WorkRB: Offenes Benchmark-Framework für KI im Arbeitsmarkt

Die Arbeitswelt verändert sich rasant – Rekommender-Systeme für Einstellung, Talentmanagement und Personalanalysen werden immer wichtiger. Dabei steht die Verarbeitung natürlicher Sprache im Mittelpunkt. Trotz dieser zentralen Rolle ist die Forschung im Bereich KI für den Arbeitsmarkt stark fragmentiert: unterschiedliche Ontologien, heterogene Aufgabenstellungen und vielfältige Modellfamilien erschweren den Vergleich von Studien und die Reproduzierbarkeit.

Allgemeine Benchmarks decken die spezifischen Anforderungen des Arbeitsmarktes nicht ab, und sensible Beschäftigungsdaten begrenzen die Möglichkeit, offene Evaluationen durchzuführen. WorkRB (Work Research Benchmark) löst dieses Problem als erstes quelloffenes, gemeinschaftsgetriebenes Benchmark-Framework, das speziell für KI-Anwendungen im Arbeitsbereich entwickelt wurde.

WorkRB bündelt 13 Aufgaben aus sieben Gruppen zu einheitlichen Empfehlungssystemen und NLP-Aufgaben – von Job‑ und Skill‑Empfehlungen über Kandidaten‑ und ähnliche Artikel‑Empfehlungen bis hin zur Extraktion und Normalisierung von Fähigkeiten. Das System unterstützt sowohl monolinguale als auch cross‑linguale Evaluierungen, indem es multilinguale Ontologien dynamisch lädt. Durch ein modular aufgebautes Design können Forschungseinrichtungen, Unternehmen und öffentliche Institutionen leicht neue Aufgaben beisteuern, ohne sensible Daten preiszugeben.

WorkRB steht unter der Apache‑2.0‑Lizenz und ist auf GitHub verfügbar: https://github.com/techwolf-ai/WorkRB. Es bietet damit eine einheitliche Plattform, um die Entwicklung und den Vergleich von KI‑Lösungen für den Arbeitsmarkt transparent und reproduzierbar zu gestalten.