Big Data macht es heute möglich, unglaublich grosse Datenmengen in kürzester Zeit zu verknüpfen und auszuwerten. Im Personalrecruiting geht man daher immer mehr dazu über, persönliche Vorstellungsgespräche mit umfangreichen Datenanalysen zu kombinieren. Bei Tests werden etwa Geschicklichkeit, Persönlichkeit, mathematische und logische Fähigkeiten in hypothetischen Jobsituationen durchgespielt.
Eine Studie der Harvard Business School untersucht, wie stark man die technischen Ergebnisse im Vergleich zu persönlichen Eindrücken von Recruitern gewichten soll. Dazu wurden Daten von Assessment-Unternehmen verwendet. Als Variable, wie gut sich ein erfolgreicher Kandidat später im Job macht, wählte man die Dauer derFirmenzugehörigkeit.
Die Technik leistet offenbar ganze Arbeit: Mitarbeiter, die per Computertests in ein Unternehmen aufgenommen worden waren, blieben diesem um 15 Prozent länger treu.
Kandidatenbeurteilung im Ampelsystem
Wie soll man also die Einschätzung der Personaler am besten mit digitalen Ergebnissen kombinieren? Für die Studie wurde in rote, gelbe und grüne Kandidaten unterteilt, je nach Ergebnis der Computertests (bei grün hatte sich der Geprüfte sehr gut geschlagen). Dann wurde untersucht, für welche Farbe sich die HR-Verantwortlichen nach einem persönlichen Gespräch entschieden, und wie lange die Erwählten daraufhin für das jeweilige Unternehmen arbeiteten.
Computer und Mensch waren nicht immer einer Meinung, so das Resultat:
On average, they found that managers made exceptions from the test 20 percent of the time. And there was a stark downward correlation between the number of exceptions managers made and worker tenure. On average, workers hired by managers who made fewer exceptions (those in the bottom quarter of exception rates) stayed on average 120 days; those hired by managers who made the most exceptions (those in the top quartile of exceptions) stayed only 100 days.
Der Grund für die Abweichung der Personal-Manager vom Datenmaterial liegt in der begrenzten menschlichen Fähigkeit, die Zukunft richtig zu prognostizieren. Mit einem Algorithmus ist es einfacher, systematisch auftretende Verhaltensmuster eines potenziellen Mitarbeiters zu berechnen, als nach ein paar Minuten Face-to-Face-Gespräch.
Das menschliche Urteilsvermögen soll für Einstellungsverfahren aber auch in Zukunft nicht überflüssig werden. Allerdings –so schlagen die Autoren vor – könnte man es von möglichen Fehleinschätzungen befreien, indem man von vorneherein festlegt, dass innerhalb der von der Technik gut beurteilten (“grünen”) Kandidaten nach eigenem Gutdünken entschieden werden darf.
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