29. Juni 2013

Können wir uns Bewerbungsgespräche ganz sparen?

Googles Erkenntnisse über gute Vorstellungsgespräche

In meinen sechs Jahren beim Internet-Giganten Google habe ich zahllose Vorstellungsgespräche geführt. In mehreren Hinsichten sind solche Gespräche bei Google anders, als in den meisten Firmen. Das fängt damit an, dass die Teamleiter und Mitarbeiter der Teams selbst die Gespräche führen und die HR-Abteilung nach der Vorauswahl eigentlich nur eine koordinierende Rolle hat. Ich finde das auch richtig, denn schließlich muss später nicht HR mit den neuen Kollegen arbeiten, sondern die Teams. Für den Bewerber heißt das, dass er ganz leicht mal vier bis fünf Gespräche hinter einander hat.

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Wie aussagekräftig sind Bewerbungsgespräche? (AliceOnTheRainbow via Flickr)

Voraussetzung dafür, dass dieses Gespräche ohne HR klappen ist aber, dass alle Mitarbeiter gründlich geschult werden, wie man Vorstellungsgespräche richtig und auch rechtssicher führt, wie man sie protokolliert und am Ende auch die richtigen Entscheidungen trifft. Wenn es dann ins Gespräch geht, hat jeder der Kollegen ein eigenes Thema, das er im Gespräch abzudecken hat, z.B. "generelle kognitive Fähigkeiten" (vulgo: Intelligenz), Passung zur Unternehmenskultur ("Googliness"), Führungseignung (leadership) und relevantes Fachwissen (role related knowledge). Hinterher gab man dem Kandidaten dann Noten zu den jeweiligen Kategorien. Die Noten wurden dann im Interview-Tool protokolliert.

Anschließend - meist noch am selben Tag - traf man sich dann im Hiring Committee, um Entscheidungen zu treffen. Es kam dabei natürlich zu Situationen, in denen sich bei ganz guten Kandidaten die unterschiedlichen Teilnehmer aus den Fachbereichen um diese Kandidaten gestritten haben. Wenn man sich in diesem Komitee geeinigt hatte, wurde das sehr ausführliche Feedback im Tool finalisiert und von HR gewertet, zusammengefasst und mit einer konkreten Empfehlung an die oberste Etage gesandt, wo letztlich dann der Daumen gehoben oder gesenkt wurde.

Die meisten Unternehmen, haben für solche elaborierten Prozesse keine Zeit oder Kapazitäten und arbeiten mit einer Mischform: HR plant und leitet das Gespräch und jemand aus der Fachabteilung ist mit dabei, um das technische Know-How abzufragen und sich nebenbei zu überlegen, ob das ein Kollege wäre, mit dem man gern arbeiten möchte.

Bei Google glaubt man ganz fest an data based decision, also Entscheidungen, denen relevante Daten zugrunde liegen. Bei mehr als 10.000 Bewerbungen pro Tag (ja: pro Tag) kann man da schon von Big Data sprechen. Schätzungsweise 9500 dieser Bewerber werden jedoch zügig abgelehnt. Trotzdem hatte Google im Rekordjahr 2011 hunderte Leute täglich in Gesprächen und davon rund 20 jeden Tag eingestellt. Durch das Tool gestützte Bewertungsverfahren der Bewerbermassen häuften sich also schnell Datenberge an, die Google nun ausgewertet hat. Laszlo Bock, der für das Personalmanagement in Google verantwortlich ist, ließ in einem Interview mit der New York Times ein paar der dabei zutage getretenen Erkenntnisse blicken:

Gute Selbstdarstellung sagt gar nichts

Womit wohl niemand gerechnet hat: Google konnte keine Korrelation zwischen den Bewertungen der Kandidaten in den Vorstellungsgesprächen und deren späterer Job-Performance finden. Mit anderen Worten: Nur weil jemand im Vorstellungsgespräch glänzt, heißt das noch lange nicht, dass er oder sie gute Mitarbeiter werden. Dabei darf man aber nicht vernachlässigen, dass bereits eine rigide Vorauswahl getroffen wurde. Wer eine Einladung zum Gespräch bekommt, der bringt in der Regel mit, was nötig ist. Das ist es, was später im Job zählt und nicht, wie man sich in so einer künstlichen Situation darstellen kann. Es stellt sich dann aber automatisch die Frage, wozu überhaupt noch Bewerbungsgespräche und Noten für die Kandidaten?

