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Google Launches its Ontology-powered Jobs Search Engine. What Now?

This week, the landscape of online job search has gained a significant addition with wide-ranging implications. In line with its recently announced initiative “Google for Jobs”, Google launched a new jobs search feature right on its search result pages that lets you search for jobs across virtually all of the major online job boards. Google’s new initiative not only has the potential to disrupt the online job search market, but the initiative’s underlying data model, an occupation ontology, may change the nature of job and candidate searches altogether. We should know, as we have been working with occupation ontologies for the past 8 years.

Google’s advance into the domain of job search threatens many of the existing players. Not just because the feature will likely focus more user searches on Google’s own site but also because Google’s search quality will likely surpass other services due to the occupation ontology Google has built. Other online job services will have to carefully consider how to go ahead in face of Google’s move. Some can partner with Google. Others will have to look elsewhere for solutions. For the latter, we can offer an even more extensive ontology of occupations and skills.

Many people already start their job search on Google. But with the new feature, they will have a very different experience on Google from now on. Previously, Google search queries for jobs, such as “retail jobs” produced a list of links to websites like Indeed and ZipRecruiter. People would click on one of the top links and continue their search on their chosen site. However, Google’s new feature will keep significantly more search traffic on Google’s own site, as Google’s new feature will list single job postings in a box above the traditional web search results. The information will come from the websites of job search specialists like Glassdoor and LinkedIn, and directly from the career sections of many other company websites. Job seekers will click on the new listings and Google will show more information about the position. A “Read More” button will take them to the job site or mobile app where the listing originated.

Job Board Woes While Google initially partners with some of the biggest players in job search, including CareerBuilder, Monster, LinkedIn and Glassdoor, Google’s new initiative also injects great uncertainty into the business models of many players in the recruitment market. Most directly affected are job aggregators like Indeed. Chris Russell, a recruiting technology and job site consultant with RecTech Media, said to SHRM that “just like that, Indeed can no longer call itself the ‘Google for jobs’.” Other recruiting technology experts go even further saying that “it may take another 10 years for Indeed to become an afterthought, but it’s fooling itself if it thinks this isn’t a DEFCON 1 moment” (SHRM). Indeed’s SEO traffic will certainly drop as Google takes over the top spots in search results, prized online real estate Indeed currently holds. Furthermore, companies may be encouraged to list fewer jobs on job boards, where they often have to pay, as Google picks up the listings directly from their career sites.

But that is just to sum up briefly a few ways in which Google’s new initiative may affect the status quo in online job search. There would be a lot of other things to consider and Google is of course also tied to many of the existing players from its other revenue streams, in particular its ad business – relations which Google may not want to upset. In any case, the more significant shift may lie in the underlying data model and approach Google has used to build its solution: the occupational ontology. While ontologies have been around for some time, they have never been used on a large scale. Google’s initiative has put occupation ontologies centre stage, which may finally alter the way companies and technology providers approach the problem of matching people and jobs.

The Problem of Matching the Right People and Jobs The most challenging problem in business still is matching the right person to the right job. This has many reasons. First, many of the criteria that determine whether a position is right for a person, such as personality and lifestyle, are not embedded in job descriptions. Second, many job descriptions are limited, out of date and often poorly written. Third, employers each use different language to describe the same jobs. For any given job, there are hundreds of different job titles, which makes job or candidate searches often inaccurate and misleading. This has led to a mismatch on the job market: Employers say they still have issues filling open positions. Meanwhile, job seekers often do not know there is a job opening just around the corner from them because search engines have trouble detecting what job postings really mean.

Enter the Occupation Ontology. This is where the occupation ontology comes in. An occupation ontology functions like a Rosetta Stone between job seeker and employers: it aggregates similar job titles, competences, educations and so on, and thereby helps understand the nuances of CVs and vacancies. An ontology aggregates similar job titles into families of jobs to build a truly useful, searchable, “universe” of jobs, organized by discipline and functional domain. By understanding the relationships between job content, competences, experience, and education, an occupation ontology helps deliver more relevant search results and recommendations.

An occupation ontology therefore offers maximal support both for job seekers and employers. When it is integrated into a job platform, it allows users to get the search results they are looking for without having to worry about their search criteria being too broad or too narrow. In contrast to keyword-based / Boolean search, an ontology based search will deliver results for things you did not explicitly search for but are related to your search criteria.

For instance, even a simple job such as “truck driver” appears in myriad of different wordings, depending on the company. FedEx Express calls drivers Couriers, FedEx Office calls them SameDay City Couriers and FedEx Freight calls them City Drivers. They each use different language to describe that very job. In a normal job search for “truck driver”, these jobs would not surface. However, an ontology knows that these jobs are highly similar and can include all of these and more in the results of a job search.

What Now? Building an ontology is an enormous undertaking but it will benefit our economy and entire society if it is applied right. Google’s initial customers have been psyched with the successes they have achieved by using Google’s job search. Likewise, our customers have been surprised by the extensive improvements they were able to make with our knowledge graph (JANZZon!). Google has built an occupation ontology in English so far. In the past 8 years, we have built an occupation ontology in 8 languages that captures job universes from regions as diverse as the United States, Germany, Norway, and the Middle East. We have learnt that as the dimension of the ontology grows, both its complexity and value multiply.

Now, while Google’s job feature is a great step towards better job search quality, it is not a suitable solution for every player in the job market. Some, like Indeed are notable excluded from working with Google for competitive reasons, others, such as public employment services and HCM system providers may have greater needs for data security and customization, and finally, Google’s feature does only serve the English language so far. So where should companies look for solutions to keep in step with the rapid technological advancement?

Licensing an Ontology of their Own Some companies have tried to build their own ontology but have failed to maintain it as a result of a shortage of specialist knowledge and insufficient resources or financial means. In recent years, many digital graveyards have emerged in the area of occupation data. The easiest solution is to license an occupation ontology as a cloud service. The occupation ontology JANZZon! offers this possibility and gives companies and public services the chance to connect to a wealth of knowledge about occupations and skills and to use it for their existing applications. JANZZon! is currently available in 8 languages (working on up to 40) and extends over all industries and job families. It is the most comprehensive ontology available today. And why not give someone else but Google a shot ?

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Arbeitsmarkt Insights – Auswertung von «Datenschatztruhen» im Trend

Die fortschreitende Digitalisierung des Arbeitsmarktes hat unglaubliche Datenmengen geschaffen, deren Analyse zu mehr Transparenz im Arbeitsmarkt und besseren Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen beitragen könnten. Eine wichtige Voraussetzung für aussagekräftige Arbeitsmarkt Insights ist ein semantischer Graph, der die komplexen Verhältnisse von Berufen und Kompetenzen digital abbildet und somit die Erkennung von komplexen Sachverhalten in Arbeitsmarkt Daten ermöglicht.

Durch das Internet hat sich nahezu jedes Arbeitsumfeld in den letzten 15 Jahren strukturell verändert, so auch das HR und Recruiting. Grosse Jobplattformen, Firmen und Career Websites und berufliche Netzwerke sind gekommen. Die Stellenanzeige hat ihren Weg von Printmedien in die digitale Welt gefunden. Zudem haben Automatisierung, Big Data und Social-Media-Recruiting die Personalsuche verändert. Das Recruiting verlagert sich immer mehr in den digitalen Raum und dieser Vorgang schafft vor allem eins: Daten.

Nie zuvor standen Personalabteilungen so viele Daten über Bewerbende, Mitarbeitende und deren Kompetenzen zur Verfügung. Die Auswertung dieser Datenschätze bietet ungeahnte Möglichkeiten, Einblicke in den firmeneigenen Talentpool zu bekommen. Auch ausserhalb von Firmen haben sich solche Datenschätze angehäuft: Jobportale, Soziale Netzwerke, Software Anbieter und Suchmaschinen sammeln ebenfallst Daten rundum Jobsuche, Ausbildung und Kompetenzprofile. Die Daten werden immer öfter nicht nur für die Optimierung der eigenen Seite oder Rekrutierungsprozesse verwendet, sondern auch als aufbereite Analyse des Arbeitsmarktes veröffentlicht oder in neue Produkte integriert.

Ein spannendes Beispiel ist die neulich erschienene Analyse des schweizer Stellenmarktes von Job Cloud. In Zusammenarbeit mit der ZHAW hat Job Cloud die Studie Market Insights lanciert. Dabei wurden die Daten vom User Verhalten auf den Portalen jobs.ch und jobup.ch ausgewertet. Die Verhaltensstudie ermöglicht einen direkten Vergleich zwischen ausgeschriebenen Inseraten und Klicks von Jobsuchenden. Das Userverhalten wurde nach unterschiedlichen Gesichtspunkten analysiert: unter anderem Branche, Berufsgruppe, Hierarchiestufe, Beschäftigungsgrade und Tages- und Wochenzeiten. Laut Prof. Dr. Frank Hannich von der ZHAW zeigen die «JobCloud Market Insights» detailliert auf, welche Berufsgruppen oder Branchen am beliebtesten beziehungsweise vom Fachkräftemangel am stärksten betroffen sind und machen regionale Unterschiede zwischen der Deutsch- und der Westschweiz aus.

Während bisher Arbeitsmarkt Insights vor allem auf Umfragen, also Meinungen und Absichten, beruhten, entstehen durch die wachsenden Datenmengen immer mehr Möglichkeiten, tiefergehende und zuverlässigere Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei werden verschiedene Aspekte des Arbeitsmarktes nun messbar: Lohnniveaus, Ausbildungsniveau, Verhalten von Jobsuchenden und der Wert von zusätzlichen Kompetenzen und Kenntnissen können auf Grund der bereits gesammelten Daten analysiert werden. Die Einblicke aus diesen Analysen schaffen eine bessere Entscheidungsgrundlage für Personalabteilungen und Ausbildungsinstitute und sorgen für mehr Transparenz für alle auf dem Arbeitsmarkt. Das Potenzial von Arbeitsmarkt Analytics ist gross und noch lang nicht ausgeschöpft.

Viele Unternehmen, die sich auf Arbeitsmarkt Analytics spezialisieren, konzentrieren sich auf die Aggregation und Extraktion von Arbeitsmarktdaten. Zum Beispiel sammeln sie Millionen online Stellenanzeigen (vor allem in grösseren Märkten, ist die Aggregation aus mehreren Quellen entscheidend, um einen aussagekräftigen Datensatz zusammenzutragen), und extrahieren daraus die für den Job gefragten Kompetenzen, Ausbildungen und Erfahrungen. Auch Softwareunternehmen und berufliche Netzwerke, die bereits einen riesigen Satz von Mitarbeiter- oder Mitgliederdaten zur Verfügung haben, müssen daraus zuerst die für eine Analyse relevanten Daten extrahieren. Dabei gilt, je strukturierter die Daten angelegt sind, desto einfacher.

Desweiteren ist es wichtig die komplexen Zusammenhänge in den Arbeitsmarktdaten zu verstehen und in die Datenanalyse miteinbeziehen zu können. Zum Beispiel muss erkannt werden, dass es sich sowohl bei Microsoft Dynamics, Sage und Odoo als auch bei SAP Business One, Oracle Netsuite und Kronos um ERP Systeme handelt. Denn ohne diese Verbindung, können keine übergeordneten Fragen, wie zum Beispiel, für welche Berufe ERP Kenntnisse besonders gefragt sind, beantwortet werden.

Um solche Verbindungen digital abzubilden und somit in eine Datenanalyse miteinbeziehen zu können, sind semantische Systeme unentbehrlich. Zusammenhänge zwischen Berufen, Fähigkeiten, Technologien und Ausbildungen können in Knowledge Graphs, die zusammen eine Ontologie formen, abgelegt werden. Im globalen Arbeitsmarkt sind Ontologien wie JANZZon!, die mit einem sprach-und länderübergreifenden Ansatz erstellt wurden, besonders wertvoll. Denn sie ermöglichen die Analyse und den Vergleich von Arbeitsmarktdaten über Ländergrenzen hinweg. Ontologien können daher entscheidend dazu beitragen, das volle Potenzial von Datenschatztruhen im Arbeitsmarkt Bereich auszuschöpfen und wertvolle Einsichten zu bekommen.

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Building a job matching engine for the global labor market

Understanding resumes and job ads, and finding the best matches among a great number of them is probably one of the most challenging tasks for machines today. The results and the precision of search and matching processes are dependent upon the scope and depth as well as the quality and comprehensiveness of the applied contextual and background knowledge.

Job postings are often worded in industry- and company-specific jargon that job seekers do not search for and would not use when writing their resumes. While resumes are often structured in a similar way, job postings can take pretty much any form and are often filled with information about the company and its culture rather than a specific list of requirements for the post to be filled. Furthermore, the labor market domain is inherently very complex to understand for machines. For example, data scientist is a profession and Hadoop is a skill that most data scientists need to have. Microsoft Excel and Powerpoint are both components of the MS Office Suite. A mechanic can work with cars or with industry machinery and an investigator can be a scientific researcher or someone investigating crime.

To understand the labor market domain thus, and to understand resumes and job ads, a lot of contextual and background is needed. Recruiters and job seekers already have this knowledge. Machines on the other hand need to be fed with this kind of knowledge so they can then apply it when parsing or matching job ads and resumes. The acquisition of such knowledge is beyond the scope of smart algorithms. Instead, semantic knowledge graphs are required, which represent this domain knowledge in digital form so it can be processed by a matching engine.

The idea that data not algorithms are crucial to developing human level artificial intelligence has been gaining momentum for some time. The use of knowledge graphs and ontologies in particular, has been referenced prominently when Google announced at the end of last year that they had built a knowledge graph of occupations and skills for powerful and precise job search and discovery with their Cloud Jobs API.

JANZZ’s semantic matching engine has the most comprehensive, multilingual knowledge graph in the area of occupations and skills at its disposal. Thus, when the matching engine JANZZsme! does a query expansion, searches or matches job ads and resumes, it accesses the ontology concepts, lexical terms and synonyms by which they may appear in CVs and vacancies in up to 40 languages, and the connections to related concepts. Thus, one of the essential parts in building a matching engine for the global labor market is building a knowledge base that covers the contextual knowledge required to understand the specificities of a labor market and its participants.

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How an Ontology Can Help with Content-based Matching

Job and candidate search, job recommendations and automated candidate evaluations have one thing in common. They are a matching problem.

Simply put, given a set of CVs and a set of vacancies, the most similar items should match, that is, these items should come out at the top of the search, recommendation or evaluation. Most applications use either of two high-level approaches to achieve this: behavior-based or content-based. They each have pros and cons, and there are also ways to combine the approaches to take advantage of both techniques.

