Lassen wir mal den Bullshit weg

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Anpassungsfähigkeit und Flexibilität, digitale Kompetenzen, Kreativität und Innovation, emotionale Intelligenz… Seit die Pandemie weltweit um sich gegriffen hat, spricht jeder über die Top-Skills, die Mitarbeitende nach COVID benötigen werden. Wenn man die zahlreichen Beiträge von Forbes über Randstad bis hin zu EURES durchgeht, scheint der wichtigste gemeinsame Punkt zu sein, dass sie intransparent, wenn nicht sogar völlig unbegründet sind. Trotz des ganzen Lärms, den sie erzeugen, gibt keiner dieser Posts einen Einblick, auf welchen Daten ihre Behauptungen beruhen – oder ob sie überhaupt Daten haben. Hier bei JANZZ haben wir für ein Projekt in Australien und Neuseeland über 500.000 Stellenausschreibungen der letzten Monate analysiert. In diesen Daten, ebenso wie in unseren anderen Daten aus ähnlichen Projekten in ganz anderen Märkten und Regionen der Welt, gibt es keinen Hinweis auf eine erhöhte Nachfrage nach Kreativität und Innovation oder nach digitalen Kompetenzen – zu denen übrigens die Fähigkeit an einem Video-Call teilzunehmen nicht zählen sollte, genauso wie die Nutzung von Excel den Ökonomen nicht zu einem MINT-Beruf macht. Die am meisten gefragten Skills über alle Berufe hinweg, vom Kellner bis zum leitenden Politiker, waren vielmehr Ehrgeiz, Eigenmotivation und die Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten.

Aber es geht nicht nur um die Analyse von Fähigkeiten. Wenn es um… nun, alles geht, was mit Jobs und Fähigkeiten zu tun hat, gibt es eine unglaubliche Menge an Bullshit da draussen. Hier nur ein paar Beispiele.

Zukünftige Jobs. Laut der WEF-Studie «Future of Jobs Survey 2020» wird bei den Top 20 Berufen mit steigender und sinkender Nachfrage über alle Branchen für Mechaniker und Maschinenreparateure sowohl steigende (Platz 18) als auch sinkende Nachfrage (Platz 9) festgestellt. Das Gleiche gilt für Manager in Unternehmensdienstleistungen und Verwaltung (steigend Platz 12, fallend Platz 6). Dieser scheinbare Widerspruch wird einfach ohne weitere Erklärung stehengelassen. Dennoch wird diese Information in zahlreichen Blogs und Beiträgen einfach blind wiedergegeben. [1]

LinkedIn Skills-Berichte. Dasselbe gilt für den ganzen Rummel, den die LinkedIn-Berichte über gefragte Skills erzeugen. Unzählige Artikel und Beiträge reproduzieren diese Listen, und ignorieren dabei komplett die Tatsache, dass sie auf den Daten von LinkedIn-Profilen beruhen [2], die einen starken Bias aufweisen. So sind zum Beispiel Arbeiterberufe und -branchen stark unterrepräsentiert. Doch laut den ManpowerGroup «Talent Shortage» Erhebungen sind seit sieben Jahren in Folge Handwerksstellen am schwierigsten zu besetzen, weltweit und national in fast allen Ländern; auf der diesjährigen Liste zusammen mit Fahrern (insbesondere LKW-/Schwerlast-, Liefer-/Kurier- und Baufahrern), Produktions- und Maschinenbedienern, Bauarbeitern und Fachkräften im Gesundheitswesen. Sollten da nicht die in diesen Berufen notwendigen Fähigkeiten stärker gefragt sein als Blockchain oder Cloud Computing?

