Wenn Soft­ware Per­so­nal aus­wählt

Computerwoche - - Job & Kar­rie­re - Von Micha­el Schwei­zer, frei­er Jour­na­list in Mün­chen

Per­so­nal­be­ra­ter, An­wen­der und Her­stel­ler ex­pe­ri­men­tie­ren mit Sprach­ana­ly­se­soft­ware, die aus der Sprech- oder Schreib­wei­se ei­nes Be­wer­bers auf sei­ne Per­sön­lich­keit schließt.

Mit Eig­nungs­dia­gnos­tik be­schäf­ti­ge ich mich schon seit 2005“, sagt Dag­mar Schi­mans­ky-Gei­er, Grün­de­rin und Ge­schäfts­füh­re­rin von 1a Zu­kunft. Die Bon­ner Un­ter­neh­mens­be­ra­tung hat sich auf die Ver­mitt­lung von IT-Ex­per­ten, be­son­ders mit SAP-Know-how, spe­zia­li­siert. Zur­zeit sucht sie für ih­re Kun­den un­ter an­de­rem Da­ta Sci­en­tists für das In­ter­net of Things, ei­nen Se­ni­or Con­sul­tant SAP Mas­ter Da­ta Ma­nage­ment und ei­nen Pro­jekt-Ma­na­ger SAP Lo­gis­tik. Eig­nungs­dia­gnos­tik hie­ße hier, sich von tech­ni­schen Mit­teln bei der Über­le­gung hel­fen zu las­sen, wel­cher Kan­di­dat für wel­che Stel­le in Be­tracht kommt. „Es gab An­läu­fe mit ver­schie­de­nen An­bie­tern“, bi­lan­ziert Schi­mans­ky-Gei­er. „Mit Pre­ci­re hat es dann am bes­ten ge­passt.“

Pre­ci­re, die Sprach­ana­ly­se­soft­ware des mitt­ler­wei­le gleich­na­mi­gen, frü­her un­ter Psy­wa­re Gm­bH fir­mie­ren­den Aa­che­ner Un­ter­neh­mens, ist in letz­ter Zeit recht be­kannt ge­wor­den. Der Clou der Tech­nik ist ih­re In­halts­un­ab­hän­gig­keit. Die Soft­ware führt mit je­dem Teil­neh­mer au­to­ma­ti­siert das­sel­be, un­ge­fähr 15 Mi­nu­ten lan­ge Te­le­fon­in­ter­view zu All­tags­fra­gen wie: Was ist für Sie ein schö­ner Sonn­tag? Wie sieht ein ge­lun­ge­ner Ur­laub aus? Was der Teil­neh­mer dar­auf ant­wor­tet, ist egal, ent­schei­dend ist, wie er es tut: Die künst­li­che In­tel­li­genz in Pre­ci­re un­ter­sucht die Sprach­pro­ben auf Merk­ma­le wie Sprech­ge­schwin­dig­keit, Stimm­vo­lu­men und Ton­hö­he so­wie auf Satz­bau und Wort­ar­ten.

Die Er­geb­nis­se ver­gleicht Pre­ci­re mit Teil­neh­mern aus ei­ner Re­fe­renz­grup­pe von mehr als 5000 Personen. Die Soft­ware stellt so bei­spiels­wei­se fest, dass ein Teil­neh­mer zu 89 Pro­zent ei­ner Grup­pe sehr ziel­ori­en­tier­ter Men­schen äh­nelt, aber nur zu sie­ben Pro­zent ei­ner Grup­pe, de­ren Spra­che in­ner­halb ei­nes „Ver­triebs­pro­fils“als „in­for­ma­tiv“be­wer­tet wird. Kun­den wie Rand­stad und Fra­port kön­nen mit Pre­ci­re Be­wer­ber oder Mit­ar­bei­ter tes­ten. Die Kran­ken­kas­se Ac­ti­mon­da hat ih­ren Ver­si­cher­ten ei­ne Zeit­lang ei­nen Stress­test auf Pre­ci­re-Ba­sis an­ge­bo­ten.

Neue Re­fe­renz­grup­pe

Die 5000-Personen-Re­fe­renz­grup­pe ist be­ruf­lich bunt ge­mischt, doch in dem Pi­lot­pro­jekt, das 1a Zu­kunft mit Pre­ci­re be­treibt, wird mit die­sem Prin­zip ge­bro­chen. „Mei­ne Idee war, ei­ne Ver­gleichs­grup­pe aus IT-Be­ra­tern im SAP-Um­feld auf­zu­bau­en. Das gibt es bis­her nicht“, er­klärt Dag­mar Schi­mans­ky-Gei­er. „Er­folg­rei­che SAPBe­ra­ter, die wir bei un­se­ren Kun­den plat­ziert hat­ten, und leis­tungs­star­ke ak­tu­el­le Kan­di­da­ten“fan­den sich be­reit, mit Pre­ci­re das stan­dar­di­sier­te Te­le­fon­in­ter­view zu füh­ren. Aus die­sen – we­sent­lich we­ni­ger als 5000 – Ton­pro­ben ge­wann Pre­ci­re das „Re­fe­renz­pro­fil IT-/ SAP-Be­ra­ter“. Künf­ti­ge Kan­di­da­ten wer­den al­so un­ter Ge­sichts­punk­ten wie „Te­am­play­er“, „Sprach­viel­falt“, „Selbst­or­ga­ni­sa­ti­on“und „Über­zeu­gungs­kraft“nicht mit der gro­ßen Pre-

