Was bringt ein Matching-Algorithmus im Recruiting?

verfasst von zvoove, 19.12.2018
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Euphorie und Skepsis gegenüber der Digitalisierung

Die Reaktionen auf KI und Algorithmen im Recruiting mäandern zwischen Fortschrittseuphorie, gesunder Vorsicht und tiefer Skepsis. Die einen sehen Chatbots, die Bewerberfragen automatisiert beantworten, Matching-Algorithmen und andere digitale Instrumente als willkommene Erleichterung für ihren Berufsalltag. Die anderen fürchten, dass die digitalen Helferlein ihre Tätigkeit tiefgreifend verändern oder obsolet machen könnten. Das Thema Digitalisierung und Automatisierung ist nicht nur für den HR-Bereich ein heißes Eisen: Zahlreiche Studien, Prognosen und Zeitungsartikel widmen sich den Chancen und Risiken des digitalen Fortschritts für Wirtschaft und Arbeitswelt. Inwieweit die Aufgaben in einem Berufsfeld bereits heute von Robotern übernommen werden können, schätzt der Job-Futuromat des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung. Die Automatisierbarkeit des Berufs „Recruiter“ ist laut Futuromat im Mittelfeld angesiedelt: 3 von 8 der wichtigsten Tätigkeiten eines Recruiters und damit 38 % können aktuell von Robotern ausgeführt werden. Warum eine Substitution des Recruiters durch Maschinen unsinnig ist, leuchtet ein: Ein erfahrener HR-Experte verfügt über einen breiten Erfahrungsschatz, Intuition und die Fähigkeit flexibel bzw. jenseits von algorithmischen Vorgaben zu entscheiden. Berufe, in denen** zwischenmenschliche Interaktionen** eine große Rolle spielen, bergen ein niedrigeres Automatisierungsrisiko – für Interessierte bietet die Studie „Digitalisierung und Zukunft der Arbeit“ Einblicke in die makroökonomischen Auswirkungen des digitalen Wandels auf die Beschäftigung. Der Beruf Recruiter fordert eine Reihe an sozialen Kompetenzen und zwischenmenschlichen Fähigkeiten. Laut Berufsinformation der Bundesagentur für Arbeit sind etwa folgende Kompetenzen wichtig für eine Beschäftigung als Personaldienstleistungskaufmann/-frau

  • Kommunikationsfähigkeit zur kompetenten Beratung von Mitarbeitern
  • Konfliktfähigkeit in kritischen Situationen, zum Beispiel zur Führung von Kündigungsgesprächen
  • Kontaktbereitschaft im Umgang mit Bewerbern …

Ein Recruiter benötigt Feingefühl für die Kommunikation mit Bewerbern. Seine Menschenkenntnis hilft ihm dabei, Blender im Bewerbungsgespräch zu entlarven, kompetente Kandidaten zu erkennen und den Cultural Fit zwischen Bewerber und Unternehmenskultur einzuschätzen. Auch wenn ein Chatbot ausgewählte Bewerberfragen automatisiert beantwortet oder ein Matching-Algorithmus die Passgenauigkeit von Kandidaten ermittelt: Ersetzen werden sie den Recruiter nicht. Das ist auch nicht das Ziel der Entwickler, die die digitalen Helfer konstruieren. Vielmehr geht es um die Erleichterung von Arbeitsprozessen im Berufsalltag, um Zeit zu sparen und diese wichtigen Kernaufgaben widmen zu können. Erhält ein Unternehmen beispielsweise eine Vielzahl an Bewerbungen, kann ein Algorithmus die Vorselektion nach bestimmten Kriterien erleichtern. Diese Matching-Kriterien sollte der Recruiter selbst anlegen bzw. auswählen können: Ein E-Recruiting-System mit Bewerbermatching sollte genügend Konfigurierbarkeit bieten, um anforderungsbedingte Inputvariablen für das Matching einzuspeisen und ein passgenaues Ergebnis zu erhalten.

