CV Parsing reloaded – wenn die KI zwischen den Zeilen eines Lebenslaufs liest

CV Parsing: Dabei geht es um das automatische Auslesen von Lebenslaufdaten – aus einem PDF-Dokument zum Beispiel. Das spart im Alltag jede Menge Zeit. Allerdings sind die Fähigkeiten eines Parsers begrenzt. Er liest nur, was Schwarz auf Weiß in einem Lebenslauf steht. Doch jetzt gibt es eine Künstliche Intelligenz, die CVs tiefergehend analysieren kann und regelrecht zwischen den Zeilen liest. Auf diese Weise fördert sie verborgene Fähigkeiten von Talenten zutage. Wir erklären Dir in diesem Artikel alles über CV Parsing und dieses Superhelden-Tool! 

 

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Sonja Dietz
Sonja ist Journalistin. Journahlistin trifft es besser – denn niemand ist so dicht an wichtigen Recruiting-Themen dran. Besonders wenn es um Trends, Digitalisierung und New Work geht.

Was ist CV Parsing?

CV Parsing* ist eine Technologie, die in Nullkommanix Lebensläufe scannt und ausliest. Stell Dir vor, Du hast einen Berg von Lebensläufen auf Deinem Schreibtisch (oder eher in Deinem Posteingang, denn wer druckt heutzutage schon noch was aus?), und jeder einzelne schreit: “Lies mich! Ich bin der Beste!” Jetzt kommt CV Parsing ins Spiel. Der Parser schnappt sich seinen Superhelden-Umhang (oder, realistischer, ein paar coole Algorithmen) und fängt an, diese Lebensläufe schneller zu durchforsten, als du “Wo sind meine Kaffeepads?” sagen kannst.

Was macht unser Held genau? Er zappt sich durch die Seiten, pickt sich die wichtigen Infos raus – Namen, Skills, wer, wo, wann, was gearbeitet hat – und wirft alles fein säuberlich sortiert in eine Bewerberakte.

Das Beste daran? Während CV Parsing im Hintergrund die Arbeit macht, kannst Du Dich zurücklehnen, entspannen und vielleicht sogar einen Kaffee trinken (hoffentlich findest Du die Pads). Oder Du kümmerst Dich um andere Aufgaben. Kein stundenlanges Durchwühlen von Lebensläufen mehr, kein Verzweifeln an unleserlicher Handschrift (ja, einige Leute schicken tatsächlich noch handgeschriebene Lebensläufe) und definitiv kein Kopfzerbrechen darüber, ob Du jetzt den Lebenslauf von “Max Mustermann, dem Experten für alles” oder “Erika Musterfrau, der Spezialistin für Irgendwas” zuerst liest. Der Parser erledigt’s für Dich. Auf Knopfdruck. Sekundenschnell. 

Wie funktioniert CV Parsing? Welche Dateitypen können mit CV Parsing ausgelesen werden?

Der CV Parser kann eine Vielzahl an Dateien auslesen:

  1. PDF-Dateien:
    Das PDF-Format ist eines der am häufigsten verwendeten für Lebensläufe. Es ist für seine Fähigkeit bekannt, Layout und Design über verschiedene Geräte und Betrachtungsplattformen hinweg konsistent zu halten. Parsing-Tools sind in der Regel sehr gut darin, Daten aus PDF-Dokumenten zu extrahieren, da diese oft eine klare Struktur und Formatierung aufweisen.
  2. Word-Dokumente (.doc und .docx):
    Word-Dokumente sind ebenfalls sehr verbreitet und werden von vielen Bewerbenden bevorzugt eingereicht, da sie leicht zu erstellen und zu bearbeiten sind. CV-Parsing-Tools können Informationen aus diesen Formaten effizient extrahieren, auch wenn die Dokumente eine Vielzahl von Layouts und Formatierungen enthalten können.
  3. Textdateien (.txt):
    Textdateien sind das einfachste Format, das von CV-Parsing-Tools verarbeitet wird. Sie enthalten reinen Text ohne Formatierung, was die Extraktion von Informationen relativ einfach macht.
  4. Online-Profile:
    Moderne CV-Parsing-Tools können auch Informationen direkt aus Online-Profilen extrahieren, beispielsweise von LinkedIn, XING oder anderen beruflichen Netzwerken. Diese Profile bieten oft eine Fülle von aktuellen Informationen über die Kandidat*innen, allerdings kann die Struktur von Plattform zu Plattform variieren, was die Extraktion komplexer machen kann.
CV Parser Mensch am Laptop

