Sorry Leute, aber «Microsoft Office» ist KEINE Kompetenz.
Eine der prominentesten Schlagwörter rundum Beschäftigung, Beschäftigungsfähigkeit und Personal- oder Arbeitskräftemanagement ist Kompetenzen oder auf Neudeutsch: Skills. Es gibt eine Menge Lärm um dieses Konzept und seine verwandten Schlagworte wie Upskilling, Umschulung, Kompetenz-Matching, Qualifikationslücken, Antizipation des Kompetenzbedarfs und so weiter. Man findet unzählige Publikationen und Beiträge, die erklären, warum Kompetenzen so wichtig sind, wie man Angebot und Nachfrage von Kompetenzen analysiert, wie man aktive, kompetenzbasierte Arbeitsmarktpolitik entwickelt, wie Mitarbeiterkompetenzen verwaltet und entwickelt werden – ebenso wie die vielen Webseiten mit Listen der «gefragtesten Kompetenzen des Jahres». Wir stimmen sicherlich zu, dass Kompetenzen und Fähigkeiten immer wichtiger werden, oder wie es in einem der Gartner Hype Cycles 2020 heisst,
Skills sind […] die neue Währung für Talent. Sie sind ein grundlegendes Element für das Management der Belegschaft in jeder Branche. Eine verbesserte und automatisierte Erkennung und Bewertung von Skills ermöglicht eine deutlich höhere organisatorische Agilität. In unsichere Zeiten oder bei starkem Wettbewerb können sich jene Unternehmen mit besseren Skills-Daten schneller anpassen […]. Dies verbessert die Produktivität und vermeidet Kosten durch verbesserte Planungszyklen.[1]
Dies gilt nicht nur für Humankapital-Management in Unternehmen, sondern auch für Arbeitsmarktmanagement durch staatliche Institutionen. Wenn man bedenkt, wie global wichtig diese Konzepte sind, sollte es eine klare oder zumindest gemeinsame Vorstellung davon geben, was diese wertvolle Währung ist. In einem Grossteil der online geposteten kompetenzbezogenen Inhalte gibt es jedoch ein durchdringendes Muster von begrifflicher Mehrdeutigkeit, mangelnder Spezifizität und fehlender Prägnanz. Deshalb haben wir im letzten Beitrag, wo wir einige Beispiele für den Lärm rund um Jobs und Kompetenzen besprochen haben, zu einer faktenbasierten Diskussion aufgerufen. In diesem Beitrag wollen wir den Grundstein für eine solche Diskussion legen.
Grundlagen der Statistik
Zur Erinnerung aus dem letzten Beitrag: Wann immer man versucht zu verallgemeinern, läuft man Gefahr an Relevanz zu verlieren. Trotz der ganzen Globalisierung ist die Welt in Regionen aufgeteilt. Und jede Region hat ihre ganz eigene Wirtschaftslandschaft und ihren individuellen Skills-Bedarf. Einige Regionen sind starker auf bestimmte Branchen fokussiert als andere, und selbst wenn man Regionen mit ähnlichen Branchen vergleicht, können Skills-Bedarf und -Lücken erheblich variieren, wie in verschiedenen Studien und Berichten bereits gezeigt wurde (zum Beispiel hier und hier). Es wird also nie eine auf globaler Ebene aussagekräftige Liste von Top Skills geben. Problemlösungskompetenzen, Blockchain, App-Entwicklung und andere “Top Skills”, die auf verschiedenen Websites propagiert werden, sind schlicht nicht für alle Tätigkeiten auf der ganzen Welt relevant. Hinzu kommt, dass es extrem schwierig ist, aussagekräftige, repräsentative Daten aus Online-Profilen und Stellenausschreibungen zu erzeugen. In der Regel sind die online erhobenen Daten verzerrt, bestimmte Gruppen sind unterrepräsentiert, andere massiv überrepräsentiert. Zum Beispiel zeigen die meisten repräsentativen Erhebungen trotz des ganzen Lärms um die scheinbar so wichtigen, sich beschleunigenden «digitalen Kompetenzen», dass die Arbeitsmärkte in der EU und der USA ein im Allgemeinen niedriges bis moderates Niveau an digitalen Kompetenzen erfordern, wobei etwa 55 bis 60 Prozent der Jobs einfache Textverarbeitung oder Dateneingabe und E-Mail-Versand beinhalten. 10-15 Prozent benötigen keine IT-Kenntnisse. Und nur etwa 10-15 Prozent verlangen ein fortgeschrittenes IT-Niveau.[2] Dies allein zeigt, dass all diese Veröffentlichungen über die wichtigsten Kompetenzen der Zukunft usw. bestenfalls sehr irreführend sind.
