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How an Ontology Can Help with Content-based Matching

Job and candidate search, job recommendations and automated candidate evaluations have one thing in common. They are a matching problem.

Simply put, given a set of CVs and a set of vacancies, the most similar items should match, that is, these items should come out at the top of the search, recommendation or evaluation. Most applications use either of two high-level approaches to achieve this: behavior-based or content-based. They each have pros and cons, and there are also ways to combine the approaches to take advantage of both techniques.

Behavior-based approaches leverage user behavior to generate recommendations or suggestions. These approaches are domain agnostic, meaning the same algorithms that work on music or movies can be applied to the jobs domain. Behavior-based approaches do suffer from a cold start problem. If you have little user activity, it is much harder to generate good quality results.

Content-based approaches use data, such as user preferences and features of the items being matched or recommended, to determine the best matches. For recommending jobs, using keywords of the job description to match keywords in a user’s resume is one content-based approach. Using keywords in a job to find other similar jobs is another way to implement content-based recommendations.

However, the issue in this process is really the determination of similarity between two items. How can the similarity between for instance a resume and a vacancy be determined effectively even though they are often structured extremely heterogeneously? All too often, simple keyword-based matching is used for this, which means that many similarities go undetected, as keyword variations, synonyms and alternative phrases are not matched. With a content-based approach, it is important that the semantics (the underlying meaning) of two items be compared rather than the wording. This is where ontologies come into play. They can provide a relational model that can detect the underlying meanings and similarities in CVs and job descriptions. Ontologies enable a digital representation of implicit knowledge: humans usually understand the correct meaning of a term, thanks to their background knowledge and the context in which a specific term is used. A machine on the other hand lacks this ability. It can however, learn about the semantic meaning of a term by means of the concepts and relations stored in an ontology. By using an occupation and skills ontology as an intermediary, content-based approaches for job recommendations, job and candidate search and automated candidate evaluations can achieve much more.

The comprehensive ontology of occupations and skills JANZZon! for example offers a large number of poly-directional concepts pertaining to the global labor market. With its extraodrinary range of concepts, this ontology offers essential context and intelligent evaluation and enhancement options for applications such as information systems, matching engines, job portals, CV parsers, statistical analysis and modelling tools.

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Why leading employment services and software providers are betting on ontologies.

Algorithms are out, datasets are in. Perhaps one of the crucial findings in data science today is that datasets – not algorithms – might be the key limiting factor to developing human-level artificial intelligence. This contention is especially true in the case of solutions for the labor and recruitment market. Many companies in the recruitment market and public employment services are taking notice and are investing in the ontology-based solutions of JANZZ.technology.

Therefore, we have taken a brief moment to lay out the underlying reasons why datasets have become so important. And what qualities these datasets must have in order for businesses to take full advantage.

Over the past years, machine learning as well as deep learning and evidence based systems have achieved remarkable breakthroughs. These have in turn, driven performance improvements across AI components. Perhaps the two branches of machine learning that have contributed most to this are deep learning, particularly in perception tasks, and reinforcement learning, especially in decision making. Interestingly, these advancements have arguably been driven mostly by the exponential growth of high-quality annotated dataset, rather than algorithms. And the results are staggering: continuously better performance in increasingly complex tasks at often super-human levels.

Machine learning thrives on patterns. Unfortunately, our world is full of an almost limitless number of outliers. The labor market in particular is intrinsically a very tough market for automated solutions. Neither job titles, nor skills or educations are in any way standardized across the world or even in a particular country. There is a lot of company, culture and geography specific language involved in the description of jobs and qualifications. Furthermore, implicit phrases like “relevant education” or “relevant experience” are all too common, making job descriptions hard to decipher for machines. Algorithms – even sophisticated ones – have a hard time dealing with such an amount of heterogeneity, implicitness and inconsistency. When one adds the factor or language, it gets even more complicated. Currently, most algorithms struggle to deal with any languages other than English.

Datasets on the other hand, in particular annotated datasets of high quality, can reflect and understand the full bandwidth of the labor market vocabulary. They can also deal with cultural and geographical particularities. However, not all datasets are annotated and of a high quality. Most datasets that companies or public employment services have at their disposal are legacies of the past and therefore often messy, incomplete or inconsistent. Nevertheless, they want to leverage the power of data to improve their applications. Therefore, they need a way to enhance their data with standardized, intelligent meta-data.

This is where ontologies come into play. An ontology formally represents knowledge as a hierarchy of concepts within a domain. Concepts are linked to each other through different relations. Through the relations that have been set and the location of the term in the ontology the meaning of a specific term becomes interpretable for a machine. An ontology is a dataset but it is of such high quality that it can also help improve the quality of other datasets.

JANZZ.technology focuses solely on the labor market and its ontology is the largest multilingual encyclopedic knowledge database in the area of occupation data, in particular jobs, job classifications, hard and soft skills and qualifications. The occupation and skills ontology can help companies and public employment services in many respects. It can serve as the basis of matching engines, parsing tools, natural language processing or classification tools, improving the results and learning of these tools significantly. More specifically, it can enhance job and candidate matching processes, CV parsing, benchmarking, statistical analyses and much more.

Positive that high data quality is going to create a competitive advantage for them, many stakeholders in the global labor market are currently investing in the solutions offered by JANZZ.technology. Above all its ontology. Data quality is becoming a focal point of competition in the digital labor and recruitment market.

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Roboter im Recruiting – Wie der Einsatz falscher Technologien Bewerbende verunsichern kann.

„So überlisten Sie den Bewerbungs-Roboter“ titelte 20minuten in Ihrem Online-Artikel. Bei den besagten Robotern handelt es sich um Applicant-Tracking-Systems (ATS) und deren Möglichkeit Bewerbende dank den eingegeben Daten bereits in diesem Stadium automatisch vor- und teilweise sogar auszusortieren. Bereits der erste Artikel zu diesem Thema „Auch in der Schweiz sieben Roboter Bewerbungen aus“ polarisierte bei den Lesen. «Hier zeigt sich wieder mal in aller Deutlichkeit, dass nicht wie früher Menschen für eine Arbeit gesucht werden, sondern einfach nur Arbeitskräfte» oder «Der Vorteil an einem Computer ist, dass er nicht nach Hautfarbe oder Attraktivität des Bewerbenden entscheidet.» sind nur zwei Beispiele aus den über 600 Leserkommentaren und verdeutlichen wie sehr die Meinungen hier auseinander gehen.

20minuten versucht mit dem obengenannten Artikel, Tipps&Tricks an die User zu bringen, wie man das ATS am besten mit Informationen füllt. Doch dabei gibt es zuerst einmal etwas anderes zu klären. Welche Roboter oder besser gesagt welche Technologien kommen tatsächlich zum Einsatz. Im Zentrum der Kritik der beiden Artikel steht in diesem Falle das Parsing.

