Recruiting-Trends 2024

 

 

Digitalisierung im Recruiting

Die Digitalisierung hat den Prozess der Talentakquise revolutioniert, indem sie neue Wege der Interaktion und Effizienzsteigerung eröffnet hat. Moderne Recruiting-Software, KI-gestützte Bewerber:innen-Tracking-Systeme und digitale Kommunikationsplattformen erleichtern Unternehmen die Automatisierung und Optimierung des Bewerbungsprozesses. Denn diese Tools ermöglichen es, geeignete Kandidat:innen schneller und präziser zu identifizieren.

Zusätzlich vereinfachen sie die Vorselektion und ermöglichen eine zielgerichtete Ansprache. Sie unterstützen auch bei der Analyse von Bewerber:innendaten – eine Tatsache, die zu fundierteren Entscheidungen im Auswahlprozess beitragen kann. Einer MIT-Studie zufolge sind Produktivitätssteigerungen um bis zu 14 % möglich, wenn generative AI zielgerichtet in den Recruiting-Alltag integriert wird. Der Einsatz digitaler Technologien im Recruiting trägt auch wesentlich zur Effizienzsteigerung bei. Zusätzlich kann sie gegebenenfalls Diversität in der Personalbesetzung fördern und die Candidate Experience verbessern, indem der komplette Bewerbungsprozess sehr individuell auf die einzelnen Bedürfnisse der Candidates zugeschnitten wird.

Beispiele für Digitalisierung im Recruiting sind:

1. Automatisierte Bewerbungsprozesse: Software zur automatischen Erfassung und Verwaltung von Bewerbungen beschleunigt den Screening-Prozess mit Hilfe automatisierter Vorselektion von Lebensläufen und Anschreiben.
2. Bewerber-Tracking-Systeme (ATS): ATS verfolgen den Bewerber:innenstatus und optimieren den Auswahlprozess. Künstliche Intelligenz (KI) identifiziert die besten Kandidat:innen basierend auf vordefinierten Kriterien.
3. Digitale Kommunikationsplattformen: E-Mail, Social Media und Chatbots ermöglichen es, schnell und unkompliziert mit Kandidat:innen zu kommunizieren. Videointerviews überbrücken räumliche Distanzen und bieten flexible Gesprächsmöglichkeiten.
4. Datenanalyse und Reporting: Bewerber:innendaten können ausgewertet werden, um Trends und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Der Erfolg von Recruiting-Kampagnen kann dank automatisch erstellter detaillierter Berichte getracked werden.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning im modernen Recruiting

KI und Machine Learning verändern grundlegend, wie Organisationen Talente auf sich aufmerksam machen, ihre Fähigkeiten bewerten und einstellen. Wichtig dabei: KI entscheidet im Recruiting nichts automatisiert – KI unterstützt Recruiter:innen dabei, sich auf das zu konzentrieren, was ihren Job ausmacht: Die Kandidat:innen. Das wiederum hat Auswirkungen auf deren Skillset: Noch entscheidender werden in Zukunft Softskills, wie emotionale Intelligenz, Empathie, wertschätzende Kommunikation auf Augenhöhe. Das können die neuen Technologien leisten:

1. Automatisierung manueller Aufgaben

KI-Algorithmen vereinfachen die Kandidat:innensuche und -selektion, indem sie Lebensläufe, Stellenbeschreibungen und relevante Daten analysieren und vorsortieren. Das erleichtert die Identifizierung qualifizierter Kandidat:innen und entlastet Recruiter:innen, die sonst unzählige Bewerbungen manuell sichten müssten​​.

2. Präzise Beurteilung von Qualifikationen und Fähigkeiten

KI kann große Datenmengen schnell verarbeiten und Qualifikationen, Fähigkeiten und Erfahrungen auf Basis von Lebensläufen und andere Dokumenten effizient und präzise bewerten. Bei der Weiterentwicklung der Technologie spielen Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning eine große Rolle.

3. Verbesserung der Kandidat:innenerfahrung

KI-getriebene Chatbots und virtuelle Assistenten interagieren mit Kandidat:innen in Echtzeit , beantworten Anfragen, planen Interviews und liefern personalisierte Updates. Diese interaktive Kommunikation verbessert die Kandidat:innenerfahrung und kann dazu beitragen, dass sich Bewerber:innen während des gesamten Einstellungsprozesses wertgeschätzt und eingebunden fühlen​​​​.

