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KI im Personalwesen:
Anwendungsfälle, Trends, Plattformen & Herausforderungen

24. Juni 2025

Die wichtigsten Anwendungsfälle von KI im Personalwesen

Personalplanung

Personalmangel oder Überbesetzung können sich negativ auf die betriebliche Effizienz auswirken und wichtige Geschäftsabläufe stören. HR-Teams setzen deshalb Datenanalyselösungen mit KI-Funktionen ein. Mithilfe dieser Lösungen können sie potenzielle Qualifikationslücken erkennen, Angebot und Nachfrage nach Arbeitskräften vorhersagen und so Einstellungsinitiativen zur Deckung des künftigen Talentbedarfs genau planen.

Kandidatensuche

Große HR-orientierte Online-Plattformen wie LinkedIn bieten Empfehlungssysteme auf Basis von Machine-Learning (ML) an, die potenzielle Kandidaten für eine offene Stelle auf der Grundlage ihrer Erfahrungen und Fähigkeiten effizient segmentieren, einstufen und vorschlagen, was den Recruiting-Prozess schneller und kostengünstiger macht. Headhunter können auch generative KI-Funktionen nutzen, um schnell umfassende Beschreibungen für ihre Stellenanzeigen zu erstellen.

Mitarbeiter-Onboarding

Personalabteilungen können KI-Agenten und NLP-gestützte Bots in verschiedenen Phasen des Onboarding-Prozesses einsetzen, um das Engagement neuer Mitarbeiter und die Rekrutierungserfahrung zu verbessern. Chatbots können beispielsweise neue Mitarbeiter mit Anmeldeinformationen versorgen und ihre Fragen rund um die Uhr beantworten.

Verwaltung von Mitarbeiterwohlbefinden und Zusatzleistungen

KI-gestützte Lösungen helfen Unternehmen dabei, die Arbeitsbelastung ihrer Mitarbeiter zu überwachen, um eine effektive Schichtplanung zu ermöglichen und personalisierte Leistungen wie Krankenversicherungsoptionen oder Rentenpläne anzubieten. Mit solchen Tools können Personalspezialisten auch die Fluktuationsrate analysieren und Talentmanagement-Strategien zur Bindung von Mitarbeitern und zur Vermeidung von Abwanderung entsprechend optimieren. Das Ergebnis ist ein angenehmeres Arbeitsumfeld und eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit.

Berufliche Entwicklung

Unternehmen können mithilfe von KI-gesteuerten adaptiven Lernlösungen maßgeschneiderte berufliche Laufbahnen und Schulungsinitiativen planen und durchführen (einschließlich der Verwendung von personalisierten eLearning-Inhalten, Mitarbeiterhandbüchern und anderen Ressourcen), die auf den aktuellen Fähigkeiten und Qualifikationsdefiziten der einzelnen Mitarbeiter basieren. Dies trägt dazu bei, den beruflichen Aufstieg und die interne Mobilität zu fördern sowie Entlassungen durch die Umschichtung von Talenten zu vermeiden.

Leistungsmanagement für Mitarbeiter

Mithilfe von KI-gestützter HR-Datenanalysesoftware können HR-Teams die KPIs der Belegschaft überwachen, um Rollen und Verantwortlichkeiten auf der Grundlage der tatsächlichen Leistung zuzuweisen, leistungsschwache Mitarbeiter mit gezielten Coaching-Initiativen zu unterstützen und die besten Mitarbeiter mit Boni zu belohnen. Mithilfe dieser Tools können auch wichtige Leistungstreiber identifiziert werden, beispielsweise spezifische Schulungsprogramme oder Anreizsysteme.

HR-Budgetierung

Dank der KI-basierten Analyse von Geschäftsergebnissen und Leistungsdaten der Mitarbeiter können Unternehmen die Kosteneffizienz ihrer HR-Initiativen bewerten, um die vorteilhaftesten Initiativen zu priorisieren. So können Personalleiter beispielsweise die Ergebnisse von Mentoring- und Weiterbildungsprogrammen auswerten, um zu entscheiden, ob sie neue Fachkräfte einstellen oder bestehende Mitarbeiter für neue Positionen umschulen sollen. Zudem können sie künftige Gehälter und Boni planen, um Talente zu binden und gleichzeitig das Budget zu schonen.

