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Zukunft der Arbeit : Der Algorithmus sucht neue Kollegen aus

Auf die alte Weise: Besucherin auf einer Jobmesse Bild: dpa

Die Datenanalyse erreicht die Personalabteilungen. Noch steht die Kandidatensuche per Datenauswertung am Anfang. Aber nach den ersten Großunternehmen zeigt auch der Mittelstand zunehmend Interesse.

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          Ende April diskutierten 450 Unternehmer, Wissenschaftler, Gewerkschafter und Politiker in Berlin eine Frage, die in Deutschland mehr als 42 Millionen Menschen betrifft: Wie sieht die Zukunft der Arbeit aus, wenn sich die Wirtschaft immer weiter digitalisiert? Unter dem Schlagwort „Arbeit 4.0“ hatte die Bundesarbeitsministerin Andrea Nahles (SPD) zur Debatte geladen, angelehnt an den Begriff Industrie 4.0, hinter dem sich die Vernetzung von Wirtschaft und Produktion verbirgt. Arbeiten 4.0 hieße, dass Beschäftigung sich wandele, Berufe wegfielen und neue entstünden, sagte Nahles damals. Sie wolle, „dass wir Vorreiter sind und diesen Wandel der Arbeitswelt gestalten“.

          Dabei verwandeln Internet, Vernetzung und auch Datenanalyse schon heute nicht nur den Arbeitsalltag vieler Menschen. Die Entwicklung wird bald schon früher ansetzen, bevor Menschen überhaupt eine Stelle finden und anfangen zu arbeiten. Das zeigt exemplarisch die Erhebung „Big Data im Personalmanagement“, die das berufliche soziale Netzwerk Linkedin und der Technikbranchenverband Bitkom am heutigen Montag veröffentlichen und die diese Zeitung vorab auswerten konnte. Sie beleuchtet die Frage, in welchem Umfang Personalabteilungen heute schon die Big Data genannte massenhafte elektronische Datenanalyse einsetzen, um neue Mitarbeiter zu finden oder die Angestellten zu organisieren.

          In die Umfrage flossen Antworten von 408 Personalentscheidern aus deutschen Unternehmen mit mindestens 50 Mitarbeitern ein. Zwar nutzt demnach bisher lediglich jedes zehnte Unternehmen massenhafte Datenanalyse im Personalwesen. Und fast zwei Drittel der Personalentscheider zählen sich zu der Gruppe, die sich bisher noch nicht mit Big Data beschäftigt haben. Doch lässt die Umfrage erahnen, dass sich das schon bald ändern könnte.

          Künftige Nutzungsquoten von mehr als 50 Prozent

          Das zeigt ein Blick in die Teilergebnisse. In den Branchen Finanzdienstleistung, Automobilbau, Informationstechnologie und Telekommunikation, Handel sowie Maschinen und Anlagenbau übersteigt der Anteil der Datenanalyse-Planer in den Personalabteilungen den der Nutzer teils deutlich. Zählt man noch die Personaler hinzu, die das Thema derzeit diskutieren, kommt man schnell auf künftige Nutzungsquoten von jenseits der 50 Prozent. „Das Thema Big Data im Personalmanagement ist derzeit klar von Großunternehmen getrieben“, sagt Till Kaestner, Linkedin-Geschäftsführer für Deutschland, Österreich und die Schweiz. Aber auch der Mittelstand ziehe nach. „Insgesamt existiert ein großes Potential für die Zukunft. Allerdings gibt es einen großen Nachholbedarf bei der Nutzung externer Datenquellen.“

          Nicht so beim in Berlin sitzenden Internetunternehmen Soundcloud, das die gleichnamige Internetplattform betreibt, über die Musiker neue Stücke an Hörer verbreiten können. Das Unternehmen hat derzeit 200 Mitarbeiter, wächst aber schnell. Nach Angaben der Soundcloud-Personalchefin Noor van Boven hat sich die Mitarbeiterzahl in den vergangenen Jahren im Schnitt jährlich um die Hälfte erhöht. Dabei hat sich der Weg verändert, auf dem neue Mitarbeiter zu Soundcloud finden. Noch vor zwei Jahren entstand die Mehrzahl der Neueinstellungen über direkte Empfehlungen, und rund vier von zehn neuen Mitarbeitern hatten sich bei Soundcloud beworben. Inzwischen werden Boven und ihre Kollegen in der Personalabteilung immer häufiger selbst aktiv, wobei ihnen die Datenanalyse hilft.

          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.“

          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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