4. Effiziente Kandidatensuche

KI-Tools durchsuchen und analysieren große Datenmengen aus verschiedenen Online-Plattformen, sozialen Medien und professionellen Netzwerken. Sie identifizieren potenzielle Kandidat:innen, die spezifischen Kriterien entsprechen. So können passende Kandidat:innen schneller gefunden werden.

5. Objektive Bewertung von Fähigkeiten

KI-Technologien bewerten Kandidat:innenfähigkeiten und -qualifikationen objektiv, indem sie multiple Datenpunkte analysieren.  Allerdings ist KI nicht fehlerfrei und wurde von Menschen trainiert, die nicht zwingend neutral agierten (-> Data Bias). Aus diesem Grund sollten alle Bewerbungen noch einmal von erfahrenen Recruiter:innen überprüft werden. KI nimmt lediglich eine Vorsortierung vor.Fortschrittliche Algorithmen bewerten technische Fähigkeiten, kognitive Fähigkeiten und Verhaltensmerkmale, was Recruiter:innen wertvolle Einblicke in die Eignung und das Potenzial von Bewerber:innen geben kann​​.

6. Hintergrundüberprüfung und Referenzprüfung

KI kann Daten automatisiert sammeln und analysieren. Das erleichtert es Recruiter:innen, große Informationsmengen zu verarbeiten und potenzielle Unstimmigkeiten zu identifizieren. KI kann auch dabei helfen, Referenzantworten zu analysieren und wichtige Erkenntnisse schnell zu identifizieren – für einen effizienten, standardisierten Referenzprüfungsprozess​​​​.

7. Onboarding und Mitarbeitererfahrung

KI kann eine wichtige Rolle im Onboarding-Prozess spielen, indem sie personalisierte Trainingsmaterialien bereitstellt und Mitarbeiter:innen-Anfragen beantwortet. KI Tools können Organisationen auch dabei unterstützen, Miterarbeiter:innen kontinuierlich zu fördern. So können sie zum Beispiel der Führungskraft erste Anreize für personalisierte Entwicklungsvorschläge liefern, was eine positive Mitarbeiter:innenerfahrung fördern kann​​.

KI und Machine Learning haben im Recruiting viele Vorteile. Sie optimieren den Einstellungsprozesses, automatisieren Aufgaben und steigern die Effizienz. Außerdem verbessern sie die Erfahrung von Bewerber:innen und Mitarbeiter:innen.

Bei alledem sind zwei Dinge wichtig: Erstens muss der Mensch, und insbesondere die Kandidat:innen, im Mittelpunkt stehen. Zweitens sollte KI Recruiter:innen nur unterstützen und keine eigenen Entscheidungen treffen.

Recruiting Analytics: Datenbasierte Entscheidungsfindung im Personalwesen

Recruiting Analytics ist heute ein unverzichtbarer Bestandteil des Personalwesens. Unternehmen nutzen datenbasierte Analysen, um ihre Rekrutierungsstrategien zu verfeinern und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dabei spielen mehrere Schlüsselelemente eine Rolle:

1. Von Basisdaten zu tiefgehenden Analysen

70 % der Firmenleitungen geben an, dass sie People Analytics als oberste Priorität betrachten. Aus diesem Grund haben die meisten großen Unternehmen People-Analytics-Teams, deren Teamgrößen, Zusammensetzungen und organisatorischen Strukturen sich unterscheiden ​​.

2. Herausforderungen und Fortschritte

Trotz des Interesses an besserem Datenmanagement und HR-Technologien ist der Weg zu einer umfassenden Nutzung von Analytics noch weit​​. So berichten viele Unternehmen von einer herausfordernden Anfangsphase beim Aufbaus ihrer People-Analytics-Fähigkeiten – insbesondere bei der Datenbereinigung und der Optimierung von Berichterstattungen.

3. Aufbau einer starken Datenbasis

Eine qualitativ hochwertige Datengrundlage ist entscheidend für den Erfolg von Recruiting-Maßnahmen. Doch Daten müssen aus Transaktionssystemen extrahiert, bereinigt und neu strukturiert werden. Nur so sind sie für Analysen nutzbar und eine konsistente Datensammlung und -verarbeitung kann gewährleistet werden. HR-Datensysteme zu verwalten, erfordert erhebliche Ressourcen, Zeit und Investitionen​​.