Um fundierte Analysen durchzuführen und zu antizipieren, welche Skills in Zukunft benötigt werden oder vorherzusagen, wie sich diese Anforderungen verändern werden (welche Skills an Bedeutung gewinnen und welche obsolet werden), oder einfach um zielgerichtetes Skills-Matching durchzuführen, müssen wir zunächst in der Lage sein, die heutigen Skills richtig zu erkennen, verstehen, zuzuordnen und zu klassifizieren. Wir werden die Herausforderungen (und Stärken!) von online verfügbaren Skills- und Jobdaten im nächsten Beitrag ausführlicher diskutieren. Vorher müssen wir uns auf einen noch grundlegenderen, aber absolut entscheidenden Aspekt konzentrieren: Wir müssen klären, was wir mit Skills meinen. Oder mit Fähigkeiten und Kompetenzen.
Um ehrlich zu sein, es kursieren so viele verschiedene Definitionen, dass es ziemlich schwer ist, den Überblick zu behalten, und das ist einer der Hauptgründe, warum die meisten Ansätze und Big-Data-Auswertungen kläglich scheitern. Umso wichtiger ist es, dass wir uns auf ein gemeinsames Verständnis dieser neuen Währung einigen.
Was genau ist ein Skill?
O*NET definiert Skills (oder Kompetenzen) als entwickelte Fähigkeiten, die das Lernen, den schnelleren Erwerb von Wissen oder die Durchführung von Aktivitäten, die stellenübergreifend auftreten, erleichtern.[3] Skills werden von Fähigkeiten, Wissen und technologischen Fertigkeiten und Werkzeugen unterschieden und O*NET bezieht sich allgemein nur auf direkt stellenbezogene oder übertragbare Kompetenzen und Kenntnisse. ESCO hingegen definiert Skills als die Fähigkeit, Wissen anzuwenden und Know-how zu nutzen, um Aufgaben zu erledigen und Probleme zu lösen. Ausserdem kennt ESCO nur die Hauptkategorie Kompetenzen, welche – im Gegensatz zu O*NET – auch Einstellungen und Werte beinhaltet. In beiden Klassifizierungssystemen gibt es erhebliche Überschneidungen zwischen den verschiedenen (Unter-)Kategorien. Indeed hingegen fasst alle diese Konzepte einfach unter dem Begriff Skill zusammen:
Skill ist ein Begriff, der das Wissen, die Kompetenzen und die Fähigkeiten zur Durchführung von betrieblichen Aufgaben umfasst. Skills werden durch Lebens- und Arbeitserfahrungen entwickelt und können auch durch Studium erlernt werden.[4]
Es ist klar, dass diese Diskrepanzen in der Definition von Kompetenzen zu Diskrepanzen in der Datenerfassung und -analyse führen, was wiederum die Robustheit jeder Extrapolation auf der Grundlage dieser Daten beeinträchtigt. Aber nehmen wir der Einfachheit halber an, dass es eine universelle Definition gibt. Wir betrachten im Folgenden jegliche Fähigkeit oder Fertigkeit, die im Job nützlich ist, als eine Kompetenz, oder synonym: Skill.