Was ist CV-Parsing? Beim CV-Parsing handelt es sich lediglich um das Umwandeln von unstrukturierten Lebensläufen in Fliesstext und somit in ein Format, welches vom Computer verarbeitet werden kann. Auch Lebensläufe in Bild oder PDF-Format können über die Integration eines Schrifterkennungsprogramms (OCR) oder andere Lösungen geparst werden. Die wichtigsten Infos aus einem CV herauszugreifen klingt einfach, ist für den Computer jedoch eine höchst komplexe Aufgabe. Denn die menschliche Sprache bietet fast unendlich viele verschiedene Möglichkeiten eine Sache darzustellen. In verschiedenen Kontexten erhält das gleiche Wort komplett unterschiedliche Bedeutungen. Wenn zum Beispiel vom „Geschäftsführer“ die Rede ist, dann kann es sowohl sein, dass der Verfasser des Lebenslauf selbst Geschäftsführer war, als auch, dass er „dem Geschäftsführer direkt unterstellt“ war. Erfahrungen oder Qualifikationen sind selten einfach nur stichwortartig aufgeführt, sondern oft implizit im Text beschrieben. Daher muss ein CV-Parser Kontext durch eine semantische Analyse korrekt interpretieren können. Denn er orientiert sich an den üblichen Überschriften eines Lebenslaufes, die Aufschluss darüber geben, was für Informationen im folgenden Abschnitt zu finden sind. Das klingt simpel, ist aber eine höchst komplexe Aufgabe. Jeder gliedert schliesslich seinen Lebenslauf wie er will, denn dieser ist ja auch ein Spiegelbild der eigenen Persönlichkeit. Mehrere Versuche, die Struktur des Lebenslaufs zu standardisieren (was die Qualität des Parsings natürlich nachhaltig verbessern würde), wie zum Beispiel der Europass, sind gescheitert.

Wie gut funktioniert das CV-Parsing von heute? Die Herausforderung an das Parsing ist also von enormer Komplexität – Fliesstext in strukturierte Information zusammenzufassen. Firmen mit Ihren ATS und Jobplattformen lehnen sich also weit aus dem Fenster, wenn sie dem Bewerbenden versprechen, dass das Hochladen des CV sie in Sekundenschnelle zum Traumjob führt. Das zeigt sich dann auch beim Testen einiger solcher Plattformen: Die Arbeitserfahrung wird falsch oder erst gar nicht erfasst, da der Parser entweder Mühe hat, die Zeitspanne zu erkennen, während derer man einer Tätigkeit nachgegangen ist, oder den Aufgabenbereich und den Jobtitel richtig herauszulesen. Zudem ist es oft schwierig zwischen Ausbildung und Erfahrung zu unterscheiden (z. B. bei Praktika). Bei vielen Plattformen sieht man erst gar nicht, welche Informationen aus dem CV herausgenommen und für die Jobsuche verwendet wurden. Solche Fehler sind umso ärgerlicher, da der Bewerbende, die vom Lebenslauf extrahierte Information manuell korrigieren muss.

Schlimmer wirkt sich aber die Tatsache aus, dass der Bewerbende zu keinem Zeitpunkt wirklich durchschauen kann, wie das Parsing die Kriterien gewichtet z.B. auf welche Erfahrungen, Ausbildung oder Fähigkeiten besonders wert gelegt werden. Dadurch könnten auch geeignete Bewerbende aussortiert werden, nur weil diese die Kriterien allenfalls nicht genau so erfasst haben, wie sie für die Vorselektion essentiell gewesen wären. Umgekehrt heisst dies für Firmen, dass Ihnen potentiell geeignete Bewerbende gar nie erst richtig angezeigt wurden. Trotzdem – Den Parser als nützliches Tool zur Zeiteinsparung, das aber auf manuelle Hilfe angewiesen ist, zu beschreiben, ist sicher nicht falsch. Doch eine überhöhte Erwartung verärgert den Bewerbenden letztendlich, was zu einer schlechten Candidate Experience führt. So weist die Studie, Recruiting Trends 2015 des Jobportals Monster auch darauf hin, dass CV-Parsing immer noch nicht einwandfrei funktioniert. Denn sie hat festgestellt, dass Onlineformularbewerbungen von Arbeitgebern wegen ihrer Standardisierung und der Übersichtlichkeit geliebt, von Bewerbenden jedoch wegen des Aufwands gehasst werden. Die fortwährende Unbeliebtheit der Online-Bewerbung, sowie diese aus den beiden 20minuten Artikeln deutlich wird, weist darauf hin, dass CV-Parsing von vielen Benutzern immer noch als ungenügend empfunden wird. Die Bewerbenden haben oft keine Mühe und Kosten gescheut, um sich mit einem perfekten Lebenslauf, Referenzschreiben, Zeugnissen, Arbeitsbeispielen etc. auf eine passende Stelle zu bewerben. Sehen Sie sich dann als erstes mit einem ATS konfrontiert, in dem Sie in mühsamer Kleinarbeit alle Daten hochladen müssen, dann sorgt dies für unnötigen Ärger und erhöht zudem noch die Fehlerquelle. Da die ATS ebenfalls keinem klassischen Standard entsprechen, kann es sein, dass der User seine Daten jedes Mal wieder in anderer Form hochladen muss.

Unterlagen für ATS optimieren Damit sich Bewerbende aber möglichst effizent vorbereiten können, gibt es in der Tat ein paar Tipps, die helfen, damit man nicht wegen ungenügender Eingaben aussortiert wird. Jan Tezge von SolarWinds zeigt in seinem Blog auf Linkedin die wichtigsten auf. Es empfiehlt sich Unterlagen immer auch als Textdokument und nicht nur als PDF aufzubereiten, da viele Parsing-Systeme mit PDF grosse Mühe bekunden. Setzen Sie dabei immer auf eine gut leserliche Standardschrift. Das Einbauen, der wichtigsten Keywords der Ausschreibung auch im Referenzschreiben oder CV ist essentiell, damit diese gleich erkannt werden. Zudem gehören die Adressinformationen immer zuoberst auf die Bewerbung. Mit gewissen Tipps&Tricks lassen sich so also tatsächlich die Chancen erhöhen, dass man nicht bereits zu Beginn aussortiert wird.

Welcher Roboter trägt denn die Schuld? Doch wer sortiert eigentlich aus? Das Parsing ist sicherlich noch nicht vollausgereift und die Technologie hat viel Luft nach oben. Es kann durchaus die Daten gruppieren und eine Reihenfolge aus den gewichteten Kriterien erstellen. Damit aber wirklich die Skills der User, mit den geforderten Skills der Stelle abgeglichen werden können, braucht es eine ganz andere Technologie: Das Matching.

