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Automatisierte Personalbeschaffung Chancen und Probleme des Robot-Recruitings

Bei der Personalbeschaffung sehen sich Betriebe heute den Herausforderungen der zunehmenden Technisierung und Digitalisierung der Arbeitswelt sowie dem fortschreitenden Fachkräftemangel gegenüber. Der Einzug von Roboter-Recruiting wird daher besonders für größere Unternehmen immer interessanter, aber auch zunehmend kontroverser diskutiert.

Themenseite: Digitalisierung

Der Kampf um passendes (Fach-)Personal wird immer komplexer sowie zeit- und kostenaufwändiger.

"Matilda" ist der Name des ersten Prototyps eines Bewerbungsroboters, der nicht nur die Bewerbungsunterlagen analysiert, sondern auch gleich das Bewerbungsgespräch führt. Australische Wissenschaftler haben ihn entwickelt und mit 76 Fragen programmiert. Nach einer halben Stunde ist das Bewerbungsgespräch absolviert.

Algorithmen statt menschlicher Peronaler?

Auch wenn das sicherlich noch eine lange Zeit Zukunftsmusik für deutsche Büroräume bleiben wird, erkennt man daran recht gut, wie weit die Automatisierung auch in der Personalbeschaffung vorangeschritten ist.

Das Centre of Human Resources Information Systems (CHRIS) der Universität Bamberg veröffentlichte dazu 2015 eine Studie, nach der bereits 2,4 Prozent der Top 1.000 Unternehmen in Deutschland algorithmusbasisertes Recruiting verwenden. Doch was bedeutet das für die Personalbeschaffung und vor allem für die Bewerber? Können Algorithmen wirklich menschliche Personaler ersetzen?

Was ist Robot-Recruiting?

Der Begriff "Robot-Recruiting" beschreibt eine teilweise Automatisierung des Prozesses der Personalbeschaffung. Die Beurteilung und Auswahl passender Bewerber erfolgt hierbei anhand eines vorgegebenen Algorithmus'. Dieser kann ebenfalls Jobinteressenten automatisiert vakante Stellen empfehlen oder geeignete Bewerber dem Unternehmen vorschlagen. Diese kognitiven Systeme können im HR-Bereich vielseitig eingesetzt werden.

Folgendes Szenario ist dabei möglich: Ein Bewerber findet eine passende Stellenanzeige und steckt viel Zeit und Energie in die Erstellung seiner Bewerbungsunterlagen. Nachdem er die E-Mail mit seiner Bewerbung versendet hat, bekommt er drei Tage später eine Absage. Diese E-Mail geht 9:10 Uhr in seinem Postfach ein. Die 10 Minuten nach der vollen Stunde sollen dabei dem Bewerber suggerieren, dass die E-Mail von einem Personaler stammt, welcher sich am Morgen viel Zeit für die Sichtung seiner Unterlagen genommen hat.

In Wirklichkeit aber hat ein Algorithmus den Bewerber bereits nach bestimmten Kriterien und Mustern aussortiert, bevor überhaupt ein Recruiter dessen Unterlagen in den Händen gehalten hat. Auch wenn ein Großteil der Zu- und Absagen im Moment noch von Personalern verfasst werden, beginnt der Automatisierungsprozess besonders in großen Firmen bereits jetzt.

Möglicher Ablauf eines algorithmusgestützten Recruitings

Im Mittelpunkt des Roboter-Recruiting steht das automatisierte Matching auf Basis von ontologischen und semantischen Algorithmen. Bei der Analyse des Lebenslaufs kann ein unstrukturierter und formloser Lebenslauf in ein strukturiertes Profil des Kandidaten umgewandelt werden, welches wiederum mittels Algorithmen durchsucht wird. Eine Software scannt diese nach bestimmten, vordefinierten Kriterien, wie Qualifikationen und Ausbildung. Aber auch Businessprofile wie LinkedIn und Xing oder auch Facebook-Profile werden mit einbezogen. Dabei filtert die kognitive Analysesoftware nach bestimmten Schüsselwörtern. Die Frage bleibt jedoch, ob diese Vorauswahl wirklich objektiv ist?

Achtung: Algorithmen checken Social-Media-Profile

Bedenklich ist zunächst der Punkt, dass beispielweise Bewerber aussortiert werden, die nicht die passenden Schlüsselwörter verwenden. Wird beispielweise nach „langjährige Berufserfahrung im Bereich XY“ in der Stellenbeschreibung gesucht, so kann durchaus eine Formulierung wie „Ich habe viele Jahre Erfahrung als XY“ zur automatischen Ablehnung des Recruiting-Robot führen. Mittlerweile findet man bereits einige Artikel im Internet, wie man das sogenannte CV-Parsing der Bewerbungs-Roboter überlisten kann.