Skills-Bedarf. Ein kanadisches Institut hat einen Bericht verfasst, der auf Daten und Skills-Taxonomien eines grossen Anbieters von Arbeitsmarktanalysen beruht. Der Bericht wird mit der folgenden Aussage eingeleitet: «Es reicht nicht, den Kanadiern zu sagen, dass sie digitale Kompetenzen brauchen; wir müssen konkret sein.» Dann werden die Top 10 der digitalen Kompetenzen nach Anzahl Stellenausschreibungen identifiziert. Mit dabei sind Microsoft Excel and Spreadsheets. Es gibt nichts Spezifisches an diesen „Skills“. Zunächst einmal sagt der Begriff «Microsoft Excel» absolut nichts über die tatsächlich benötigten Fähigkeiten aus. Wird von Kandidaten erwartet, dass sie die Anwendung einfach öffnen und Daten eingeben können? Oder sollten sie in der Lage sein, Formeln zu erstellen? Wie komplex sollen die Formeln denn sein? Was ist mit Diagrammen? Ausserdem: Was ist genau der Unterschied zwischen den beiden Kompetenzen Microsoft Excel and Spreadsheets?

Upskilling. Innerhalb eines Unternehmens kann Upskilling sehr nützlich sein. Ein einzelnes Unternehmen ist in seiner Ausrichtung einigermassen festgelegt und sollte eine klare Strategie haben, die auch den Skills-Bedarf des Unternehmens und damit die Weiterbildungsstrategien weitgehend bestimmen wird. Die Entwicklung nachhaltiger Upskilling-Strategien als Teil einer aktiven Arbeitsmarktpolitik ist jedoch eine ganz andere Herausforderung. Entgegen dem, was viele Online-Beiträge und Technologieanbieter behaupten, wird das blosse Upskilling aller Stellensuchenden die Arbeitslosenzahlen nicht nachhaltig senken und entspricht auch nicht unbedingt den Anforderungen des Arbeitsmarkts. In einem Land, in dem viele geringqualifizierte Arbeiten angeboten werden, nützt es zum Beispiel nichts, einen bereits überqualifizierten Stellensuchenden weiterzubilden. Oder wenn die Weiterbildungsangebote von schlechter Qualität oder nicht auf die Marktbedürfnisse abgestimmt sind. In vielen Ländern ist dies die Realität.

Job-Matching. Ein niederländischer Tech-Anbieter für Arbeitsverwaltungen behauptet, dass seine Softwarelösungen den öffentlichen Arbeitsverwaltungen helfen können, «die Arbeitslosenzahlen zu senken». Als ob das allein durch den Einsatz des richtigen Job-Matching-Tools möglich wäre. Dieser Artikel (auf Italienisch) in der renommierten italienischen Zeitung Corriere della Sera veranschaulicht einige der Probleme, die vor oder zumindest während der Implementierung einer Softwarelösung für die Arbeitsverwaltung gelöst werden müssen: Es gibt derzeit 730’000 offene Stellen in Italien, denen 2,5 Mio. aktiv Arbeitssuchende plus 13,5 Mio. inaktive und entmutigte Arbeitslose gegenüberstehen. Die Kompetenzen der Stellensuchenden in Italien sind nicht mit der Nachfrage auf dem Arbeitsmarkt abgestimmt. Aus- und Weiterbildung, insbesondere für Arbeitslose, sind mehrheitlich unzureichend, von schlechter Qualität und nicht auf die Bedürfnisse des Markts abgestimmt. Die Arbeitsämter haben ungenügend und nicht angemessen ausgebildetes Personal. Italien investiert äusserst wenig in aktive Arbeitsmarktpolitik. Sie haben zwar Pläne gemacht, dieses Budget zu erhöhen, aber keine Strategie, wie sie die zusätzlichen Mittel ausgeben wollen. Zudem würde ein Richtungswechsel eine Vision erfordern, die nicht nach den nächsten Wahlen verpufft, was angesichts der politischen Landschaft und Geschichte Italiens eine extrem hohe Anforderung darstellt. Und dennoch argumentiert der niederländische Tech-Anbieter, dass seine Jobportal-Lösungen den entscheidenden Unterschied machen werden.

