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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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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