Behavior-based approaches leverage user behavior to generate recommendations or suggestions. These approaches are domain agnostic, meaning the same algorithms that work on music or movies can be applied to the jobs domain. Behavior-based approaches do suffer from a cold start problem. If you have little user activity, it is much harder to generate good quality results.

Content-based approaches use data, such as user preferences and features of the items being matched or recommended, to determine the best matches. For recommending jobs, using keywords of the job description to match keywords in a user’s resume is one content-based approach. Using keywords in a job to find other similar jobs is another way to implement content-based recommendations.

However, the issue in this process is really the determination of similarity between two items. How can the similarity between for instance a resume and a vacancy be determined effectively even though they are often structured extremely heterogeneously? All too often, simple keyword-based matching is used for this, which means that many similarities go undetected, as keyword variations, synonyms and alternative phrases are not matched. With a content-based approach, it is important that the semantics (the underlying meaning) of two items be compared rather than the wording. This is where ontologies come into play. They can provide a relational model that can detect the underlying meanings and similarities in CVs and job descriptions. Ontologies enable a digital representation of implicit knowledge: humans usually understand the correct meaning of a term, thanks to their background knowledge and the context in which a specific term is used. A machine on the other hand lacks this ability. It can however, learn about the semantic meaning of a term by means of the concepts and relations stored in an ontology. By using an occupation and skills ontology as an intermediary, content-based approaches for job recommendations, job and candidate search and automated candidate evaluations can achieve much more.

The comprehensive ontology of occupations and skills JANZZon! for example offers a large number of poly-directional concepts pertaining to the global labor market. With its extraodrinary range of concepts, this ontology offers essential context and intelligent evaluation and enhancement options for applications such as information systems, matching engines, job portals, CV parsers, statistical analysis and modelling tools.

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Industry Taxonomies Enhanced by JANZZ’s Occupation Ontology

At the heart of JANZZ.technology’s ontology of occupations and skills, there are over 35 taxonomies, among which occupation, skills and industry taxonomies like O*Net, ESCO, NAICS and ISCO-08. They are mapped by the JANZZ curation team to form a single entity that serves as a relational model for a great part of the world’s economic activity. As part of the latest additions to the occupational ontology JANZZon!, the curation team has inserted the two industry classifications GICS and ICB into the ontology, thereby extending the scope of the ontology as well as enhancing the intelligence of the two industry classifications.

GICS refers to the Global Industry Classification Standard and is a standardized classification system for equities developed jointly by Morgan Stanley Capital International (MSCI) and Standard & Poor’s. The GICS methodology is used by the MSCI indexes, which include domestic and international stocks, as well as by a large portion of the professional investment management community. The GICS hierarchy begins with 10 sectors and is followed by 24 industry groups, 67 industries and 147 sub-industries. Each stock that is classified will have a coding at all four of these levels.

ICB (Industry Classification Benchmark) is an industry classification taxonomy launched by Dow Jones and FTSE in 2005. It is used to segregate markets into sectors within the macro economy and categorizes over 290’000 securities worldwide. The ICB uses a system of 10 industries, partitioned into 18 supersectors, which are further divided into 41 sectors, which in turn contain 114 subsectors.

The two industry classifications allocate each company to the subsector that most closely represents the nature of its principal business activity. Thereby, the classifications allow a comparison of companies across national and linguistic boundaries.

However, mapped to the semantic network of JANZZon!, the intelligence of the two classifications and their potential use multiply exponentially. As part of the semantic database JANZZon! the taxonomies are connected to a dense web of relations between occupations, skills, specializations and industries. The information on individual companies from the two taxonomies and the relational model of occupations, skills, specializations and industries are intertwined to form an even greater knowledge database. With the added knowledge about companies and how they relate to industry sectors, the ontology JANZZon! can serve its purpose even better, namely to provide an accurate relational model for parsing, matching benchmarking and classification.

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Why leading employment services and software providers are betting on ontologies.

Algorithms are out, datasets are in. Perhaps one of the crucial findings in data science today is that datasets – not algorithms – might be the key limiting factor to developing human-level artificial intelligence. This contention is especially true in the case of solutions for the labor and recruitment market. Many companies in the recruitment market and public employment services are taking notice and are investing in the ontology-based solutions of JANZZ.technology.

Therefore, we have taken a brief moment to lay out the underlying reasons why datasets have become so important. And what qualities these datasets must have in order for businesses to take full advantage.

Over the past years, machine learning as well as deep learning and evidence based systems have achieved remarkable breakthroughs. These have in turn, driven performance improvements across AI components. Perhaps the two branches of machine learning that have contributed most to this are deep learning, particularly in perception tasks, and reinforcement learning, especially in decision making. Interestingly, these advancements have arguably been driven mostly by the exponential growth of high-quality annotated dataset, rather than algorithms. And the results are staggering: continuously better performance in increasingly complex tasks at often super-human levels.

Machine learning thrives on patterns. Unfortunately, our world is full of an almost limitless number of outliers. The labor market in particular is intrinsically a very tough market for automated solutions. Neither job titles, nor skills or educations are in any way standardized across the world or even in a particular country. There is a lot of company, culture and geography specific language involved in the description of jobs and qualifications. Furthermore, implicit phrases like “relevant education” or “relevant experience” are all too common, making job descriptions hard to decipher for machines. Algorithms – even sophisticated ones – have a hard time dealing with such an amount of heterogeneity, implicitness and inconsistency. When one adds the factor or language, it gets even more complicated. Currently, most algorithms struggle to deal with any languages other than English.

Datasets on the other hand, in particular annotated datasets of high quality, can reflect and understand the full bandwidth of the labor market vocabulary. They can also deal with cultural and geographical particularities. However, not all datasets are annotated and of a high quality. Most datasets that companies or public employment services have at their disposal are legacies of the past and therefore often messy, incomplete or inconsistent. Nevertheless, they want to leverage the power of data to improve their applications. Therefore, they need a way to enhance their data with standardized, intelligent meta-data.

This is where ontologies come into play. An ontology formally represents knowledge as a hierarchy of concepts within a domain. Concepts are linked to each other through different relations. Through the relations that have been set and the location of the term in the ontology the meaning of a specific term becomes interpretable for a machine. An ontology is a dataset but it is of such high quality that it can also help improve the quality of other datasets.

JANZZ.technology focuses solely on the labor market and its ontology is the largest multilingual encyclopedic knowledge database in the area of occupation data, in particular jobs, job classifications, hard and soft skills and qualifications. The occupation and skills ontology can help companies and public employment services in many respects. It can serve as the basis of matching engines, parsing tools, natural language processing or classification tools, improving the results and learning of these tools significantly. More specifically, it can enhance job and candidate matching processes, CV parsing, benchmarking, statistical analyses and much more.

Positive that high data quality is going to create a competitive advantage for them, many stakeholders in the global labor market are currently investing in the solutions offered by JANZZ.technology. Above all its ontology. Data quality is becoming a focal point of competition in the digital labor and recruitment market.

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Roboter im Recruiting – Wie der Einsatz falscher Technologien Bewerbende verunsichern kann.

„So überlisten Sie den Bewerbungs-Roboter“ titelte 20minuten in Ihrem Online-Artikel. Bei den besagten Robotern handelt es sich um Applicant-Tracking-Systems (ATS) und deren Möglichkeit Bewerbende dank den eingegeben Daten bereits in diesem Stadium automatisch vor- und teilweise sogar auszusortieren. Bereits der erste Artikel zu diesem Thema „Auch in der Schweiz sieben Roboter Bewerbungen aus“ polarisierte bei den Lesen. «Hier zeigt sich wieder mal in aller Deutlichkeit, dass nicht wie früher Menschen für eine Arbeit gesucht werden, sondern einfach nur Arbeitskräfte» oder «Der Vorteil an einem Computer ist, dass er nicht nach Hautfarbe oder Attraktivität des Bewerbenden entscheidet.» sind nur zwei Beispiele aus den über 600 Leserkommentaren und verdeutlichen wie sehr die Meinungen hier auseinander gehen.

20minuten versucht mit dem obengenannten Artikel, Tipps&Tricks an die User zu bringen, wie man das ATS am besten mit Informationen füllt. Doch dabei gibt es zuerst einmal etwas anderes zu klären. Welche Roboter oder besser gesagt welche Technologien kommen tatsächlich zum Einsatz. Im Zentrum der Kritik der beiden Artikel steht in diesem Falle das Parsing.

Was ist CV-Parsing? Beim CV-Parsing handelt es sich lediglich um das Umwandeln von unstrukturierten Lebensläufen in Fliesstext und somit in ein Format, welches vom Computer verarbeitet werden kann. Auch Lebensläufe in Bild oder PDF-Format können über die Integration eines Schrifterkennungsprogramms (OCR) oder andere Lösungen geparst werden. Die wichtigsten Infos aus einem CV herauszugreifen klingt einfach, ist für den Computer jedoch eine höchst komplexe Aufgabe. Denn die menschliche Sprache bietet fast unendlich viele verschiedene Möglichkeiten eine Sache darzustellen. In verschiedenen Kontexten erhält das gleiche Wort komplett unterschiedliche Bedeutungen. Wenn zum Beispiel vom „Geschäftsführer“ die Rede ist, dann kann es sowohl sein, dass der Verfasser des Lebenslauf selbst Geschäftsführer war, als auch, dass er „dem Geschäftsführer direkt unterstellt“ war. Erfahrungen oder Qualifikationen sind selten einfach nur stichwortartig aufgeführt, sondern oft implizit im Text beschrieben. Daher muss ein CV-Parser Kontext durch eine semantische Analyse korrekt interpretieren können. Denn er orientiert sich an den üblichen Überschriften eines Lebenslaufes, die Aufschluss darüber geben, was für Informationen im folgenden Abschnitt zu finden sind. Das klingt simpel, ist aber eine höchst komplexe Aufgabe. Jeder gliedert schliesslich seinen Lebenslauf wie er will, denn dieser ist ja auch ein Spiegelbild der eigenen Persönlichkeit. Mehrere Versuche, die Struktur des Lebenslaufs zu standardisieren (was die Qualität des Parsings natürlich nachhaltig verbessern würde), wie zum Beispiel der Europass, sind gescheitert.

Wie gut funktioniert das CV-Parsing von heute? Die Herausforderung an das Parsing ist also von enormer Komplexität – Fliesstext in strukturierte Information zusammenzufassen. Firmen mit Ihren ATS und Jobplattformen lehnen sich also weit aus dem Fenster, wenn sie dem Bewerbenden versprechen, dass das Hochladen des CV sie in Sekundenschnelle zum Traumjob führt. Das zeigt sich dann auch beim Testen einiger solcher Plattformen: Die Arbeitserfahrung wird falsch oder erst gar nicht erfasst, da der Parser entweder Mühe hat, die Zeitspanne zu erkennen, während derer man einer Tätigkeit nachgegangen ist, oder den Aufgabenbereich und den Jobtitel richtig herauszulesen. Zudem ist es oft schwierig zwischen Ausbildung und Erfahrung zu unterscheiden (z. B. bei Praktika). Bei vielen Plattformen sieht man erst gar nicht, welche Informationen aus dem CV herausgenommen und für die Jobsuche verwendet wurden. Solche Fehler sind umso ärgerlicher, da der Bewerbende, die vom Lebenslauf extrahierte Information manuell korrigieren muss.

Schlimmer wirkt sich aber die Tatsache aus, dass der Bewerbende zu keinem Zeitpunkt wirklich durchschauen kann, wie das Parsing die Kriterien gewichtet z.B. auf welche Erfahrungen, Ausbildung oder Fähigkeiten besonders wert gelegt werden. Dadurch könnten auch geeignete Bewerbende aussortiert werden, nur weil diese die Kriterien allenfalls nicht genau so erfasst haben, wie sie für die Vorselektion essentiell gewesen wären. Umgekehrt heisst dies für Firmen, dass Ihnen potentiell geeignete Bewerbende gar nie erst richtig angezeigt wurden. Trotzdem – Den Parser als nützliches Tool zur Zeiteinsparung, das aber auf manuelle Hilfe angewiesen ist, zu beschreiben, ist sicher nicht falsch. Doch eine überhöhte Erwartung verärgert den Bewerbenden letztendlich, was zu einer schlechten Candidate Experience führt. So weist die Studie, Recruiting Trends 2015 des Jobportals Monster auch darauf hin, dass CV-Parsing immer noch nicht einwandfrei funktioniert. Denn sie hat festgestellt, dass Onlineformularbewerbungen von Arbeitgebern wegen ihrer Standardisierung und der Übersichtlichkeit geliebt, von Bewerbenden jedoch wegen des Aufwands gehasst werden. Die fortwährende Unbeliebtheit der Online-Bewerbung, sowie diese aus den beiden 20minuten Artikeln deutlich wird, weist darauf hin, dass CV-Parsing von vielen Benutzern immer noch als ungenügend empfunden wird. Die Bewerbenden haben oft keine Mühe und Kosten gescheut, um sich mit einem perfekten Lebenslauf, Referenzschreiben, Zeugnissen, Arbeitsbeispielen etc. auf eine passende Stelle zu bewerben. Sehen Sie sich dann als erstes mit einem ATS konfrontiert, in dem Sie in mühsamer Kleinarbeit alle Daten hochladen müssen, dann sorgt dies für unnötigen Ärger und erhöht zudem noch die Fehlerquelle. Da die ATS ebenfalls keinem klassischen Standard entsprechen, kann es sein, dass der User seine Daten jedes Mal wieder in anderer Form hochladen muss.

Unterlagen für ATS optimieren Damit sich Bewerbende aber möglichst effizent vorbereiten können, gibt es in der Tat ein paar Tipps, die helfen, damit man nicht wegen ungenügender Eingaben aussortiert wird. Jan Tezge von SolarWinds zeigt in seinem Blog auf Linkedin die wichtigsten auf. Es empfiehlt sich Unterlagen immer auch als Textdokument und nicht nur als PDF aufzubereiten, da viele Parsing-Systeme mit PDF grosse Mühe bekunden. Setzen Sie dabei immer auf eine gut leserliche Standardschrift. Das Einbauen, der wichtigsten Keywords der Ausschreibung auch im Referenzschreiben oder CV ist essentiell, damit diese gleich erkannt werden. Zudem gehören die Adressinformationen immer zuoberst auf die Bewerbung. Mit gewissen Tipps&Tricks lassen sich so also tatsächlich die Chancen erhöhen, dass man nicht bereits zu Beginn aussortiert wird.