Das meiste, was es da draussen gibt, ist im Grunde Bauchgefühl und kreatives Marketing. Wie wäre es also, den ganzen Bullshit einfach mal wegzulassen und zurück zu einer ehrlichen, faktenbasierten Diskussion zu finden? Nun, um das zu tun, müssen wir herausfinden, was die Fakten denn sind. Und dafür müssen wir uns zunächst auf die Grundlagen einigen (z. B. definieren, was einen Skill überhaupt ausmacht), und dann ausgehend von diesen Definitionen zuverlässige Daten erzeugen. Mehr dazu in unserem nächsten Beitrag…

 

[1] Wenn Sie mehr über die Herausforderungen im Zusammenhang mit prognostischen Analysen auf der Grundlage von Berufsdaten (z.B. Skills-Antizipation) erfahren möchten, lesen Sie den Vortrag unseres CEOs, der in einem aktuellen ILO-Bericht wiedergegeben wurde.

[2] Gemäss LinkedIn: Die am stärksten nachgefragten Skills wurden anhand von Fähigkeiten ermittelt, die im Verhältnis zu ihrem Angebot sehr gefragt sind. Die Nachfrage wird gemessen, indem die Fähigkeiten ermittelt werden, die in den LinkedIn-Profilen der Personen aufgeführt sind, die am häufigsten eingestellt werden. Quelle: https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/trends-and-research/2020/most-in-demand-hard-and-soft-skills

JANZZ im Gartner Hype Cycle für HCM Tech 2020 als Musteranbieter für Skills Ontologien genannt

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Wir sind stolz, bekannt zu geben, dass JANZZ.technology von Gartner als Musteranbieter für Skills Ontologien im Hype Cycle für Personalmanagement-Technologie 2020 identifiziert wurde. Diese Anerkennung bestätigt den innovativen Ansatz unserer Lösungen für Unternehmen und öffentliche Arbeitsverwaltungen, die auf unserer einzigartigen mehrsprachigen Job- und Skills-Ontologie basieren.

Was ist der Gartner Hype Cycle?

Die Hype Cycles von Gartner liefern eine grafische Darstellung des Reifegrads und der Akzeptanz von Technologien und Anwendungen sowie deren potenzielle Relevanz für die Lösung echter Geschäftsprobleme und die Nutzung neuer Chancen. Die Hype Cycle-Methodik von Gartner gibt einen Überblick darüber, wie sich eine Technologie oder Anwendung im Laufe der Zeit entwickeln wird, und bietet damit eine fundierte Erkenntnisquelle für die Handhabung eines allfälligen Einsatzes im Kontext Ihrer spezifischen Geschäftsziele.[1]

JANZZ named as a Sample Vendor for Skills Ontologies in Gartner Hype Cycle for HCM Tech 2020

Die Skills Ontologien, die als sehr nützlich für den Personalmanagement (HCM) Bereich eingestuft werden, befinden sich derzeit in der ersten von fünf Phasen des Gartner Hype Cycle: dem sogenannten Innovationsschub (Innovation Trigger). Gartner beschreibt diese Phase als jene, in der „ein potenzieller Technologiedurchbruch die Dinge ins Rollen bringt. Frühe Proof-of-Concept-Geschichten und Medieninteresse lösen eine beachtliche Publicity aus. Oft gibt es noch keine brauchbaren Produkte und die kommerzielle Lebensfähigkeit ist nicht bewiesen.“ Wir haben vor über einem Jahrzehnt, im Jahr 2009, mit der Entwicklung unserer Skills Ontologie begonnen. Heute ist sie die umfassendste mehrsprachige Skills-Ontologie weltweit. Sie hat sich in den letzten Jahren mehrfach bewährt und wurde erfolgreich in verschiedenen Systemen jeder Grössenordnung eingesetzt.

Was ist eine Skills Ontologie?