Hat die eingesetzte Analyse-Software beispielsweise ermittelt, dass langjährige Mitarbeiter eines Betriebes in der Nähe des Arbeitsplatzes wohnen, 2 Jahre Berufserfahrung mitbringen und soziale Netzwerke kaum nutzen, so kann die Registrierung in 3 bis 4 sozialen Netzwerken bereits das Ausschlusskriterium sein. Die vermeintliche Objektivität der Software hinsichtlich Geschlecht und Hautfarbe kann sich somit kurzerhand wieder in ein Schubladen-Denken verwandeln.

Schlüsselkomponente: Big Data

An dieser Stelle wird ganz deutlich, dass für ein algorithmusgestütztes Recruiting zunächst eine große Datenmenge gesammelt werden muss, anhand derer die Software eine Vorauswahl treffen kann. Je weniger Daten vorhanden, umso fehlerbehafteter ist die Bewerberauswahl. Hier können vor allem kleinere und mittelständische Unternehmen sowie Handwerksbetriebe kaum die notwendige Informationsbasis bieten. Sind an einigen Stellen des Bewerbungsprozesses die Bewerbungskriterien also nicht klar definiert, wird im manuellen Prozess an diesen Stellen nachjustiert. Bei einem Algorithmus würde dies nicht ohne einen erheblichen Aufwand funktionieren.

Ein weiteres wesentliches Problem an der Automatisierung ist, dass hierbei die Persönlichkeit verloren geht. Durch Gleichförmigkeit entsteht zwar Sicherheit, jedoch keine Vielfalt, Abwechslung und damit auch keine Innovation. Recruiting ist kein einfacher End-to-End-Prozess, der erst mit der Ausschreibung beginnt und mit der Besetzung endet – die jeweils wirkenden Faktoren und Prozesse müssen auch immer wirkungsvoll miteinander verknüpft und an die jeweilige Situation angepasst werden. Ein Recruiter muss teilweise neue Lösungswege finden, „um die Ecke“ denken und zu einem gewissen Teil sogar „inkonsistent sein“, um ans Ziel zu gelangen. Eine Software kann dies nur sehr schwer erfüllen.

Bewerber müssen auch ins Team passen

Besonders in Zeiten des Fachkräftemangels und dem Wertewandel der Generation Y hat die Sozialkompetenz wieder einen besonders hohen Stellenwert, beim Bewerber wie beim Recruiter. Die Generation Y sieht die Arbeitsstelle weniger als reinen Brötchengeber, als vielmehr einen Ort, den man aktiv mit gestalten und sich fachlich und persönlich weiterentwickeln kann.

In Handwerksbetrieben wie auch in kleinen Unternehmen bleibt das Personal der strategische Erfolgsfaktor, auch wenn alle äußeren Bedingungen schwer planbar sind. Passen die Bewerber nun von ihrer Bewerbung in das Einstellungsraster, so bedeutet das nicht zwangsläufig, dass sie auch in das Team passen.

Faktor Mensch entscheidet

Robot-Recruiting kann sicherlich den Bewerbungsprozess vereinfachen und die Bewerberauswahl unterstützen, wenn die Bewerbungskriterien klar definiert sind. Zu einer soliden Entscheidung jedoch gehört auch die Kontrolle durch den Personaler. Neben den objektiven Informationen gehört immer auch die emotionale Bewertung des Bewerbers, die letztendlich auch die finale Entscheidung des Recruiters stark beeinflusst.

Ohne den Abgleich der Persönlichkeit des Bewerbers mit dem Vorgesetzten, dem Team und dem Betrieb -  also ohne diese Gesamtbetrachtung - wären Fehlentscheidungen in der Besetzung bereits vorprogrammiert. Faktoren wie z.B.  Sympathie, die direkt mitentscheiden, ob ein Kandidat wirklich auf die jeweilige Stelle bzw. in das Unternehmen passt, lassen sich von keinem Roboter berechnen.

Über den Autor

Klaus Becker ist Geschäftsführer der BECKER + PARTNER Personalberatung und baute 2002 die Personalberatung für den Mittelstand auf. Vor seiner Tätigkeit als Personalberater war er über 18 Jahre als Führungskraft in nationalen und internationalen Unternehmen der mittelständischen Industrie mit bis zu 1.800 Mitarbeitern tätig. Die leitenden Beschäftigungen umfassten die Bereiche Rationalisierung, Werkscontrolling und Betriebsorganisation.

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