Wie funktioniert intelligentes Matching von Tandems? Svenja hat das mit dem Fraunhofer IAO erforscht.

Zwei Menschen, eine Führungsposition: Jobsharing eröffnet neue Möglichkeiten für Führung. Doch wie finden sich zwei Menschen, die nicht nur fachlich zusammenpassen, sondern auch gut miteinander arbeiten und gemeinsam Verantwortung übernehmen können? Genau dieser Frage ist Svenja mit ihrem zweiten Jobshairng StartUp PairToShare gemeinsam mit dem Fraunhofer IAO wissenschaftlich nachgegangen. Das Ergebnis: der erste und einzige datenbasierter Matching-Algorithmus explizit für Jobsharing Tandems: der PairToShare Matchmaker®. Ab sofort können wir messen: wer passt zusammen und wer nicht?

Wer sich schon länger mit Jobsharing beschäftigt, kennt die Frage: Wie finden wir eigentlich die richtige Person für ein Tandem?

Bisher verlassen wir uns dabei häufig auf persönliche Sympathie, Bauchgefühl und die Hoffnung, dass zwei Menschen schon irgendwie zusammenfinden werden. Das kann funktionieren. Aber gerade wenn zwei Personen gemeinsam eine Führungsposition übernehmen, reicht es nicht, sich im ersten Gespräch sympathisch zu sein. Sie müssen Entscheidungen miteinander treffen, Verantwortung teilen, kommunizieren und mit unterschiedlichen Perspektiven umgehen können.

Bei The Jobsharing Hub beschäftigen wir uns seit Jahren mit genau diesen Fragen. Wir beraten Unternehmen, begleiten Tandems und unterstützen Menschen dabei, gemeinsam Führungsverantwortung zu übernehmen. Dabei haben wir viel darüber gelernt, welche Faktoren eine gute Zusammenarbeit begünstigen können.

Irgendwann wurde uns klar: Wir wollen nicht nur aus unserer Erfahrung heraus einschätzen, wer gut zusammenpassen könnte. Wir wollen es systematisch untersuchen.

Im Rahmen unseres zweiten Unternehmens PairToShare, das sich explizit auf das Thema Technologie, KI und Matching von Tandems konzentriert, haben wir gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) uns deshalb auf den Weg gemacht, ein wissenschaftlich fundiertes Matching für Jobsharing-Tandems zu entwickeln.

1. Was macht ein gutes Tandem wirklich aus?

Wenn wir über die Passung zweier Menschen sprechen, denken wir zunächst oft an offensichtliche Kriterien: Qualifikation, Berufserfahrung, fachliche Kompetenzen oder Persönlichkeit. All das kann wichtig sein. Doch bei einem Tandem kommt eine weitere Dimension hinzu: Zwei Menschen müssen nicht nur ihre Aufgaben erfüllen können, sondern auch miteinander arbeiten wollen und können.

Wie treffen sie Entscheidungen? Wie viel Abstimmung brauchen sie? Was bedeutet gute Führung für sie? Welche Rolle spielen Eigenständigkeit, Verlässlichkeit und gegenseitige Unterstützung in ihrem Arbeitsalltag?

Solche Fragen lassen sich nicht allein anhand eines Lebenslaufs beantworten. Und auch zwei Menschen, die sich auf Anhieb sympathisch sind, müssen nicht automatisch gut zusammenarbeiten.

Wir wollten deshalb herausfinden, welche Merkmale tatsächlich relevant sind, wenn zwei Menschen gemeinsam eine Rolle ausfüllen. Welche Gemeinsamkeiten helfen? Wo sind Unterschiede möglicherweise eine Stärke? Und welche Faktoren erlauben es uns, die Passung eines Tandems besser vorherzusagen?

Um diese Fragen zu beantworten, haben wir die Forschung in mehreren Schritten aufgebaut.