Welcher Roboter trägt denn die Schuld? Doch wer sortiert eigentlich aus? Das Parsing ist sicherlich noch nicht vollausgereift und die Technologie hat viel Luft nach oben. Es kann durchaus die Daten gruppieren und eine Reihenfolge aus den gewichteten Kriterien erstellen. Damit aber wirklich die Skills der User, mit den geforderten Skills der Stelle abgeglichen werden können, braucht es eine ganz andere Technologie: Das Matching.

Der Einsatz richtiger Technologien sorgt für bessere Candidate Experience Genauso wie in anderen Branchen nimmt auch im HR der Wunsch nach teilweiser Automatisierung oder Prozessvereinfachung unweigerlich zu. Das mag bei vielen Usern zwar für Ärger sorgen, aber es unterscheidet sich nicht von anderen Branchen. Vor Jahren wäre es auch noch undenkbar gewesen, dass wir selbst die Daten für Zahlungen erfassen, sondern haben Sie einfach der Bank geschickt zur Verarbeitung. Reisen haben wir im Reisebüro gebucht und mussten uns so nicht selbst bemühen passende Angebote online zu suchen und die Informationen für die Buchung selbst einzugeben usw. Technologien haben klar das Potenzial im HR, die Effizienz zu steigern – aber halt eben nur, wenn man auf die richtigen Technologien setzt. Ontologiebasiertes Matching sorgt nicht nur für eine Effizienzsteigerung, sondern bietet auch den Jobsuchenden einige Vorteile. Der Mehrwert, welcher durch das Skills-Matching erreicht werden kann, bedingt ein technisches und organisatorisches Umdenken. Viele Jobangebote, wie sie heute auf Jobplattformen und Social Media ausgeschrieben sind, enthalten nicht genügend Informationen über einen Job, um erkennen zu können, welche Mitarbeitenden ein Unternehmen eigentlich sucht. Der Job-Titel „Executive Director“ klingt zwar vielversprechend, sagt aber nichts aus über das Arbeitsfeld geschweige denn die Ausbildung oder Erfahrung, die nötig ist, um diesen Job zu bewältigen. Das ontologiebasierte Matching kann mit einer enorm grossen Menge an komplexen Daten umgehen, setzt aber dafür ein Minimum an klassifizierten Informationen über einen Job voraus. Solche klassifizierten Daten sollte das Parsing zur Verfügung stellen, damit auch wirklich ungeeignete Bewerbende korrekt aussortiert werden können. Ist die Technologie nicht ausreichend, muss der Abgleich über manuell eingegebene Daten erledigt werden. Wichtig ist: nur gute Daten ergeben auch einen guten Match. Doch gutes Matching kann noch mehr, als nur einen automatisierten Abgleich von Job oder Skills.

Es ermöglicht zum Beispiel mittels (gradueller) Anonymität zwischen Jobsuchenden und Unternehmen weitgehend diskriminationsfreie Bewerbungsverfahren. Somit kann Vorurteilen zum Beispiel aufgrund von Äusserlichkeit, Nationalität, Alter oder Geschlecht vorgebeugt werden. Dadurch, dass Arbeitnehmer und –geber sich im ersten Schritt anonym begegnen, sind nur die für einen Job relevanten Kriterien „matchentscheidend“.

Sind ATS wirklich so schlecht wie Ihr Ruf? Diese Systeme haben ganz klar die Möglichkeit Prozesse zu vereinfachen. Damit dies aber wirklich gewinnbringend eingesetzt werden kann, braucht es vor allem einen sehr guten Parser. Denn nur die präzise Klassifizierung und Standardisierung macht Daten erst vergleichbar und schafft so den idealen Ausgangspunkt für ontologiebasiertes Matching. Deswegen sind eine gute Ontologie und Taxonomie die entscheidenden Erfolgsfaktoren, denn diese verhindern Fehler bei der Klassifizierung. Doch auch beim Parsing darf etwas nie unterschätzt werden. Kein Algorithmus ist so präzis wie das Wissen der User. Parsing unterstützt natürlich die HR- oder Recruiting-Verantwortlichen bei Ihrer Arbeit, aber es kann nur so gut sein, wie diejenigen die das System bedienen. Nur wenn das HR die vorhandenen Dossiers und Resultate sauber prüft und auswertet, kann man auch die richtigen Menschen für die Stelle rekrutieren.

Wer zukünftig sein ATS umstellen und massgeblich verbessern möchte, der setzt am besten auf JANZZon! Denn dank den intelligenten Daten, der grössten enzyklopädischen Wissensdatenbank im Bereich Occupation Data, vereinfachen Sie Ihre Prozesse, verhindern einen Grossteil der in diesem Artikel beschriebenen Fehlerquellen und schaffen erst noch die Grundlage für ein funktionierendes und präziseres Matching. Weitere Infos unter: https://janzz.technology/janzz-on/?lang=de

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Generation Y – Viel Geld verdienen, aber bloss nicht in einer Führungsposition?

Gast-Blog von Jonas Kiefer, Digital Content Manager JANZZ.Technology

Endlich ist es wieder mal soweit. Eine Studie über die Generation Y wurde veröffentlicht. In diesem Fall steht das Y wohl für „yet another“. Das entmystifizieren dieser anscheinend so von Grund auf anderen Generation, nimmt wieder seinen Lauf. Ich dachte die unzähligen Studien zuvor, hätten bereits alles Relevante herauskristallisiert. Die Generation Y ist faul, will viel Geld verdienen, mit möglichst wenig Arbeit, wechselt die Stellen wie die Unterhosen und möchte am liebsten nur noch auf ihren eigenen Devices arbeiten (Stichwort BYOD).

Quelle: blog.hslu.ch

Nun ist Manpower an der Reihe und die haben in der Studie mit dem knackigen Namen „Millennials im Karriere-Marathon“ gleich weltweit 19‘000 Berufstätige der Geburtsjahrgänge 1982 bis 1996 sowie 1.500 Personalverantwortliche in 25 Ländern befragt. Und ich kann eines vorweg nehmen…hätte Thomas de Maizière diese Studie als erster gelesen, er hätte sie zensurieren lassen. Denn einige der Informationen könnten die Bevölkerung verunsichern. Deswegen ist das weiterlesen wirklich nichts für schwache Nerven. Es ziehen nämlich ganz dunkle Wolken über den weltweiten Arbeitsmarkt. Anders kann man das düstere Bild, das Manpower mit „Millennials im Karriere-Marathon“ zeichnet, nicht deuten. Bereits die Headline der Pressemitteilung treibt wohl schon einige Menschen in die Frühpensionierung: Führungskräftemangel folgt auf Fachkräftemangel: Junge Berufstätige haben wenige Ambitionen für leitende Positionen.

Mit Jahrgang 1982 bin ich der Studie zu Folge übrigens auch Teil dieser ominösen Generation Y. Als Neo-Marathoni habe ich zudem zumindest läuferisch einen Bezug zum Marathon, aber ich muss es jetzt einfach einmal sagen. Hört bitte mal mit diesen Studien auf. Wir haben jetzt wirklich alle Themen rund um „meine“ Generation durchgekaut. Ich komme mir mittlerweile so schubladisiert vor wie eine Malm-Kommode im Ikea Showroom.

Quelle: manpowergroup.de

Egal. Ich wollte doch über die Studie schreiben. Es ist jetzt also die Zeit des Führungskräftemangels und das, weil die Generation Y (wie immer) wieder mal überhaupt keinen Bock hat. Ein Auszug aus der Pressemitteilung: Führungsverantwortung übernehmen, bis zum Geschäftsführer aufsteigen, gar ein eigenes Unternehmen besitzen? „Nein danke“ sagen dazu 87 Prozent der heute 20- bis 34-jährigen Berufstätigen in Deutschland. Die deutschen Millennials haben damit im weltweiten Vergleich nur wenige Ambitionen, Führungsaufgaben zu übernehmen. International betrachtet scheuen nur 78 Prozent ihrer Altersgenossen diese Art von Verantwortung. Das stellt Unternehmen in Deutschland vor eine große Herausforderung: Wer soll sie morgen führen?

Gute Frage. Vielleicht übernimmt das dann die Generation Z? Hoffen wir es mal, denn bei der Generation Y scheint es ja niemanden zu geben, der das machen möchte. Ich kann es auch verstehen, wenn man in der Presse jeden Tag nur liest, wie schlimm eine Führungsrolle ist und wie inkompetent alle diejenigen sind, die sie innehaben. Bernd Slaghuis hat das in seinem sehr empfehlenswerten Blog auf den Punkt gebracht. Da überlegt man sich schon zwei Mal, ob man zukünftig den Energy Drink wirklich im Direktionszimmer trinken möchte.

Doch die Studie geht auch auf Ursprungssuche des ganzen Schlamassels. Entsprechend ihrer Karriereziele setzt die Generation Y auch die Schwerpunkte bei der Entwicklung eigener Fähigkeiten: In Deutschland wollen fast drei Viertel innerhalb des kommenden Jahres vor allem ihre persönlichen und fachlichen Fertigkeiten verbessern. Auf eine Weiterentwicklung ihrer Führungsfähigkeiten wollen sich in der Bundesrepublik hingegen nur 27 Prozent konzentrieren, gegenüber rund einem Drittel über alle untersuchten Länder hinweg.

Des weiteren ist zu lesen: „Die Studie zeigt: Für die Generation Y spielt die Aussicht auf Führungsverantwortung eine untergeordnete Rolle im Berufsleben“, erklärt Herwarth Brune, Vorsitzender der Geschäftsführung der ManpowerGroup Deutschland. „Das wird sich mittelfristig zu einem großen Problem für die Wirtschaft entwickeln.“

Dieser Herausforderung müssen sich vor allem die Personalabteilungen in deutschen Unternehmen stellen. „Es gilt, auch Nachwuchskräfte zu motivieren und weiterzuentwickeln, die zwar wenige Führungsambitionen zeigen, aber das Potenzial hierfür mitbringen“, sagt Brune.

An dieser Stelle sei deutlich gesagt, dass ich die Resultate der Studie in keinster weise anzweifel, aber ganz ehrlich…c’mon. Die Basis einer jeden guten Führungskraft ist doch genau die Entwicklung der persönlichen und fachlichen Fertigkeiten. Wenn das dann auch noch mit Dingen wie Empathie, Leidenschaft etc. vermischt wird, dann findet sich auch jemand in der Generation Y, der oder die den „Karriere-Marathon“ auf dem Treppchen beenden möchte. Zudem können viele Fähigkeiten, die einen guten Leader zu einem guten Leader machen, doch gar nicht gelernt werden. Diese hat man von Hause aus im Rucksack (oder halt nicht), manche können diese dann einfach besser auspacken als andere. Daneben gibt es aber noch einen anderen Fakt zu beachten. In der Studie wurden die Geburtsjahrgänge 1982 bis 1996 befragt. Und jetzt mal ganz im ernst… 1996? Die sind gerade mal 20 Jahre alt. Warum sollen die sich heute schon damit befassen, ob sie die Führungskräfte von morgen sein möchten. In dem Alter haben sie meist gerade erst die Schule fertig und stehen noch ganz am Anfang Ihres Berufslebens. Lasst die Menschen doch mal erst Ihre Grundausbildung fertig machen und dann schauen wir mal weiter. Die Zeiten sind vorbei, in denen man mit der Firmengründung in das Berufsleben gestartet ist, wie z.B. mein Grossvater und ich bin überzeugt, dass viele dieser Generation nicht einfach die Ambition hatten Führungskräfte zu sein, sondern z.B. ein gesichertes Einkommen für Ihre Familien wollten. Zu der Zeit eine totale normale Grundmotivation, bei der Generation Y anscheinend aber ein Ausdruck von Verdorbenheit. Das soll mal einer verstehen! Ebenfalls denke ich, dass es reicht wenn lediglich ein paar Prozent die Grundmotivation haben, einmal in einer führenden Position zu sein. Das reicht ja dann, oder etwa nicht? Wir brauchen ja mehrheitlich Indianer und nicht Häuptlinge. Wenn die Indianer dann auch noch Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, dann ja noch besser (Fachkräftemangel??). Ich bin mir auch ziemlich sicher, dass Martin Gaedt nach dieser Studie bereits am Buch „Mythos Führungskräftemangel“ arbeitet. Überlege mir dafür aus all den Studien rund um die Generation Y ein Buch zu schreiben, das als universelle Gebrauchsanweisung für alle 20- bis 34-jährigen eingesetzt werden kann. Schliesslich wissen wir ja jetzt wirklich alles über diese Generation. Nach langer Recherche habe ich aber noch ein paar Themen gefunden, die sich für Studien über die Generation Y anbieten:

Welche Socken-Primärfarbe wird von der Generation Y am liebsten getragen? Für welches Haustier entscheidet sich die Generation Y? Welchen Energiedrink bevorzugt die Generation Y vormittags?

Laut der Aargauer Zeitung wird die Generation Y bis 2020 35% der werktätigen Bevölkerung stellen. Bis dahin wird es schon ein paar geben, die zwischen RedBull und Smartphone auch noch ein paar Ambitionen auf den Schreibtisch legen. Deswegen kann ich als Teil dieser Generation eigentlich nur eins machen, wenn ich solche Studien lese…die Queen zitieren: Keep calm and carry on. Und alle, die wirklich mal einen tollen Marathon laufen wollen, denen empfehle ich den Transruinaulta. Der ist wahnsinnig schön. Den 13% die aber lieber den Karriere-Marathon laufen, wünsche ich auf diesem Wege und dass jetzt im Gegensatz zum Rest dieses Blogs frei von Ironie, viel Erfolg.

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Lehrstellenbarometer – Neue Zahlen, ähnliche Problematik

Auch dieses Jahr hat das SBFI wieder das Lehrstellenbarometer erhoben. Trotz den neuen Zahlen zeigt sich, dass sich grundsätzlich nicht allzu viel verändert hat. Im Jahr 2016 ist das Angebot an Lehrstellen mit 94‘500 fast gleich geblieben. Auch dieses Jahr blieben wieder 10‘000 Lehrstellen unbesetzt, am meisten im verarbeitenden Gewerbe. Dort ist der Anteil vergebener Lehrstellen aller Branchen wie schon im Vorjahr am niedrigsten, allerdings mit einem Rückgang auf 72%.

Doch trotz der vielen offenen Lehrstellen finden auch dieses Jahr wieder viele Jugendliche keine Lehrstelle. Wie der Tagesanzeiger berichtet fallen zwei Drittel der freien Lehrstellen auf Bau, Handel, Schönheitsgewerbe, Elektrizität und Gastgewerbe. Die Gründe dafür sind vielschichtig. Laut dem Artikel liegt es teilweise aber an den mangelnden schulischen Grundforderungen, aber teilweise auch an den tiefen Löhnen. Ein entscheidendes Kriterium für Jugendliche, um sich gegen eine bestimmte Lehre auszusprechen.

