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Neue Personalsoftware: Algorithmus soll Vorurteile bekämpfen

Veröffentlicht am September 8, 2016 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Eine Personalsoftware, die subjektive Vorurteile bei der Besetzung neuer Stellen ausmerzen und so für mehr Heterogenität in der Zusammensetzung von Teams sorgen soll, hat der Softwarekonzern SAP nun auf den Markt gebracht.

Schon früher haben wir darüber gesprochen, wie Computer basierte Tools Personalentscheidern bei der Besetzung offener Stellen helfen können. Auch, ob anonyme Bewerbungen den Auswahlprozess gerechter gestalten können, war bereits Thema bei uns.

Letze Woche war nun in einem Artikel der FAZ zu lesen, dass SAP eine Software entwickelt hat, die mit einem Algorithmus Personaler bei der Suche nach Talenten unterstützen soll. Successfactor heißt sie und wird bei SAP schon seit einem Jahr intern genutzt. Die Aufgabe der Software besteht vor allem darin, objektive Entscheidungen zu fördern. Personaler sollen so weniger durch ihre persönlichen Vorurteile (z.B. hinsichtlich Geschlecht, Alter oder Herkunft) geleitet werden.

Personalvorstand Stefan Ries sagt dazu:

“Der Einsatz der Software soll sicherstellen, dass Aspekte, die nicht relevant für den Job sind, nicht in die Entscheidung einfließen.”

Objektive Vorschläge vs. subjektive Überzeugungen

Der Algorithmus scannt Lebensläufe und auch freigegebene Profile in sozialen Netzwerken anhand von Kriterien, die für den Job wichtig sind (und die der Personaler filtern kann). Anschließend schlägt die Software passende Kandidaten vor. Die Software kann auch intern eingesetzt werden: hier kann sie durch Messungen ermitteln, welche Mitarbeiter durch Schulungen oder Weiterbildungen noch gefördert werden können.

Hinter der Entwicklung der Personalsoftware steckt aber nicht der noble Anspruch, die HR-Welt zu einem besseren und gerechteren Ort zu machen, sondern der Wunsch von SAP-Kunden nach einem Programm, das ihnen dabei helfen kann, häufige demographische Vorurteile zu umgehen und so für mehr Vielfalt innerhalb der Mitarbeiterzusammensetzung zu sorgen.

Schon vor Jahren konnten Studien belegen, dass heterogene Teams zahlreiche Vorteile haben. Sie sind von sich aus innovativer und kreativer, bieten durch unterschiedliche Ansichten und Ansätze mehr Chancen auf neuen Märkten und tragen international zu einem besseren Image bei.

Über Diskriminierung im Bewerbungsprozess gibt es viel zu berichten. Anonymisierte Bewerbungen zum Beispiel, die durch nackte Fakten und ohne Fotos der Kandidaten mehr Chancengleichheit versprechen, werden hierzulande überwiegend abgelehnt. Erst kürzlich ergab eine aktuelle Studie von Indeed, dass 87% der deutschen Personaler sie nicht akzeptieren. Unternehmen, die Successfactor nutzen, könnten so also einen Schritt hin zu Prozessen gehen, in denen Effekte der Subjektivität ihrer Personaler abgeschwächt werden.

Mensch vs. Maschine

Wie immer, wenn es um Themen der Digitalisierung geht, wird aber auch schnell die Frage laut, ob die Software in Zukunft den Menschen, der sie bedient, überflüssig macht. SAP Personalvorstand Ries verneint, die Software solle lediglich die Qualität der Entscheidung verbessern, Personaler aber keinen Falls ersetzen. Dafür begrüßt er, dass Personalverantwortliche unter stärkerem Rechtfertigungsdruck stehen könnten, wenn sie sich gegen die Vorschläge des Algorithmus entscheiden, weil, so Ries, das eine Diskussionskultur fördern könnte.

Und was ist mit Bauchgefühl und der viel beschworenen Menschenkenntnis? Viele Personaler vertrauen ihrer Intuition. Aber diese ist nicht unfehlbar und direkt mit dem eventuell vorbelasteten Unterbewusstsein verknüpft. Und auch ein Algorithmus kann nicht sowas wie eine “Garantie” leisten, wenn es um Personalentscheidung geht. Vielleicht ist es also ein guter Weg, beide Faktoren nicht gegeneinander, sondern miteinander arbeiten zu lassen.

Habt Ihr bereits Erfahrungen gesammelt, wenn es um Personalsoftware geht, die fakten-basierte Kandidatenvorschläge macht?

[HTTP410] Befördert vom Algorithmus?

Veröffentlicht am November 26, 2014 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Die neue Technologiewelle im HR-Bereich führt in vielen Bereichen zur Automatisierung von HR-Prozessen. Als Grundlage dienen dabei oft die mittels Big Data und HR-Analytics gewonnenen Erkenntnisse darüber, welche Entscheidung bzw. welches Vorgehen im jeweiligen Fall am erfolgversprechendsten ist.Einer der großen Vorreiter dieser Bewegung ist Google, die bereits vor sieben Jahren ein People Analytics Team ins Leben gerufen haben, um HR-Fragestellungen mit wissenschaftlichen Methoden auf den Grund zu gehen. Die Maxime der HR-Arbeit bei Google beschreibt der Google VP People Analytics Prasad Setty: “All people decisions at Google are based on data & analytics”. Das gilt auch für Beförderungen. Einmal im Jahr hat die HR-Abteilung von Google die Aufgabe, Tausende von Beförderungsanträgen zu sichten und zu entscheiden, welche Antragsteller eine Beförderung bekommen. Dazu ziehen sich die Beförderungskommittees aufgrund eines Mangels an Meetingräumen für mehrere Tage in ein Hotel in Santa Clara zurück. Google wäre nicht Google, wenn nicht jemand die Idee gehabt hätte, die Entscheidungsfaktoren zu analysieren und in eine Formel zu übersetzen. Gedacht, gemacht. Hier ist sie: Einige von Euch werden bei dem Gedanken, das ein Algorithmus über die eigene Beförderung entscheidet, sicher erschrecken. Die Genauigkeit ist allerdings ziemlich hoch, denn für 30 Prozent der Fälle trifft der Algorithmus mit eine Genauigkeit von 90 Prozent die richtige Entscheidung. Eine Quote, die mit der menschlichen Entscheidungsqulität durchaus mithalten kann. Aber jetzt wird es interessant. Denn Während sich die Initiatoren darüber freuten, dass sie das Arbeitsaufkommen der Beförderungskommittees um 30 Prozent verringern konnten, stellte sich heraus, dass die das gar nicht wollten. Sie wollten die Entscheidungen selbst verantworten und sich nicht hinter eine Black Box verstecken. Wer hätte das gedacht?! Auch für diese Entscheidung gibt es allerdings einen datenbasierten Grund.Und das sind die 8 Talente eines guten Google-Managers, die die People Analytics Abteilung durch die Auswertung tausender Dokumente und Feedbackgespräche ermittelt hat. Aber die hört Ihr Euch am besten von Prasad Setty selbst an:

[HTTP410] Amazon startet eine Jobbörse

Veröffentlicht am April 1, 2014 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Heute sind ja alle am Scherzen. April, April, huhu. Ein gewisser guter Freund, nennen wir ihn mal Marc, informierte mich heute über einen möglichen Einbruch in meine Wohnung. Ganz toll, Marc, ganz toll! 🙂

Auch in der HR-Szene wird gescherzt. Das Gute daran ist, dass so manch ein HR-Scherz sich als eine Sammlung interessanter Ideen entpuppt, über die man durchaus nachdenken könnte/sollte. Das gefällt mir. Hätten wir jeden Monat einen 1. April wären wir womöglich ein innovativeres (HR-)Land.

Ich möchte diese aufgeschlossene Stimmung nutzen, um eine kleine, gerne auch große, ernst gemeinte Diskussion über die mögliche Zukunft der Online-Stellenanzeige anzuzetteln. In einem kürzlich geführten Gespräch am HR-Barcamp Vorabend wurde die Frage diskutiert, ob Nutzerdaten, die im Bereich Produktmarketing seit längerer Zeit fleißig gesammelt werden, zur effizienteren Platzierung von Stellenangeboten verwendet werden könnten. Könnten wir genau der richtigen Person genau die richtige (Stellen-)Anzeige genau da, wo die Person sich gerade im Netz aufhält, zum richtigen Zeitpunkt unaufgefordert einblenden lassen?

Ich persönlich würde sagen, ja klar, zumindest perspektivisch. Ansonsten verlangt diese spannende Frage nach ausführlicheren Analysen, die ich hoffentlich hier demnächst liefern kann. Zum Einstig ein kleiner Vorgeschmack mit der Bitte um Eure Einschätzungen und Meinungen. Was wäre, wenn Euch heute bei Amazon oder einem anderen Shop Eures Vertrauens folgendes Bild geboten würde?

Die Idee einer Amazon-Jobbörse ist einfach: Vorschlag-Algorithmen analysieren unsere Käufe und schlagen uns thematisch verwandte Produkte vor oder aber Produkte, die Menschen mit einem ähnlichen Verhaltensmuster erworben haben. Wie weit ist der Schritt zum Vorschlag von Produkten aus anderen Bereichen, wozu letzten Endes auch Stellenangebote gehören?!