2. Vom qualitativen Forschungsansatz zum Matching-Algorithmus

Ein Algorithmus entsteht nicht einfach dadurch, dass man einen Fragebogen entwickelt und Antworten miteinander vergleicht. Zunächst muss klar sein, welche Faktoren überhaupt untersucht werden sollten. Genau hier haben wir angesetzt.

Schritt 1: Eine qualitative Vorstudie

Am Anfang stand eine qualitative Vorstudie im Rahmen einer von uns begleiteten Masterarbeit von Emily Luttner. Dabei ging es darum, zunächst genauer zu verstehen, was gutes Matching im Jobsharing ausmacht.

Wir haben uns mit den Faktoren beschäftigt, die für eine erfolgreiche Zusammenarbeit relevant sein könnten. Diese qualitative Arbeit bildete die Grundlage für die weitere Untersuchung: Sie half uns, mögliche Matching-Kriterien zu identifizieren und die richtigen Fragen für die anschließende Datenerhebung zu entwickeln.

Zusätzlich sind unsere Beratungspraxis, die Erfahrungen aus der Begleitung von Tandems und Erkenntnisse aus früheren Forschungsarbeiten in die Entwicklung eingeflossen.

So konnten wir wissenschaftliche Vorarbeit und praktische Erfahrung miteinander verbinden. Uns war wichtig, kein abstraktes Modell zu entwickeln, sondern einen Ansatz, der die tatsächlichen Herausforderungen geteilter Führung berücksichtigt.

Schritt 2: Mehr als 100 Führungskräfte nehmen teil

Auf dieser Grundlage haben wir gemeinsam mit dem Fraunhofer IAO eine Untersuchung mit mehr als 100 Führungskräften durchgeführt.

Die Teilnehmenden beantworteten Fragen zu verschiedenen Merkmalen, die für die Passung in einem Tandem relevant sein könnten. Dazu gehörten unter anderem Aspekte der Persönlichkeit, der Arbeitsweise, der Kommunikation und der Arbeitswerte.

Anhand dieser Angaben bildeten wir passende Konstellationen. Die Führungskräfte wurden anschließend zu sogenannten Blind Dates miteinander zusammengebracht: Sie lernten sich kennen, ohne dass ihre Begegnung allein auf bereits bestehender persönlicher Sympathie oder einer gemeinsamen Vorgeschichte beruhte.

Das war ein zentraler Bestandteil des Studiendesigns. Denn wir wollten nicht nur theoretisch untersuchen, welche Personen laut Fragebogen zusammenpassen sollten. Wir wollten auch beobachten, wie die vorgeschlagenen Konstellationen in der Begegnung tatsächlich funktionierten.

Schritt 3: Die Tandems bewerten ihre Passung

Nach den Begegnungen bewerteten die Teilnehmenden, wie gut sie sich eine Zusammenarbeit mit der jeweiligen Person vorstellen konnten und wie sie die Passung einschätzten.

Viele der Blind Dates wurden zudem aufgezeichnet und anschließend mithilfe KI-gestützter Verfahren ausgewertet.

Dadurch konnten wir verschiedene Informationsquellen zusammenführen: die Antworten aus den Fragebögen, die gebildeten Matches, die Bewertungen nach den Begegnungen und zusätzliche Erkenntnisse aus der Auswertung der Gespräche.

Aus diesen Daten ließ sich untersuchen, welche Merkmale mit einer höheren wahrgenommenen Passung zusammenhingen und welche Kriterien für das Matching besonders aussagekräftig waren.

Schritt 4: Die Erkenntnisse fließen in den Algorithmus ein

Auf Basis der erhobenen Daten haben wir den Matching-Algorithmus entwickelt und schrittweise verfeinert.

Entscheidend war dabei, nicht einfach möglichst viele Merkmale zu berücksichtigen. Vielmehr ging es darum, herauszufinden, welche Informationen tatsächlich helfen, die Passung zweier Menschen besser einzuschätzen.

