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Personaler begeistert von Künstlicher Intelligenz
© Adobe Stock / puhhha

People Analytics – Wie Künstliche Intelligenz für mehr Einstellungserfolge sorgt

14.12.2020
Gerd Meyring Freiberuflicher Autor
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Frühstück in der Bar: Eine entspannte Unterhaltung mit dem Interessenten für die Projektleitung, den der Leiter der IT-Abteilung empfohlen hat. Dazu Kaffee und Croissants. Danach das Treffen mit den Verantwortlichen aus Produktion und Entwicklung. Dazwischen ein kurzer Check weiterer vielversprechender Bewerber. 

Soeben ist mit einem dezenten Pling die Vorauswahl der Kandidaten auf dem Handy des Personalers eingetroffen, die dessen People-Analytics-System erstellt hat. Die Künstliche Intelligenz (KI) des Systems hat dazu auf Grundlage der eingegangenen Bewerbungen sowie automatisierter Recherchen im Internet ermittelt, welche Kandidaten die geforderten Fähigkeiten mit- und erstklassige Leistungen erbringen werden. Ein Chatbot hat erste Interviews mit den Interessenten für die Stelle geführt. Schließlich hat das System eine priorisierte Liste der am besten geeigneten Bewerber erstellt und an den Personalentscheider gesandt. 

So könnte der Arbeitstag von Personalverantwortlichen aussehen, die People- Analytics-Software bei ihren Aufgaben unterstützt. Derartige Systeme nutzen smarte Algorithmen, um Personalern lästige und zeitraubende Routinearbeiten abzunehmen. So bleibt den Entscheidern mehr Zeit für die Aufgaben, die Intuition und Empathie erfordern, die also keine Maschine erledigen kann. 

Künstliche Intelligenz entlastet Personaler

Insgesamt befürworten sieben von zehn Personalentscheidern den Einsatz von KI in ihrem Aufgabenbereich. Das ergab eine Umfrage der Deutschen Gesellschaft für Personalführung (DGFP) und der Technischen Universität Kaiserslautern im September 2019. Um möglichst viel Zeit für persönliche Gespräche mit Kandidaten zu gewinnen, will jeder zweite Befragte Bewerbungsschreiben und Lebensläufe künftig automatisiert auswerten lassen. Ebenso viele wollen Chatbots eine Vorauswahl der Bewerber treffen lassen. 

Sechs von zehn Teilnehmern erwarten, dass smarte Systeme die Effizienz ihrer Personalarbeit steigern. Jeder zweite Befragte erhofft sich eine spürbare Entlastung bei seiner Arbeit. Eben so viele glauben, schnellere Entscheidungen treffen zu können. 

People Analytics beschleunigt Einstellungsentscheidungen

In dieser Zeitersparnis und der Möglichkeit, zielgenauer nach neuen internen Mitarbeitern oder Freelancern suchen zu können, liegt der größte Vorteil von Recruiting Analytics – einem Teilgebiet der People Analytics. Denn wer auf dem leer gefegten Arbeitsmarkt für IT-Profis und Ingenieure Fachkräfte finden will, muss Einstellungsentscheidungen so schnell wie möglich treffen. Im Schnitt brauchen Unternehmen dazu rund 27 Tage. Bei High Potentials vergehen zwischen der Entscheidung, den Job zu wechseln, und der Unterschrift unter den neuen Arbeitsvertrag jedoch meist nur zehn Tage

Die Zeit bis zur Unterschrift verkürzen People-Analytics-Systeme weil sie es Personalern ersparen, potenzielle neue Kollegen auf Jobportalen oder bei Google mit ausgeklügelten AND/OR-Strings suchen zu müssen. Die Mitarbeitersuche mittels smarter Software beginnt vielmehr damit, dass Personalverantwortliche das Profil eines idealen neuen Mitarbeiters erstellen. Darin beschreiben sie, welche technischen Kenntnisse, soziale Kompetenzen und Einstellungen der Kollege auf der Position haben muss, die er im Unternehmen einnehmen wird. Matching-Software sucht dann auf Jobportalen, privaten Webseiten, bei LinkedIn und Xing sowie in den bevorzugten Online-Communities der betreffenden Berufsgruppe nach Profis, die möglichst viele der geforderten Kriterien erfüllen. 