Der Einsatz richtiger Technologien sorgt für bessere Candidate Experience Genauso wie in anderen Branchen nimmt auch im HR der Wunsch nach teilweiser Automatisierung oder Prozessvereinfachung unweigerlich zu. Das mag bei vielen Usern zwar für Ärger sorgen, aber es unterscheidet sich nicht von anderen Branchen. Vor Jahren wäre es auch noch undenkbar gewesen, dass wir selbst die Daten für Zahlungen erfassen, sondern haben Sie einfach der Bank geschickt zur Verarbeitung. Reisen haben wir im Reisebüro gebucht und mussten uns so nicht selbst bemühen passende Angebote online zu suchen und die Informationen für die Buchung selbst einzugeben usw. Technologien haben klar das Potenzial im HR, die Effizienz zu steigern – aber halt eben nur, wenn man auf die richtigen Technologien setzt. Ontologiebasiertes Matching sorgt nicht nur für eine Effizienzsteigerung, sondern bietet auch den Jobsuchenden einige Vorteile. Der Mehrwert, welcher durch das Skills-Matching erreicht werden kann, bedingt ein technisches und organisatorisches Umdenken. Viele Jobangebote, wie sie heute auf Jobplattformen und Social Media ausgeschrieben sind, enthalten nicht genügend Informationen über einen Job, um erkennen zu können, welche Mitarbeitenden ein Unternehmen eigentlich sucht. Der Job-Titel „Executive Director“ klingt zwar vielversprechend, sagt aber nichts aus über das Arbeitsfeld geschweige denn die Ausbildung oder Erfahrung, die nötig ist, um diesen Job zu bewältigen. Das ontologiebasierte Matching kann mit einer enorm grossen Menge an komplexen Daten umgehen, setzt aber dafür ein Minimum an klassifizierten Informationen über einen Job voraus. Solche klassifizierten Daten sollte das Parsing zur Verfügung stellen, damit auch wirklich ungeeignete Bewerbende korrekt aussortiert werden können. Ist die Technologie nicht ausreichend, muss der Abgleich über manuell eingegebene Daten erledigt werden. Wichtig ist: nur gute Daten ergeben auch einen guten Match. Doch gutes Matching kann noch mehr, als nur einen automatisierten Abgleich von Job oder Skills.

Es ermöglicht zum Beispiel mittels (gradueller) Anonymität zwischen Jobsuchenden und Unternehmen weitgehend diskriminationsfreie Bewerbungsverfahren. Somit kann Vorurteilen zum Beispiel aufgrund von Äusserlichkeit, Nationalität, Alter oder Geschlecht vorgebeugt werden. Dadurch, dass Arbeitnehmer und –geber sich im ersten Schritt anonym begegnen, sind nur die für einen Job relevanten Kriterien „matchentscheidend“.

Sind ATS wirklich so schlecht wie Ihr Ruf? Diese Systeme haben ganz klar die Möglichkeit Prozesse zu vereinfachen. Damit dies aber wirklich gewinnbringend eingesetzt werden kann, braucht es vor allem einen sehr guten Parser. Denn nur die präzise Klassifizierung und Standardisierung macht Daten erst vergleichbar und schafft so den idealen Ausgangspunkt für ontologiebasiertes Matching. Deswegen sind eine gute Ontologie und Taxonomie die entscheidenden Erfolgsfaktoren, denn diese verhindern Fehler bei der Klassifizierung. Doch auch beim Parsing darf etwas nie unterschätzt werden. Kein Algorithmus ist so präzis wie das Wissen der User. Parsing unterstützt natürlich die HR- oder Recruiting-Verantwortlichen bei Ihrer Arbeit, aber es kann nur so gut sein, wie diejenigen die das System bedienen. Nur wenn das HR die vorhandenen Dossiers und Resultate sauber prüft und auswertet, kann man auch die richtigen Menschen für die Stelle rekrutieren.

Wer zukünftig sein ATS umstellen und massgeblich verbessern möchte, der setzt am besten auf JANZZon! Denn dank den intelligenten Daten, der grössten enzyklopädischen Wissensdatenbank im Bereich Occupation Data, vereinfachen Sie Ihre Prozesse, verhindern einen Grossteil der in diesem Artikel beschriebenen Fehlerquellen und schaffen erst noch die Grundlage für ein funktionierendes und präziseres Matching. Weitere Infos unter: https://janzz.technology/janzz-on/?lang=de

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Generation Y – Viel Geld verdienen, aber bloss nicht in einer Führungsposition?

Gast-Blog von Jonas Kiefer, Digital Content Manager JANZZ.Technology

Endlich ist es wieder mal soweit. Eine Studie über die Generation Y wurde veröffentlicht. In diesem Fall steht das Y wohl für „yet another“. Das entmystifizieren dieser anscheinend so von Grund auf anderen Generation, nimmt wieder seinen Lauf. Ich dachte die unzähligen Studien zuvor, hätten bereits alles Relevante herauskristallisiert. Die Generation Y ist faul, will viel Geld verdienen, mit möglichst wenig Arbeit, wechselt die Stellen wie die Unterhosen und möchte am liebsten nur noch auf ihren eigenen Devices arbeiten (Stichwort BYOD).

Quelle: blog.hslu.ch

Nun ist Manpower an der Reihe und die haben in der Studie mit dem knackigen Namen „Millennials im Karriere-Marathon“ gleich weltweit 19‘000 Berufstätige der Geburtsjahrgänge 1982 bis 1996 sowie 1.500 Personalverantwortliche in 25 Ländern befragt. Und ich kann eines vorweg nehmen…hätte Thomas de Maizière diese Studie als erster gelesen, er hätte sie zensurieren lassen. Denn einige der Informationen könnten die Bevölkerung verunsichern. Deswegen ist das weiterlesen wirklich nichts für schwache Nerven. Es ziehen nämlich ganz dunkle Wolken über den weltweiten Arbeitsmarkt. Anders kann man das düstere Bild, das Manpower mit „Millennials im Karriere-Marathon“ zeichnet, nicht deuten. Bereits die Headline der Pressemitteilung treibt wohl schon einige Menschen in die Frühpensionierung: Führungskräftemangel folgt auf Fachkräftemangel: Junge Berufstätige haben wenige Ambitionen für leitende Positionen.

Mit Jahrgang 1982 bin ich der Studie zu Folge übrigens auch Teil dieser ominösen Generation Y. Als Neo-Marathoni habe ich zudem zumindest läuferisch einen Bezug zum Marathon, aber ich muss es jetzt einfach einmal sagen. Hört bitte mal mit diesen Studien auf. Wir haben jetzt wirklich alle Themen rund um „meine“ Generation durchgekaut. Ich komme mir mittlerweile so schubladisiert vor wie eine Malm-Kommode im Ikea Showroom.

Quelle: manpowergroup.de

Egal. Ich wollte doch über die Studie schreiben. Es ist jetzt also die Zeit des Führungskräftemangels und das, weil die Generation Y (wie immer) wieder mal überhaupt keinen Bock hat. Ein Auszug aus der Pressemitteilung: Führungsverantwortung übernehmen, bis zum Geschäftsführer aufsteigen, gar ein eigenes Unternehmen besitzen? „Nein danke“ sagen dazu 87 Prozent der heute 20- bis 34-jährigen Berufstätigen in Deutschland. Die deutschen Millennials haben damit im weltweiten Vergleich nur wenige Ambitionen, Führungsaufgaben zu übernehmen. International betrachtet scheuen nur 78 Prozent ihrer Altersgenossen diese Art von Verantwortung. Das stellt Unternehmen in Deutschland vor eine große Herausforderung: Wer soll sie morgen führen?

Gute Frage. Vielleicht übernimmt das dann die Generation Z? Hoffen wir es mal, denn bei der Generation Y scheint es ja niemanden zu geben, der das machen möchte. Ich kann es auch verstehen, wenn man in der Presse jeden Tag nur liest, wie schlimm eine Führungsrolle ist und wie inkompetent alle diejenigen sind, die sie innehaben. Bernd Slaghuis hat das in seinem sehr empfehlenswerten Blog auf den Punkt gebracht. Da überlegt man sich schon zwei Mal, ob man zukünftig den Energy Drink wirklich im Direktionszimmer trinken möchte.

