25. April 2024

Management auf den Punkt gebracht!

Topf oder Deckel

INSPIRATION: Ein großes Wort: Fairness! Die meisten würden dem Wert vermutlich grundsätzlich zustimmen. Spannend wird es aber, wenn wir in die Details gehen. Für wen? Wann? Wo? Wie? Mit welcher Begründung? Und was tun, wenn sich einzelne nicht an die gemeinsamen Spielregeln halten wollen? Dann wird’s spannend …

Autor Martin Kersting (Fairness hat viele Facetten) grenzt das Thema auf HR ein. Und er ist der Meinung, dass es einige allgemeingültige Regeln gibt. „Vom Recruiting über die Personalauswahl bis hin zum Austritt aus der Organisation geht es im Arbeitsleben mehr oder weniger fair zu – mit erheblichen Konsequenzen …“ Wenn es nämlich nicht fair zugeht, oder verschiedenen Stakeholder unterschiedliche Vorstellungen davon haben, gibt es zumeist Konflikte. Und die binden Energie und produzieren Reibungsverluste.


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Der naheliegende Fall ist die Verteilung eines raren Guts: Stellen, Beförderungen Geld … So stellt sich gleich die Frage: Was wäre ein gutes Kriterium, um die Verteilung zu begründen? Man kann hier unterschiedliche Ansichten haben. Vielleicht hält sich der Kandidat für die beste Besetzung, doch das Unternehmen hat ein Quotenmodell. Es gibt positive und negative Diskriminierung. Und es gibt seit etlichen Jahren ein Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz (AGG).

Fairness und Leistung

Flugs wird mit Leistung argumentiert: Der Klassiker. Doch was soll Leistung sein?

Warum verdienen Vorstandsmitglieder ein Vielfaches ihrer Mitarbeiterinnen? Um mit Bert Brecht zu kontern: „Cäsar eroberte Gallien. Hatte er nicht wenigstens einen Koch bei sich?“ Und wenn Frauen aufgrund von Familienzeiten über weniger Berufserfahrung verfügen, ist das fair, wenn sie deshalb schlechtere Karten im Vorstellungsgespräch haben?

Als Psychologe kann Autor Kersting nicht anders, als auf die Rolle von Stereotypen hinzuweisen. Mittlerweile wird das Thema unter dem Stichwort „Unconscious Bias“ (Schwund ist immer) thematisiert. Hier ist der kognitive Anteil, also was die Leute sagen, weniger wichtig als die tiefe emotionale Verankerung. Zuletzt gab es diverse Hinweise darauf, dass KI-gestützte Verfahren fairer seien. Sind sie aber nicht automatisch. Im Gegenteil: Wenn Maschinen mit Daten aus der Vergangenheit oder aus dem Durchschnitt der großen weiten Welt gefüttert werden, muss man sich nicht wundern, wenn Vorurteile in die Zukunft tradiert werden oder dem Spezialisten der Mainstream als Non-plus-Ultra angedient wird (KI in der Personalauswahl). Autor Kersting führt aus, dass es eine statistische Diskriminierung gibt, Faktoren also weniger offensichtlich voneinander abhängig sind und welche Konsequenzen das hat. Das Schlimme daran: Die IT-Toolklempner bemerken das in der Regel gar nicht, da ihnen die HR-Fachexpertise fehlt.

Es gibt eine statistische Diskriminierung

So viele Fragen, so viele Perspektiven, so viele Nebenwirkungen: Was tun? Autor Kersting plädiert statt für eine utopische Ergebnisgerechtigkeit (man kann es eben nicht allen recht machen) für eine Regel- oder Verfahrensgerechtigkeit. „Man kann nicht objektiv beurteilen, ob es „richtig“ ist, [ein bestimmtes] Kriterium anzulegen. Sehr wohl aber kann und sollte das Unternehmen seine Entscheidung offenlegen, sodass Bewerbende und Mitarbeitende ihrerseits entscheiden können, ob sie für ein Unternehmen arbeiten wollen, das dieses Kriterium setzt.“ Regelgerechtigkeit braucht vier Zutaten: Information, Partizipation, Transparenz und Ergebniskommunikation. Dann bekommt man auch Akzeptanz. Die bekommt man nicht, wenn man die Verantwortung an eine, angeblich unglaublich schlaue, KI outsourct. Die Jahrzehnte alte Kritik an der Black-Box in der Personalauswahl ist also nach wie vor essenziell: Menschen müssen entscheiden – und die Verantwortung dafür übernehmen. Was auch bedeutet, kritisch zu bleiben, Kompetenz aufzubauen. Validität ist das Stichwort, und zwar in seiner doppelten Ausprägung: Erfasst ein Verfahren zum ersten tatsächlich, was relevant ist? Oder hat man eine Alibi-Kennzahl (Taschenspielertricks) eingebaut? Und welche Treffsicherheit hat zweitens das Verfahren (Kriteriumsvalidität)? Hier wäre wieder auf den Fall der weiblichen Mitarbeiterin zu verweisen, die einige Jahre weniger Berufserfahrung hat aufgrund von Erziehungszeiten.

Man muss also die Logik des Verfahrens verstehen (Kompetenz). Und sich der moralischen Verantwortung stellen. Autor Kersting schließt mit einem lesenswerten Bonmot: „Fairness ist nicht das Ergebnis einer Rechenoperation, sondern ein soziales Projekt.“ Wie wahr!

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Ein Gedanke zu “Topf oder Deckel

  1. Ich hatte dazu kürzlich eine interessante Diskussion. Dort kam auf, dass die Gefahr des Vorwurfs der Diskriminierung paradoxerweise meist zu weniger Transparenz führt – um nicht angreifbar zu sein, sagen die meisten Unternehmen einfach gar nichts mehr dazu, warum eine Person abgelehnt wird. Ich erkenne darin eine fundamentale psychologische Herausforderung beim Thema Fairness: Wenn es für mich gefühlt „unfair“ zugeht, dann muss es eine oder mehrere verantwortliche Personen geben, die daran „schuld“ sind. Nur so bleibt mein Selbstwertgefühl erhalten. Da eine KI keine Person ist, kann sie diese Funktion nicht erfüllen, und darum werden die Menschen gesucht, die verantwortlich gemacht werden können. Und diese sagen dazu dann wieder – nichts.
    Am Ende führt dieses Einfordern leider oft zu deutlich weniger Transparenz und den angesprochenen Alibi Kennzahlen, quasi der statistischen Variante von „die Person war fachlich nicht geeignet“. Ich befürchte daher zunehmend, dass unternehmerische Handlungsfähigkeit nicht mit dem individuellen Wunsch nach „fairer“ Einstellungspolitik vereinbar ist („wenn ich nicht genommen werde ist es immer unfair“). Maximal kann der gesetzliche Rahmen eingehalten werden, dieser führt aber eben nicht immer zu mehr Fairness, sondern nur zu effektiverem Risikomanagement (bloß nichts kommunizieren, was uns angreifbar macht). Was ich persönlich daran am meisten schade finde, ist das ungenutzte Potential, die Personen am Ende des Bewerbungsprozesses mit wertvollem Feedback in ihrer Entwicklung unterstützen zu können.

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