KI im Recruiting – 7 fortgeschrittene Wege im Active Sourcing

Vorhang auf für “Active Sourcing trifft auf KI im Recruiting" – klopft die Zukunft der Personalbeschaffung bereits an unsere Tür, oder haben wir sie unangemeldet hereingelassen? Nun ja. Die Frage trifft den Punkt, an dem sich das aktive Recruiting heute dank der künstlichen Intelligenz (KI) befindet: Es fühlt sich ein wenig so an, als werden die Karten neu gemischt.
Wir sprechen hier nicht nur über ein weiteres Tool im Rekrutierungskit. Es geht nicht nur um den Abgleich von Lebensläufen mit Stellenbeschreibungen. Es geht um ein tiefes, nuanciertes Verständnis sowohl der Fähigkeiten der Bewerber:innen als auch der Bedürfnisse des Unternehmens. 

KI in Kombination mit Active Sourcing schärft das Schwert oder eher Skalpell der Talentakquise und macht daraus ein hochpräzises Instrument. Ein Instrument, das mit hoher Präzision Talente aus dem Markt herausschneiden kann … oder aus Unternehmen. Ein sauberer chirurgischer Eingriff – jedoch mit einer tiefen Narbe. Des einen Freud, des anderen Leid. So ist die Wirtschaft. Pflegen Sie Ihre Unternehmenskultur ausreichend? Damit können Sie sich als Unternehmen am besten schützen. Auf der anderen Seite war es nie aufregender, dem Fachkräftemangel mit neuem Elan und gesteigerten Fähigkeiten entgegenzusteuern. Wir wollen an dieser Stelle auch nicht die passiven oder “Hidden Candidates” vergessen. Folgen Sie mir in die aufregende Welt des Active Sourcing des KI-Zeitalters.

Eine letzte Sache noch vorab: Künstliche Intelligenz sollte immer ergänzend genutzt werden. Auch der Output muss stets mit wachsamem Auge analysiert werden. Es mag verlockend sein, gewisse Prozesse zu automatisieren – aber Kandidat:innen spüren das. Oder möchten sie von einer Maschine oder einem Menschen eingestellt werden? Es ist die Kombination von Mensch und KI, die den Erfolg im Recruiting und Active Sourcing verspricht.

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Automatisiertes Candidate Sourcing

Fangen wir mit dem Offensichtlichen an. Denn klassisch verschlingt das manuelle Sourcing eine Menge Zeit. KI für die automatisierte Suche nach passenden Kandidat:innen gleichbedeutend mit der Nutzung eines hocheffizienten digitalen Scouts. Dieser Scout ist so programmiert, dass er die Weiten des Internets durchforstet und potenzielle Kandidat:innen ausfindig macht, die Ihren spezifischen Jobkriterien entsprechen. Er arbeitet mit einer Präzision und Geschwindigkeit – vorausgesetzt der Algorithmus oder das Tool ist entsprechend programmiert. Häufig sind es auch nur einfache sogenannte Boolean Search Strings.

Schauen wir uns das in der Praxis an: Sie sind auf der Suche nach einem Projektmanager mit Erfahrung in agilen Methoden. Anstatt die Profile in ausgesuchten Netzwerken oder Jobbörsen manuell zu filtern, setzen Sie KI ein. Dieser digitale Scout analysiert akribisch die Profile und identifiziert Kandidat:innen, die nicht nur agile Methoden erwähnen, sondern deren Karriereverlauf und Fähigkeiten darauf hindeuten, dass sie sich in einem solchen Umfeld auszeichnen. Es versteht den Kontext, der hinter der Erfahrung jedes Kandidaten steht, und sorgt so für eine Übereinstimmung, die über den bloßen Abgleich von Schlüsselwörtern hinausgeht.

Weiterhin ist dieser Prozess nicht statisch. Die KI lernt aus jeder Suche und verfeinert ihr Verständnis dafür, was Kandidat:innen als gute Eignung für Ihr Unternehmen ausmacht. Sie wird immer geschickter darin, das Rauschen herauszufiltern, und liefert Ihnen mit jeder Suche eine kuratierte Liste potenzieller Kandidat:innen, die Ihren Anforderungen noch besser entsprechen.