Doch die Studie geht auch auf Ursprungssuche des ganzen Schlamassels. Entsprechend ihrer Karriereziele setzt die Generation Y auch die Schwerpunkte bei der Entwicklung eigener Fähigkeiten: In Deutschland wollen fast drei Viertel innerhalb des kommenden Jahres vor allem ihre persönlichen und fachlichen Fertigkeiten verbessern. Auf eine Weiterentwicklung ihrer Führungsfähigkeiten wollen sich in der Bundesrepublik hingegen nur 27 Prozent konzentrieren, gegenüber rund einem Drittel über alle untersuchten Länder hinweg.

Des weiteren ist zu lesen: „Die Studie zeigt: Für die Generation Y spielt die Aussicht auf Führungsverantwortung eine untergeordnete Rolle im Berufsleben“, erklärt Herwarth Brune, Vorsitzender der Geschäftsführung der ManpowerGroup Deutschland. „Das wird sich mittelfristig zu einem großen Problem für die Wirtschaft entwickeln.“

Dieser Herausforderung müssen sich vor allem die Personalabteilungen in deutschen Unternehmen stellen. „Es gilt, auch Nachwuchskräfte zu motivieren und weiterzuentwickeln, die zwar wenige Führungsambitionen zeigen, aber das Potenzial hierfür mitbringen“, sagt Brune.

An dieser Stelle sei deutlich gesagt, dass ich die Resultate der Studie in keinster weise anzweifel, aber ganz ehrlich…c’mon. Die Basis einer jeden guten Führungskraft ist doch genau die Entwicklung der persönlichen und fachlichen Fertigkeiten. Wenn das dann auch noch mit Dingen wie Empathie, Leidenschaft etc. vermischt wird, dann findet sich auch jemand in der Generation Y, der oder die den „Karriere-Marathon“ auf dem Treppchen beenden möchte. Zudem können viele Fähigkeiten, die einen guten Leader zu einem guten Leader machen, doch gar nicht gelernt werden. Diese hat man von Hause aus im Rucksack (oder halt nicht), manche können diese dann einfach besser auspacken als andere. Daneben gibt es aber noch einen anderen Fakt zu beachten. In der Studie wurden die Geburtsjahrgänge 1982 bis 1996 befragt. Und jetzt mal ganz im ernst… 1996? Die sind gerade mal 20 Jahre alt. Warum sollen die sich heute schon damit befassen, ob sie die Führungskräfte von morgen sein möchten. In dem Alter haben sie meist gerade erst die Schule fertig und stehen noch ganz am Anfang Ihres Berufslebens. Lasst die Menschen doch mal erst Ihre Grundausbildung fertig machen und dann schauen wir mal weiter. Die Zeiten sind vorbei, in denen man mit der Firmengründung in das Berufsleben gestartet ist, wie z.B. mein Grossvater und ich bin überzeugt, dass viele dieser Generation nicht einfach die Ambition hatten Führungskräfte zu sein, sondern z.B. ein gesichertes Einkommen für Ihre Familien wollten. Zu der Zeit eine totale normale Grundmotivation, bei der Generation Y anscheinend aber ein Ausdruck von Verdorbenheit. Das soll mal einer verstehen! Ebenfalls denke ich, dass es reicht wenn lediglich ein paar Prozent die Grundmotivation haben, einmal in einer führenden Position zu sein. Das reicht ja dann, oder etwa nicht? Wir brauchen ja mehrheitlich Indianer und nicht Häuptlinge. Wenn die Indianer dann auch noch Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, dann ja noch besser (Fachkräftemangel??). Ich bin mir auch ziemlich sicher, dass Martin Gaedt nach dieser Studie bereits am Buch „Mythos Führungskräftemangel“ arbeitet. Überlege mir dafür aus all den Studien rund um die Generation Y ein Buch zu schreiben, das als universelle Gebrauchsanweisung für alle 20- bis 34-jährigen eingesetzt werden kann. Schliesslich wissen wir ja jetzt wirklich alles über diese Generation. Nach langer Recherche habe ich aber noch ein paar Themen gefunden, die sich für Studien über die Generation Y anbieten:

Welche Socken-Primärfarbe wird von der Generation Y am liebsten getragen? Für welches Haustier entscheidet sich die Generation Y? Welchen Energiedrink bevorzugt die Generation Y vormittags?

Laut der Aargauer Zeitung wird die Generation Y bis 2020 35% der werktätigen Bevölkerung stellen. Bis dahin wird es schon ein paar geben, die zwischen RedBull und Smartphone auch noch ein paar Ambitionen auf den Schreibtisch legen. Deswegen kann ich als Teil dieser Generation eigentlich nur eins machen, wenn ich solche Studien lese…die Queen zitieren: Keep calm and carry on. Und alle, die wirklich mal einen tollen Marathon laufen wollen, denen empfehle ich den Transruinaulta. Der ist wahnsinnig schön. Den 13% die aber lieber den Karriere-Marathon laufen, wünsche ich auf diesem Wege und dass jetzt im Gegensatz zum Rest dieses Blogs frei von Ironie, viel Erfolg.

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Können/werden Recruiting-Technologien die Arbeitsmärkte direkt und aktiv beeinflussen? Können sie die Märkte z.B. für 50+, Frauen oder Menschen mit Migrationshintergrund fairer machen? Teil 9/10

Die Frage hier ist vor allem zwischen können und werden. Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass anonyme Bewerbungsverfahren Chancengleichheit im Bewerbungsprozess fördern. Genau das könnten Ontologie basiertes Matching, Parsing und Co. Das heisst, sie könnten Bewerber und Stellen automatisch zusammenführen, ohne dass die Entscheidung über den Bewerber im ersten Schritt durch die zwar erfahrene aber eben auch oft durch Erfahrung gefärbte Sicht eines Menschen getroffen wird. Vor allem für ältere Bewerber, Frauen oder Menschen mit Migrationshintergrund kann das ein grosser Vorteil sein. Denn sie haben oft schlechte Karten bei der Bewerbung. Aber wie gesagt, die Frage ist nicht wirklich, ob Technologien, wie ich sie in meiner Reihe vorgestellt habe, den Arbeitsmarkt direkt und aktiv beeinflussen können, sondern vielmehr ob sie es auch werden. Denn das Potenzial für Veränderung ist gross, ebenso aber der Widerstand gegen jegliche Abweichung vom Status Quo im Arbeitsmarkt.

Zudem zeigt sich so etwas wie ein abnehmender Grenznutzen der digitalen Revolution. Während Computer in den 90er und Nuller Jahren zu einer enormen Produktivitätssteigerung beigetragen haben, führen heutige digitale Innovationen nur noch zu einem kleinen Produktivitätszuwachs. Robert Gordon, führender Kritiker der Technologie-Optimisten, erklärt in einem Interview, dass „die wichtigsten Veränderungen durch die Einführung von Computern schon vor langer Zeit stattgefunden haben.“ Er begründet weiter, dass der Einfluss von neuen Technologien auf das Produktivitätswachstum vorbei sei. Wenn es also um die Einführung von Technologien geht, die den Arbeitsmarkt aktiv beeinflussen könnten, wird deren Nutzen immer strikt gegen die Kosten abgewogen. Im Kontext von immer geringeren Nutzen solcher Innovationen steht die Disruption des Arbeitsmarktes durch neue Technologien auf wackeligen Beinen.