Geben Sie Ihren Personalverantwortlichen mit KI mehr Möglichkeiten

Wenden Sie sich an Itransition

Ausgewählte KI-Technologien im HR-Bereich

HR-Abteilungen können eine Reihe von KI-bezogenen Tools und Technologien implementieren, die auf die spezifischen Ziele, Anforderungen und Geschäftsszenarien ihrer Organisationen zugeschnitten sind.

Prädiktive Analytik

Prädiktive-Analytik-Lösungen basieren auf statistischen und Modellen des maschinellen Lernens, um zukünftige Trends oder Geschäftsergebnisse vorherzusagen und Empfehlungen für die beste Vorgehensweise zu geben.

Agentische KI

Dank ihres hohen Maßes an Autonomie und ihrer fortschrittlichen Problemlösungsfähigkeiten können KI-Agenten mehrstufige Geschäftsprozesse mit maximaler Genauigkeit und minimalem menschlichen Eingreifen abwickeln.

Generative KI

KI-gestützte Software nutzt die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Benutzeranweisungen oder „Prompts" zu verstehen und schnell Text, Code, Bilder oder andere Arten von Originalinhalten zu erzeugen.

Awendungsbeispiel

Vorhersage der Abwanderung von Mitarbeitern auf der Grundlage von Umfrageergebnissen zum Engagement

Awendungsbeispiel

Automatisierung von wichtigen Rekrutierungsaufgaben, vom Screening von Bewerbungen bis zur Planung von Vorstellungsgesprächen

Awendungsbeispiel

Erstellung von Stellenbeschreibungen oder Schulungsmaterialien

Einsatz von KI im Personalwesen

Titel des Schemas: Die beliebtesten KI-Anwendungsfälle im Personalwesen
Datenquelle: SHRM
*Die Frage lautete: Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus. Beantwortet von denjenigen, die angaben, dass ihr Unternehmen KI zur Unterstützung von HR-bezogenen Aktivitäten nutzt.

Die meisten Unternehmen, die KI für die Personalbeschaffung einsetzen, verwenden sie, um Stellenbeschreibungen zu erstellen (65 %), während Unternehmen, die diese Technologie für das Lernen und die Entwicklung einsetzen, sie hauptsächlich verwenden, um Mitarbeitern personalisierte Schulungsmöglichkeiten zu bieten (49 %). Im Bereich Leistungsmanagement ist der häufigste Anwendungsfall von KI die Bereitstellung von umfassenderem Leistungsfeedback für Mitarbeiter (57 %).

SHRM

Laut den befragten Personalleitern hat die Generierung von Dokumenten die höchste Priorität (53 %), gefolgt von der Erstellung von Stellenbeschreibungen für die Personalbeschaffung (52 %) und Chatbots für Mitarbeiter (51 %).

Gartner

Praxisbeispiele für den Einsatz von KI im Personalwesen

-12,000

Stunden an Datenerfassung und -eingabe in einem Quartal

Um seine HR-Mitarbeiter bei einer Vielzahl zeitaufwändiger Aufgaben zu unterstützen, hat IBM ein KI-gestütztes Automatisierungssystem namens HiRo eingeführt. Es kann zum Beispiel Daten sammeln und analysieren, um Listen von Mitarbeitern zu erstellen, die für eine Beförderung in Frage kommen.

-50%

kürzere Antwortzeiten auf HR-Anfragen

Eine multinationale Bank ist eine Partnerschaft mit Deloitte eingegangen, um ihre Service-Desk-Agenten durch einen KI-gesteuerten, intelligenten Assistenten zu ergänzen. Der Chatbot kann gängige Helpdesk-Anfragen aus dem Personalwesen bearbeiten und seine Fähigkeiten durch die Beobachtung von Interaktionen zwischen Mitarbeitern sogar noch erweitern.

-85%

Zeitaufwand für die Bearbeitung von Krankmeldungen

Covestro, einer der weltweit führenden Anbieter von Polymeren, entschied sich für eine KI-gestützte RPA-Lösung von UiPath, um seine HR-Prozesse zu automatisieren. Die Lösung nutzt OCR und ML, um Daten aus Krankmeldungen zu extrahieren und in Unternehmenssysteme zu übertragen.

