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Robert Half ("RH") setzt künstliche Intelligenz ("KI") ein, um Kandidaten auch nach personenbezogenen Gesichtspunkten zu filtern und sie mit spezifischen Stellenangeboten abzugleichen, die für dich von Interesse sind, und um passende Stellen für dich zu finden. Dazu nutzt RH einen Service von Textkernel ("TK"), einem Unternehmen mit Sitz in den Niederlanden / EU.
Im Allgemeinen beschreibt KI Computersysteme, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie zum Beispiel selbstfahrende Autos oder die Übersetzung zwischen Sprachen.
Die im vorliegenden Fall relevanten Datenverarbeitungstätigkeiten können wie folgt vereinfacht dargestellt werden:
1. Die Jobdaten der Kandidaten und Kunden werden von RH an TK KI weitergeleitet.
2. TK KI liest die Daten und bestimmt welche Daten für die Extraktion relevant sind.
3. Extrahierte Daten werden von TK klassifiziert. Es findet kein maschinelles Lernen statt.
4. Nach der Extraktion und Klassifizierung werden die Daten von einem von TK entwickelten Algorithmus verarbeitet, um die Kandidaten mit den spezifischen Stellenangeboten der Kunden abzugleichen. Es findet kein maschinelles Lernen statt.
5. Das Ergebnis der übereinstimmenden Abfrage wird mit einer 9-stelligen Punktzahl für RH angezeigt.
6. RH übt sein professionelles Urteilsvermögen aus, bevor es Bewerberdaten an einen Kunden weitergibt.
Für einen detaillierten Überblick über die entsprechenden Verarbeitungstätigkeiten, lies bitte die folgende Beschreibung:
(1) Zunächst übergibt RH eine Kombination aus den personenbezogenen Daten der Kandidaten, die sich bereits in der RH-Datenbank befinden, und den Lebensläufen der Kandidaten, zusammen mit den spezifischen Job-Daten der Kunden, an TK KI. Hierbei werden die folgenden personenbezogenen Daten an TK AI übermittelt:
Neueste Jobtitel
Jüngster Beruf
Ort (Ländercode + Stadt/Postleitzahl)
Bildungsniveau
Sprachkenntnisse
IT-Fähigkeiten
Gesamte Erfahrungsjahre
Hauptfächer/Abschlüsse
Volltext-Schlüsselwörter
(2) Nachdem TK KI die personenbezogenen Daten der Kandidaten und die spezifischen Job-Daten der Kunden von RH erhalten hat, überprüft die KI diese Daten und bestimmt, welche Daten für die Extraktion relevant sind, damit die Kandidaten mit den spezifischen Stellen der Kunden abgeglichen werden können.
(3) Die extrahierten Daten werden dann klassifiziert. Dabei wird berücksichtigt, dass Menschen unterschiedliche Ausdrücke oder Wörter für Dinge verwenden, die dieselbe oder eine ähnliche Bedeutung haben. Nach der Extraktion und Klassifizierung werden die Daten von einem von TK entwickelten Algorithmus verarbeitet, um die Kandidaten mit den spezifischen Anforderungen der Kundenjobs abzugleichen. Die angewandte Logik wird durch die folgenden Kriterien bestimmt:
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Berücksichtigte Bewerberdaten / personenbezogene Daten
Berücksichtigte Job-Daten
Beispiel für eine angewandte Bedingung (die Bedingungen variieren je nach den Besonderheiten der einzelnen Kundenaufträge)
Neueste Jobtitel
Positiv
Soll haben
Jüngster Beruf (normalisiert)
Beruf
Kann haben
Ort (Ländercode + Stadt/Postleitzahl)
Standort
Kann haben
Bildungsniveau (normalisiert)
Bildungsniveau
Nice to Have
Arbeitsfeld
Arbeitsfeld
Muss haben
Sprachkenntnisse (normalisiert)
Sprachkenntnisse
Kann haben
IT-Fähigkeiten
IT-Fähigkeiten
Kann haben
Gesamte Erfahrungsjahre
Jahre an Erfahrung
Kann haben
Relevante Schlüsselwörter
Relevante Schlüsselwörter aus dem Job des Kunden, die die Suchergebnisse weiter verbessern (z. B. berufliche Qualifikation, Abschluss)
Kann haben
Volltext-Schlüsselwörter
Volltext
Automatisch (je nach Stichwort)
Erläuterung der angewandten Bedingungen:
Die TK KI Spiellogik beinhaltet bestimmte Bedingungen, die im Folgenden erklärt werden:
Ist im Grunde ein Filter, der alle Ergebnisse herausfiltert, die nicht übereinstimmen. Wenn du zum Beispiel den Begriff "Ort" als Standort angibst, werden alle Bewerber, die diesen Begriff nicht haben, aus den Ergebnissen herausgefiltert.