Gute Noten sagen nichts

Auch die Ergebnisse der akademischen Leistungen bietet kaum eine Vorhersage zur Job-Performance, Noten und Tests taugen kaum als Einstellungskriterium für erfolgreiche Mitarbeiter. Lediglich bei ganz frischen Absolventen hat man eine geringe Korrelation gefunden. Laszlo Bock sagt, dass Schule und Studium sehr künstliche und zum Teil auch sehr berechenbare Umwelten sind, die nicht mit Arbeitssituationen vergleichbar sind. Man kommt dahinter, was man tun muss, um gute Noten zu haben. Auf der Arbeit stellen sich völlig andere Probleme und nach einiger Zeit im Job lernt man, sich darauf einzustellen. Die im Studium erlernten Strategien helfen kaum noch. Auch hier muss man wieder bedenken, dass Google ohnehin nur Leute ins Bewerbungsgespräch lässt, die ganz gute bis exzellente Noten haben. Die Unterschiede zwischen diesen Leuten fallen dann kaum ins Gewicht. Würde man versuchen, akademische Versager einzustellen, würde das sicher ein anderes Bild ergeben.

Wie viele Golfbälle passen in ein Flugzeug?

Knobelaufgaben sind reine Zeitverschwendung. In Vorstellungsgesprächen bei Google waren diese merkwürdigen Fragen früher sehr beliebt. Angeblich konnte man mit ihnen sehen, wie Kandidaten an schwierige Probleme rangehen oder ob sie auch um die Ecke denken können. Nun ist klar: Die Antworten auf solche Fragen können gar nichts über die Leistungsfähigkeit der Person voraussagen. Sie helfen lediglich dem Fragenden, sich intelligenter zu fühlen. Ein Grund, warum die Fragen nichts bringen, könnte sein, dass man inzwischen diesen Katalog von Fragen inklusive der Antworten darauf vorher im Internet "googeln" kann. Ein anderer Grund ist, dass manche Bewerber einfach nur unter Stress stehen und in solch einer Situation, die ihnen im Arbeitsalltag nicht begegnen wird, versagen.

Was wäre wenn?

Hypothetischen Fragen sind sinnlos. Wenn wir einen Kandidaten fragen "Was würden sie tun, wenn ihr Kollege/Chef/Kunde XYZ tut?", dann appelieren wir an die Phantasie und der Kandidat wird ganz einfach die Antwort geben, von der er denkt, dass der Fragende sie am besten findet. Das bringt gar nichts. Man sieht das auch an den Augen der Kandidaten: Sie gehen nach links oben, was nichts anderes heißt, als dass sie sich etwas ausdenken.

Was aber ist eine gute Fragetechnik?

In Googles Trainings für Vorstellungsgespräche wird man seit jeher auf die sogenannten "behavioural questions" getrimmt. Das sind Fragen nach Verhaltensbeispielen aus der Vergangenheit des Bewerbers. Also z.B.: "Erzählen Sie von einem Beispiel aus Ihrer Verganegnheit, wie sie mit einer schwierigen Teamsituation umgegangen sind." Solche Fragen und das "Nachbohren" auf die jeweiligen Antworten sind die beste Technik um vorauszusagen, wie ein neuer Kollege in einer ähnlichen Situation handeln würde. Man erfährt nicht nur, wie sich ein Bewerber in einer konkreten Situation wirklich verhalten hat, sondern auch welche Teamsituationen er als schwierig empfindet. Man merkt auch, wenn ein Kandidat versucht, sich etwas aus den Fingern zu saugen und das gekonnte Nachbohren würde jeden Versuch zu lügen entlarven.