Bei den beliebtesten Lehrstellen zeigt sich indes ein relativ ähnliches Bild wie in den Jahren zuvor. Die KV-Lehre gehört nach wie vor zu den gefragtesten, aber auch Ausbildungen in den Bereichen Soziales, Gesundheit und Informatik erfreuen sich grösster Beliebtheit.

Den Lohn alleine als Indikator für die unbesetzten Lehrstellen zu nehmen, ist aber nicht möglich. Im Gegenteil, die Baubranche z.B. kämpft besonders in urbanen Gebieten um jeden einzelnen Lernenden und das obwohl sowohl Lehrgehalt wie auch die Einstiegsgehälter und die Weiterbildungsmöglichkeiten nach der Lehre absolut top sind.

Viele Länder – Das gleiche Problem

Doch das Ranking widerspiegelt nicht einfach ein schweizerisches Problem. Ein Blick nach Deutschland zeigt das gleiche Bild. Laut einem Bericht der Zeit sind in Deutschland über 24‘000 Ausbildungsberufe unbesetzt. Dabei schafft es in Deutschland mittlerweile bereits jedes dritte Unternehmen nicht mehr alle Lehrstellen zu besetzen. Dies liege vor allem auch an einer zunehmenden Akademisierung, da viele Schüler lieber noch ein paar Jahre bis zur Fachhochschulreife oder dem Abitur dranhängen. Auch in Deutschland unterscheidet sich die Beliebtheitsskala nicht entscheidend, von derjenigen in der Schweiz. Klassische kaufmännische Berufe erfreuen sich ebenfalls grösster Beliebtheit.

Gestiegene Anforderungen erschweren den Einstieg ins Berufsleben

Die Anforderungen an junge Menschen vor dem Eintritt in das Berufsleben wachsen aber gleichzeitig auch stetig. Die Kriterien, die sie erfüllen müssen, damit Sie überhaupt eine Chance haben sich erfolgreich auf eine Lehrstelle zu bewerben, sind immens. Viele Lehrbetriebe verlangen heutzutage von den Jugendlichen bereits sehr gute Fremdsprachenkenntnisse, wenn möglich gleich in mehreren Sprachen. Solche Kriterien finden sich mittlerweile auch bei Ausschreibungen von Firmen, die nicht mal überregional tätig sind. Nebst Mehrsprachigkeit sind aber bei vielen Lehrstellen auch gute Computerkenntnisse gefordert wie z.B. stilsicherer Umgang mit Microsoft Office. Eine gute Schulbildung ist sowieso Grundvoraussetzung. Oftmals werden eine Matura oder zumindest 12 Schuljahre verlangt oder sogar bevorzugt. Durch die gestiegenen Anforderungen finden viele Lehrbetriebe keine Bewerbenden, die überhaupt alles Gewünschte erfüllen können. Anstatt diese allenfalls zu überdenken und vielleicht mal einem jungen Menschen eine Chance zu geben, der vielleicht nicht die besten Noten hat, aber vielleicht sehr viel Talent und Wissbegierde mitbringt, wird dieser Platz lieber gleich gar nicht besetzt.

Unattraktive Lehrstellen

Damit aber die sogenannt unattraktiven Lehrstellen an Beliebtheit gewinnen, gibt es durchaus Massnahmen und Aktionen. Viele Betriebe wie auch Verbände investieren bereits hohe Summen in die Vermarktung von Lehrstellen, aber auch um neue Wege in der Ausbildung zu gehen. In Anbetracht der tausenden freien Lehrstellenplätze hat es aber nicht die gewünschte Wirkung. Doch um wieder junge Menschen davon begeistern zu können, diesen tollen Tätigkeiten nach zu gehen, ist wohl auch der Staat gefordert. Denn man kann die Fachkräfte nicht herzaubern, auch nicht mehr aus dem Ausland. Sie müssen ausgebildet werden. Dazu muss aber auch ein Umdenken stattfinden, denn seit Jahren wirbt der Staat dafür endlich mehr Lehrplätze zu schaffen. Doch die Anzahl ist ja augenscheinlich nicht das Problem. Es hätte ja anscheinend mehr als genug. Nur nicht genug von den Beliebten. Doch wir brauchen auch in Zukunft tausende von Fleischfachleuten, Landwirte, Maurern, Köche, Bäcker, Restaurantionsfachleute usw.

Doch nach den grossen Bemühungen seitens der Wirtschaft das Problem in irgendeiner Form zu lösen, wäre da nun sicherlich auch der Staat mal mit einem konkreten Vorschlag gefordert. Ein Thema, dass dieser sicherlich angehen muss, ist die Diskriminierung am Arbeitsplatz. Es gibt nach wie vor auch Jugendliche, die keine Lehrstelle finden auf Grund Ihrer Herkunft, auf Grund von Diskriminierung. Es darf nicht sein, dass Ausbildungsplätze unbesetzt bleiben, obwohl es geeignete Bewerbende gäbe.

JANZZ.jobs auch für die Lehrstellensuche.

Natürlich haben auch wir von JANZZ kein Patentrezept gegen unbesetzte Ausbildungsplätze und wir können auch nicht 100 Fleischfachmänner/-frauen auftreiben, aber gegen Diskriminierung am Arbeitsplatz kann unsere Technologie was machen. Sie setzt nämlich konsequent auf das anonyme Bewerbungsverfahren. Wir sehen den Schlüssel zum Erfolg in einer graduellen Anonymität. Eine graduelle Anonymität, welche schrittweise gegenseitig aufgelöst werden kann, ist der Schlüssel zur Verhinderung von Diskriminierungspraktiken sowie für ein effizientes und exaktes Matching von Wissen und Können, Fähigkeiten und Erfahrungen, von Arbeitssuchenden und Arbeitgeber. Dadurch bringt JANZZ.jobs nicht nur Lernende und Unternehmen effizient zusammen, sondern schützt durch das integrierte Anonymitätsprinzip auch vor Vorurteilen oder heiklen Situationen in einem bestehenden Arbeitsverhältnis.

Ebenfalls stellen wir allen Menschen unter 25 Jahren unsere Plattform kostenlos zur Verfügung. So stellen wir unser Knowhow und Können im Jobmatching, den Jugendlichen und jungen Erwachsenen zur Verfügung.

Wir freuen uns so über jede Lehrstelle, die dank unserer Technologie besetzt werden konnte. Hoffentlich findet sich auch bald eine gute Lösung, damit wir nicht jedes Jahr zum Lehrstellen-Start einen ähnlichen Blog verfassen müssen. Allen jungen Erwachsenen, die in die Lehre und somit in den Berufsalltag gestartet sind, wünschen wir viel Erfolg und Spass bei der Arbeit.

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Arbeitsmarkt Ü65: Rüstig statt rostig – Pensionierte, die eigentlich gar keine sind.

Wer am Tag des 65igsten Geburtstags morgens zur Arbeit erscheint, dem fallen von Weitem bereits die Geschenke und Dankeskarten auf dem Schreibtisch ins Auge. Der Chef hält noch kurz eine kleine Dankesrede und die langjährige Empfangsdame verdrückt ein Tränchen und der Schreibtisch wird langsam leergeräumt und steht bereit für den Nachfolger. Zeit zu gehen – Zeit einen neuen Lebensabschnitt zu beginnen: die Rente. Doch ist dem wirklich so? Ein Bericht des Spiegel’s zeigt immer wie weniger. Das statistische Bundesamt teilte im besagten Artikel mit, dass der Anteil der 65 bis 69-Jährigen an Erwerbstätigen sich von 2005 bis 2015 mehr als verdoppelt hat, von 6,5 auf 14,5 Prozent. Als erwerbstätig gilt übrigens jeder, der mindestens eine Stunde pro Woche arbeitet.

Desweiteren geht aus den Zahlen hervor, dass deutlich mehr Männer als Frauen über die Rente hinaus arbeiten. Die Zahlen variieren von Region zu Region aber stark. Ein Grund für die regionalen Unterschiede ist die Wirtschaftskraft. In starken Regionen gebe es generell mehr Arbeitsmöglichkeiten – auch für Ältere. Zudem hätten Rentner wegen der höheren Lebenshaltungskosten in den Boomregionen zum Teil auch ein größeres Interesse an einem Job. In anderen EU-Staaten liegt der Prozentsatz der Erwerbstätigen über 65-Jährigen sogar deutlich höher. In Estland etwa beträgt der Prozentsatz demnach fast 30 Prozent, in Schweden fast 22 Prozent, in Großbritannien rund 21 Prozent. Im EU-Durchschnitt arbeiteten im vergangenen Jahr fast zwölf Prozent der über 65-Jährigen.

Das alte Eisen rostet noch lange nicht. Was an der Statistik aber deutlich hervor geht: Je gebildeter ein Rentner ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass er oder sie sich auch noch nach dem Renteneintritt weiter im Beruf engagiert. Das habe auch damit zu tun, dass höher Gebildete oft Tätigkeiten nachgingen, die keine starke körperliche Belastung mit sich bringen, und dass sie in ihrem Berufsbild mehr Wahlmöglichkeiten für eine Weiterbeschäftigung nach dem Ende des regulären Berufslebens hätten.

Verlässliche Fachkräfte ohne Risiko Ein weiterer Fakt wird sicherlich auch sein, dass im Zuge des so viel zitierten Fachkräftemangel solch erfahrene Arbeitskräfte von einmal wieder viel mehr gefragt sind. Viele wechseln auch nach der Pensionierung noch Ihre Stelle oder arbeiten teilzeit oder projektbezogen. Sie sind also eine gute Alternative für Firmen um personelle Engpässe ausgleichen und gleichzeitig von einer Fachkraft profitieren zu können. Dabei haben viele Rentner oftmals sehr moderate Lohnvorstellungen nach Ihrer Pension. Das hat meist einen ganz simplen und sehr entscheidenden Grund. Senioren möchten nach der Pensionierung weiter arbeiten, weil es Ihnen Spass macht.
Doch gilt es leider immer noch gewisse Klischees aus dem Weg zu räumen. Viele Menschen und Unternehmen behaupten nach wie vor, dass man Rentner nicht online rekrutieren kann und es deswegen sehr schwer ist, überhaupt an diese heranzutreten. Dies kann klar widerlegt werden. Eine Statistik aus dem 2015 von Bitkom zeigt, dass die Hälfte der Senioren das Internet aktiv nutzt. 91% der aktiven „Online-Rentner“ verfügt über eine Emailadresse, 57% kauft Waren online ein u.s.w.

Suchen und Finden Das Tool zur Rekrutierung ist die mehrsprachige Jobmatching-Plattform JANZZ.jobs. Denn das einzigartige Matching von JANZZ ermöglicht einen exakten Abgleich aller relevanten Kriterien in Echtzeit. JANZZ User, sowohl Privatpersonen als auch Unternehmen suchen nicht mehr – «Suchen» gibt es bei JANZZ nicht. Die Maxime lautet: «Gefunden werden». Die User erfassen die geforderten Informationen wie Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen und das System zeigt in Real Time wer das bietet was Sie suchen und umgekehrt. Zudem berücksichtigt das System auch noch weitere Kriterien wie z.B. Vollzeit- oder Teilzeitpensum, Arbeits-/Einsatzort oder Salärvorstellungen, Aus- und Weiterbildungen sowie Sprachniveau.

Genau weil JANZZ.jobs nicht nur einfach die Tätigkeiten miteinander abgleicht, ist es die perfekte Plattform für Rentner. So können diese eben ihren spezifischen Kompetenzen und Erfahrungen erfassen und diese werden ebenfalls mit dem Gegenüber gematcht. Denn die wenigsten Senioren befinden sich nach Ihrer Pensionierung auf einer klassischen Jobsuche. Sie möchten aber gerne Ihren Erfahrungsschatz einsetzen und weiter geben. Da bringt eine klassische Suche nie ein zufriedenstellendes Resultat. Ein Mehrwert der also nur JANZZ.jobs Ihren Usern bieten kann.

Kommt es auf Grund der erfassten Daten zu einem Match werden beide Seiten automatisch – in einem ersten Schritt anonym – benachrichtigt. Durch das anonyme Matching wird auch die Altersdiskriminierung reduziert, was arbeitswilligen Senioren zusätzlich eine Hilfe sein kann.

Allen anderen Senioren, die sich mit 65 gerne aus dem Berufsalltag zurückziehen und sich an der Pension erfreuen, sei an dieser Stelle auch noch was gesagt. Geniessen Sie es in vollen Zügen 😉

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JANZZ Mindsetter – Interview mit Stefan Bürkle

JANZZ Mindsetter überlässt das Wort Persönlichkeiten, die sich zu relevanten Themen rund um HR, Recruiting, Arbeitsmarkt, digitale Transformation, Diskriminierung am Arbeitsmarkt u.v.m. äussern. Mit diesem Blog wollen wir Menschen das Wort geben, die uns eine andere Sicht auf die Dinge vermitteln. Eben Mindsetter.

Stefan Bürkle zum Thema Anonyme Bewerbung

Stefan Bürkle ist geschäftsführender Gesellschafter der Elektrotechnikfirma Bürkle + Schöck. Durch die Einführung von anonymen Bewerbungsverfahren in seiner Firma ist er zum Vorreiter in Deutschlands Personalmanagement geworden.

Sie setzen mit Bürkle & Schöck auf ein anonymes Bewerbungsverfahren. In welcher Hinsicht profitieren Sie davon?

Wir profitieren insofern davon, dass wir mehr Bewerbungen bekommen. Es bewerben sich auch Personen, die ansonsten evtl. durch Ihre Noten abgeschreckt sind sich zu bewerben. Wir profitieren auch davon, dass wir keine Person bewusst oder unbewusst diskriminieren.

Was hat sich verändert seit Sie auf das anonyme Bewerbungsverfahren setzen?

Verändert hat sich – außer positiver Rückmeldungen – zumindest Aufwandstechnisch nicht viel. Der Aufwand ist für uns nahezu der gleiche, wie beim klassischen Bewerbungsverfahren. Was doch von Vorteil ist, ist die Reduzierung von sogenannten „Blindbewerbungen“, da wir ja unser Bewerbungsformular ausgefüllt haben wollen. Ein weiterer Vorteil ist eine gewisse Vergleichbarkeit und bessere Strukturierung durch unserer Bewerberformular.

Anonyme Bewerbungsverfahren sorgen für Chancengleicheit. Was müsste passieren, dass Unternehmen flächendeckend darauf setzen?

Ja was müsste passieren. Meiner Ansicht nach muss die Angst vor was neuem genommen werden. Man weiß ja selbst, dass nichts schlimmer ist, als eingefahrene Wege zu verlassen.

