ESCO – sowas wie eine Art “öffentlich-rechtliche” Google Cloud Jobs API

Vor ein paar Tagen bat mich Peter M. Wald, seines Zeichens Professor für Personalmanagement an der HTWK Leipzig, im Rahmen eines Interviews mal zu benennen, was ich eigentlich vom Personalmanagement erwarte.

Meine Antwort fiel dann im Ton doch deutlicher aus, als ich es mir eigentlich vorgenommen hatte. Der Tenor:

HR muss aufpassen, nicht von der technischen Entwicklung weg-“disruptiert” zu werden.

Ich meine damit vor allem die bedauerlich niedrig ausgeprägte Neigung vieler Personaler, sich mit technischen Entwicklungen zu beschäftigen und sich dabei die Frage zu stellen, was diese möglicherweise mit dem eigenen Job und der eigenen Tätigkeit zu tun haben (könnten). Ich meine damit gar nicht unbedingt den Blick über den Tellerrand der eigenen Disziplin (zum Beispiel zum Marketing – schon mal was von Programmatic Advertising gehört?, zu Legal – wissen Sie, was die EU-DSGVO an Veränderungen im Datenschutzrecht bringen wird? etc.), nein ich meine Themen, die eigentlich in die ureigenste Zuständigkeit von HR fallen.

Vor ein paar Wochen habe ich einen kurzen Einwurf bei XING Klartext veröffentlicht zu der Frage, ob das Recruiting perspektivisch von Algorithmen übernommen wird oder werden kann. Reflexartige Reaktion vieler “Recruiting-Experten”: Nein, Maschine kann kein Bauchgefühl. Ohne Bauchgefühl kein Recruiting. Ende der Diskussion.

Tja, und genau diese Haltung meine ich.

Wenn man die Augen zu macht, ist es draußen dunkel…

Es ist keineswegs sicher (wer weiß schon, was morgen sein wird?), dass Algorithmen das Recruiting vollständig übernehmen werden und es gibt gute Argumente, warum dies nicht passieren wird oder passieren sollte. Aber man kann doch nicht so tun, als wenn es diese Entwicklungen nicht gäbe!

Vogel-Strauß-Haltung von HR wird nicht dafür sorgen, dass alle anderen sagen “Hey okay, HR macht die Augen zu, dann lassen wir das mal mit den Algorithmen…”. Nein, es wird dazu führen, dass diese Entwicklung ohne HR stattfinden wird. Dann wird es morgen einen Algorithmus geben, der die Personalauswahl übernimmt, wo aber die Hoheit über die Beschaffenheit und die Deutung dieses Algorithmus´ in der IT-Abteilung liegt, nicht bei HR.

Es ist vielleicht ein bisschen viel verlangt, dass HR diese technologischen Entwicklungen selber vornimmt bzw. vollzieht. Es ist aber dringend erforderlich, dass HR sich mit diesen Entwicklungen beschäftigt und versucht zu verstehen.

Naja, bleibt uns Bloggern wenigstens die Rolle des unbequemen Mahners…

Aber nein, wir wollen ja nicht (nur) meckern, sondern unseren Lesern Mehrwerte bieten! Und dazu gehört neben dem Aufspüren von Trendthemen und deren Beschreibung auch die (hoffentlich) zielgruppentaugliche Übersetzung…

Heute geht es mal wieder um eines meiner Lieblingsthemen: Um Matching. Und es geht um Ontologien. Es geht um Googles Cloud Job API und es geht um ESCO.

Wer das alles schon kennt, der sei jetzt in den Weihnachtsurlaub entlassen. Wer nicht, der sollte sich jetzt rund 10 Minuten nehmen und kann anschließend beim nächsten HR-Trendtalk ordentlich glänzen…

ESCO

ESCO steht für European Skills, Competencies, Qualifications and Occupations.

Aufgehängt bei der Europäischen Kommission handelt es sich dabei um eine Klassifizierung von Fähigkeiten, Kompetenzen, Qualifikationen und Berufen, die für den europäischen Arbeitsmarkt und Ausbildungssektor relevant sind – in 25 Sprachen.