Was Recruiter beachten müssen

KI-Algorithmen analysieren zwar schnell riesige Datenmengen, um passende Personen zu identifizieren – aber die Genauigkeit und Relevanz der Ergebnisse kann eingeschränkt sein. Personalverantwortliche müssen die generierten Empfehlungen für Kandidat:innen immer sorgfältig prüfen und validieren, um sicherzustellen, dass sie mit den Bedürfnissen und Präferenzen des Unternehmens übereinstimmen.

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Fortgeschrittendes Candidate Matching und Profiling

Einige KI-gesteuerte Tools verwenden ausgefeilte Algorithmen, um die Informationen über Kandidat:innen zu sichten. Also nur Schlüsselwörter, sondern die kontextuelle Analyse der gesamten Berufslaufbahn. Dazu gehören Projekte, Beiträge in Fachforen und sogar die Interaktion auf Social Media-Plattformen, um Soft Skills und kulturelle Eignung zu beurteilen.

Differenziertes Verständnis von Fähigkeiten und Erfahrungen: KI prüft die Erfahrung von Kandidat:innen und berücksichtigt dabei die Komplexität der durchgeführten Projekte und den Einfluss ihrer Arbeit. Es geht darum, das 'Wie' und 'Warum' hinter jedem Bullet-Point eines Lebenslaufs zu verstehen und so die Fähigkeiten dieser Personen besser einschätzen zu können.

‍Eignung für die Unternehmenskultur: Genauso wichtig wie die Fähigkeiten ist der Cultural Fit. Also ob sich Kandidat:innen in der spezifischen Kultur eines Unternehmens wohlfühlen werden. KI analysiert Datenpunkte, die auf den Arbeitsstil, die Werte und die Fähigkeit eines Kandidaten zur Zusammenarbeit mit potenziellen zukünftigen Teams hinweisen könnten. Dieser Aspekt des Abgleichs stellt sicher, dass neue Mitarbeitenden nicht nur imstande sind, den Job zu erledigen – sondern auch eine positive Ergänzung zur Teamdynamik darstellen.

Erweiterung des Profils: Während sich das traditionelle Recruiting stark auf den Lebenslauf stützt, nutzt die KI-gestützte Profilerstellung eine breitere Palette von Datenquellen. Dazu können Veröffentlichungen, Code-Repositories für Entwickler:innen, Design-Portfolios für Kreative und auch relevante Aktivitäten in Fachnetzwerken gehören. 

Bei solch einem fortgeschrittenen Abgleich von Profilen durch KI geht es nicht mehr nur darum, jemanden zu finden, der eine Stelle besetzen kann. Sondern darum, die perfekte Übereinstimmung mit der Rolle und der Unternehmenskultur zu finden. Dieser Detaillierungsgrad verbessert nicht nur die Effizienz des Einstellungsprozesses, sondern auch die Qualität der Einstellungen erheblich. Während wir hier kurz auf prädiktive Analysen (engl. Predictive Analytics) und die Reduzierung von Vorurteilen (engl. Bias) eingegangen sind, werden wir in den folgenden Abschnitten tiefer in diese Themen eintauchen und untersuchen, wie sie den Einstellungsprozess weiter verfeinern.

Was Recruiter beachten müssen

Stichwort Bias: Besonders weil KI nun Faktoren wie Fähigkeiten, Erfahrung und kulturelle Eignung berücksichtigt, besteht das Risiko einer Verzerrung des Algorithmus. Personalverantwortliche müssen wachsam sein, um faire und gerechte Bewertungsprozesse für Menschen zu gewährleisten.

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Prädiktive Analyse und Erfolgsmodellierung

Als nächstes stoßen wir auf die faszinierende Welt der prädiktiven Analytik und Erfolgsmodellierung. Diese fortschrittliche Anwendung von KI taucht tief in die Vorhersage ein, und zwar nicht nur des potenziellen Erfolgs von Kandidat:innen in bestimmten Positionen, sondern auch ihrer langfristigen Auswirkungen und Eignung innerhalb einer Organisation. 

Vorhersage des Erfolgs von Kandidat:innen: Im Kern nutzt Predictive Analytics historische Daten, Leistungskennzahlen und maschinelles Lernen, um den Erfolg der Kandidat:innen in einer bestimmten Position vorherzusagen. Es untersucht Muster im Werdegang eines oder einer Kandidat:in und dessen bzw. deren Ausbildung. Dieser datengestützte Ansatz bietet einen vorausschauenden Blick darauf, wie gut sich Berwerber:innen in einer Rolle behaupten, anpassen und weiterentwickeln wird.

