11.10.2019

McDonald’s nutzt AI des Grazer Scale-ups Leftshift One für Recruiting in ganz Österreich

Eine Conversational AI des Grazer Scale-ups Leftshift One hilft McDonald's Österreich dabei, die rund 60.000 Bewerbungen pro Jahr zu optimieren. Für die Kooperation wurden die Unternehmen mit dem HR Award 2019 ausgezeichnet.
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McDonalds Bewerbung Job App
Die Anwendung der App in der Praxis. (c) McDonalds

McDonald’s Österreich verzeichnet in seinen 196 Restaurants rund 60.000 Bewerbungen pro Jahr – das birgt recht viel Optimierungspotenzial, um den Prozess für Bewerber ebenso wie für die Recruiter effizienter zu gestalten. Das Unternehmen  hat sich daher entschieden, eine Lösung des Grazer Scale-ups Leftshift One zu nutzen, bei dem die Skills des Bewerbers in einem Chat standardisiert abgefragt werden. Bei dieser Conversational AI wird ein erster Eindruck davon generiert, wie gut der Bewerber zum ausgeschrieben Job passt.

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Die Lösung von Leftshift One wird in allen österreichischen McDonald’s-Restaurants genutzt und brachte den Partnern beim HR Award 2019 den ersten Platz in der Kategorie „Tools & Services“ ein. Leftshift One beschäftigt derzeit 15 Mitarbeiter und ist auf Personalsuche, um gemeinsam mit den diversen Partnern weiter zu wachsen. Das Projekt ist mit anwendungsorientierten Förderprojekten und Eigenmitteln gestartet. Laut Patrick Ratheiser, CEO und Founder von Leftshift One, ist das Unternehmen jetzt schon großteils umsatzfinanziert, ab 2020 wollen die Grazer cashflow-positiv sein.

Datenschutz bei der Handy-Bewerbung von McDonald’s

Zum Thema Datenschutz betont Stefan Schmidhofer, Co-Founder und Verantwortlicher für Business Development bei Leftshift One, dass selbstverständlich sämtliche Daten DSGVO-konform verarbeitet werden. Zudem werden lediglich die Skills und die bisherige berufliche Laufbahn der Bewerber abgefragt, um den Prozess auf Bewerberseite zu erleichtern und auf den Upload eines Lebenslaufs verzichten zu können. Am Ende entscheidet nicht die AI, ob der Bewerber den Job bekommt, sondern ein Mensch.

Im nachfolgenden Interview beantworten Ratheiser und Schmidhofer gemeinsam mit Yvonne Sekulin, Director Human Ressources und CPO bei Mc Donald’s Österreich, und Elisabeth Zimmermann, HR Business Partner McDonald’s Österreich, Fragen zu den Details ihrer Kooperation.


Warum implementiert McDonald’s diese KI-Lösung?

Yvonne Sekulin: Ein Volumen von 60.000 Bewerbungen birgt vielfaches Optimierungspotenzial. Sowohl für unsere Bewerber als auch für unsere Personalverantwortlichen in unseren 196 Restaurants. Die Marke McDonald’s steht für Innovation und Effizienz. Diesem Ruf möchten wir auch im HR Bereich gerecht werden. Wir beschäftigen uns intensiv mit den Bedürfnissen unserer Mitarbeiter und Bewerber und wissen, dass sich mehr als die Hälfte unsere Mitarbeiter in der Altersklasse zwischen 15-30 Jahren befindet. Diese Generation informiert sich und kommuniziert hauptsächlich digital und vor allem mobil. Das wollen wir auch in der Kommunikation mit uns als potentiellem Arbeitgeber ermöglichen. Wir bieten unseren Bewerbern daher die Möglichkeit, sich auch „on-the-go“, also von unterwegs, über das Handy, ohne Upload eines Lebenslaufes, zu bewerben.

Mindestens genauso wichtig war uns aber, den Ablauf für unsere Recruitern in den Restaurants zu erleichtern. Durch die KI-Lösung sollen unsere Kollegen sowohl entlastet, als auch in ihrer Entscheidungsfindung unterstützt werden. Die KI agiert dabei im Sinne einer symbiotischen ethischen künstlichen Intelligenz als reiner Unterstützer. Die finale Entscheidung obliegt immer dem menschlichen Mitarbeiter.

Wie ist der technische Anlauf für die Bewerber und Recruiter?

