Die Ausgangslage
Das Trading-Unternehmen schrieb Einstiegsstellen aus, auf die sich Tausende bewerben. Eine Recruiterin arbeitete die Bewerbungen von Hand durch. Beim quantitativen Praktikum ging das nicht mehr auf. Weitere Stellen blieben unbesetzt, weil niemand diese Tausenden bewältigen konnte.
Das Problem
- Menge, nicht Mangel an Menschen. Es gibt viele Bewerbungen. Der Engpass ist die Kapazität im Recruiting.
- Immer dieselbe Runde. Dieselben Kriterien, dieselben Fragen, Sortieren von Hand.
- Risiko der Verzerrung. Wenn eine KI Menschen “ablehnt”, hat das Unternehmen ein Problem. Es wird gefragt, wen das System still beiseitegelegt hat.
Die Lösung: ein Agent, der Menschen vorzieht
Wir haben ein internes System für die Bewerbungsverarbeitung gebaut. Der Agent bekommt klare Vorgaben. Er schätzt ein, ob eine Kandidatin die ersten Runden bestehen dürfte. Starke Kandidaten werden zuerst eingeladen, zu Test und Gespräch. Er lehnt niemanden still ab. Die Menschen bleiben im Verfahren. Was sich ändert, ist die Reihenfolge.
So funktioniert es:
- Das Unternehmen schreibt die Kriterien. Kein Modell aus dem Internet. Recruiting und Fachbereich sagen, wonach gesucht wird.
- Priorität, kein Papierkorb. Der Agent ordnet, wen man zuerst nimmt. Über das Ende des Verfahrens entscheidet er nicht.
- Ein Mensch im Ablauf. Das Team versendet die Einladung und führt das Gespräch. Der Agent bereitet die Warteschlange vor, er überspringt niemanden. Mehr zu Verzerrung bei KI im Recruiting.
Für ein deutsches Unternehmen ist der dritte Punkt zugleich die Antwort auf die Frage des Betriebsrats: Es gibt keine automatisierte Ablehnung, und es entsteht keine Leistungsbewertung von Beschäftigten.
Was sich verändert hat
- Hunderte Kandidaten am Tag. Die Recruiterin schafft das, ohne einen ganzen Tag in Lebensläufen zu verbringen.
- Mehr Einstiegsstellen. Das Team kann sie ausschreiben, weil jemand die Bewerbungen bewältigt.
- Gespräche mit den Richtigen. Die Gesprächszeit der Führungskräfte geht an die Kandidaten mit dem höchsten Potenzial.
Was sich auf Ihr Unternehmen übertragen lässt
- Sagen Sie laut, was der Agent nicht tut. Wenn er nur sortiert, halten Sie das schriftlich fest. Nach Ablehnung wird gefragt. Ein präziser Satz schützt das Vertrauen.
- Kriterien vor dem Modell. Ohne klare Vorgaben aus dem Fachbereich bekommen Sie eine durchschnittliche Rangfolge.
- Einstiegsstellen scheitern oft an der Menge, nicht am Willen. Wenn eine KI die Warteschlange abarbeitet, kann das Unternehmen sie wieder ausschreiben.
Wie Sie das in Ihr Unternehmen bringen
Wenn Sie wissen wollen, wie ein solches erstes Projekt 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.