Weiterhin sollte erkennbar sein, dass der Aufwand nicht anders ist als bisher. Für kleine Unternehmen sollte es möglichst Stellen – z.B. bei der jeweiligen Innung oder der Handwerkskammer – geben, die den bürokratischen Aufwand händeln und somit minimieren.

Wichtig ist auch, dass die ganze Thematik von „oben“ sprich von der Geschäftsführung klar und bejahend getragen wird. Auch die Mitarbeiter müssen eine Nutzen erkennen, ansonsten ist das ganze Verfahren gleich zum sterben verurteilt.

Bei der heutigen Lage am Ausbildungsmarkt kann ein das anonymisierte Bewerbungsverfahren ein hilfreicher Baustein sein, für die Gewinnung der Fachkräfte von morgen. Auch wenn die Zeugnisse nicht optimal sind, kann doch ein gut ausgebildeter Facharbeiter/Geselle in ein paar Jahren einem gegenüber stehen.

Es gilt – zumindest bei uns – die These: „Es kommt nicht darauf an woher du kommst, sondern wohin du willst.“

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JANZZ Mindsetter – Interview mit Juhani Ilmarinen

JANZZ Mindsetter überlässt das Wort Persönlichkeiten, die sich zu relevanten Themen rund um HR, Recruiting, Arbeitsmarkt, digitale Transformation, Diskriminierung am Arbeitsmarkt u.v.m. äussern. Mit diesem Blog wollen wir Menschen das Wort geben, die uns eine andere Sicht auf die Dinge vermitteln. Eben Mindsetter.

Prof. Juhani Ilmarinen zum Thema Alter(n) im Arbeitsmarkt

Juhani Ilmarinen ist Forscher und Experte für Generationen-Management. Er berät Unternehmen zu den Thematiken Alter(n), Generationen, Arbeitsfähigkeit und Wohlbefinden.

Weshalb kommt es eigentlich überhaupt zur Altersdiskriminierung am Arbeitsmarkt?

Es gibt mindestens drei grosse, grundlegende Gründe für Altersdiskriminierung am Arbeitsplatz, nämlich: – Bewusstseinsmangel ums Alter und ums Altern, die weiter zu – Einstellungsproblemen gegenüber dem/des Alter(n) und zum – Mangel des fairen Umgangs mit älteren Beschäftigten führen Jede Generation hat ihre Stärken und Schwächen, die ziemlich unterschiedlich sind. Diese Unterschiede wachsen mit zunehmendem Alter. Beschäftigte 50+ sind sehr heterogen im Vergleich zu 30+ im Bezug auf ihre physischen, psychischen und sozialen Eigenschaften und Fähigkeiten. Die sozialen Fähigkeiten verbessern sich zunehmend mit dem Altern, die meisten psychischen Fähigkeiten bleiben unverändert ( d.h. mentaler Zuwachs), ohne regelmässiges Training nehmen die physischen Fähigkeiten aber ab. Wir können feststellen: Fähigkeiten sind entscheidend, nicht das Alter(n). Ein besseres Bewusstsein von altersbedingten Änderungen führt zu fairen Einstellungen und zur besseren Umsetzung der Fähigkeiten der Älteren. Die Arbeitgeber denken bei den Älteren oftmals nur an gesundheitliche Risikos und niedrige Produktivität, dabei sind beide oft reine Mythen. Die Abwesenheitsraten sind im Vergleich zwischen den Generation ungefähr gleich resp. haben direkten keinen Zusammenhang mit dem Alter. Jede Generation kann produktiv sein wenn die Arbeit so gestaltet ist, dass die Stärken der Beschäftigten richtig eingesetzt werden.

Überall ist vom Fachkräftemangel zu lesen. Warum denken Sie, dass trotzdem viele ältere Fachkräfte keine Anstellung mehr finden?

Die Faktoren, die ich schon oben genannt habe, spielen auch hier eine grosse Rolle. Dazu kommen noch Fragen betreffend der Kompetenz. Die Globalisierung, neue Technologie und besonders die Digitalisierung ändern die Arbeitsplätze und Arbeitsprozesse schneller als vielleicht erwartet. Deswegen sind heute IT-Fähigkeiten ein Kompetenzfaktor von grosser Bedeutung, für alle Arbeitnehmenden.

Die jüngeren Generationen haben oft bessere IT-Fähigkeiten als ihre älteren Kollegen. Aus diesem Grunde haben ältere Arbeitskräfte oftmals Einstiegsprobleme in Branchen, die stark technologieorientiert sind. Es ist aber zu bemerken, dass in vielen Dienstleistungen z.B. im Gesundheitswesen oder in der Pflege andere Kompetenzen viel wichtiger sind als IT-Fähigkeiten. In solchen Tätigkeiten spielen die Erfahrung eine grosse Rolle, diese ist eine echte Stärke der Älteren. Zum Thema Kompetenzen und Fähigkeiten gilt es auch noch zu erwähnen, dass Lernen stets unabhängig vom Altern ist. Jede Generation kann neue Fähigkeiten lernen, Wissen und Kompetenzen ausbauen, oftmals lernen die Älteren einfach anderst, als die Jüngeren.

Didaktisch und pädagogisch angepasste Lernprozesse für Ältere können den Prozess des lebenslangen Lernens aber problemlos sichern. So können auch die Älteren z.B. IT-Kenntnisse genauso beherrschen wie ihre jüngeren Kollegen.

Anonyme Bewerbungsverfahren bei denen z.B. Alter, Herkunft und Geschlecht nicht ersichtlich sind, könnten die Altersdiskriminierung wohl verhindern oder eindämmen. Warum setzen nach wie vor so wenig Unternehmen darauf?

Anonyme Bewerbungsverfahren könnten wenigstens soweit helfen, dass die Bewerber nicht im voraus z.B. wegen Alter aussortert werden. Beim Interview könnten sie ihre Stärken dann besser vorstellen.

Es ist aber offensichtlich, dass der Arbeitgeber bereits bei der Ausschreibung zumindest eine Wunschvorstellung eines Kandidaten hat, respektive was dieser mitbringen sollte. Manchmal ist diese aber aus der Stellenausschreibung nur bedingt ersichlich oder man darf es evtl. vielleicht sogar nicht ausformulieren. Trotzdem hilft es dem Personalverantwortlichen (auch aus Zeitgründen) die Bewerber schnell auszusortieren.

Für viele reicht deswegen der schriftliche Eindruck nicht aus, weil das Aussehen und Verhalten der Bewerber bei gewissen Tätigkeiten eine wichtige Rolle spielt. Die Bereitschaft einem Beruf mit Kundenkontakt nachzugehen oder teamfähig zu sein, kann man besser in einem persönlichen gespräch eruieren. So denken zumindest viele Arbeitgeber.

Insgesamt möchte ich aber klar betonen, dass die mentale Arbeitsfähigkeit der Bewerber wohl viel wichtiger ist, als die einzelnen Faktoren der unterschiedlichen Fähigkeiten. Mit arbeitsfähig meine ich, dass die eigenen Ressourcen wie Gesundheit Kompetenzen, Werte, Einstellung und Motivation gut zur ausgeschriebenen Stelle passen. Oft werden die Bewerber nur nach ihrem „Können“ (Kompetenz und Gesundheit) evaluiert. Dabei werden aber viel wichtigere Faktoren wie Werte, Einstellung und Motivation gänzlich ausser acht gelassen. Dabei können eben mit diesen Faktoren, ältere genauso produktiv und gewinnbringend wie jüngere Arbeitnehmende sein.

Mein Vorschlag wäre, dass das Bewerbungsverfahren auf das Arbeitsfähigkeits-Haus umzustellen.

Prof. Juhani Ilmarinen entwickelte im Jahr 2001 das Modell „Haus der Arbeitsfähigkeit“, welches das Zusammenwirken verschiedener unternehmens-und personalpolitischer Aspekte inhaltlich im Bild eines Hauses mit verschiedenen Etagen vereint.

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Wie werden neue Technologien in Zukunft im Mobile Recruiting Anwendung finden? Teil 10/10

Mobile Recruiting galt lange als der nächste grosse Trend im HR, besonders wenn es um die Rekrutierung von jüngeren Fachkräften geht, wie z.B. der Generation Y. Vor allem als ich letztes Jahr mit meiner Reihe über technologische Trends im Recruiting begann, war Mobile Recruiting in aller Munde. Doch was ist aus dem Trend geworden? Wie Gary Vaynerchuk an der Online Marketing Rockstars Konferenz 2015 sagte: “If you have websites […] that are not mobile-friendly, that are not mobile-native in 2015, you are just not living in the world that we actually live in.” Wer keine mobile Webseite hat, ist weg vom Bildschirm, so einfach ist das. Und genau da möchte ich mit meinem vorerst letzten Beitrag ansetzen; nämlich beim Unterschied zwischen einer mobil-optimierten Karriereseite und der Möglichkeit, sich relativ mühelos von einem mobilen Endgerät, also Smartphone oder Tablet, zu bewerben.

Was braucht es, damit Mobile Recruiting zum Anstellungserfolg führt?

Eine mobile Firmenseite, auf der man sich von überall über eine Firma und deren offenen Stellen informieren kann, ist mittlerweile fast unabdingbar. Nur durch eine mobil-optimierte Website findet sich noch lange keine junge Fachkraft. Es tut sich lediglich ein weiterer Kanal auf. Um wirklich effektiv Fachkräfte zu finden, sollte der ganze Prozess auf die mobile Umgebung ausgerichtet und angepasst werden. Gleichzeitig fragt sich, was so zeitkritisch an einer Bewerbung ist, dass es möglich sein muss, sich von überall zu jeder Zeit bewerben zu können? Reicht es nicht aus, eine Bewerbung erst dann zu senden, wenn wieder eine nicht-mobile Internetnutzung zur Verfügung steht? Insbesondere vor dem Hintergrund, dass der nachfolgende Auswahlprozess im Unternehmen oft Wochen oder gar Monate dauert. Führt die Bewerbung via Smartphone oder Tablet hier zu einem spürbaren Vorteil? Oder besteht eher die Gefahr, dass technikbedingt Restriktionen in Kauf genommen werden, die am Ende sogar die Erfolgschancen beeinträchtigen?

So wurde oft darüber hinweggesehen, dass der Begriff Mobile Recruiting eigentlich ein Oxymoron ist. Denn eine Bewerbung ist ja eigentlich etwas, womit man sich ausgiebig und über eine längere Zeit beschäftigt. Dies widerspricht im Grundsatz unserer Einstellung zur „mobilen Welt“, denn da geht es um Schnelligkeit und Vergänglichkeit. Mit den meisten Inhalten beschäftigen wir uns kaum länger als ein paar Sekunden. Eine Bewerbung ist etwas sehr Persönliches und Wichtiges – zu wertvoll um einfach auf dem Weg nach Hause im Tram kurz zusammenzustellen und mit wenigen Fingerwischen abzuschicken. Eine sorgsam zusammengestellte Bewerbung wird auch von Personalabteilungen geschätzt. Diese verlangen immer öfter explizit nach einem persönlichen Anschreiben, welches auf einem mobilen Gerät nicht einfach zu erstellen ist.

Mobile Recruiting bedeutet also nicht nur die Anpassung des Recruiting-Prozesses, sondern auch das Vereinen von zwei Gegensätzen. Und schliesslich bleibt da noch die berechtigte Frage, warum es überhaupt Mobile Recruiting geben soll. Sie sehen, die Frage ist komplexer als am Anfang angenommen. Das wiederum könnte ein Hinweis darauf sein, warum es in letzter Zeit verdächtig still geworden ist um Mobile Recruiting.

Kurz ein paar Facts zu „Mobile Recruiting“ heute

Die Mobile Recruiting Studie 2015 Schweiz, die die Karriereseiten der Unternehmen des SIX Swiss Exchange betrachtet hat, zeigt, dass Mobile Recruiting zwar ein grosses Buzzword war, aber kaum in die Realität umgesetzt wurde. Denn es präsentieren sich gerade einmal 34% der untersuchten Unternehmen in mobil-optimierter Form. Um eine anständige Mobile Candidate Experience steht es noch schlechter: 86% der untersuchten Seiten strapazieren die Geduld der Bewerbenden mit nicht mobil-optimierten Jobbörsen. Bei nur etwa 9% der Seiten hat der/die mobile Stellensuchende Zugang zu Bewerbungsformularen, die für Tablets oder Smartphones optimiert wurden.

Aus der Social Media Recruiting Studie 2015 von Online-Recruiting.net wird ersichtlich, dass sich ein grosser Teil der Unternehmen darüber bewusst ist, dass ihre eigene Webseite den mobilen Anforderungen nicht entspricht. Immerhin ist die Optimierung für mobile Geräte im Vergleich zum Vorjahr deutlich wichtiger geworden.

Quelle: Online-Recruiting.net

Wie sieht das auf der Seite der Bewerbenden aus? Wollen sie sich wirklich per Smartphone oder Tablet bewerben? Eine Studie der Ludwig-Maximilian-Universität München 2014 zeigte auf, dass sich erst 13% schon einmal mobil beworben haben. 53% gaben an, sie würden sich online bewerben, wenn die Möglichkeiten auf Karriere-Webseiten und Online-Jobbörsen besser wären, davon aber 41% nur „wahrscheinlich“. Woher kommt diese Unsicherheit? Zum einen ist sie eine Reaktion auf die beschränkten Möglichkeiten für mobile Bewerbungen, die Firmen bieten. Aber vor allem sind es Zweifel an der Akzeptanz von mobilen Bewerbungen bei Firmen. Schliesslich ist die Angst zu gross, dass beim mühsamen Anfügen von Motivationsschreiben oder Zeugnissen und beim Eintippen der Bewerbung auf dem kleinen Bildschirm Fehler passieren. Dafür ist Menschen die eigene Bewerbung dann einfach zu wichtig.

Weder Bewerbende noch Firmen sind also völlig überzeugt von der mobilen Bewerbung. Auch die mobil-optimierte Unternehmensseite ist noch nicht ganz so verbreitet. Während Letzteres nur eine Frage der Zeit zu sein scheint, bis der Grossteil der Unternehmen auf den Geschmack des mobilen Netzes gekommen ist, scheint die mobile Bewerbung doch in einer existentiellen Krise zu stecken.

Ist das das Ende von Mobile Recruiting?

Ich würde eher sagen, Mobile Recruiting hat noch gar nicht wirklich begonnen. Wie gesagt, Mobile Recruiting bedeutet, den ganzen Recruiting Prozess auf die mobile Umgebung auszurichten und anzupassen. Das war bisher gleichbedeutend mit der Möglichkeit, die Bewerbungsunterlagen in ein paar Klicks zusammenzutragen und in das Bewerbermanagement-System hochzuladen. Doch vielleicht sieht wirklich effektives Mobile Recruiting ja ganz anders aus. Denn neue Technologien, wie semantisches Matching und Parsing, könnten einen komplett neuen Bewerbungsprozess gestalten.

