In den USA herrscht Arbeitskräftemangel. Während sich das Land von der Pandemie erholt, versuchen Unternehmen, ihre Mitarbeiter wieder an den Arbeitsplatz zu bringen, stellen jedoch fest, dass viele dieser Mitarbeiter kündigen – eine sogenannte „große Kündigung“.
Es gibt viele Faktoren hinter diesem Arbeitskräftemangel, aber Noelle Chesley glaubt, dass einer übersehen werden könnte: der Einsatz automatisierter Einstellungssysteme zur Besetzung dieser offenen Stellen.
Chesley ist außerordentliche Professorin für Soziologie an der UWM und ihre Forschung konzentriert sich auf die Schnittstelle zwischen Technologie, Arbeit und Familie. Sie hat festgestellt, dass sich Forscher immer mehr mit automatisierten Einstellungssystemen und der Art und Weise befassen, wie sie möglicherweise qualifizierte Kandidaten herausfiltern.
Diese Systeme umfassen eine Vielzahl von Software, aber die Leute sind vielleicht am vertrautesten mit Plattformen wie Indeed, ZipRecruiter oder Monster, die Algorithmen und Keyword-Screening verwenden, um Arbeitssuchende automatisch zu sortieren und mit Arbeitgebern abzugleichen. Andere Systeme sind maßgeschneidert für Unternehmen und können Bewerber-Tracking, Lebenslauf-Screening und -Ranking, benutzerdefinierte Analysen, Bewertungstools und sogar Persönlichkeitstests umfassen.
„Wenn diese Algorithmen funktionieren, großartig. Sie skalieren sehr, sehr schnell und können Millionen von Menschen erreichen. Das kann wirklich gut funktionieren“, sagte Chesley. „Aber das Gegenteil ist auch wahr. Ich mache mir viel mehr Sorgen um den umgekehrten Fall, nämlich dass die Algorithmen tatsächlich nicht so gut funktionieren und wir sie skalieren, ohne uns um die Konsequenzen zu kümmern .“
Chesley hat vier mögliche Probleme mit automatisierten Einstellungssystemen identifiziert und hat auch einige mögliche Lösungen, die einige ihrer potenziellen Schäden beheben können:
Algorithmen verwenden möglicherweise nicht die besten Kriterien für den Abgleich
Bevor sich Stellensuchende bewerben können, müssen Arbeitgeber sicherstellen, dass ihre Stellenanzeige die Stellensuchenden auch erreicht. Untersuchungen haben jedoch gezeigt, dass die Verwendung eines automatisierten Systems einige unerwartete Fallstricke haben kann, bemerkte Chesley.
„Die Algorithmen in Google oder LinkedIn oder mehreren anderen Plattformen wurden daraufhin getestet, wie diese Informationen an verschiedene Arten von Benutzern gesendet werden. Eines der Dinge, die wir wissen, ist, dass es nicht für alle Benutzer gleich funktioniert.“ sagte Chesley.
Das maschinelle Lernen und Programmieren für diese Algorithmen kann oft Schlussfolgerungen ziehen, die die Programmierer nie beabsichtigt haben. Ein Audit von Google hat beispielsweise gezeigt, dass Männern aufgrund von Datenschutzeinstellungen eher bestimmte Stellenanzeigen angezeigt werden als Frauen. Ein Algorithmus bei Amazon, der nach internen Kandidaten für höhere Positionen suchte, zielte nur auf männliche Kandidaten ab, da in der Vergangenheit überwiegend männliche Kandidaten für diese Positionen eingestellt worden waren.
„Sie denken vielleicht, dass qualifizierte Frauen oder qualifizierte Männer diese Stellenanzeige mit gleicher Wahrscheinlichkeit sehen“, sagte Chesley. „Tatsache ist, dass sie es nicht sind. Die Algorithmen funktionieren so, dass sie, je nachdem, wie die Leute ihre Einstellungen in ihrem Profil festlegen, beispielsweise beeinflussen können, ob sie die Anzeige überhaupt sehen oder nicht.
