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Die fortschreitende Digitalisierung des Arbeitsmarktes hat unglaubliche Datenmengen geschaffen, deren Analyse zu mehr Transparenz im Arbeitsmarkt und besseren Entscheidungsgrundlagen für Unternehmen beitragen könnten. Eine wichtige Voraussetzung für aussagekräftige Arbeitsmarkt Insights ist ein semantischer Graph, der die komplexen Verhältnisse von Berufen und Kompetenzen digital abbildet und somit die Erkennung von komplexen Sachverhalten in Arbeitsmarkt Daten ermöglicht.

Durch das Internet hat sich nahezu jedes Arbeitsumfeld in den letzten 15 Jahren strukturell verändert, so auch das HR und Recruiting. Grosse Jobplattformen, Firmen und Career Websites und berufliche Netzwerke sind gekommen. Die Stellenanzeige hat ihren Weg von Printmedien in die digitale Welt gefunden. Zudem haben Automatisierung, Big Data und Social-Media-Recruiting die Personalsuche verändert. Das Recruiting verlagert sich immer mehr in den digitalen Raum und dieser Vorgang schafft vor allem eins: Daten.

Nie zuvor standen Personalabteilungen so viele Daten über Bewerbende, Mitarbeitende und deren Kompetenzen zur Verfügung. Die Auswertung dieser Datenschätze bietet ungeahnte Möglichkeiten, Einblicke in den firmeneigenen Talentpool zu bekommen. Auch ausserhalb von Firmen haben sich solche Datenschätze angehäuft: Jobportale, Soziale Netzwerke, Software Anbieter und Suchmaschinen sammeln ebenfallst Daten rundum Jobsuche, Ausbildung und Kompetenzprofile. Die Daten werden immer öfter nicht nur für die Optimierung der eigenen Seite oder Rekrutierungsprozesse verwendet, sondern auch als aufbereite Analyse des Arbeitsmarktes veröffentlicht oder in neue Produkte integriert.

Ein spannendes Beispiel ist die neulich erschienene Analyse des schweizer Stellenmarktes von Job Cloud. In Zusammenarbeit mit der ZHAW hat Job Cloud die Studie Market Insights lanciert. Dabei wurden die Daten vom User Verhalten auf den Portalen jobs.ch und jobup.ch ausgewertet. Die Verhaltensstudie ermöglicht einen direkten Vergleich zwischen ausgeschriebenen Inseraten und Klicks von Jobsuchenden. Das Userverhalten wurde nach unterschiedlichen Gesichtspunkten analysiert: unter anderem Branche, Berufsgruppe, Hierarchiestufe, Beschäftigungsgrade und Tages- und Wochenzeiten. Laut Prof. Dr. Frank Hannich von der ZHAW zeigen die «JobCloud Market Insights» detailliert auf, welche Berufsgruppen oder Branchen am beliebtesten beziehungsweise vom Fachkräftemangel am stärksten betroffen sind und machen regionale Unterschiede zwischen der Deutsch- und der Westschweiz aus.

Während bisher Arbeitsmarkt Insights vor allem auf Umfragen, also Meinungen und Absichten, beruhten, entstehen durch die wachsenden Datenmengen immer mehr Möglichkeiten, tiefergehende und zuverlässigere Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei werden verschiedene Aspekte des Arbeitsmarktes nun messbar: Lohnniveaus, Ausbildungsniveau, Verhalten von Jobsuchenden und der Wert von zusätzlichen Kompetenzen und Kenntnissen können auf Grund der bereits gesammelten Daten analysiert werden. Die Einblicke aus diesen Analysen schaffen eine bessere Entscheidungsgrundlage für Personalabteilungen und Ausbildungsinstitute und sorgen für mehr Transparenz für alle auf dem Arbeitsmarkt. Das Potenzial von Arbeitsmarkt Analytics ist gross und noch lang nicht ausgeschöpft.

Viele Unternehmen, die sich auf Arbeitsmarkt Analytics spezialisieren, konzentrieren sich auf die Aggregation und Extraktion von Arbeitsmarktdaten. Zum Beispiel sammeln sie Millionen online Stellenanzeigen (vor allem in grösseren Märkten, ist die Aggregation aus mehreren Quellen entscheidend, um einen aussagekräftigen Datensatz zusammenzutragen), und extrahieren daraus die für den Job gefragten Kompetenzen, Ausbildungen und Erfahrungen. Auch Softwareunternehmen und berufliche Netzwerke, die bereits einen riesigen Satz von Mitarbeiter- oder Mitgliederdaten zur Verfügung haben, müssen daraus zuerst die für eine Analyse relevanten Daten extrahieren. Dabei gilt, je strukturierter die Daten angelegt sind, desto einfacher.

Desweiteren ist es wichtig die komplexen Zusammenhänge in den Arbeitsmarktdaten zu verstehen und in die Datenanalyse miteinbeziehen zu können. Zum Beispiel muss erkannt werden, dass es sich sowohl bei Microsoft Dynamics, Sage und Odoo als auch bei SAP Business One, Oracle Netsuite und Kronos um ERP Systeme handelt. Denn ohne diese Verbindung, können keine übergeordneten Fragen, wie zum Beispiel, für welche Berufe ERP Kenntnisse besonders gefragt sind, beantwortet werden.

Job and candidate search, job recommendations and automated candidate evaluations have one thing in common. They are a matching problem.

Simply put, given a set of CVs and a set of vacancies, the most similar items should match, that is, these items should come out at the top of the search, recommendation or evaluation. Most applications use either of two high-level approaches to achieve this: behavior-based or content-based. They each have pros and cons, and there are also ways to combine the approaches to take advantage of both techniques.