Dass sich die mobile Bewerbung noch nicht so recht durchgesetzt hat, liegt demzufolge auch daran, dass die Möglichkeit, die gewohnten Bewerbungsunterlagen einfach per Smartphone abschicken zu können, eben nicht eine wirkliche Anpassung an die mobile Umgebung ist. Erst ein erfolgreicher Einsatz von semantischem Matching, Parsing und Co. könnte ein neues Bewerbungserlebnis ermöglichen, eines das der mobilen Welt wirklich gerecht würde. Wie das genau aussehen wird, sei vorerst mal dahin gestellt.

Nur ein paar Anmerkungen zu möglichen Umsetzungen: Semantische Technologien könnten die Suche nach interessanten Stellen bedeutend präziser machen. Dadurch müsste der Stellensuchende sich nicht mehr durch etliche Inserate „wischen“ bis der Daumen beginnt zu schmerzen. Denn die semantische Suche nach passenden Jobangeboten, die nicht nur Stichwörter sondern die Bedeutung von Jobtiteln und Fähigkeiten miteinander vergleicht, könnte noch präzisere und somit weniger Suchresultate bei der (mobilen) Jobsuche liefern. Bei der erweiterten Suche, also dem Abgleich zwischen dem eigenen CV und einer Vakanz könnte semantisches Matching sogar eine Prozentangabe zu der Eignung für eine Stelle machen. Die Stellensuche würde so bedeutend schneller, übersichtlicher und eben der mobilen Umgebung gerechter. Um das Ganze dann noch besser in den Bewerbungsprozess einbinden zu können, wäre eine bessere Verbindung zwischen Desktop und mobiler Anwendung praktisch, bei der man die Bewerbung auf dem Smartphone initiieren und auf dem Desktop weiterbearbeiten kann.

Abschliessende Worte

Mobile Recruiting ist so ein interessanter Fall, um den Sinn technologischer Trends zu hinterfragen. Nur weil etwas technisch möglich ist, muss es noch lang nicht einem Bedürfnis der User entsprechen. Umgekehrt zeigt Mobile Recruiting auch, dass eine technische Innovation mit der Offenheit der Benutzer steht und fällt.

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Warum Bürkle & Schöck der wahre Vorreiter in Deutschlands Personalmanagement ist.

Gast-Blog von Jonas Kiefer, Digital Content Manager JANZZ.Technology

Was wäre unsere Welt schon ohne Helden. In fast jeder Sparte wird der Heldenkult zelebriert, egal ob in grossen Hollywood-Filmen, im Sport usw. Ihre Konterfeis zieren T-Shirts und sonstiges Merchandise, sie werden verehrt und es wird Ihnen nachgeeifert. Natürlich gibt es diese Helden auch in der Wirtschaft. Leader, die sich durch nichts beirren lassen und beharrlich ihren Weg verfolgen, nicht daran glauben, dass gewisse Dinge nicht gehen oder nicht möglich sind. Wer sich auf solch einem Weg befindet, der kann eben auch zum Helden werden wie die uns allen bekannten Beispiele von Steve Jobs, der mit Apple ganze Technologie-Sparten verändert und geprägt hat. Elon Musk, der der ganzen Autoindustrie gezeigt hat, was mit Elektromotoren möglich ist oder Stefan Bürkle, der mit Bürkle & Schöck zum Vorreiter in Deutschlands HR & Recruiting-Welt geworden ist. Ja, Stefan Bürkle. Sie kennen Ihn nicht? Er ist der Geschäftsführer des absolut legendären Familienunternehmens Bürkle & Schöck in Stuttgart und leitet 130 Mitarbeitende.

Quelle Xing-Profil Bürkle

Die Website der Elektrotechnikfirma Bürkle & Schöck aber auch die Firmenzentrale in Stuttgart geben die Heldentaten auf den ersten Blick vielleicht nicht frei. Das Traditionsunternehmen überzeugt auch nicht mit hippem Grossraumbüro mit eigenen Fitnessmöglichkeiten oder stylischen Liegemöglichkeiten, in denen man einfach mal kreativ abdriften kann.

Quelle Website Bürkle & Schöck

Der Braveheart des HR’s scheint also seine wahre Grösse nicht mit viel Bling Bling zeigen zu müssen. Eben ein Held zum Anfassen. Keine Attituden. Und doch ist er ein Held. Ein Held, der sich vielleicht auch ohne es zu wissen von folgendem Zitat hat inspirieren lassen: „Alle sagten: Das geht nicht. Dann kam einer, der wusste das nicht und hat’s einfach gemacht.“ Stefan Bürkle ist eben nicht „Alle“, denn er ist aus einem anderem Holz geschnitzt. Er lässt sich nicht so schnell von seinem Weg abbringen. Denn während alle einfach nur drüber reden, hat er es gemacht. Stefan Bürkle setzt bereits seit 2013 auf das anonyme Bewerbungsverfahren. Das macht Ihn für uns zum Helden des Deutschsprachigen HR & Recruitings. Lasst Ihn uns also mit diesem Blog so richtig zelebrieren. Er hat es einfach verdient, denn er setzt es nicht einfach nur ein, er macht es auch noch erfolgreich. Dabei haben doch alle gesagt haben, dass dies besonders für kleinere Unternehmen nicht umsetzbar ist, da der Aufwand viel zu gross ist. Sowas bringt einen Stefan Bürkle doch nicht davon ab. Von seinen Heldentaten erzählt er uns, wie wenn es nichts Spezielles wäre in einem Interview mit dem Spiegel. Mit einem Ausschnitt daraus möchten wir Dich (wir dürfen doch Du sagen, oder?), lieber Stefan, gebührend feiern.

KarriereSPIEGEL: Herr Bürkle, wer sich bei Ihnen bewirbt, soll auf keinen Fall ein Foto oder Zeugnis beilegen. Warum nicht? Bürkle: Wir wollen dadurch mehr und andere Bewerber ansprechen. Wir suchen vor allem Elektroniker für Maschinen und Antriebstechnik und für Energie- und Gebäudetechnik. Jedes Jahr brauchen wir zwei bis vier gewerbliche Auszubildende. Wenn wir mal nur einen finden, stehen wir ein bisschen betröppelt da. Ich habe mir gedacht, dass wir vielleicht auch ein Scheuklappendenken haben. Man schaut ein Bild an und sagt Nein – da verschenkt man Potenziale. Deshalb haben wir gesagt: Wir versuchen es mit der anonymisierten Bewerbung.

KarriereSPIEGEL: Wie läuft die ab? Bürkle: Die Kandidaten füllen ein Onlineformular aus, mit Angaben zu Motivation, Schulabschluss, Praktika, Ehrenamt und weiteren Kenntnissen. Seit zwei Jahren besetzen wir alle unsere Ausbildungsplätze so, aber auch weitere Stellen im kaufmännischen Bereich. Und von den Bewerbern bekommen wir immer positive Rückmeldungen.

KarriereSPIEGEL: Stellen Sie jetzt andere Kandidaten ein als früher? Bürkle: Wir haben durchaus Leute eingeladen, die im klassischen Verfahren nicht zum Zuge gekommen wären. Zum Beispiel hatten wir eine Bewerberin mit einer Vier im Hauptschulabschlusszeugnis. In der Berufsschule hat sie dann teilweise Einsen geschrieben. Auch Frauen im mittleren Alter mit Kindern bewerben sich, das gab es früher selten. Kandidaten ausländischer Herkunft hatten wir schon vorher – mehr als 60 Prozent unserer Mitarbeiter haben einen Migrationshintergrund.

Halt einfach ein Held. Und wie es sich für einen richtigen Helden gehört, hat er auch ein prägnantes Motto: „Es ist nicht wichtig, woher der Mensch kommt, sondern wohin er will.“

All das macht Stefan schlicht und einfach zum Braveheart des Deutschsprachigen HR & Recruitings. Ein Vorbild für die meisten Unternehmen, vor allem aber für viele sogenannte Leader und Vorreiter in diesem Sektor. Egal, ob börsenkotiert oder Kleinstbetrieb.

Sie denken jetzt vielleicht, dass dieser Artikel durch seine Überspitztheit gar nicht ernst gemeint ist. Sie irren. Wir erlauben uns einfach die Sache, mal mit etwas Unterhaltung anzugehen. Das darf auch mal sein. In der Sache ist uns das Ganze aber sehr ernst. Das Beispiel zeigt doch eigentlich einfach nur wie schwer sich das HR mit Änderungen tut. Bis jetzt hörte man beim anonymen Bewerbungsverfahren doch immer die gleichen Ausreden. Zu teuer, zu ineffizient, nicht umsetzbar usw. tausend Mal gehört, tausend Mal ist danach wieder nichts passiert. Da braucht es eben Helden des Alltags, die es einfach machen. So einer ist Stefan. Fertig.

Anonyme Bewerbung für mehr Fairness Was uns an dieser Geschichte gefällt ist nicht nur die Tatsache, dass es jemand gewagt hat, mal auf das anonyme Bewerbungsverfahren zu setzen, sondern dass er auch noch davon profitiert. Denn das Beispiel zeigt eben auch, dass Menschen zum Gespräch eingeladen wurden, die sonst keine Chance gehabt hätten. Das ist der springende Punkt an der ganzen Geschichte. Anonyme Bewerbungsverfahren machen den Arbeitsmarkt fairer. In unserem Blog für das HR & Leadership haben wir dies bereits ausformuliert. Anonyme und automatisierte Bewerbungsverfahren sind ein wichtiger Teil eines faireren Arbeitsmarktes. Die Antidiskriminierungsstelle des Bundes in Deutschland hat dazu bereits 2010 ein Pilotprojekt lanciert: Unternehmen wie die Deutsche Post, die Deutsche Telekom, L’Oréal, Procter & Gamble und das Bundesfamilienministerium testeten ein anonymisiertes Bewerbungsverfahren. Der Studie zufolge sah die Mehrheit der Personalchefs kein Problem darin, dass diese persönlichen Angaben fehlten. Einige gaben sogar zu, dass sie von Bewerbern im Vorstellungsgespräch überzeugt wurden, die sie ohne das anonymisierte Verfahren gar nicht erst eingeladen hätten. Nach dem Ende des Projektes wollten vier Unternehmen auch künftig Ihre Bewerber ohne Foto und Namen zum Bewerbungsgespräch einladen. Die grossen Unternehmen wie die Deutsche Post, L’Oréal oder die Telekom waren aber nicht dabei: „Unsere Personalstrategie richtet sich eher nach dem persönlichen Eindruck, den wir von einer Person im Vorstellungsgespräch gewinnen. Darauf legen wir mehr wert als auf einen glatten Lebenslauf oder gute Zeugnisse“, sagt Husam Azrak von der Telekom. „Eine anonyme Bewerbung ist da eher hinderlich.“ Im Sinne dieser Aussage waren anonyme Bewerbungen lange kein Thema mehr – z.B. in der Schweiz sind sie es immer noch nicht – bis die Forderung nach faireren Bewerbungsverfahren in Grossbritannien Ende 2015 wieder aufkam. Wir von JANZZ haben uns seit Jahren dem Kampf gegen die Diskriminierung am Arbeitsmarkt gewidmet. Deswegen setzt die Plattform auch schon von Beginn an auf ein anonymes Bewerbungsverfahren. Wir sehen den Schlüssel zum Erfolg in einer graduellen Anonymität.

Anonyme Bewerbungsverfahren Eine graduelle Anonymität, welche schrittweise gegenseitig aufgelöst werden kann, ist der Schlüssel zur Verhinderung von Diskriminierungspraktiken sowie für ein effizientes und exaktes Matching von Wissen und Können, Fähigkeiten und Erfahrungen, von Arbeitssuchenden und Arbeitgeber. Dadurch bringt JANZZ.jobs nicht nur Stellensuchende und Unternehmen effizient zusammen, sondern schützt durch das integrierte Anonymitätsprinzip auch vor Vorurteilen oder heiklen Situationen in einem bestehenden Arbeitsverhältnis. Diese Technologie steht den Firmen natürlich auch als Cloudlösung zur Verfügung. Doch bis ein Unternehmen eine solche einsetzt, braucht es Leader, die den Arbeitsmarkt fairer machen wollen und die Diskriminierungen am Arbeitsmarkt bekämpfen. Deswegen freut uns die Geschichte von Stefan ganz besonders (nein, bis jetzt setzt er noch nicht auf JANZZ), denn es braucht Menschen die dazu bereit sind Veränderungen voran zu treiben und es einfach zu tun. Das macht manchmal eben nicht die üblichen Verdächtigen zu Vorreitern, sondern eben solche wie Stefan. Nur wird er wohl nicht als Speaker zur nächsten HR Konferenz oder zum nächsten Recruiting-Event eingeladen (sondern halt eben die üblichen Verdächtigen). Deswegen war es an der Zeit Ihn hier mal abzufeiern. Abzufeiern, weil viele von Ihm etwas lernen können. Den Mut Dinge zu verändern. Warum tun Sie es nicht auch?

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Können/werden Recruiting-Technologien die Arbeitsmärkte direkt und aktiv beeinflussen? Können sie die Märkte z.B. für 50+, Frauen oder Menschen mit Migrationshintergrund fairer machen? Teil 9/10

Die Frage hier ist vor allem zwischen können und werden. Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass anonyme Bewerbungsverfahren Chancengleichheit im Bewerbungsprozess fördern. Genau das könnten Ontologie basiertes Matching, Parsing und Co. Das heisst, sie könnten Bewerber und Stellen automatisch zusammenführen, ohne dass die Entscheidung über den Bewerber im ersten Schritt durch die zwar erfahrene aber eben auch oft durch Erfahrung gefärbte Sicht eines Menschen getroffen wird. Vor allem für ältere Bewerber, Frauen oder Menschen mit Migrationshintergrund kann das ein grosser Vorteil sein. Denn sie haben oft schlechte Karten bei der Bewerbung. Aber wie gesagt, die Frage ist nicht wirklich, ob Technologien, wie ich sie in meiner Reihe vorgestellt habe, den Arbeitsmarkt direkt und aktiv beeinflussen können, sondern vielmehr ob sie es auch werden. Denn das Potenzial für Veränderung ist gross, ebenso aber der Widerstand gegen jegliche Abweichung vom Status Quo im Arbeitsmarkt.