Matching-Software sucht gezielt nach neuen Mitarbeitern

Hat die Matching-Software einen geeigneten Kandidaten gefunden, sammelt sie auf seiner Webseite, bei Facebook, in Chatrooms oder Berichten in Fachmedien so viele Informationen über ihn oder sie wie möglich. Daten, die dabei gefunden werden, setzen die Systeme in Bezug zu Erkenntnissen der Verhaltenswissenschaft, Sozial- und Motivationspsychologie. 

So recherchieren sie nicht nur die Bildungs- und Berufsbiographie eines Kandidaten, sondern können eine Vorhersage darüber treffen, ob er oder sie mit dem zur Verfügung stehenden Gehalt oder der Arbeitszeitregelung im Unternehmen zufrieden sein und diesem möglichst lange die Treue halten wird. 
Die Prognose der Algorithmen fällt umso belastbarer aus, je mehr Daten das Unternehmen darüber hat, wie sich bei ihm Personalmaßnahmen auf die Dauer der Anstellung, den Karriereweg oder die Zahl der Krankheitstage seiner Mitarbeiter ausgewirkt haben. Beispiele sind etwa die Höhe und der Zeitpunkt von Gehaltserhöhungen, Sonderurlaub, Weiterbildungen oder Gesundheitsprogramme. Derartige Daten liegen bislang jedoch nur in sieben Prozent der von der DGFP befragten Personalabteilungen in ausreichender Qualität vor.

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Smarte Algorithmen optimieren den Recruiting-Prozess

Auch an Daten zum Einstellungsprozess selbst fehlt es den Unternehmen oft. Dabei können People-Analytics-Systeme das Recruiting mit diesen Informationen so optimieren, dass aus mehr Kontakten in kürzerer Zeit und zu geringeren Kosten neue Arbeitsverhältnisse entstehen. Personaler sollten daher mit Analysetools wie Google Analytics, Ryte oder Sistrix messen, wie oft Interessenten die Karriereseite des Unternehmens oder eine dort veröffentlichte Stellenanzeige aufrufen, wie lange sie auf der Website beziehungsweise bei der Ausschreibung verweilen und auf welchem Weg sie die Seite gefunden haben. So erfahren Personalverantwortliche, ob Kandidaten für eine bestimmte Stelle eher über ein soziales Netzwerk, einen gesponserten Link, eine Google-Suche oder einen besonders spannenden Artikel des Unternehmens auf LinkedIn zu diesem gelangen. 

Google Analytics verrät Personalern auch, welche Suchwörter Interessenten eingeben, um das Unternehmen zu finden. So verstehen sie besser, wie dieses als Arbeitgeber wahrgenommen wird. Aufschluss darüber, welche Inhalte Besucher ihrer Karriere-Website besonders interessant finden, liefert auch eine Heatmap der Seite. Das ist eine grafische Darstellung der Bereiche, Links sowie Unterseiten einer Homepage, die besonders viele Klicks generieren oder auf denen Besucher besonders lange verweilen. 

Außerdem sollten Personaler mit Hilfe ihres Bewerbermanagementsystems ermitteln, aus wie vielen Aufrufen ihrer Karriereseite Bewerbungen entstehen und wo die Kandidaten herkommen, die diese initiieren. Interessant ist auch, wie viele der Prozesse zu Ende geführt, beziehungsweise wo sie abgebrochen werden

People Analytics spielt Stellenanzeigen genau dort aus, wo die Zielgruppe ist

Mit diesen Informationen können Personaler nicht nur das Stellenportal des Unternehmens benutzerfreundlicher gestalten. Mit ihnen lassen sich auch People-Analytics-Algorithmen so trainieren, dass sie präzise berechnen können, ob die Anzeige für eine bestimmte Stelle besser im Facebook-Auftritt des Unternehmens oder auf einem Jobportal veröffentlicht werden sollte, um in der kürzest möglichen Zeit zu einem Einstellungserfolg zu führen. 