Behavior-based approaches leverage user behavior to generate recommendations or suggestions. These approaches are domain agnostic, meaning the same algorithms that work on music or movies can be applied to the jobs domain. Behavior-based approaches do suffer from a cold start problem. If you have little user activity, it is much harder to generate good quality results.

Content-based approaches use data, such as user preferences and features of the items being matched or recommended, to determine the best matches. For recommending jobs, using keywords of the job description to match keywords in a user’s resume is one content-based approach. Using keywords in a job to find other similar jobs is another way to implement content-based recommendations.

However, the issue in this process is really the determination of similarity between two items. How can the similarity between for instance a resume and a vacancy be determined effectively even though they are often structured extremely heterogeneously? All too often, simple keyword-based matching is used for this, which means that many similarities go undetected, as keyword variations, synonyms and alternative phrases are not matched. With a content-based approach, it is important that the semantics (the underlying meaning) of two items be compared rather than the wording. This is where ontologies come into play. They can provide a relational model that can detect the underlying meanings and similarities in CVs and job descriptions. Ontologies enable a digital representation of implicit knowledge: humans usually understand the correct meaning of a term, thanks to their background knowledge and the context in which a specific term is used. A machine on the other hand lacks this ability. It can however, learn about the semantic meaning of a term by means of the concepts and relations stored in an ontology. By using an occupation and skills ontology as an intermediary, content-based approaches for job recommendations, job and candidate search and automated candidate evaluations can achieve much more.

Algorithms are out, datasets are in. Perhaps one of the crucial findings in data science today is that datasets – not algorithms – might be the key limiting factor to developing human-level artificial intelligence. This contention is especially true in the case of solutions for the labor and recruitment market. Many companies in the recruitment market and public employment services are taking notice and are investing in the ontology-based solutions of JANZZ.technology.

Therefore, we have taken a brief moment to lay out the underlying reasons why datasets have become so important. And what qualities these datasets must have in order for businesses to take full advantage.

Over the past years, machine learning as well as deep learning and evidence based systems have achieved remarkable breakthroughs. These have in turn, driven performance improvements across AI components. Perhaps the two branches of machine learning that have contributed most to this are deep learning, particularly in perception tasks, and reinforcement learning, especially in decision making. Interestingly, these advancements have arguably been driven mostly by the exponential growth of high-quality annotated dataset, rather than algorithms. And the results are staggering: continuously better performance in increasingly complex tasks at often super-human levels.

Machine learning thrives on patterns. Unfortunately, our world is full of an almost limitless number of outliers. The labor market in particular is intrinsically a very tough market for automated solutions. Neither job titles, nor skills or educations are in any way standardized across the world or even in a particular country. There is a lot of company, culture and geography specific language involved in the description of jobs and qualifications. Furthermore, implicit phrases like “relevant education” or “relevant experience” are all too common, making job descriptions hard to decipher for machines. Algorithms – even sophisticated ones – have a hard time dealing with such an amount of heterogeneity, implicitness and inconsistency. When one adds the factor or language, it gets even more complicated. Currently, most algorithms struggle to deal with any languages other than English.

Datasets on the other hand, in particular annotated datasets of high quality, can reflect and understand the full bandwidth of the labor market vocabulary. They can also deal with cultural and geographical particularities. However, not all datasets are annotated and of a high quality. Most datasets that companies or public employment services have at their disposal are legacies of the past and therefore often messy, incomplete or inconsistent. Nevertheless, they want to leverage the power of data to improve their applications. Therefore, they need a way to enhance their data with standardized, intelligent meta-data.

This is where ontologies come into play. An ontology formally represents knowledge as a hierarchy of concepts within a domain. Concepts are linked to each other through different relations. Through the relations that have been set and the location of the term in the ontology the meaning of a specific term becomes interpretable for a machine. An ontology is a dataset but it is of such high quality that it can also help improve the quality of other datasets.

JANZZ.technology focuses solely on the labor market and its ontology is the largest multilingual encyclopedic knowledge database in the area of occupation data, in particular jobs, job classifications, hard and soft skills and qualifications. The occupation and skills ontology can help companies and public employment services in many respects. It can serve as the basis of matching engines, parsing tools, natural language processing or classification tools, improving the results and learning of these tools significantly. More specifically, it can enhance job and candidate matching processes, CV parsing, benchmarking, statistical analyses and much more.

„So überlisten Sie den Bewerbungs-Roboter“ titelte 20minuten in Ihrem Online-Artikel. Bei den besagten Robotern handelt es sich um Applicant-Tracking-Systems (ATS) und deren Möglichkeit Bewerbende dank den eingegeben Daten bereits in diesem Stadium automatisch vor- und teilweise sogar auszusortieren. Bereits der erste Artikel zu diesem Thema „Auch in der Schweiz sieben Roboter Bewerbungen aus“ polarisierte bei den Lesen. «Hier zeigt sich wieder mal in aller Deutlichkeit, dass nicht wie früher Menschen für eine Arbeit gesucht werden, sondern einfach nur Arbeitskräfte» oder «Der Vorteil an einem Computer ist, dass er nicht nach Hautfarbe oder Attraktivität des Bewerbenden entscheidet.» sind nur zwei Beispiele aus den über 600 Leserkommentaren und verdeutlichen wie sehr die Meinungen hier auseinander gehen.

20minuten versucht mit dem obengenannten Artikel, Tipps&Tricks an die User zu bringen, wie man das ATS am besten mit Informationen füllt. Doch dabei gibt es zuerst einmal etwas anderes zu klären. Welche Roboter oder besser gesagt welche Technologien kommen tatsächlich zum Einsatz. Im Zentrum der Kritik der beiden Artikel steht in diesem Falle das Parsing.