So ist aus der Verbindung von qualitativer Vorarbeit, praktischer Erfahrung und empirischer Untersuchung ein wissenschaftlich fundierter Matching-Ansatz entstanden.

3. Eine zentrale Erkenntnis: Arbeitswerte sind besonders wichtig

Eine Erkenntnis der gemeinsamen Untersuchung hat uns besonders interessiert: Arbeitswerte erwiesen sich als besonders aussagekräftig für die Vorhersage der Passung eines Tandems.

Was sind Arbeitswerte überhaupt?

Arbeitswerte beschreiben, was Menschen im Berufsleben wichtig ist und woran sie ihre Entscheidungen und ihr Verhalten ausrichten. Dazu gehören beispielsweise Autonomie, Sicherheit, Abwechslung oder die Freude an der eigenen Tätigkeit. Auch die Frage, wie jemand Leistung versteht, welche Bedeutung Zusammenarbeit hat und welche Erwartungen an Führung bestehen, spielt eine Rolle.

Persönlichkeitsmerkmale sind ebenfalls relevant. Doch sie erzählen nicht die ganze Geschichte.

Zwei Menschen können beispielsweise beide offen, gewissenhaft und kommunikativ sein und trotzdem sehr unterschiedliche Vorstellungen davon haben, wie sie führen möchten. Umgekehrt müssen sich zwei Menschen nicht in jeder Persönlichkeitseigenschaft ähneln, um gut miteinander arbeiten zu können.

Wenn ihre grundlegenden Erwartungen an die Arbeit und ihre Vorstellungen von Zusammenarbeit zusammenpassen, kann das eine wichtige Grundlage für ein funktionierendes Tandem sein.

Für uns ist das eine wertvolle Erkenntnis: Bei der Suche nach dem passenden Tandem sollten wir nicht nur fragen, wer jemand ist, sondern auch, was dieser Person bei der Arbeit wichtig ist.

Denn gerade im Jobsharing geht es nicht nur darum, Aufgaben aufzuteilen. Es geht darum, gemeinsam eine Rolle auszufüllen, Entscheidungen zu treffen und Verantwortung zu übernehmen.

4. Was intelligentes Matching anders macht

Der entscheidende Unterschied zwischen einem intuitiven und einem datenbasierten Matching liegt darin, dass wir unsere Annahmen systematisch überprüfen können.

Natürlich bleibt die persönliche Begegnung wichtig. Kein Fragebogen und kein Algorithmus können vollständig vorwegnehmen, wie sich eine Zusammenarbeit im Alltag entwickeln wird. Und auch ein wissenschaftlich fundiertes Matching kann keine vollständige Garantie für eine erfolgreiche Zusammenarbeit geben.

Es kann aber helfen, die Wahrscheinlichkeit einer guten Passung besser einzuschätzen und Entscheidungen auf eine fundiertere Grundlage zu stellen.

Genau darin liegt das Potenzial unseres Ansatzes: Statt ausschließlich auf Sympathie, ähnliche Lebensläufe oder subjektive Einschätzungen zu vertrauen, können wir mehrere relevante Dimensionen strukturiert berücksichtigen und anhand empirischer Daten gewichten.

Für uns bei The Jobsharing Hub ist das ein wichtiger Schritt. Denn wir möchten Jobsharing nicht nur ermöglichen, sondern auch dazu beitragen, dass die Menschen, die eine Führungsposition gemeinsam übernehmen, möglichst gut zueinander passen.

5. Vom Forschungsprojekt in die Praxis: Was bedeutet das für The Jobsharing Hub?

Der Matching-Algorithmus hat auf unserer PairToShare-Plattform seinen praktischen Anwendungsort. Dort unterstützt er die Suche nach passenden Jobsharing-Partner und bildet die Grundlage dafür, Menschen nicht nur anhand ihrer fachlichen Eignung, sondern auch hinsichtlich ihrer Zusammenarbeit zusammenzubringen.

