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Kandidatensuche neu erfunden – dank skalierbarer KI im Recruiting

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Künstliche Intelligenz hat sich endgültig etabliert. Doch ist KI mehr als nur ein schillerndes Schlagwort, das Kunden anlockt. Das KI-Paradox im Recruiting ist real. Während viele Unternehmen zu begreifen versuchen, wie sie Datenpunkte verknüpfen und das Ganze auf skalierbare Weise in die Praxis umsetzen können, arbeiten wir daran, einen besseren und effektiveren Einsatz unseres KI-gestützten Systems zu ermöglichen. Nach den umwälzenden Veränderungen der letzten anderthalb Jahre scheinen sich alle darüber einig zu sein, dass Agilität im Recruiting-Universum oberste Priorität hat.

Eines der größten Probleme für Recruiter ist die eingeschränkte Suchfunktionalität. Bei einer externen Suche ist es einfacher, bei Null anzufangen, als passende Kandidaten, die sich möglicherweise bereits in ihrer Datenbank befinden, neu in Betracht zu ziehen. Diese ineffektive Zeitverschwendung hat zur Folge, dass vorherige Suchbemühungen völlig ungenutzt bleiben, was die Stellenbesetzung mit dem richtigen Kandidaten verzögert.

Was können wir bei Avature also machen, damit Recruiter Zeit sparen und ihrem Agilitätsziel näherkommen? Wie Sie sich schon denken können, sind den Möglichkeiten von KI und maschinellem Lernen im Recruiting keine Grenzen gesetzt. Zunächst haben wir uns dafür entschieden, zwei wichtige Funktionen aufzunehmen, die bestimmte Prozesse stärken und verbessern werden: Vorschläge und Kandidatenempfehlungen. Schauen wir uns diese Funktionen und ihre Funktionsweise einmal im Detail an.

Semantische Vorschläge

Bei vielen Systemen müssen Recruiter bei Suchanfragen nach spezifischen Schlagwörtern suchen und mithilfe ihres Fachwissens komplexe boolesche Zeichenketten erstellen, um andere Profile zu finden als diejenigen, die am offensichtlichsten sind.

Bei diesen Suchanfragen kommt es oftmals auf den genauen Wortlaut an. Das macht es schwierig, verborgene Talente in den Talentpools aufzudecken, die perfekt zu der Stelle passen könnten, aber über unterschiedliche Erfahrungen oder Kompetenzen verfügen. Ohne die entsprechende Systemunterstützung erweist sich die Suche nach Top-Talenten in einer bestehenden Datenbank als echtes Hindernis – ein Hindernis, das wir lösen könnten, so war uns klar.

Unsere neueste Ergänzung in der Erweiterten Suche geht über die wortwörtliche Suche hinaus und hilft Recruitern, in kürzester Zeit die perfekten Kandidaten zu finden, indem die Suchkriterien mithilfe von maschinellem Lernen erweitert werden.

Nehmen wir an, es gibt eine offene Stelle für einen Java-Entwickler. Wenn Sie im Talentpool nach Kandidaten suchen, die dem Kriterium „Java-Entwickler“ entsprechen, wird Avature Semantische Vorschläge nicht nur nach diesem spezifischen Suchbegriff suchen, sondern Ihnen auch eine Auswahl weiterer relevanter Vorschläge unterbreiten, die zu Ihrer Suche passen könnten. Dank einer kuratierten und optimierten internen Ontologie, die Ihre Suchkriterien erweitert, wird es Ihnen so möglich sein, verborgene Talente zu finden.

Mithilfe dieses neuen Sucherlebnisses machen Sie unerfahrene Benutzer zu Experten, indem Sie die Lernkurve beschleunigen und dafür sorgen, dass sie unentdeckte Talente ebenso effizient finden wie ein erfahrener Recruiter. Dies spart nicht nur Zeit und ermöglicht einen agilen Sourcing-Prozess, sondern sorgt auch für Transparenz, da Recruiter Einblicke darüber erhalten, wie bestimmte Ergebnisse erzielt wurden. Unser Whitebox-Ansatz verbessert zudem den Entscheidungsprozess der Recruiter. Wir geben Recruitern Vorschläge an die Hand, aus denen sie wählen können, anstatt ihnen die Entscheidung abzunehmen.

Kandidatenempfehlungen

Die nächste spannende neue Funktion, die auf der Plattform verfügbar sein und Recruitern und Sourcern das Leben erleichtern wird, sind Kandidatenempfehlungen. Es handelt sich hierbei um einen KI-gestützten Mechanismus, der in der Lage ist, potenzielle Kandidaten für eine bestimmte Stellenausschreibung vorzuschlagen.

Was bedeutet das für Recruiter? Diese Funktion geht einen Schritt weiter, damit Recruiter bei einer Suche nicht wieder bei Null anfangen müssen. Wenn sie eine Stellenausschreibung in der Avature-Plattform öffnen, sehen sie einen neuen Bereichs namens „Empfehlungen“, der aus einer Kandidatenliste besteht. Das System ordnet die Kandidaten dort so an, wie sie zur Stelle passend erscheinen.

Visualisiert wird dies über einen Prozentsatz, der von den Ähnlichkeiten zwischen der Stellenausschreibung und dem Kandidatenprofil abhängt. Dabei haben Sie die vollständige Kontrolle über den Entscheidungsprozess, den die Plattform verfolgt, sowie über die Elemente, die bei Kandidatenempfehlungen berücksichtigt werden.

Darüber hinaus nimmt die Funktion Ihren Recruitern keine Entscheidungen ab, sondern macht sie vielmehr auf Kandidaten aufmerksam, die für die jeweilige Stelle perfekt geeignet sein könnten. Die Recruiter können diese Kandidaten schnell und einfach durchgehen und entscheiden, ob sie sie in die engere Auswahl aufnehmen oder von der jeweiligen Suche ausschließen möchten.

Einige zufriedene Kunden setzen unsere neue Funktionalität bereits im Rahmen von Beta-Tests ein. Doch keine Sorge: Natürlich lassen wir Sie wissen, sobald die Funktion in größerem Umfang auf der Plattform verfügbar sein wird.

Wenn Sie mehr über diese oder andere Funktionen erfahren möchten, wenden Sie sich an Ihren Avature-Ansprechpartner.

Fazit

Dies sind nur zwei der neuesten Plattform-Ergänzungen. Wir arbeiten kontinuierlich an neuen Funktionen und stellen alle zwei Wochen unsere Releases vor. KI ist sicherlich keine Ausnahme. Unser NLP Team ist ständig bemüht, bestehende Funktionen zu verbessern und neue Funktionen bereitzustellen, um den Berufsalltag von Recruitern und weiteren Akteuren weiter zu verbessern. Freuen Sie sich auf weitere spannende Updates!

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Recruiting-KI besser in Ihren Tech-Stack und Ihre HR-Talentpraktiken einbeziehen können, schauen Sie sich unsere kürzlich stattgefundene Diskussionsrunde mit Fosway an. Unser KI-Experte Rabih Zbib vermittelt hier wertvolle Einblicke über den gegenwärtigen Stand von KI und zukünftige Entwicklungen.

 

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