Wer bekommt welchen Job? Darüber entscheiden heute neben Menschen auch Maschinen. Welche Kriterien eine Rolle spielen und was das für eine erfolgreiche Bewerbung heißt, erfahren Sie hier.
Vor allem große, bekannte Firmen können sich vor Bewerbungen oft nicht retten. Auf der anderen Seite konnten Deutschlands Unternehmen einer Studie des Digital-Branchenverbands BITKOM zufolge 82.000 IT-Stellen nicht besetzen. Genau bei diesem Dilemma sollen Algorithmen helfen – und das natürlich nicht nur in der IT-Branche. Wie? Auf ganz unterschiedliche Weise:
- Durch Suchalgorithmen, die innerhalb kürzester Zeit eine Vorauswahl aus mehreren Tausend Bewerbungen erstellen. Dazu durchforsten die Programme diese nach Schlüsselwörtern und bestimmten Merkmalen und vergleichen sie mit den geforderten Qualifikationen und anderen Daten – etwa den erfolgreichen Neueinstellungen der letzten zehn Jahre.
- Mit Matching-Algorithmen, die Talentpools wie die beruflichen Netzwerke XING oder LinkedIn nach geeignetem Personal durchsuchen – inklusive einer Berechnung der Wechselwilligkeit, basierend auf dem bisherigen Lebenslauf und entsprechenden Angaben der Kandidaten.
- Mittels Analyse-Algorithmen, die Video- oder Tonaufnahmen untersuchen und auf Grundlage von Stimmlage, Körpersprache und Co. Schlüsse ziehen, ob jemand für die vakante Position geeignet ist.
All diese Algorithmen haben eines gemeinsam: sie können so schnell wie kein Mensch riesige Datenmengen verarbeiten und miteinander vergleichen. Dieser Prozess läuft nicht nur schnell – er ist auch unabhängig von Tagesform- oder Ermüdungserscheinungen, Vergleichseffekten oder persönlichen Sympathiewerten durch Bewerbungsfotos. So können Personalverantwortliche die gewonnene Zeit und Energie noch stärker im persönlichen Austausch, etwa im Vorstellungsgespräch, nutzen.
Die finale Personalauswahl obliegt dem Menschen. Denn aus der Kombination von Emotionen, Motivation und Persönlichkeit abzuleiten, ob die Kandidatin oder der Kandidat zum Unternehmen passt – das können Algorithmen trotz aller verarbeiteten Merkmale nicht beurteilen.
Damit Algorithmen bei der Personalauswahl unterstützen können, müssen sie mit Daten gefüttert und trainiert werden. Genau dabei ist die Gefahr der Diskriminierung relativ groß. Zwei Beispiele: „Ende letzten Jahres gab es einen Algorithmus vom Österreichischen Arbeitsmarktservice, der bei der Arbeitsplatzvermittlung helfen sollte“, erklärt Jessica Heesen, Leiterin des Forschungsschwerpunkts Medienethik und Informationstechnik an der Universität Tübingen und fährt fort: „Weil Frauen statistisch gesehen häufiger als Männer Angehörige pflegen oder Erziehungszeiten in Anspruch nehmen und dadurch auf dem Arbeitsmarkt benachteiligt sind, hat sie der Algorithmus auch bei der Prognose ihrer Chancen auf dem Arbeitsmarkt benachteiligt.“
In einem amerikanischen Unternehmen hingegen war ein Algorithmus im Einsatz, der Mitarbeiterdaten mit Bewerberdaten abgeglichen hat. Bei der Analyse der Mitarbeiterdaten stellte das Programm fest, dass Mitarbeiter, die weiter von ihrem Arbeitsort entfernt wohnen, schneller den Job kündigen. Also sortierte er diese Bewerber aus – ohne dabei zu berücksichtigen, dass in solchen Außenbezirken amerikanischer Städte oft Menschen leben, die einer ethnischen Minderheit angehören, die man gar nicht benachteiligen wollte.
Wer jetzt fürchtet, dass bald Algorithmen alle Personalentscheidungen treffen, kann beruhigt werden: Der Mensch sollte in einem wirtschaftlich denkenden Unternehmen immer die entscheidende Instanz sein. Schließlich geht es bei der Besetzung von Stellen nicht ausschließlich um die fachliche Qualifikation, sondern auch um Persönlichkeit und darum, ob der Kandidat oder die Kandidatin ins Team passt, um auch in schwierigen Situationen die bestmöglichen Ergebnisse für das Unternehmen zu erzielen.
Was aber kann der Staat tun, um sich davor zu schützen, von Algorithmen bevormunden zu lassen? „Wir brauchen ein Recht für die Verbraucher auf Offenlegung und staatliche Stellen, die diese Transparenz kontrollieren“, sagt Heesen und ist überzeugt davon, dass das noch nicht reicht: „Die Transparenz muss verständlich gemacht und in Wissen überführt werden.“ Und das alles ohne, dass dabei Geschäftsgeheimnisse oder die genaue Funktionsweise der Algorithmen offengelegt werden. Ein möglicher Weg in diese Richtung sind sogenannte „Counterfactual Explanations“: Sie zeigen, welche Eingaben anders hätten sein müssen, um im Bewerbungsprozess eine Runde weiterzukommen. Außerdem sollte die einsetzende Firma sicherstellen müssen, dass selbstlernende Algorithmen diskriminierungsfrei trainiert werden. Das geht nur, indem man die Datengrundlage ständig kritisch hinterfragt.