Die Analyse von generischen Fähigkeiten ergibt generische Antworten
Es reicht bei weitem nicht aus, nur eine formale Definition eines Skills festzulegen. Abgesehen davon, dass diese immer noch viel Raum für Interpretation zulässt, gibt es auch auf der Ebene der individuellen Skills viele Unklarheiten. Eine Schwierigkeit ist die Granularität, die sich in den verschiedenen Sammlungen stark unterscheidet. So umfasst die ESCO-Taxonomie derzeit ca. 13’500 Skills-Konzepte, O*NET weniger als 9’000 (tatsächlich sind davon lediglich 121 keine Skills vom Typ «kann Werkzeug/Maschine/Software/Technologie XY bedienen») und unsere Ontologie JANZZon! über 1’000’000. Natürlich hängt der gewünschte Detaillierungsgrad vom jeweiligen Kontext ab. Aber für viele moderne Anwendungen der Skills-Analyse, wie z.B. kompetenzbasiertes Job-Matching, Berufsberatung usw., ist ein gewisser Detaillierungsgrad entscheidend, um sinnvolle Ergebnisse zu erzielen. Nehmen Sie die Liste der «Top-10-Skills für 2025», die vom Weltwirtschaftsforum veröffentlicht wurde [5]:
- Analytisches Denken und Innovation
- Aktives Lernen und Lernstrategien
- Komplexe Problemlösung
- Kritisches Denken und Analyse
- Kreativität, Originalität und Initiative
- Führungskompetenz und sozialer Einfluss
- Einsatz, Überwachung und Steuerung von Technologie
- Design und Programmierung von Technologie
- Resilienz, Stresstoleranz und Flexibilität
- Argumentation, Problemlösung und Ideenfindung
Je nach Kontext, z.B. Branche oder Tätigkeit, werden diese Skills sehr unterschiedlich verstanden. Sie sind daher zu allgemein oder unspezifisch, um beim Matching oder für aussagekräftige Statistiken von Nutzen zu sein. In der Tat sind sie für viele Berufe kaum relevant. Oder wie oft sehen Sie diese Skills in Stellenausschreibungen? Andere generische Skills, die oft in prognostischen Top-10-Listen und Empfehlungen vorkommen, sind ähnlich problematisch, zum Beispiel:
Digitale Kompetenzen: Was genau sind diese Kompetenzen? Gehört dazu die Bedienung digitaler Geräte wie Smartphones oder Computer oder der Umgang mit dem Internet? Erwarten wir, dass jemand mit diesen Fähigkeiten in der Lage ist, auf Social Media zu posten, oder wirklich weiss, wie man professionell mit Social Media Accounts umgeht? Ergibt es Sinn, Skills wie Kenntnisse über komplexe Building-Information-Modelling-Anwendungen in Immobilienentwurf und -planung unter digitalen Fähigkeiten zusammenzufassen?
Projektmanagement Skills: Auch dies ist fast völlig nutzlos, wenn es so aus dem Zusammenhang gerissen wird. Viele Arbeitnehmende verfügen auf irgendeiner Ebene über Projektmanagementkenntnisse, aber es ist äusserst schwierig, dieses Wissen über verschiedene Rollen oder Branchen hinweg zu vergleichen oder zu kategorisieren. Beispielsweise unterscheidet sich das individuelle Projektmanagement-Wissen erheblich zwischen Vorarbeiter*innen auf einer grossen Tunnelbaustelle, Projektmanager*innen kleiner IT-Anwendungen, Kampagnenmanager*innen im öffentlichen Sektor und Prozessingenieur*innen oder Eventmanager*innen. Es ist klar, dass Projektmanager nicht einfach in die Baubranche wechseln können, wenn die Veranstaltungsbranche zum Erliegen kommt. Es ist also unsinnig, all diese Variationen in einer einzigen “matchbaren” Kompetenz zusammenzufassen.
