%0 Report %1 knobloch2019maschinelle %A Knobloch, Tobias %A Hustedt, Carla %C Gütersloh %D 2019 %I Bertelsmann Stiftung %K Algorithmen Personalmanagement talent_analytics %R 10.11586/2019027 %T Der maschinelle Weg zum passenden Personal. Zur Rolle algorithmischer Systeme in der Personalauswahl %U https://www.bertelsmann-stiftung.de/doi/10.11586/2019027 %X Algorithmische Systeme werden Rekrutierungsprozesse, den gesamten Personalsektor und das Berufsbild der Personaler:innen stark verändern. Die Bedeutung klassischer Ausschreibungen und Einstellungsverfahren, wie wir sie seit langer Zeit kennen, wird abnehmen. Bereits heute ist das Softwareangebot in diesem Bereich groß und vielfältig. Es reicht von Software zur Analyse des Arbeitsmarktes und seiner Entwicklung über Tools, die die Wechselwilligkeit von potenziellen Mitarbei-ter:innen berechnen, bis hin zu automatisierten Lösungen, die Bewerbungen filtern oder gar Auswahlgespräche führen. Für Arbeitgeber:innen bieten Algorithmen die Chance, passendere Mitarbeiter:innen zu finden, Bewer-bungsprozesse fairer zu gestalten und Personaler:innen wertvolle Zeit zu verschaffen, sich auf die persönliche Interaktion mit Kandidat:innen zu konzentrieren. Für Unternehmen ist kaum etwas so kostspielig wie die Einstellung unpassender, schnell wieder aus-scheidender Mitarbeiter:innen. Das Thema Passung (Matching) ist daher eine zentrale Herausforderung für Personaler:innen und Fokus dieses Arbeitspapiers. „Wie finde ich potenziell geeignete Mitarbeiter:innen? Wie prüfe ich ihre Eignung in mehreren Dimensionen?“ Daran schließen sich weitere Fragen an, die nicht mehr zur Passung im engeren Sinne gehören, aber ebenfalls durch algorithmische Systeme unterstützt werden kön-nen: „Wie beurteile ich die Wechselwilligkeit von Kandidaten? Und wie überzeuge ich sie schließlich von meinem Unternehmen?“

@techreport{knobloch2019maschinelle, abstract = {Algorithmische Systeme werden Rekrutierungsprozesse, den gesamten Personalsektor und das Berufsbild der Personaler:innen stark verändern. Die Bedeutung klassischer Ausschreibungen und Einstellungsverfahren, wie wir sie seit langer Zeit kennen, wird abnehmen. Bereits heute ist das Softwareangebot in diesem Bereich groß und vielfältig. Es reicht von Software zur Analyse des Arbeitsmarktes und seiner Entwicklung über Tools, die die Wechselwilligkeit von potenziellen Mitarbei-ter:innen berechnen, bis hin zu automatisierten Lösungen, die Bewerbungen filtern oder gar Auswahlgespräche führen. Für Arbeitgeber:innen bieten Algorithmen die Chance, passendere Mitarbeiter:innen zu finden, Bewer-bungsprozesse fairer zu gestalten und Personaler:innen wertvolle Zeit zu verschaffen, sich auf die persönliche Interaktion mit Kandidat:innen zu konzentrieren. Für Unternehmen ist kaum etwas so kostspielig wie die Einstellung unpassender, schnell wieder aus-scheidender Mitarbeiter:innen. Das Thema Passung (Matching) ist daher eine zentrale Herausforderung für Personaler:innen und Fokus dieses Arbeitspapiers. „Wie finde ich potenziell geeignete Mitarbeiter:innen? Wie prüfe ich ihre Eignung in mehreren Dimensionen?“ Daran schließen sich weitere Fragen an, die nicht mehr zur Passung im engeren Sinne gehören, aber ebenfalls durch algorithmische Systeme unterstützt werden kön-nen: „Wie beurteile ich die Wechselwilligkeit von Kandidaten? Und wie überzeuge ich sie schließlich von meinem Unternehmen?“}, added-at = {2019-11-27T13:26:48.000+0100}, address = {Gütersloh}, author = {Knobloch, Tobias and Hustedt, Carla}, biburl = {https://www.bibsonomy.org/bibtex/29c6e3dabd3d57fffad89010feb91301e/meneteqel}, doi = {10.11586/2019027}, institution = {Bertelsmann Stiftung}, interhash = {f4595f923bfe4a60f8e2badaf612f1e4}, intrahash = {9c6e3dabd3d57fffad89010feb91301e}, keywords = {Algorithmen Personalmanagement talent_analytics}, language = {ger}, month = jun, publisher = {Bertelsmann Stiftung}, timestamp = {2019-11-27T13:26:48.000+0100}, title = {Der maschinelle Weg zum passenden Personal. Zur Rolle algorithmischer Systeme in der Personalauswahl}, type = {Report}, url = {https://www.bertelsmann-stiftung.de/doi/10.11586/2019027}, year = 2019 }