HackerRank, eine Plattform zur Bewertung und Einstellung von Softwareentwicklern, macht sein KI-gestütztes Interview-Tool namens Chakra nach einer sechsmonatigen Beta-Phase allgemein verfügbar. Während der Testphase führte Chakra bereits über 500.000 Interviews durch. Zu den frühen Testern gehörten Unternehmen wie Snowflake, Snorkel und Capgemini.
KI-gestützte Bewertung von Kandidaten
Chakra ist ein KI-Agent, der Interviews durchführt, Kandidaten bei der Arbeit beobachtet und nicht nur deren Antworten, sondern auch den Lösungsweg bewertet. HackerRank setzt darauf, dass KI nicht nur die Durchführung von Interviews verändert, sondern auch die messbaren Kriterien. Über die Korrektheit einer Antwort hinaus sollen schwerer zu erfassende Signale wie kritisches Denken und Urteilsvermögen erfasst werden. Ein weiteres Bewertungskriterium ist die „KI-Fluency“ (KI-Kompetenz), die beschreibt, wie gut ein Kandidat ein Problem für eine KI formuliert, deren Ausgabe beurteilt und sie zu einer Lösung steuert.
Vivek Ravisankar, Mitbegründer und CEO von HackerRank, erläuterte, dass die bisherige Bewertung hauptsächlich auf dem Ergebnis basierte. Da KI es jedem ermögliche, ein Ergebnis zu produzieren, liege der Fokus nun darauf, das Denken und Urteilsvermögen hinter der Lösung zu verstehen.
Praktische Durchführung und Prozessänderungen
Ein Chakra-Interview ist so konzipiert, dass es der tatsächlichen Arbeit ähnelt. Kandidaten erhalten eine Aufgabe, die ein reales Code-Repository involviert, und bearbeiten diese in einer Arbeitsumgebung, die einen KI-Assistenten enthält. Chakra kann während des Arbeitsprozesses kontextbezogene Folgefragen stellen, etwa zur Wahl eines bestimmten Ansatzes oder zu potenziellen Änderungen bei neuen Einschränkungen.
Laut Ravisankar ändert Chakra die grundlegende Struktur des Einstellungsprozesses. Was früher aus drei separaten Runden – einer Vorprüfung durch Recruiter, einer Hausaufgabe und einem Folgeinterview mit einem Ingenieur – bestand, wird nun in einem einzigen Chakra-Interview zusammengeführt.
Betrugsreduktion und Umgang mit Bias
Die Bereitstellung eines KI-Assistenten für Kandidaten während des Interviews könnte zunächst den Eindruck erwecken, dass Betrug erleichtert wird. HackerRank berichtet jedoch das Gegenteil: Die Anzahl der Meldungen über verdächtige Aktivitäten war in Chakra-Interviews 70 bis 80 Prozent niedriger als bei vergleichbaren traditionellen HackerRank-Bewertungen, wobei die Rate je nach Faktoren wie Geografie und Erfahrungsniveau variierte. Ravisankar führt dies darauf zurück, dass der Zugang zu KI im Interview den Anreiz verringert, heimlich externe Tools zu nutzen, die Antworten liefern könnten.
Die tiefere Rolle der KI bei der Bewertung von Kandidaten wirft jedoch Fragen zur Delegation von Einstellungsentscheidungen an Algorithmen auf. Ravisankar betonte, dass Chakra Kandidaten bewertet, die endgültige Einstellungsentscheidung aber bei den Menschen verbleibt. KI könne strukturiertere Interviewteile abwickeln, indem sie konsistent die vom Arbeitgeber festgelegten Kriterien anwendet. Menschliche Interviewer könnten sich so stärker darauf konzentrieren, ob sie mit einem Kandidaten zusammenarbeiten möchten und Fragen zum Unternehmen, Team und zur Rolle beantworten.
Ravisankar argumentiert, dass KI, wenn sie richtig abgestimmt ist, weniger voreingenommen sein kann als Menschen, da sie eine einheitliche Bewertungsmatrix für jeden Kandidaten anwenden kann. Allerdings können automatisierte Einstellungstools auch Vorurteile aus den Daten, Modellen und Kriterien erben oder verstärken. Dies hat bereits zu regulatorischer Prüfung geführt, beispielsweise in New York City, wo unabhängige Bias-Audits und Benachrichtigungen für Kandidaten vorgeschrieben sind. HackerRank berücksichtigt diese Anforderungen bei der Entwicklung.
Strategischer Wandel bei HackerRank
Chakra stellt eine Abkehr vom bisherigen Geschäftsmodell von HackerRank dar, das sich über Jahre auf die Bewertung von Entwicklern anhand ihrer Fähigkeit zur korrekten Lösung von Programmierproblemen konzentrierte. Ravisankar ist der Ansicht, dass die KI dieses frühere Modell zur Messung technischer Fähigkeiten weniger nützlich gemacht hat. Er verglich diesen internen Übergang mit Apples Wechsel vom iPod zum iPhone, wobei das alte Produkt weiterhin Wert hat, das neue jedoch die zukünftige Marktentwicklung repräsentiert.
Thema: Gemini. Quelle/Inspiration: TechCrunch.