Was ist CV-Parsing? Beim CV-Parsing handelt es sich lediglich um das Umwandeln von unstrukturierten Lebensläufen in Fliesstext und somit in ein Format, welches vom Computer verarbeitet werden kann. Auch Lebensläufe in Bild oder PDF-Format können über die Integration eines Schrifterkennungsprogramms (OCR) oder andere Lösungen geparst werden. Die wichtigsten Infos aus einem CV herauszugreifen klingt einfach, ist für den Computer jedoch eine höchst komplexe Aufgabe. Denn die menschliche Sprache bietet fast unendlich viele verschiedene Möglichkeiten eine Sache darzustellen. In verschiedenen Kontexten erhält das gleiche Wort komplett unterschiedliche Bedeutungen. Wenn zum Beispiel vom „Geschäftsführer“ die Rede ist, dann kann es sowohl sein, dass der Verfasser des Lebenslauf selbst Geschäftsführer war, als auch, dass er „dem Geschäftsführer direkt unterstellt“ war. Erfahrungen oder Qualifikationen sind selten einfach nur stichwortartig aufgeführt, sondern oft implizit im Text beschrieben. Daher muss ein CV-Parser Kontext durch eine semantische Analyse korrekt interpretieren können. Denn er orientiert sich an den üblichen Überschriften eines Lebenslaufes, die Aufschluss darüber geben, was für Informationen im folgenden Abschnitt zu finden sind. Das klingt simpel, ist aber eine höchst komplexe Aufgabe. Jeder gliedert schliesslich seinen Lebenslauf wie er will, denn dieser ist ja auch ein Spiegelbild der eigenen Persönlichkeit. Mehrere Versuche, die Struktur des Lebenslaufs zu standardisieren (was die Qualität des Parsings natürlich nachhaltig verbessern würde), wie zum Beispiel der Europass, sind gescheitert.

Wie gut funktioniert das CV-Parsing von heute? Die Herausforderung an das Parsing ist also von enormer Komplexität – Fliesstext in strukturierte Information zusammenzufassen. Firmen mit Ihren ATS und Jobplattformen lehnen sich also weit aus dem Fenster, wenn sie dem Bewerbenden versprechen, dass das Hochladen des CV sie in Sekundenschnelle zum Traumjob führt. Das zeigt sich dann auch beim Testen einiger solcher Plattformen: Die Arbeitserfahrung wird falsch oder erst gar nicht erfasst, da der Parser entweder Mühe hat, die Zeitspanne zu erkennen, während derer man einer Tätigkeit nachgegangen ist, oder den Aufgabenbereich und den Jobtitel richtig herauszulesen. Zudem ist es oft schwierig zwischen Ausbildung und Erfahrung zu unterscheiden (z. B. bei Praktika). Bei vielen Plattformen sieht man erst gar nicht, welche Informationen aus dem CV herausgenommen und für die Jobsuche verwendet wurden. Solche Fehler sind umso ärgerlicher, da der Bewerbende, die vom Lebenslauf extrahierte Information manuell korrigieren muss.

Schlimmer wirkt sich aber die Tatsache aus, dass der Bewerbende zu keinem Zeitpunkt wirklich durchschauen kann, wie das Parsing die Kriterien gewichtet z.B. auf welche Erfahrungen, Ausbildung oder Fähigkeiten besonders wert gelegt werden. Dadurch könnten auch geeignete Bewerbende aussortiert werden, nur weil diese die Kriterien allenfalls nicht genau so erfasst haben, wie sie für die Vorselektion essentiell gewesen wären. Umgekehrt heisst dies für Firmen, dass Ihnen potentiell geeignete Bewerbende gar nie erst richtig angezeigt wurden. Trotzdem – Den Parser als nützliches Tool zur Zeiteinsparung, das aber auf manuelle Hilfe angewiesen ist, zu beschreiben, ist sicher nicht falsch. Doch eine überhöhte Erwartung verärgert den Bewerbenden letztendlich, was zu einer schlechten Candidate Experience führt. So weist die Studie, Recruiting Trends 2015 des Jobportals Monster auch darauf hin, dass CV-Parsing immer noch nicht einwandfrei funktioniert. Denn sie hat festgestellt, dass Onlineformularbewerbungen von Arbeitgebern wegen ihrer Standardisierung und der Übersichtlichkeit geliebt, von Bewerbenden jedoch wegen des Aufwands gehasst werden. Die fortwährende Unbeliebtheit der Online-Bewerbung, sowie diese aus den beiden 20minuten Artikeln deutlich wird, weist darauf hin, dass CV-Parsing von vielen Benutzern immer noch als ungenügend empfunden wird. Die Bewerbenden haben oft keine Mühe und Kosten gescheut, um sich mit einem perfekten Lebenslauf, Referenzschreiben, Zeugnissen, Arbeitsbeispielen etc. auf eine passende Stelle zu bewerben. Sehen Sie sich dann als erstes mit einem ATS konfrontiert, in dem Sie in mühsamer Kleinarbeit alle Daten hochladen müssen, dann sorgt dies für unnötigen Ärger und erhöht zudem noch die Fehlerquelle. Da die ATS ebenfalls keinem klassischen Standard entsprechen, kann es sein, dass der User seine Daten jedes Mal wieder in anderer Form hochladen muss.

Unterlagen für ATS optimieren Damit sich Bewerbende aber möglichst effizent vorbereiten können, gibt es in der Tat ein paar Tipps, die helfen, damit man nicht wegen ungenügender Eingaben aussortiert wird. Jan Tezge von SolarWinds zeigt in seinem Blog auf Linkedin die wichtigsten auf. Es empfiehlt sich Unterlagen immer auch als Textdokument und nicht nur als PDF aufzubereiten, da viele Parsing-Systeme mit PDF grosse Mühe bekunden. Setzen Sie dabei immer auf eine gut leserliche Standardschrift. Das Einbauen, der wichtigsten Keywords der Ausschreibung auch im Referenzschreiben oder CV ist essentiell, damit diese gleich erkannt werden. Zudem gehören die Adressinformationen immer zuoberst auf die Bewerbung. Mit gewissen Tipps&Tricks lassen sich so also tatsächlich die Chancen erhöhen, dass man nicht bereits zu Beginn aussortiert wird.