ESCO baut auf drei Säulen auf:

  • Occupations
  • Skills/Competencies
  • Qualifications

Wichtig: Es geht hierbei vor allem um die Zusammenhänge dieser drei Säulen.

Es handelt sich also um eine große sogenannte Ontologie, die z.B. den Bezug herstellt, welcher Berufsbezeichnung der deutsche Klempner etwa auf Portugiesisch entspricht, noch wichtiger aber, welche Fähigkeiten und Qualifikationen bzw. Abschlüsse erforderlich sind, um diesen Beruf auszuüben.

Ontologien in der Informatik sind meist sprachlich gefasste und formal geordnete Darstellungen einer Menge von Begrifflichkeiten und der zwischen ihnen bestehenden Beziehungen in einem bestimmten Gegenstandsbereich.

Soweit die Definition, wie sie Wikipedia liefert. Vor ein paar Wochen erregte Googles Cloud Jobs API ein wenig Aufmerksamkeit in der einschlägigen HR-Szene. Dankenswerterweise wurde das Ganze dann auch von PM2null Henner KnabenreichWollmilchsau Alex Fedossov und natürlich Personalblogger Stefan Reiser in den jeweiligen Blogs alltagstauglich übersetzt. Auch Googles Cloud Job API ist eine Ontologie und zwar eine sehr sehr große. Mit jeder Anfrage lernt diese besser, dass zu Suche X am besten Treffer Y passt, weil sie die Zusammenhänge, die “Beziehungen” kennt.

Folgende Abbildung veranschaulicht dabei ganz gut, was gemeint ist, was mit “zwischen ihnen bestehenden Beziehungen” gemeint ist:

Es sollte nämlich nicht nur der Klempner-einstellende Recruiter wissen, was für Fähigkeiten und Qualifikationen der Klempner benötigt (inklusive deren jeweiliger Entsprechung in mehreren Sprachen), sondern in zunehmendem Maße auch der Algorithmus. Z.B. der, der in der Jobbörse verbaut ist, auf der Recruiter seine Stellenanzeige platziert.

Denn wenn es gut läuft, dann erkennt dieser Algorithmus, dass mit der Stellenanzeige für den Klempner ggf. auch ein portugiesischer Canalizador angesprochen werden könnte. Noch hilfreicher ist es, wenn der Algorithmus weiß, dass zu diesem Beruf Fähigkeiten wie Rohrschweißen (=Soldadura de tubos) oder Sprinkler-Montage (=Montagem de sistema automático de extinção de incêndios por sprinkler) gehören. Und es könnte helfen zu wissen, dass eben diese Fähigkeit auch beim Montador de estruturas de aço erforderlich ist, bei dem es sich wiederum um einen Stahlkonstruktionsmonteur handelt.

Klar, man kann auch weiter über den Fachkräftemangel lamentieren und sich beschweren, dass einem die Klempner nicht die Bude einrennen, wo man doch nun schon eine Stellenanzeige geschaltet hat. Man kann sich aber zum Beispiel auch in anderen Ländern oder in verwandten Berufsbildern auf die Suche machen. Nur dazu muss eben auch wissen, wonach man dann eigentlich suchen muss…

Und warum sollten nur in Jobbörsen verbaute Algorithmen diese Zusammenhänge kennen? Vielleicht greifen ja in gar nicht allzu ferner Zukunft auch Virtuelle Helferlein wie Amazons Alexa/Echo oder OK Google (kennt Ihr nicht? Kann man sich inzwischen als Familienmitglied ins Wohnzimmer stellen…) darauf zurück. Ich rufe Alexa dann nur noch zu “Hey Alexa, such mir einen neuen Job!” und Alexa sucht… Und bei dieser Suche greift Alexa dann genau auf solche ontologischen Zusammenhänge zurück.

Wie man es dreht und wendet. Ohne solche Ontologien geht es nicht. Naja, und ESCO stellt genau diese ganzen Zusammenhänge für X Berufsbilder, noch mehr Fähigkeiten und erforderliche Abschlüsse oder Qualifikationen her. In etlichen Sprachen.

