Die Ausgangslage
Das Trading-Unternehmen schreibt Einstiegsstellen aus, auf die sich Tausende bewerben. Auf eine einzige Stelle kamen in einem Monat mehr als tausend Bewerbungen. Eine Recruiterin las sie von Hand: Lebenslauf, Antworten im Formular, LinkedIn-Profil. Sie kam nicht hinterher, und weitere Stellen blieben deshalb unausgeschrieben.
Das Problem
- Die Menge. Viele Bewerbungen, eine Recruiterin.
- Immer dieselbe Runde. Dieselben Kriterien, dieselben Schritte, jeden Kandidaten von Hand im System weiterschieben.
- Keine KI, die Menschen bewertet. Der EU AI Act stuft Systeme zur Personalauswahl als hochriskant ein. Entschiede ein Modell über Bewerber, könnte das Unternehmen nicht erklären, warum jemand ausgeschieden ist.
Die Lösung: ein Skript, das die KI geschrieben hat
Die KI hat den Code geschrieben. Die Bewerber selbst verarbeitet sie nicht. Das erledigt ein deterministisches Skript: Bei gleicher Eingabe liefert es immer dasselbe Ergebnis.
Das Skript läuft einmal am Tag in Google Cloud. Es verbindet sich per API mit dem Bewerbermanagementsystem (ATS) und geht rund 1.500 aktive Kandidaten durch. Bei jedem prüft es die Regeln, die das Unternehmen aufgeschrieben hat:
- Sind die Grundvoraussetzungen erfüllt? Braucht jemand zum Beispiel ein Visum, das das Unternehmen nicht beschaffen kann, verschickt das Skript eine Absage.
- Geht es weiter? Erfüllt jemand die Kriterien der einstellenden Führungskraft, lädt das Skript ihn ins Verfahren ein und schickt ihm einen Test.
- Wurde der Test abgegeben? Das Skript wartet ein bis zwei Wochen. Wer den Test abgegeben hat, kommt in die nächste Runde. Wer nicht, erhält eine Absage.
Die Gespräche führt das Team. Das Skript bereitet die Warteschlange vor und verschickt die E-Mails, die sich aus den Regeln ergeben.
Zuerst haben wir es mit n8n und Make versucht. Seit KI den Code schreibt, brachten uns diese Werkzeuge wenig. Über die API lässt sich mit einem Kandidaten alles tun, was das ATS erlaubt: eine Notiz anlegen, die Phase ändern, eine E-Mail schicken, ein Gespräch einplanen.
Was sich verändert hat
- Kandidaten kommen jeden Tag weiter. Die Recruiterin muss die Warteschlange nicht mehr von Hand durchgehen.
- Mehr Einstiegsstellen. Das Team kann sie ausschreiben, weil keine Bewerbung mehr liegen bleibt.
- Jede Entscheidung lässt sich begründen. Dahinter steht eine Regel des Unternehmens, keine Schätzung eines Modells.
Was sich auf Ihr Unternehmen übertragen lässt
- KI muss nicht im Prozess sitzen, um ihn zu automatisieren. Sie schreibt den Code, danach ist sie draußen. Im Recruiting ist das der sicherere Weg als ein Modell, das Menschen bewertet.
- Erst die Regeln, dann der Code. Solange die einstellende Führungskraft nicht aufschreibt, wen sie sucht, gibt es nichts zu automatisieren.
- Einstiegsstellen scheitern oft an der Menge, nicht am Willen. Arbeitet ein Skript die Warteschlange ab, kann das Unternehmen sie wieder ausschreiben.
Wie Sie das in Ihr Unternehmen bringen
Wenn Sie wissen wollen, wie so etwas bei Ihnen aussähe, beginnen wir mit fünfzehn Minuten. Wir klären, ob es in Ihrem Haus Sinn ergibt und welcher unserer Workshops der beste Anfang ist. Weitere Projekte finden Sie unter Praxisbeispiele.