Welcher Roboter trägt denn die Schuld? Doch wer sortiert eigentlich aus? Das Parsing ist sicherlich noch nicht vollausgereift und die Technologie hat viel Luft nach oben. Es kann durchaus die Daten gruppieren und eine Reihenfolge aus den gewichteten Kriterien erstellen. Damit aber wirklich die Skills der User, mit den geforderten Skills der Stelle abgeglichen werden können, braucht es eine ganz andere Technologie: Das Matching.

Der Einsatz richtiger Technologien sorgt für bessere Candidate Experience Genauso wie in anderen Branchen nimmt auch im HR der Wunsch nach teilweiser Automatisierung oder Prozessvereinfachung unweigerlich zu. Das mag bei vielen Usern zwar für Ärger sorgen, aber es unterscheidet sich nicht von anderen Branchen. Vor Jahren wäre es auch noch undenkbar gewesen, dass wir selbst die Daten für Zahlungen erfassen, sondern haben Sie einfach der Bank geschickt zur Verarbeitung. Reisen haben wir im Reisebüro gebucht und mussten uns so nicht selbst bemühen passende Angebote online zu suchen und die Informationen für die Buchung selbst einzugeben usw. Technologien haben klar das Potenzial im HR, die Effizienz zu steigern – aber halt eben nur, wenn man auf die richtigen Technologien setzt. Ontologiebasiertes Matching sorgt nicht nur für eine Effizienzsteigerung, sondern bietet auch den Jobsuchenden einige Vorteile. Der Mehrwert, welcher durch das Skills-Matching erreicht werden kann, bedingt ein technisches und organisatorisches Umdenken. Viele Jobangebote, wie sie heute auf Jobplattformen und Social Media ausgeschrieben sind, enthalten nicht genügend Informationen über einen Job, um erkennen zu können, welche Mitarbeitenden ein Unternehmen eigentlich sucht. Der Job-Titel „Executive Director“ klingt zwar vielversprechend, sagt aber nichts aus über das Arbeitsfeld geschweige denn die Ausbildung oder Erfahrung, die nötig ist, um diesen Job zu bewältigen. Das ontologiebasierte Matching kann mit einer enorm grossen Menge an komplexen Daten umgehen, setzt aber dafür ein Minimum an klassifizierten Informationen über einen Job voraus. Solche klassifizierten Daten sollte das Parsing zur Verfügung stellen, damit auch wirklich ungeeignete Bewerbende korrekt aussortiert werden können. Ist die Technologie nicht ausreichend, muss der Abgleich über manuell eingegebene Daten erledigt werden. Wichtig ist: nur gute Daten ergeben auch einen guten Match. Doch gutes Matching kann noch mehr, als nur einen automatisierten Abgleich von Job oder Skills.

Es ermöglicht zum Beispiel mittels (gradueller) Anonymität zwischen Jobsuchenden und Unternehmen weitgehend diskriminationsfreie Bewerbungsverfahren. Somit kann Vorurteilen zum Beispiel aufgrund von Äusserlichkeit, Nationalität, Alter oder Geschlecht vorgebeugt werden. Dadurch, dass Arbeitnehmer und –geber sich im ersten Schritt anonym begegnen, sind nur die für einen Job relevanten Kriterien „matchentscheidend“.

Sind ATS wirklich so schlecht wie Ihr Ruf? Diese Systeme haben ganz klar die Möglichkeit Prozesse zu vereinfachen. Damit dies aber wirklich gewinnbringend eingesetzt werden kann, braucht es vor allem einen sehr guten Parser. Denn nur die präzise Klassifizierung und Standardisierung macht Daten erst vergleichbar und schafft so den idealen Ausgangspunkt für ontologiebasiertes Matching. Deswegen sind eine gute Ontologie und Taxonomie die entscheidenden Erfolgsfaktoren, denn diese verhindern Fehler bei der Klassifizierung. Doch auch beim Parsing darf etwas nie unterschätzt werden. Kein Algorithmus ist so präzis wie das Wissen der User. Parsing unterstützt natürlich die HR- oder Recruiting-Verantwortlichen bei Ihrer Arbeit, aber es kann nur so gut sein, wie diejenigen die das System bedienen. Nur wenn das HR die vorhandenen Dossiers und Resultate sauber prüft und auswertet, kann man auch die richtigen Menschen für die Stelle rekrutieren.

Gast-Blog von Jonas Kiefer, Digital Content Manager JANZZ.Technology

Endlich ist es wieder mal soweit. Eine Studie über die Generation Y wurde veröffentlicht. In diesem Fall steht das Y wohl für „yet another“. Das entmystifizieren dieser anscheinend so von Grund auf anderen Generation, nimmt wieder seinen Lauf. Ich dachte die unzähligen Studien zuvor, hätten bereits alles Relevante herauskristallisiert. Die Generation Y ist faul, will viel Geld verdienen, mit möglichst wenig Arbeit, wechselt die Stellen wie die Unterhosen und möchte am liebsten nur noch auf ihren eigenen Devices arbeiten (Stichwort BYOD).

