Der Arbeitsmarkt ist so stark im Wandel wie nie zuvor: Die Zahl der offenen Stellen in Deutschland ist laut dem neuesten IAB-Arbeitsmarktbericht so hoch wie zuletzt seit der Wiedervereinigung und 49 Prozent der Unternehmen in Deutschland haben nach eigenen Aussagen Schwierigkeiten, neue Stellen zu besetzen.

Zudem hat sich auch die Beziehung zwischen Arbeitgeber und Arbeitnehmer stark verändert: Die Karrieresicherheit – also die Fähigkeit, sich unabhängig vom Arbeitgeber beruflich weiterzuentwickeln – wird das Konzept der Arbeitsplatzsicherheit nach und nach ablösen. Kein Wunder, denn technologische Entwicklungen verlangen nach konstanter Weiterbildung.

Gut ausgebildete Arbeitnehmer fordern dementsprechend mehr ein als früher: Sie sind zu Konsumenten der Arbeit geworden. Gleichzeitig befürchten Arbeitgeber, dass Fachkräfte ihr Unternehmen verlassen, nachdem sie in deren Fortbildung investiert haben. Diese Entwicklungen zeigen, dass bewährte HR-Strategien überdacht werden müssen.

Im Zuge dessen wird von HR-Entscheidern viel verlangt. Schneller Kurswechsel und Anpassung, um mit neuen Entwicklungen Schritt halten zu können – und zwar auf Knopfdruck. Als logische Konsequenz hielten in den letzten Jahren Kennzahlen und Technologien Einzug in das Recruiting. Sie sollen Personaler unterstützen und deren Arbeit erfolgreicher machen. Das verordnete Ziel: effizienteres Recruiting, Passgenauigkeit von Bewerber und Unternehmen und dadurch weniger Abwanderung.

Robot-Recruiting, Personalmanagement-Apps und Talententwicklungs-Plattformen sind somit hoch im Kurs. Wir sprechen aber nicht von reinem Matching zwischen Bewerber und Unternehmen, das wäre zu einfach. Vielmehr geht es um die Frage, ob Recruiting und andere Aufgaben der HR-Abteilung von smarten Maschinen nicht viel besser (und billiger) zu machen seien.

Vieles spricht dafür. Für jeden Schritt gibt es mittlerweile Technologien, die heute schon zumindest ausreichend gut funktionieren und mit der Zeit besser werden. Experimentiert wird viel im Hinblick auf Engpässe im Recruiting.

Precire analysiert die Persönlichkeit von Bewerbern, bevor es überhaupt zum persönlichen Gespräch kommt – und zwar am Telefon. Dafür wird nur die Stimme herangezogen, keine Qualifikationen, Körpersprache oder sonstige Hinweise. Am Ende erstellt das System einen detaillierten Bericht für den (menschlichen) Recruiter, der anhand dessen entscheidet, ob der Kandidat zu einem persönlichen Gespräch von Mensch zu Mensch eingeladen wird.

IBM Watson ist bekannt aus der Werbung mit Tennisprofi Serena Williams. Dieses Computerprogramm beantwortet Fragen und führt scheinbar selbstverständlich eine Unterhaltung wie von Mensch zu Mensch. Gerade für die Personalauswahl gibt es eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten. Da IBM Watson Sprache erkennt, kann es Bewerbungen, Profile in sozialen Netzwerken und Texte in jeder Form auswerten und ein weitestgehend aussagekräftiges Persönlichkeitsprofil erstellen. Und das objektiv, ohne Vorurteile.

Textio fokussiert sich hingegen nur auf den Text. Schreiben Recruiter eine Stellenanzeige, wird diese von Textio analysiert und mit den Werken der Konkurrenz verglichen. Das bietet wichtige Einblicke, um zu verstehen, ob die Stellenanzeigen auch die gewünschten Bewerber ansprechen: Ist die Satzlänge angemessen? Welche Art von Bewerbern fühlt sich angesprochen durch den Text und wie kann man den Text optimieren?

Matilda gilt als der erste Roboter für Bewerbungsinterviews. Neben der Stimmanalyse wie bei Precire, fließen noch Gesichtsausdruck, Inhalt des Gesprochenen und alle zur Verfügung stehenden Informationen in die Bewertung des Kandidaten mit ein. Beim Interview spielt Matilda die Lieblingsmusik des Bewerbers ab (die sie selbst recherchiert hat) und ihr ansprechendes Äußeres sorgt für mehr Akzeptanz beim Gegenüber.

Und sollten sie das? Mit den bisherigen Technologien lautet die Antwort nein. In einem Bereich wie HR, der die wichtigste Ressource der Arbeitswelt – den Menschen – auswählt, unterstützt und entwickelt, können Maschinen noch nicht mithalten und werden ihn somit in absehbarer Zeit nicht ersetzen. Sie können aber schon heute Fehler verhindern und routinierte Aufgaben abnehmen.

Die größere Herausforderung ist heute allerdings nicht mehr die Auswahl passender Kandidaten, sondern die Ausbildung von Talenten für Jobs, die es bisher noch gar nicht gibt. Zumindest heute können Maschinen diese Aufgabe noch nicht übernehmen.

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