Das Traumpaar: CV Parsing und Matching

Hm, soweit so gut. Angenommen, der CV Parser hat alle relevanten Daten extrahiert und in eine digitale Bewerberakte gepackt. Und jetzt? Alle Bewerberakten einzeln anschauen und qualifizieren? Nicht, wenn Dein Bewerbermanagementtool auch ein Matching-Tool* unter der Haube hat. Wasn das nu‘ wieder? Erklären wir Dir gerne! Stell‘ Dir vor, Du bist als Recruiter*in auf einer gigantischen Party, auf der Suche nach Deinem perfekten Talent. Die Musik ist laut, die Stimmung großartig, und der Dancefloor? Nun, der ist absolut überfüllt mit potenziellen Bewerber*innen. Hier kommen Parsing und Matching ins Spiel, um Dir zu helfen, in diesem wilden Partygetümmel nicht nur irgendeinen, sondern den perfekten Tanzpartner das perfekte Talent zu finden.

CV Parsing: Der Party-Scout

Zuerst schlüpft der Parser in die Rolle des ultimativen Party-Scouts – hatten wir ja schon. Er mischt sich unter die Gäste und entlockt ihnen wichtige Infos: Wer kann C++ programmieren? Wer ist Weltmeister im Coding? Wer hat gerade erst angefangen? Die ordentliche, strukturierte Liste oder Bewerberakte, die er für jeden Bewerbenden erstellt, geht dann automatisch zu den Kolleg*innen der Matching-Abteilung. Quasi direkt auf der Tanzfläche, es soll ja keine Zeit verschwendet werden.

Der Matcher ist so etwas wie ein Tanzpartner-Kuppler. Er nimmt die vom CV Parser gelieferte Liste, vergleicht sie eins zu eins mit Deinen Wünschen und Ansprüchen an ein Talent und voilà – er präsentiert Dir umgehend eine handverlesene Auswahl von Gästen, die perfekt zu Dir passen. Oder besser gesagt: Die perfekt zu dem ausgeschriebenen Job passen.

Das Zusammenspiel dieser beiden liefert ziemlich coole Ergebnisse: Ohne Parsing würdest Du wahrscheinlich den ganzen Abend damit verbringen, mit jedem einzelnen Gast zu reden, um herauszufinden, was jeder kann. Und ohne Matching könntest Du am Ende mit jemandem tanzen, der zwar nett ist, aber leider zu “Cotton Eye Joe” abgeht, während Du eine elegante Rumba aufs Parkett legen willst. Nicht zielführend!

Die Vorteile von CV Parsing in Kombination mit Matching

Hier nochmal schwarz auf weiß die Vorteile im Schnelldurchlauf, die die beiden Technologien im Zusammenspiel bieten – diesmal ohne Partymetapher (ja, wir können auch seriös):

  • CV Parsing reduziert den Zeitaufwand für die manuelle Eingabe von Kandidatendaten erheblich, indem es Informationen aus Lebensläufen schnell extrahiert und strukturiert.
  • Matching-Technologien ermöglichen es, die extrahierten Daten sofort mit den Anforderungen der Stelle abzugleichen, wodurch die besten Matches innerhalb kürzester Zeit identifiziert werden.
  • Durch die präzise Analyse und Bewertung von Kandidatenprofilen im Hinblick auf die Anforderungen der offenen Stelle werden nur die am besten geeigneten Bewerber*innen in die engere Auswahl aufgenommen.
  • Unternehmen können dank der Automatisierung durch CV Parsing und Matching problemlos eine große Anzahl von Bewerbungen verarbeiten, was besonders im Bereich des High-Volume-Recruitings von Vorteil ist.
  • Die Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, schneller auf Bewerbungen zu reagieren, was die Candidate Experience verbessert und das Employer Branding stärkt.
  • Informationen aus dem CV Parsing können genutzt werden, um die Kommunikation mit den Bewerber*innen persönlicher zu gestalten, indem beispielsweise auf spezifische Aspekte ihres Lebenslaufs eingegangen wird.
  • Automatisierte Systeme bewerten Talente anhand definierter Kriterien und Daten, was die Wahrscheinlichkeit von Voreingenommenheit reduziert, die in manuellen Auswahlprozessen auftreten können.

Wo werden CV-Parsing-Tools/-Technologien eingesetzt? Stichwort: Active Sourcing!

So, und jetzt kommt’s noch besser. CV Parsing und Matching können nicht nur im klassischen Recruiting eingesetzt werden, bei dem sich Talente bei einem Unternehmen aktiv bewerben. Nein, das Ganze funktioniert auch im Active Sourcing, der Direktansprache von Talenten.

Um diese ansprechen zu können, musst Du regelrechte Detektivarbeit leisten und ihren Profilen zum Beispiel im World Wide Web auf die Spur kommen. Auf XING, auf LinkedIn oder in anderen sozialen Netzwerken, wo Talente Karriereinformationen hinterlegen können. Jedes einzeln zu durchforsten – puh – das gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen und ist ein unendlicher Zeitfresser.  

