{"id":1148,"date":"2016-12-07T07:34:29","date_gmt":"2016-12-07T06:34:29","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/humancapital\/?p=1148"},"modified":"2016-12-13T12:21:10","modified_gmt":"2016-12-13T11:21:10","slug":"rekrutieren-algorithmen-bessere-als-fuehrungskraefte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/organizationalviability\/2016\/12\/07\/rekrutieren-algorithmen-bessere-als-fuehrungskraefte\/","title":{"rendered":"Rekrutieren Algorithmen besser als F\u00fchrungskr\u00e4fte?"},"content":{"rendered":"

Dr. Nicoline Scheidegger<\/a><\/p>\n

Personalselektion<\/strong><\/h4>\n

Wer soll Entscheidungen in der Personalselektion treffen? Sind F\u00fchrungskr\u00e4fte hierzu besonders geeignet? Oder soll man sich auf Testresultate von Online-Anbietern verlassen? Kann der Job der Personalselektion allenfalls in Zukunft automatisiert werden, oder braucht er menschliche F\u00e4higkeiten, die einer Maschine fehlen, wie z.B. die Gespr\u00e4chsf\u00fchrung im Bewerbungsinterview oder die Interpretation sozialer Signale im Face-to-Face-Kontakt?<\/p>\n

Die Tester testen \u2013 Wie gut sind F\u00fchrungskr\u00e4fte in Selektionsentscheiden?<\/strong><\/h4>\n

Um die Eignung potenzieller Kandidaten einsch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen, kann auf Tests zur\u00fcckgegriffen werden, welche Arbeitsleistungen vorhersagen k\u00f6nnen, so z.B. mit einem Online-Fragebogen. Dabei werden Pers\u00f6nlichkeitsaspekte ebenso abgedeckt wie technische, soziale oder kognitive F\u00e4higkeiten und den Job-Fit zwischen Person und Arbeitsaufgabe. Ob diese nun tats\u00e4chlich eine sp\u00e4tere Arbeitsperformance besser prognostizieren k\u00f6nnen \u2013 ob Maschinen oder Menschen die besseren Selektionsentscheide treffen \u2013 hat eine Forschergruppe in einer Studie untersucht (Hoffman, Kahn, & Li, 2015). Dabei verglichen sie f\u00fcr die Besetzung einer niedrigqualifizierten Stelle \u00e4hnlich dem eines Call-Center-Mitarbeiters oder Data-Typisten in 15 verschiedene Unternehmen die Verbleiberate der angestellten Mitarbeitenden. Die Mitarbeiter wurden entweder online mehreren Tests unterzogen und aufgrund des besten Resultats ausgew\u00e4hlt. Oder aber sie wurden per F\u00fchrungsentscheid mit Hilfe pers\u00f6nlicher Interviews eingestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass erstere zu 15% l\u00e4nger in ihrem Job verblieben sind.<\/p>\n

In einer zweiten Studie hat man die Kandidaten Kategorien zugeordnet \u2013 gr\u00fcn f\u00fcr gute Testergebnisse, gelb f\u00fcr mittlere, rot f\u00fcr niedrige. Wenn sich nun eine F\u00fchrungskraft \u00fcber die Testergebnisse hinwegsetzt und sich gegen eine Person mit Testergebnis gr\u00fcn daf\u00fcr f\u00fcr eine Person mit dem Testergebnis gelb entscheidet \u2013 aufgrund ihres Interviews und pers\u00f6nlichen Eindrucks \u2013 performt diese dann besser als eine solche, die aufgrund der Computerregel ausgew\u00e4hlt wurden? Durchschnittlich entschieden sich F\u00fchrungskr\u00e4fte in 20% der F\u00e4lle daf\u00fcr, eine Ausnahme von der Regel zu machen. Allerdings zeigte sich, dass die Personen derjenigen F\u00fchrungskr\u00e4fte, die aufgrund der Computertests selektiert wurden, besser performten als die Mitarbeiter von F\u00fchrungskr\u00e4ften, die sich f\u00fcr eine Ausnahme entschieden hatten.<\/p>\n

Pers\u00f6nliche Sympathie ist kein Indiz f\u00fcr einen guten Stellen-Match<\/strong><\/h4>\n

Erkl\u00e4ren lassen sich die schlechteren Ergebnisse der F\u00fchrungsentscheide durch m\u00f6gliche Biases, die in der Selektion auftreten k\u00f6nnen. So werden Einstellungsentscheidungen h\u00e4ufig unbewusst gef\u00e4llt. Dabei k\u00f6nnen Aspekte wie \u00c4hnlichkeiten, Sympathien und pers\u00f6nliche Pr\u00e4ferenzen f\u00fcr einen Kandidaten ausschlaggebend sein, die nichts mit den Stellenanforderungen zu tun haben. F\u00fchrungskr\u00e4fte entscheiden sich aufgrund einer pers\u00f6nlichen Passung: \u201c[Selection] is like if you were on a date. You kind of know when there\u2019s a match.\u201d (Rivera, 2012) Dass diese pers\u00f6nlichen Sympathien kein valides Kriterium f\u00fcr die Performance und Verbleibewahrscheinlichkeit darstellen, liegt auf der Hand.<\/p>\n

Diskutieren Sie mit \u2013 Wo liegen die Grenzen?<\/strong><\/h4>\n

Die Digitalisierung wird auch im Recruiting voranschreiten, innovative Technologien werden Unternehmen dabei unterst\u00fctzen, Kandidaten zu identifizieren und zu selektieren. Bereits heute versuchen einige innovative Start-ups den Prozess des Rekrutierens und der Selektion zu automatisieren. Sie gehen davon aus, dass Data Analytics den Job effektiver und effizienter ausf\u00fchrt als Personen. Gewisse Personalvermittler und Executive-Search-Firmen \u2013 wie z.B. Korn Ferry \u2013 nutzen heute selbst f\u00fcr die Besetzung der C-Suite Algorithmen (Green, 2015).<\/p>\n

Wo werden Algorithmen an Grenzen stossen? Was sind die Argumente gegen den Einsatz technologischer Hilfsmittel? Oder anders gefragt: was macht den Job des Rekrutierens immun gegen eine Automatisierung?<\/p>\n

Diskutieren Sie mit.<\/p>\n

jallo<\/span><\/p>\n

Green, S. 2015. Hiring C-Suite Executives by Algorithm. Harvard Business Review<\/em><\/strong>, April.
\nHoffman, M., Kahn, L. B., & Li, D. 2015. Discretion in Hiring. Harvard Business School Working Paper<\/em><\/strong>, Oktober: No. 16-055.
\nRivera, L. A. 2012. Hiring as Cultural Matching: The Case of Elite Professional Service Firms. American Sociological Review<\/em><\/strong>, 77(6): 999-1022.<\/p>\n

Schlagw\u00f6rter: Biases<\/a>, Digitalisierung<\/a>, Online-Fragebogen<\/a>, Personalselektion<\/a>, Studien<\/a>
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Dr. Nicoline Scheidegger Personalselektion Wer soll Entscheidungen in der Personalselektion treffen? Sind F\u00fchrungskr\u00e4fte hierzu besonders geeignet? Oder soll man sich auf Testresultate von Online-Anbietern verlassen? 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