4. Nutzung und Experimentieren mit Daten

Sobald eine solide Datenbasis vorhanden ist, können Teams mit neuen Technologien experimentieren, die sie dabei unterstützen, Daten zu analysieren und zu verbreiten. So können Business-Lösungen entstehen, die auf die individuellen Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind – von automatisierten HR-Dashboards bis hin zu maßgeschneiderten Software-Lösungen für Self-Service-Anwendungen​​ ist alles möglich.

5. Aufbau fortgeschrittener Analysefähigkeiten

Data Scientists nutzen Programmiersprachen wie R, Python und Julia. Sie helfen ihnen dabei, komplexe Phänomene zu verstehen und handlungsorientierte Empfehlungen für strategische Entscheidungen zu erarbeiten​​. Teams, die deskriptive und automatisierte Berichterstattungen meistern, sind bereit, ihre Analysefähigkeiten weiterzuentwickeln.

6. Herausforderungen bei der Skalierung und Infrastruktur

Die KI-Infrastruktur stellt eine Herausforderung für die Skalierbarkeit dar und könnte den Einsatz von Cloud-Diensten erfordern. Viele Teams arbeiten noch mit On-Premise-Infrastrukturen und planen scheinbar nicht, ihre Daten bald in die Cloud​​ zu migrieren.

7. Anwendungsbeispiel während der COVID-19-Krise

Wöchentlich die Zufriedenheit von Zehntausenden von Mitarbeitenden weltweit erfassen: Das gelang einer globalen Organisation, die mit Hilfe von People Analytics eine Pulse-Umfrage erstellt hat. Die Umfrageergebnisse haben der Organisation dabei geholfen zu verstehen, wie man Mitarbeiter in einer herausfordernden Zeit und in einem vollständig remote Arbeitsumfeld am besten unterstützt​​​​. 

Candidate Experience: Die Bedeutung einer positiven Bewerbererfahrung

Die Candidate Experience ist die Erfahrung, die Bewerber:innen während des gesamten Rekrutierungsprozesses machen. Sie beeinflusst, wie Bewerber:innen ein Unternehmen wahrnehmen. Zusätzlich kann sie darüber entscheiden, ob Kandidat:innen ein Jobangebot annehmen oder das Unternehmen weiterempfehlen. In einer Welt, in der Bewerber:innen-Erfahrungen online geteilt werden, kann eine positive Candidate Experience zudem die Arbeitgebermarke stärken und qualifizierte Talente anziehen. Kurz gesagt: Unternehmen, die in eine herausragende Candidate Experience investieren, positionieren sich als attraktive Arbeitgeber.

Das sind die Schlüsselelemente einer positiven Bewerber:innenerfahrung und deren Bedeutung:

1. Erster Eindruck: Der erste Kontakt, sei es in Form einer Stellenanzeige oder der Karriereseite, prägt den ersten Eindruck, den sich Bewerber:innen von einem Unternehmen machen. Qualitativ hochwertige, zur Zielgruppe passende Inhalte wecken Interesse.
2. Kommunikation: Bewerber:innen schätzen zeitnahe Updates zum Bewerbungsstatus und konstruktives Feedback. Eine transparente, regelmäßige und respektvolle Kommunikation während des gesamten Bewerbungsprozesses ist also entscheidend.
3. Bewerbungsprozess: Ein einfacher, klar strukturierter Bewerbungsprozess mit minimalem Zeitaufwand für die Bewerber:innen trägt wesentlich zu einer positiven Erfahrung bei. Online-Bewerbungsplattformen sollten benutzer:innenfreundlich und mobiloptimiert sein.
4. Interviewerfahrung: Persönliche oder virtuelle Interviews sollten strukturiert und professionell ablaufen. Interviewer:innen sollten gut vorbereitet sein und den Kandidat:innen genügend Raum bieten, um Fragen zu stellen und ihre Fähigkeiten zu präsentieren.
5. Feedback und Nachbereitung: Konstruktives Feedback nach dem Vorstellungsgespräch und eine zeitnahe Rückmeldung, unabhängig vom Ausgang des Bewerbungsprozesses, sind für eine positive Candidate Experience unerlässlich.
6. Onboarding: Ein effektives Onboarding für erfolgreiche Kandidaten setzt die positive Candidate Experience fort und kann dazu beitragen, dass sich neue Mitarbeitende schnell im Unternehmen wohlfühlen.

