Active Sourcing vor neuen Herausforderungen

Wie RPA das Bewerbermanagement unterstützt

31.01.2019
Von  und


Milad Safar ist Managing Partner der Weissenberg Group, die er 2012 zusammen mit Marcel Graichen gegründet hat.
Lena Köhler ist Managerin im Bereich Recruiting & Operations bei Weissenberg Potentials am Standort Düsseldorf. Dort bildet sie die Schnittstelle zwischen modernen RPA-Lösungen und klassischem HR Consulting. Ihre umfangreichen HR-Kenntnisse sammelte sie in den letzten Jahren bei einem marktführenden Online Jobboard und bei einer der weltweit ältesten Personalberatungen.
Robo-Recruiter lassen sich bei HR-Prozessen für die Aufgaben nutzen, die repetitiv, regelbasiert, fehleranfällig, saisonal und zeitkritisch sind. Stichwort: Robotic Process Automation. Auf diese Weise können Unternehmen die Bearbeitungskosten reduzieren.

Der Personalmarkt befindet sich derzeit in einem grundlegenden Wandel. Die demographische Entwicklung beschert uns einen nie gekannten Fachkräftemangel. Gleichzeitig sorgt die digitale Transformation für eine stark ansteigende Komplexität der Jobs auf allen Ebenen. Die daraus entstehenden unterschiedlichen Jobprofile erfordern wiederum sehr ausdifferenzierte Hard- und Soft-Skills sowie Methodenkenntnisse, was das Screenen und Bewerten der Kandidaten immer schwieriger macht. Das alles zwingt die Unternehmen zu einem existenziellen Umdenken im Recruiting.

RPA kann auch die HR-Abteilung bei Routine-Tätigkeiten unterstützen.
RPA kann auch die HR-Abteilung bei Routine-Tätigkeiten unterstützen.
Foto: Aleutie - shutterstock.com

Diesen Paradigmenwechsel, den wir derzeit erleben, können die Unternehmen nur durch Active Sourcing meistern. Die aktive Suche und die direkte Ansprache von Kandidaten sind aber sehr aufwendig und zeitintensiv. Das Active Sourcing umfasst viele manuelle Schritte, vom Erstellen des Anforderungsprofils über die Suche, die Kontaktaufnahme, das Conversion Handling bis zum Einpflegen der Bewerberdaten. Die manuelle Datenverarbeitung und -übertragung birgt zudem ein sehr hohes Fehlerpotenzial und erlaubt nur ein wenig strukturiertes Controlling von Conversion Rates und Recruiting-Kanälen.

Recruiting-Business auf Sigma-Level 3

Verglichen mit dem Six-Sigma-Qualitätslevel des produzierenden Gewerbes bewegt sich das Recruiting-Business derzeit hierzulande auf dem Sigma-Level 3. Das entspricht einer Fehlerquote von 6,7 Prozent. Angesichts des aktuellen Fachkräftemangels kann es sich aber kein Unternehmen leisten, auch nur einen Kandidaten aufgrund einer falscher Einschätzung und Bewertung seiner Daten abzulehnen. Eine Steigerung des Sigma-Levels auf 4, bei dem der Fehlerquotient auf 0,62 Prozent gedrückt würde, muss daher das erklärte Ziel sein. Aber solange Menschen im Recruiting-Prozess Daten manuell erheben und auswerten, ist an einen derartigen Zielwert nicht zu denken.

Die Automatisierung des Active-Sourcing-Prozesses ist aber nicht nur deshalb unumgänglich. Auch wirtschaftlich macht die Automatisierung Sinn. Im Mittelsegment des Recruiting-Business, zwischen 60.000 und 150.000 Euro Bruttogehalt, kann derzeit kein Provider wirklich seriös arbeiten. Bei einem Honorar von 20 bis 30 Prozent des Bruttolohns rechnet sich der ganze Aufwand meist nicht. Es sei denn, die Recruiting-Prozesse werden konsequent automatisiert.

