Robot Recruiting für die Idealbesetzung
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Die digitale Bewerbungsmappe bekommt Konkurrenz: Algorithmen und HR-Analytics unterstützen Recruiting-Spezialisten, die in Netzwerken wie LinkedIn aktiv nach passenden Jobkandidaten für ihr Unternehmen zu suchen.
Der viel zitierte „War for Talents“ ist in vollem Gang – daher setzt modernes Recruiting verstärkt auf Big Data und Matching-Algorithmen. Der Bewerbungsprozess hat sich spürbar gewandelt. Ausgedruckte Bewerbungen sind so gut wie ausgestorben. Selbst die digitale Bewerbungsmappe mit personalisiertem Anschreiben gilt mancherorts schon als Auslaufmodell: Vor allem in den USA setzen Unternehmen mittlerweile verstärkt auf Software-Tools, um Bewerber aktiv zu rekrutieren.
Kollege Algorithmus hilft beim Recruiting
Social Networks lassen sich so quasi zu Jobbörsen umfunktionieren. Recruiter sichten und nutzen Business-Netzwerke wie XING oder LinkedIn, gelten ihre Informationen doch als Personaldatenbanken erster Wahl. Nicht ohne Grund hatte Microsoft sich den Kauf von LinkedIn rund 26 Milliarden US-Dollar kosten lassen. Neben Werkzeugen wie Sales Navigator, das der Lead- Generierung dient, stellt das Softwareunternehmen mit seiner Businessumgebung Dynamics 365 auch das HR-Tool Dynamics 365 for Talent zur Verfügung. Es bietet eine Verbindung zu LinkedIn, um Recruitern und Personalabteilungen die Suche nach passenden Kandidaten aus dem riesigen Pool zu erleichtern. Algorithmen durchforsten dabei die Datensätze von mehr als 500 Millionen weltweiten Mitgliedern. Auch verbundene Kontakte, Gruppen, ehemalige Arbeitgeber und nahezu alle Daten und Metadaten eines Profils lassen sich aufbereiten. Das automatisierte Tool zeichnet detaillierte Profile von Jobkandidaten und versorgt Personalverantwortliche mit den jeweils aktuellsten Informationen.
Umfassende Datensuche mit HR-Analytics
Noch einen Schritt weiter geht HR-Analytics. Diese Werkzeuge durchsuchen mit Algorithmen nicht nur ein soziales Netzwerk, sondern sammeln Informationen aus allen öffentlich zugänglichen Social Media-Accounts, Profildaten aus Jobbörsen, anonymisierte Suchanfragen und statistischen Kennzahlen. Innerhalb der Europäischen Union setzen indes Datenschutzgesetze wie die EU-DSGVO der Neugier von Unternehmen Grenzen, wenn es um die Privatsphäre der potenziellen Jobanwärter geht. In den USA hingegen nutzen speziell große Konzerne wie Google, IBM oder Walmart HR-Analytics-Tools. Falls etwa Veränderungen im Kundenportfolio oder größere Projekte anstehen, können die Tools vorab automatisiert nach Kandidaten für die zu besetzenden Stellen suchen.
Komplizierte Bewerbungsverfahren wirken abschreckend
Dass Unternehmen, Recruiter und Zeitarbeitsfirmen mittlerweile deutlich aktiver bei der Jobsuche vorgehen, liegt auch am Fachkräftemangel in bestimmten Branchen wie beispielsweise der IT: Vor allem Datenanalysten, Visualisierungsexperten und Cloud-Architekten fehlen. In Bereichen ohne Ressourcenproblem ist hingegen häufig zu beobachten, dass Bewerber sich vom Bewerbungsprozess abschrecken lassen und diesen nicht zu Ende führen. So ergab eine Studie von Indeed, einer der weltweit größten Jobbörsen, dass zwei von fünf Bewerbern den Prozess eigenhändig abbrechen, unabhängig davon, ob sie für die Stelle qualifiziert sind oder nicht. Zu komplizierte Bewerbungsverfahren mit technischen Hürden, etwa beim Upload von Dokumenten, fehlendes Feedback oder unzureichende Statusinformationen seitens der Unternehmen und teils auch antiquierte Assessment-Center-Verfahren ließen die Bewerber vorzeitig das Handtuch werfen.
Sorgen Algorithmen für weniger Diskriminierung bei der Bewerberauswahl?
In Deutschland steckt die Personalsuche mit Matching-Algorithmen noch in den Anfängen. Laut der Studie Recruiting Trends nutzten 2016 erst 2,3 Prozent der deutschen Top 1.000 Unternehmen Algorithmen, um sich automatisiert geeignete Kandidaten für Vakanzen vorschlagen zu lassen. Allerdings gehen zwei Drittel der Befragten davon aus, dass derartige Techniken zukünftig immer häufiger zum Einsatz kommen werden – und rund die Hälfte erhofft sich davon positive Effekte. So schätzen 56,3 Prozent, dass Matching-Algorithmen die Rekrutierung beschleunigen. 49,3 Prozent glauben, dass sie eine diskriminierungsfreie Rekrutierung ermöglichen, und 47,3 Prozent erwarten, dass sie die Passgenauigkeit verbessern.
Dass Künstliche Intelligenz den kompletten Bewerbungsprozess übernimmt, bleibt vorerst unwahrscheinlich. Indes haben in den USA bereits erste Firmen damit begonnen, Bewerbungsgespräche von Computern führen zu lassen. Hierbei sitzt der Jobkandidat vor einer Webcam. Eine Software berechnet aus der Analyse von Mimik, Stimme und Inhalt, ob ein Bewerber geeignet ist oder nicht. Nach Ansicht von Wirtschaftsinformatik-Professor Tim Weitzel, der an der Universität Bamberg zum Thema „Robot Recruiting“ forscht, hat dieses Verfahren einen wesentlichen Vorteil: „Der Algorithmus diskriminiert nicht. Er ist objektiv. (…) Der Computer hat keine Vorurteile, er achtet allein auf meine Eignung und Fähigkeiten.“
Allerdings räumt auch Weitzel im Interview auf www.zeit.de ein, dass Algorithmen und Programme keinesfalls unfehlbar sind: So nutzt man für ihr Training menschliches Verhalten und das unterliegt bekanntlich auch in Personalfragen Vorurteilen. Am Ende fließt das Schubladendenken mit in die Programmierung ein. Daher gelte es immer wieder zu überprüfen, welche Kriterien ein Algorithmus entwickelt, und sich nicht blind auf die Entscheidungen der Maschine zu verlassen.
Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Digitales-Wirtschaftswunder.de, dem Themenblog der QSC AG