„In dem Maße, wie Sie wissen, dass Frauen die Hälfte der Erwerbsbevölkerung ausmachen, schrumpfen Sie Ihren Bewerberpool. Da gibt es eine Verbindung zum Arbeitskräftemangel“, fügte Chesley hinzu.
Die Verwendung automatisierter Einstellungssysteme kann in großem Umfang zu Problemen führen
Schätzungen zufolge verwenden 99 % der Fortune-500-Unternehmen in gewisser Weise automatisierte Einstellungssysteme. In den letzten zwei Jahren haben sich dank der Verlagerung hin zu Online- und Remote-Arbeit während der Pandemie viel mehr Unternehmen in ihren Personalabteilungen der Automatisierung zugewandt. Während automatisierte Systeme notwendig sind, um sich durch den riesigen Pool von Bewerbungen zu wühlen, die Unternehmen erhalten, befürchtet Chesley, dass ihre Filter vollkommen gute Kandidaten disqualifizieren könnten – und sie tun dies auf breiter Front.
„Ein Teil davon ist das gleiche Algorithmusproblem mit dem Job (Anzeigen), das heißt, dass in diesen Algorithmen Dinge passieren können, die zu seltsamen Ergebnissen führen“, bemerkte sie. „Das andere Problem ist auch, dass es einige menschliche Tendenzen gibt, die wieder angewendet werden, und diese Algorithmen setzen einige wirklich wichtige Filter.“
Beispielsweise könnten die Algorithmen angewiesen werden, Kandidaten auszusondern, deren Lebenslauf eine Beschäftigungslücke von mehr als sechs Monaten aufweist. Das ist eine schlechte Idee, wenn die Gesellschaft versucht, aus einer Pandemie herauszukommen, bei der Tausende von Menschen ihren Arbeitsplatz verloren haben, sagte Chesley.
Und weil diese automatisierten Systeme so allgegenwärtig sind, hat die breite Anwendung dieser Kriterien enorme Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt.
„Wenn Sie automatisch ohne menschliches Ermessen ablehnen, merken Sie vielleicht nicht einmal, dass Ihr System dafür eingerichtet ist“, sagte Chesley. „Das ist die Idee, qualifizierte Bewerber in großem Umfang abzulehnen.“
Immer mehr Recruiter wollen „lila Eichhörnchen“
In der Sprache der Personalvermittler ist ein „lila Eichhörnchen“ ein Kandidat mit überlegenen Fähigkeiten, der die Qualifikationen erfüllt und darüber hinausgeht, von der Art, von der ein Personalvermittler träumen würde, einzustellen. Mit anderen Worten, ein Kandidat, der so selten ist wie ein „lila Eichhörnchen“.
Chesley sagte, dass Personalvermittler immer häufiger nach ihnen suchen.
„Weil es möglich ist, so viele Informationen über alle (eines Bewerbers) unterschiedlichen Eigenschaften zu filtern und zu erhalten, sind unsere Erwartungen an die Einstellung gestiegen. Es gibt einige Untersuchungen, die zeigen, dass Stellenanzeigen immer komplexer werden“, sagte Chesley. „Es gibt diesen Anstieg der Erwartungen seitens der Personalchefs.“
Beispielsweise möchten Arbeitgeber möglicherweise jemanden einstellen, der sich mit der Adobe Suite auskennt, aber der Job erfordert nur die Verwendung von Photoshop. Das kann viele qualifizierte Kandidaten eliminieren und zum Arbeitskräftemangel beitragen.
Automatisierte Einstellungssysteme könnten zu Entfremdung führen
Ein Großteil der „großen Resignation“ wurde von Mitarbeitern angeheizt, die nach besserer Behandlung und Löhnen strebten, aber Chesley fragt sich, ob es nicht einen weiteren Grund gibt: Oft fühlt es sich an, als würde man seinen Lebenslauf in ein schwarzes Loch werfen, wenn man sich um einen Job bewirbt.
