Recruiting im Fokus: Award, KI-Screening und längere Stellenbesetzung
Autor: Provimedia GmbH
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Kategorie: News
Zusammenfassung: Die Kreisverwaltung Unna wurde für ihr Recruiting ausgezeichnet; eine Studie sieht kaum Namenseffekte beim KI-Screening, während Stellenbesetzungen länger dauern.
Kreisverwaltung Unna erhält Recruiting-Excellence-Award®
Die Kreisverwaltung Unna wurde offiziell mit dem Recruiting-Excellence-Award® ausgezeichnet. Dem ging ein umfassendes Audit durch Expertinnen und Experten der Jobware GmbH voraus, bei dem der gesamte Bewerbungsprozess geprüft wurde.
Im Rahmen des Recruiting-Excellence-Audit® wurden unter anderem Stellenanzeigen, Karriereseite, Kennenlernen und Onboarding untersucht. Anlass für die Teilnahme sind laut Kreis Unna der Fachkräftemangel und der demografische Wandel, die auch den öffentlichen Dienst betreffen.
Landrat Mario Löhr erklärte, der Recruiting-Prozess sei von unabhängigen Experten analysiert worden. Zugleich seien weitere Potenziale ermittelt worden, um den Weg von der Bewerbung bis zur Einstellung attraktiver zu gestalten.
„Um als Arbeitgeber zu punkten, wurde unser Recruiting-Prozess von unabhängigen Experten analysiert. Gleichzeitig wurden weitere Potenziale aufgedeckt, um den gesamten Weg von der Bewerbung bis zur Einstellung noch attraktiver zu gestalten“, sagte Landrat Mario Löhr.
Die Personalsuche wird bei der Kreisverwaltung als Chefsache behandelt. Nach Darstellung des Kreises können dauerhaft unbesetzte Stellen zu Einschränkungen bei Service- und Dienstleistungen für Bürgerinnen und Bürger sowie zu längeren Wartezeiten führen.
Das Audit bezog neben theoretischen Kriterien auch praktische Erfahrungen ein. Dafür wurden Bewerberinnen und Bewerber, neue Mitarbeitende sowie Vorgesetzte befragt; auf Grundlage der Ergebnisse soll der Recruiting-Prozess weiter optimiert und stärker an den Bedürfnissen und Anforderungen von Bewerberinnen und Bewerbern ausgerichtet werden.
Infobox – Quelle: Kreis Unna
- Auszeichnung: Recruiting-Excellence-Award®
- Audit: Recruiting-Excellence-Audit®
- Durchführung: Expertinnen und Experten der Jobware GmbH
- Geprüft wurden unter anderem Stellenanzeige, Karriereseite, Kennenlernen und Onboarding.
KI-Screening: Vorname beeinflusst Bewertung kaum
Ein weiblicher oder männlicher Vorname hat bei der Bewertung von Lebensläufen durch KI-Modelle praktisch keinen Einfluss. Zu diesem Ergebnis kommt eine am 6. Oktober veröffentlichte Studie von Christopher Ort aus dem Research-Team der KI-Plattform i10x.ai mit Sitz in Singapur.
Deutlich stärker wirkte sich laut der von it-daily.net berichteten Untersuchung aus, welches KI-Modell den Lebenslauf erstellt hatte. Die Studie stammt vom Unternehmen selbst und wurde nicht in einem wissenschaftlichen Begutachtungsverfahren geprüft.
Untersucht wurden 100 fiktive Bewerberprofile mit passenden Stellenausschreibungen, unter anderem aus Softwareentwicklung, Datenanalyse, Pflege und Finanzwesen. Vier KI-Systeme von Anthropic, OpenAI, Google und xAI erstellten zu jedem Profil einen Lebenslauf, sodass insgesamt 400 Texte vorlagen.
Für den Vergleich wurde ausschließlich der Vorname ausgetauscht, beispielsweise Alexandra und Alexander Chen. In einem zweiten Durchgang wurde zusätzlich eine Pronomenzeile mit she/her, he/him oder they/them ergänzt.
