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      "name": "Eliminiert KI jegliche Einstellungsvorurteile vollständig?",
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        "text": "Nein. KI kann bestimmte menschliche Vorurteile reduzieren, indem sie Prozesse standardisiert und Identifikatoren entfernt, aber sie kann neue Vorurteile einführen, wenn Trainingsdaten oder Merkmale als Stellvertreter für geschützte Merkmale fungieren. Kontinuierliche Audits und menschliche Aufsicht sind unerlässlich."
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      "name": "Wie sollten wir messen, ob KI die Vielfalt verbessert?",
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        "text": "Verfolgen Sie Konversionsraten, Einstellungszeit, Angebotsannahme und Bindung nach demografischen Gruppen. Messen Sie auch die Kandidatenzufriedenheit und vergleichen Sie die Leistung von über KI bezogenen Einstellungen mit anderen Kanälen."
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      "name": "Sind anonymisierte Lebensläufe effektiv?",
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        "text": "Ja. Die Anonymisierung entfernt offensichtliche Auslöser für Affinitätsvorurteile und fördert den Fokus auf Fähigkeiten. Sie sollte mit strukturierter Bewertung kombiniert werden, um am effektivsten zu sein."
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      "name": "Kann man sich darauf verlassen, dass Anbieter faire KI bereitstellen?",
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        "text": "Einige Anbieter stellen robuste Fairness-Dokumentationen bereit und unterstützen Audits. Fordern Sie Transparenz, verlangen Sie Fairness-Metriken und überprüfen Sie, wenn möglich, Anbietermodelle mit Ihren eigenen Daten."
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      "name": "Was sollten wir Bewerbern über die Nutzung von KI mitteilen?",
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        "text": "Seien Sie transparent. Erklären Sie, was die KI bewertet, wie sie Entscheidungen beeinflusst und wie Bewerber eine menschliche Überprüfung oder weitere Informationen anfordern können."
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      "name": "Wie oft sollten wir KI-Systeme überprüfen?",
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        "text": "Überprüfen Sie vor der Bereitstellung, dann in regelmäßigen Abständen und immer dann, wenn Sie unerwartete Veränderungen in den Einstellungsmustern feststellen. Die Häufigkeit hängt vom Volumen und Auswirkungen ab, aber vierteljährliche Bewertungen sind für viele Organisationen ein guter Ausgangspunkt."
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      "name": "Wo kann ich anfangen, wenn mein Team keine Erfahrung mit KI hat?",
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        "text": "Beginnen Sie mit einer klaren Problembeschreibung, führen Sie ein Pilotprojekt für einen einzigen Anwendungsfall durch, wählen Sie einen Anbieter, der Transparenz bietet, und beziehen Sie von Anfang an rechtliche, Daten- und Vielfaltsverantwortliche ein. Verwenden Sie einfache Modelle und bauen Sie Governance auf, während Sie skalieren."
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