Ich selbst mache das auch sehr gern. Ich beiße mich dann manchmal geradezu fest. Viele Bewerber nehmen das erst nicht ernst, sie denken, man stellt eine hypothetische Frage. Ich beharre dann und bitte um ein tatsächlich passiertes Beispiel. Wenn sich zur Teamsituation kein Beispiel findet, der Kandidat sich aber auf eine Stelle als Teamleiter beworben hat, dann ist das auch eine Erkenntnis. Ich schwenke dann um und lasse mir andere Verhaltensbeispiele aus anderen Situationen sagen.

Und noch ein Tipp an alle, die sich demnächst bewerben wollen. Wenn Sie in Ihr Anschreiben solche Sätze reinschreiben wie: "Ich bin ein hervorragender Problemlöser" oder "Ich habe ein hohes interkulturelles Gespür" oder "Ich habe eine strukturierte Arbeitsweise" oder "Ich verfüge über ein hohes analytisches Verständnis", dann seien Sie nicht sauer, wenn ich mir das im Gespräch durch tatsächliche Beispiele belegen lasse oder es sogar gleich vor Ort teste. Das sind Steilvorlagen. Man kann solche Aussagen bringen, aber man muss dann darauf vorbereitet sein, dass man sie belegen können muss.

Als Fazit könnte man sagen, dass man sich Gespräche fast sparen kann, wenn man eine gute Vorauswahl trifft. Das persönliche Kennenlernen dient dann bloß noch dem Beschnüffeln: Ist mir die Person sympatisch, möchte ich mit der arbeiten oder nicht? Aber diese Frage ist ja auch enorm wichtig. Wir müssen die zukünftigen Kollegen die Gespräche führen lassen und nicht HR! Und das muss dann auch nicht immer ein Vorstellungsgespräch sein, sondern kann durchaus ein gemeinsames Essen oder ein anderes lockeres Gespräch sein.

Kommentare:

  1. ... auch mit Big Data sind die Antworten nur so klug, wie die Fragen, die man stellt. Dass die Vorhersage von Berufserfolg ein komplexes Feld ist und einem die Antworten mit Korrelationsanalysen nicht wie reife Früchte in den Schoß fallen, weiß man ja nun nicht erst seit Google Daten analysiert. Die datenbasierte Kritik an Eignungsdiagnostik zeigt aber, dass wir nun endlich auf dem richtigen Weg sind. Personalauswahlmethoden müssen endlich hart und empirisch geprüft und aufgrund der gewonnen Erkenntnisse verändert oder ausgewechselt werden. Es gibt neben dem Recruiting wohl kaum einen erfolgsrelevanten Entscheidungsprozess in Unternehmen, der hinsichtlich klarer KPIs schwächer aufgestellt ist. Wo sonst wird die Anwendung von Methoden so wenig hinterfragt oder auf den Prüfstand gestellt? Ein glänzendes Beispiel ist die Analyse von Lebensläufen. In der Praxis so gut wie nicht hinterfragt, bleibt sie bereits seit Jahrzehnten eine klare Qualitätsanalyse schuldig und hält kaum einer Validitätsüberprüfung stand. Zu Recht wird nun endlich auch in der Praxis die Wirksamkeit von Einstellungsverfahren hinterfragt. Seit Jahren gibt es auch in den Reihen der Personalpsychologen Stimmen einiger advocati diaboli, wie z. B. W. Swan, der sagte, „Man könnte ebenso gut eine Münze in die Luft werfen, um herauszufinden, wie der betreffende Bewerber sich in Zukunft an seinem Arbeitsplatz verhalten wird.“ (W. Swan, 1996).
    Das sollte doch Ansporn genug sein, sich ein umfassendes Bild der Aussagekraft von Personalauswahlmethoden zu verschaffen. Google sollte genau hier nicht aufhören, sondern seine Big Data klüger analysieren (bei diesen Autoren gibt es einige Ideen: http://www.bloomberg.com/news/2013-05-01/six-ways-to-separate-lies-from-statistics.html), um dann operativ die richtigen Schritte aus den Erkenntnissen abzuleiten. Change your recruiting processes.

    Im Interview mit der NYtimes sagt Laszlo Bock, senior vice president of people operations at Google) am Ende: I don’t think you’ll ever replace human judgment and human inspiration and creativity because, at the end of the day, you need to be asking questions like, O.K., the system says this. Is this really what we want to do? Is that the right thing?

