Die im Bereich der hochqualifizierten Tätigkeiten zu beobachtende Tendenz zur mobilen Arbeit sowie die angesichts des Fachkräftemangels steigenden Kosten der Anstellung einer neuen Fachkraft (oder aber der hohen Fluktuation solcher Fachkräfte in einem Unternehmen) lassen den Bedarf an digitalen Werkzeugen ansteigen, die dazu dienen, Unsicherheiten beim Recruiting zu reduzieren.

Waren es vor einigen Jahrzehnten noch die Unterschriftsproben, die Arbeitgebern vorgelegt werden mussten, um den "Charakter" der Bewerbenden "vorhersagen" zu können, sind es heute Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, die eine Scheinsicherheit vorgaukeln. Der Vorteil der digitalen Werkzeuge: Im Zweifel ist es die KI, die eine falsche Entscheidung getroffen hat und nicht der Personalchef. Kosten in Form falscher Entscheidungen werden an die KI externalisiert, obgleich noch nicht einmal deren "richtige" Auswahl empirisch belegt worden ist. Wie soll eine KI auch die Komplexität eines menschlichen Charakters und Verhaltens in einem wechselnden personellen, örtlichen und projektspezifischen Umfeld richtig einschätzen können und Vorhersagen zur Effizienz des Arbeitens treffen können?

Vor Jahren gab es einen Erfahrungsbericht einer Google-Führungskraft im New Yorker Magazin zu lesen, in dem der Autor sehr plausibel gezeigt hat, wie Google mit einer datenbasierten Auswahl von Teammitgliedern gescheitert ist und am Ende die simple Erkenntnis stand: Die Menschen müssen ganz einfach miteinander auskommen. Und dies kann keine KI vorhersehen.