Was bedeutet das Thema?
Künstliche Intelligenz ist längst Teil moderner Recruiting-Prozesse. Unternehmen nutzen KI-Systeme, um Bewerbungen effizient zu analysieren und passende Kandidat*innen zu identifizieren.
Doch KI lernt aus historischen Daten – und diese können gesellschaftliche Vorurteile enthalten.
Die Folge: Algorithmische Verzerrungen (Algorithmic Bias) können dazu führen, dass qualifizierte Bewerber*innen aufgrund irrelevanter Merkmale wie Name, Alter oder Herkunft benachteiligt werden. Gleichzeitig neigen Menschen dazu, Empfehlungen technischer Systeme als objektiv und fehlerfrei wahrzunehmen.
Deshalb braucht es nicht nur leistungsfähige KI, sondern auch bewusste menschliche
Entscheidungen. Genau hier setzt BiasBreak an.


