Das Institut der deutschen Wirtschaft hat herausgefunden, das in 96 Berufsgruppen Fachkräftemangel zu beobachten ist. Gesucht sind unter anderem naturwissenschaftliche Fachrichtungen wie Maschinenbau, Informatik und Elektrotechnik. Die Altersstruktur unserer Gesellschaft trägt auch dazu bei, dass die Ressource Mitarbeiter im Unternehmen wertvoller wird. Mit Cognitive Computing bietet sich Personalern die Möglichkeit, Talente datengestützt zu finden und für sich zu gewinnen.
Bild: IBM Deutschland GmbH
Handel und Marketing haben die Möglichkeiten bereits seit längerem entdeckt, die in den Daten aus den sozialen Netzwerken stecken. Aber auch für Human Resources-Verantwortliche (HR) werden Linkedin, Xing, Facebook, Twitter und Co. immer wertvoller. Schließlich veröffentlichen hier potenzielle Talente zahlreiche Inhalte, die Auskunft geben über ihr fachliches Know-how, ihre Sozialkompetenz und Führungsqualitäten. Kombiniert mit den öffentlich zugänglichen persönlichen Profilen bieten soziale Netzwerke einen reichen Daten-Pool, aus dem die Personalmanager schöpfen können. Eine Herausforderung dabei war bislang, dass diese Daten nicht in dem für traditionelle Computertechnologien leicht verdaulichen 0/1-Format vorliegen. Der meiste Input aus Social Media oder auch aus den HR-Fachsystemen ist unstrukturiert, besteht also aus Text, Bild oder Video. Diese Daten können nicht ohne weiteres von den bislang gängigen Programmen ausgelesen und analysiert werden. Abhilfe schaffen hier in Zukunft kognitive Technologien, die große Massen unstrukturierter Daten blitzschnell verarbeiten, zugleich auch natürlich Sprache erkennen und darüber hinaus sogar aus Erfahrungen lernen können.
In Fachforen und sozialen Netzwerken helfen Big Data-Technologien, Top-Talente zu identifizieren, zu analysieren und eine gemeinsame Grundlage zu finden. Ist ein Automobilhersteller zum Beispiel auf der Suche nach einem Fachingenieur oder qualifizierten Projektleiter, kann er in öffentlichen Foren suchen, in denen entsprechende Themen diskutiert werden. So lassen sich Kandidaten identifizieren, die den gesuchten Qualifikationen möglichst exakt entsprechen. Außerdem gibt die Kontaktaufnahme über ein spezifisches Fachthema eine hervorragende Gelegenheit, mit dem Kandidaten in Kontakt zu treten.
Cognitive- und Big Data-Technologien ermöglichen eine gezieltere Suche und Kontaktierung möglicher Talente. Vor allem hat sich die Dynamik des Prozesses deutlich verschoben: Früher legten Arbeitgeber zumeist Köder in Form von kostspieligen Stellenanzeigen aus – man hatte einen Bedarf, der dann gezielt durch entsprechende Angebote gestillt werden sollte. Der Nachteil dabei: Meist lief man der akuten Not hinterher oder verwarf vielversprechende Kandidaten, nur weil sie nicht exakt den gewünschten Qualifikationen entsprachen. Oder mögliche Bewerber schnappten erst gar nicht zu, weil sie der Köder nicht ansprach. Big Data-Lösungen versprechen hier deutlich mehr Effizienz: Statt mit nur einem Köder im Pool der Talente zu angeln, werfen HR-Abteilungen mit Big Data das große Netz aus. Eine breite Datenanalyse und -auswertung sorgt dafür, dass neben den gesuchten Hechten häufig auch andere Fische hängen bleiben, die man so noch nicht auf dem Radar hatte – die dem Unternehmen aber an anderer Stelle großen Nutzen bieten können. Das Prinzip ist vergleichbar mit dem Online-Handel – nach dem Motto: Bewerber, die für diese Stelle gescreent wurden sind potenziell auch für die folgenden Aufgaben interessant.