(Bild: istock) Die zentrale Frage: Werden wir wirklich den nächsten Schritt wagen und innovative Technologien den Arbeitsmarkt aktiv beeinflussen lassen? Oder ist der Widerstand zu gross und der zusätzliche Nutzen zu klein?

Anonyme Bewerbung für mehr Fairness

Anonyme und automatisierte Bewerbungsverfahren sind ein wichtiger Teil eines faireren Arbeitsmarktes. Die Antidiskriminierungsstelle des Bundes in Deutschland  hat dazu bereits 2010 ein Pilotprojekt lanciert: Unternehmen wie die Deutsche Post, die Deutsche Telekom, L’Oréal, Procter & Gamble und das Bundesfamilienministerium testeten ein anonymisiertes Bewerbungsverfahren. Der Studie zufolge sah die Mehrheit der Personalchefs kein Problem darin, dass diese persönlichen Angaben fehlten. Einige gaben sogar zu, dass sie von Bewerbern im Vorstellungsgespräch überzeugt wurden, die sie ohne das anonymisierte Verfahren gar nicht erst eingeladen hätten. Nach dem Ende des Projektes wollten vier Unternehmen auch künftig Ihre Bewerber ohne Foto und Namen zum Bewerbungsgespräch einladen. Die grossen Unternehmen wie die Deutsche Post, L’Oréal oder die Telekom waren aber nicht dabei: „Unsere Personalstrategie richtet sich eher nach dem persönlichen Eindruck, den wir von einer Person im Vorstellungsgespräch gewinnen. Darauf legen wir mehr Wert als auf einen glatten Lebenslauf oder gute Zeugnisse“, sagt Husam Azrak von der Telekom. „Eine anonyme Bewerbung ist da eher hinderlich.“ Im Sinne dieser Aussage waren anonyme Bewerbungen lange kein Thema mehr – in der Schweiz sind sie es immer noch nicht – bis die Forderung nach faireren Bewerbungsverfahren in Grossbritannien Ende 2015 wieder aufkam.

Die Empfindung von Herr Azrak steht dabei für das heutige Paradigma im Recruiting: Es „menschelt“ eben trotz vieler guter Technologien und innovativer Ansätze immer noch sehr. Die Idee, den Menschen nicht auf ein paar Stichworte in seinem CV reduzieren zu wollen, ist ja auch lobenswert, und Maschinen sind sicher nicht in der Lage, alle Facetten einer Bewerbung zu erkennen. Doch ebenso sollten die Vorteile von automatisierten Verfahren im Arbeitsmarkt nicht aufgrund dieser Ansicht voreilig abgeschrieben werden. Carole Egger von der Hay Group erklärt in einem Interview die Ablehnung gegenüber Recruiting-Technologien zum Beispiel so: „Es fehlt das Know-how zu automatisierten Verfahren. Daraus resultiert oftmals eine skeptische Grundhaltung gegenüber innovativen Recruiting-Technologien.“ Zudem sind die Einstellungsprozesse oft nicht genügend standardisiert, um gewisse Arbeitsschritte zu automatisieren. Insofern hatten Projekte wie das Pilotprojekt in Deutschland bisher einen schweren Stand und konnten kein Umdenken im Arbeitsmarkt herbeiführen.

Chancengleichheit – ein vielschichtiges Problem

Eine offene Einstellung gegenüber solchen Technologien und innovativen Verfahren wäre aber umso wichtiger, wenn man den Einfluss von Chancengleichheit bei der Stellenbesetzung auf den Erfolg eines Unternehmens betrachtet. Klaus F. Zimmermann ist Direktor des Instituts zur Zukunft der Arbeit und glaubt, dass Unternehmen sogar aus ökonomischer Sicht von anonymisierten Bewerbungsverfahren profitieren: „Firmen, in denen Junge und Alte in Teams zusammenarbeiten, in denen die interkulturelle Kompetenz von Einwanderern klug genutzt wird und junge Mütter mehr Förderung und Unterstützung erfahren, sind insgesamt produktiver als andere. Diese Organisationen stehen somit im Ergebnis besser da.“ Eine Studie von EY zeigte zudem auch, dass Unternehmen mit mehr als 30 Prozent Frauen in der Geschäftsleitung einen um bis zu 6 Prozent höheren Reingewinn erzielen können. Mehr Chancengleichheit auf dem Arbeitsmarkt zu schaffen sollte also ganz oben auf der Liste stehen und dennoch läuft der Stellenmarkt wie gewohnt weiter, von Disruption kaum etwas zu spüren.

Das mag auch daran liegen, dass es schwierig ist zu sagen, wie man denn Chancengleichheit schafft: Anonyme Bewerbungsverfahren sind nur eine Möglichkeit und werden an sich schon sehr unterschiedlich interpretiert. Eine anonyme Bewerbung meint oft einfach nur eine Bewerbung ohne Foto und Namen. Doch um wirklich ohne Vorurteile die besten Bewerber herauspicken zu können, müssten alle Informationen der offenen Stelle und der Lebensläufe miteinander abgeglichen werden. Das kann nur ein ontologiebasiertes Matching. Denn nur ein solches Vorgehen beseitigt auch tiefergreifende (unbewusste) Vorurteile. Professor Tsay vom University College London zeigt zum Beispiel, dass wir ein „Naturalness Bias“ haben, ein unbewusstes Vorurteil zugunsten von Naturtalenten und gegen Menschen, die sich Ihre Fähigkeiten durch Fleiss erarbeitet haben. Zudem gibt es auch Lösungen, die ganz woanders ansetzen. Zum Beispiel das Unternehmen Unitive von  Laura Mather, das sich für bessere Stellenanzeigen einsetzt. So haben Studien gezeigt, dass die Sprache, die in Inseraten verwendet wird, oft nur ein Geschlecht anspricht. Ihre Software bietet eine automatische Kontrolle von Stellenanzeigen, um diese ausgewogen zu formulieren und so eine möglichst diverse BewerberInnen-Gruppe anzusprechen. Unitive bietet zudem auch ein Tool, das „Unconscious Bias“ (auf Deutsch „unbewusste Vorurteile“) bei der Auswertung des Bewerbungsgespräches vermindern soll. Zum Beispiel soll verhindert werden, dass Ivy League Universitätsabschlüsse begünstigt werden. Die Ansätze, die darauf zielen, mehr Chancengleichheit zu schaffen, reichen also vom Schreiben eines Stelleninserates über eine erste Bewerberauswahl bis hin zum Bewerbungsgespräch.

Um wirkliche Chancengleichheit zu schaffen, müsste sich der Mensch eigentlich komplett aus dem Einstellungsprozess herausnehmen. Der Computer, der ohne Vorurteile bewertet, müsste den ganzen Prozess, vom Schalten der Stellenanzeige bis zur Einstellung, umspannen. Doch das soll und wird nie passieren. Über die in einer Anzeige beschriebenen Parameter hinaus macht ja auch das zwischenmenschliche Gespür und die Einschätzung eines Kandidaten, die Qualifikationen des HR aus. Der Computer könnte aber in jedem Fall eine Art „Check and Balance“ bieten, also eine Kontrolle und ein Gegengewicht gegenüber der oft unbewusst getrübten Sicht des Menschen. Wie beschrieben, sind es aber vor allem die Willigkeit des HR, solche Technologien zu nutzen und deren Grenznutzen, die darüber entscheiden, ob solche Technologien den Arbeitsmarkt auch wirklich beeinflussen werden.