    So Google go ahead and show us that you're a real innovation leader and that you know how to deal with big data - turn your selection process into something that is really innovative and will prove to work.

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    1. Danke für Ihre klugen Ergänzungen. Dass "einem die Antworten mit Korrelationsanalysen nicht wie reife Früchte in den Schoß fallen", ist eine Sache, dass aber GAR KEINE Korrelationen zwischen einem sehr guten Performer in einem Interview und seiner späteren Leistung im Job zu finden ist, verwundert dann doch auf den ersten Blick. Auf den zweiten Blick, sagte ich ja schon: Man lädt bei Google von vorn herein keine offensichtlichen "Versager" ein, was das Ergebnis schon weniger krass aussehen lässt. Denn hätte man solche Personen mit interviewt und trotz schlechter Performance im Gespräch eingestellt, dann hätte man an solchen Extremen sicher - soweit wage ich mich hinauszulehnen - eine Korrelation gefunden.

      Ob Google seine Big Data klüger analysieren sollte, weiß ich nicht zu entscheiden, denn dieses Interview geht ja an dieser Stelle nicht in die Tiefe. Aus meinen Erfahrungen weiß ich, dass Google Big Data sehr wohl auf höchstem akademischen Level analysiert. Da mache ich mir keine Sorgen.

      Und natürlich bringt Bock solche Allgemeinplätze (dass menschliche Entscheidungen nicht ersetzbar seien), das muss man in einem Interview. Aber was meinen Sie damit, wenn Sie dieses Zitat so herausstellen? Vielleicht habe ich da einen blinden Fleck.

      Ich finde auch, dass neue Ideen gefragt sind, bin mir aber nicht ganz sicher, welche. Zeitversetzte Video-Interviews machen das geschilderte Problem ja auch nicht einfacher. Außerdem wollen die Fachkollegen aus gutem Grund nicht auf ein Kennenlernen verzichten, weshalb ich nicht ernsthaft vorschlagen möchte, alles nur auf eine exzellente Vorauswahl abzustellen. Aber immerhin scheint es den bei mir gepflegte Prozessen von sehr wenigen Gesprächen pro Bewerber etwas pragmatischen Rückhalt zu geben.

      Haben Sie Ideen, Frau Lindemann?

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    2. Was die Interpretation der Google-Auswertung wohl besonders macht ist u.a. Folgendes - selbst wenn ich nach allen Regeln der Kunst verhaltensorientierte Fragen stelle, kann ich zukünftiges Verhalten (=Performance) oft nur so gut vorhersagen, wie das frühere Anforderungsset dem zukünftigen entspricht. Die Anforderungen verändern sich u.U. bei jedem Mitarbeiter rasant. Ich kenne leider den konkreten Anforderungsbezug von Googles Kompetenzmodell bzw. den strukturierten Interviews oder den klassischen Google-Karrierepfad nicht, falls es diesen überhaupt gibt. Je spezifischer das jeweilige Profil durch die Methoden in der Personalauswahl geprüft wird, desto besser können auch spezifische Leistungsindikatoren on-the-job vorhergesagt werden. (Das ist ein Grund, warum ich kompetenzbasierte Videointerviews als Teil einer Lösung sehe - der Fokus auf den wirklich relevante Kompetenzdimensionen ist hoch und die nachgewiesene Reliabilität - DER Grundstein für eine gute Erfolgsprognose - lag in Studien bei .91). Natürlich wird der Zusammenhang von Erfolg im Auswahlprozess und Performance on-the-job Job über die Zeit schwächer, weil high-impact Kontextvariablen (z. B. der Chef mit dem man nicht gut kann, Krankheiten, Umzüge usw.) Zusammenhänge verschleiern. Entscheidend ist, welche Variablen ich statistisch kontrolliere und welche "Performance"- Indikatoren ich für mein Vorhersagemodell nutze.

