Stellen wir uns eine einfache Situation vor.
Sie laden den Lebenslauf eines Bewerbers hoch, ergänzen die Stellenanforderungen und erhalten wenige Sekunden später ein Ergebnis: 82/100.
Das klingt praktisch. Aber was genau bedeuten diese 82 Punkte?
Warum ein einzelner Score nicht ausreicht
Welche Erfahrungen des Bewerbers sind tatsächlich für die Stelle relevant? Welche Anforderung wird durch konkrete Angaben im Lebenslauf bestätigt? Was fehlt? Und wo konnte das System einfach nicht genügend Informationen finden?
Eine einzelne Zahl beantwortet diese Fragen nicht.
Genau hier liegt unserer Ansicht nach der Unterschied zwischen einer KI, die lediglich ein Ergebnis ausgibt, und einer KI, die Recruiter tatsächlich bei ihrer Arbeit unterstützt.
Derselbe Score kann unterschiedliche Dinge bedeuten
Zwei Bewerber können aus völlig unterschiedlichen Gründen denselben Score von 82/100 erhalten.
Der erste Bewerber verfügt möglicherweise über umfangreiche relevante Erfahrungen, erwähnt im Lebenslauf jedoch eine wichtige Technologie nicht.
Der zweite enthält vielleicht fast alle erforderlichen Schlüsselbegriffe. Aus dem Lebenslauf geht jedoch nicht hervor, wie intensiv die Person tatsächlich mit diesen Technologien gearbeitet hat.
Der Score ist gleich. Die Entscheidung des Recruiters kann dennoch völlig unterschiedlich ausfallen.
Eine hilfreiche KI sollte das Ergebnis erklären
Für ein hilfreiches KI-Tool reicht die Aussage „Dieser Bewerber passt zu 82 % zur Stelle“ nicht aus.
Es sollte erklären, was hinter diesem Ergebnis steht:
- welche Anforderungen durch konkrete Angaben im Lebenslauf bestätigt werden;
- welche Punkte unsicher wirken oder geklärt werden sollten;
- welche Anforderungen das System nicht finden konnte;
- wo nicht genügend Informationen für eine sichere Schlussfolgerung vorliegen;
- auf welchen Belegen der abschließende Score basiert.
Dadurch wird aus einer abstrakten Zahl ein Ergebnis, das Recruiter prüfen und in ihrer Arbeit verwenden können.
„Nicht im Lebenslauf gefunden“ bedeutet nicht „Der Bewerber kann es nicht“
Diese Aussagen sind nicht gleichbedeutend.
Wenn eine Fähigkeit oder Erfahrung im Lebenslauf nicht erwähnt wird, beweist das nicht, dass der Bewerber sie nicht besitzt. Die Information wurde möglicherweise anders formuliert, nicht ausführlich beschrieben oder überhaupt nicht in den Lebenslauf aufgenommen.
KI sollte keine Genauigkeit vortäuschen, wenn keine ausreichende Grundlage vorhanden ist. Fehlen Informationen, sollte das System deutlich darauf hinweisen, anstatt die fehlenden Belege durch eine selbstsichere Annahme zu ersetzen.
Vom Score zur überprüfbaren Analyse
Für Recruiter ist es wesentlich hilfreicher, neben dem Ergebnis auch die Begründung dahinter zu sehen.
Die KI ist dann kein System, dem einfach vertraut werden muss, sondern ein Werkzeug, dessen Ergebnis geprüft werden kann.
Recruiter können zu einer konkreten Anforderung zurückkehren, die Schlussfolgerung mit dem ursprünglichen Lebenslauf vergleichen, eigenen Kontext ergänzen und entscheiden, welche Fragen mit dem Bewerber besprochen werden sollten.
Unser Ansatz bei Qualex
Diesen Ansatz versuchen wir bei Qualex zu verfolgen.
Wir möchten nicht nur einen Score anzeigen, sondern sichtbar machen, welche Anforderungen bestätigt wurden, wo Lücken bestehen, wo Informationen fehlen und worauf die Analyse basiert.
Denn viel wichtiger ist es zu verstehen, warum es gerade 82 Punkte sind, oder? ;)
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