‍Modellierung der betrieblichen Eignung: Die Erfolgsmodellierung geht über die individuelle Leistung hinaus und berücksichtigt auch, wie gut die Person in das Team und die Unternehmenskultur passt. Es analysiert die Eigenschaften leistungsstarker Angestellter innerhalb des Unternehmens und identifiziert ähnliche Muster bei potenziellen Kandidat:innen. 

Geringere Fluktuation durch Predictive Fit: Einer der wertvollsten Aspekte von Predictive Analytics ist seine Fähigkeit, die Fluktuation von Beschäftigten zu verringern. Durch die genaue Modellierung und Vorhersage sowohl des Erfolgs von Kandidat:innen als auch ihrer betrieblichen Eignung können Unternehmen fundiertere Einstellungsentscheidungen treffen. Dies verbessert nicht nur die Bindung der Beschäftigten an das Unternehmen, sondern senkt auch die mit der Einstellung und Einarbeitung verbundenen Kosten erheblich.

Prädiktive Analytik stellt einen derben Sprung nach vorne im Recruiting dar und ermöglicht noch nie dagewesene Einblicke in die Auswahl von Kandidat:innen. Dieser Ansatz verwandelt die Einstellung von einem reaktiven Prozess in einen strategischen, vorausschauenden Prozess. Neue Mitarbeiter:innen bringen nicht nur die Eignung für das Hier und Jetzt mit, sondern sind auch ein wertvolles Asset für die Zukunft. 

Was Recruiter beachten müssen

Auch hier besteht die Gefahr durch Fehleinschätzung und Bias. Recruiter sollten Predictive Analytics stets als Ergänzung zu ihrem Urteilsvermögen und ihrer Erfahrung nutzen, anstatt sich ausschließlich auf KI-generierte Vorhersagen zu verlassen.

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Abbau von Vorurteilen für Diversität und Inklusion

Vorurteile abbauen, Vielfalt und Inklusion fördern und gerechtere Einstellungspraktiken: KI spielt bei der Personalbeschaffung die tragende Rolle,  genau das zu entwickeln. Diese Technologie bietet einen Weg, endlich unbewusste Vorurteile abzubauen, die lange Zeit Einstellungsentscheidungen beeinflusst haben. Ob bewusst oder unbewusst. Der Abbau von Voreingenommenheit durch KI bei der Rekrutierung lässt sich in vier Schlüsselstrategien zur Förderung von Vielfalt und Inklusion zusammenfassen:

‍Objektive Bewertung von Kandidat:innen: KI-Systeme sind so konzipiert, dass sie Bewerber:innen auf der Grundlage von Fähigkeiten, Erfahrungen und Qualifikationen bewerten und so subjektive Beurteilungen minimieren, die zu voreingenommenen Entscheidungen führen können. KI-Algorithmen müssen so programmiert werden, dass sie sich auf jobrelevante Kriterien konzentrieren. Dieser Ansatz hilft dabei, Verzerrungen aufgrund von Alter, Geschlecht, ethnischer Zugehörigkeit oder Herkunft zu verringern, die in der Vergangenheit Einstellungsentscheidungen verzerrt haben.

Strukturierte und konsistente Interviews: In der Interviewphase kann KI strukturierte Rahmenbedingungen für Interviews bieten, die sicherstellen, dass alle Kandidaten:innen nach denselben Kriterien beurteilt werden. Durch diese Konsistenz wird die Gefahr der Voreingenommenheit weiter verringert und jede:r Kandidat:in erhält die gleiche Chance, seine bzw. ihre Fähigkeiten auf der Grundlage standardisierter Maßstäbe unter Beweis zu stellen.

Erweiterung des Talentpools: Durch die Suche über die traditionellen Netzwerke hinaus auf einer breiteren Palette von Plattformen diversifiziert KI den Pool potenzieller Kandidat:innen und lädt ein reiches Spektrum an Hintergründen und Perspektiven ein.

Rechtliche und ethische Erwägungen: Die Einhaltung ethischer Richtlinien und rechtlicher Anforderungen ist beim Einsatz von KI weiterhin entscheidend, um die Fairness und Transparenz der Technologie zu gewährleisten.

