KI-Technologien sind auf dem Vormarsch. Auch aus dem heutigen Recruiting-Alltag sind sie nicht mehr wegzudenken. Schließlich übernehmen sie in vielen Unternehmen bereits das Aussortieren von Bewerbungen. Fehlen zum Beispiel wichtige Daten, so schafft es kein Lebenslauf mehr an CV-Parsern, den digitalen „Gate-Keepern“ des Recruitings, vorbei. Personaler sparen dadurch wertvolle Energie, Kosten und Zeit. Doch es gibt eine Reihe von Tricks, wie Bewerber die Parsing-Technologie zu ihrem Vorteil nutzen können. Vielversprechend ist außerdem die Verbindung von Bewerbermanagement-Systemen und One-Click-Bewerbungen mithilfe von Profilen auf Berufsnetzwerken wie LinkedIn oder Xing.
CV-Parser definieren das Recruiting der Zukunft
Viele Personaler kennen das Problem: Ist ein Bewerbungsverfahren für die Bewerber zu aufwendig oder gibt man diesen zu spät Rückmeldung, sind häufig viele von ihnen bereits abgesprungen. Mithilfe von künstlicher Intelligenz lässt sich jedoch die Candidate Journey sowie gleichzeitig die Time-to-Hire effektiv optimieren und damit auch viele Gründe für Ghosting im Bewerbungsprozess reduzieren. Der Schlüssel hierfür sind sogenannte „Bewerbermanagement-Systeme“ mit sogenannten „CV-Parsern“. Beim CV- oder auch Resume-Parsing werden Software-gestützte semantische Analysen von Lebensläufen durchgeführt. Diese Analysen können dabei Grammatik-basiert, Keyword-basiert oder Statistik-basiert sein. Fehlen in einer Bewerbung wichtige Daten, so wird diese kurzerhand aussortiert. Der Einsatz einer solchen Software ist somit von Vorteil sowohl für Bewerber als auch für Unternehmen, da sie neben Aufwand auch eine Menge Zeit einspart, wodurch Personaler wiederum schnelleres Feedback geben können. Gleichzeitig haben viele Bewerbermanagement-Systeme den Pluspunkt, dass sie die Recruiting-Arbeit DSGVO-konformer gestalten können. Dennoch ist die Parsing-Technologie derzeit noch mit Vorsicht zu benutzen, denn der KI unterlaufen beim Scannen hin und wieder Fehler – vor allem bei der Suche nach festgelegten Begriffen.
CV-Parser sind im Bewerbungsprozess grundsätzlich eine Bereicherung, da sich mit ihrer Hilfe in kürzester Zeit eine große Menge eingegangener Bewerbungen mit dem jeweiligen Wunschprofil einer Stellenanzeige komfortabel und transparent abgleichen lässt. CV-Scanner profitieren dabei von den Potenzialen des aktuellen Stands der Deep-Learning-Technologie. Letztendlich ist KI mittlerweile schon dazu in der Lage, in einem Text sowohl Inhalte als auch Strukturen zu erkennen und dabei eine Vielfalt an Datei-Formaten – von PDF-Dateien über Word-Dokumente bis hin zu JPG- oder PNG-Bildern – zu unterstützen. Dennoch scheitern viele Text-verarbeitende KI-Programme immer noch an ungünstigen Formatierungen. Findet beispielsweise ein Parsing-Programm ein relevantes Keyword nicht auf Anhieb, überträgt es, da es (noch) nicht zu Transferleistungen fähig ist, in die Datenbank einfach nichts, was zu einer ungerechtfertigten Absage durch den Recruiter führen kann. Diese haben, wenn sie CV-Parser benutzen, also unter Umständen ein verzerrtes Bild von ihren Kandidaten. Nichtsdestoweniger trägt diese Technologie eindrucksvoll dazu bei, Personalsucher wirksam zu entlasten und den Bewerbungsprozess zu verschlanken. Für Bewerber wiederum wird es jedoch umso wichtiger zu lernen, die Schwächen von CV-Scannern für sich zu nutzen.