Beliebte KI-gestützte Tools & Plattformen für HR

Talenteer ist ein von Itransition entwickelter, KI-gestützter interner Talentmarktplatz. Er verbessert die Transparenz offener Stellen, erleichtert die Versetzung von Mitarbeitern und minimiert gleichzeitig die Personalfluktuation sowie die externe Überbesetzung von Stellen. Die Lösung fungiert als „Single Point of Truth“, indem sie Mitarbeiterdaten (Rollen, Fachwissen usw.) zentralisiert und HR-Managern dabei hilft, interne Experten im gesamten Talentpool anhand einer Reihe vorgegebener Parameter zu finden.

Recruiter ist eine Einstellungsplattform von LinkedIn, die eine Talentsuche sowie ein Empfehlungssystem auf Basis von Machine-Learning-Algorithmen bietet. Mithilfe dieser HR-Lösung können Listen von Kandidaten erstellt werden, die einer Suchanfrage oder einer Stellenausschreibung entsprechen. Die Kandidaten werden auf der Grundlage ihrer Fachkenntnisse, ihres aktuellen Standorts und anderer Faktoren eingestuft. Berücksichtigt wird auch das gegenseitige Interesse von Kandidaten und Personalverantwortlichen (z. B. wenn Kandidaten positiv auf InMail-Nachrichten von Personalverantwortlichen antworten).

1 Position, location 2 Candidates for position & location 3 Translate into Queries for Ranking 6 Candidate Arm 1 Cand 1
Cand 2
Cand 3 Cand 1
Cand 2
Cand 3 Arm 2 Cand 1
Cand 2
Cand 3 Arm 3 4 Choose next arm (intent cluster) 5 Recommend next candidate from next arm 7 Response 8 Update arm parameters utilized for selection of next arm 9 Re-rank candidates for each arm by updating query weights

Titel des Schemas: Funktionsweise von LinkedIn Recruiter
Datenquelle: LinkedIn

Eightfold AI ist eine Deep-Learning-gestützte Talent-Intelligence-Plattform, die Rekrutierungsprozesse, Weiterqualifizierung, Mitarbeiterbindung und Mitarbeitervielfalt abdeckt. Dieses Tool automatisiert das Screening von Lebensläufen und minimiert Verzerrungen durch Maskierung von Profildaten. Es kann auch Mitarbeiterdaten aggregieren und KI nutzen, um Mitarbeiter auf der Grundlage ihrer Leistung mit den am besten geeigneten internen Stellen, Projekten, Karrierewegen und Entwicklungsmöglichkeiten zusammenzubringen.

HireVue ist eine Plattform für Talentmanagement, die sich auf KI-basierte Videointerviews zur Rekrutierung in großem Umfang konzentriert. Das System stellt den Bewerbern eine Liste von Fragen zur Verfügung, die sie selbstständig per Video beantworten sollen. Anschließend werden die Antworten transkribiert und auf der Grundlage von Schlüsselwörtern, Tonfall und anderen Parametern bewertet. In Kombination mit einem spielbasierten Test und einer Bewertung der technischen Fähigkeiten werden die Bewerber in eine Rangfolge gebracht.

HireVue

Bildtitel: Schnittstelle von HireVue
Bildquelle: hirevue.com - Professionelle Einstellungssoftware

Phenom AI ist eine umfassende Lösung, die maschinelles Lernen nutzt, um die Talentakquise, die Mitarbeiterentwicklung und die Personalverwaltung zu optimieren. Die Plattform kann Routineaufgaben wie das Bewerberscreening und die Terminplanung automatisieren. Außerdem kann sie Arbeitssuchenden Empfehlungen geben, die auf ihre Interessen und ihren Browserverlauf zugeschnitten sind. Darüber hinaus stützt sich die Plattform auf Datenanalysen, um Personalverantwortliche bei der Identifizierung geeigneter Kandidaten auf der Grundlage eines von KI generierten Fit-Scores zu unterstützen.

