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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Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz © Andritz Group

Allein in Österreich könnten zukünftig rund 220.000 Tonnen davon besser verwertet werden. Bisher scheitert eine echte Kreislaufwirtschaft jedoch an der Praxis: „Wirkliches Faser-zu-Faser-Recycling, also sprich aus Abfällen wirklich wieder ein Kleidungsstück zu machen, das liegt im Bereich von 1% und weniger“, zieht Michael Waupotitsch, Vice President Textile Recycling bei Andritz, im Gespräch ernüchternde Bilanz. Der Großteil der Altkleider wird deponiert oder verbrannt.

Vorhersage statt bloßer Materialbestimmung

Hier setzt die neue Technologie „teXscan“ an, die Andritz gemeinsam mit der französischen Tochtergesellschaft Laroche entwickelt. Während bestehende Nahinfrarot-Systeme lediglich die reine Materialzusammensetzung bestimmen können, soll die neue Lösung erstmals die konkrete Rezyklierfähigkeit zerstörungsfrei vorhersagen.

„Die Innovation dabei ist, dass man erstmals nicht nur Farbe oder Zusammensetzung messen, sondern eine Vorhersage treffen kann, wie gut etwas recycelbar ist.“, so Waupotitsch. Das System ordnet den Textilien einen Score von 0 bis 100 zu, der auf Kriterien wie der Faserlänge und dem Kurzfaseranteil basiert. Waupotitsch betont jedoch im Gespräch, dass es sich hierbei um „keinen industriellen Standard“, sondern primär um eine „Entscheidungshilfe“ für Sortier- und Recyclingbetriebe handelt.

Der teXscan © Andritz

Bislang nur weiße Baumwolle identifizierbar

Bislang beschränkt sich die Analysefähigkeit des Prototyps ausschließlich auf weiße Baumwollfasern. Die größte Herausforderung im Massenmarkt stellen jedoch Mischgewebe und gefärbte Stoffe dar, die den Großteil heutiger Fast Fashion ausmachen. Andritz plant, bis Ende des Jahres verlässliche Aussagen über farbige Baumwolle zu treffen; Mischgewebe sollen als nächstes folgen.

Aktuell existiert das System als Tischgerät. Um industriell relevant zu werden, soll die Technologie zu Handheld-Geräten oder vollautomatisierten Online-Sensoren für Förderbänder weiterentwickelt werden, erklärt der Textil-Recycling-Experte.

teXscan als strategischer „Door Opener“

„Recycling von Textilien steht im Wettbewerb mit extrem günstigen Frischfasern“, merkt Waupotitsch im Gespräch an. Man müsse das gesamte wirtschaftliche System beachten und vorsichtig sein sich in dieser Hinsicht nicht selbst zu belügen, denn „unterm Strich muss es sich auch rechnen“, so der Experte. Zudem fehlen in Europa flächendeckende, genormte Sammelsysteme, wie man sie vom Altpapier kennt.

Für den Technologiekonzern ist der Scanner ohnehin nicht das primäre Endprodukt sondern eine Möglichkeit der Zusammenarbeit. Andritz versteht sich als Maschinen- und Anlagenbauer. Das Messgerät soll vielmehr als „Door-Opener“ fungieren, um letztlich großskalierte mechanische und chemische Recyclinganlagen zu vertreiben.

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