Zukunftsfähige Fähigkeiten und lebenslanges Lernen

Der Arbeitsmarkt verändert sich schnell und stetig. Ein Wandel, der es verlangt, Fähigkeiten auf eine neue Art zu vermitteln und zu entwickeln. Verschiedene Soft Skills werden immer wichtiger – und spielen auch bei der Bewertung potenzieller Kandidat:innen eine Rolle.

1. Bedeutung von Soft Skills:

Kommunikations- und Teamfähigkeit, kritisches Denken, emotionale Intelligenz und Kreativität sind Beispiele für Soft Skills, die in der modernen, sich ständig verändernden Arbeitswelt immer wichtiger werden.

2. Anpassungsfähigkeit und Flexibilität:

Branchen und Technologien entwickeln sich rasant weiter. Die Fähigkeit, sich schnell an neue Situationen anzupassen, ist entscheidend – und flexible, lernbereite Bewerber:innen und Mitarbeitende für Unternehmen besonders wertvoll.

3. Lebenslanges Lernen als Norm:

Sowohl für Arbeitnehmer:innen als auch für Arbeitgeber:innen wird lebenslanges Lernen zur neuen Norm, um mit den aktuellen und zukünftigen Anforderungen des Arbeitsmarktes mithalten zu können. Fortbildungen und Weiterbildungsprogramme helfen Mitarbeitenden und Unternehmen, sich kontinuierlich weiterzuentwickeln.

4. Investition in Mitarbeitendenentwicklung:

Für eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit ist es entscheidend, dass Unternehmen in die Entwicklung ihrer Mitarbeitenden zu investieren – und zwar nicht nur in Form von fachlichen Fortbildungen, sondern auch in Trainings im Soft-Skill- und im DEIB-Bereich.

5. Zukunftsfähige Technologiekenntnisse:

Neben Soft Skills werden technische Fähigkeiten wichtiger, insbesondere der Umgang mit neuen Technologien und digitalen Werkzeugen. Unternehmen und Mitarbeitende müssen sich mit den neuesten technologischen Entwicklungen vertraut machen, um effizient und effektiv in einer digitalisierten Arbeitswelt agieren zu können.

Insgesamt wird die Zukunft des Recruitings und der beruflichen Entwicklung stark von der Bereitschaft zu lebenslangem Lernen und der Fähigkeit zur Anpassung an neue Herausforderungen geprägt sein. Unternehmen, die diese Trends erkennen und unterstützen, schaffen eine widerstandsfähige, innovative und zukunftsfähige Belegschaft.

Blue Collar: Gewinner der KI-Revolution

Während sich Jobprofile von Wissensarbeitenden, Content-Creators und die Dienstleistungsbranche elementar durch den Einfluss von KI maßgeblich verändern werden, profitieren Berufe im Handwerk, sowie Jobs, in denen körperliche und soziale Arbeit wichtig sind: die Nachfrage im Gesundheitswesen, im Energiesektor, bei der Hightech-Fertigung und im Baugewerbe wird steigen, was für ‚Blue-Collar‘-Jobs einen erheblichen Aufschwung bedeuten wird. Das bestätigt ein Bericht des Weltwirtschaftsforums in Kooperation mit Accenture. Untersucht wurden 19.000 einzelne Aufgaben in fast 900 Berufen daraufhin, inwieweit sie durch KI beeinflusst werden könnten. Die Ergebnisse: Berufe mit einem hohen Maß an persönlicher Interaktion und nicht-routinemäßigen physischen Aufgaben werden am wenigsten durch KI beeinflusst. „Die körperlichen Arbeitsplätze, die in den nächsten fünf bis zehn Jahren sicher sein werden, zeichnen sich durch Tätigkeiten in einer unvorhersehbaren physischen Umgebung aus“, sagt Kweilin Ellingrud, Direktor des McKinsey Global Institute gegenüber Business Insider. „Wenn es sich um eine vorhersehbare physische Umgebung handelt, die sich wiederholt, dann kann entweder ein Roboter – wahrscheinlich noch vor der generativen KI – oder eine Art generative KI die Automatisierung schaffen, um die Tätigkeit gut auszuführen.“