Doch wir wenden den Algorithmus auch in kleineren Formaten an:

• Matching-Checks für bestehende Tandems: Zwei Menschen haben sich bereits gemeinsam auf eine Position beworben oder möchten herausfinden, wie gut sie zueinander passen. Ein Matching-Check kann ihnen helfen, ihre Stärken und mögliche Unterschiede besser zu verstehen und wichtige Fragen zur Zusammenarbeit frühzeitig anzusprechen.

• Matching für Recruiting und HR: Wenn sich mehrere Einzelpersonen auf eine Führungsposition bewerben, kann die Frage entstehen, welche Personen sich zu einem Tandem zusammenführen ließen. Ein datenbasierter Matching-Ansatz kann Recruiter und Personalverantwortliche dabei unterstützen, passende Konstellationen zu identifizieren.

• Matching als Ergänzung zur Tandemsuche: Menschen, die eine Führungsposition im Jobsharing übernehmen möchten, können bei der Suche nach einer passenden Partnerperson von einer systematischen Betrachtung ihrer Arbeitswerte und ihrer Arbeitsweise profitieren.

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Damit möchten wir einen Ansatz aus der Forschung in weitere konkrete Anwendungssituationen übertragen. Unternehmen und HR-Verantwortliche sollen die Möglichkeit erhalten, Matching nicht nur als Bestandteil eines Plattformabonnements für externe Ausschreibungen zu nutzen, sondern auch gezielt für ihre eigenen Recruiting- und Personalprozesse einzusetzen.

6. Warum uns diese Forschung so wichtig ist

Seit über einem Jahrzehnt sehen wir ganz konkret, wie viel Potenzial in Tandem-Führung steckt. Zwei Menschen können ihre Perspektiven, Kompetenzen und Erfahrungen zusammenbringen und gemeinsam Verantwortung übernehmen. Für Unternehmen eröffnet das neue Möglichkeiten, qualifizierte Führungskräfte zu gewinnen und zu halten. Für Beschäftigte kann es einen Weg eröffnen, Führungsverantwortung mit unterschiedlichen Lebensphasen und Arbeitszeitmodellen zu vereinbaren.

Damit dieses Potenzial in der Praxis zur Geltung kommt, braucht es jedoch mehr als ein passendes Arbeitszeitmodell. Es braucht auch eine gute Zusammenarbeit zwischen den Menschen, die sich eine Rolle teilen.

Genau deshalb wollten wir das Matching wissenschaftlich untersuchen. Gemeinsam mit dem Fraunhofer IAO konnten wir unsere Erfahrungen aus der Praxis mit einer systematischen Datenerhebung verbinden und daraus einen fundierten Matching-Ansatz entwickeln.

Unser Anspruch ist es, Matching im Jobsharing von einer überwiegend intuitiven Entscheidung zu einem nachvollziehbaren, datenbasierten Prozess weiterzuentwickeln. Wir möchten besser verstehen, welche Faktoren eine gute Passung ausmachen – und dieses Wissen für Menschen, Unternehmen und HR zugänglich machen.

Denn am Ende geht es nicht darum, Menschen in starre Kategorien einzuordnen. Es geht darum, die Voraussetzungen für eine gute Zusammenarbeit besser zu erkennen.

Ein gutes Tandem entsteht nicht zufällig. Und je besser wir verstehen, was Menschen in ihrer Zusammenarbeit verbindet, desto gezielter können wir passende Konstellationen finden.

Das ist die Idee hinter unserem intelligenten Matching – und ein wichtiger Baustein für die Zukunft geteilter Führung.

Mehr über die wissenschaftliche Zusammenarbeit und die Ergebnisse der Untersuchung gibt es im Beitrag des Fraunhofer IAO: Vom Datensatz zur Doppelspitze. oder im SWR Wissen Podcast zum Thema Wenn Chatbots die Karriere mitbestimmen – KI in der Personalauswahl.