Hier ist nix mehr mit Recruitingparty, auf der Talente direkt vor Deiner Nase tanzen. Beim Active Sourcing bist Du Sherlock Holmes. Deine Mission? Die Crème de la Crème der Arbeitswelt aufzuspüren, bevor jemand anderes es tut. Hier kommen CV Parsing und Matching ins Spiel, Deine treuen Gefährten in Softwareform.

So funktioniert automatisiertes Active Sourcing

Neugierig? Dann lass uns diesen Prozess mal durchkauen.

1. Die Talentsuche

Im ersten Schritt durchforstet ein Active-Sourcing-Tool analog zu einem Parser den Dschungel der Lebensläufe und Online-Profile im World Wide Web, um die glänzenden Perlen (aka Top-Talente) zu finden. Berufserfahrung hier, ein bisschen Bildung da, und zack – erstellt es eine Liste von Leuten, die nicht nur Papierhelden sind, sondern möglicherweise die Avengers Deines Unternehmens werden könnten.

2. Matchmaker, Matchmaker, Make me a Match

Jetzt ist es Zeit für das Matchmaking. Die Technologie vergleicht die Skills und Erfahrungen der gefundenen Kandidat*innen mit den Skills, nach denen Du suchst. Und nun erhältst Du eine Liste mit Top-Talenten, die perfekt zu Deinem Unternehmen passen. Du musst sie nur noch ansprechen.

3. Die Kunst der Verführung – die richtige Ansprache

Jetzt wird’s also persönlich. Du nutzt die Infos von Parser und Matcher, um Deine Nachrichten so anzupassen, dass sie bei Kandidat*innen einschlagen wie ein Kompliment über das Outfit bei einem ersten Date. Personalisierung ist der Schlüssel, um die Aufmerksamkeit Deiner Zielgruppe zu erhaschen und sie dazu zu bringen, “Ja, ich will” zu sagen.

Hier sind ein paar Kniffe, wie Du das am besten anstellst – denk dran, es ist ein bisschen wie Flirten, nur dass Du am Ende keine langfristige Beziehung für Dich, sondern Dein Unternehmen aufbaust:

  • Persönlich werden: Kein “Sehr geehrte Damen und Herren” – das ist so 1990. Du weißt, wen Du ansprichst, also nutze den Namen, sprich spezifische Erfahrungen oder Erfolge an, die Du im Lebenslauf oder Online-Profil eines Talents beeindruckend fandest. Zeig, dass Du Deine Hausaufgaben gemacht hast und vermittele das Gefühl, dass diese Nachricht exklusiv für diese eine Person bestimmt ist.
  • Klarheit schaffen: Sei von Anfang an klar darüber, warum Du jemanden kontaktierst. Eine vage Nachricht lässt Deine Chance schwinden, eine Antwort zu bekommen. Sag‘ der Bewerberin oder dem Bewerber, was an seinem oder ihrem Profil oder interessant ist.
  • Werte vermitteln: Was ist für das Talent drin? Menschen wollen wissen, warum ein Wechsel lohnenswert wäre. Stell sicher, dass Du ihnen nicht nur eine Stelle, sondern eine Chance bietest, ihre Karriere voranzutreiben, ihre Fähigkeiten zu erweitern oder an spannenden Projekten zu arbeiten.
  • Kultur verkaufen: Gib ihnen einen Einblick in die Unternehmenskultur und warum sie gut ins Team passen würden. Menschen suchen nicht nur nach einem Job, sondern nach einem Ort, an dem sie sich wohl fühlen und wachsen können.
  • Zum Dialog einladen: Beende Deine Nachricht mit einem Aufruf zum Handeln, der zum Dialog einlädt. Das kann eine Frage nach dem Interesse an einem Gespräch sein oder die Einladung, mehr über die Karriereziele der Bewerberin oder des Bewerbers zu erfahren. Mach es dem jeweiligen Talent leicht, den nächsten Schritt zu tun. Du kannst auch noch Terminvorschläge für ein persönliches Gespräch unterbreiten – das verdeutlicht, dass Dein Interesse echt ist.
  • Professionalität bewahren: Auch wenn wir in unseren Artikeln immer ein wenig flapsig daherkommen, wollen wir betonen: Professionalität ist immer noch der Schlüssel für Deinen Recrutingerfolg. Achte auf Deine Grammatik, sei höflich und respektvoll. Du repräsentierst Dein Unternehmen – mach also einen guten ersten Eindruck!

Effizienz ist King (oder Queen) – aber da geht noch mehr

Halten wir also fest: Dank der dynamischen Duo-Power von CV Parsing und Matching kannst Du Dir im auch Active Sourcing eine Menge Arbeit ersparen. So, und als wäre das noch nicht genug – setzen wir jetzt noch einen drauf! Klassische Active-Sourcing-Tools, die zum Beispiel in Bewerbermanagementsysteme integriert sind, sind da schon recht zuverlässig.