Quelle: blog.hslu.ch

Nun ist Manpower an der Reihe und die haben in der Studie mit dem knackigen Namen „Millennials im Karriere-Marathon“ gleich weltweit 19‘000 Berufstätige der Geburtsjahrgänge 1982 bis 1996 sowie 1.500 Personalverantwortliche in 25 Ländern befragt. Und ich kann eines vorweg nehmen…hätte Thomas de Maizière diese Studie als erster gelesen, er hätte sie zensurieren lassen. Denn einige der Informationen könnten die Bevölkerung verunsichern. Deswegen ist das weiterlesen wirklich nichts für schwache Nerven. Es ziehen nämlich ganz dunkle Wolken über den weltweiten Arbeitsmarkt. Anders kann man das düstere Bild, das Manpower mit „Millennials im Karriere-Marathon“ zeichnet, nicht deuten. Bereits die Headline der Pressemitteilung treibt wohl schon einige Menschen in die Frühpensionierung: Führungskräftemangel folgt auf Fachkräftemangel: Junge Berufstätige haben wenige Ambitionen für leitende Positionen.

Mit Jahrgang 1982 bin ich der Studie zu Folge übrigens auch Teil dieser ominösen Generation Y. Als Neo-Marathoni habe ich zudem zumindest läuferisch einen Bezug zum Marathon, aber ich muss es jetzt einfach einmal sagen. Hört bitte mal mit diesen Studien auf. Wir haben jetzt wirklich alle Themen rund um „meine“ Generation durchgekaut. Ich komme mir mittlerweile so schubladisiert vor wie eine Malm-Kommode im Ikea Showroom.

Quelle: manpowergroup.de

Egal. Ich wollte doch über die Studie schreiben. Es ist jetzt also die Zeit des Führungskräftemangels und das, weil die Generation Y (wie immer) wieder mal überhaupt keinen Bock hat. Ein Auszug aus der Pressemitteilung: Führungsverantwortung übernehmen, bis zum Geschäftsführer aufsteigen, gar ein eigenes Unternehmen besitzen? „Nein danke“ sagen dazu 87 Prozent der heute 20- bis 34-jährigen Berufstätigen in Deutschland. Die deutschen Millennials haben damit im weltweiten Vergleich nur wenige Ambitionen, Führungsaufgaben zu übernehmen. International betrachtet scheuen nur 78 Prozent ihrer Altersgenossen diese Art von Verantwortung. Das stellt Unternehmen in Deutschland vor eine große Herausforderung: Wer soll sie morgen führen?

Gute Frage. Vielleicht übernimmt das dann die Generation Z? Hoffen wir es mal, denn bei der Generation Y scheint es ja niemanden zu geben, der das machen möchte. Ich kann es auch verstehen, wenn man in der Presse jeden Tag nur liest, wie schlimm eine Führungsrolle ist und wie inkompetent alle diejenigen sind, die sie innehaben. Bernd Slaghuis hat das in seinem sehr empfehlenswerten Blog auf den Punkt gebracht. Da überlegt man sich schon zwei Mal, ob man zukünftig den Energy Drink wirklich im Direktionszimmer trinken möchte.

Doch die Studie geht auch auf Ursprungssuche des ganzen Schlamassels. Entsprechend ihrer Karriereziele setzt die Generation Y auch die Schwerpunkte bei der Entwicklung eigener Fähigkeiten: In Deutschland wollen fast drei Viertel innerhalb des kommenden Jahres vor allem ihre persönlichen und fachlichen Fertigkeiten verbessern. Auf eine Weiterentwicklung ihrer Führungsfähigkeiten wollen sich in der Bundesrepublik hingegen nur 27 Prozent konzentrieren, gegenüber rund einem Drittel über alle untersuchten Länder hinweg.

Des weiteren ist zu lesen: „Die Studie zeigt: Für die Generation Y spielt die Aussicht auf Führungsverantwortung eine untergeordnete Rolle im Berufsleben“, erklärt Herwarth Brune, Vorsitzender der Geschäftsführung der ManpowerGroup Deutschland. „Das wird sich mittelfristig zu einem großen Problem für die Wirtschaft entwickeln.“

Dieser Herausforderung müssen sich vor allem die Personalabteilungen in deutschen Unternehmen stellen. „Es gilt, auch Nachwuchskräfte zu motivieren und weiterzuentwickeln, die zwar wenige Führungsambitionen zeigen, aber das Potenzial hierfür mitbringen“, sagt Brune.

An dieser Stelle sei deutlich gesagt, dass ich die Resultate der Studie in keinster weise anzweifel, aber ganz ehrlich…c’mon. Die Basis einer jeden guten Führungskraft ist doch genau die Entwicklung der persönlichen und fachlichen Fertigkeiten. Wenn das dann auch noch mit Dingen wie Empathie, Leidenschaft etc. vermischt wird, dann findet sich auch jemand in der Generation Y, der oder die den „Karriere-Marathon“ auf dem Treppchen beenden möchte. Zudem können viele Fähigkeiten, die einen guten Leader zu einem guten Leader machen, doch gar nicht gelernt werden. Diese hat man von Hause aus im Rucksack (oder halt nicht), manche können diese dann einfach besser auspacken als andere. Daneben gibt es aber noch einen anderen Fakt zu beachten. In der Studie wurden die Geburtsjahrgänge 1982 bis 1996 befragt. Und jetzt mal ganz im ernst… 1996? Die sind gerade mal 20 Jahre alt. Warum sollen die sich heute schon damit befassen, ob sie die Führungskräfte von morgen sein möchten. In dem Alter haben sie meist gerade erst die Schule fertig und stehen noch ganz am Anfang Ihres Berufslebens. Lasst die Menschen doch mal erst Ihre Grundausbildung fertig machen und dann schauen wir mal weiter. Die Zeiten sind vorbei, in denen man mit der Firmengründung in das Berufsleben gestartet ist, wie z.B. mein Grossvater und ich bin überzeugt, dass viele dieser Generation nicht einfach die Ambition hatten Führungskräfte zu sein, sondern z.B. ein gesichertes Einkommen für Ihre Familien wollten. Zu der Zeit eine totale normale Grundmotivation, bei der Generation Y anscheinend aber ein Ausdruck von Verdorbenheit. Das soll mal einer verstehen! Ebenfalls denke ich, dass es reicht wenn lediglich ein paar Prozent die Grundmotivation haben, einmal in einer führenden Position zu sein. Das reicht ja dann, oder etwa nicht? Wir brauchen ja mehrheitlich Indianer und nicht Häuptlinge. Wenn die Indianer dann auch noch Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, dann ja noch besser (Fachkräftemangel??). Ich bin mir auch ziemlich sicher, dass Martin Gaedt nach dieser Studie bereits am Buch „Mythos Führungskräftemangel“ arbeitet. Überlege mir dafür aus all den Studien rund um die Generation Y ein Buch zu schreiben, das als universelle Gebrauchsanweisung für alle 20- bis 34-jährigen eingesetzt werden kann. Schliesslich wissen wir ja jetzt wirklich alles über diese Generation. Nach langer Recherche habe ich aber noch ein paar Themen gefunden, die sich für Studien über die Generation Y anbieten:

