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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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✨ AI Kontextualisierung

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.

+++zum HR-Channel des brutkasten+++

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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„No Hype KI“ wird unterstützt von ACP, EY, ITSV, KEBA Group, Lenovo, Microsoft, ONTEC AI und der Universität Graz.

„Die Vorstellung, dass man dank KI seine Hausaufgaben nicht machen muss, ist grundfalsch. Ganz im Gegenteil: Gerade hier ist es essenziell, bei der Datenqualität und der gesamten IT-Architektur eine saubere Basis zu schaffen“, konstatiert Rainer Kalkbrener, CEO von ACP, im Staffelfinale der brutkasten-Serie “No Hype KI”.

Mit diesem Befund ist er in der Expertenrunde nicht alleine. Der Fokus verschiebt sich von theoretischen Machbarkeiten hin zu den harten Bedingungen für echten Business Value, so der Tenor.

Österreichs Status quo und der Weg aus der Sandbox

Hermann Erlach, General Manager Austria bei Microsoft, weist auf ein aktuelles Studienergebnis hin: Österreich befindet sich bei der KI-Nutzung weltweit in den Top 20. Während Konsument:innen die Technologie im privaten Alltag bereits intensiv nutzen würden, zeige sich im Unternehmensbereich – insbesondere im Mittelstand – jedoch noch Aufholbedarf bei der Adaption. Für Patrick Ratheiser, Director & Head of AI bei EY, ist dabei klar: Der wahre geschäftliche Mehrwert liege oft nicht in hochgradig gehypten Vorzeigeprojekten. “Es sind oft die unscheinbaren Machine-Learning-Lösungen und Prozessautomatisierungen, die den Unternehmen wirklich helfen”, sagt er.

Dennoch stecken derzeit viele Initiativen noch in isolierten Experimentierphasen fest. Sulejman Ganibegovic, CEO KEBA Digital, fordert daher mehr Risikobereitschaft, um Projekte aus der geschützten Laborumgebung in den produktiven Betrieb zu überführen. Sein Appell an die Entscheidungsträger:innen: „Lieber ist man einmal mutig und wagt den Schritt aus der geschützten Laborumgebung, anstatt sich zweimal feige davor zu drücken, endlich etwas Produktives umzusetzen“. Man müsse akzeptieren, dass auch eine KI-Lösung, die nicht zu 100 Prozent fehlerfrei funktioniert, bereits einen enormen Mehrwert liefern kann.

KI als unbestechlicher Spiegel der Datenqualität

Dass dieser Weg in die erfolgreiche Produktivität zwingend über saubere Datenstrukturen führt, ist breiter Konsens in der Runde. Kalkbrener warnt, dass die KI durch ihre weitreichenden Suchkapazitäten “schonungslos die Schwächen von bestehenden Systemen aufdeckt”. Denn ohne eine funktionierende Data-Governance, so der ACP-Chef “führt das am Anfang oft zu bösen Überraschungen, wenn plötzlich intern sensible Dokumente wie Gehaltslisten oder Passwort-Dateien dank KI für weite Teile der Belegschaft auffindbar werden.”

Auch Ratheiser betont, dass der bloße Import von unstrukturierten Firmendaten in ein KI-Sprachmodell keine Wunder bewirke: „Die Arbeit, die wir seit 20 Jahren bei der Datenqualität und beim Aufräumen versäumt haben, kann jetzt nicht einfach die KI für uns lösen“.

Regulierung: Innovationsbremse oder Türöffner?

Neben der internen Datenorganisation bestimmt auch der externe Rahmen maßgeblich, wie schnell KI im Unternehmensalltag ankommt. Ein differenziertes Bild zeichnen die Experten daher bei der Debatte um den europäischen AI Act. Für Ratheiser stellt das risikobasierte Regelwerk eine notwendige Basis dar, um den breiten Rollout von Use-Cases sicher skalierbar zu machen. “Ohne klare Policies und Governance sind autonome KI-Agenten im Unternehmen auf Dauer nicht steuerbar”, so der EY-Experte. Ähnlich pragmatisch sieht das Ganibegovic aus Sicht der Industrie. Er argumentiert, dass verbindliche Spielregeln gerade bei kritischen B2B-Infrastrukturen als Türöffner fungieren: „Wenn man KI in sensiblen Bereichen einsetzen möchte, braucht es einen Rahmen, der Vertrauen schafft. Klare Gesetze untermauern dieses Vertrauen und bringen Kunden dazu, sich für neue Anwendungen zu öffnen“.

Kalkbrener hingegen äußert sich deutlich kritischer. Er warnt, dass Regulatorien oft innovationsfeindlich seien und die Geschwindigkeit im Markt drosseln würden. “Man darf nicht den Fehler machen, aus Angst vor Regulierungen alle potenziellen Probleme schon im Vorfeld lösen zu wollen”, so der CEO. Europa verliere sonst in der globalen Wirtschaft an Wettbewerbsfähigkeit.

Der kulturelle Wandel: Menschen als „Manager von Agenten“

Letztlich entfalten aber weder saubere Daten noch die besten regulatorischen Rahmenbedingungen ihre Wirkung, wenn die Belegschaft nicht mitzieht – ein Befund, der sich übrigens wie ein roter Faden durch die gesamte “No Hype KI”-Staffel zog. Die massiven Auswirkungen auf die Unternehmenskultur bilden laut den Experten den entscheidenden Hebel für die Zukunft. Erlach prognostiziert den Aufstieg sogenannter „Frontier Firms“, die KI ganz selbstverständlich neben Kapital und menschlicher Arbeitskraft als elementaren Produktionsfaktor begreifen. Der organisatorische Durchbruch gelinge dann, „wenn jeder im Unternehmen beginnt, als Manager von Agenten zu agieren und den eigenen Job mithilfe von KI zu optimieren“. Mitarbeiter:innen, die diese Tools aktiv nutzen, würden vom Management als hochproduktiv wahrgenommen, während Verweigerer an Leistungsfähigkeit dramatisch zurückfielen.

Dass dieser Wandel die Teams bereits spürbar verändert, bestätigt Ganibegovic aus der Praxis: Wenn man ein AI-natives Team mit KI-Tools ausstatte, forme man quasi ein Team von „Avengers“ mit enormer Schlagkraft, das traditionelle Entwicklungszyklen im Softwarebereich massiv verkürzen könne. Um diesen Zustand jedoch flächendeckend zu erreichen, sei ein gezieltes Befähigen der Belegschaft notwendig, meint Ratheiser. Unternehmen müssten aktiv in den Aufbau von KI-Kompetenzen (Literacy) investieren, um Berührungsängste zu minimieren und den produktiven Umgang mit den neuen Werkzeugen strategisch im Arbeitsalltag zu verankern.

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