Haben Sie genug von komplizierten Prozessen, einer hohen Fehlerquote, langsamen Markteinführungszeiten und hohen Anpassungskosten? Durch die Implementierung einer einzigen in Microsoft Dynamics 365/AX eingebetteten PLM-Lösung können Sie den Zeitaufwand für manuelle Datenarbeit und ineffektive Arbeitsabläufe vermeiden!‣ weiterlesen
Datenanalysen unterstützen Personalverantwortliche auch bei der direkten Auswahl eines neuen Mitarbeiters, also etwa unter einer großen Menge von Bewerbern die geeigneten herauszufiltern. Denn für bestimmte Tätigkeiten werden die HR-Abteilungen gerade großer Arbeitgebermarken mit Bewerbungen überflutet. Mit Hilfe von Datentechnologien lassen sich diese im Vorfeld maschinell auswerten. Das Teilnehmerfeld wird mit Hilfe eines oder mehrerer Ausschlusskriterien begrenzt, etwa einer bestimmten Schlüsselqualifikation. Es bleibt so mehr Zeit für die Analyse der Kandidaten, die wirklich für die Aufgabe relevant sind.
Cognitive Computing geht noch weiter, als nur eine Liste von Keywords abzugleichen. So können kognitive Systeme etwa auch den Fließtext der gesamten Bewerbung inklusive Assessments, Zeugnisse, Empfehlungen, etc analysieren und dort etwaige Fertigkeiten entdecken, die bei der Bewerbung bislang keine Rolle gespielt haben, die das Unternehmen aber an anderer Stelle sucht. Zum Beispiel könnte sich ein Kandidat auf die Stelle eines klassischen Vertriebsingenieurs bei einem großen Automobilunternehmen beworben haben. Beim Assessment stellt sich dann heraus, dass er auch profunde Erfahrungen als Projektleiter hat und sich zugleich mit einigen fortschrittlichen Ansichten im E-Mobility-Bereich hervorgetan hat. So hat das Unternehmen völlig ohne zusätzlichen Aufwand unversehens einen Kandidaten für die neue E-Serie an der Hand.
Die Qualität der Datenanalysen im großen Stil liegt darin, zusätzliche Erkenntnisse zu liefern. Zum Beispiel lassen sich Qualifikationen aufspüren, die im Assessment gar nicht ausdrücklich erwähnt waren, etwa ob ein Kandidat zur Unternehmensphilosophie passt. Um auf diese Weise Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, bietet IBM Watson Analytics kognitive Analytics-Funktionen fürs Personalwesen. Die HR-Lösung wurde extra an die Sprache der Personalabteilung angepasst, damit sich aussagekräftige Ergebnisse in interaktiven Darstellungen angezeigen lassen. Muster und Beziehungen der Daten werden automatisch aufgedeckt. Zudem erhalten die HR-Verantwortlichen Empfehlungen zu anderen Möglichkeiten, die verfolgt werden können. So lässt sich mit Hilfe der Datenanalysen erkennen, über welchen Recruitment-Kanal besonders hochwertige Kandidaten in das Unternehmen gelangt sind. Die HR-Verantwortlichen sehen zum Beispiel, dass ihnen aus ihren Investitionen in bestimmte Social Networks kaum Ertrag erwachsen ist, während viele wertvolle neue Mitarbeiter seit einem Jahr über ein Fachforum gewonnen wurden.
Trotz aller Vorteile von Big Data muss natürlich der Datenschutz, gerade beim Umgang mit persönlichen Daten, sichergestellt. So dürfen private Daten der Mitarbeiter keinesfalls missbraucht werden. Das dient nicht nur der rechtlichen Absicherung des Unternehmens. Vielmehr kann diese neue Art der Personalsuche nur funktionieren, wenn die Mitarbeiter ihrem Arbeitgeber Vertrauen schenken können. Und erst wenn sie sich den eigenen Vorteilen bewusst sind, werden sie Daten liefern, die verlässliche Entscheidungen erlauben.
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