Was Recruiter beachten müssen

Selbst wenn die KI demografische Faktoren aus der Betrachtung ausschließt, besteht dennoch die Möglichkeit einer Voreingenommenheit in den Daten, die zum Trainieren der KI-Algorithmen verwendet werden. Personalverantwortliche müssen daher regelmäßig die Fairness und Gerechtigkeit von KI-generierten Empfehlungen überprüfen, um sicherzustellen, dass sie die Vielfalt und Inklusion innerhalb der Belegschaft fördern.

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Analyse von Talent Pools 

Stellen Sie sich KI als einen modernen Sherlock Holmes vor: Dieser maschinelle Detektiv taucht in die Tiefen des Talentpools Ihres Unternehmens ein, um die Kandidat:innen zu finden, die nicht nur qualifiziert sind, sondern auch kurz davor stehen, neue Abenteuer zu suchen oder bereit sind, einen Sprung zu machen.
Sie können es sich auch als einen Freund vorstellen, der sich an den Geburtstag von allen erinnert und weiß, wer für einen Karriereschritt bereit ist – bevor er es tut. Oder die nächsten großen Talenttrends vorhersagen kann. Es ist, als hätte man einen superschlauen Freund, der einem immer zwei Schritte voraus ist. In der Tat ein wenig "creepy".

Bei der Analyse von Talentpools mit KI geht es nicht nur um das Scannen von Lebensläufen. Es ist weitaus nuancierter. Dieser KI-Freund durchforstet Ihre bestehende Datenbank und erkennt subtile Hinweise, die darauf hindeuten, dass jemand für eine Veränderung bereit ist oder perfekt für die neue Rolle geeignet ist, die Sie gerade schaffen. Das ist genauso, wenn Netflix weiß, dass Sie bereit sind, eine Science-Fiction-Serie zu schauen, bevor Sie es überhaupt wissen. Durch die Analyse früherer Entwicklungen, Fähigkeiten und sogar Veränderungen des Aktivitätsniveaus kann die KI herausfinden, wer am ehesten Ihr nächster Star sein könnte.

Hier ist ein Szenario, um das Bild zu verdeutlichen: Angenommen, Sie wollen ein neues Projekt starten, für das Sie eine bestimmte Fähigkeit benötigen. Traditionell würden Sie eine Stelle ausschreiben und auf das Beste hoffen, richtig? Aber mit KI haben Sie einen persönlichen Assistenten, der bereits weiß, dass es in Ihrem aktuellen Talentpool drei Personen gibt, die genau diese Fähigkeiten geschärft haben. Diese Personen haben sich vielleicht nicht selbst als aktiv suchend gekennzeichnet, doch die KI weiß, dass sie reif für eine Chance sind. Ehe Sie sich versehen, nehmen Sie Kontakt zu diesen Personen auf, und diese sind fasziniert, weil Sie ihnen genau das anbieten, wonach sie im Stillen gesucht haben.

Die Magie und auch die Macht von KI in Bezug auf die Analyse von Talentpools liegt in ihrer Fähigkeit, Punkte zu verbinden, die wir nicht einmal gesehen haben. Steve Jobs machte die berühmte Aussage:
“You can't connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards.”
Doch KI kann das. Sie verwandelt die riesigen, oft nicht ausreichend genutzten Datenbanken potenzieller Kandidat:innen in eine dynamische, detailreiche Karte der Möglichkeiten. Das Ergebnis? Ein proaktiver, strategischer Ansatz für die Talentakquise, der nicht nur unheimlich wirksam, sondern auch bemerkenswert intuitiv ist. 

Was Recruiter beachten müssen

Auch hier wieder: KI sollte als Werkzeug gesehen werden, das den Recruiting-Prozess unterstützt, nicht als Ersatz für menschliche Interaktion.

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Sentiment-Analyse in der Kommunikation

Eine Stimmungsanalyse könnte man sich wie einen geschickten Barista vorstellen:  Er erkennt an Ihrem Tonfall, ob Sie einen zusätzlichen Schuss Espresso brauchen, und passt seinen Service so an, dass er Ihnen Ihren Tag versüßt. So in etwa funktioniert KI in der Kommunikation. Sie bietet einen nuancierten Einblick in die Emotionen und das Engagement von Kandidat:innen durch ihre digitalen Antworten – ähnlich wie unser Barista, der die Stimmung seiner Klientel richtig einschätzen kann.