Eine Skills Ontologie organisiert umfangreiche Sammlungen von Konzepten zu Fähigkeiten, Kompetenzen, Wissen und Erfahrung sowie die Beziehungen zwischen ihnen in einer Datenstruktur. Sie bietet eine Grundlage für KI-Anwendungen in Bereichen wie Talentakquise, Talententwicklung und Personalplanung. Zahlreiche Anbieter behaupten, dass sie eine Ontologie haben, während sie in Wirklichkeit nur über eine Taxonomie oder eine Bibliothek verfügen.[2] Bei JANZZ haben wir eine echte Ontologie, JANZZon!. Sie umfasst aber nicht nur Skills, sondern ist eine Job und Skills Ontologie. Das bedeutet, dass sie auch Berufe, Berufsbezeichnungen, Berufserfahrung, Ausbildungen und Qualifikationen, Branchen und vieles mehr umfasst. Der Abgleich von Skills allein ohne Berücksichtigung anderer Informationen wie Berufe/Funktionen kann zu äusserst ungenauen Ergebnissen führen. Ein Kassierer und eine Apothekerin, die beide im Detailhandel tätig sind, werden zwar gemeinsame Fähigkeiten haben, z. B. Fähigkeiten im Kundenservice, aber ihre Schlüsselqualifikationen, nämlich ihr Fachwissen und ihre Qualifikationen, unterscheiden sich grundlegend. Selbst wenn also alle anderen aufgeführten Fähigkeiten übereinstimmen, wäre es völlig unsinnig, einen Kassierer für eine Apothekerposition vorzuschlagen. Der Kontext ist essenziell und eine der wichtigsten Informationen, die unsere Job und Skills Ontologie liefert.

Darüber hinaus unterscheidet JANZZon! im Gegensatz zu anderen Skills Ontologien auf dem Markt zwischen verschiedenen Niveaus von Skills und deren Kontext. So ist beispielsweise das Niveau der Fähigkeiten, die für eine Junior-Position erforderlich sind, nicht dasselbe wie für einen Senior-Spezialisten, und die Fähigkeiten eines Projektleiters in der Anwendungsentwicklung sind nicht identisch mit denen eines Projektleiters in der Innenarchitektur. Diese Unterschiede werden in unserer Job- und Skills-Ontologie JANZZon! abgebildet und sind einer der treibenden Faktoren für die erstaunliche Genauigkeit unserer Job-Kandidaten-Matching- und Karrierepfad-Tools.

Schauen Sie unser Video über die JANZZ Ontologie

Warum nicht einfach bei Skills-Bibliotheken und Taxonomien bleiben?

Skills- oder Job-Bibliotheken, auf die sich viele Technologieanbieter immer noch verlassen, werden in erster Linie von Experten (oft Psychologen) erstellt, die Fähigkeiten und Qualifikationsniveaus in Bezug auf Jobkategorien oder Funktionen analysieren und klassifizieren. Diese Methoden sind arbeitsintensiv und begrenzt und konzentrieren sich oft auf funktionsübergreifende Fähigkeiten oder auf eine begrenzte Anzahl von berufsspezifischen technischen Fähigkeiten. Ausserdem sind diese Bibliotheken in der sich rasch verändernden Arbeitswelt fast immer veraltet, sobald sie fertiggestellt sind.

Das Hauptproblem dieser Bibliotheken ist jedoch, dass es so etwas wie ein Standard-Kompetenzprofil für einen bestimmten Beruf nicht gibt. Das bedeutet, dass Such- und Matching-Ergebnisse auf Basis von Skills-Bibliotheken meist bestenfalls enttäuschend sind. Mit der richtigen Skills Ontologie hingegen erhält man eine laufend aktualisierte, umfassende Datenbank, welche die Grundlage für eine Technologie bildet, die „die Erwartungen der Nutzer an die Relevanz der Stellensuche, das Matching von Kandidaten zu Funktionen und die Empfehlung von Lerninhalten transformiert.“[3]