Wenn die folgende Logik funktioniert:

WENN Sie Bücher über PHP kaufen, DANN könnten Sie sich auch für MySQL interessieren.

Warum dann nicht auch die folgende:

WENN Sie Bücher über PHP kaufen, DANN könnten Sie ein PHP-Entwickler sein.

Oder die folgende:

WENN Sie Bücher über PHP und Management kaufen UND sich sonst für große Autos und teure Uhren interessiern, DANN zeigen wir Ihnen nur Jobs ab einem bestimmten Führungs- und Gehaltslevel.

Was haltet Ihr von diesem Gedanken? Warum gibt’s es diese “Jobbörse” noch nicht? Wie würdet Ihr einen Job-Vorschlag auf diesem Wege finden? Glaubt Ihr, dass man anhand unseres Kaufverhaltens treffsichere Persönlichkeitsprofile erstellen kann, die sich für treffsicheres Personalmarketing einsetzen ließen?

Semantische Jobsuche mit Truffls.de

Veröffentlicht am Februar 11, 2014 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Das Jahr ist noch so jung und wir haben erfreulicherweise bereits eine erste Innovation in Sachen Job- und Personalsuche, ausgerechnet aus Deutschland, zu verbuchen. Im Dezember 2013 ging die Plattform Truffls.de des Kölner Start-Ups “Kaktus Ventures UG” an den Start. Das Ziel: mit Hilfe von Semantik (Erkennen des Sinns hinter der Information) das Leben von Jobsuchenden und Personalsuchenden spürbar einfacher zu gestalten.

Ich habe mir die Plattform genau angeschaut und freue mich nun, mit einer Vorstellung hier mehr Aufmerksamkeit für die Arbeit des Truffls Team zu erregen. Eine erste sehr ausführliche und technische Review gab’s bereits von Henrik Zaborowski. Ich werde versuchen, mich ganz kurz zu fassen, damit ihr mehr Zeit zum Testen habt.

Das größte mir bekannte Problem, wenn sich Menschen in meinem Umkreis um einen neuen Job bemühen (wollen), lautet: “Ich weiß nicht, wie das heißt, was ich machen will. Was gebe ich ein?”. Übrigens dürfte das in etwa gleiche Problem ab und an auch bei Recruitern auftauchen, die aktiv auf Suche nach Personal sind.

Das Konzept

“Was gebe ich ein?” – diese Frage möchte Truffls für beide Seiten idealerweise abschaffen. Das Konzept ist simpel. Die “Maschine” versteht mein Profil und liefert mir passende Jobs. Die “Maschine” versteht mein Stellenangebot und liefert mir passende Kandidaten-Profile. Das war’s.

Die Umsetzung

Die aktuelle Umsetzung von Truffls.de ist denkbar einfach. Als aktiver Xing- und/oder Facebook-Nutzer auf Jobsuche meldet man sich mit einem Klick an und überträgt automatisch die relevanten beruflichen Daten an die Plattform. Das ist kein Zwang. Mein kann seinen Lebenslauf auch gerne selbst anlegen bzw. vervollständigen. Truffls wertet die Daten aus, gleicht sie mit aktuell über 350.000 semantisch ausgewerteten Jobs ab und liefert konkrete Jobvorschläge. Die ganze Prozedur kostet keine 5 Minuten. Für mich sieht das dann z.B. so aus:

Spannend ist die Tatsache, dass der Truffls Algortihmus auch noch lernfähig sein soll. Unpassende Jobs können abgelehnt werden und so lernt das System, wo es evtl. Fehler macht bzw. wie es die Vorschläge noch verbessern kann.

Viel mehr gibt’s eigentlich nicht zu sagen. Ich kann mir die Jobs natürlich merken, nach Ort oder zusätzlichen Keywords filtern. Beim Klick auf “Truffls” erlaube ich die Weiterleitung meines Profils an das Unternehmen. Wie diese Funktion ankommt, wird sich noch zeigen müssen.

Die Lösung für Recruiter, die nach Aussage des Teams ganz kurz vor dem Start steht, wird ähnlich einfach funktionieren. Man gibt den Link zum Job ein. Die “Maschine” wertet aus und schlägt Profile vor. Möchte man Kontakt-Optionen erhalten, muss das Unternehmen zahlen. Pay-per-CV ist auch das aktuell angestrebte Geschäftsmodell der jungen Firma.

