Was lernen Arbeitgeber aus dem gestoppten Matching-Projekt des UWV?

Das UWV ist die niederländische Arbeitsverwaltung, vergleichbar mit der Bundesagentur für Arbeit. Am 13. Oktober 2026 hat es die Entwicklung seiner Bemiddelingsservice gestoppt, einer Software, die Arbeitsuchende nach ihren Fähigkeiten mit offenen Stellen zusammenbringen sollte. Bisher zählen dort vor allem Ausbildung und Berufserfahrung. Künftig sollten auch Kompetenzen und Ambitionen hinzukommen, damit jemand auch eine Stelle in einem anderen Beruf oder einer anderen Branche angezeigt bekommt. Seit 2021 flossen nach Angaben des UWV rund 55 Millionen Euro in das Projekt.

Die Idee war nicht das Problem, das UWV hält ausdrücklich an ihr fest. Das Problem lag in der Umsetzung. Im Februar 2026 stellte das niederländische Prüfgremium für IT-Projekte des Staates fest, dass das Projekt nicht ausreichend beherrscht wurde, und riet, zuerst den Mehrwert des Matchings selbst nachzuweisen. Eine externe Kurzprüfung fand danach laut dem Brief des Ministers an das Parlament erhebliche Engpässe in vier Bereichen: Datenqualität, Erklärbarkeit, Architekturentscheidungen und Steuerung. Das UWV selbst nennt die nötige Datenqualität und die technische Einbindung in die bestehende Systemlandschaft.

Weil ein Abgleich nach Fähigkeiten voraussetzt, dass diese Fähigkeiten irgendwo festgehalten sind. Die meisten Stellenanzeigen nennen eine Berufsbezeichnung, einen Abschluss und eine Liste von Aufgaben. Die meisten Bewerberprofile bestehen aus einem Lebenslauf in Freitext. Eine Software, die nach Fähigkeiten abgleichen soll, muss diese also erst selbst herauslesen, und das gelingt nur so gut wie der Text, aus dem sie liest.

Die zweite Hürde ist die Einbindung. Von denselben Unternehmen in Deutschland, die KI erwogen, aber nicht einsetzen, nannten 2025 laut Eurostat 45,4 Prozent die Unvereinbarkeit mit vorhandenen Geräten, Programmen oder Systemen. Das sind dieselben zwei Gründe, die das UWV nennt, nur in der Breite.

Die Lehre aus dem UWV ist nicht, die Finger davon zu lassen. Sie lautet: Drehen Sie die Reihenfolge um, erst beweisen, dann ausbauen. Das läuft auf fünf Dinge hinaus.

Weisen Sie zuerst nach, dass das Matching etwas bringt. Nehmen Sie eine Stelle, die Sie häufig besetzen, und legen Sie die Shortlist der Software neben die Ihrer Recruiterin oder Ihres Recruiters. Legen Sie vorher fest, was Sie zählen: wie viele Bewerbende ins Gespräch kommen und wie viele eingestellt werden. So messen wir auch die Ergebnisse von Thought Leader Recruitment: jeder Schritt nachvollziehbar, vom ersten Kontakt bis zur Einstellung.

Beginnen Sie bei Ihren eigenen Daten. Stehen die gesuchten Fähigkeiten in Ihren Stellenanzeigen, oder nur Titel? Wissen Sie, was Ihre heutigen Beschäftigten können? Ohne diese Grundlage gleicht die Software Vermutungen ab.

Klären Sie die Anbindung vor dem Kauf. Fragen Sie, wie die Software Ihr Bewerbermanagementsystem liest und was zurückkommt. Eine Insellösung, in die Ihr Team Bewerbende von Hand eintragen muss, wird nach drei Monaten nicht mehr genutzt.

Bestehen Sie darauf, erklären zu können, warum jemand oben steht. Kann der Anbieter nicht sagen, warum Bewerberin A vor Bewerber B landet, können Sie es einer abgelehnten Person auch nicht erklären. Das berührt schon heute die DSGVO und ab Dezember 2027 die europäischen Regeln für KI im Recruiting. Was wann gilt, lesen Sie in Welche EU-Regeln gelten jetzt für KI im Recruiting? Lesen Sie außerdem ab und zu eine Stichprobe der aussortierten Bewerbungen von Hand nach; genau dort liegt die Schwachstelle jedes Systems, das Bewerbungen filtert.

Legen Sie vorher fest, wann Sie aufhören. Das UWV hat nach fünf Jahren gestoppt. Bestimmen Sie vor dem Start, welches Ergebnis Sie nach einer Testphase sehen wollen und was Sie tun, wenn es ausbleibt.

Ist ein Abgleich nach Fähigkeiten dann eine schlechte Idee?

Nein. Das UWV stoppt dieses System, nicht die Idee: Fähigkeiten und Kompetenzen in den Mittelpunkt zu stellen, bleibt nach eigenen Angaben sein Ziel. Wer darauf schaut, was jemand kann, statt auf die letzte Berufsbezeichnung, findet oft Menschen, die eine gewöhnliche Suche übersieht. Entscheidend ist, dass die Software dahinter nur so gut ist wie ihre Daten und wie die Menschen, die mit ihrem Ergebnis arbeiten.

Sollte ich solche Software selbst kaufen?

Nicht unbedingt. Für einen Arbeitgeber mit wenigen offenen Stellen im Jahr rechnet sich ein eigenes System mit Schnittstellen, Pflege und Kontrolle selten. Wer dauerhaft rekrutiert, kann das Matching auch einem Partner überlassen, der den Prozess unter Ihrem Namen führt. Wie das funktioniert, erklärt was ist RPO. Stellen Sie diesem Partner aber dieselben Fragen: Welche Software entscheidet mit, und kann jemand erklären, wie?

Ersetzt Matching-Software die persönliche Ansprache?

Bei knappen Profilen nicht. Software findet Menschen, die sich schon als Bewerbende gemeldet haben oder deren Profil ähnlich aussieht. Die Leute, die Sie am dringendsten brauchen, sind oft nirgends registriert und reagieren nur auf jemanden, den sie kennen oder dem sie vertrauen. Wie Sie diese Gruppe Schritt für Schritt erreichen, zeigt wie Thought Leader Recruitment funktioniert, und wie das je nach Situation aussieht, zeigen die Praxisbeispiele zu Thought Leader Recruitment.

SocialFind rekrutiert für Arbeitgeber, die dauerhaft Menschen brauchen. Die Zahlen von Eurostat, die Mitteilung des UWV und den Brief an das niederländische Parlament haben wir am 29. Oktober 2026 bei der Quelle nachgeprüft. Wenn Sie solche Artikel per Mail erhalten möchten, melden Sie sich für unseren Newsletter an.