Der entscheidende Vorteil einer Skills Ontologie im Vergleich zu Skills Bibliotheken oder Taxonomien ist, dass sie Synonyme sowie ähnliche und verwandte Skills verknüpft. Dies verbessert die Suche und das Matching dramatisch, indem es die unterschiedlichen Vokabularien der verschiedenen Akteure, Stellenausschreibungen und Kandidaten-/Mitarbeiterprofile in eine gemeinsame Sprache übersetzt und den Suchbegriffen einen Kontext gibt. Infolgedessen können klassische stichwortbasierte Ansätze durch eine semantische Suche ersetzt werden, bei der das System die Bedeutung der Suchbegriffe versteht, anstatt stur Zeichenketten zu vergleichen.[4] Gibt man beispielsweise den Begriff CEO ein, so schliesst das ontologiebasierte System Ergebnisse wie Assistent des CEOs aus. Bei der Eingabe des Begriffs Mechaniker schlägt es präzisere Begriffe wie Automechaniker oder Bootsmechaniker vor. Und die besten Leute für den Job können viel genauer identifiziert werden – ohne das Getümmel von ungeeigneten Kandidaten oder das Risiko, dass Top-Kandidaten durch die Maschen gleiten.

Darüber hinaus können unsere ontologiebasierten Systeme implizite Skills in Berufen vom Schildermaler bis zum Cybersecurity Project Manager erkennen und diese Skills nutzen, um zufriedenstellendere Ergebnisse zu liefern – nicht nur bei Jobs und Kandidaten, sondern auch beim Profiling, bei Gap-Analysen und beim Career Pathing. Das in unserer Skills-Ontologie gespeicherte Kontextwissen ist auch der Schlüssel zu unserem hochperformanten Job- und Lebenslauf-Parser.

Pionierlösungen in der HCM-Technologie

Die meisten der derzeit auf dem Markt erhältlichen ontologiebasierten HCM-Anwendungen sind noch recht unausgereift, und es gibt keine Einheitslösung für alle. Stattdessen bedarf es einer Kombination von verschiedenen Modellen und Ansätzen. Wir bei JANZZ.technology verfügen bereits über eine gut etablierte Skills Ontologie sowie hoch präzise Technologien für semantische Suche und Matching, Gap-Analysen, Profiling und Job- und CV-Parsing. Wir sind jedoch bestrebt, unsere Lösungen kontinuierlich zu verbessern und zu erweitern. Daher sind wir sehr aktiv in der Forschung und Entwicklung tätig und entwickeln unaufhörlich bahnbrechende Technologien, um neue Herausforderungen zu meistern. Unsere Mission ist es, die HCM-Erfahrung zu verbessern, indem wir effiziente und hochleistungsfähige Lösungen ohne Kompromisse anbieten.

Und warum sind wir dem Gartner Hype Cycle so weit voraus? Weil wir 2008 angefangen haben, lange bevor irgendjemand über KI und Wissensrepräsentationen gesprochen hat, lange bevor Google und die Märkte erkannt haben, dass fortschrittliche KI-Lösungen ohne Ontologien einfach nicht realisierbar sind. Deshalb haben wir heute einen Vorsprung von mehreren Jahren.

Nutzen Sie diesen und integrieren Sie unsere Job und Skills Ontologie über unsere unkomplizierten APIs in Ihre Anwendungen. Kontaktieren Sie uns unter info@janzz.technology, um herauszufinden, wie wir Ihre Arbeit mit unseren innovativen ontologiebasierten Lösungen transformieren können.

[1] Aus dem Englischen übersetzt von Gartner Methodologies, “Gartner Hype Cycle,” 2020. https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle
[2] Für ein besseres Verständnis des grundlegenden Unterschieds zwischen Ontologien und Taxonomien lesen Sie unseren Beitrag: https://janzz.technology/ontology-and-taxonomy-stop-comparing-things-that-are-incomparable/
[3] Poitevin, H., „Hype Cycle for Human Capital Management Technology, 2020“, Gartner. 2020.
[4] Für weitere Informationen zu diesem Thema fordern Sie ein Exemplar unseres Whitepapers „Keyword vs. ontologiebasiertes, semantisches Matching“ per E-mail oder Kontaktformular an.