Automatisierte Einstellungssoftware lehnt fälschlicherweise Millionen von tragfähigen Stellenbewerbern ab

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Automatisierte Software zum Scannen von Lebensläufen trägt zu einem „kaputten“ Einstellungssystem in den USA bei, heißt es in einem neuen Bericht der Harvard Business School. Eine solche Software wird von Arbeitgebern verwendet, um Bewerber zu filtern, lehnt jedoch fälschlicherweise Millionen von tragfähigen Kandidaten ab, sagen die Autoren der Studie. Sie trägt zum Problem der „versteckten Arbeitnehmer“ bei – Personen, die arbeitsfähig und bereit sind zu arbeiten, aber aufgrund struktureller Probleme auf dem Arbeitsmarkt von Arbeitsplätzen ausgeschlossen bleiben.

Die Autoren der Studie identifizieren eine Reihe von Faktoren, die Menschen von einer Beschäftigung abhalten, sagen jedoch, dass automatisierte Einstellungssoftware einer der größten ist. Diese Programme werden von 75 Prozent der US-Arbeitgeber genutzt (auf 99 Prozent der Fortune-500-Unternehmen) und wurden als Reaktion auf die Zunahme digitaler Bewerbungen ab den 90er Jahren eingeführt. Die Technologie hat es Menschen leichter gemacht, sich auf Stellen zu bewerben, aber auch Unternehmen, sie leichter abzulehnen.

Automatisierte Software basiert auf zu einfachen Kriterien

Die genauen Mechanismen, wie automatisierte Software Kandidaten fälschlicherweise ablehnt, sind unterschiedlich, beruhen jedoch im Allgemeinen auf der Verwendung zu vereinfachter Kriterien, um „gute“ und „schlechte“ Bewerber zu trennen.

Einige Systeme lehnen beispielsweise Kandidaten mit Lücken von mehr als sechs Monaten in ihrer Beschäftigungshistorie automatisch ab, ohne jemals nach der Ursache dieser Abwesenheit zu fragen. Es kann an einer Schwangerschaft liegen, weil sie ein krankes Familienmitglied pflegen oder einfach daran, in einer Rezession einen Job zu finden. Konkretere Beispiele, die einer der Autoren der Studie, Joseph Miller, in einem Interview mit dem Wall Street Journal anführte, sind Krankenhäuser, die nur Kandidaten mit Erfahrung in „Computerprogrammierung“ in ihren Lebenslauf aufgenommen haben, wenn sie nur Mitarbeiter brauchten, um Patientendaten einzugeben ein Computer. Oder ein Unternehmen, das Bewerber für eine Position als Einzelhandelskaufmann ablehnte, wenn sie „Bodenschleifen“ nicht als eine ihrer Fähigkeiten anführten, selbst wenn die Lebensläufe der Kandidaten alle anderen gewünschten Kriterien erfüllten.

Die übermäßige Abhängigkeit von Software in der Einstellungswelt scheint einen Teufelskreis geschaffen zu haben. Die digitale Technologie sollte Unternehmen die Suche nach geeigneten Bewerbern erleichtern, trägt aber zu einem Überfluss an Bewerbern bei. Während Anfang der 2010er Jahre die durchschnittliche Stellenausschreibung in Unternehmen 120 Bewerber anzog, so die Studie, waren es bis zum Ende des Jahrzehnts 250 Bewerber pro Stelle. Unternehmen haben auf diese Flut reagiert, indem sie brutal starre Filter in ihrer automatisierten Filtersoftware eingesetzt haben. Dies hat zur Folge, dass geeignete Kandidaten abgelehnt wurden, was zu einem großen Pool an Arbeitssuchenden beigetragen hat.

Der Einsatz dieser Software ist zu einem riesigen Geschäft geworden. In dem Bericht heißt es: „Im Laufe der Jahre hat sich die Automatisierung in fast jedem Schritt des Recruiting-Prozesses durchgesetzt: Bewerberverfolgungssysteme, Candidate Relationship Management, Terminplanung, Hintergrundüberprüfungen, Sourcing von Kandidaten und Assessments. Der globale Markt für Recruitment-Technologie ist bis 2017 auf 1,75 Milliarden US-Dollar angewachsen und soll sich bis 2025 auf 3,1 Milliarden US-Dollar fast verdoppeln.“

Trotzdem scheinen sich Unternehmen dieser Probleme durchaus bewusst zu sein. Fast neun von zehn für den Bericht befragten Führungskräften gaben an, dass sie wussten, dass automatisierte Software fälschlicherweise brauchbare Kandidaten herausfilterte. Wie die Autoren der Studie anmerken, erfordert die Behebung dieser Probleme jedoch eine „Überarbeitung vieler Aspekte des Einstellungssystems“, von der Suche nach Kandidaten bis hin zum Einsatz von Software im Prozess.