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NASA: Mit künstlicher Intelligenz und Knowledge Graph auf Personalsuche


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Computerwoche - epaper ⋅ Ausgabe 49/2021 vom 29.11.2021

Die NASA hat sich das Ziel gesetzt, bis 2024 Menschen zum Mond und später auch zum Mars zu bringen. Noch sind allerdings viele Fragen ungeklärt. So hapert es nach einem Bericht des Government Accountability Office (GAO) an der Finanzierung sowie am Equipment. Auch das Ionen-Antriebssystem der Kapsel bereitet den Ingenieuren Kopfzerbrechen. Mit einem Problem geht es der renommierten Raumfahrtbehörde jedoch nicht anders als vielen irdischen Unternehmen: Wo findet sich gut ausgebildetes und motiviertes Personal für die Zukunft?

Knowledge Graph statt Datensilos

Um diese Frage zu beantworten und Schlüsselpositionen der Artemis-2-Mission aus den eigenen Reihen zu besetzen, implementierte die NASA einen Knowledge Graph. Anders als herkömmliche Datenbanksysteme speichert der nicht einfach nur Daten, sondern versucht, das spezifische Wissen eines Unternehmens abzubilden und zugänglich zu machen.

Graph-Datenbanken bilden den technischen Unterbau für dieses verzweigte Wissen. Sie speichern neben einzelnen Daten (Knoten) auch die Beziehungen dazwischen (Kanten). Beiden können wiederum beschreibende Eigenschaften (Properties) zugewiesen werden. Es entsteht ein semantischer Kontext, der neue Zusammenhänge aufdecken und einen Grundbaustein für künstliche Intelligenz (KI) bilden kann. ...

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Auch die NASA spürt den Fachkräftemangel, hat allerdings hohe Ansprüche, wenn es um die Anforderungen an Bewerber geht. Deshalb will sie in Zukunft noch stärker auf KI-basiertes Recruiting setzen, eben um diese begehrten Fachkräfte auch ausfindig zu machen.
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Während die Personaldaten in dem einen System liegen, sind Unterlagen zu Trainings und Fortbildungsmaßnahmen bisher in anderen gespeichert. HR-Manager hatten so nur eine eingeschränkte Sichtweise auf Mitarbeiter und konnten deren Potenzial weder ausreichend gut erkennen noch fördern.

Eine weitere Besonderheit stellte der große und diverse Talent-Pool der NASA dar, mit weltweit rund 1.700 Fachkräften aus den unterschiedlichsten Bereichen. Neben Experten der Luft- und Raumfahrttechnik finden sich in den Personalakten der Behörden Geowissenschaftler, Klimaforscher, Softwareentwickler, Telekommunikationstechniker, Ingenieure, Physiker, Biologen sowie medizinisches Fachpersonal. Erst in einem Knowledge Graph lassen sich diese vielfältigen Wissensquellen und Skills auch in Relation zueinander abbilden.

Die NASA machte sich zunächst daran, eine Taxonomie zu entwickeln, um sowohl die umfangreichen Tätigkeitsanforderungen als auch die verschiedenen Personenmerkmale einfach und eindeutig in systematische Kategorien einordnen zu können. Die Data Scientists folgten dabei zum einen der KSAO-Klassifizierung (Knowledge, Skills, Abilities and Other Characteristics). Diese Zusammenfassung von Anforderungen gibt einen Rahmen vor, um potenzielle Kandidaten hinsichtlich ihrer Eignung für eine bestimmte Rolle zu überprüfen.

Taxonomie für das Talent-Mapping

Anhand der Taxonomie konnte das Team im nächsten Schritt Kategorien für Knoten und Kanten entwickeln, ein Datenmodell für den Knowledge Graph erstellen und alle wichtigen Personaldaten in die Graph-Datenbank Neo4j integrieren. Das Talent-Mapping-Tool der NASA eröffnet neue Sichtweisen auf die Mitarbeiter der Behörde. Dank des semantischen Kontexts lassen sich Kompetenzprofile projektbezogen oder im Zusammenhang mit bestimmten Trainings betrachten. Personalmerkmale sowie spezifische Kombinationen von Fähigkeiten und Kompetenzen können gezielt abgefragt und per Mausklick mit den jeweiligen Tätigkeitsanforderungen einer Position abgeglichen werden.

