Revolutionierung unserer Talentakquise mit KI
Bei Loop setzen wir KI nicht nur sporadisch in unserem Arbeitsalltag ein, sondern wir investieren intensiv in sie. Unser engagiertes KI-Team erstellt maßgeschneiderte GPTs, schult Loopers im Umgang mit KI und definiert, welche Arbeit durch KI ersetzt werden kann. Das Talent Acquisition Team setzt KI mit voller Kraft ein. Wir haben mit Talent Acquisition Business Partner Leandro über die Vor- und Nachteile gesprochen. Übernimmt KI seinen Job?
Was kann KI für die Talentakquise tun?
Ich bin ein großer Star Trek- und Star Wars-Fan, deshalb war ich von Anfang an von KI begeistert. Als Personalvermittler benutze ich täglich mehrere KI-Tools. Das erste - Scorecraft - ist ein maßgeschneidertes GPT, das wir hier bei Loop entwickelt haben. Es analysiert die Mitschriften von Gesprächen mit Bewerbern und erstellt eine standardisierte Scorecard. Diese Scorecard gibt Aufschluss darüber, ob ein Bewerber Dinge gesagt hat, die der Stellenbeschreibung entsprechen und mit unseren Werten übereinstimmen. Sie bewertet sogar, wie voreingenommen der Interviewer während des Gesprächs war.
Es hilft mir, die Kandidaten weniger voreingenommen zu beurteilen. Die KI sucht nach Beweisen dafür, dass der Kandidat die Aufgabe tatsächlich erfüllen kann. Die Tatsache, dass das Tool während des Gesprächs Notizen macht, gibt mir die Möglichkeit, mich darauf zu konzentrieren, mit dem Bewerber auf einer anderen Ebene in Kontakt zu treten. Das ist ein enormer Vorteil, den die KI der Talentakquise bietet, und deshalb mache ich mir keine Sorgen, dass mein Job in absehbarer Zeit übernommen werden könnte. Im Gegenteil, mein Job wird dadurch sogar besser, denn ich lagere Aufgaben aus, die dem Wichtigsten im Weg stehen: der menschlichen Verbindung.
Ein weiteres individuelles GPT, das wir entwickelt haben, ist unser Jobbeschreibungsgenerator. Spuckt er fertige Stellenbeschreibungen aus? Nein. Aber er hilft dabei, eine einheitliche Struktur zu erstellen und die relevanten Informationen schnell einzubringen, sodass wir nur noch den eigentlichen Text anpassen müssen.
Zeit sparen, um in ein besseres Bewerbererlebnis zu investieren
Wir nutzen auch Mojohire, eine sehr coole Plattform, die uns in zweierlei Hinsicht hilft. Erstens ermöglicht sie uns, Kandidaten in unserem Applicant Tracking System (ATS) wiederzufinden. Diese Bewerber haben sich schon einmal beworben, waren aber aus irgendeinem Grund nicht die richtigen Kandidaten. Mojohire versucht, offene Stellenbeschreibungen mit den Profilen früherer Bewerber/innen abzugleichen. Das spart so viel Zeit, weil wir nicht manuell nach diesen Profilen suchen müssen, aber auch, weil wir diesen ganzen Pool von Kandidaten schon einmal angesprochen haben.
Mojohire scannt auch die eingehenden Lebensläufe, um zu sehen, ob die Stelle zu uns passt. Hier bei Loop bekommen wir tonnenweise Bewerbungen, deren Durchsicht Zeit kostet. Wenn wir Mojohire nutzen, um die Lebensläufe zu sichten, können wir uns schneller bei den Bewerbern melden und unsere Zeit auf die Kandidaten verwenden, die das wahre Potenzial von Loop zeigen. Jeder gewinnt.
Die Einführung neuer Tools birgt immer ein Risiko
KI hilft uns sehr. Sie hilft uns, Entscheidungen schneller und effizienter zu treffen. Aber sie ist trotzdem nur ein Werkzeug. Wie bei allen Werkzeugen gibt es auch hier Risiken, denen du dich bewusst sein solltest, wenn du sie einsetzt. Es ist wichtig, sich nicht vollständig auf KI zu verlassen, immer selbst zu denken und zu experimentieren. Nutze kleine Testgruppen, bevor du ein Tool für das ganze Unternehmen einführst.
Unser Stellenbeschreibungsgenerator zum Beispiel brauchte viele Iterationen, bevor wir das Gefühl hatten, dass er bereit war, vom gesamten Talent Acquisition Team genutzt zu werden. Und wir sehen ihn immer noch als ein Minimum Viable Product, das wir ständig testen und verbessern müssen. Sieh es als das, was es ist: keine perfekte Lösung, aber etwas, das uns hilft, schneller voranzukommen.
Ich betrachte KI gerne als Praktikant. Ein kluger Praktikant, den du aber trotzdem trainieren, anleiten und manchmal korrigieren musst. Sie wird oft versagen, aber wenn sie gewinnt, ist das ein großer Gewinn.
Und weißt du was, auch Menschen machen Fehler. Besteht die Gefahr, dass du die falsche Person einstellst, wenn du KI im Einstellungsprozess einsetzt? Auf jeden Fall. Aber das gleiche Risiko besteht auch, wenn du sie nicht einsetzt. Alles, was du tun kannst, ist zu testen und dann zu prüfen, was die Daten dir sagen: Wird es mit KI besser? Die Antwort darauf kann für jedes Unternehmen, jedes Team und sogar für jeden Personalverantwortlichen anders ausfallen.
Ein engagiertes KI-Team hilft sehr.
Ich arbeite eng mit Luc und Emma aus unserem KI-Team zusammen. Ich habe eine Menge verrückter Ideen und sie sind diejenigen, die mir sagen, ob das, was ich will, machbar ist. Wenn ja, finden sie heraus, wie man es technisch umsetzen kann, welche Lieferanten man ansprechen muss, wie man interne und externe Tools miteinander verbindet, wie der Erfolg aussieht und so weiter. Dieses Team konzentriert sich wirklich auf den Business Case des Einsatzes von KI. Sie fragen sich, ob es Loop wirklich weiterbringt oder ob es nur eine weitere meiner verrückten Ideen ist.
Wir sind gerade dabei, den gesamten Talentakquisitionsprozess zu erfassen und zu bewerten, welche Teile dieses Prozesses automatisiert oder durch KI unterstützt werden können und was weiterhin manuell erledigt werden muss. Eine der Herausforderungen ist die Automatisierung des Kandidatenfeedbacks. Jeder Bewerber sollte aus seinem Bewerbungsgespräch lernen können, oder? In der Größenordnung, in der wir derzeit wachsen, wird es immer schwieriger, jedem Bewerber ein personalisiertes Feedback zu geben. Deshalb erforschen wir gemeinsam mit Luc und Emma, ob wir das Senden von Feedback (teilweise) automatisieren können. Wir sind uns noch nicht sicher, ob das möglich ist, und es könnte sein, dass wir scheitern. Aber wenn wir Erfolg haben, wäre das ein großer Erfolg. Nicht nur für Loop, sondern für die ganze Branche, denn dann könnten die Bewerber/innen jedes Mal, wenn sie in einen Einstellungsprozess eintreten, ein individuelles Feedback erhalten.
Scheut euch nicht zu erforschen, wie KI euch helfen kann
Wenn du bereit bist, KI in deine Arbeit einzubauen, hilft es, die Welt der Large Language Models zu erkunden. Halte dich nicht nur an das bekannte ChatGPT. Es gibt viele verschiedene Modelle, die für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet sind. Von Gemini über Claude bis hin zu Copilot - probiere einfach aus, was für dich am besten funktioniert.
Und lerne zu verstehen, wie Prompts funktionieren. Der Input, den du der KI gibst, ist entscheidend für das Ergebnis. Es gibt viele (kostenlose) Kurse, YouTube-Videos und sogar TikTok-Influencer, die dir beibringen, wie du effektiv prompten kannst.
Schließlich solltest du dir der Risiken bewusst sein, vor allem wenn es um Privatsphäre und Sicherheit geht. Gib zum Beispiel keine sensiblen Daten in ein kostenloses GPT-Konto ein. Alles, was du in ein kostenloses Konto einträgst, landet direkt in der Datenbank von OpenAI und gehört dann quasi ihnen. Sei also achtsam mit den Daten, die du dort einträgst, besonders aus beruflicher Sicht.
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