Beeinflusst die Rangliste, indem passende Kandidaten auf der Liste der geeigneten Kandidaten für eine Kundenstelle höher platziert werden. Das Verhalten von "Sollte haben" ist identisch mit dem Verhalten von "Schön zu haben" (siehe unten), mit dem Unterschied, dass "Sollte haben"-Bedingungen bei der Ermittlung der Rangfolge der Spielergebnisse mehr Gewicht haben.
Beeinflusst die Rangliste, indem passende Kandidaten auf der Liste der geeigneten Kandidaten für eine Kundenstelle höher platziert werden, ohne jedoch nicht passende Ergebnisse aus der Liste zu filtern.
Muss haben
Soll haben
Kann haben
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(4) Die abgeglichenen und klassifizierten Kandidaten werden zurück in die RH-Datenbank übertragen. Das Ergebnis der Abfrage wird durch eine 9-stellige Punktzahl angezeigt, die einem Bewerber in Bezug auf seine Übereinstimmung mit einer bestimmten Kundenstelle zugewiesen wird. Diese Punktzahl bestimmt die Rangfolge der Eignung dieses Bewerbers für die betreffende Kundenstelle. Der Trennungsgrad zwischen den Bewerbern, der durch die 9-stellige Punktzahl erreicht wird, führt dazu, dass es höchst unwahrscheinlich ist, dass mehr als ein Bewerber eine identische Punktzahl für den Abgleich mit einer bestimmten Kundenstelle erhält.
Beispiel: 9-stellige Punktzahl: 0,64231317
(5) Die folgenden Maßnahmen sind zur Verhinderung/Erkennung von verzerrten Ergebnissen vorhanden:
Der Abgleich basiert nur auf den wichtigsten Fakten (z. B. Stellenbezeichnung, Standort, Fähigkeiten, relevante Schlüsselwörter). Keine Interpretationen oder andere Daten beeinflussen die Abgleiche.
Insbesondere beeinflussen keine diskriminierenden Daten (z. B. Geschlecht, Nationalität) den Abgleich-Prozess. Begriffe/Ausdrücke, die einen Kundenjob für bestimmte Bevölkerungsgruppen attraktiver machen könnten, werden ausgenommen.
In bestimmten Sprachen kann aus der Berufsbezeichnung das Geschlecht abgeleitet werden (z. B. Französisch, Deutsch). Die Abgleiche von RH werden nicht von männlichen/weiblichen Formen beeinflusst. Das Geschlecht wird beim Abgleich und der Einstufung der vorgeschlagenen Kandidaten nicht berücksichtigt.
Die Lösung von RH ist außerdem so konfiguriert, dass sie Verzerrungen wie folgt reduziert:
Längere Lebensläufe (CVs) sind genauso relevant wie kürzere.
Das Niveau einer Fähigkeit ist wichtiger als die Anzahl der Erwähnungen im Lebenslauf (CV).
Aktuelle Berufsbezeichnungen und Fähigkeiten sind wichtiger als ältere.
(6) Basierend auf dem Ergebnis der Abgleich-Abfrage, prüfen die RH Personalberater in der Regel die tatsächliche Eignung der von TK KI vorgeschlagenen Kandidaten und entscheiden, ob einige, alle oder keiner der von TK AI vorgeschlagenen Kandidaten geeignet sind. Die Kandidaten, die nach Ansicht der RH-Personalberaterinnen und -berater am besten zu einer bestimmten Stelle des Kunden passen, können in die endgültige Auswahlliste der Bewerber (und Lebensläufe) aufgenommen werden, die dem Kunden für die Kundenstelle vorgelegt wird.
(7) Nach Erhalt der in die engere Auswahl einbezogenen Bewerber (und Lebensläufe), wählt der Kunde (durch sein Einstellungsteam) die Bewerber aus (falls vorhanden), die er zu einem Vorstellungsgespräch einladen möchte. Am Ende des Vorstellungsgesprächs trifft der Kunde (durch sein Einstellungsteam) eine endgültige Entscheidung, die so ausfallen kann, dass keiner der Kandidaten für die Stelle des Kunden geeignet ist, oder dass er einen Kandidaten auswählt, der für die Stelle des Kunden geeignet ist, und den ausgewählten Kandidaten einstellt/beschäftigt.
Die Nutzung von TK KI hat keine Folgen oder Auswirkungen, insbesondere nicht auf deine Bewerbung oder auf die Suche nach geeigneten Stellen für dich, da die Personalberater von RH ihr Fachwissen, ihr persönliches Wissen über dich, den Kunden und sein Geschäft, die Einzelheiten der Stelle des Kunden und die Anforderungen des Kunden an die Rolle sowie den Stellen- und Bewerbermarkt zu jeder Zeit und die Erstellung der Kandidatenliste nutzen. Die endgültige Entscheidung über die Auswahl von Bewerbern für ein Vorstellungsgespräch und über die letztendliche Einstellung eines Bewerbers für eine bestimmte Stelle trifft der Kunde (durch sein Einstellungsteam), nicht die TK KI.
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