Neuartige Jobempfehlungssysteme können Suchprozesse am Arbeitsmarkt verbessern

Beschreibung

"Neuere, auf maschinellem Lernen basierende Jobempfehlungssysteme sollen Arbeitssuchenden möglichst passende Jobangebote unterbreiten und so die „klassische“ Arbeitsvermittlung und -beratung entlasten oder ergänzen. Die Herausforderungen in der Umsetzung und die Grenzen in der Anwendung sind jedoch in den Blick zu nehmen, um die Potenziale von Jobempfehlungssystemen optimal zu nutzen. Dies zeigen die Erfahrungen mit den Systemen, die derzeit in Dänemark, Frankreich und Schweden erprobt werden." (Autorenreferat, IAB-Doku)

Zitationshinweis

Fitzenberger, Bernd, Michael Oberfichtner & Michael Stops (2023): Neuartige Jobempfehlungssysteme können Suchprozesse am Arbeitsmarkt verbessern. In: IAB-Forum H. 18.12.2023 Nürnberg. DOI:10.48720/IAB.FOO.20231218.01