Ausgabe 03 | 2019

ARBEITSMARKT

E-Recruiting

Wenn Maschinen Bewerbungen prüfen

Immer mehr Firmen nutzen Computerprogramme für die Auswahl von neuen Mitarbeitenden. Das ist nicht unbedenklich, finden Fachleute – dann etwa, wenn Informationen aus dem Internet einfliessen. Die Entwicklung fordert die Stellensuchenden heraus, die in ihren Lebensläufen gezielt Schlüsselwörter einsetzen sollten.

Von Daniel Fleischmann, PANORAMA-Redaktor

Es gibt Arbeiten, die man getrost einem Computer überlassen kann. Dazu gehört die Sichtung von Bewerbungen auf Stellen, auf die sich viele Kandidatinnen und Kandidaten melden. In der Fachsprache nennt man diesen Vorgang «parsing». Die entsprechende Software nutzt semantische Verfahren, die Lebensläufe erkennen, sie in Form von standardisierten, strukturierten Datensätzen in ein Bewerbungsformular einpflegen, anhand eines gegebenen Jobprofils abgleichen und nach Stärke der Übereinstimmung listen. Gemäss Herstellerangaben liegt die Zeitersparnis beim Einsatz von Parsing gegenüber einer manuellen Dateneingabe bei rund 80 Prozent. Umantis, Talentum oder Prescreen arbeiten so, aber auch Xing, job.ch oder LinkedIn, wenn sie die Profile ihrer Mitglieder mit offenen Stellen vergleichen und Bewerbungsanfragen verschicken.

Automatische Vorselektion

Bei GF Piping Systems etwa, einer Division von GF, setzt man seit 2013 Umantis ein. Damit selektioniere man die meisten Bewerbungen vor, so die Pressestelle. Das sei nützlich, da je nach Stelle zwischen 20 und 100 Bewerbungen zu verarbeiten sind. Bewerbungsunterlagen müsse man nicht mehr per E-Mail an die Verantwortlichen leiten, sondern könne sie ort- und zeitunabhängig verwalten. Schliesslich könne man gezielt bestimmte Anforderungen checken (beispielswiese Mindestanforderungen in einer Fremdsprache). Wie GF Piping Systems, so nutzen viele Firmen die Vorteile des E-Recruitings. «Die meisten Bewerbungen, die online erfolgen, werden geparsed», sagt Job-Coach-Expertin Corina Zingg (CreaLengo). Sie ist soeben von der Ausstellermesse «Personal Swiss» zurückgekehrt und zeigt sich beeindruckt über das Tempo, mit dem sich Programme zur Administration von Mitarbeiterdaten – darunter oft auch Bewerbungsunterlagen – verbreiten. «Bisher ging ich davon aus, dass sich solche Programme vor allem für Firmen mit über 400 Mitarbeitenden rechtfertigen. Aber heute muss man sie nicht mehr kaufen, sondern kann sie mieten.» An den zwei Ausstellertagen präsentierte ein Dutzend Firmen entsprechende Dienstleistungen oder Programmelemente – eine «signifikante Zunahme» gegenüber 2017, wie Ausstellungsmacher Achim Frerker sagt. Das Parsing von Bewerbungen bildet die erste Stufe einer Reihe von Spielformen des E-Recruitings. Nach Auffassung von Corina Zingg ist sie unproblematisch, solange Firmen die Möglichkeit, eigene Filter einzusetzen, sorgfältig verwenden. «Talentum erlaubt zum Beispiel, die Ergebnisse so zu selektionieren, dass Personen mit langen Anfahrtswegen nach hinten rücken. Das ist sinnvoll, weil diese eher wieder kündigen. Aber es kann auch zum unbewussten Ausschluss bestimmter Gruppen führen, von Ausländerinnen und Ausländern etwa, die häufiger in Vororten grosser Städte wohnen.» Noch heikler sei es, wenn der Filter so gesetzt werde, dass Namen mit dem serbokroatischen Suffix -ic aussortiert werden. Oder wenn, wie es workday erlaubt, die Unterlagen von Kandidierenden mit deren Daten von Facebook oder Data-Brokern verknüpft werden, um daraus ein differenzierteres Bild zu erhalten.

