Robert Klatt
BERT, ein von Google entwickeltes NLP Modell (Natural Language Processing), kann anhand der Stellenanzeige mit hoher Genauigkeit das Gehalt prognostizieren.
Stanford (U.S.A.). Viele Unternehmen veröffentlichten in ihren Stellenanzeigen keine Angaben zum möglichen Gehalt. Mögliche Kandidaten müssen sich daher oft „blind“ bewerben. Eine Künstliche Intelligenz (KI) von Wissenschaftlern um Sarah Bana vom Stanford Institute for Human Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI) der Stanford University soll dieses Problem lösen, indem sie das Gehalt anhand der Stellenanzeige prognostiziert.
Verwendet wird dazu die Software BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ein von Google entwickeltes NLP Modell (Natural Language Processing), das die natürliche Sprache analysiert und anhand bestimmter Wörter das Gehalt bestimmt.
Als Trainingsdaten des NLP-Modells verwendeten die Forscher 800.000 Stellenanzeigen der Jobplattform Greenwich.HR sowie deren dazugehörigen Gehälter. Die KI konnte so Zusammenhänge zwischen der Sprache der Stellenanzeigen und den Gehältern erkennen.
Anschließend erprobten sie mit weiteren 200.000 Stellenanzeigen, wie genau BERT das Gehalt prognostizieren kann. Bei einem Großteil (87 %) der Stellen konnte der Algorithmus die Vergütung mit einer hohen Genauigkeit vorhersagen.
„Es stellte sich heraus, dass wir den Text von Stellenangeboten nutzen können, um die gehaltsrelevanten Merkmale von Stellen nahezu in Echtzeit zu bewerten. Diese Informationen könnten die Bewerbung um eine Stelle transparenter machen und unseren Ansatz für die Aus- und Weiterbildung von Arbeitskräften verbessern“, erklärt Bana.