Software wie Textio kann mit entsprechenden Daten auch den Inhalt der Anzeigen so gestalten, dass die gesuchten Mitarbeiter darauf möglichst positiv reagieren. Wer Informationen über zu besetzende Stellen so zielgenau veröffentlicht, stellt IT- und Engineering-Profis nicht nur ein, bevor es die Konkurrenz tut. Personaler sparen auch große Teile ihres Recruiting-Budgets. 

Mehr Erfolg beim Active Sourcing

Außerdem verschrecken sie High Potentials nicht durch von diesen als aufdringlich oder unangemessen wahrgenommene Angebote. 

Diese Gefahr ist vor allem dann groß, wenn Unternehmen mögliche neue Mitarbeiter unaufgefordert ansprechen. Davon sind sieben von zehn Teilnehmern einer Umfrage des Jobportals Monster.de genervt – vor allem dann, wenn das zugesandte Stellenangebot keinen erkennbaren Bezug zu ihrer Person hat. Jeder dritte Angesprochene liest solche Nachrichten gar nicht mehr, bevor er sie löscht. Ebenso viele teilen ihren Ärger über das Unternehmen auch Freunden und Bekannten mit. 

Solche Blamagen vermeiden Personaler, die gute Matching-Software im Einsatz haben. Sie kennen die Adressaten ihres Active Sourcing so gut, dass sie sie nicht mit unpersönlichen Angeboten belästigen müssen. 

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KI analysiert Gesichtsausdrücke in Sekundenschnelle

Nach Videointerviews oder einem aufgezeichneten Bewerbungsgespräch geben die Algorithmen Personalern zudem eine faktenbasierte Empfehlung zur Einstellung oder Ablehnung des jeweiligen Kandidaten. Die Software des Aachener KI-Startups Precire beispielsweise erstellt aus den Aufzeichnungen das Persönlichkeitsprofil eines Bewerbers. Sie analysiert dazu nach Angaben von Precire 180.000 Merkmale – darunter Aspekte der Intonation und Stimmmodulation der Kandidaten, seinen oder ihren Wortschatz, die Geschwindigkeit, mit der die Person spricht und die Häufigkeit, mit der sie Sprechpausen einlegt und Füllwörter verwendet. Der Algorithmus des US-Anbieters Hirevue vergleicht wie oft Bewerber starke Verben wie „kann“ und „will“ verwenden damit, wie häufig sie schwache oder negativ besetzte Formulierungen wie „kann nicht“, „könnte“ oder „muss“ einsetzen. 

Um zu ermitteln, wie ehrlich Bewerber Fragen beantworten und wie sie emotional auf bestimmte Aussagen reagieren, greift die Bildverarbeitungs-KI derartiger Interview-Software auf Inventare von Gesichtsausdrücken zurück. Diese zeigen sich oft nur für einen Sekundenbruchteil in der Mimik einer Person  und lassen sich kaum manipulieren. Hirevue arbeitet dabei mit dem 10.000 Gesichtsausdrücke umfassenden Katalog des Psychologen Paul Ekman

Am Schluss entscheidet immer noch der Mensch

Algorithmen wie die von Precire und Hirevue geben auf Grundlage ihrer Analyseergebnisse jedoch nicht nur eine Einschätzung dazu ab, wie belastbar ein möglicher neuer Mitarbeiter ist und wie gut er sich voraussichtlich in ein bestehendes Team einfügen wird. Sie lassen sich auch mit der Information darüber trainieren, wie Personaler nach einem Bewerbungsgespräch entschieden haben. So steigt mit der Zeit die Qualität der Empfehlungen, die die Software gibt. Den Algorithmen mögen Personalentscheidern den Rücken von zeitraubenden Routineaufgaben freihalten. Die Intuition, Erfahrung und Menschenkenntnis mit der Personaler erkennen, ob ein Bewerber in die Kultur des Unternehmens passt, können sie aber noch lange nicht ersetzen. 

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