KIRA, der AI Act & Datenschutz

Allgemein

Beim Einsatz von KI im Recruiting stehen Datensicherheit, Fairness und Transparenz an erster Stelle. Dieser Artikel erklärt Dir, wie KIRA arbeitet, um Compliance mit dem EU AI Act und der DSGVO sicherzustellen, und wie die Entscheidungshoheit stets bei Dir liegt.

Automatisierung & Entscheidung (Human in the Loop)

Ein zentraler Grundsatz bei catchHR ist, dass KIRA Dich unterstützt, aber keine finalen Entscheidungen für Dich trifft.

Keine automatische Absage: KIRA analysiert Bewerbungen und vergibt "Score Chips" (z. B. "Exzellentes Match") sowie Handlungsempfehlungen. Die Entscheidung, ob Du jemanden einlädst oder absagst, triffst jedoch immer Du manuell. KIRA versendet im Standardprozess keine Nachrichten selbstständig.
Benutzerdefinierte Automatisierung: Du hast die Möglichkeit, eigene Regeln zu erstellen (z. B. "Automatische Absage, wenn ein Muss-Kriterium nicht erfüllt ist"). Diese Funktionen sind standardmäßig deaktiviert und müssen von Dir aktiv eingerichtet werden.
Active Sourcing Cleanup: Eine Ausnahme bildet der Active Sourcing Prozess. Meldet sich ein Lead trotz mehrfacher Erinnerung über Monate nicht und trägt keine Daten nach, führt KIRA einen technischen "Cleanup" durch, informiert den Lead über die Schließung des Vorgangs und schiebt ihn in die Absage. Dies ist ein reiner Verwaltungsprozess für inaktive Datensätze.

Fairness & Bias-Reduktion

KIRA ist darauf trainiert, Kandidat:innen rein auf Basis ihrer Qualifikationen zu bewerten. Das Ziel ist ein objektives "Blind Screening".

Fokus auf Fähigkeiten und Erfahrung: Das Screening erfolgt im Frage-Antwort-Format basierend auf den Anforderungen Deiner Stelle. KIRA prüft, ob Skills und Erfahrung vorhanden sind.
Ausblendung demografischer Daten: Merkmale wie Geschlecht, Alter, Name oder Herkunft werden von KIRA nicht als Bewertungskriterium genutzt. Auch wenn KIRA Kontextinformationen (wie z. B. das Rentenalter) erkennt, haben diese keinen negativen Einfluss auf den Matching-Score, solange die Fähigkeiten passen.
Rahmendaten: Lediglich logistische Faktoren wie der Wohnort (in Relation zum Arbeitsort) oder eine erforderliche Arbeitserlaubnis fließen in die Bewertung ein, da diese für eine Einstellung notwendig sind.

Transparenz & Erklärbarkeit

KIRA ist keine "Black Box". Damit Du jede Empfehlung nachvollziehen kannst, werden die Ergebnisse detailliert aufgeschlüsselt. In der Detailansicht einer Bewerbung findest Du zu jeder Bewertung folgende Informationen:

Frage: Die Anforderung, die KIRA an den Lebenslauf gestellt hat.
Antwort: Die Information, die KIRA aus den Unterlagen extrahiert hat.
Begründung (Justification): Die Herleitung, wie KIRA basierend auf den Dokumenten zu dieser interpretierten Antwort gekommen ist.
Beweis: Die konkrete Textstelle aus dem Lebenslauf.
Confidence Score: Ein Wert, der anzeigt, wie sicher sich die KI bei dieser Einschätzung ist.

Datengrundlage & Training

Training: KIRA nutzt ein Basis-Modell, das mit öffentlich zugänglichem Wissen trainiert wurde (z. B. "Welche Skills benötigt ein Java-Entwickler?").
Individuelles Lernen: KIRA lernt im laufenden Betrieb ausschließlich kundenbezogen. Wenn Du Feedback gibst oder Kandidat:innen bewertest, optimiert sich das Modell nur für Deinen Account. Deine Aktionen beeinflussen nicht die Algorithmen anderer Kunden.

Noch Fragen?

Wir wissen, dass das Thema KI und Datenschutz komplex sein kann. Wenn Du weitere Details zur technischen Sicherheit oder Verarbeitung benötigst, wende Dich gerne an unser Support-Team oder wirf einen Blick in unsere Datenschutzbestimmungen.