Wie KI die Vorauswahl von Bewerber:innen erleichtert
Künstliche Intelligenz (KI) kann bei der Vorauswahl von Bewerber:innen auf vielfältige Weise unterstützen. Sie gestaltet den Prozess effizienter, der Ablauf wird schneller. In folgendem Artikel beschreibe ich den Ablauf beispielhaft: Zunächst erfolgt die Erfassung der Bewerbungen. Danach analysiert die KI die eingereichten Daten. Im nächsten Schritt erfolgt das Matching der Bewerber:innen mit den Stellenanforderungen. Anschließend wird ein Ranking der Bewerbungen erstellt. Schließlich führt die KI eine Vorauswahl durch und informiert die Kandidat:innen über den Stand ihrer Bewerbung.
1. Stellenausschreibung und Bewerbungseingang
Das (fiktive) Unternehmen TechCorp veröffentlicht eine Stellenausschreibung, über es eine:n Softwareentwickler:in sucht. Die Ausschreibung erscheint sowohl auf der Karrierewebseite als auch auf Jobportalen. Bewerber:innen reichen ihre Unterlagen ein.
2. Datenextraktion und -strukturierung
Die KI-Plattform von TechCorp, ich nenne sie “RecruitingAI”, startet den Prozess, indem sie die eingereichten Bewerbungen scannt und relevante Daten extrahiert. Informationen zu Berufserfahrung, Fähigkeiten, Bildungsweg und persönlichen Daten werden strukturiert erfasst und gespeichert.
3. Matching und Ranking
RecruitingAI nutzt einen Algorithmus, der die Daten der Bewerber:innen mit den Anforderungen der Stellenausschreibung vergleicht. Dabei werden Kriterien wie Berufserfahrung, Fähigkeiten, Bildungsweg und zusätzliche Qualifikationen berücksichtigt. RecruitingAI berechnet einen Match Score für jede Bewerbung und erstellt ein Ranking basierend auf diesen Scores.
4. Vorselektion
TechCorp hat festgelegt, dass nur Bewerbungen mit einem Match Score von mindestens 70% weiter berücksichtigt werden sollen. RecruitingAI filtert automatisch alle Bewerbungen heraus, die diesen Schwellenwert nicht erreichen.
5. Bewertung zusätzlicher Kriterien
Neben dem Match Score kann RecruitingAI auch zusätzliche Kriterien wie den Cultural Fit und Soft Skills analysieren. Diese werden durch die Analyse von Sprachmustern und Schlüsselbegriffen im Anschreiben sowie durch die Bewertung von Projekterfahrungen und Tätigkeitsbeschreibungen ermittelt.
6. Automatisierte Kommunikation
RecruitingAI sendet automatisch personalisierte E-Mails an Bewerber:innen, die in die nächste Runde kommen, und informiert sie über den Stand ihrer Bewerbung. Abgelehnte Kandidat:innen erhalten eine freundliche Absage.
Beispiel: Vorauswahl
Stellenausschreibung:
- Anforderungen: 5 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, Kenntnisse in Java und Python, Erfahrung mit agilen Methoden, abgeschlossenes Studium in Informatik.
Bewerbung von Kandidat:in A:
- Berufserfahrung: 6 Jahre in der Softwareentwicklung, Kenntnisse in Java und Python, Erfahrung mit Agile.
- Bildung: Bachelor in Informatik.
- Match Score: 85%.
Bewerbung von Kandidat:in B:
- Berufserfahrung: 3 Jahre in der Softwareentwicklung, Kenntnisse in Java, keine Python-Erfahrung, Grundkenntnisse in agilen Methoden.
- Bildung: Bachelor in Informationssystemen.
- Match Score: 60%.
Bewerbung von Kandidat C:
- Berufserfahrung: 5 Jahre in der Softwareentwicklung, Kenntnisse in Java und Python, Erfahrung mit agilen Methoden.
- Bildung: Master in Informatik.
- Match Score: 90%.
Ergebnisse:
- Kandidat:in A und Kandidat:in C erreichen den Match-Score-Schwellenwert und werden für die nächste Runde ausgewählt.
- Kandidat:in B erreicht den Schwellenwert nicht und erhält eine Absage.
7. Weiterleitung an Recruiter:in
Die vorselektierten Bewerbungen werden an die Recruiter:innen von TechCorp weitergeleitet. Diese können die Profile der Kandidat:innen detailliert einsehen und die Bewertungen und Empfehlungen der KI berücksichtigen, um die besten Kandidat:innen für ein persönliches Interview einzuladen.
8. Kontinuierliches Lernen
RecruitingAI verbessert seine Algorithmen durch Feedback der Recruiter:innen. Erfolgreiche Einstellungsfälle dienen als Lernmaterial, sodass die KI ihre Kriterien und Gewichtungen kontinuierlich anpasst.
Durch diesen automatisierten und datengetriebenen Ansatz hilft die KI, den Vorauswahlprozess effizienter zu gestalten. Die Recruiter:innen haben somit mehr Zeit für die persönliche Bewertung und Auswahl der besten Talente.
Lass uns reden.
Wenn du nicht nur lernen möchtest, wie du KI für die Vorauswahl von Bewerbungen einsetzt, sondern wie du insgesamt Online Marketing für dein Recruiting anwendest, dann lass uns reden.
Buche dir einfach einen kleinen Slot im Kalender und wir sprechen darüber, wo du stehst und was ich für dich tun kann. Ich freue mich auf dich!