Bewerbungen mit Videoclip

Die Beispiele lassen erahnen, dass der Nutzung von Big Data im Rahmen der Personalrekrutierung technisch kaum Grenzen gesetzt sind. Wepow und viasto etwa arbeiten mit Videos: Dabei beantworten Bewerbende eine Reihe von Fragen und lassen sich über die Kamera ihres Computers filmen. Das Material wird dann zeitversetzt im Rahmen der Personalselektion von Hand ausgewertet. «Nach Auskunft der Firma werden heute schon monatlich Tausende solcher Interviews erstellt», sagt Corina Zingg. «Die meisten Betroffenen würden das freiwillig kaum machen.» Andere Programme wie precire schliessen von gesprochenen Sprachsequenzen auf Persönlichkeitsmerkmale – über die Analyse der Stimmlage, der Sprachvarianz oder der Sprachmelodie. Das Verfahren, das in der Schweiz nach Einschätzung von Corina Zingg kaum verbreitet ist, ist wissenschaftlich schlecht belegt. Auch die computergestützte Gesichtsanalyse, wie sie in der Medizin etwa zur Diagnose von GPI-Ankerstörungen genutzt wird, ist bereits im Einsatz, bei HireVue etwa. «Die Maschine kann sehr gut herausfinden, welche Menschen gut sind für einen Job», sagte Kevin Parker, Geschäftsführer des US-Start-ups, vor Kurzem gegenüber dem Schweizer Fernsehen. «Während eines 30-minütigen Interviews können wir 200'000 Datenpunkte sammeln.» Analysiert würden Stimme, Wortwahl, Betonung und Gesichtsausdruck. «Die Daten korrelieren wir mit dem Erfolg im Job», so Parker. Das funktioniere, weil der Computer zuvor mit Daten von Menschen gefüttert werde, die in einem bestimmten Job bereits erfolgreich seien. Wie problematisch aber genau dieses Vorgehen ist, zeigt ein Fall von Amazon, der Ende 2018 bekannt wurde. Das Unternehmen hatte ein auf maschinellem Lernen basiertes Programm (Machine Learning) mit den Lebensläufen von erfolg- reichen Mitarbeitenden gefüttert und diese analysieren lassen. Das ermittelte Profil sollte die Grundlage künftiger Selektionen bilden. Mit dem Vorgehen verewigte Amazon aber die Stereotypen der Vergangenheit (weisse, mittelalte Männer mit Tech-Hintergrund) und diskriminierte ungewollt Frauen und nicht weisse Personen.

Rechtlich unsicheres Terrain

Mit der computergestützten Personalselektion ist zudem eine Reihe von rechtlichen Fragen verbunden. Was bedeutet es für die Arbeitnehmerrechte, wenn im Rahmen eines Bewerbungsverfahrens auch Herzschlag, Augenbewegungen und Gesichtsausdruck gemessen werden? Was ist aus Sicht des Datenschutzes zu sagen, wenn auch nicht berufsbezogene Daten genutzt werden oder wenn die Daten nicht nur für das aktuelle Bewerbungsgeschehen verwendet, sondern Teil der Reservearmee von Big Data werden? Mit Fragen wie diesen beschäftigt sich ein Forschungsteam an der Universität St. Gallen (vgl. Kastentext). Eine der Leiterinnen, Isabelle Wildhaber, kommt zum Schluss, dass sich People Analytics in einer Grauzone bewegen und nicht alles, was auf dem Markt zu finden ist, rechtlich zulässig ist. In Anwendung kommen die wenig spezifischen Artikel 328 und Artikel 328b des Obligationenrechts sowie die Vorgaben des Datenschutzgesetzes. Artikel 328 regelt den Schutz der Persönlichkeit der Arbeitnehmenden, 328b schreibt vor, dass die Arbeitgeber Daten über den Arbeitnehmer nur bearbeiten dürfen, «soweit sie dessen Eignung für das Arbeitsverhältnis betreffen oder zur Durchführung des Arbeitsvertrages erforderlich sind». Und auch der Datenschutz regelt nicht spezifisch die Anwendung von Big Data am Arbeitsplatz. Wie diese Bestimmungen auf People Analytics anzuwenden sind, bleibe deshalb schwammig, so Wildhaber.

Tipps für Stellensuchende

So neu die Programme zur Selektion von Bewerbungen sind – für die Kandidatinnen und Kandidaten bringen sie keine radikalen Neuerungen. «Auch im digitalen Zeitalter sind die bekannten Tugenden einer guten Bewerbung zu beachten», sagt Isabelle Wildhaber. Wichtig seien für viele Jobprofile die Pflege und Darstellung eines guten Netzwerkes und die gezielte Verwendung von Schlüsselbegriffen, wie sie in den Stellenausschreibungen zu finden sind. Zudem rät Wildhaber zu einer zurückhaltenden Selbstdarstellung in den sozialen Netzwerken. Ähnlich lauten die Empfehlungen von Corina Zingg. Auch sie betont die Wichtigkeit von Schlüsselbegriffen, die bereits im Lebenslauf vollständig vorkommen sollen. Zudem solle man das Bewerberfoto nicht nur im Lebenslauf zeigen, sondern auch in die Bewerbermasken der Firmen hochladen – «nur so werden sie von den Personalern auf den ersten Blick gesehen».

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