Maxim Fischer, Klaus Fischnaller, Nicolai Ehrhardt & Detlef Steiner

Künstliche Intelligenz (KI) steht als eine der Schlüsseltechnologien der Zukunft stellvertretend für den technologischen Fortschritt in unterschiedlichsten Bereichen. Auch im Bereich der Wirtschaftspsychologie, insbesondere aber der Personalauswahl, nehmen Angebot und Nachfrage nach KI-basierten Lösungen immer weiter zu. Der vorliegende Beitrag legt dar, wie KI-basierte Methoden zur optimierten Vorhersage von Prädiktor-Kriteriums-Zusammenhängen verwendet werden können. Dazu werden erste Ergebnisse eines Pilotprojekts vorgestellt, das künstliche neuronale Netzwerke zur dynamischen Eignungsprognose von Bewerbern verwendet. Die Validität der dort eingesetzten KI-Lösung wird den mit gängigen Prognosemethoden erzielten Validitätskoeffizienten gegenübergestellt. Darüber hinaus soll der Beitrag auch auf mögliche Risiken in Verbindung mit der Nutzung künstlicher Intelligenz im Allgemeinen eingehen.