Angenommen die fiktive 25-jährige Anna ist auf Jobsuche. Klassisch sucht sie in Zeitungen, Jobbörsen oder Xing nach Stellen und bewirbt sich mit Lebenslauf und Motivationsschreiben. Künftig sucht Anna so keinen Job mehr, vermuten Experten. Sondern die Firmen werden sich bei ihr bewerben. Denn mehr als die Hälfte der Jobsuchenden wird lieber von einem Unternehmen angesprochen, als sich dort initiativ zu bewerben, so die Studie "Recruiting Trends 2018" der Jobbörse Monster. Für Firmen wird es schwieriger, geeignete Mitarbeiter zu finden.

Wie schafft man es also, den passenden Bewerber mit der passenden Firma zusammenzuführen? Mit sogenanntem Matching. Das, was Algorithmen auf Partnerbörsen schon lange machen, nämlich Eigenschaften und Vorlieben der Kandidaten zu vergleichen und die Passenden in Kontakt zu bringen, wird vermutlich auch auf Jobbörsen Normalität.

So versucht auch Lisa Groiß, Gründerin der deutschen Jobplattform Skillster, die Bewerbung zu reformieren. Anna würde dort ein Profil mit ihren Kompetenzen anlegen, angeben, wo und wie sie gerne arbeitet, und ein Bewerbungsvideo hochladen. Zudem macht sie einen wissenschaftlichen Persönlichkeitstest, der einen von 16 Persönlichkeitstypen ergibt. Auf der anderen Seite geben die Firmen an, welchen Mitarbeitertyp sie suchen, dann matcht der Algorithmus den Kandidaten. Dem Personaler werden die Bewerber vorgeschlagen, gegen Bezahlung erhält er Infos und Kontaktdaten.

"Out of the box"

"Es geht nicht darum, Personaler abzuschaffen, sondern darum, eine fokussierte Anzahl anstatt einer undifferenzierten Masse an Kandidaten zu erhalten. Das spart Zeit", sagt Groiß. Und es würde für Jobsuchende neue Möglichkeiten bieten, da sich viele nur bei Firmen bewerben würden, die sie kennen, so bekämen sie Angebote "out of the box". Auch knapp die Hälfte der Befragten der Monster-Studie haben sich wegen der Direktansprache bei Firmen beworben, die sie sonst nicht erwogen hätten.

Auch auf der Seite der Jobbörsen kommt Matching immer häufiger zum Einsatz. Derzeit stecke das bei vielen Plattformen noch in den Kinderschuhen, sagt Martin Lenz, Geschäftsführer des österreichischen Jobbörsen- und Matching-Softwareanbieters Jobiqo. Unterstützt mit Geldern des Forschungsförderungsfonds forscht seine Firma, wie man Jobsuchenden mithilfe künstlicher Intelligenz relevantere Angebote liefern kann. Die Algorithmen arbeiten beim Matching mit den Daten der Stellenanzeigen und den Lebensläufen, die Jobsuchende in eine Datenbank hochladen. Aber beispielsweise auch Nutzerdaten einer Onlinezeitung, die solch eine Jobbörse anbietet, können hier einfließen.

Die Software lernt mit

Wenn Anna etwa einen Artikel über Krankenpflege liest, bekommt sie Pflegejobs vorgeschlagen. Doch was, wenn sie sich nur dafür interessiert und eigentlich Programmiererin ist? "Das ist eine Methode, passive Jobsuchende, also solche, die nicht aktiv nach Stellen suchen, aber vielleicht wechselwillig sind, zu erreichen", sagt Lenz. Immerhin rund 18 Prozent wechselten deshalb ihren Job, obwohl sie gar nicht auf der Suche waren, zeigt die Monster-Studie. Reagiert Anna nicht, bekommt sie keine solchen Angebote mehr, die Software lernt mit. Sie könne auch in Firmen eingesetzt werden: So könne man die Fähigkeiten der Mitarbeiter analysieren oder erfahren, wer wechselwillig ist. "Wir geben dem Chef keine Namen, sondern sagen: Jemand mit dem Profil würde am Markt zehn Prozent mehr verdienen, dann kann man gegensteuern", sagt Lenz.

Auch wenn Algorithmen vermeintlich für jeden den passenden Job haben, müssen sie noch einiges lernen. In der Monster-Studie geben vier von zehn Befragten an, von den Jobanfragen genervt zu sein, da viele uninteressant seien und nicht zu den Fähigkeiten passen würden. (Selina Thaler, 13.4.2018)