Zudem zeigt sich so etwas wie ein abnehmender Grenznutzen der digitalen Revolution. Während Computer in den 90er und Nuller Jahren zu einer enormen Produktivitätssteigerung beigetragen haben, führen heutige digitale Innovationen nur noch zu einem kleinen Produktivitätszuwachs. Robert Gordon, führender Kritiker der Technologie-Optimisten, erklärt in einem Interview, dass „die wichtigsten Veränderungen durch die Einführung von Computern schon vor langer Zeit stattgefunden haben.“ Er begründet weiter, dass der Einfluss von neuen Technologien auf das Produktivitätswachstum vorbei sei. Wenn es also um die Einführung von Technologien geht, die den Arbeitsmarkt aktiv beeinflussen könnten, wird deren Nutzen immer strikt gegen die Kosten abgewogen. Im Kontext von immer geringeren Nutzen solcher Innovationen steht die Disruption des Arbeitsmarktes durch neue Technologien auf wackeligen Beinen.

(Bild: istock) Die zentrale Frage: Werden wir wirklich den nächsten Schritt wagen und innovative Technologien den Arbeitsmarkt aktiv beeinflussen lassen? Oder ist der Widerstand zu gross und der zusätzliche Nutzen zu klein?

Anonyme Bewerbung für mehr Fairness

Anonyme und automatisierte Bewerbungsverfahren sind ein wichtiger Teil eines faireren Arbeitsmarktes. Die Antidiskriminierungsstelle des Bundes in Deutschland  hat dazu bereits 2010 ein Pilotprojekt lanciert: Unternehmen wie die Deutsche Post, die Deutsche Telekom, L’Oréal, Procter & Gamble und das Bundesfamilienministerium testeten ein anonymisiertes Bewerbungsverfahren. Der Studie zufolge sah die Mehrheit der Personalchefs kein Problem darin, dass diese persönlichen Angaben fehlten. Einige gaben sogar zu, dass sie von Bewerbern im Vorstellungsgespräch überzeugt wurden, die sie ohne das anonymisierte Verfahren gar nicht erst eingeladen hätten. Nach dem Ende des Projektes wollten vier Unternehmen auch künftig Ihre Bewerber ohne Foto und Namen zum Bewerbungsgespräch einladen. Die grossen Unternehmen wie die Deutsche Post, L’Oréal oder die Telekom waren aber nicht dabei: „Unsere Personalstrategie richtet sich eher nach dem persönlichen Eindruck, den wir von einer Person im Vorstellungsgespräch gewinnen. Darauf legen wir mehr Wert als auf einen glatten Lebenslauf oder gute Zeugnisse“, sagt Husam Azrak von der Telekom. „Eine anonyme Bewerbung ist da eher hinderlich.“ Im Sinne dieser Aussage waren anonyme Bewerbungen lange kein Thema mehr – in der Schweiz sind sie es immer noch nicht – bis die Forderung nach faireren Bewerbungsverfahren in Grossbritannien Ende 2015 wieder aufkam.

Die Empfindung von Herr Azrak steht dabei für das heutige Paradigma im Recruiting: Es „menschelt“ eben trotz vieler guter Technologien und innovativer Ansätze immer noch sehr. Die Idee, den Menschen nicht auf ein paar Stichworte in seinem CV reduzieren zu wollen, ist ja auch lobenswert, und Maschinen sind sicher nicht in der Lage, alle Facetten einer Bewerbung zu erkennen. Doch ebenso sollten die Vorteile von automatisierten Verfahren im Arbeitsmarkt nicht aufgrund dieser Ansicht voreilig abgeschrieben werden. Carole Egger von der Hay Group erklärt in einem Interview die Ablehnung gegenüber Recruiting-Technologien zum Beispiel so: „Es fehlt das Know-how zu automatisierten Verfahren. Daraus resultiert oftmals eine skeptische Grundhaltung gegenüber innovativen Recruiting-Technologien.“ Zudem sind die Einstellungsprozesse oft nicht genügend standardisiert, um gewisse Arbeitsschritte zu automatisieren. Insofern hatten Projekte wie das Pilotprojekt in Deutschland bisher einen schweren Stand und konnten kein Umdenken im Arbeitsmarkt herbeiführen.

Chancengleichheit – ein vielschichtiges Problem

Eine offene Einstellung gegenüber solchen Technologien und innovativen Verfahren wäre aber umso wichtiger, wenn man den Einfluss von Chancengleichheit bei der Stellenbesetzung auf den Erfolg eines Unternehmens betrachtet. Klaus F. Zimmermann ist Direktor des Instituts zur Zukunft der Arbeit und glaubt, dass Unternehmen sogar aus ökonomischer Sicht von anonymisierten Bewerbungsverfahren profitieren: „Firmen, in denen Junge und Alte in Teams zusammenarbeiten, in denen die interkulturelle Kompetenz von Einwanderern klug genutzt wird und junge Mütter mehr Förderung und Unterstützung erfahren, sind insgesamt produktiver als andere. Diese Organisationen stehen somit im Ergebnis besser da.“ Eine Studie von EY zeigte zudem auch, dass Unternehmen mit mehr als 30 Prozent Frauen in der Geschäftsleitung einen um bis zu 6 Prozent höheren Reingewinn erzielen können. Mehr Chancengleichheit auf dem Arbeitsmarkt zu schaffen sollte also ganz oben auf der Liste stehen und dennoch läuft der Stellenmarkt wie gewohnt weiter, von Disruption kaum etwas zu spüren.

Das mag auch daran liegen, dass es schwierig ist zu sagen, wie man denn Chancengleichheit schafft: Anonyme Bewerbungsverfahren sind nur eine Möglichkeit und werden an sich schon sehr unterschiedlich interpretiert. Eine anonyme Bewerbung meint oft einfach nur eine Bewerbung ohne Foto und Namen. Doch um wirklich ohne Vorurteile die besten Bewerber herauspicken zu können, müssten alle Informationen der offenen Stelle und der Lebensläufe miteinander abgeglichen werden. Das kann nur ein ontologiebasiertes Matching. Denn nur ein solches Vorgehen beseitigt auch tiefergreifende (unbewusste) Vorurteile. Professor Tsay vom University College London zeigt zum Beispiel, dass wir ein „Naturalness Bias“ haben, ein unbewusstes Vorurteil zugunsten von Naturtalenten und gegen Menschen, die sich Ihre Fähigkeiten durch Fleiss erarbeitet haben. Zudem gibt es auch Lösungen, die ganz woanders ansetzen. Zum Beispiel das Unternehmen Unitive von  Laura Mather, das sich für bessere Stellenanzeigen einsetzt. So haben Studien gezeigt, dass die Sprache, die in Inseraten verwendet wird, oft nur ein Geschlecht anspricht. Ihre Software bietet eine automatische Kontrolle von Stellenanzeigen, um diese ausgewogen zu formulieren und so eine möglichst diverse BewerberInnen-Gruppe anzusprechen. Unitive bietet zudem auch ein Tool, das „Unconscious Bias“ (auf Deutsch „unbewusste Vorurteile“) bei der Auswertung des Bewerbungsgespräches vermindern soll. Zum Beispiel soll verhindert werden, dass Ivy League Universitätsabschlüsse begünstigt werden. Die Ansätze, die darauf zielen, mehr Chancengleichheit zu schaffen, reichen also vom Schreiben eines Stelleninserates über eine erste Bewerberauswahl bis hin zum Bewerbungsgespräch.

Um wirkliche Chancengleichheit zu schaffen, müsste sich der Mensch eigentlich komplett aus dem Einstellungsprozess herausnehmen. Der Computer, der ohne Vorurteile bewertet, müsste den ganzen Prozess, vom Schalten der Stellenanzeige bis zur Einstellung, umspannen. Doch das soll und wird nie passieren. Über die in einer Anzeige beschriebenen Parameter hinaus macht ja auch das zwischenmenschliche Gespür und die Einschätzung eines Kandidaten, die Qualifikationen des HR aus. Der Computer könnte aber in jedem Fall eine Art „Check and Balance“ bieten, also eine Kontrolle und ein Gegengewicht gegenüber der oft unbewusst getrübten Sicht des Menschen. Wie beschrieben, sind es aber vor allem die Willigkeit des HR, solche Technologien zu nutzen und deren Grenznutzen, die darüber entscheiden, ob solche Technologien den Arbeitsmarkt auch wirklich beeinflussen werden.

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Mensch gegen Maschine – Automatisierung der Bewerbungsverfahren

Die digitale Revolution hat das HR und auch das Recruiting bereits seit geraumer Zeit erfasst, ja vielleicht sogar teilweise überschwappt. Denn wie der Web Service Capterra eindrücklich aufzeigt, gibt es eine immer grössere Vielfalt an HR-Anwendungen: Rund 547 HR-Softwareprodukte in 17 unterschiedlichen Kategorien listet der Onlinedienst auf. Da gibt es von Zeitmanagement, über Performance Ratings bis zu Talent Management so ziemlich für jede Aufgabe im HR eine passende Software-Lösung. Doch viel wichtiger als die Menge wäre der richtige Einsatz, damit aus Technologie, die Ihnen helfen sollte gewisse Schritte zu automatisieren, nicht noch mehr Aufwand resultiert. Wir möchten uns in diesem Blog auf die Automatisierung im Bewerbungsprozess beschränken.

Trotz all der Automatisierung können wir aber das Duell Mensch gegen Maschine schon vorentscheiden. Ohne Mitwirkung des Menschen wird es und soll es nicht gehen. Fakt ist aber, dass bereits heute die richtigen Technologien und Tools das HR und das Recruitment gewinnbringend unterstützen und damit die Transformation zu einer weiterreichenden Automation initiiert haben. Genau zu diesem Thema, mit dem Schwerpunkt auf die Bewerbungsverfahren, hat die Zeit ein höchst interessantes Interview mit Christoph Beck, Professor an der Hochschule Koblenz für Human Ressource Management, geführt. Wir möchten in diesem Blog gewisse Fragen aus dem Interview herausnehmen und diese noch ergänzen, respektive aus unserer Sicht kommentieren.

Thema Bewerbungsmanagementsysteme

ZEIT Campus: Mit solchen Systemen können Bewerber automatisch vorsortiert werden, zum Beispiel in eine A-Gruppe mit vielversprechenden Kandidaten, eine B-Gruppe, aus der man Nachrücker rekrutiert, und eine C-Gruppe für Bewerber mit geringen Aussichten.

Beck: Im Grunde ist das nichts Neues, nur dass es früher Menschen gemacht haben. Wenn für eine Stelle viele Bewerbungen eingingen, wurde bei der Erstsichtung pro Mappe nicht mehr als eine Minute verwendet. Dabei hat man auf dieselben Schlüsselkriterien geachtet, die auch jetzt herangezogen werden.

ZEIT Campus: Welche Kriterien sind das?

Beck: Das kommt auf das Unternehmen und auf die Stelle an. Meist geht es um ganz grundlegende Dinge wie zum Beispiel den Studienabschluss und bestimmte Fähigkeiten wie etwa Sprachkenntnisse. Das Anforderungsprofil der Stelle wird mit dem Bewerberprofil abgeglichen. Personaler sprechen von der sogenannten Matching-Qualität. Sie sollte möglichst hoch sein.

ZEIT Campus: Ein Beispiel, bitte.

Beck: Wenn man einen Anästhesisten sucht, will man keinen Orthopäden. Wenn jemand fließend Englisch sprechen muss, weil er mit Kunden in New York verhandeln wird, reicht es nicht, wenn er das nur mäßig kann, dafür aber perfekt Spanisch beherrscht. Und wenn man für eine Stelle Erfahrungen im Projektmanagement mitbringen soll, ist es nützlich, wenn man so etwas schon einmal gemacht hat. Die Fähigkeiten, die man braucht, um den jeweiligen Job gut zu machen, sollten also so stark wie möglich mit dem zusammengehen, was der Bewerber mitbringt. Diese sogenannte Passung ist einfach enorm wichtig, damit der Bewerber hinterher im Berufsalltag gut zurechtkommt.

Herr Beck nennt eine der wichtigsten Punkte überhaupt: die Matching-Qualität. Diese stellt heute bei vielen automatisieren Prozessen ein sehr grosses Problem dar. Denn Mismatches sorgen für einen höheren Aufwand seitens der Personaler oder je nachdem auch dafür, dass geeignete Bewerber aussortiert werden. Joachim Diercks von Cyquest hat in unserer Interview-Serie JANZZ-Mindsetter die Problematik präzis ausgeführt: „Gutes Matching sorgt ja dafür, dass es weniger Friktionen gibt. Friktionen sind die Ineffizienzen, die bei der Suche nach passendem Kandidaten bzw. der Suche nach dem passenden Job und Arbeitgeber entstehen. Dieser gegenseitige Suchprozess kostet im günstigsten Fall nur Zeit und Energie auf beiden Seiten; im schlimmsten Fall jedoch kostet er sowohl viel Zeit und Energie und gelingt am Ende noch nicht einmal, weil Kandidat, Job und Unternehmen gar nicht zusammen passen – ein Fehler, der leider oft erst im Nachhinein erkannt wird oder sogar gar nicht. Das eine wäre ineffizient, das andere zudem auch noch ineffektiv.“ Genau dort liegt somit auch die grösste Gefahr der Bewerbungsmanagementsysteme zu scheitern und somit auch, dass die Unternehmen der Auswahl durch einen Algorithmus oder wie es die Zeit nennt Maschine zu vertrauen. Dabei ist der erste grosse Fehler oftmals der falsche Einsatz von Technologie. Denn Matching ist nie gleich Matching und erst, wer die Unterschiede wirklich gut kennt, kann diese auch wirklich erfolgreich und vor allem gewinnbringend einsetzen. Es gibt zwei Varianten von Matchings, doch nur eines ist wirklich wirkungsvoll.

Keywordbasiertes Matching/Search

Die keywordbasierte Suche ist die einfachste Form der Suche in grossen Datenmengen. Basis der Suche bildet das eingegebene Keyword, welches dann ohne Berücksichtigung von Bedeutung, Kontext und Synonymen abgeglichen wird. Es ist offensichtlich, dass dies nicht funktionieren kann, oder nur zu einem gewissen Grad. Denn viele Wörter können je nach Kontext komplett unterschiedlich verwendet werden. Das Wort «Manager» ist ein gutes Beispiel für solche Auswüchse: «Sales Manager», «Campaign Manager» und «Office Manager» tauchen alle bei der gleichen Suche auf, haben aber schlichtweg nicht viel miteinander zu tun.