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JANZZ Mindsetter – Interview mit Joachim Diercks

JANZZ Mindsetter überlässt das Wort Persönlichkeiten, die sich zu relevanten Themen rund um HR, Recruiting, Arbeitsmarkt, digitale Transformation, Diskriminierung am Arbeitsmarkt u.v.m. äussern. Mit diesem Blog wollen wir Menschen das Wort geben, die uns eine andere Sicht auf die Dinge vermitteln. Eben Mindsetter.

Joachim Diercks zum Thema Matching

Diercks ist Geschäftsführer der CYQUEST GmbH mit Sitz in Hamburg. CYQUEST ist unter dem Oberbegriff Recrutainment spezialisiert auf die unternehmens- und hochschulspezifische Erstellung von Lösungen aus den Bereichen Eignungsdiagnostik (Online-Assessment) sowie Berufs- und Studienorientierung. Diercks ist Herausgeber des Buchs “Recrutainment” (2014), Autor einer Reihe von Fachartikeln zu verschiedenen eRecruiting- und Employer Branding Themen sowie regelmäßiger Referent bei Fachkongressen. Mit dem Recrutainment Blog zeichnet er für einen der meistgelesenen deutschsprachigen HR-Blogs verantwortlich.

Sie bezeichnen Matching als das Trendthema. Weshalb?

Nun ja, „eigentlich“ ist Matching ja nichts neues, ging es doch in der Personalgewinnung im Prinzip immer schon darum, den richtigen Kandidaten für den passenden Job beim richtigen Unternehmen zu finden. Aber es ist nicht zu übersehen, dass in den letzten 2-3 Jahren eine ungeheure Dynamik in dieses Thema gekommen ist: Jede Menge neue Startups, die alle irgendein „Matching-Versprechen“ im Banner tragen und auch die etablierten Plattformen, allen voran die großen Business-Netzwerke LinkedIn und XING, gehen alle auf dieses Thema.

Für mich sind hierfür fünf Gründe ursächlich:

Die Arbeitsmärkte haben sich dramatisch verändert. Zumindest in Deutschland, Österreich und der Schweiz kann man beobachten, dass sich viel in Richtung „Bewerbermarkt“ verschiebt. In Deutschland ist gerade die niedrigste Arbeitslosenquote seit 24 Jahren verzeichnet worden. Damit einher geht eine gewisse „Machtverschiebung“ in Richtung Kandidat. Die Unternehmen müssen sich also tendenziell mehr einfallen lassen. Matching ist hier oft eine Option.

Diese Veränderung in den Arbeitsmärkten geht zudem einher mit einem neuen Auswahl-Paradigma: Es geht im Gegensatz zu früher heute viel mehr um „Passung“ statt um „Eignung“. Man sucht nicht mehr nach dem „Besten“, sondern dem „Bestpassenden“. Und das meint nicht nur die Unternehmen. Auch Arbeitnehmer wollen wissen, ob ein Arbeitgeber „in Gänze“ zu ihnen passt, nicht nur fachlich… Viele Matchingansätze drehen sich daher auch gar nicht (nur) um Hardfacts, sondern vor allem weiche Passungsfaktoren.

Die nachwachsenden Bewerberzielgruppen, man spricht hier ja oft von GenY und GenZ ticken in vielerlei Hinsicht etwas anders. Hier liest man zwar auch viel Mist, aber ein Merkmal ist vollkommen unbestritten: Beide Generationen haben einen unbedingten Transparenzanspruch. Sie wollen wissen, was sich hinter der Fassade verbirgt. Personalmarketing-Phrasen überzeugen nicht mehr. Matching-Ansätze – allerdings nur gute – helfen Kandidaten oder denjenigen, die überlegen, ob sie überhaupt Kandidaten werden, vorab zu beurteilen, ob das Unternehmen und/oder der Beruf zu ihnen passen könnte.

App-Economy…Man geht heute auf Reisen, ohne vorab die Reiseroute auf der Landkarte ausgekundschaftet zu haben; man hat ja Google Maps dabei. Für alle möglichen Lebensbereiche gibt es diese kleinen digitalen Helferlein. Und diese Entwicklung hat natürlich auch die Berufs- oder Jobfindung nicht ausgespart. Statt sich also durch alle möglichen Stellenanzeigen zu klicken, will man gern nur wenige passende angezeigt bekommen. Statt 100 Kandidaten zum Interview einladen zu müssen, um dann mühsam herauszufinden, ob einer davon passen könnte, wollen die Unternehmen nach Möglichkeit nur noch fünf Kandidaten einladen. Das heißt beide Seiten suchen irgendwie nach automatisierten Vorauswahlhilfen. Der Anspruch (auf beiden Seiten): „Gibt´s da nicht ´ne App für?“

Und schließlich ist da natürlich die technologische Entwicklung, sowohl im eignungsdiagnostischen Assessment, vor allem aber rund um die Möglichkeiten, in großen Datenmengen auch sinnvoll Strukturen erkennen zu können. „Big Data“ eben. Heute können lernende Algorithmen mehr oder weniger intelligent große Mengen an Daten durchforsten, bewerten, sortieren und daraus sinnvolle Vorschläge ableiten – sowohl für suchende Unternehmen als auch (latent) suchende Kandidaten…

Dabei gibt es für mich aktuell drei große Stoßrichtungen im Matching:

Matching durch den Einsatz mehr oder weniger eignungsdiagnostischer Instrumente wie (Selbst-)Tests,

Matching durch den Einsatz von (lernenden) Algorithmen auf Basis von Big Data und/oder semantischen und ontologischen Technologien

Matching durch ein verbessertes Kennenlernen bzw. realistische Einblicke.

Man kann eigentlich alles, was man aktuell im Markt unter der Überschrift Matching zu sehen bekommt, irgendwo in diesem Dreieck einsortieren, wie ich ja auch in meiner Artikelreihe zum „Megatrend Matching“ im Recrutainment Blog aufgezeigt habe.

Was für eine Transformation muss das HR oder Recruiting machen, damit es erfolgreich Matching einsetzen kann?

Das ist eigentlich ganz einfach (und gleichzeitig unglaublich schwierig…): Die Unternehmen müssen sich ehrlich machen. Wenn nicht ganz klar ist, worauf denn gematcht werden soll, dann wird Matching auch nicht gelingen können. Das setzt erstens voraus, dass die Unternehmen – und hier sehe ich eigentlich vor allem HR in der Pflicht – noch besser verstehen, wer sie eigentlich sind, wofür sie stehen und dadurch letztlich auch, was für Mitarbeiter sie eigentlich suchen. Die ganz klare Definition der eigenen Werte und Unternehmenskultur, abseits der blumigen Agenturformulierungen, muss der Anfang sein. Das ist nicht ganz einfach, aber es ist auch nicht unmöglich. Wir haben hierfür z.B. ein Testverfahren zur Messung unternehmenskultureller Merkmale entwickelt. Darauf ließe sich so etwas dann aufbauen.