9 Tipps zur Meisterung von CV-Parsern und welche Rolle Berufsnetzwerke dabei spielen
Intelligente KI-Algorithmen vermögen heutzutage, Bewerbungsprozesse eindrucksvoll zu vereinfachen und damit letztendlich auch zu beschleunigen. Dabei stützen sie sich auf eine Technologie, die sich seit Jahren beständig weiterentwickelt: Das sogenannte „Natural Language Processing“ (PDF von Fraunhofer INT). Die Parsing-Technologie bedeutet für das Recruiting einen immensen Fortschritt, denn mit ihrer Hilfe lassen sich nicht nur Bewerbungen effizienter handhaben, sondern auch automatisierte Eingangsbestätigungen und Absagen versenden. In einer Zeit, in der Bewerbungen hauptsächlich über E-Mail oder über Bewerbungsformulare bzw. -Plattformen erfolgen, müssen somit Job-Anwärter – und insbesondere Berufseinsteiger – noch gründlicher sein, wenn es um die Anfertigung ihrer digitalen Bewerbungsmappe geht. Bevor sie ihre Unterlagen beim Arbeitgeber ihrer Wahl einreichen, sollten sie zunächst mithilfe dieser 9 Tipps die Maschinenlesbarkeit ihres Lebenslaufs verbessern:
- Abkürzungen: Diese stets ausschreiben.
- Datumsangaben: Für die einzelnen Stationen im CV ein „MM.JJJJ“-Format nutzen.
- Fehler: Flüchtigkeits-, Rechtschreibe- und Tippfehler vermeiden.
- Gliederung: Stets separate Zeilen für separate Inhalte verwenden.
- Keywords: Aus der Stellenanzeige wortwörtlich übernehmen.
- Layout: Einfach halten und von grafischen bzw. künstlerischen Elementen sowie Tabellen absehen.
- Muss-Qualifikationen: Nach Möglichkeit keine auslassen.
- Sonderzeichen: Nach Möglichkeit auf Sonderzeichen (wie etwa Eurozeichen oder Pfeile usw.) verzichten.
- Sprachen: Auch die Muttersprache als Qualifikation anführen.
Hat eine Bewerbung bzw. ein Lebenslauf erst einmal die Parsing-Software überlistet und somit die erste Hürde im Bewerbungsprozess überwunden, müssen die Dokumente schlussendlich dem Urteilsvermögen eines Personalers standhalten können. Spätestens jetzt wird deutlich, dass Bewerbungen nach wie vor für Menschen geschrieben werden und nicht für automatisierte KI-Lösungen. Ein Recruiter ist schließlich dazu in der Lage, bloße Phrasen von detaillierten Insights sowie Keyword-Sammlungen von tatsächlich vorhandenen Future-Skills zu unterscheiden. Letztendlich wird gerade beim Bewerbungsgespräch deutlich, dass die Parsing-Technologie zwischenmenschliche Begegnungen im Recruiting-Verfahren niemals ersetzen kann – auch im Sinne einer erfolgreichen Konversion von aussichtsreichen Kandidaten. Nichtsdestoweniger ist sie ein wirksames Werkzeug, das in Zeiten des Fachkräftemangels positive Signale in Sachen Employer Branding setzen kann. Hervorzuheben sind an dieser Stelle auch die Potenziale von One-Click-Bewerbungen. Gestatten nämlich Unternehmen eine Bewerbung auf ihre Stellenanzeigen über Berufsnetzwerke wie beispielsweise LinkedIn oder Xing, so können sich Bewerber dort direkt mit ihren Profilen bewerben. Der Kniff dahinter: Wenn Bewerber ihre Daten eigenständig in ein von der KI gut lesbares Muster eingegeben, lassen sich viele Parsing-Probleme von Anfang an verhindern.
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