Welche Socken-Primärfarbe wird von der Generation Y am liebsten getragen? Für welches Haustier entscheidet sich die Generation Y? Welchen Energiedrink bevorzugt die Generation Y vormittags?

Auch dieses Jahr hat das SBFI wieder das Lehrstellenbarometer erhoben. Trotz den neuen Zahlen zeigt sich, dass sich grundsätzlich nicht allzu viel verändert hat. Im Jahr 2016 ist das Angebot an Lehrstellen mit 94‘500 fast gleich geblieben. Auch dieses Jahr blieben wieder 10‘000 Lehrstellen unbesetzt, am meisten im verarbeitenden Gewerbe. Dort ist der Anteil vergebener Lehrstellen aller Branchen wie schon im Vorjahr am niedrigsten, allerdings mit einem Rückgang auf 72%.

Doch trotz der vielen offenen Lehrstellen finden auch dieses Jahr wieder viele Jugendliche keine Lehrstelle. Wie der Tagesanzeiger berichtet fallen zwei Drittel der freien Lehrstellen auf Bau, Handel, Schönheitsgewerbe, Elektrizität und Gastgewerbe. Die Gründe dafür sind vielschichtig. Laut dem Artikel liegt es teilweise aber an den mangelnden schulischen Grundforderungen, aber teilweise auch an den tiefen Löhnen. Ein entscheidendes Kriterium für Jugendliche, um sich gegen eine bestimmte Lehre auszusprechen.

Bei den beliebtesten Lehrstellen zeigt sich indes ein relativ ähnliches Bild wie in den Jahren zuvor. Die KV-Lehre gehört nach wie vor zu den gefragtesten, aber auch Ausbildungen in den Bereichen Soziales, Gesundheit und Informatik erfreuen sich grösster Beliebtheit.

Den Lohn alleine als Indikator für die unbesetzten Lehrstellen zu nehmen, ist aber nicht möglich. Im Gegenteil, die Baubranche z.B. kämpft besonders in urbanen Gebieten um jeden einzelnen Lernenden und das obwohl sowohl Lehrgehalt wie auch die Einstiegsgehälter und die Weiterbildungsmöglichkeiten nach der Lehre absolut top sind.

Viele Länder – Das gleiche Problem

Doch das Ranking widerspiegelt nicht einfach ein schweizerisches Problem. Ein Blick nach Deutschland zeigt das gleiche Bild. Laut einem Bericht der Zeit sind in Deutschland über 24‘000 Ausbildungsberufe unbesetzt. Dabei schafft es in Deutschland mittlerweile bereits jedes dritte Unternehmen nicht mehr alle Lehrstellen zu besetzen. Dies liege vor allem auch an einer zunehmenden Akademisierung, da viele Schüler lieber noch ein paar Jahre bis zur Fachhochschulreife oder dem Abitur dranhängen. Auch in Deutschland unterscheidet sich die Beliebtheitsskala nicht entscheidend, von derjenigen in der Schweiz. Klassische kaufmännische Berufe erfreuen sich ebenfalls grösster Beliebtheit.

Gestiegene Anforderungen erschweren den Einstieg ins Berufsleben

Die Anforderungen an junge Menschen vor dem Eintritt in das Berufsleben wachsen aber gleichzeitig auch stetig. Die Kriterien, die sie erfüllen müssen, damit Sie überhaupt eine Chance haben sich erfolgreich auf eine Lehrstelle zu bewerben, sind immens. Viele Lehrbetriebe verlangen heutzutage von den Jugendlichen bereits sehr gute Fremdsprachenkenntnisse, wenn möglich gleich in mehreren Sprachen. Solche Kriterien finden sich mittlerweile auch bei Ausschreibungen von Firmen, die nicht mal überregional tätig sind. Nebst Mehrsprachigkeit sind aber bei vielen Lehrstellen auch gute Computerkenntnisse gefordert wie z.B. stilsicherer Umgang mit Microsoft Office. Eine gute Schulbildung ist sowieso Grundvoraussetzung. Oftmals werden eine Matura oder zumindest 12 Schuljahre verlangt oder sogar bevorzugt. Durch die gestiegenen Anforderungen finden viele Lehrbetriebe keine Bewerbenden, die überhaupt alles Gewünschte erfüllen können. Anstatt diese allenfalls zu überdenken und vielleicht mal einem jungen Menschen eine Chance zu geben, der vielleicht nicht die besten Noten hat, aber vielleicht sehr viel Talent und Wissbegierde mitbringt, wird dieser Platz lieber gleich gar nicht besetzt.

