Der Datenoptimismus – und seine Grenzen

Recruiting ist heute datengetrieben wie nie:

• KI-basierte Screening-Tools analysieren Lebensläufe in Sekunden.

• Matching-Algorithmen vergleichen Anforderungsprofile mit digitalen Kompetenzprofilen.
• Programmatic Advertising sorgt dafür, dass Stellenanzeigen auf den richtigen Plattformen ausgespielt werden.
  
  

Trotzdem bleiben viele IT-Stellen monatelang unbesetzt – oder es folgen Fehlbesetzungen, die teuer werden.

Warum? Weil Daten oft nur die Oberfläche abbilden.

Ein CV kann zeigen, welche Technologien jemand kennt – aber nicht, wie souverän die Person sie in komplexen Projekten einsetzen kann. Eine hohe Matching-Quote auf ein Skill-Set sagt wenig über Verfügbarkeit, Motivation oder Team-Fit aus. Und Tools treffen keine Entscheidung, wenn das Budget nicht zum Markt passt.

Drei typische Stolpersteine im IT-Recruiting – trotz „perfekter“ Datenlage

1. Der ideale CV – aber keine Verfügbarkeit:
Gerade bei heiß begehrten Cloud-Architekt:innen oder DevOps-Profilen kommt das häufig vor.

2. Matching passt – aber das Projektumfeld nicht:
Ein:e Entwickler:in, der seit Jahren agil mit Start-ups arbeitet, ist nicht zwangsläufig glücklich im Großkonzern mit starren Prozessen.

3. Saubere Profile – aber kein Momentum:
Recruiting ist oft auch Timing. Wenn eine Personalabteilung sich zwei Wochen für die Rückmeldung lässt, ist der/die Kandidat:in längst weg.

Was wirklich hilft: Marktverständnis, Gesprächstiefe – und Kontext

Daten sind ein wichtiges Werkzeug im Recruiting. Aber sie ersetzen nicht das Verständnis dafür, wie IT-Märkte funktionieren, was Entwickler:innen wirklich suchen – und was ein Projektteam (nicht nur fachlich) braucht.

Gerade bei schwierig zu besetzenden Rollen zeigt sich: Wer nicht nur matchingoptimiert, sondern kontextsensibel auswählt, kommt schneller und nachhaltiger ans Ziel.

Viele Unternehmen, die bei der Besetzung kritischer IT-Rollen erfolgreicher sind als andere, haben eines gemeinsam:
Sie verlassen sich nicht ausschließlich auf interne HR-Teams oder datengetriebene Tools – sondern binden gezielt Partner ein, die die Anforderungen aus Projektsicht verstehen, die Sprache der Entwickler:innen sprechen und wissen, wo man die richtigen Leute erreicht.