Verwendung von Algorithmen im Bewerbungsprozess
25.09.2022
Die Digitalisierung im Recruiting ist in vollem Gange. Es werden fast täglich neue Modelle entwickelt, um mehr Effizienz und Leistung in Unternehmen vorzubringen. Bisher wird vor dem Einsatz von Algorithmen jedoch noch zurückgeschreckt. Und das teilweise zurecht: Denn ein Algorithmus kann nur Entscheidungen auf der Datenbasis fällen, mit der er trainiert wird. Sind also bereits unentdeckte Fehlentscheidungen im Trainingsdatensatz, kann es dazu kommen, dass der Algorithmus diese Entscheidungen fälschlicherweise reproduziert.
Algorithmen können helfen, Diskriminierung im Recruiting abzubauen
Die Ergebnisse einer McKinsey Analyse aus dem Jahr 2020 haben gezeigt, dass vielfältig aufgestellte Teams zu einer verbesserten Wirtschaftsleistung und mehr Innovation beitragen. Es liegt also im Interesse der Unternehmen Diversität zu fördern und als wichtiges Ziel zu definieren. Denn nur weil ein:e Bewerber:in einen unvertrauten Namen, verschiedene religiöse Ansichten oder eine andere sexuelle Orientierung hat, sollte ihm/ihr im Bewerbungsprozess, nicht die Chance auf eine gute Anstellung verwehrt bleiben.
Algorithmen haben das Potenzial, dem Problem der Diskriminierung in Bewerbungsprozessen entgegenzutreten. Denn richtig eingesetzt schaffen sie mehr Objektivität und dadurch mehr Fairness. Menschengemachte Ungleichbehandlung, ob bewusst oder unterbewusst kann damit neutralisiert werden und Bewerbende, die sonst potenziell Diskriminierung ausgesetzt worden wären, haben so bessere Chancen.
Was genau sollte bei der algorithmischen Personalauswahl im Vordergrund stehen?
Diese Frage lässt sich schnell beantworten: Wissenschaftlich valide Kriterien, die klare Indikatoren für den späteren Job-Erfolg darstellen. Am besten lässt sich hier auf bewerte Instrumente aus der Psychologie zurückgreifen: kognitive Leistungsfähigkeit sowie Persönlichkeitsmerkmale nach dem Big 5 Modell.
Genau diese Kriterien zeigt der CASE Score beim Vergleich von Abschlüssen an. Er basiert auf wissenschaftlichen Methoden, ist ausführlich validiert und diskriminiert nicht. Und, das lohnt sich, wie diese Auswertung auf Basis unserer Fachkraft 2030-Studie zeigt.
Von 100 Perzentilen (oder auch Prozenträngen) sind Frauen fünf Perzentile, legal nicht deutsche Personen sechs Perzentile, und nicht heterosexuelle Personen ein Perzentil besser. Im Vergleich dazu schneiden ethnisch nicht deutsche Personen um zwei Perzentile schlechter ab. Es wäre wünschenswert, wenn diese Unterschiede größer wären, aber dennoch stützen sie, wenn auch nur sehr leicht, die Personengruppen, die am Arbeitsmarkt schlechtere Chancen haben.
Fazit
Es lässt sich herausschließen, dass Diskriminierung immer noch ein großes Thema in der Personalauswahl darstellt. Eine Lösung, die schon seit einiger Zeit in Unternehmen angewendet wird, sind Algorithmen. Sie können ein geeignetes und hilfreiches Tool in der Bewerberauswahl sein, solange sie bedacht eingesetzt werden und die Kriterien, nach denen Kandidaten ausgesucht werden, nicht diskriminierend im Hinblick auf Geschlecht, Herkunft oder sexueller Orientierung sind. Denn, wie bereits festgestellt: Unternehmen mit divers aufgestellten Teams weisen eine bessere Arbeitsperformance auf und liefern bessere Ergebnisse ab. Der Algorithmus des CASE Score wählt daher qualifizierte Bewerber nur anhand kognitiver Fähigkeiten und nach dem Big 5 Modell gerichteten Persönlichkeitsmerkmalen aus, und verzichtet auf die altbewährten Kriterien. So zeigt es den Bewerbenden ihre Potenziale auf dem Arbeitsmarkt auf und unterstützt sie anhand des CASE Talentpools bei der Suche nach dem geeigneten Job.