Für eine Stelle 100 Kandidaten anschreiben

Last, but not least spielt die Zeit auch eine ganz gewichtende Rolle. Wenn der Active Sourcer das Netz durchkämmt und jemanden gefunden hat, der ganz grob zum Suchprofil passt, dann schreibt er ihn an. Die Chancen, dass er ein Feedback bekommt, stehen bei fifty-fifty. Als Faustregel gilt: Für die Besetzung einer Stelle muss er mindestens 100 Kandidaten anschreiben. Je nach ausgeschriebener Stelle können es auch 500 Kandidaten sein. Und wenn er Antworten bekommt, können die ganz unterschiedlich ausfallen, wie zum Beispiel "Danke, jetzt aber nicht" oder "Ja danke, aber nicht in Hannover".

Zudem hat der Active Sourcer in der Regel nicht nur eine Stelle zu besetzen, so dass er unterschiedliche Profile anlegen und eine Vielzahl verschiedener Nachrichten und Antworten verschicken und ablegen muss. Dann müssen die Daten auch noch gescreent und - falls ein Kandidat in Frage kommt - auch noch manuell in das Bewerbermanagement-System eingetragen werden.

Pro Active Sourcer maximal zehn Stellen im Jahr

Angesichts des hohen manuellen Aufwands schafft ein Active Sourcer erfahrungsgemäß zehn erfolgreiche Stellenbesetzungen im Jahr. Um diese Konvertierungsrate zu erreichen, muss er mit mindestens 1000 Kandidaten in Kontakt treten. In großen Unternehmen sind pro Jahr aber durchaus auch 2000 Stellen zu besetzen.

Um dieses Volumen zu bewältigen, müsste ein Unternehmen 200 Active Sourcer beschäftigen. Bedenkt man, dass ein Active Sourcer mit Nebenkosten und Software-Lizenzen rund 60.000 Euro im Jahr kostet, ist man schnell bei 12 Millionen Euro insgesamt. Für einen Software-Roboter, der die Arbeit in einem Bruchteil der Zeit erledigt, muss gerade einmal ein Drittel des Geldes in die Hand genommen werden.

Automatisierung durch RPA

Automatisiert man den Active-Sourcing-Prozess mittels Robotic Process Automation (RPA), obliegt dem Recruiter vorab nur die Aufgabe, das Anforderungsprofil zu definieren, nach dem der Software-Roboter die verschiedenen Kanäle durchsuchen soll.

Anschließend entwickelt der Active Sourcer den Suchalgorithmus, auf dessen Basis der Software-Roboter Lebenslauf-Datenbanken, soziale Medien, Businessnetzwerke und Fach-Communities nach passenden Talenten durchforstet - zeitgleich und nicht nacheinander.

Beim robotergesteuerten Active Sourcing unterstützen große Bibliotheken und Datenbanken, in denen ganz spezielle Berufsbilder nach DIN- und ISO-Normen sowie Zertifikaten verzeichnet sind, den Active Sourcer dabei, Suchbegriffe zu erzeugen, um Mitarbeiter mit ganz besonderen Fähigkeiten zu finden. Anschließend konfiguriert der Active Sourcer den Suchalgorithmus.

Effektives Dialog- und Bewerbungsmanagement

Der Software-Roboter übernimmt aber nicht nur die Suche nach geeigneten Kandidaten, sondern auch den direkten Dialog mit dem Kandidaten einschließlich entsprechender Reminder-Durchläufe. Das Dialogmanagement basiert dabei auf einem Baukastensystem, in dem für jede Phase des Kontaktes und für die verschiedensten Feedbacks der Kandidaten passende Anschreiben hinterlegt sind. Alle Reaktionen der Kandidaten werden vom Roboter ausgewertet und kategorisiert, um den Dialog im Sinne eines Retargeting individuell gestalten und automatisiert durchführen zu können.

Aus den Bewerbungsunterlagen filtert der digitale Recruiter die Hard- und Soft-Skills, Weiterbildungen, den Ausbildungsverlauf und die Fachkenntnisse des Kandidaten heraus. Im Rahmen der Kandidaten-Sondierung gleicht der Roboter die Interessen ab, untersucht die Wechselmotivation und prüft die Hard Facts auf Übereinstimmung mit dem Anforderungsprofil. So markiert er beispielsweise fünf bis zehn vorher definierte Schlüsselbegriffe, die im Zusammenhang mit der ausgeschrieben Stelle wichtig sind. Anhand einer Bewertungsmaske werden die markierten Schlüsselbegriffe dann ausgezählt und mit den Vorgaben abgeglichen und bewertet.