Aber wie wäre es, wenn Du aus der Crème de la Crème potenzieller Kandidat*innen die absoluten Goldstücke herausfiltern könntest? Du könntest direkt potenzielle High Performer ansprechen. Und das geht mit einer Künstlichen Intelligenz, die nicht nur Lebensläufe scannt und deren Inhalte gegen Deine Anforderungen matcht, sondern in einem CV auch zwischen den Zeilen liest und ihn analysiert. Nennen wir die KI der Einfachheit halber smaile*. (Ähnlichkeiten mit dem gleichnamigen Produkt von uns sind natürlich reeeeeeein zufällig.)

Wie die Technologie von smaile zwischen den Zeilen liest

Die KI von smaile geht – wie gesagt – weit über das bloße Scannen von Stichworten und Phrasen in einem Lebenslauf hinaus. Stattdessen ist sie darauf trainiert, die Nuancen und den Kontext der Informationen in einem CV zu verstehen. Ähnlich wie ein Mensch, aber mit der Fähigkeit, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die selbst erfahrenen Recruiter*innen entgehen. Hier ein paar Beispiele*, wie die KI “zwischen den Zeilen” eines Lebenslaufs liest:

#1 Verstehen von Kontext und Karrierewegen
Die KI analysiert nicht nur die aufgeführten Positionen und deren Dauer, sondern versteht auch den Karriereweg eines Talents. Sie erkennt, ob ein Wechsel von einer Branche oder Rolle zur anderen auf eine Erweiterung der Fähigkeiten oder eine Suche nach neuen Herausforderungen hinweist. Indem sie Muster in den Karriereübergängen analysiert, kann sie potenzielle Fähigkeiten und Interessen identifizieren, die nicht explizit erwähnt werden, aber für die Talentauswahl relevant sind.

#2 Analyse von Soft Skills und Unternehmenskultur-Passung
Durch die Bewertung der Art und Weise, wie Erfahrungen und Erfolge präsentiert werden, kann die KI auf Soft Skills wie Teamfähigkeit, Führungsqualitäten oder Problemlösungsfähigkeiten schließen. Die Analyse von Hobbys, ehrenamtlichen Tätigkeiten oder bestimmten Projekten geben zusätzliche Einblicke in Potenziale von Kandidat*innen und deren potenzielle Passung zur Unternehmenskultur.

#3 Erkennen impliziter Fähigkeiten und Kompetenzen
Statt sich nur auf die aufgelisteten Fähigkeiten zu konzentrieren, erkennt die KI indirekte Hinweise auf andere Kompetenzen. Beispielsweise könnte die Leitung eines erfolgreichen Projekts auf Organisationsgeschick, strategisches Denken und die Fähigkeit zur Mitarbeitermotivation hinweisen, auch wenn diese Begriffe nicht direkt genannt werden.

Und der Datenschutz?

Ah, gut, dass Du fragst: Der Datenschutz spielt natürlich eine entscheidende Rolle bei Technologien wie dem CV Parsing und der KI-gestützten Analyse von Lebensläufen. Angesichts der sensiblen Natur der persönlichen Informationen, die in Lebensläufen enthalten sind, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Parsing- und Analysetools die Datenschutzgesetze wie die Europäische Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) strikt einhalten. Bei unseren Produkten haben wir ein strenges Auge darauf, dass das der Fall ist.

So, und nun stell‘ Dir mal vor: Wenn die Ergebnisse einer Talentanalyse von smaile automatisch gegen die von Dir definierten Skills für eine offene Stelle abgeglichen werden – was passiert dann? Mit dieser Superhelden-Technologien kommst Du mit 99,9-prozentiger Sicherheit Deinem Perfect Match auf die Spur. Und das Beste: Wir verticken smaile und können Dir ganz genau erklären, wie das Tool funktioniert. Ruf uns gerne an, schreib ne E-Mail oder mach direkt nen Termin aus – wir freuen uns auf Dich.

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*Anmerkung: In diesem Artikel haben wir einige Konzepte und Prozesse rund um das CV Parsing und Matching vereinfacht dargestellt. Unser Ziel dabei war es, die grundlegenden Prinzipien und den Nutzen dieser Technologien in einer zugänglichen und verständlichen Weise zu vermitteln. Es ist wichtig zu verstehen, dass die tatsächliche Implementierung und Anwendung dieser Werkzeuge in der Praxis deutlich komplexer sein kann und individuelle Anpassungen erfordert, um den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens oder einer Branche gerecht zu werden.

Bildquellen: Anna Tarazevich | Pexels.com, Campaign Creators | unsplash.com

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