Die Bewertung erfolgte durch Claude Haiku 4.5, GPT-6 Luna, Gemini 3.1 Flash Lite und Grok 4.3. Die Modelle vergaben einen Wert von 0 bis 100 sowie eine Empfehlung: einstellen, vielleicht oder ablehnen. Von 3.200 Anfragen im Namenstausch waren 3.168 auswertbar.
| Ergebnis | Wert |
|---|---|
| Größter Abstand zwischen weiblichem und männlichem Namen | 0,24 Punkte |
| Maximale Abweichung bei den Einstellungsquoten | ein Prozentpunkt |
| Auswertbare Anfragen | 3.168 von 3.200 |
Der größte Abstand zwischen weiblichem und männlichem Namen lag bei 0,24 Punkten und wurde bei Grok 4.3 festgestellt. Die Einstellungsquoten unterschieden sich um höchstens einen Prozentpunkt; auch die Ergänzung they/them veränderte die Entscheidungen nicht.
Eine frühere Testphase hatte zunächst auf einen Geschlechtereffekt hingedeutet. Dabei empfahl ein Modell weiblich klingende Namen zu etwa 65 Prozent und männliche Namen zu etwa 55 Prozent, allerdings waren die Lebensläufe mit dem neuen Namen neu geschrieben worden, wodurch sich Länge, Format und Wortlaut änderten.
Bei den Bewertungen zeigten sich dagegen deutliche Unterschiede abhängig vom erstellenden KI-Modell. Von Gemini verfasste Lebensläufe wurden über alle Bewerter hinweg zu 98 Prozent zur Einstellung empfohlen, von Claude verfasste zu 96 Prozent, von xAI verfasste zu 91 Prozent und von GPT verfasste zu 86 Prozent.
| Erstellendes Modell | Einstellungsquote |
|---|---|
| Gemini | 98 Prozent |
| Claude | 96 Prozent |
| xAI | 91 Prozent |
| GPT | 86 Prozent |
Bewertete GPT-6 Luna Lebensläufe, die GPT geschrieben hatte, sank die Einstellungsquote auf 68,7 Prozent. Die drei anderen Modelle empfahlen dieselben Texte zu 89 bis 95 Prozent.
Auch bei den Punktwerten zeigten sich Unterschiede zwischen den Modellen. GPT vergab für seine eigenen Texte im Schnitt 8,17 Punkte weniger als für die Lebensläufe der anderen Modelle, während Grok seine eigenen Texte 3,06 Punkte niedriger bewertete. Claude und Gemini bewerteten ihre eigenen Texte dagegen um 2,65 beziehungsweise 2,46 Punkte besser.
„In diesem Design haben der Vorname und das Pronomen nicht über die Einstellung entschieden. Welches Modell den Lebenslauf geschrieben hat und welches Modell ihn gelesen hat, schon“, sagte Christopher Ort vom Research-Team der KI-Plattform i10x.ai.
Die Profile und Stellenausschreibungen waren fiktiv, menschliche Recruiter waren nicht beteiligt. Merkmale wie Herkunft, Alter, Behinderung oder Hochschule wurden nicht variiert. Da die meisten Werte über 90 Punkten lagen, könnten sich kleine Verzerrungen zwischen nahezu gleichwertigen Bewerbern verbergen; die Ergebnisse gelten nur für die getesteten Modellversionen.
Infobox – Quelle: it-daily.net
- Untersucht wurden 100 fiktive Bewerberprofile.
- Vier KI-Systeme erstellten insgesamt 400 Lebensläufe.
- 3.168 von 3.200 Anfragen waren auswertbar.
- Der Vorname veränderte die Einstellungsquoten um höchstens einen Prozentpunkt.
- Deutlichere Unterschiede ergaben sich durch das erstellende und bewertende KI-Modell.
Arbeitsmarktbarometer: Stellenbesetzung dauert länger
Unternehmen stoßen beim Recruiting weiterhin auf Hürden, obwohl die Arbeitslosigkeit in Deutschland zugenommen hat. Das berichtet die Lebensmittel Zeitung unter Berufung auf das aktuelle Arbeitsmarktbarometer von Manpower.
Im Mittelpunkt steht die weiterhin schwierige Besetzung offener Stellen. Das Arbeitsmarktbarometer zeigt, mit welchen Herausforderungen Unternehmen konfrontiert sind und wie sie damit umgehen.
Weitere konkrete Zahlen, Daten oder Einzelheiten zu den genannten Recruiting-Hürden und den Maßnahmen der Unternehmen enthält der vorliegende Inhalt der Lebensmittel Zeitung nicht.
Infobox – Quelle: Lebensmittel Zeitung
- Grundlage: aktuelles Arbeitsmarktbarometer von Manpower
- Arbeitsmarktlage: Die Arbeitslosigkeit in Deutschland hat zugenommen.
- Recruiting: Unternehmen treffen weiterhin auf Hürden.
- Entwicklung: Die Stellenbesetzung dauert länger.
Quellen: