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Zukunft der Arbeit : Der Algorithmus sucht neue Kollegen aus

Mischung aus verschiedenen Rekrutierungsmethoden

„Weil wir so schnell wachsen, verwenden wir viel Zeit und Geld darauf, neue Mitarbeiter zu finden“, sagt van Boven. Ein Ziel der Datenanalyse sei es deshalb, schneller die richtigen Quellen für Neueinstellungen zu finden. „Gibt es zum Beispiel zwei Bewerberplattformen, hilft uns die Analyse, zu erkennen, welche davon effizienter funktioniert.“ Derzeit nutzt Soundcloud acht verschiedene Plattformen, Berufsnetzwerke oder Stellenportale, um Kandidaten auszumachen und dann auch selbst auf sie zuzugehen. „Die direkte Kandidatenansprache über Berufsnetzwerke hilft uns, offene Stellen besser zu füllen“, sagt van Boven. Dabei lege ihr Unternehmen viel Wert auf Vielseitigkeit und denke weniger an fest definierte Stellenprofilen. „Wir fragen uns zum Beispiel, welche Fähigkeiten in bestimmten Abteilungen fehlen, und suchen dann direkt nach diesen.“ Netzwerke, Datenbanken und der auf die Daten angewendete Algorithmus filtern die passenden Kandidaten aus. Dabei sieht Boven durchaus auch Grenzen. „Es wird immer eine Mischung aus verschiedenen Rekrutierungsmethoden geben. Aber die direkte Kandidatenansprache wird einen immer größeren Anteil einnehmen.“

Bild: F.A.Z.

Das ist auch beim Schweizer Pharmahersteller Vifor Pharma der Fall. Bis 2012 spielte dort das „direct sourcing“ keine Rolle. Inzwischen ist dort die selbständige Kandidatensuche per Algorithmus fest etabliert. Der bei Vifor Pharma dafür verantwortliche Manager Jost Gloor kann erstaunliche Zahlen vorweisen. Zum einen habe das Unternehmen die Kosten für eine Neueinstellung um rund zwei Drittel senken können, auch weil es die Dienste von professionellen Personalvermittlungsagenturen auf ein Minimum reduziert habe. Zum anderen habe sich die Dauer des Einstellungsprozess verringert.

Während viele Unternehmen bei der Datenanalyse vielfach noch in den Startlöchern stecken, arbeitet das Karrierenetzwerk Linkedin derweil schon am nächsten Schritt: dem Erkennen von zukünftigen Entwicklungen auf dem Arbeitsmarkt. Ziel ist es, zu erfahren, welche Bewerber am Ende mit welchen Unternehmen zusammenfinden. 15 Informatiker und Datenanalysten arbeiten für das amerikanische Netzwerk an dieser Frage. Geleitet werden sie vom deutschen Physiker Lutz Finger. „Weil unsere mehr als 350 Millionen Mitglieder Daten zu ihrem Berufsweg hinterlegen, können wir bestimmte Entwicklungen schneller erkennen“, sagt Finger. Das schaffe eine Niveau an Transparenz, das es vorher so nicht gegeben habe. Zwar könne der Algorithmus nicht die Zukunft vorhersagen, aber Muster erkennen. „Dadurch, dass wir wissen, welche Stellen es im Markt gibt und welche Kandidatenprofile diese Stellen schließlich füllen, erkennen wir zum Beispiel, welche Fähigkeiten gerade besonders gefragt sind.“

Doch auch der überzeugte Datenwissenschaftler Finger wendet ein, dass die Datenanalyse nicht alles sei. Zwar mache sie es wahrscheinlicher, dass ein Kandidat und ein Unternehmen zusammenpassen. Doch werde der Algorithmus nicht allein entscheiden. Und er sollte es auch nicht, sagt Finger. „Das Bauchgefühl oder der persönliche Eindruck wird auch weiter eine Rolle spielen.“

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