„Ich wundere mich sehr über die Rolle einer sehr entfremdenden Erfahrung bei der Jobsuche, die zumindest teilweise durch Automatisierung angetrieben wird“, sagte Chesley. „Die öffentliche Meinungsforschung deutet auf ein allgemeines Misstrauen gegenüber der Automatisierung bei der Einstellung hin, und einige weitere gezielte Studien von Arbeitssuchenden deuten darauf hin, dass potenzielle Arbeitnehmer die Interaktion mit diesen Systemen als entfremdend empfinden.“
Sie fügte hinzu, dass automatisierte Systeme mit Arbeitgebern als Kunden entwickelt wurden, ohne Rücksicht auf Bewerber zu nehmen.
„Für mich ist eines der Dinge, die wirklich ungerecht sind, … dass Sie tatsächlich kostenlose Arbeit und Informationen beitragen, die von Systemen (wie LinkedIn oder Indeed) verwendet werden, unabhängig davon, ob Sie einen Job bekommen oder nicht, damit sie von Ihnen profitieren Informationen“, sagte sie.
Wie können wir also diese Schäden mindern?
Unternehmen sollten ihre Automatisierung auditieren
„Wenn sie wissen, dass sie Anzeigen auf bestimmten Plattformen schalten, (Unternehmen) sollten einige ihrer Techniker nachsehen und ein wenig testen, um zu sehen, wer diese Anzeigen sieht“, sagte Chesley. Dasselbe gilt für die internen Systeme, die Unternehmen verwenden, um Lebensläufe zu überprüfen und Kandidaten einzustufen.
„Lassen Sie uns einfach sicherstellen, dass wir einige problematische Dinge nicht vergrößern“, fügte sie hinzu und bezog sich auf den versehentlichen Sexismus, Rassismus und andere potenzielle Diskriminierung, die Algorithmen versehentlich in eine Kandidatensuche einbringen können. Da Unternehmen die Kontrolle über die Plattformen haben, die sie zur Verbreitung von Stellenanzeigen verwenden, und über ihre eigenen automatisierten Systeme, ist dies ein natürlicher Ort, um über Änderungen nachzudenken.
Die Stellenanzeige zählt
Untersuchungen zeigen, dass die Art und Weise, wie Unternehmen eine Stellenanzeige erstellen, die Art der Bewerber beeinflussen kann, die sich bewerben. Die Verwendung einer maskulineren Sprache in einer Anzeige kann Frauen versehentlich von einer Bewerbung abhalten, sagte Chesley. Arbeitgeber sollten sich auch überlegen, welche Qualifikationen sie benötigen: Ist diese Qualifikation wirklich notwendig für die Arbeitsleistung einer Person, oder sucht der Personalchef nach einem „lila Eichhörnchen“?
Behandeln Sie Arbeitssuchende wie Kunden
Entwickler von automatisierten Einstellungssystemen sollten überdenken, für wen ihr Produkt bestimmt ist.
„Die Idee ist, die derzeitige Faszination für die Verbesserung des Kundenerlebnisses im Internet zu nutzen und dies so zu übersetzen, dass Arbeitssuchende als Kunden betrachtet werden“, sagte Chesley.
Da Einstellungsunternehmen die eigentlichen Kunden sind, müsste jeder Veränderungsdruck von ihnen ausgehen – um ein Produkt zu fordern, das Arbeitssuchenden ein besseres Erlebnis bietet.
„Was würde diese Erfahrung mit sich bringen? Mehr Transparenz, bessere Kommunikation mit der einstellenden Organisation, zeitnahe Entscheidungsfindung usw.“, fügte Chesley hinzu.
Die Regierung könnte eine Rolle spielen
„Regierungen und andere Interessengruppen, wie z. B. gemeinnützige Organisationen, die mit Arbeitssuchenden zusammenarbeiten, müssen möglicherweise Interventionen und Richtlinien entwickeln, die Arbeitssuchende direkt dabei unterstützen, zu lernen, wie sie am besten mit automatisierten Einstellungsverfahren umgehen, sowie Richtlinien, die die Verwendung automatisierter Einstellungsverfahren besser regulieren Werkzeuge“, sagte Chesley.