Mehrdimensional denken
Eine präzise Beschreibung eines Skills bedeutet nicht nur, den Skill und seinen Kontext klar zu identifizieren, das Niveau der Fähigkeiten ist ebenso relevant. Das Niveau der Englischkenntnisse, das von Hilfsarbeiter*innen auf einer Baustelle verlangt wird, ist sicherlich nicht dasselbe wie das von Übersetzer*innen. Eine robuste Definition von Niveaus zu entwerfen, birgt jedoch auch Herausforderungen: Was bedeutet «gutes» oder «sehr gutes» Wissen, und was zeichnet einen «Experten» in einem bestimmten Skill aus? Handelt es sich z. B. um theoretisch erworbenes Wissen oder um Wissen, das bereits in einem realen beruflichen Umfeld angewendet wurde? Im Gegensatz zu anderen Bereichen von Big Data sind Skalen und Validierungen – sofern vorhanden – nicht unbedingt verbindlich. So verzichten viele Anbieter dieser Art von Daten einfach komplett auf Niveaus. Damit geht eine grosse Menge an Informationen verloren, die nicht nur für Job-Matching und Berufsberatung höchst relevant wären, sondern auch für die Analyse des Kompetenzbedarfs, etwa als Grundlage für Personal- oder Arbeitsmarktmanagement. Haben wir nun einen Mangel an hochqualifizierten Fachkräften oder an Mitarbeitern mit Grundkenntnissen? Offensichtlich werden sich die geeigneten Massnahmen je nach Antwort stark unterscheiden.
Sagen, was man meint
Granularität in Bezug auf die Identifizierung des Kontexts und des Niveaus einer Fähigkeit sind sicherlich wichtig. Das Hauptproblem ist jedoch die Klarheit. Eine der immer wiederkehrenden Top-10-Skills, die in Stellenausschreibungen fast überall auf der Welt verlangt wird, ist nahezu immer als Microsoft Office aufgeführt. Dies mag auf den ersten Blick ziemlich spezifisch erscheinen. Aber was bedeutet der Ausdruck tatsächlich? Technisch gesehen handelt es sich bei MS Office um eine Software-Familie, die in verschiedenen Paketen mit unterschiedlicher Auswahl an Anwendungen erhältlich ist, die sich im Laufe der Zeit ändern. Derzeit besteht sie aus neun Anwendungen: Word, Excel [6], PowerPoint, OneNote, Outlook, Publisher, Access, InfoPath and Skype for Business. Wenn also eine Person «MS Office Skills» besitzt, bedeutet dies, dass sie all diese Anwendungen nutzen kann? Wohl kaum. Und was bedeutet es überhaupt, eine Anwendung nutzen zu können? Laut ESCO können Personen, die «Microsoft Office nutzen» können,
auf kompetentem Niveau mit den Standardprogrammen von Microsoft Office arbeiten. Ein Dokument erstellen und einfache Formatierungen vornehmen, Seitenumbrüche einfügen, Kopf- oder Fusszeilen erstellen und Grafiken einfügen. Automatisch generierte Inhaltsverzeichnisse erstellen und Serienbriefe aus einer Adressdatenbank (meist in Excel) zusammenführen. Automatische Tabellenkalkulationen erstellen, Bilder erstellen und Datentabellen sortieren und filtern.[7]
Viele denken wohl, dass sie «MS Office nutzen» können – bis sie diese Definition lesen. Wie es scheint, ist es wahrscheinlicher, dass man sich als fähigen Anwender oder fähige Anwenderin identifiziert, je weniger man über das volle Potenzial einer Anwendung weiss. Dies wird noch deutlicher, wenn wir PowerPoint betrachten, eine Anwendung, die überraschenderweise nicht im ESCO Skill «Microsoft Office nutzen» enthalten ist. Stattdessen wird dies als «Präsentationssoftware verwenden» bezeichnet. Es gibt unzählige Anwendungen zur Erstellung von Präsentationen, von denen viele ganz anders als PowerPoint funktionieren und daher andere Kenntnisse oder zusätzliche Fähigkeiten erfordern: Prezi, Perspective, Powtoon, Zoho Show, Apple Keynote, Slidebean, Beautiful.ai, um nur einige zu nennen. Und doch wird die Kompetenz «Präsentationssoftware verwenden» in ESCO nur vage beschrieben als:
Softwaretools verwenden, um digitale Präsentationen zu erstellen, die verschiedene Elemente wie Diagramme, Bilder, Text und andere Multimediaelement kombinieren.[8]
Abgesehen davon, dass es viele Instanzen von Präsentationssoftware gibt: Wenn es sich um einen Skill im Sinne einer Fertigkeit oder Fähigkeit handelt, die im Job nützlich ist, sollte man erwarten, dass «Präsentationen erstellen» impliziert, dass die Person brauchbare oder gar gute Präsentationen erstellen kann. Neben vielen anderen Fertigkeiten gehört dazu auch die Fähigkeit, Informationen auf das Wesentliche zu destillieren, sowie ein Sinn für Ästhetik und die Fähigkeit, Geschichten zu erzählen (Storytelling). Doch mit genügend Selbstvertrauen könnte eine Person, der diese impliziten Skills fehlen, dennoch denken, dass sie sogar grossartige Präsentationen erstellen kann.
