Wenn nur 100 von 1.000 Bewerbungen auf dem Tisch des Personalers landen — so stellt ihr sicher, dass er ihn zu Gesicht bekommt

Es gibt Positionen, die für Personaler schwierig zu besetzen sind. Bei guten Programmierern ist das zum Beispiel der Fall, oder bei smarten Ingenieuren. Auf der anderen Seite werden auch Stellen ausgeschrieben, auf die Unternehmen eine regelrechte Flut an Bewerbungen erhalten. Häufig handelt es sich dabei um Jobs, die kein großes spezifisches Fachwissen erfordern. Die Hemmschwelle liegt tiefer: Kandidaten schicken ihre Unterlagen raus — auch wenn sie kaum in Frage kommen.

Beide Situationen stellen Personaler vor Herausforderungen. Auf der einen Seite wird es immer anstrengender, fachspezifische Stellen mit qualifizierten Mitarbeitenden zu besetzen. Dem gegenüber steht ein Masseproblem. Um die Prozesse zu verkürzen, setzen Unternehmen deshalb zunehmend auch beim Recruiting auf smarte Software, Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI).

Relativ gängig sind bereits sogenannte Applicant Tracking Systeme (ATS). Dabei handelt es sich um HR-Software, die es ermöglicht, Bewerbungsprozesse elektronisch abzuwickeln. Viele dieser Programme haben Algorithmen implementiert, die eine erste Vorauswahl für die Personaler treffen. Statt eines Menschen prüft also zunächst eine Maschine Lebenslauf und Anschreiben. Die Software durchforstet die eingegangenen Bewerbungen nach bestimmten Schlüsselwörtern, die für die zu besetzende Stelle relevant sind. Die am besten passenden Kandidaten filtert das Programm heraus. Der Rest erhält automatisch eine Absage. Das spart Zeit und Kosten — und der Personaler kann sich besser auf die persönlichen Gespräche konzentrieren.

Nach Schlüsselworten suchen

Etwa 50 bis 80 Prozent aller Großkonzerne nutzen bereits ein derartiges System, schätzt Claudia Bolliger-Winkler. Sie ist Unternehmenschefin des Startups Lionstep, das mithilfe künstlicher Intelligenz Unternehmen wie Adidas oder Telefonica beim Recruiting unterstützt. Um nicht gleich vom Algorithmus ausgemustert zu werden, rät sie Bewerbern alle für die Wunschstelle relevanten Keywords in den Lebenslauf oder das Anschreiben einzubauen. Denn das erhöhe die Wahrscheinlichkeit, von der Software als vielversprechend eingestuft zu werden.

Welche Schlüsselwörter für den Algorithmus interessant sind, verrät die Stellenbeschreibung. Bewerber sollten diese deshalb genau lesen und sich überlegen welche Fähigkeiten sie haben, die zum Job-Profil passen. Damit ist nicht gemeint, in den Lebenslauf zu schreiben, dass man besonders teamfähig oder belastbar ist. Auch, wenn das vielleicht im Anforderungsprofil steht.

Vielmehr sollten Bewerber laut Bolliger-Winkler auf brachenspezifische Keywords achten — zum Beispiel, welche Fachkenntnisse benötigt werden. Steht in einer Stellenbeschreibung für einen Job in der IT-Branche, dass der Kandidat eine bestimmte Programmiersprache beherrschen muss, ist es hilfreich, wenn diese auch im Lebenslauf auftaucht. Wichtig: Die Begriffe sollten identisch zu denen seien, die auch im Jobinserat benutzt wurden.

Ein Kniff, der übrigens nicht nur bei Algorithmen punktet. "Wir wissen aus der Psychologie, dass wir gerne Ähnliches mögen", sagt Bolliger-Winkler. Personaler seien deshalb häufig unterbewusst mehr an den Bewerbungen interessiert, die im Kern der Stellenausschreibung gleichen. Schlüsselwörter, die zum Beispiel Branchenwissen zeigen, können also womöglich auch den Menschen eher überzeugen.

Gute Führungskräfte mittels KI finden

Komplizierter wird es, wenn ein Unternehmen nicht nur eine erste Auswahl treffen möchte, sondern wenn eine Software aus einem Bewerberpool zum Beispiel jemanden mit guten Führungsqualitäten filtern soll — oder einen Kandidaten, der gut ins Team passt. Dann kommt künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Denn nun geht es darum — ähnlich wie der Mensch es tut — aus ganz trivialen Informationen, die im Text verborgen sind, einen Eindruck von jemanden zu gewinnen.

Das funktioniert, indem man den Computer mit so vielen Daten wie möglich füttert. Die KI schaut sich bei menschlichen Recuitern ab, nach welchen Kriterien sie eine Bewerbung zum Beispiel auf Führungsqualitäten überprüfen. Die Maschine liest die Unterlagen und bekommt gleichzeitig mitgeteilt, wie der Personaler diese bewertet. “KI ist nichts anderes als ein statistisches System”, sagt Tim Weitzel, Professor für Wirtschaftinformatik an der Universität Bamberg. Mit seinem Team hat er ein solches System gebaut: Sobald die künstliche Intelligenz "gesehen" hatte, wie Experten 100 Lebensläufe eingeschätzt hatten, konnte sie 100 weitere schon auf fast die gleiche Weise sortieren wie die Personaler.