 

 

Wie funktioniert ein Matching-Algorithmus?

Ein Matching-Algorithmus vergleicht Bewerberprofile und Stellenanforderungen nach bestimmten Kriterien. Das Ergebnis erfolgt meist in Form einer prozentualen Übereinstimmung: Es zeigt an, zu wie viel Prozent Kandidat und Stelle zusammenpassen. Präziser wird das Matching, wenn Recruiter die Kriterien gewichten können. Eine genaue Einstufung der Bewerberskills verfeinert den Abgleich. Verfügt ein Kandidat beispielsweise über mittelmäßige Sprachkenntnisse in Englisch und gute EDV-Kenntnisse, kann der Anwender dies in einem entsprechend programmierten Matching-Programm angeben. Das von der Europäischen Verbraucherberatung ausgezeichnete Bewerbermatching in prosoftrecruiting© berücksichtigt diese Präzisionsanforderungen: User können das Matching frei nach ihren Anforderungen und Prioritäten vornehmen. Sie definieren und gewichten die Kriterien für ihr Bewerbermatching. Die Skills der Kandidaten übernehmen sie aus einem detaillierten Kompetenzkatalog der Bundesagentur für Arbeit: Dieser beinhaltet eine Liste an berufsrelevanten Skills geordnet nach Branche (z. B. im Bereich Malerei, Lackiererei und Glasbau). 

Darüber hinaus bezieht das Matching Skills mit ein, die aus dem Lebenslauf des Bewerbers ausgelesen und in die Bewerberprofile in prosoftrecruiting© übertragen wurden. Der Deep Learning basierte CV-Parser parst Daten aus kompletten Bewerbungsmappen und abfotografierten Lebensläufen: Diese können automatisch in die Online-Bewerbermaske sowie in die Software übernommen werden. Die ausgelesenen Skill-Daten lassen sich in das Bewerbermatching einspeisen. In der Skilldatenbank können Anwender** eigene Skills** anlegen und diese für das Matching verwenden. Durch das maschinelle Lernen lassen sich die Matching-Ergebnisse mit der Zeit weiter verfeinern. Neben Kompetenzen können User weiterer Kriterien einbeziehen, z. B. Schichtbereitschaft, Mobilität und Gehaltsvorstellungen. Die Gewichtung der Skills erfolgt per Ampelsystem. Das Matching kann für verschiedene Vakanzen erfolgen. Der Vorteil: Vielleicht findet sich eine hohe Passung für eine Stelle, die der Recruiter bis dato nicht auf dem Schirm hatte. Möglicherweise ergibt sich dadurch eine weitere Besetzungsoption. In der Merkliste kann der Kandidat mit einem Status versehen werden (z. B. „interessant“ oder „nicht interessant“). Recruiter haben also eine Reihe an Einstellungsmöglichkeiten und nehmen dank der freien Konfigurierbarkeit einen entscheidenden Einfluss auf das Matching: Sie bestimmten die Inputvariablen, definieren und gewichten Skills und entscheiden, ob ein Kandidat nach dem Matching für eine Stelle interessant ist. Das Feature erleichtert in diesem Sinne die Vorqualifizierung von Bewerbern nach ausgewählten Kriterien, was u. a. bei einer Vielzahl an Bewerbungseingängen zu einem deutlichen Zeitgewinn führen kann. 

 

 

Fazit

Der digitale Fortschritt bietet neue Lösungsansätze für die Personalrekrutierung: E-Recruiting-Systeme ermöglichen eine Automatisierung von Prozessen im Bewerbermanagement, um Zeit und Kosten zu sparen sowie die Time-to-Hire zu verkürzen. Je nach Softwarelösung verfügen Recruiter über freie Konfigurierungsmöglichkeiten, um das Bewerbermanagement zu steuern und nach eigenen Vorstellungen zu gestalten. Ein Beispiel sind die Einstellungsmöglichkeiten im Bewerbermatching nach frei auswählbaren Kriterien. 

Quelle Foto: © artinspiring / Fotolia

 

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