Zweitens: Ehrlichkeit, und vor allem auch der „Mut zur Ehrlichkeit“. Es hilft niemandem, wenn das Unternehmen entweder alles irgendwie sein will oder sich hinter schönen Phrasen versteckt. Wenn das Unternehmen eine Ellenbogenkultur hat, dann hilft es keinem, wenn man dann auf der Karriere-Website oder in der Stellenanzeige was von Teamkultur schreibt, nur weil das vermeintlich besser klingt. Jedes Matching ist am Ende nur so gut, wie die Schablone Kontur hat…

Kann Matching überhaupt einen Mehrwert darstellen, in einem Arbeitsmarkt der immer umkämpfter wird?

Nun, ich halte gerade die Tatsache, dass viele Arbeitsmärkte – zumindest in Deutschland, Österreich und der Schweiz – umkämpfter geworden sind, für eine DER Ursachen, warum das Thema Matching so stark trendet. Um es mal akademisch auszudrücken: Gutes Matching sorgt ja dafür, dass es weniger Friktionen gibt. Friktionen sind die Ineffizienzen, die bei der Suche nach passendem Kandidaten bzw. der Suche nach dem passenden Job und Arbeitgeber entstehen. Dieser gegenseitige Suchprozess kostet im günstigsten Fall nur Zeit und Energie auf beiden Seiten; im schlimmsten Fall jedoch kostet er sowohl viel Zeit und Energie und gelingt am Ende noch nicht einmal, weil Kandidat, Job und Unternehmen gar nicht zusammen passen – ein Fehler, der leider oft erst im Nachhinein erkannt wird oder sogar gar nicht. Das eine wäre ineffizient, das andere zudem auch noch ineffektiv. Je umkämpfter Arbeitsmärkte sind, desto größer ist die Gefahr von Friktionen. An dieser Stelle wirkt Matching – egal über welche Art von Matching wir sprechen -, weil es beiden Seiten, also suchenden Unternehmen und Kandidaten, dabei hilft, das gegenseitige Suchen und Finden zu verbessern.

[janzzcom]

JANZZ.technology und whatchado gehen strategische Partnerschaft ein.

Die österreichische Berufsorientierungsplattform whatchado ging in Oktober 2015 eine strategische Partnerschaft mit dem Schweizer Technologie- und Beratungsunternehmen für Skills- und Job-Matching JANZZ.technology ein.

Dank semantischem Enrichment durch JANZZ.technology sollen die Suchresultate auf der Webplattform www.whatchado.com verbessert und unterstützt werden. Über eine Schnittstelle werden die Suchabfragen der whatchado User von JANZZ.technology bzw. deren Produkt JANZZrest API geliefert. whatchado greift so auf die gesamte mehrsprachige Ontologie von JANZZ.technology zurück, um die Suchabfragen der User mit dieser Datenbank anzureichern.

Damit steht whatchado seit Oktober 2015 bei der Suche nach Berufsvideos eine Ontologie mit über 19 Millionen strukturierten Begriffen – davon über 100.000 klassifizierte Berufe und Tätigkeiten inklusive Spezialisierungen sowie über 160.000 Kompetenzen und Fähigkeiten – zur Verfügung. Die Datenbank liefert den Usern so noch umfangreichere Resultate, wie zum Beispiel Synonyme für die Suchbegriffe oder einen mehrsprachigen Abgleich der Suchanfrage. Dies ermöglicht den whatchado-Usern, noch spezifischere Informationen zu ihrem Traumberuf zu finden bzw. einfacher herauszufinden, welcher Beruf vielleicht schon bald zur Berufung werden wird. Jubin Honarfar, CEO und Co-Founder von whatchado, freut sich über die strategische Partnerschaft: «Dank der Zusammenarbeit mit JANZZ.technology haben wir das ideale Werkzeug gefunden, damit unsere User noch präziser nach Berufen und Tätigkeiten suchen bzw. herausfinden können, welcher Beruf am besten zu ihren Interessen und Anforderungen passt.»

Im Zentrum dieser strategischen Zusammenarbeit steht aber auch die Nutzung von Synergien. CEO und Gründer von JANZZ.technology, Stefan Winzenried, stellt die Technologie dafür gerne zur Verfügung: «Wir haben mit whatchado einen Partner gefunden, der unsere Vision teilt. Deswegen möchten wir auch unseren Teil dazu beitragen, dass Menschen die Möglichkeit haben, wirklich herauszufinden, welcher Job in Zukunft am besten zu ihnen passt. Unsere Technologie bietet den Usern diesbezüglich noch umfangreichere Möglichkeiten. whatchado ist für Nutzer kostenlos, und wir freuen uns, so ebenfalls einen Teil zum Erfolg dieser Plattform beizutragen.»

Informationen über whatchado.

whatchado, das Handbuch der Lebensgeschichten, betreibt unter www.whatchado.com eine Berufsorientierungsplattform, auf der Menschen in kurzen Video Stories von ihrem Beruf, ihrem Werdegang und ihrem Leben erzählen. Im integrierten whatchado Matching entdecken User Video Stories von Menschen, mit denen sie Interessen teilen. So zeigt whatchado neue Möglichkeiten für die berufliche Orientierung von jungen Menschen auf und ermöglicht Arbeitgebern, ihre Mitarbeiter als Botschafter des eigenen Unternehmens einzusetzen.

www.whatchado.com

Informationen über JANZZ.technology.

JANZZ.technology ist ein Technologie- und Beratungsunternehmen, das im semantischen Skills- und Job-Matching und in der Nutzung komplexer Berufs- und Kompetenzdaten tätig ist. Es bietet Standard- und White-Label-Produkte sowie SaaS-Lösungen für die Modellierung, Analyse und Nutzung von Big Data auf Jobportalen, staatlichen Arbeitsmarktplattformen sowie firmeneigenen Karriereseiten. Das sprachübergreifende, präzise Matching von Qualifikationen, Fähigkeiten und Kompetenzen anhand neuester semantischer Technologien hilft, Matching-Probleme durch asymmetrische Suchmechanismen in Arbeitsmärkten massgeblich zu verringern.

www.janzz.technology

Ansprechpartner:

whatchado GmbH Möllwaldplatz 4/39 1040 Wien

Press: Charmaine Taus Tel.: [phone] [email protected]

JANZZ.technology 4uGroup AG Nidelbadstrasse 6 8038 Zürich

Press: Josine Zanoli Tel.: [phone] [email protected]

[janzzcom]

Uniabgänger – Wie Grossbritannien auf das anonyme Bewerbungsverfahren setzen will.

Wie der Tages-Anzeiger berichtet, will der britische Premierminister David Cameron zukünftig die Bewerbungen von Uni-Absolventen anonymisieren. Die Grossbank HSBC, die BBC, Deloitte und KPMG schliessen sich der Initiative Camerons an. Vor geraumer Zeit hatte er es in einer Rede als beschämend bezeichnet, dass Menschen mit „weiss klingenden“ Namen doppelt so häufig in die engere Auswahl kommen als andere. Er nennt dabei ein konkretes Beispiel eines schwarzen Mädchens, das extra den Namen ändern lassen hat, damit sie zu Jobinterviews eingeladen wurde.