ci­re-Grup­pe ver­gli­chen, son­dern mit als er­folg­reich ein­ge­schätz­ten be­ruf­li­chen Peers.

Ago­s­ti­no Cis­co, der als Se­ni­or Ma­na­ger HR So­lu­ti­ons das Pi­lot­pro­jekt von Pre­ci­re-Sei­te be­treut, hält das für sinn­voll, weil sich zwi­schen der all­ge­mei­nen Re­fe­renz­grup­pe und der IT-be­zo­ge­nen Peer Group cha­rak­te­ris­ti­sche Un­ter­schie­de ge­zeigt hät­ten: „Die IT-Be­ra­ter spre­chen prä­gnan­ter und ein­fa­cher als der Durch­schnitt, ih­re Spra­che trans­por­tiert deut­lich mehr Zu­ver­sicht und ist nüch­tern und eher emo­ti­ons­los. Sie ver­wen­den mehr Fach­wör­ter.“

So­wohl 1a Zu­kunft als auch Pre­ci­re be­trach­ten das Pro­jekt als aus­bau­fä­hig. Schi­mans­ky-Gei­er könn­te gro­ßen Kun­den – sie nennt zwei sehr be­kann­te – vor­schla­gen, für sie zu­sam­men mit Pre­ci­re ein „un­ter­neh­mens­spe­zi­fi­sches Re­fe­renz­pro­fil“zu er­ar­bei­ten. Pre­ci­re darf das Re­fe­renz­pro­fil IT-/SAP-Be­ra­ter auch an­de­ren Kun­den an­bie­ten, da man mit 1a Zu­kunft ei­ne Ver­triebs­part­ner­schaft ge­schlos­sen hat.

Wenn Fir­men her­vor­ra­gen­de Kan­di­da­ten schon bei klei­nen Un­stim­mig­kei­ten ab­leh­nen, wird das nicht nur den Be­wer­bern nicht ge­recht, son­dern frus­triert auch Dag­mar Schi­mans­kyGei­ers „tol­le jun­ge Mit­ar­bei­ter“, die die Kon­tak­te her­ge­stellt ha­ben. Von Pre­ci­re er­hofft sie sich „ob­jek­ti­ve Ar­gu­men­te, die hel­fen, Un­ter­neh­men von gu­ten Kan­di­da­ten zu über­zeu­gen“.

IBM: Ein an­de­rer An­satz

„Per­so­na­li­ty In­sights be­ruht auf Wat­son-Tech­nik“, er­klärt Sven Se­met, der als HR Thought Le­a­der IBM Wat­son Ta­lent So­lu­ti­ons für An­wen­dun­gen künst­li­cher In­tel­li­genz in Re­cruit­ing und Per­so­nal­we­sen zu­stän­dig ist. „Des­halb kann das Sys­tem auch un­struk­tu­rier­te, frei for­mu­lier­te Tex­te ana­ly­sie­ren, zum Bei­spiel An­schrei­ben und Emp­feh­lungs­schrei­ben.“Per­so­na­li­ty In­sights wer­tet schrift­li­che Be­wer­bun­gen nach drei Rich­tun­gen aus: dem Big-Fi­ve-Per­sön­lich­keits­mo­dell – in­wie­weit kenn­zeich­nen Of­fen­heit, Ge­wis­sen­haf­tig­keit, Ex­tra­ver­si­on, Ver­träg­lich­keit und Neu­ro­ti­zis­mus den Be­wer­ber? –, den Un­ter­neh­mens­wer­ten („Va­lues“) und den Be­dürf­nis­sen des Be­wer­bers („Needs“). Auf die­ser Grund­la­ge zeich­net Per­so­na­li­ty In­sights ein Cha­rak­ter­pro­fil des Be­wer­bers.