Noch setzen allerdings eher wenige Konzerne auf echte KI im Recruitingprozess. Nur etwa jedes zwanzigste der 1.000 größten deutschen Unternehmen nutzt sie für das Bewerbungsverfahren. In der IT-Branche ist es ein Fünftel der Unternehmen. Das zeigt eine Studie, die Weitzel und sein Team von der Universität Bamberg in Kooperation mit der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen Nürnberg und dem Jobportal Monster durchgeführt hat. Was die Forschenden allerdings feststellen konnten, ist ein Trend nach oben. Denn im Jahr zuvor nutzte noch kein einziges der 1.000 größten deutschen Unternehmen KI im Personalwesen.

Diskriminierungsärmer recruitieren

Die Mehrheit der Konzerne gab zudem an, offen für das Thema zu sein. Nur ein Fünftel steht dem ablehnend gegenüber. Acht von zehn Unternehmen finden, mittels Digitalisierung könne ein Unternehmen offene Stellen schneller besetzten. Mehr als die Hälfte (53 Prozent) ist überzeugt, mit Hilfe von automatisierten Prozessen passgenauere Kandidaten zu finden. Knapp ein Drittel glaubt, dass digitale Auswahlsysteme mittels KI eine objektivere und diskriminierungsärmere Vorauswahl fördern. Das ist laut Weitzel auch der Hauptgrund, warum sich viele mehr Automatisierung im Recruiting wünschen.

Denn häufig entschiede die subjektive Wahrnehmung darüber, wer einen Job bekommt oder überhaupt eingeladen wird. "Das Bauchgefühl ist häufig schlechter in der Einschätzung möglicher Arbeitsleistung als nüchterne Eignungsdiagnostik", sagt Weitzel. Viele hoffen deshalb bei der Maschine auf eine chancengleichere Vorauswahl anhand von verschiedener Daten und geeigneten Kriterien — wie zum Beispiel kognitive Leistungsfähigkeit. Das funktioniere, so Weitzel, aber nur, wenn das System nicht wie im genannten Beispiel ausschließlich Auswahlverfahren imitiert, sondern eignungsdiagnostisch sinnvoll arbeitet.

Denn sonst kann es passieren, dass der Algorithmus ebenfalls diskriminierende Entscheidungen trifft. Das ist auch schon genauso passiert. Ein Beispiel ist der Online-Händler Amazon. Das Unternehmen wollte mittels Software seine Bewerber vorsortieren — die spuckte aber nur Männer aus. So etwas passiert, erklärt Weitzel, wenn ein Bewerbungsroboter eine nicht diskriminierungsfreie Realwelt imitiert.

Er rät um Fairness bemühten Unternehmen deshalb, ihre Prozesse auf deren eignungsdiagnostische Tauglichkeit zu überprüfen und sich zu überlegen, ob man den Bewerbern nicht anbietet, der Objektivität halber einen Algorithmus als weitere Stimme in ihren Bewerbungsprozess miteinzubeziehen.

Auf die gleiche Art und Weise können smarte Algorithmen dem Personaler übrigens auch in der entgegengesetzten Richtung helfen, nämlich bei der aktiven Talentsuche. Bots durchkämmen hier nicht die eingegangenen Bewerbungen, sondern soziale Netzwerke oder Jobpools — und filtern geeignete Kandidaten heraus, die der Personaler anschreiben kann.

Die Mischung macht´s

Die technischen Möglichkeiten werden immer größer. Mittlerweile gibt es sogar intelligente Programme, die Video- und Tonaufnahmen von Bewerbern analysieren können. Trotzdem glaubt Weitzel nicht, dass Roboter irgendwann den Menschen im Recruitingprozess komplett ersetzen."Richtig macht man es nicht mit Mensch oder Maschine", sagt er. "Sondern mit einer Kombination aus beidem."

Studien aus der Eignungsdiagnostik würden zeigen, dass die besten und nachhaltigsten Personalentscheidungen in einem Team getroffen werden — das strukturierte Interviews führt, in denen die Bewerber alle die gleichen Fragen gestellt bekommen. Danach diskutiert das Team die finale Entscheidung. "Am besten wäre, wenn die Maschine einen im Team ersetzt und auch ein Votum mitgibt", sagt Weitzel. So könnte man viele Schieflagen stark reduzieren.

Jobsuchende sollten, wenn sie sich bei einem Unternehmen bewerben, dass KI für das Recuiting nutzt, auf eine klare und verständliche Schreibweise in ihrem Anschreiben und ihrem Lebenslauf achten und komplizierte Formatierungen vermeiden. Denn dann kann es sein, dass die Maschine, die Unterlagen nicht richtig liest. "Das ist nicht viel anderes als beim menschlichen Recruiter", sagt Weitzel.

Schon vor automatisierten Prozessen sei es eine gute Empfehlung gewesen, die Bewerbung so zu formulieren, dass der Personaler, der vielleicht nicht Experte auf jedem Fachgebiet ist, trotzdem das Potenzial eines Job-Kandidaten erkennt. Grundsätzlich gilt übrigens immer noch: Je klarer die Sprache und je weniger Rechtschreibfehler die Unterlagen enthalten, desto besser kann die Bewerbung ihre Wirkung entfalten — ganz egal, ob sie zuerst ein Mensch oder ein Algorithmus liest.