Was jeder Einzelne zusätzlich tun kann? Erklären wir mit unseren acht goldenen Regeln im Umgang mit Bewerbungs-Algorithmen. Übrigens: Sie treffen ebenso für Bewerbungen auf dem Postweg zu. Denn diese werden eingescannt, digitalisiert und dann genauso behandelt wie Online-Bewerbungen – das Verfahren nennt sich „CV-Parsing“.
So mache ich mich #unberechenbar bei der Bewerbung
1. Gute Struktur ist die halbe Miete: Eindeutige Überschriften oder Zwischenüberschriften setzen das, was ihnen folgt, in den passenden Kontext. Beispiel: Der Begriff „SAP“ in einer Bewerbung kann bedeuten, dass man mit der Software umgehen kann, oder dass man bei der Firma gearbeitet hat. Ohne die Zuordnung zu „IT-Kenntnissen“ oder „Berufserfahrung“ kann kein Algorithmus diese Information korrekt einordnen.
2. Weniger ist mehr: Je kreativer die Bewerbung, desto schwerer haben es standardisierte Systeme mit deren automatischen Auslese. Im Zweifelsfall wird eher aussortiert, kreative Branchen ausgenommen – also gilt für alle anderen: Standardschriftarten wie Times New Roman, Calibri oder Arial nutzen und auf unnötige Grafik-Elemente verzichten.
3. Rechtschreibfehler unbedingt vermeiden: Buchstabendreher oder ähnliches mögen Personal-Verantwortliche vielleicht verzeihen. Algorithmen können das gar nicht, ihnen wird derzeit keine Rechtschreib-Toleranz antrainiert: Ein Fehler führt im schlimmsten Fall eher dazu, dass die Software mit dem Wort nichts anfangen kann, weil sie es schlicht nicht versteht oder lesen kann.
4. Schlüsselwörter sinnvoll einsetzen: Branchenspezifisches Fachwissen beim Namen nennen und die Sprache verwenden, die das Unternehmen bei der Stellenausschreibung spricht, ist sehr empfehlenswert. Sich zum Sklaven bestimmter „Keywords“ (Schlüsselwörter) zu machen, ist hingegen ein Fehler. Das Motivationsschreiben soll ein gut lesbarer Text sein, der klarmacht, warum man die oder der Beste für den Job ist. Dabei sollte man darauf verzichten, schlicht den Lebenslauf nachzuerzählen. Es gilt sich auf seine Stärken zu fokussieren und damit zu überzeugen. Fügt man im Lebenslauf zu den einzelnen Stationen in Stichpunkten die dazu passenden Aufgaben und Verantwortlichkeiten auf, erhöht das die Auffindbarkeit.
Reine Schlüsselwörter-Analysen werden bei den Auswahl-Algorithmen immer seltener, weil die Firmen merken, dass oftmals passende Bewerber versehentlich aussortiert werden. Intelligentere Systeme gehen beispielsweise davon aus, dass die Programmiersprache, die gebraucht wird, erlernt werden kann – wenn in der Bewerbung ersichtlich ist, dass der Kandidat oder die Kandidatin bereits eine andere beherrscht.
5. Datensparsamkeit an der richtigen Stelle: Angaben zu den Eltern, Geschwistern und deren Ausbildung oder Berufsstand können bei der Bewerbung getrost weggelassen werden. Manche Algorithmen können die Angaben nicht klar trennen, beziehen alle Daten in einem Lebenslauf auf den Bewerber und weisen sie einem selbst zu. Bei Bewerbungen im Ausland aber unbedingt an Infos zu Visa und Aufenthalts- bzw. Arbeitsgenehmigung denken!
6. Online-Profile immer aktuell halten: Das hilft nicht nur beim Jobwechsel, sondern auch, wenn man im eigenen Betrieb Karriere machen möchte. Schließlich sind nicht nur Recruiter oder Algorithmen auf LinkedIn und XING unterwegs, sondern auch die firmeninternen Recruiter oder leitende Angestellte.
7. Keine faulen Tricks: Schlüsselbegriffe wie „Harvard“ oder ähnliches in weißer Schrift auf weißem Grund – können Maschinen lesen, aber Menschen nicht. Solche Tricks haben nichts in einer Bewerbung zu suchen. Abgesehen davon, dass die meisten Algorithmen auf solche Finten mittlerweile nicht mehr reinfallen und einen aussortieren – bleibt die Gefahr, dass das Täuschungsmanöver spätestens im persönlichen Gespräch auffliegt: nämlich dann, wenn das, was der Algorithmus erkannt hat und was Wirklichkeit ist, verglichen wird. Denn: Am Ende entscheidet nicht der Roboter, wer einen Job bekommt, sondern ein Mensch.
8. Eigene Aktivitäten auf Social Media überprüfen: Bei der Erstellung von Bewerberprofilen können Unternehmen auch Angaben, Postings und Likes auf Social Media-Plattformen auswerten. Diese sollten nicht mit dem Profil der Bewerbung kollidieren – daher empfiehlt es sich, sein Profil auf privat zu stellen oder unpassende Inhalte zu tilgen. Bei Jugendsünden, die sich per Suchmaschine zutage fördern lassen, machen Sie vom „Recht aufs Vergessen werden“ Gebrauch – mehr Informationen hierzu finden Sie hier.