Diskriminierung am Arbeitsmarkt ist leider allgegenwärtig, sei es auf Grund der Herkunft, des Alters, des Namens, der Hauptfarbe, Geschlecht, Aussehen usw. Das Problem ist altbekannt, wie bereits eine Studie des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) und des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung (DIW) gezeigt hat. 54 Prozent erklärten, dass sie bei der Arbeits- und Ausbildungsplatzsuche schlechter behandelt würden. Dabei leiden laut der Studie besonders Einwanderer aus der Türkei und aus arabisch-muslimischen Staaten unter Diskriminierung. Bei diesen liegt der Anteil, die sich auf dem Arbeitsmarkt benachteiligt sehen, sogar bei 63 Prozent. Die Studie widerlegt aber auch gängige Vorurteile. Die Benachteiligungen lassen sich nämlich nicht durch Merkmale wie Bildung, Erwerbsstatus oder Einkommen begründen. Das Problem ist dabei aber nicht nur in Grossbritannien oder Deutschland bekannt, auch in der Schweiz gibt es genügend Beispiele für die offensichtliche Diskriminierung am Arbeitsmarkt. Das Portal Humanrights.ch zeigt eine Liste von Auszügen aus Studien auf der Website:

Anstellungsdiskriminierung findet sowohl auf der Ebene des Erstkontaktes zwischen Bewerber/in und dem Arbeitgebenden als auch bei der Bewertung und Selektion der Bewerbungen statt. Kommt es schliesslich doch zum Bewerbungsgespräch, so führen trotz gleichwertiger Qualifikationen rassistische Vorurteile dazu, dass Bewerber/innen, die einer Minderheit angehören, die Stelle nicht erhalten. Jugendliche «Secondos» haben in Konkurrenz mit einem jungen Schweizer, der dieselbe Schulbank gedrückt und dieselbe Lehre erfolgreich absolviert hat, weniger Chancen, eine Arbeitsstelle zu finden.

Trotz den Fakten aus zahlreichen Studien zeigen sich viele Schweizer Firmen und HR-Verantwortliche immer wieder aufs Neue skeptisch gegenüber dem anonymen Bewerbungsverfahren. Der Auszug aus dem Tagi-Artikel zeigt dies deutlich:

«Hierzulande ist die Anonymisierung von Bewerbungen noch kein grosses Thema», sagt Urs Burgunder, Präsident der Schweizerischen Gesellschaft für Human Resources Management. Er zeigt sich skeptisch. Spätestens im Bewerbungsgespräch kämen auch jene Fragen auf, die aufgrund der Anonymisierung nicht beantwortet werden konnten. Ohnehin könne man aus einem Lebenslauf relativ viele Informationen herauslesen, auch wenn biografische Details des Bewerbers fehlten. So sei es ziemlich einfach, anhand der verschiedenen beruflichen Stationen das ungefähre Alter abzuschätzen. «Werden auch diese Informationen anonymisiert, so fehlen mir irgendwann die nötigen Informationen, um eine Auswahl zu treffen», sagt Burgunder.

Eine klare Fehleinschätzung. Das Bewerbungsgespräch ist überhaupt nicht der ausschlaggebende Touch Point. Die diskriminierten Bewerber kommen in den meisten Fällen ja gar nie erst bis zu einem Gespräch, sie sind bereits vorher aussortiert worden teilweise ohne, dass Ihre Unterlagen überhaupt geprüft wurden. Dabei ist das wichtigste Kriterium für eine engere Auswahl ja sehr simpel. Bringt der Bewerber das gewünschte Können mit? Urs Greuter, Sprecher des Arbeitgeberverbandes, bestätigt im Artikel mit seiner Aussage, dass die Unternehmen eben nicht in erster Linie die Qualifikation berücksichtigen:

Angesichts des sich verstärkenden Fachkräftemangels sollten die Unternehmen bei einer Stellenausschreibung aber die gewünschte Qualifikation klar in den Vordergrund stellen.

Die Frage sei erlaubt: was berücksichtigen die Unternehmen dann, wenn nicht in erster Linie die gewünschte Qualifikation?

Trotz guter Bildung keine Chance

Diskriminierung am Arbeitsmarkt bedeutet, dass auch gut ausgebildete Migranten auf Grund ihrer Herkunft keine Stelle finden, was in Anbetracht des viel diskutierten Fachkräftemangels schockiert. Noch tragischer ist es für junge Menschen, die gar nicht erst eine Chance auf einen Ausbildungsplatz und somit den Einstieg ins Berufsleben haben, obwohl alleine in Deutschland im letzten Jahr über 80‘000 Ausbildungsplätze unbesetzt blieben. Dass es trotz dieser unglaublich hohen Zahl, gleichzeitig junge Migranten ohne Zukunftsperspektive gibt, stimmt einen nachdenklich. Wie sollen die Fachkräfte der Zukunft heranwachsen, wenn Sie keine Chance auf eine Ausbildung haben? Dabei darf auch nicht vergessen werden das Arbeiten mit das wichtigste Integrationskriterium ist. Um solche Missstände zu verhindern, ist das anonyme Bewerbungsverfahren definitiv eine mögliche Lösung.

Anonyme Bewerbungsverfahren

Der Vorstoss von David Cameron ist eine lobenswerte Initiative. Ein Versuch den Arbeitsmarkt fairer zu machen. Und das anonyme Bewerbungsverfahren kann diese Situation verbessern ohne, dass Recruiter auf wichtige Fakten zur Entscheidungsfindung verzichten müssen.  Wird die Bewerbung anonym eingereicht, findet der Entscheid ob ein Kandidat in die engere Auswahl kommt, lediglich auf Grund des Könnens, der Fähigkeiten und Qualifikationen statt. Das sind die einzig wichtigen Faktoren für eine erste Selektion.

Würde in einem zweiten Schritt die Anonymität aufgelöst oder kommt es zu einer Einladung für ein Bewerbungsgespräch, wäre es kaum denkbar dieses auf Grund z.B. der Herkunft einfach wieder abgesagt wird. Dies würde nicht nur die Auswahl geeigneter Bewerber einschränken, sondern auch den Recruiter in Argumentationsschwierigkeiten bringen. Denn vergessen wir nicht, dass eine engere Auswahl ja oftmals bereits intern präsentiert und begründet werden muss. Für ein solches Bewerbungsverfahren müssen sich, wie im Beispiel von Grossbritannien, Staaten einsetzen, denn sonst wird sich kaum so schnell was ändern. Stellen der öffentlichen Hand müssten aus diesem Grunde ebenfalls mit dem anonymen Bewerbungsverfahren vergeben werden. So kann der Staat selbst auch entgegen wirken, dass die Stellen der öffentlichen Hand chancengleich vergeben werden und mit gutem Beispiel voran gehen.

Wir von JANZZ.jobs haben uns seit Jahren dem Kampf gegen die Diskriminierung am Arbeitsmarkt gewidmet. Deswegen setzt die Plattform auch schon von Beginn an auf ein anonymes Bewerbungsverfahren. Wir sehen den Schlüssel zum Erfolg in einer graduellen Anonymität.

Anonyme Bewerbungsverfahren

Eine graduelle Anonymität, welche schrittweise gegenseitig aufgelöst werden kann, ist der Schlüssel zur Verhinderung von Diskriminierungspraktiken sowie für ein effizientes und exaktes Matching von Wissen und Können, Fähigkeiten und Erfahrungen, von Arbeitssuchenden und Arbeitgeber. Dadurch bringt JANZZ.jobs nicht nur Stellensuchende und Unternehmen effizient zusammen, sondern schützt durch das integrierte Anonymitätsprinzip auch vor Vorurteilen oder heiklen Situationen in einem bestehenden Arbeitsverhältnis.