tag:blogger.com,1999:blog-7288310468234093504.post5374558436213811767..comments2024-03-16T03:40:26.265+01:00Comments on Geist und Gegenwart: Können wir uns Bewerbungsgespräche ganz sparen?Geist und Gegenwarthttp://www.blogger.com/profile/09734004134678739065noreply@blogger.comBlogger5125tag:blogger.com,1999:blog-7288310468234093504.post-15114509047387018022013-07-02T19:32:38.549+02:002013-07-02T19:32:38.549+02:00Interessante Punkte werfen Sie auf, Frau Lindemann...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.<br /><br />Interessant auch ihr <a href="http://www.viasto.com/en/vi-recruiting-blog/hr-big-data-my-big-fat-hr-data/" rel="nofollow">Beitrag zum Thema Big Data</a>. 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" :)Geist und Gegenwarthttps://www.blogger.com/profile/09734004134678739065noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-7288310468234093504.post-64079529607778415512013-07-01T14:34:26.050+02:002013-07-01T14:34:26.050+02:00Übrigens ist der Punkt der Vorauswahl kein trivial...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/). Sara Lindemannhttp://viasto.comnoreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-7288310468234093504.post-76164945089986635912013-07-01T14:33:35.464+02:002013-07-01T14:33:35.464+02:00Was die Interpretation der Google-Auswertung wohl ...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.<br />Sara Lindemannhttp://viasto.comnoreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-7288310468234093504.post-54766598074879503472013-06-30T15:42:45.338+02:002013-06-30T15:42:45.338+02:00Danke für Ihre klugen Ergänzungen. Dass "eine...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.<br /><br />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.<br /><br />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.<br /><br />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.<br /><br />Haben Sie Ideen, Frau Lindemann?Geist und Gegenwarthttps://www.blogger.com/profile/09734004134678739065noreply@blogger.comtag:blogger.com,1999:blog-7288310468234093504.post-38778610746182400932013-06-30T14:33:58.966+02:002013-06-30T14:33:58.966+02:00... auch mit Big Data sind die Antworten nur so kl...... 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). <br />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.<br /> <br />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? <br /><br />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.Sara Lindemannhttp://www.viasto.comnoreply@blogger.com