Die Plattform ist insgesamt schnell, übersichtlich und leicht zu bedienen. Natürlich ist der Algorithmus noch jung und wird laufend nachgebessert werden (müssen). Insgesamt aber kann sich das Ergebnis aus der Sicht der Bewerber bis jetzt absolut sehen lassen. Wenn Ihr als Jobsuchende nicht zufällig vorhabt, beim nächsten Jobwechsel inhaltlich etwas völlig anderes als bisher zu machen, würde ich Truffls unbedingt ausprobieren.

Meine persönliche Fragen-, Skepsis- und Kritik-Vorwegnahme

Frage: Xing macht mir als Bewerber auch Jobvorschläge. Was soll ich mit Truffls?

Antwort:

a) Während XING Vorschläge ausschließlich aus der eigenen Jobbörse macht, kann Truffls theoretisch alle Jobs im Netz crawlen (was sie hoffentlich auch vorhaben). Sie wollen mit Jobs selbst (zumindest noch) kein Geld verdienen, sind so gesehen eine offene Plattform. Damit ist die potentielle Auswahl viel größer.

b) Was noch viel wichtiger ist: Xing’s Matching funktioniert schlechter bzw. anders. Der Algorithmus orientiert sich eher an den Positionen/Berufsbezeichnungen. Mein persönliches Ergebnis bei Xing sieht ganz anders aus, inhaltlich wohl weniger treffend.

Frage: Als Recruiter setze ich eher auf den Xing Talent Manger. Truffls kann bei der Profilmenge mit Xing nicht mithalten.

Antwort: Berechtigter Punkt. Für den Erfolg des aktuell angepeilten Geschäftsmodells wird es für Truffls notwendig sein, bald eine kritische Maße an qualitativ guten Profilen aufzubauen. Sonst wird die Plattform für Recruiter nicht interessant genug bzw. nur als Ergänzung in einzelnen schweren Fällen denkbar. Dieses Vorhaben ist nicht einfach.

Evtl. könnte man aber auch ein gutes Geschäft nur auf einem guten Service für Bewerber aufbauen und auf die Recruiter komplett verzichten. Was die reine Funktionalität angeht, müssen wir die konkrete Ausgestaltung des Truffls Recruiter Moduls abwarten.

Ganz nebenbei, wenn sich das Truffls Matching als wirklich zuverlässig und überlegen erweist, wäre auch eine Übernahme durch Xing denkbar. Dumm wäre es nicht. (LinkedIn hat ja in dem Bereich mit Bright kürzlich vorgelegt.)

Frage: Du hast doch BranchOut nicht gemocht und kritisiert, warum lobst Du Truffls – gibt’s da einen Unterschied?

Antwort: In der Tat. BranchOut hatte seinerzeit versucht, ein Geschäftsmodell auf dem Aufsaugen möglichst vieler Facebook-Profile aufzubauen. Das habe ich kritisiert. Truffls aktuell geplantes Geschäftsmodell muss sich sicherlich ähnliche Vorwürfe gefallen lassen. Nichtsdestotrotz glaube ich, bei Truffls einen wesentlich stärkeren Fokus auf die Matching-Technologie und den Bewerber zu sehen. Das gefällt mir und das ist der eigentlich richtige Weg. Außerdem verkauft Truffls keine Stellenanzeigen, was ihnen, wie oben erwähnt, voraussichtlich ermöglicht, einen wesentlich nützlicheren und umfassenderen Service für die Bewerber aufzubauen.

Außerdem kommt Truffls aus Deutschland. Und es freut mich, dass sich unsere Leute mit guten Ideen und Fähigkeit an diesem schwierigen Markt ausprobieren 🙂 In diesem Sinne, Bewerber probiert’s aus, Blogger macht mal etwas Support! Und erzählt mir, was Ihr alle davon haltet.

Studie zur Google-Nutzung: Datenschutz vs. Relevanz

Veröffentlicht am März 13, 2012 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Google arbeitet fleißig daran, seine Suchergebnisse immer weiter zu personalisieren. Das soll dem Benutzer “bessere” (zu seinem Profil passendere) Inhalte zu seinen Suchanfragen präsentieren. Eine Voraussetzung dafür ist es natürlich, entsprechende Daten zu jedem Benutzer zu sammeln. Das geschieht über Abfrage von Cookies, Standort und natürlich dem Google-Profil des eingeloggten Users. Verbunden mit optimierten Suchergebnissen sind selbstredend auch optimierte Einblendungen der Google-Ads. Je größer die Wahrscheinlichkeit, dass diese mein Interessenfeld treffen, desto höher die Klickrate.