Warum das Ganze? Automatisiertes Job-Matching

Weil auch im Bereich der Personalgewinnung in zunehmendem Maße die Ausspielung von möglichst passenden Inhalten automatisiert erfolgt. Wir sprechen über automatisiertes Job-Matching.

In einer perfekten Welt würden Unternehmen das was sie an Personal suchen klar und präzise beschreiben und potentielle Kandidaten ebenso exakt benennen, wonach sie suchen. Passt beides zusammen: Match.

Die Welt der Personalsuche ist ist aber soweit von einer perfekten Welt entfernt wie nur irgendwas… Unternehmen schreiben Stellenanzeigen aus der Hölle, aus denen man alles und nichts herauslesen kann, veröffentlichen diese beinahe willkürlich irgendwo, ohne ansatzweise zu verstehen, ob sie ihre Angel eigentlich in den richtigen Teich halten. Und Jobsuchende suchen natürlich auch nicht perfekt. Weder suchen sie alles ab (wie sollten sie auch?) noch suchen sie immer nach dem richtigen.

Unternehmen sucht Tischler, Kandidat (aus Bayern) sucht Stelle für Schreiner…

Wenn dies nicht irgendwie “übersetzt” wird, kommen beide Königskinder nicht zusammen…

Doch zurück zu ESCO. Der aktuelle Stand

Aktuell liegt ESCO in der Version 0 (v0) vor. Es umfasst 4800 Occupations (Berufe) und rund 5000 Skills (Fähigkeiten, Kompetenzen) sowie einige erste Qualifikationen. Durch die Verfügbarkeit in zahlreichen Sprachen resultiert dies in rund 250000 “Terms”, die in ESCO in einen ontologischen Rahmen gebracht sind.

Das ist schon eine Menge, aber natürlich noch sehr am Anfang. In einem nächsten Release (ich habe was von Anfang 2017 munkeln gehört) wird insb. die dritte Säule – die Qualifikationen – ausgebaut.

Vor allem deren Querbezüge zum Europäischen Qualifikationsrahmen (EQF) sind dabei ein immens wichtiger Schritt, weil dieser hilft einzusortieren, welches Qualifikationslevel in Land A eigentlich welchem in Land B entspricht. Sucht also z.B. ein Unternehmen in Portugal einen Canalizador mit mindestens Bachelorabschluss, dann sollte sich auch der deutsche Klempner mit Meisterbrief angesprochen fühlen, denn er ist ebenso gemeint. Selbst wenn dies ggf. weder das portugiesische Unternehmen noch der deutsche Klempner wissen…

Eine vorerst finale Version von ESCO soll bereits 2017 zur Verfügung stehen.

Das besondere an ESCO? Es gehört allen…

Jeder darf diese Zusammenhänge einsehen und sogar runterladen, um damit eigene Ontologien, Matching-Algorithmen und Lösungen und Services zu bauen. Man stelle sich nur einmal vor, das ganze würde sinnvoll mit eignungsdiagnostischen Daten verbunden werden… Ooops, Spoiler…

Wenn man so will ist ESCO eine öffentlich-rechtliche Version der Cloud Jobs API von Google. Die kann man übrigens auch in die eigene Karriere-Website / Jobsuche integrieren, füttert damit aber mit jeder einzelnen Nutzung fleißig den Datenriesen aus Mountain View.

Vielleicht ist die Europäische Alternative doch nicht die schlechteste. Nicht nur im Job-Matching…

3 Gedanken zu „ESCO – sowas wie eine Art “öffentlich-rechtliche” Google Cloud Jobs API

  1. Die lieben Daten, gut geschrieben, Jo! Es ist gut, wenn Standardisierungsbemühungen wie ESCO auch wahrgenommen werden. Ingolf hat auch heute was zur Anwendung von ESCO bei JobStairs auf hr-marketing.com geschrieben. Letztes Jahr gab es schon mal einen Beitrag zu ESCO, wenn auch etwas “trockener”: http://bit.ly/2hWGRA3 . Ontologien, deren Grundprobleme, aktuell zu bleiben und ausreichend detailliert zu sein, mittels Machine-Learning vielleicht gelöst werden können, sind eine interessante Entwicklung. Viele Grüße und schöne Feiertage!

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