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  2. Übrigens ist der Punkt der Vorauswahl kein trivialer - ich muss Sie da noch mal auf Ihre Formulierung stoßen, dass man bei Google "keine offensichtlichen "Versager" einlädt - ". Was macht einen Bewerber so offensichtlich zum Versager? Die Klassifikation bezieht sich ja nachgerade auf ein Versagen in einem gewissen Kontext - nämlich dem vergangenen. Was wir nie wissen ist, ob dieser "Versager" in neuem Umfeld u.U. eine gute Performance gebracht hätte. Und hier sind Lebenslaufanalysen definitiv ein kritischer Punkt in der Personalauswahl. Ich kenne wie gesagt die Google-Situation (noch) zu wenig, glaube aber, dass insgesamt eine größere Methodenvielfalt interessant ist: Test + Videointerview (z. B. mit Evaluatoren aus unterschiedlichen Departments, da Diversity und ein Ausbalancieren von Beobachtertendenzen auch ein wichtiges Thema ist), dann ein persönliches strukturiertes Interview. Ich denke ohnehin, dass das das Kaffeesatzlesen aus CVs in den nächsten 10 Jahren obsolet geworden ist (die Vorhersagekraft der Noten in der Google-Analyse spricht ja auch wieder für sich). Was gibt es noch in Zukunft? Valide Auswahlschritte könnten von einem Meta-Recruiting-Tool vorgeschlagen werden -Ich stelle mir in dieser Anwendung vor, mit wenigen Klicks Vorschläge für einen stellenbezogen optimierten Auswahlprozess zu erhalten, die ich am besten für die Stellenausschreibung einsetze (Tests, die sich bei bestimmten Anforderungen als valide herausgestellt haben / validierte Videointerviewleitfäden / Vorschläge für Interviewsetups etc.). Analysen wie bei Google sollten aussagekräftig, schnell und einfach von jedem Unternehmen durchgeführt und interpretiert werden können (das wäre doch mal was, liebe Talentmanagement-Softwareanbieter!). Dann wären die Erkenntnisse sicherlich auf einem pragmatischen Level, mit dem man in der Praxis wirklich arbeiten kann - ganz im Gegenteil zu dieser Aussage: Google has found that the most innovative workers — also the “happiest,” by its definition — are those who have a strong sense of mission about their work and who also feel that they have much personal autonomy. (QUELLE: http://www.nytimes.com/2013/04/21/technology/big-data-trying-to-build-better-workers.html?pagewanted=all&_r=2&). Ich hoffe einfach sehr, dass die klugen Menschen bei Google den Mut haben, auch im Recruiting und im Evaluieren ihres Talentmanagements andere Wege zu gehen. Das Abdriften in Allgemeinplätze oder die digitale Entscheidung Job-Interviews "ja oder nein" ist sicherlich zu kurz gegriffen. Übrigens schreiben wir auch gerade über das Thema in unserem Blog (https://www.viasto.com/en/vi-recruiting-blog/hr-big-data-my-big-fat-hr-data/).

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    1. Interessante Punkte werfen Sie auf, Frau Lindemann. Zum "Versager": natürlich ist es die Historie, aber in der ersten Vorauswahl steht eben kein besseres Datenmaterial zur Verfügung, als das, was man aus Noten und Zeugnissen der Vergangenheit sieht. Ich halte diesen Ansatz auch nach wie vor für praktikabel zu sagen: "Kandidat/in XYZ zeigte in der Vergangenheit konsistent das Verhalten ABC. Die Gefahr, dass diese Konsistenz eine Vorhersage für zukünftiges Verhalten ist, ist selbst dann zu groß, wenn wir gern ein optimales Umfeld für diese Person schaffen würden." Ich würde diesen Ansatz der konsequenten Vorauswahl auch dann fahren, wenn mir andere Mittel zur Analyse (Tests, Assessments etc.) zur Verfügung stehen. Denn jeder Einsatz eines solchen Verfahrens kostet Zeit/Geld und ich kann nicht jeden Kandidaten einladen.

      Interessant auch ihr Beitrag zum Thema Big Data. Auf jedenfall ein erster Überblick auf Möglichkeiten und Stolperfallen: "a mean comparison revealed that rejected candidates showed a significant lower turnover rate, 0.0%, to be exact" :)

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