Ausserdem: Was Arbeitgebende meinen, wenn sie diese Skills verlangen, variiert erheblich. Wer in einem Kleinstunternehmen der alten Schule nach einer Bürohilfe sucht, hat womöglich eine ganz andere Vorstellung von MS Office Skills als ein Grossunternehmen, das Marketingspezialisten sucht. Letztendlich führt der Versuch, den Begriff «Microsoft Office» als Skill zu interpretieren, zu derart viel Rätselraten, dass dessen Aussagekraft vergleichbar mit jener des Begriffs «Hammer-Kompetenzen» wird. Wir alle können mehr oder weniger mit einem Hammer umgehen, aber bedeutet das nun, dass jede*r von uns in einem Beruf arbeiten kann, der mit Hämmern zu tun hat? Natürlich nicht.
Mein Mathelehrer sagte immer: Wenn Sie etwas anderes meinen, müssen Sie etwas anderes sagen. Das könnte mal ein guter Anfang sein.
(Selbst-)Einschätzung vs. Realität
Wie oben erwähnt, weicht das Selbstbild vieler Menschen von der Realität ab, was dazu führt, dass sie ihre Skills (Hämmern, Erstellen von Präsentationen oder jede andere Kompetenz) zum Teil unter- oder überschätzen. Hinzu kommt die Tatsache, dass das Abschliessen eines Kurses oder einer Ausbildung, die eine Reihe von Kompetenzen vermitteln soll, nicht automatisch bedeutet, dass wir diese Kompetenzen auch besitzen, d.h., dass wir sie in einem Job produktiv anwenden können. Ausserdem haben viele ungenutzte Skills ein Verfallsdatum. Und doch, wenn wir uns erst einmal daran gewöhnt haben, eine bestimmte Kompetenz auf unserem Lebenslauf aufzuführen, wird sie selten wieder entfernt, egal wie lange sie nicht genutzt wurde. Bereits wenn wir uns die Frage stellen: «Kann ich das in meinem Job produktiv einsetzen?», könnte das einen grossen Beitrag dazu leisten, unser projiziertes Bild näher an die Realität zu rücken. Wenn wir das wollten. Genauso wie die Einigung auf eine Definition von Skills, eine Standardisierung von Skills-Bezeichnungen und -Niveaus oder einfach nur eine spezifischere und präzisere Ausdrucksweise uns ein klareres gemeinsames Verständnis dieser wertvollen Währung vermitteln könnte. Wenn wir das wollten. Und dann können wir uns den Herausforderungen der Erzeugung intelligenter Daten zuwenden – die wir im nächsten Beitrag untersuchen werden.
[1] Poitevin, H., “Hype Cycle for Human Capital Management Technology, 2020”, Gartner. 2020. (aus dem Englischen übersetzt)
[2] Danke an Konstantinos Pouliakas von CEDEFOP für diesen Hinweis.
[3] https://www.onetcenter.org/content.html
[4] https://www.indeed.com/career-advice/career-development/what-are-skills
[5] http://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf
[6] Für unsere Ansicht zu Excel, lesen Sie den letzten Beitrag.
[7] http://data.europa.eu/esco/skill/f683ae1d-cb7c-4aa1-b9fe-205e1bd23535
[8] http://data.europa.eu/esco/skill/1973c966-f236-40c9-b2d4-5d71a89019be