Unattraktive Lehrstellen

Damit aber die sogenannt unattraktiven Lehrstellen an Beliebtheit gewinnen, gibt es durchaus Massnahmen und Aktionen. Viele Betriebe wie auch Verbände investieren bereits hohe Summen in die Vermarktung von Lehrstellen, aber auch um neue Wege in der Ausbildung zu gehen. In Anbetracht der tausenden freien Lehrstellenplätze hat es aber nicht die gewünschte Wirkung. Doch um wieder junge Menschen davon begeistern zu können, diesen tollen Tätigkeiten nach zu gehen, ist wohl auch der Staat gefordert. Denn man kann die Fachkräfte nicht herzaubern, auch nicht mehr aus dem Ausland. Sie müssen ausgebildet werden. Dazu muss aber auch ein Umdenken stattfinden, denn seit Jahren wirbt der Staat dafür endlich mehr Lehrplätze zu schaffen. Doch die Anzahl ist ja augenscheinlich nicht das Problem. Es hätte ja anscheinend mehr als genug. Nur nicht genug von den Beliebten. Doch wir brauchen auch in Zukunft tausende von Fleischfachleuten, Landwirte, Maurern, Köche, Bäcker, Restaurantionsfachleute usw.

Doch nach den grossen Bemühungen seitens der Wirtschaft das Problem in irgendeiner Form zu lösen, wäre da nun sicherlich auch der Staat mal mit einem konkreten Vorschlag gefordert. Ein Thema, dass dieser sicherlich angehen muss, ist die Diskriminierung am Arbeitsplatz. Es gibt nach wie vor auch Jugendliche, die keine Lehrstelle finden auf Grund Ihrer Herkunft, auf Grund von Diskriminierung. Es darf nicht sein, dass Ausbildungsplätze unbesetzt bleiben, obwohl es geeignete Bewerbende gäbe.

JANZZ.jobs auch für die Lehrstellensuche.

Natürlich haben auch wir von JANZZ kein Patentrezept gegen unbesetzte Ausbildungsplätze und wir können auch nicht 100 Fleischfachmänner/-frauen auftreiben, aber gegen Diskriminierung am Arbeitsplatz kann unsere Technologie was machen. Sie setzt nämlich konsequent auf das anonyme Bewerbungsverfahren. Wir sehen den Schlüssel zum Erfolg in einer graduellen Anonymität. Eine graduelle Anonymität, welche schrittweise gegenseitig aufgelöst werden kann, ist der Schlüssel zur Verhinderung von Diskriminierungspraktiken sowie für ein effizientes und exaktes Matching von Wissen und Können, Fähigkeiten und Erfahrungen, von Arbeitssuchenden und Arbeitgeber. Dadurch bringt JANZZ.jobs nicht nur Lernende und Unternehmen effizient zusammen, sondern schützt durch das integrierte Anonymitätsprinzip auch vor Vorurteilen oder heiklen Situationen in einem bestehenden Arbeitsverhältnis.

Ebenfalls stellen wir allen Menschen unter 25 Jahren unsere Plattform kostenlos zur Verfügung. So stellen wir unser Knowhow und Können im Jobmatching, den Jugendlichen und jungen Erwachsenen zur Verfügung.

Wer am Tag des 65igsten Geburtstags morgens zur Arbeit erscheint, dem fallen von Weitem bereits die Geschenke und Dankeskarten auf dem Schreibtisch ins Auge. Der Chef hält noch kurz eine kleine Dankesrede und die langjährige Empfangsdame verdrückt ein Tränchen und der Schreibtisch wird langsam leergeräumt und steht bereit für den Nachfolger. Zeit zu gehen – Zeit einen neuen Lebensabschnitt zu beginnen: die Rente. Doch ist dem wirklich so? Ein Bericht des Spiegel’s zeigt immer wie weniger. Das statistische Bundesamt teilte im besagten Artikel mit, dass der Anteil der 65 bis 69-Jährigen an Erwerbstätigen sich von 2005 bis 2015 mehr als verdoppelt hat, von 6,5 auf 14,5 Prozent. Als erwerbstätig gilt übrigens jeder, der mindestens eine Stunde pro Woche arbeitet.

Desweiteren geht aus den Zahlen hervor, dass deutlich mehr Männer als Frauen über die Rente hinaus arbeiten. Die Zahlen variieren von Region zu Region aber stark. Ein Grund für die regionalen Unterschiede ist die Wirtschaftskraft. In starken Regionen gebe es generell mehr Arbeitsmöglichkeiten – auch für Ältere. Zudem hätten Rentner wegen der höheren Lebenshaltungskosten in den Boomregionen zum Teil auch ein größeres Interesse an einem Job. In anderen EU-Staaten liegt der Prozentsatz der Erwerbstätigen über 65-Jährigen sogar deutlich höher. In Estland etwa beträgt der Prozentsatz demnach fast 30 Prozent, in Schweden fast 22 Prozent, in Großbritannien rund 21 Prozent. Im EU-Durchschnitt arbeiteten im vergangenen Jahr fast zwölf Prozent der über 65-Jährigen.

Das alte Eisen rostet noch lange nicht. Was an der Statistik aber deutlich hervor geht: Je gebildeter ein Rentner ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass er oder sie sich auch noch nach dem Renteneintritt weiter im Beruf engagiert. Das habe auch damit zu tun, dass höher Gebildete oft Tätigkeiten nachgingen, die keine starke körperliche Belastung mit sich bringen, und dass sie in ihrem Berufsbild mehr Wahlmöglichkeiten für eine Weiterbeschäftigung nach dem Ende des regulären Berufslebens hätten.

