Als Airbus seine Beluga-Transportsparte auflöste, baute Laura die Matching-Engine, die diese Frage beantwortete: Jobprofil für Jobprofil.
Illustrative Nachbildung des Werkzeugs. Oberfläche, Spalten und Formel folgen dem Original; alle gezeigten Profile, Kompetenzen und Zahlen sind synthetische Beispieldaten.
Rund 1.000 Menschen mussten in andere Teile des Konzerns wechseln, ohne dass Kompetenzen verloren gingen, die über Jahre aufgebaut worden waren. Das behält niemand im Kopf, und niemand will eine Zuteilung verteidigen, die er nicht erklären kann. Die Frage darunter war enger als sie aussah: Welche anderen Profile im Katalog liegen einem wegfallenden Profil nah genug, dass seine Menschen hinüberwechseln können?
Die ganze Engine sind fünf Ideen: den Katalog lesen, Kompetenzen schneiden, die Lücke messen, das Level ehrlich bestimmen und ein Sechs-Minuten-Limit überleben.
Jedes Jobprofil im Konzern ist ein Block von Zeilen: eine Zeile pro Kompetenz, jeweils mit dem geforderten Ziellevel. Das Level kommt als Text, „4 – Expert“, und das Skript liest die Zahl vorne aus dem String. Mehr braucht der Vergleich über ein Profil nicht, und genau deshalb hielt er der Prüfung stand.
Für jedes wegfallende Profil läuft das Skript durch alle anderen Profile des Katalogs und bildet die Schnittmenge der Kompetenzlisten. Die geteilten Kompetenzen stehen einzeln Zeile für Zeile im Ergebnis, nicht gezählt und zusammengefasst. Betriebsrat und Führungskraft sehen genau, warum zwei Rollen als Nachbarn gelten, und können der einzelnen Zeile widersprechen, die ihnen nicht passt.
Zwei Dinge machen einen Wechsel schwer: Kompetenzen, die das neue Profil fordert und das alte nie vermittelt hat, und ein Sprung im Senioritätsband. Das Skript verrechnet beides als Luftlinie, √(Kompetenzlücke² + Levelsprung²), und gibt so jedem Kandidatenprofil einen vergleichbaren Index. Diese Spalte zu sortieren ist die Shortlist: Das nächstgelegene Profil ist das mit der kleinsten Nachqualifizierung und kaum verschobenem Band.
Das Level eines Profils ist das häufigste Level seiner Kompetenzen, nicht der Durchschnitt. Wer eine Expertenkompetenz gegen ein paar Grundlagen mittelt, erhält eine Kommazahl, die keine reale Rolle beschreibt; der Modus hält das Profil in dem Band, das Menschen wiedererkennen, und der Levelterm im Index vergleicht Gleiches mit Gleichem.
Jeder Lauf schreibt eine Zusammenfassungszeile pro Kandidatenprofil: wie viele Kompetenzen es fordert, wie viele es mit dem wegfallenden teilt, die Lücke dazwischen, sein Levelband und seinen Index. Nach der letzten Spalte sortiert ist das Blatt die Shortlist, und es ist zugleich die Quelle des Reports oben im Dashboard. Eine Tabelle, deshalb können die Zahl in einer Scorecard und die Zahl in einer Besprechung nicht auseinandergehen.
Apps Script bricht nach sechs Minuten ab, und ein Katalog dieser Größe ist in sechs Minuten nicht fertig. Also führt der Lauf eine Arbeitsliste: drei Profile pro Durchgang, ein Flag pro Profil, sobald es fertig ist, und beim nächsten Start ein Dialog, ob das Offene fortgesetzt oder neu begonnen wird. Der Katalog läuft als Folge kurzer, neu startbarer Durchgänge: ein Abbruch kostet drei Profile, nicht den Nachmittag.
Das Werkzeug ist Apps Script in der Tabelle, die die HR-Organisation längst nutzte. Das war die Entscheidung, die es benutzbar machte: nichts zu beschaffen, keine Zugänge zu vergeben, keine Schulung. Menschen öffneten die Datei, die sowieso offen war, und lasen ein Tabellenblatt, und weil das Ergebnis ein Tabellenblatt ist, konnten sie es sortieren, filtern und per Link weitergeben.
Ein wegfallendes Profil und jedes mögliche Ziel dafür, sortiert nach einer Zahl aus Nachqualifizierung und Levelsprung. Die Shortlist ist ein Klick auf die Spalte, kein Meeting.
Jedes Match kommt mit den geteilten Kompetenzen Zeile für Zeile: Eine Zuteilung lässt sich an der einzelnen Kompetenz verteidigen oder bestreiten.
Die Engine lief in der Tabelle, die die Organisation schon nutzte. Nichts zu beschaffen, keine Accounts zu verteilen, und jedes Ergebnis einen Link von der nächsten Person entfernt.
Wir bauen das Matching, Scoring und Reporting, das aus einem Datenkatalog eine Shortlist macht, mit der jemand arbeiten kann. In den Werkzeugen, die Ihre Organisation schon nutzt.
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