Das 49-Milliarden-Euro-Problem: Deutschlands Industrie fehlt Personal

Der demografische Wandel trifft die deutsche Industrie hart, denn die Babyboomer gehen in den nächsten 15 Jahren in Rente.  Aktuell fehlen laut einer Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) rund 1,8 Millionen qualifizierte Arbeitskräfte in Deutschland.  Allein im Ingenieurwesen sind 326.000 Stellen unbesetzt, im Handwerk fehlen 250.000 Fachkräfte.  Diese Lücke führt zu einem Produktionsverlust von 49 Milliarden Euro im Jahr 2024.  Viele Unternehmen finden für ihre offenen Stellen einfach keine passenden Mitarbeiter mehr. Die durchschnittliche Vakanzzeit liegt bei 160 Tagen, was den wirtschaftlichen Schaden weiter vergrößert.  Doch das Problem liegt nicht nur an der fehlenden Anzahl an Bewerbern, sondern auch an veralteten Recruiting-Prozessen.

Das 49-Milliarden-Euro-Problem: Deutschlands Industrie fehlt Personal

Die KMLS Gruppe, ein Gebäudetechnik-Dienstleister, stand vor genau dieser Herausforderung: schwer zu findende Servicetechniker. Seit über 5 Jahren setzt das Unternehmen auf die Job-Bots von inga und hat damit mehr als 50 Projekte erfolgreich umgesetzt. Das Ergebnis ist eine beeindruckende Besetzungsquote von 76 % bei hochspezialisierten Profilen. Pro Vakanz erhält KMLS durchschnittlich 21 geprüfte Bewerbungen. Der Job-Bot automatisiert die Ansprache und Vorqualifizierung, was den administrativen Aufwand massiv senkt. „Der Job-Bot ist schnell, unkompliziert… Talente fließen direkt in unser BMS – das i-Tüpfelchen“, bestätigt die Geschäftsführung. Dieser Ansatz zeigt, wie selbst im traditionellen Handwerk der Personalmangel durch Technologie gezielt bekämpft werden kann. So wird die Suche nach Technikern planbar und effizient.

SCHRAMM Case Study: Maßgeschneiderte Bots für seltene Experten

Was aber, wenn die Zielgruppe extrem spitz ist und auf klassischen Kanälen gar nicht aktiv sucht? Der Recruiting-Dienstleister SCHRAMM nutzt seit 2022 individuell programmierte Bots, um genau diese „Hidden Champions“ zu erreichen. Statt eines Gießkannenprinzips setzt die Methode auf präzises Targeting und eine persönliche Ansprache, die auf die Bedürfnisse passiver Kandidaten zugeschnitten ist. Dieser Ansatz beweist, dass Qualität vor Quantität den Ausschlag gibt, wenn es um hochspezialisierte Headhunter-Suchen geht. Handgefertigte Bots gewinnen nachweislich Experten, wo Standard-Jobbörsen versagen. Die Strategie zielt darauf ab, einen Talent-Pool mit über 80 % passiven Kandidaten aufzubauen.  So werden auch jene 56 % der potenziellen Mitarbeiter erreicht, die zwar offen für Angebote, aber nicht aktiv auf Jobsuche sind.  Das ist der entscheidende Vorteil im Wettbewerb um die besten Köpfe.

EDEKA Case Study: Wie Social Recruiting eine Traditionsmarke transformiert

Selbst große Konzerne wie die EDEKA Gruppe mit über 70.000 Beschäftigten spüren den Fachkräftemangel in Logistik, Verwaltung und im filialisierten Handel. Seit 2020 hat inga hier über 120 Projekte für 20 verschiedene Profile umgesetzt. Die Lösung ist eine Kombination aus Social-Recruiting-Kampagnen und einem Job-Bot, der ein kurzes Interview ohne Marken-Bias führt. Das Ergebnis ist eine Einstellungsquote von 72 % und durchschnittlich 21 vorqualifizierte Bewerbungen pro Stelle. Folgende Vorteile waren entscheidend:

1. Skalierbare Aktivierung: Auch schwer erreichbare Zielgruppen wie Thekendienst- oder Logistik-Talente werden effizient angesprochen.
2. Reduzierter HR-Aufwand: Qualifizierte Profile werden direkt ins Bewerbermanagementsystem übergeben, was dem HR-Team hunderte Stunden Arbeit pro Jahr spart.
3. Effizienz: Der Prozess vom Erstkontakt bis zur qualifizierten Bewerbung dauert oft weniger als 48 Stunden.
4. Markenunabhängige Ansprache: Der Bot agiert neutral und erhöht so die Chance auf ehrliches Feedback von Kandidaten.

Dieser Ansatz verwandelt eine Traditionsmarke in einen Talent-Magneten, selbst bei Massenrollen. So wird das Recruiting planbar und messbar.

Automatisierte Vorqualifizierung: Mehr Zeit für das Wesentliche

Die Beispiele von KMLS und EDEKA zeigen einen gemeinsamen Nenner: die massive Zeitersparnis für die HR-Abteilung. Traditionelle Personalvermittlung ist oft mit hohem manuellem Aufwand verbunden. Eine Stunde, die ein Recruiter pro Tag durch Automatisierung einspart, summiert sich auf 260 Stunden im Jahr.  Job-Bots übernehmen die zeitaufwendige Vorqualifizierung und liefern geprüfte Kandidaten direkt ins ATS. Das reduziert nicht nur die Kosten, sondern gibt HR-Teams die Freiheit, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren. Dazu gehören zum Beispiel der Aufbau einer starken Arbeitgebermarke oder die persönliche Betreuung der Top-Kandidaten. Die Effizienzsteigerung ist enorm, denn die Time-to-Hire kann signifikant verkürzt werden, was die Vakanzkosten von durchschnittlich 160 Tagen pro Stelle drastisch senkt.  So wird die Personalabteilung vom Verwalter zum strategischen Partner.

Die Zukunft des Recruitings: Von TikTok bis zum fertigen Interview

Die Technologie entwickelt sich stetig weiter und eröffnet neue Wege, um dem Mangel an Industrie Fachkräften zu begegnen. Bei inga gehen wir deshalb noch einen Schritt weiter. Wir bieten nicht nur bewährte Lösungen, sondern entwickeln ständig neue Ansätze. Hier sind einige innovative Wege, die bereits heute erfolgreich sind:

• TikTok-Kampagnen zur Azubi-Gewinnung: Ein riesiger Markt, um die nächste Generation von Fachkräften zu erreichen, der im DACH-Raum noch kaum genutzt wird.
• Budget-Light-Kampagnen: Die gleiche Bot-Technik, aber ein schlankeres Preismodell für Jobs mit geringen Einstiegshürden, wie bei EDEKA erfolgreich im Einsatz.
• Lieferung fertiger Interviews: Wir übernehmen die komplette Terminierung und liefern fertige Gesprächs-Slots direkt in den Kalender des Kunden.
• Recruiting-Consulting: Unsere Expertin Corinna bringt jahrzehntelange HR-Praxis von Großkonzernen in den Mittelstand und liefert praxiserprobte KPI-Frameworks.

Diese Module zeigen, dass modernes Recruiting weit über eine einfache Stellenanzeige hinausgeht. Es geht darum, die richtigen Kanäle und die passende Technologie für jede einzelne Herausforderung zu finden.