Bedeutet also im Wesentlichen, ein feines Gespür für die zugrunde liegenden Gefühle in der Kommunikation zu Kandidat:innen zu haben. Die KI kann beispielsweise zwischen Aufregung, Zögern oder Verwirrung unterscheiden. Wenn Kandidat:innen zum Beispiel auf eine E-Mail über eine neue Stelle antworten, erkennt die KI die Begeisterung des einen und die Unsicherheit des anderen und gibt Ihnen entsprechende Hinweise für die weitere Vorgehensweise. Hier geht es darum, die Feinheiten in der Kommunikation zu erkennen und dafür zu sorgen, dass sich Menschen gehört und wertgeschätzt fühlen. 

Eine Sentiment-Analyse kann daher dazu beitragen, eine tiefere Verbindung zu den Kandidat:innen herzustellen. Es ist das digitale Äquivalent zu unserem intuitiven Barista, der versucht, jede Interaktion wertvoll zu machen und aufzeigt, wie wichtig es ist, die unausgesprochenen Bedürfnisse der Menschen zu verstehen und darauf zu reagieren.

Was Recruiter beachten müssen

Bei der Anwendung einer Stimmungsanalyse müssen Recruiter die Grenzen der Technologie erkennen und respektieren. KI kann wertvolle Einblicke in die Emotionen von Kandidat:innen bieten, doch ist es nicht ersetzend zu menschlicher Intuition und Empathie. Recruiter müssen die von der KI gelieferten Daten kritisch betrachten und im Zweifelsfall stets den direkten, persönlichen Austausch suchen, um Missverständnisse zu vermeiden und authentische Beziehungen aufzubauen.

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Vorhersage der Fluktuation (Predictive Attrition Modelling)

Die vorausschauende Modellierung der Fluktuation ist die Alarmglocke der Unternehmen. Dieses KI-Tool hilft Unternehmen dabei, vorauszusehen, welche Beschäftigten einen Austritt in Betracht ziehen könnten. Es ist ein wenig wie eine Wettervorhersage für die Zufriedenheit und Bindung von Beschäftigten, die es Unternehmen ermöglicht, proaktiv Maßnahmen zu ergreifen.

Nehmen wir an, KI erkennt Anzeichen von Unzufriedenheit bei einem Angestellten, ähnlich wie wenn ein Sturm am Horizont aufzieht. Bevor die Situation eskaliert, kann das Unternehmen mit dem Angestellten ins Gespräch kommen, seine Bedenken ansprechen und mögliche Probleme aus der Welt schaffen.

Die Vorhersage der Fluktuation zeigt potenzielle Probleme auf, bevor sie zum Verlust wertvoller Talente führen. Es ermöglicht dadurch individuelle Strategien, um die Zufriedenheit der Beschäftigten und die Bindung an das Unternehmen zu verbessern. Dieser Teil gehört im Grunde nicht mehr zum Active Sourcing, sondern ist bereits Talent Management. Allerdings können Bewerber:innen bereits im Vorfeld auf diese Möglichkeit hingewiesen werden – denn dies ist ein höchst innovativer Benefit im Zuge der Employee Experience. Es unterstreicht, dass das Unternehmen an einer längerfristigen Zusammenarbeit interessiert ist und seine Angestellten wertschätzt.

Was Recruiter beachten müssen

Die Nutzung von KI in diesem Fall erfordert ein sensibles Vorgehen. Und ein tiefes Verständnis für die Dynamik innerhalb der Belegschaft. Recruiter müssen sich bewusst sein, dass solche Vorhersagen zwar wertvolle Einblicke bieten können, aber immer im Kontext menschlicher Beziehungen und individueller Bedürfnisse interpretiert werden müssen. Grundsätzlich müssen datengestützte Erkenntnisse durch persönliche Gespräche und Interventionen ergänzt werden. Denn es geht hier auch um eine Kultur des Vertrauens und der offenen Kommunikation. Darüber hinaus sollten ethische Überlegungen und Datenschutz an erster Stelle stehen, um die Privatsphäre und die Rechte der Beschäftigten zu wahren.

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