Stefan Schmidhofer: Explainable AI Models sorgen für einen transparenten Prozess sowohl für Personalverantwortliche als auch Bewerber. Im Laufe der Konversation bekommt der Bewerber die Möglichkeit, seine Skills zu vermitteln. Diese werden mit den Anforderungen der Job Ausschreibung abgeglichen. Dazu ist kein Lebenslauf mehr nötig – Fähigkeiten (Stärken und Schwächen) werden semantisch direkt aus dem Kontext der Konversation erkannt. Anschließend bereitet KI diese Daten auf und stellt sie dem Recruiting System (HR Mitarbeiter) zur Verfügung. Auf dieser Basis kann ein Recruiter qualifiziertere Entscheidungen treffen als bisher.

Und was steckt technisch unter der Motorhaube? Worauf baut das Backend auf?

Stefan Schmidhofer: Als Basis dient die von Leftshift One entwickelte AI-Platform-as-a-Service G.A.I.A. Aus ihren AI Services wird der Smart Assistant für den Bewerbungsprozess gebaut. Dieser läuft über ein Conversational User Interface (UI/AI) mit AI Support. Als starker Marketing Partner ist für das UX Design WESEO verantwortlich. Die Lösung wird vollkommen autark und damit unabhängig von externen KI-Anbietern in einer Private Cloud oder OnPremise betrieben. Das garantiert Datenhoheit für den Kunden.

Warum hat sich McDonald’s entschieden, bei dieser Lösung auf ein Startup zu setzen?

Patrick Ratheiser: Leftshift One versteht sich mittlerweile nicht mehr als Startup, weil das Unternehmen bereits ein breites Portfolio an PoCs/Umsetzungen zu bieten hat. Die in G.A.I.A. enthaltenen KI-Services sind bereits ausgereift und markterprobt. Unter anderem arbeitet Leftshift One mit Kunden aus dem Automotive Sektor (AVL List), Pharmakonzernen und zum Beispiel einem deutschen Reiseanbieter (zB. nix-wie-weg-de). Zusätzlich verfügt Leftshift One über ein starkes Partnernetzwerk für Umsetzungen (zB. BearingPoint) und setzt mit dem Raiffeisen Rechenzentrum auf Private Cloud-Lösungen.

Elisabeth Zimmermann: Die Zusammenarbeit mit Leftshift One funktioniert sehr gut. Bei der Auswahl des richtigen Partners für unser Vorhaben war es uns zum einen wichtig, unseren bisherigen Bewerbungsprozess nicht nur durch einen simplen Chatbot abzulösen, sondern vielmehr eine innovative Lösung zu erarbeiten, die sowohl unseren Bewerbern wie auch unseren Kollegen im Restaurant Mehrwert stiftet. Leftshift One hat sich sehr intensiv mit unseren Bedürfnissen auseinandergesetzt und uns, statt einer „Lösung von der Stange“, ein perfekt auf uns zugeschnittenes Tool angeboten.

Und welche Erfolge habt Ihr damit bisher erzielt?

Patrick Ratheiser: Die Abschlussraten über Mobile-Bewerbungen wurden deutlich erhöht. Die Datenkonsistenz wurde vollautomatisiert hergestellt. Aufgrund der aufbereiteten Daten kann ein HR Agent eine qualitativ hochwertigere Entscheidung treffen. Der gesamte Prozess profitiert von einer hohen Zeit- und Kostenersparnis.

Zugleich sind Algorithmen in letzter Zeit stark in die Kritik geraten – Stichwort: AMS-Algorithmus. Wie grenzt Ihr euch hier ab?

Stefan Schmidhofer: Die Lösung von Leftshift One betreibt kein Profiling und keine Kategorisierung, sondern evaluiert die Präferenzen der Bewerber und stellt diese Information dem HR Agent lediglich in aggregierter Form zur Verfügung. Sie trifft also keine Entscheidungen – schon gar nicht selbstständig. Weiters fließen in das zugrundeliegende KI-Modell keine demographischen Daten mit Diskriminierungspotenzial (zB. Geschlecht, Alter, Wohnort, etc.) ein. Wir von Leftshift One und McDonald’s glauben daran, dass eine erfolgreiche Zusammenarbeit nur in einer Symbiose von Mensch und KI liegen kann.

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„Die große Stärke des Programms ist Neugier. Es geht darum, das Beste aus der ganzen Welt zusammenzutragen und dann zu nutzen“, sagt Aditi Subbarao, Enterprise Account Director beim US-AI-Data-Cloud-Anbieter Snowflake, im Gespräch mit brutkasten. Sie spricht über das Global FinTech-Scouts Program der Raiffeisen Bank International (RBI), für das sie seit dem Start vergangenes Jahr als Expertin fungiert. Ziel ist es, die wichtigsten Erkenntnisse im FinTech-Bereich von globalen Top-Expert:innen zusammenzutragen und für die gesamte RBI-Gruppe – und damit im ganzen CEE-Raum – nutzbar zu machen.