Was für die einen eine willkommene Anpassung der eigenen Online-Umgebung ist, ist für die anderen ein Problem. Die Bereitschaft, sein Surfverhalten oder Vorlieben zur Profilbildung zur Verfügung zu stellen, ist nach wie vor äußerst gering, und das nicht nur im datenschutzsensiblen Deutschland. Der aktuelle Pew-Report “Search Engine Use 2012” zeigt, dass es auch in den USA große Vorbehalte gegen personalisierte Suchen gibt:

An anderer (meines Erachtens nach sehr viel berechtigter) Kritikpunkt, ist der Aufbau einer Filterbubble, dem Einschränken des Blickwinkels, durch die Vor- und Ausfilterung von Ergebnissen, die Google aufgrund persönlicher Daten als irrelevant einstuft:

Ironischerweise, sind die Nutzer mit den Jahren immer zufriedener mit ihren Suchergebnissen und finden meistens, was sie suchen:

Auch die Qualität der angezeigten Inhalte wird als besser empfunden.

Was hier leicht übersehen wird: Diese Qualitätssteigerung steht in einem engen Zusammenhang mit 1. den personalisierten Suchergebnissen und 2. den Verbesserungen des Google-Algorithmus aufgrund von Erkenntnissen aus dieser Personalisierung. Ich persönlich bin gerne bereit, Google etwas über meine Interessen zu verraten, wenn ich dafür von Inhalten verschont werde, die absolut nichts mit meiner Lebenswelt zu tun haben. Und wenn ich mal eine völlig saubere Google Abfrage brauche nutze ich impersonal.me. Dieser (absolut empfehlenswerte) Dienst liefert einem unpersonalisierte Suchergebnisse, ohne dass man sich ausloggen und den Browsercache leeren müsste.

Pic: cdrake2 (CC BY 2.0)

Ich bin ein Mensch – Google-Algorithmus behindert Web-Sourcing

Veröffentlicht am Juni 8, 2010 | von Asif Shaikh | Schreibe einen Kommentar

Seit einiger Zeit ist beim Sourcing mit Google ein für Web-Sourcer und andere Poweruser beunruhigendes Phänomen zu beobachten; Google schaltet bei einer Reihe zeitlich eng aufeinanderfolgender Suchanfragen die Suche ab und präsentiert statt den SERPs einen Hinweis auf die Möglichkeit der Versendung automatischer Anfragen durch das eigene Netzwerk.

Es ist keineswegs so, dass ich diesen Screen in den vergangenen Tagen zum ersten Mal gesehen hätte. Wie jeder passionierte Researcher bin ich in den letzten Jahren in unregelmäßigen Abständen immer mal wieder mit Googles Mechanismen zur Abwehr automatisierter Anfragen in Berührung gekommen.

Und Google wäre nicht Google, wenn für derartige Situationen nicht vorgesorgt worden wäre. Tatsächlich erscheint zusammen mit der Fehlermeldung ein Captcha mit dem Button “Ich bin ein Mensch.” zur Auflösung des Misverständnisses. Meint man.

Leider führen die Eingabe des Capchas und der Claim, ein Mensch zu sein stattdessen, nur zu einem Redirect auf einen weißen Screen. Beim ersten Mal glaubte ich an einen Ladefehler, was sich jedoch leider als Irrtum heraus stellte. Zunächst schien mir auch das kein Grund zur Sorge zu sein, bis die Sperre und der Captcha-Fehler an “Sourcing-Tagen” mehrmals täglich auftraten und ernsthaft begannen, meine Arbeit zu behindern. Und wie sich schnell heraus stellte, war ich nicht der einzige Sourcer, dem Google das Menschsein streitig macht. Geradezu erschreckend war aber die – zugegebenermaßen inoffizielle – Reaktion eines Mitarbeiters der verantwortlichen Abteilung aus dem Google Hauptquartier auf die Frage einer amerikanischen Kollegin nach der Ursache:

“as far as our abuse-detection is concerned: the traffic is not normal, but rather comes in very quickly. Overall, we want to support users who are using search casually (to find information) not to support businesses (which is effectively her use-case).

I think she has three options:

– work more slowly so she doesn’t trigger our abuse rules

– become a “partner” and pay for her searches

– use another search engine which doesn’t have these restrictions

Our abuse rules do evolve over time, so things may get better or worse for her over time.”

Die Saloppheit dieser Aussage und die Abstrusität der “Optionen” macht mich sprachlos und ich hoffe, dass Google in dieser Angelegenheit offiziell zielführender auf die Sorgen seiner Poweruser eingehen wird.

P.S.: Ein bisher bekannter Workaround besteht übrigens im Löschen von Temporary Internet Files und wenn nötig Cookies.