Die Abfragen schließen dabei alle Informationen und Daten ein und schaffen so einen umfassenden 360-Grad-Blick auf Qualifikationen und Fähigkeiten von Beschäftigten. Theoretisch ist es so auch möglich, Kandidaten zu identifizieren, die bei einer oberflächlichen Prüfung gar nicht in die engere Auswahl gekommen wären. Zentral bleiben trotz allem aber das Urteil und die Erfahrung der Personalmanager. So plant die NASA im nächsten Schritt die Validierung der Kompetenz- und Stellenprofile durch das Personalwesen. Ziel ist es, bis Ende 2021 entsprechende Modelle zu trainieren und ein Interface aufzubauen, um das Talentmanagement zu vereinfachen und zu automatisieren.

Die Anwendung soll HR-Managern bei der Suche nach qualifizierten Fachkräften und der besseren Gestaltung ihrer Fortbildungsmaßnahmen helfen. Auch Teammitglieder werden die Möglichkeit haben, ihre Karriereoptionen einzusehen und sich für offene Stellen und Schulungen zu bewerben. Damit entwickelt sich das Talentmanagement langfristig zu einem kollaborativen Ansatz, bei dem die Mitarbeitenden eine aktive Rolle einnehmen.

Die Implementierung eines Knowledge Graph öffnet der NASA zudem die Tür für KI und Machine Learning. Spezielle Graph-Algorithmen erkennen in Daten enthaltene Muster und Zusammenhänge und können die Suche im Knowledge Graph weiter verfeinern. Richtig eingesetzt helfen die Algorithmen, die Genauigkeit von Machine-Learning-Modellen zu optimieren und das Talentmanagement smarter werden zu lassen. Die Algorithmen ermöglichen, Informationen aus Textdateien (Schulungsunterlagen, Lebensläufe, Bewerbungen) zu extrahieren und Dokumente innerhalb des Knowledge Graph miteinander zu vergleichen (CV-Parsing). Einmal trainiert, findet das Modell automatisch ein Match zwischen einem Absatz einer Stellenbeschreibung und einer Passage im Anschreiben eines Bewerbers.

Der Knowledge Graph schafft noch eine weitere wichtige Grundvoraussetzung für KI-Anwendungen: Sie liefern den nötigen Datenkontext, um ethische Standards zu erfüllen. Fehlt dieser Kontext, kann KI kontraproduktiv und sogar gefährlich werden. So musste zum Beispiel Amazon sein KI-gestütztes Recruiting-Tool abschalten, nachdem es sich gegenüber weiblichen Bewerbern voreingenommen zeigte.

Schuld war ein kleiner Datensatz, in dem sich diskriminierende Praktiken des Unternehmens widerspiegelten, die von den Algorithmen erkannt und verstärkt wurden. Um solche Fehler überhaupt zu erkennen, ist ein größerer Bezugsrahmen erforderlich, der transparent darlegt, wie Millionen von Datenpunkten miteinander verknüpft sind und Zusammenhänge abgefragt werden.

Für die NASA ist das Potenzial eines Knowledge Graph für das Human Resource Management noch längst nicht ausgeschöpft. Die zentrale Wissensdatenbank soll weiter wachsen und hat dafür ein Jahresbudget von 150.000 US-Dollar erhalten. Die Suche nach Experten für die geplante Mondmission 2024 ist dabei nur eine Aufgabe von vielen. Auch für viele andere Projekte werden qualifizierte Fachkräfte gesucht. Ein Knowledge Graph in Verbindung mit KI, Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) eröffnet HR-Verantwortlichen neue, kreativere Wege des Talentmanagements.

(hk)