Der Be­nut­zer kann ein­fach die Stan­dard­aus- wer­tun­gen des Sys­tems ab­war­ten – ei­nen Ein­druck da­von gibt auf der IBM-Platt­form Blu­emix ei­ne De­mo­ver­si­on, der man ei­nen Text von min­des­tens 100 Wör­tern an­ver­trau­en muss. Er kann aber auch Ei­gen­schaf­ten ge­wich­ten, die der Be­wer­ber auf­wei­sen soll, et­wa Auf­rich­tig­keit und En­ga­ge­ment, oder er kann sich ei­nen Kan­di­da­ten wün­schen, der auf 95 Pro­zent der als ma­xi­mal ge­setz­ten Ri­si­ko­be­reit­schaft kommt. Hier liegt ein gän­gi­ger Vor­wurf in der Luft: Ei­ne Chan­ce hat nur, wen der Al­go­rith­mus als ver­wert­bar ein­stuft. Sven Se­met sieht es an­ders: „Per­so­na­li­ty In­sights ver­hin­dert Dis­kri­mi­nie­rung. Na­me und Ge­schlecht ei­nes Be­wer­bers spie­len für die­se Tech­nik kei­ne Rol­le. Sie schützt uns vor un­se­rem kul­tu­rel­len Schub­la­den­den­ken.“

Spra­che weiß mehr

Per­so­na­li­ty In­sights ist nicht nur für Per­so­nal­ver­ant­wort­li­che ge­dacht. IBM bie­tet die lin­gu­is­ti­schen Ana­ly­sen al­len Un­ter­neh­men an, die Kun­den ge­win­nen, ken­nen­ler­nen, be­hal­ten und ih­re Ent­schei­dun­gen pro­gnos­ti­zie­ren wol­len. Na­tür­lich lässt sich das Sys­tem auch für ei­ne Ne­ga­tiv­aus­le­se ver­wen­den, bei­spiels­wei­se von Kre­dit­in­sti­tu­ten.

Wie Pre­ci­re be­ruht Per­so­na­li­ty In­sights auf der Über­zeu­gung, Spra­che sa­ge über ih­ren Spre­cher oder Schreiber mehr aus, als ihm be­wusst sei. Per­so­na­li­ty In­sights ar­bei­tet al­ler­dings stär­ker in­halts­be­zo­gen. Ei­ne Sen­ti­ment-Analyse – ist der Schreiber po­si­tiv, ne­ga­tiv oder neu­tral ge­stimmt? – setzt zum Bei­spiel bei den Ad­jek­ti­ven an. Hier geht es al­so nicht dar­um, ob und wann je­mand über­haupt Ad­jek­ti­ve ver­wen­det, was durch­aus aus­sa­ge­kräf­tig sein kann, son­dern um de­ren Be­deu­tung.

Ge­sprä­che ent­schei­den

Pre­ci­re bie­tet Kun­den an, in Call-Cen­tern „die Kun­den­zu­frie­den­heit wäh­rend des Ge­sprächs“zu mes­sen. Das wüss­ten die An­ru­fer dann wohl nicht. Mit den schrift­li­chen Tex­ten, die Per­so­na­li­ty In­sights ana­ly­siert, ver­hält es sich oft ähn­lich. Zum Bei­spiel in so­zia­len Netz­wer­ken. Das Ber­li­ner Star­t­up Tal­ent­wun­der hat mit Per­so­na­li­ty In­sights ei­ne Such­ma­schi­ne ent­wi­ckelt, die in So­ci­al Me­dia und be­ruf­li­chen On­line-Netz­wer­ken nach wech­sel­wil­li­gen Fach­kräf­ten sucht und mit Big-Da­ta-Ana­ly­sen die Um­zugs- und Wech­sel­be­reit­schaft der „Kan­di­da­ten“be­rech­net, die zu die­sem Zeit­punkt al­ler­dings noch gar nicht kan­di­diert ha­ben und von die­sem Ge­brauch ih­rer Äu­ße­run­gen mit ei­ni­ger Wahr­schein­lich­keit nie er­fah­ren.

Wahr­schein­lich ha­ben sich vie­le Per­so­na­li­ty­In­sights-An­wen­der auch aus Zeit­druck für das Sys­tem ent­schie­den. Im­mer wie­der liest und hört man von den drei bis fünf Mi­nu­ten, die ein Per­so­nal­ver­ant­wort­li­cher sich mit ei­ner schrift­li­chen Be­wer­bung be­fas­sen kön­ne. Sor­tiert Per­so­na­li­ty In­sights die Zu­schrif­ten aus, die er auch selbst aus­sor­tie­ren wür­de, hat er für die pas­sen­den mehr Zeit. Da­mit wä­re es für Sven Se­met, der gro­ße Stücke auf das Sys­tem hält, aber auch gut: „Die end­gül­ti­ge Ent­schei­dung über neue Mit­ar­bei­ter wür­de ich der Tech­nik nicht über­las­sen, son­dern wei­ter­hin im­mer drei bis fünf Kan­di­da­ten zu per­sön­li­chen Ge­sprä­chen ein­la­den.“

Dag­mar Schi­mans­ky-Gei­er, 1a Zu­kunft: „Von der Sprach­ana­ly­se­soft­ware er­hof­fe ich mir ob­jek­ti­ve Ar­gu­men­te, die hel­fen, Un­ter­neh­men von gu­ten Kan­di­da­ten zu über­zeu­gen.“

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