Zudem erkennt die keywordbasierte Suche keine Synonyme oder Bezeichnungen in anderen Sprachen: so sucht sie neben dem «CEO» nicht auch z. B. nach «Geschäftsführer/-in», «Geschäftsleiter/-in» oder «Managing Director» etc. Dafür findet sie Fehltreffer wie z. B. «Assistentin des CEO» oder «Sekretärin des Geschäftsführers». Die keywordbasierte Suche übersieht somit viele potenzielle Resultate und liefert derweil zahlreiche falsche Treffer, was nicht nur Zeit sondern auch Nerven kostet. Damit die keywordbasierte Suche besser funktionieren kann, braucht sie einen Thesaurus, der ihr hilft den richtigen Kontext und passende Zusammenhänge zu erkennen. Damit wären wir aber schon fast beim ontologiebasierten Matching.

Ontologiebasiertes Matching/Search

Das ontologiebasierte Matching stellt nicht den Suchbegriff als solchen, sondern dessen Bedeutung in den Vordergrund. Dies geschieht über einen Thesaurus (Wortnetz) und eine Ontologie (Datenbank). Dort sind die Begriffe nach Bedeutung gruppiert. Bei der Suchabfrage werden so Begriffe nach der korrekten Bedeutung miteinander verknüpft, auch wenn diese nicht mit der «Zeichenkette» übereinstimmen. Zudem werden bei Suchabfragen auch Synonyme und falls gewünscht, auch Bezeichnungen und Begriffe aus anderen Sprachen miteinbezogen. So erscheinen neben dem «Doktor» auch z. B. «Arzt/Ärztin», «Mediziner», «physician» etc. aber keine Fehltreffer wie z. B. «Doktorand/in» (PhD-Student/in) oder «Arzthelfer/in» etc. Der von Herrn Beck genannte klassische Mismatch, kann so also verhindert werden, aber es kann noch mehr. In den letzten Jahren sind sehr viele, auch traditionelle Berufe z. B. mit allenfalls zeitgemässeren, aber oft im Sprachgebrauch sperrigen und daher kaum benutzten neuen Benennungen versehen. So wurden in den letzten Jahren z. B. aus einem «Mitarbeitenden für Kopien und Archiv» ein «Executive Document Manager» oder aus der «Reinigungsfachkraft» auch einmal eine «Raumveredlerin», um nur einige seltsame Auswüchse heutiger Job- und Berufsbeschreibungen zu nennen. Die ontologiebasierte Suche erkennt beide Ausdrücke, stellt problemlos den Zusammenhang her und kann so die Anzahl der richtigen Suchresultate maximieren.

Eine solche Form des Matchings wird oftmals auch als semantische Suche bezeichnet. Die Ergebnisse und die Präzision von semantischen Such- und Matchingprozessen sind von Umfang und Tiefe, aber natürlich auch von der Qualität und Vollständigkeit des verwendeten Kontext- und Hintergrundwissens, bzw. der verwendeten Ontologie abhängig.

Zukunft: ontologiebasiertes Matching

Sicherlich wird die ontologiebasierte Suche die zukunftsweisende Form sein, weil sie schlicht und einfach viel mehr kann. Denn sie verknüpft Inhalte und nicht Worte, was die Basis für eine erfolgreiche Suche ist. Wer zukünftig auf die ontologiebasierte Suche setzt, wird sich viel Zeit mit dem Durchforsten von unpassenden Suchresultaten sparen. Denn es wird ihm nur noch das Resultat angezeigt, dass auch wirklich inhaltlich zu seiner Suche passt. Ein solches Matching ist aber nicht einfach nur Zukunftsmusik, sondern es könnte bereits heute in Ihrer Firma eingesetzt werden. Sei es als eigene Jobplattform oder eben integriert in ein Bewerbungsmanagementsystem. Sie müssen dafür auch nicht extra eine ganze IT-Abteilung neu aufbauen. Es gibt bereits eine Ontologie, die Sie einsetzen können.

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Über das JANZZrestAPI können Sie die SaaS-Lösung JANZZon!, die heute grösste, mehrsprachige enzyklopädische Wissensdatenbank im Bereich Occupation Data (insbesondere Berufe, Berufsklassifikationen, Fähigkeiten/Kompetenzen, Ausbildungen/Qualifikationen etc.) für Ihre Anwendungen nutzen. Für den Aufbau der Datenbank wurden bereits über 48‘000 Stunden eingesetzt und sie wird jeden Tag weiter aufgebaut. Über alle Sprachen umfasst JANZZon! bereits über 21 Millionen Begriffe, davon über 120‘000 Berufe/Tätigkeiten und über 166‘000 Kompetenzen und Fähigkeiten. Diese Ontologie können Sie bereits heute als Cloudlösung einsetzen.

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Welchen Einfluss haben Recruiting-Technologien auf die Wahrnehmung eines Unternehmens als Arbeitgeber? Teil 8/10

Weniger ist manchmal mehr, gilt meiner Meinung nach auch beim Einsatz von Recruiting-Technologien, aber nicht so wie Sie jetzt vielleicht denken. Es kommt nicht so sehr darauf an, wie viel Technologie eingesetzt wird, sondern wie gut diese Technologie ist. Denn wirklich fortschrittliche Technologie fügt sich nahtlos in den Bewerbungsprozess ein und wird so von den Bewerbenden eigentlich gar nicht wahrgenommen. Dennoch stehen viele, besonders in der Schweiz, automatisierten Anwendungen, immer noch sehr skeptisch gegenüber. Wohl auch deswegen, weil zu oft eben nicht wirklich innovative Technologie zum Einsatz kommt und diese in der Tat der Arbeitgebermarke schaden kann. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage nach den Vor- und Nachteilen aber auch Risiken, die mit dem Einsatz solcher Technologien verbunden sind.

Lange Wartezeiten bei der Antwort auf eine Bewerbung hinterlassen bei Bewerbenden einen schlechten Eindruck. Aber ebenso der Eindruck, die Bewerbung sei wie in einer Massenabfertigung nur kurz überflogen oder gar von einer Software ausgewertet und aufgrund mangelnder Schlüsselwörter im Lebenslauf aussortiert worden. Für Firmen, die mehrere (zehn)tausend Bewerbungen pro Jahr erhalten, ist es jedoch schwierig, nicht in eines dieser Fettnäpfchen zu treten. Gemäss der Recruiting-Studie 2015 der Hay Group haben bereits 3 von 5 Firmen Schwierigkeiten, aus der Masse an Bewerbungen geeignete Kandidaten herauszufiltern, da sie schlicht zu viele Bewerbungen erhalten. Neben den hohen Kosten für Fehlbesetzungen besteht dabei die Gefahr, der eigenen Employer Brand durch schlechte Rekrutierungsprozesse nachhaltig zu schaden. Für solche Firmen bieten Technologien, wie jene, die ich in meiner Reihe über technologische Trends im HR vorgestellt habe, die Möglichkeit, Rekrutierungsprozesse durch Automatisierung effizienter zu gestalten. Meiner Meinung nach sind aber nur diejenigen Technologien wirklich fördernd, die beim Bewerbenden nicht den Eindruck hinterlassen, sie würden von einer Maschine abgefertigt. Bei wirklich guter Technologie besteht also nicht die Gefahr, der Arbeitgebermarke zu schaden.

Welche Recruiting-Technologien?

Zuerst kurz zur Frage, welche Technologien gemeint sind. Denn wie der Web Service Capterra eindrücklich aufzeigt, gibt es eine immer grössere Vielfalt an HR-Anwendungen: Rund 547 HR-Softwareprodukte in 17 unterschiedlichen Kategorien listet der Onlinedienst auf. Da gibt es von Zeitmanagement, über Performance Ratings bis zu Talent Management so ziemlich für jede Aufgabe im HR eine passende Software-Lösung. In diesem Beitrag konzentriere ich mich auf sogenannte Applicant Tracking Systeme (ATS) oder auch Talent Management Systeme, die Rekrutierungsprozesse automatisieren, sowie Active Sourcing Tools, wie LinkedIn Recruiter. Diese Technologien gestalten die ersten Berührungspunkte zwischen Firma und Bewerbern nämlich entscheidend mit. Schliesslich ist auch bei der Bewerbung der erste Eindruck – also zum Beispiel das Einfüllen und Absenden einer Online-Bewerbung oder die Kontaktaufnahme durch ein Unternehmen – entscheidend.

Candidate Experience und Employer Brand

Meinungen zum Einsatz und Einfluss von automatisierten Rekrutierungsverfahren gehen weit auseinander. Die Münchener Karriereberaterin Madeleine Leitner berichtet der Süddeutsche Zeitung, dass „die Suche nach der eierlegenden Wollmilchsau mit Locken jetzt die Technik so perfekt wie möglich erledigen soll“ und es dabei nur darum gehe „möglichst viele Leute auszusortieren“, da Firmen möglichst wenig Zeit und Geld investieren wollen. Die Karriereberaterin fasst das als schlicht „unwürdig“ für die Bewerbenden zusammen. Demgegenüber kritisiert Carole Egger, Leiterin von Productized Services bei der Unternehmensberatung Hay Group, in einem Interview mit JANZZ.technology, dass das Knowhow zu automatisierten Verfahren fehle, und darum oft eine skeptische Grundhaltung gegenüber diesen bestünde. Nichtsdestotrotz würde der Einsatz solcher Verfahren anderenorts durchaus als positiv wahrgenommen:

„Dabei sind zum Beispiel in Skandinavien und im gesamten angelsächsischen Raum eignungsdiagnostische Instrumente [und andere automatisierte Verfahren] im Auswahlverfahren viel verbreiteter und werden folglich von Kandidaten als „normal“ angesehen. Wenn die Stärken solcher Verfahren, zum Beispiel Objektivität und Gleichbehandlung, erstmal erkannt werden, liegen die Vorteile auf der Hand: Subjektive Entscheidungen von den am Auswahlprozess Beteiligten werden ergänzt, in dem man Kandidaten auf faire Weise vergleichbar macht.“

Bei uns hingegen erfreuen sich solche Verfahren im Moment noch keiner sonderlichen Beliebtheit. Die Candidate Experience Studie 2014 zeigt auf, dass rund jeder 10. Bewerbende lieber ganz auf eine Bewerbung verzichtet, wenn diese nur via Online-Formular möglich ist. Dies mag allerdings, wie Frau Egger sagt, daran liegen, dass standardisierte und automatisierte Bewerbungsverfahren im Gegensatz zum Ausland bei uns noch nicht sehr verbreitet sind. Zudem kommt es natürlich auch darauf an, wie eine Technologie in den Rekrutierungsprozess eingegliedert ist.

Die Gestaltung des Rekrutierungsprozesses hat auf jeden Fall einen grossen Einfluss auf die Firmenmarke. Denn die Candidate Experience Studie 2014 zeigt, dass 80% aller Bewerber Ihre Bewerbererfahrungen im Freundeskreis mitteilen. 25% auch via soziale Medien. Bei den unter 30-jährigen kommuniziert bereits fast jeder Dritte (31,2%) die eigene Bewerbungserfahrung über soziale Medien. Unzufriedene Bewerbende können so nicht nur der Arbeitgebermarke sondern dem Firmenimage als Ganzes schaden.

Der Aktien-Crash von LinkedIn

Wie die Medien berichteten, ist die LinkedIn-Aktie Anfangs Februar an einem einzigen Tag um 44% gefallen. Dabei wurden über 10 Milliarden US-Dollar Kapital vernichtet. Grund für den Fall der Aktie war der schwache Ausblick auf das Jahr 2016, der einen Umsatz von 820 Millionen US-Dollar für das erste Quartal in Aussicht stellte. Analysten hatten im Schnitt mit 850 Millionen gerechnet. Daraufhin korrigierten viele Analysten Ihre Kaufempfehlung. Das Unternehmen, das sein Geld mit der Personalsuche für Firmen (Talent Solutions), Werbung und Gebühren für Premium-Mitgliedschaften verdient, hat seinen Ausblick auf das Jahr 2016 daraufhin nach oben korrigiert.

Doch der Eindruck, dass es mit der Vermarktung der Nutzerdaten an Unternehmen und Recruiter stockt, mag nicht so recht verschwinden. Immerhin häufen sich zunehmend die Beschwerden der Nutzer, sie würden tagtäglich von Recruitern kontaktiert. „LinkedIn hat ein echtes Candidate Experience Problem“, schreibt etwa ein Mitglied. Aber auch Recruiter sind enttäuscht vom Active Sourcing Tool, da ihre Response-Raten auf Kandidatenanfragen oft weit unter Ihren Erwartungen liegen. Auch der immer wieder auf Online-Foren und Blogs ausgetauschte Tipp, man solle die Anfragen doch personalisieren, scheint nur begrenzt zu helfen. Zudem ist es ja auch so, dass sich die Unternehmen so die Mitarbeiter gegenseitig abwerben und so unter dem Schritt wahrscheinlich am Ende nicht viel besser dastehen. So manches Unternehmen überlegt sich daher, ob es noch weiter auf sozialen und professionellen Netzwerken rekrutieren soll. Denn wie sich gezeigt hat, weicht die Effizienz des Rekrutierungstools in der Realität stark von der Theorie ab. Sicherlich sollte die Effizienz solcher Tools wie LinkedIn Recruiter genau ausgewertet und gegen die Gefahr abgewogen werden, manchen potenziellen Mitarbeiter zu verärgern und so dem eigenen Image zu schaden.

Zusammengefasst

Technologien wie Active Tracking Systems und Active Sourcing Tools können durch Automatisierung mehr Gleichberechtigung am Arbeitsmarkt schaffen, menschliche Fehler reduzieren und die Bearbeitungszeit von Bewerbungen senken. Active Sourcing Tools können zudem viel mehr potenzielle Mitarbeiter auf einmal ansprechen. Dies kann, wie der Fall von LinkedIn andeutet, aber auch dazu führen, Leute durch exzessives Spammen zu verärgern. Daher steht und fällt der erfolgreiche Einsatz von Recruiting-Technologien mit deren Qualität. Um nur eines von vielen möglichen Beispielen zu nennen: Wenn eine Bewerbung auf eine Stelle als Online Marketing Assistent durch einen Keyword basierten Filter automatisch aussortiert wird, weil sie das Wort „SEO“ nicht enthält, dann ist das sowohl ärgerlich für den Bewerbenden als auch ineffizient. Denn nur weil ein Bewerber nicht die Abkürzung SEO verwendet hat, muss er nicht per se ungeeignet für die ausgeschriebene Stelle sein. Ein Ontologie basiertes Matching Tool hingegen könnte das komplexe Profil des Bewerbenden mit der ausgeschriebenen Stelle abgleichen und so schon zu Beginn ein prozentgenaues Ranking der eingegangenen CVs herstellen. Sie sehen, es kommt wirklich auf die Intelligenz der verwendeten Technologien an.