Big Data: die Zukunft der Personalbeschaffung?

Big Data revolutioniert die Praktiken der Personalabteilungen und ihre Recruiting-Methoden. Dank der Analyse der immer zahlreicheren Daten im Internet ermöglicht Big Data, passgenauere Profile einzustellen, die Fluktuation im Unternehmen vorherzusagen und geeignetere Auswahlkriterien zu finden … Doch es wirft auch Fragen zur Automatisierung der Personalbeschaffung auf und dazu, wie Bewerber ihr Personal Branding pflegen können.

Diese Geschichte stammt aus den USA. Jade Dominguez, 26 Jahre alt, wohnhaft in South Pasadena in Kalifornien, hat nie eine Universität besucht und sich das Programmieren autodidaktisch beigebracht. Dennoch erhielt er von einem Start-up aus San Francisco ein Angebot als Programmierer und wurde daraufhin eingestellt.

Irgendjemand, irgendwo in der „Cloud“, hielt ihn für brillant. Diese Person war Luca Bonmassar, Mitgründer des Start-ups Gild. Er entdeckte Jade Dominguez mithilfe einer Technologie, die sich weniger auf die traditionellen Kriterien der Recruiter (Abschlüsse, jüngste Erfahrungen …) konzentriert als auf einfache Fragen: Ist die Person leistungsfähig? Was kann dieser Mensch leisten? Lässt sich seine Arbeit bewerten?

Der Algorithmus von Gild, der die im Web vorhandenen Daten nutzt, hatte Jade Dominguez an die Spitze der Liste der Programmierer gesetzt. Die Nutzung von Big Data durch den Computer ermöglicht es nämlich, alle möglichen Daten zu sammeln, um sie für verschiedene Aufgaben einzusetzen, insbesondere für die Personalbeschaffung.

Definition von Big Data

Was ist Big Data? Dieser im Marketing viel verwendete Begriff bezeichnet die von sehr leistungsstarken Algorithmen bereitgestellte Fähigkeit, eine große Menge an Daten zu verarbeiten und vor allem Korrelationen zwischen ihnen zu finden.

Die konkreten Anwendungen für die Welt des Personalwesens sind vielfältig. Sie können im Rahmen des Sourcings erfolgen. Diese Methode ermöglicht es, Profile im Internet zu finden, um gezielte Bewerbungen für die Personalbeschaffung zu gewinnen. Dieses Verfahren, das langsam nach Frankreich kommt, ermöglicht eine computergestützte Analyse der Schlüsselwörter und Kompetenzen aus dem Lebenslauf und dem Profil der Bewerber in den sozialen Netzwerken. Ziel: herauszufinden, ob der Bewerber zu den Anforderungen und der Kultur des Unternehmens passt. Eine wertvolle Zeitersparnis in den Phasen der Personalbeschaffung des Bewerbers.

So erkannte ein amerikanisches Versicherungsunternehmen dank Big Data, dass Kriterien wie die Herkunftsschule nicht relevant waren, um Verkäufer einzustellen. Der Filter richtete sich auf Elemente wie die frühere Erfahrung im Immobilien- oder Unternehmensbereich. Dies ermöglichte es dem Unternehmen, seinen Umsatz wieder anzukurbeln.

Big Data kann außerdem vorhersagen, welche Mitarbeiterprofile eher als andere kündigen, ausgehend von der kombinierten Analyse bestimmter Kriterien (Gehaltsniveau, Position in der Hierarchie, Betriebszugehörigkeit …). Die statistischen Analysen können so dabei helfen, die Faktoren für den Weggang von Mitarbeitern zu bestimmen, ja sogar die Beweggründe, die sie dazu bringen, das Unternehmen zu verlassen. Auf diese Weise hat der Druckerhersteller Xerox seine Fluktuation in seinen Callcentern um 20 % gesenkt.

Fragen rund um Big Data

Auch wenn die Personalabteilungen noch zögern, Big Data zu nutzen, und von diesem rechnerischen Ansatz des Personalwesens nicht unbedingt überzeugt sind, machen die zunehmende Datenmenge im Web und die Weiterentwicklung der Technologie dieses Werkzeug attraktiv. Auch wenn es einige Fragen aufwirft.

So kann die Verallgemeinerung dieser Art der Personalbeschaffung zu einer Standardisierung der eingestellten Profile führen, da die Algorithmen Bewerber nach genau definierten Kriterien suchen können. Was wird dann aus der Vielfalt, dem Reichtum, der ein erfolgreiches Team ausmacht?

Auch die Diskriminierungsrisiken scheinen durchaus präsent. Manche nicht berücksichtigten Bewerber könnten geltend machen, dass ihr Ausschluss auf Erwägungen beruhte, die nicht unmittelbar mit den für die angebotene Stelle erforderlichen Kompetenzen und Fähigkeiten zusammenhängen. Artikel 3 des französischen Gesetzes vom 6. Januar 1978 über Informatik, Dateien und Freiheiten sieht nämlich vor, dass jeder Bewerber das Recht hat, über die Logik informiert zu werden, die bei den automatisierten Verfahren zur Unterstützung der Bewerberauswahl angewendet wird.

Der Zugang zu den digitalen Spuren und ihre Auswertung erfordern daher von den Personalabteilungen und den Personalvermittlungen berufsethische und Transparenzregeln, wie sie von der CNIL beschrieben werden.

Big Data darf auch die Begegnungen und Gespräche nicht ersetzen, die unverzichtbar bleiben, insbesondere bei den anspruchsvollsten Profilen.

Weniger qualifizierte Profile eignen sich eher für eine „automatisierte“ Personalbeschaffung © Precepta

Wie passt man sein Personal Branding an Big Data an?

In diesem Kontext, in dem die hinterlassenen Spuren, insbesondere in den sozialen Netzwerken, berücksichtigt und analysiert werden, müssen Bewerber besonders wachsam sein. „Ein vehement umweltaktivistischer Twitter-Nutzer hat kaum Chancen, bei Areva eingestellt zu werden“, bemerkt beispielsweise Jacques Froissant, Generaldirektor der Personalvermittlung Altaïde.

Die klassischen Regeln des Personal Brandings sind wichtiger denn je: positive Spuren im Web hinterlassen, klare und prägnante Inhalte veröffentlichen, die Ungereimtheiten vermeiden, um den Recruiter anzusprechen, und auf die eigenen Veröffentlichungen achten – all das sind entscheidende Elemente. Optimieren Sie zum Beispiel Ihr LinkedIn-Profil mit den richtigen Schlüsselwörtern und legen Sie dort auch eine personalisierte URL an. Um vielleicht, wie Jade Dominguez, die Chance zu haben, dank Ihrer Daten entdeckt und dann eingestellt zu werden?

Diese Praktiken sind umso wichtiger, als LinkedIn gerade das amerikanische Start-up Bright übernommen hat, einen Experten für Datenmanagement und Matching, das Arbeitssuchende und Unternehmen miteinander in Verbindung bringt – selbst wenn der Arbeitssuchende sich gar nicht beworben hat und der Recruiter nicht einmal an diese Art von Bewerber gedacht hat. Die Aussichten sind verlockend: 80 % der 270 Millionen Nutzer von LinkedIn weltweit sind passiv. Ebenso viele Profile, die nicht auf den Jobbörsen zu finden sind.