Verlässliche Fachkräfte ohne Risiko Ein weiterer Fakt wird sicherlich auch sein, dass im Zuge des so viel zitierten Fachkräftemangel solch erfahrene Arbeitskräfte von einmal wieder viel mehr gefragt sind. Viele wechseln auch nach der Pensionierung noch Ihre Stelle oder arbeiten teilzeit oder projektbezogen. Sie sind also eine gute Alternative für Firmen um personelle Engpässe ausgleichen und gleichzeitig von einer Fachkraft profitieren zu können. Dabei haben viele Rentner oftmals sehr moderate Lohnvorstellungen nach Ihrer Pension. Das hat meist einen ganz simplen und sehr entscheidenden Grund. Senioren möchten nach der Pensionierung weiter arbeiten, weil es Ihnen Spass macht.
Doch gilt es leider immer noch gewisse Klischees aus dem Weg zu räumen. Viele Menschen und Unternehmen behaupten nach wie vor, dass man Rentner nicht online rekrutieren kann und es deswegen sehr schwer ist, überhaupt an diese heranzutreten. Dies kann klar widerlegt werden. Eine Statistik aus dem 2015 von Bitkom zeigt, dass die Hälfte der Senioren das Internet aktiv nutzt. 91% der aktiven „Online-Rentner“ verfügt über eine Emailadresse, 57% kauft Waren online ein u.s.w.

Suchen und Finden Das Tool zur Rekrutierung ist die mehrsprachige Jobmatching-Plattform JANZZ.jobs. Denn das einzigartige Matching von JANZZ ermöglicht einen exakten Abgleich aller relevanten Kriterien in Echtzeit. JANZZ User, sowohl Privatpersonen als auch Unternehmen suchen nicht mehr – «Suchen» gibt es bei JANZZ nicht. Die Maxime lautet: «Gefunden werden». Die User erfassen die geforderten Informationen wie Fähigkeiten, Kompetenzen und Erfahrungen und das System zeigt in Real Time wer das bietet was Sie suchen und umgekehrt. Zudem berücksichtigt das System auch noch weitere Kriterien wie z.B. Vollzeit- oder Teilzeitpensum, Arbeits-/Einsatzort oder Salärvorstellungen, Aus- und Weiterbildungen sowie Sprachniveau.

Genau weil JANZZ.jobs nicht nur einfach die Tätigkeiten miteinander abgleicht, ist es die perfekte Plattform für Rentner. So können diese eben ihren spezifischen Kompetenzen und Erfahrungen erfassen und diese werden ebenfalls mit dem Gegenüber gematcht. Denn die wenigsten Senioren befinden sich nach Ihrer Pensionierung auf einer klassischen Jobsuche. Sie möchten aber gerne Ihren Erfahrungsschatz einsetzen und weiter geben. Da bringt eine klassische Suche nie ein zufriedenstellendes Resultat. Ein Mehrwert der also nur JANZZ.jobs Ihren Usern bieten kann.

Kommt es auf Grund der erfassten Daten zu einem Match werden beide Seiten automatisch – in einem ersten Schritt anonym – benachrichtigt. Durch das anonyme Matching wird auch die Altersdiskriminierung reduziert, was arbeitswilligen Senioren zusätzlich eine Hilfe sein kann.

JANZZ Mindsetter überlässt das Wort Persönlichkeiten, die sich zu relevanten Themen rund um HR, Recruiting, Arbeitsmarkt, digitale Transformation, Diskriminierung am Arbeitsmarkt u.v.m. äussern. Mit diesem Blog wollen wir Menschen das Wort geben, die uns eine andere Sicht auf die Dinge vermitteln. Eben Mindsetter.

Stefan Bürkle zum Thema Anonyme Bewerbung

Stefan Bürkle ist geschäftsführender Gesellschafter der Elektrotechnikfirma Bürkle + Schöck. Durch die Einführung von anonymen Bewerbungsverfahren in seiner Firma ist er zum Vorreiter in Deutschlands Personalmanagement geworden.

Sie setzen mit Bürkle & Schöck auf ein anonymes Bewerbungsverfahren. In welcher Hinsicht profitieren Sie davon?

Wir profitieren insofern davon, dass wir mehr Bewerbungen bekommen. Es bewerben sich auch Personen, die ansonsten evtl. durch Ihre Noten abgeschreckt sind sich zu bewerben. Wir profitieren auch davon, dass wir keine Person bewusst oder unbewusst diskriminieren.

Was hat sich verändert seit Sie auf das anonyme Bewerbungsverfahren setzen?

Verändert hat sich – außer positiver Rückmeldungen – zumindest Aufwandstechnisch nicht viel. Der Aufwand ist für uns nahezu der gleiche, wie beim klassischen Bewerbungsverfahren. Was doch von Vorteil ist, ist die Reduzierung von sogenannten „Blindbewerbungen“, da wir ja unser Bewerbungsformular ausgefüllt haben wollen. Ein weiterer Vorteil ist eine gewisse Vergleichbarkeit und bessere Strukturierung durch unserer Bewerberformular.

Anonyme Bewerbungsverfahren sorgen für Chancengleicheit. Was müsste passieren, dass Unternehmen flächendeckend darauf setzen?

Ja was müsste passieren. Meiner Ansicht nach muss die Angst vor was neuem genommen werden. Man weiß ja selbst, dass nichts schlimmer ist, als eingefahrene Wege zu verlassen.

Weiterhin sollte erkennbar sein, dass der Aufwand nicht anders ist als bisher. Für kleine Unternehmen sollte es möglichst Stellen – z.B. bei der jeweiligen Innung oder der Handwerkskammer – geben, die den bürokratischen Aufwand händeln und somit minimieren.

Wichtig ist auch, dass die ganze Thematik von „oben“ sprich von der Geschäftsführung klar und bejahend getragen wird. Auch die Mitarbeiter müssen eine Nutzen erkennen, ansonsten ist das ganze Verfahren gleich zum sterben verurteilt.

Bei der heutigen Lage am Ausbildungsmarkt kann ein das anonymisierte Bewerbungsverfahren ein hilfreicher Baustein sein, für die Gewinnung der Fachkräfte von morgen. Auch wenn die Zeugnisse nicht optimal sind, kann doch ein gut ausgebildeter Facharbeiter/Geselle in ein paar Jahren einem gegenüber stehen.