lösungsansätze zur Vermeidung ethischer Probleme. Es werden technologische, organisatorische und kulturelle Maßnahmen zur Vermeidung von Bias, zur Erhöhung der Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Algorithmen sowie zur Förderung einer ethischen Unternehmenskultur beschrieben.
Relevante Schlüsselwörter sind Personalbeschaffung, Big Data, Künstliche Intelligenz (KI), Recruiting, Algorithmen, Ethik, Datenschutz, Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), EU-AI-Act, Bias, Fairness, Transparenz, Effizienzsteigerung, Kandidatenauswahl, Matching-Systeme, ethische Implikationen und regulatorische Aspekte.
Typische Einsatzfelder umfassen Matching-Systeme, Talent Mapping, Skill-Gap-Analysen, automatisierte Absagen, individualisierte Ansprache und der Einsatz von Chatbots.
Es werden Themen wie Ethik im Recruiting allgemein, das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz (AGG), Fairness und Bias in Algorithmen sowie Datenschutzverletzungen behandelt.
Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der EU-AI-Act werden im Hinblick auf die Anwendung von Big Data und KI in der Personalbeschaffung berücksichtigt.
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