Fehlende Angaben, die bei der manuellen Auswertung aufgrund des hohen Aufwands der Nachrecherche ein K.O.- Kriterium darstellten, werden jetzt vom Roboter automatisch beim Kandidaten abgefragt. Die so gewonnenen Daten überträgt er auch gleich vollkommen fehlerfrei in das vorhandene Bewerbermanagementsystem.

Vielfältige Filtermöglichkeiten

Doch ein Robot-Recruiter kann noch mehr: Er erstellt ein Ranking der Kandidaten, die für die ausgeschriebene Stelle in Frage kommen, indem er die Fähigkeiten der Bewerber miteinander vergleicht. So screent der Roboter z. B. die Bewerbungen auf Diplom- und Abschlussnoten und besuchter Universität und gleicht die Noten mit dem vom Statistischen Bundesamt veröffentlichten Notendurchschnitte aller deutschen Universitäten ab. Der hierbei ermittelte Wert wird mit den Vorgaben des Unternehmens verglichen.

Um anschließend zu einem Gespräch eingeladen zu werden, müssen die Noten beispielsweise im oberen 10-Prozent-Bereich der Vergleichsgruppe liegen. So erhält man eine hinreichend aussagekräftige Bewertung der Kandidaten bei geringem Arbeitsaufwand. Auf einem deutlich höheren Abstraktions-Level bewertet der Software-Roboter die Tauglichkeit des Kandidaten für den Job anhand seiner Studienfächer, des Renommees der Universität und seiner Berufserfahrung bezogen auf die Anzahl der Berufsjahre, seine Aufgabenbereiche im Unternehmen und der Marktposition des Unternehmens.

Transparenz und Objektivität

Last, but not least bringt die Automatisierung des Active-Sourcing-Prozesses auch unter sozio-kulturellen Aspekten Vorteile mit sich. Da das Screening durch einen Roboter abläuft, der keine Vorlieben oder Vorurteile kennt, der sich nicht durch Hautfarbe, Ethnie oder Geschlecht beeinflussen lässt, wird während des Bewerbungsprozess die Chancengleichheit unter den Bewerbern absolut gewahrt. Durch dieses transparente und objektive Verfahren werden Kandidaten und Bewerber entsprechend der persönlichen Qualifikationen ausgewählt. So wird vermieden, dass Bewerber wegen unbewusster Vorbehalte möglicherweise auf dem "Ablagestapel P" landen.

Von der Automobilindustrie lernen

Ein Blick auf die Automobilindustrie zeigt, wie hoch die Wertschöpfung eines produktiven Mitarbeiters sein kann, wenn er repetitive Aufgaben einem Roboter überlässt, der diese Aufgaben wesentlich schneller und präziser ausführt. Die Automobilhersteller liefern zudem den Beweis, dass man auch ein individualisiertes Produkt - das vom Kunden konfigurierte Auto - nach automatisierten Prozessen herstellen kann und das auf einem extrem hohen Qualitäts-Level (Stichwort: Six-Sigma).

So wie die Autoindustrie es sich nicht leisten kann, qualitativ minderwertige Autos zu produzieren, kann es sich kein Unternehmen auf Dauer leisten, qualifizierte Fachkräfte durch einen schlechten, umständlichen Recruiting-Prozess zu vergraulen. Es geht nicht darum, den Menschen aus dem gesamten Prozess, von der Jobbeschreibung bis zum Einstellungsgespräch, auszuschließen und auch die letzte Einstellungsentscheidung einem Roboter zu überlassen.

Vielmehr geht es darum, grundsätzlich Software-Roboter bei HR-Prozessen für die Aufgaben zu nutzen, die repetitiv, regelbasiert, fehleranfällig, saisonal und zeitkritisch sind. Denn nur so lassen sich die Bearbeitungskosten reduzieren und die Qualität und Effizienz der einzelnen Prozesse auf ein entsprechendes Six-Sigma-Level heben.