AI screening transparency & control — found from sitemap — d.vinci

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Facts read from this source

• Prescreening AI Report an error

  “Deshalb entwickelt d.vinci eine eigene Prescreening-Lösung, die direkt ins bestehende Bewerbermanagementsystem integriert wird.”

• Skill profiles Report an error

  “Auf Basis der Ausschreibung werden Skill-Profile erstellt, die beschreiben, was eine Stelle wirklich erfordert.”

• Fit categories Report an error

  “Die KI bewertet eingehende Lebensläufe und Anschreiben anhand dieser Profile und ordnet Kandidat:innen in drei Kategorien ein: Starker, teilweiser oder geringer Fit”

• Explainability Report an error

  “– mit einer nachvollziehbaren Begründung pro Kriterium, die die Einordnung transparent machen soll.”

• No social profiling Report an error

  “Es werden dabei ausschließlich Daten aus der Bewerbung verwendet und nicht durch Social Profiling.”

• Criteria weighting Report an error

  “Recruiter:innen können zwischen Kann-Kriterien und Muss-Kriterien unterscheiden”

• AI monitoring Report an error

  “d.vinci überwacht die Funktionen systematisch, über Tests mit synthetischen Daten, im Austausch mit Kunden, der direkten Möglichkeit Unregelmäßigkeiten zu melden und der regelmäßigen Überprüfung der Ergebnisse auf Auffälligkeiten.”

• Human final decision Report an error

  “Und auch wenn die KI eine erste Einschätzung liefert: Die letzte Entscheidung liegt immer beim Menschen.”

• EU AI act high risk Report an error

  “Der EU AI Act stuft KI-Systeme zur Personalauswahl als Hochrisiko-Systeme ein”

• AI act requirements Report an error

  “Konkret müssen KI-Systeme im Prescreening strenge Anforderungen an Transparenz, Nachvollziehbarkeit und menschliche Kontrolle erfüllen.”

• AI act no autonomous decisions Report an error

  “KI darf keine autonomen Entscheidungen über Bewerber:innen ohne menschliche Prüfung treffen.”

• AI act candidate information Report an error

  “Bewerber:innen müssen informiert werden, dass KI eingesetzt wird und zu welchem Zweck.”

• Bias mitigation Report an error

  “Gutes KI-Prescreening sollte sich deshalb auf stellenrelevante Kriterien beschränken und diskriminierungsrelevante Informationen so weit wie möglich aus der Bewertung herausnehmen.”