Im Mai holte die RBI ihre „Scouts“ wieder nach Wien. Brutkasten war vor Ort und bat fünf der Expert:innen, darunter auch Subbarao um ihre Einschätzung zu den aktuell wichtigsten FinTech-Trends.

1. KI-Agenten und die notwendige Datenstrategie

KI-Agenten seien aktuell wenig überraschend das dominierende Thema in den Führungsetagen der Finanzwelt, erklärt Aditi Subbarao. Dabei gehe es um die effiziente und sichere Umsetzung. Und diese sei an strenge technologische Voraussetzungen geknüpft: „Ohne eine solide Datenstrategie gibt es keine KI-Strategie. Unternehmen werden von KI-Agenten nicht profitieren, solange ihre zugrunde liegenden Daten nicht robust und KI-fähig sind“.

Zusätzlich zur Datenqualität sei die Sicherheit der Systeme entscheidend. Subbarao warnt vor unregulierten Modellen: „Selbst bei einer optimalen Datenbasis können ohne sichere, regulierte KI-Agenten mit angemessenen Leitplanken nicht die zuverlässigen und richtlinienkonformen Ergebnisse erzielt werden, die man für seine Kunden will“.

2. Web3 und Payments wachsen zusammen

Ein grundlegender Wandel vollzieht sich auch in der Infrastruktur digitaler Transaktionen, erklärt Vel Vasic, CEO des in Singapur ansässigen FinTech-Venture-Studios OTLRS. Er beobachtet eine zunehmende Verschmelzung etablierter Systeme: „Wir erleben derzeit, wie der traditionelle Zahlungsverkehr und Web3, die früher völlig getrennte Welten waren, konvergieren“.

Die Integration gehe dabei in beide Richtungen. „Zahlreiche Anbieter digitaler Vermögenswerte betrachten den Zahlungsverkehr mittlerweile als zentralen Bestandteil der Customer Journey“, führt Vasic aus. Er prognostiziert für die Branche eine weitreichende Veränderung: „In den kommenden zehn Jahren wird sich dies in Kombination mit künstlicher Intelligenz zu einem nahtlosen Omnichannel-Erlebnis für digitale Zahlungen entwickeln“.

3. Identitätsprüfung im Zeitalter von KI-Betrug

Die schnelle Verbreitung von künstlicher Intelligenz bringt auch neue Herausforderungen im Bereich der Cybersicherheit mit sich. Für Scarlett Sieber, Chief Strategy and Growth Officer beim New Yorker FinTech-Konferenzveranstalter Money20/20, rücken defensive Strategien in den Fokus. „Mein Hauptinteresse gilt der Rolle von Betrug und Identitätsprüfung im Kontext von künstlicher Intelligenz“, erklärt Sieber.

Sie sieht dabei einen direkten Zusammenhang zwischen technologischer Entwicklung und Cyber-Kriminalität: „Mit dem Aufstieg der KI verzeichnen wir einen deutlichen Anstieg von Betrugsfällen. Infolgedessen spielt die eindeutige Identitätsfeststellung eine wichtigere Rolle als jemals zuvor“.

4. Hyperpersonalisierung durch „Context Pulling“

Im Bereich der Kundenbindung verändert sich die Art und Weise, wie Finanzprodukte angeboten werden, erklärt Ken Thomas, Principal beim Londoner VC BackFuture. Er identifiziert einen Wandel in der Kundenansprache: „Der übergreifende Trend, den ich derzeit beobachte, ist die Hyperpersonalisierung und deren Wechselwirkung mit Banking“.

Die Strategie wandelt sich von traditionellen Marketingmethoden hin zu einer situativen Ansprache: „Wir nennen das ‚Context Pulling‘ anstelle von ‚Product Push‘. Anstatt eine statische Menge an Rewards anzubieten, geht es nun vielmehr darum, den Kunden die richtigen Rewards zur exakt richtigen Zeit zukommen zu lassen, um so die Interaktion und das Engagement zu steigern“.

5. Besserer Zugang zum US-Dollar

Nnanna Ijezie, Product Manager bei Booking.com in Amsterdam, sieht eine starke Nachfrage im Fremdwährungsbereich: „Wir beobachten weltweit einen wachsenden Zugang zum US-Dollar“.
Dieser Trend wird maßgeblich von neuen Marktteilnehmern getrieben. „Startups, FinTechs und Banken arbeiten daran, immer mehr Menschen einen einfacheren, schnelleren und kostengünstigeren Zugang zu dieser Währung zu ermöglichen“, so Ijezie.

Dabei kommen auch neue Technologien zum Einsatz: „Eine der populärsten Methoden, über die derzeit alle sprechen, sind Stablecoins, doch das zugrunde liegende Bedürfnis bleibt, der breiten Masse einen effizienteren Zugang zum US-Dollar zu verschaffen“.

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