Vorteile von KI im Personalmanagement

Gesteigerte HR-Effizienz

durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben wie die Erstellung von Inhalten und die Verwaltung von Leistungen mithilfe von generativer KI, Chatbots und KI-Agenten.

Verbesserte Mitarbeiterleistung

dank gezielter Weiterbildungsprogramme und motivierender Anreize und Belohnungen auf der Grundlage von KPIs.

Minderung von Geschäftsrisiken

durch KI-gestützte Vorhersagen und proaktive Rekrutierungs- und Bindungsprogramme, um Abwanderung, Unterbesetzung und andere störende Folgen zu verhindern.

Reduzierung von HR-Kosten

durch Minimierung des administrativen Aufwands durch Automatisierung und Vermeidung zusätzlicher Rekrutierungskosten aufgrund geringerer Mitarbeiterfluktuation.

Bessere Mitarbeitererfahrung

dank nahtlosem Onboarding über Chatbots und datengesteuerten, unvoreingenommenen Entscheidungen über Leistungen und Karriereentwicklung.

Hindernisse & Richtlinien für den Einsatz von KI im Personalbereich

Unternehmen, die ihre HR-Prozesse mit KI verbessern wollen, sollten verschiedene Überlegungen zur Implementierung von KI anstellen. Beachten Sie die folgenden empfohlenen Best Practices.

Herausforderungen

Empfehlungen

Datenverfügbarkeit
Da KI in hohem Maße datengesteuert ist, sollte jede HR-Lösung, die diese Technologie für analytische oder betriebliche Zwecke nutzt, mit historischen Daten und laufenden Echtzeitdatenströmen gespeist werden.
  • Ermöglichen Sie die Kommunikation zwischen Ihrer Human-Resources-Software und ERP-, LMS- oder Tools und Plattformen von Drittanbietern, indem Sie geeignete APIs einrichten. Mehrere cloudbasierte Dienste können diesen Prozess erleichtern, darunter Azure API Management oder Amazon API Gateway.
  • Wenn die zu integrierenden Tools auf unterschiedlichen Kommunikationsprotokollen beruhen, müssen Sie möglicherweise eine Middleware-Architektur, beispielsweise einen Enterprise Service Bus (ESB), aufbauen, um die Protokolle zu konvertieren. Alternativ können Sie sich auch für Datenvirtualisierungstechniken entscheiden.
  • Konfigurieren Sie eine ETL-Pipeline, um heterogene Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und sie in einem einheitlichen Datenspeicher, beispielsweise einer NoSQL-Datenbank, einer Zeitreihendatenbank oder einem Data Lake, zu konsolidieren. Cloud-Datenintegrationstools wie AWS Glue und Azure Data Factory können diesen Prozess rationalisieren.
Zuverlässigkeit von KI-Modellen
Künstliche Intelligenz kann zwar die datengestützte Entscheidungsfindung fördern, aber KI-Modelle sind nicht hundertprozentig genau und können immer noch unter Verzerrungen leiden. So hat sich beispielsweise gezeigt, dass einige Recruiting-Engines in der Vergangenheit weibliche Kandidatinnen im Bewerbungsprozess benachteiligt haben.
  • Trainieren Sie KI-Algorithmen auf zuverlässigen, umfangreichen Datensätzen aus ausgewählten Quellen, einschließlich ordnungsgemäß integrierter Unternehmenssysteme.
  • Erwägen Sie die Verwendung integrierter Algorithmen und vortrainierter KI-Modelle, die von Cloud-Plattformen und -Diensten wie Amazon SageMaker oder Azure Machine Learning bereitgestellt werden. Diese Unternehmen haben Zugang zu einem großen Pool an Experten, riesigen Mengen an Trainingsdaten und enormer Rechenleistung, um Algorithmen und Modelle zu erstellen, zu testen und für maximale Leistung zu optimieren.
  • Unterteilen Sie die in der Modellierungsphase verwendeten Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze, um eine Überanpassung zu vermeiden. Dabei handelt es sich um eine Situation, in der das Modell auf bestimmte Daten übertrainiert wurde und bei anderen Datensätzen eine schlechte Leistung zeigt.
  • Führen Sie nach der Bereitstellung mehrere Umschulungsiterationen gemäß den Best Practices von MLOps durch, um das Modell mit neuen Daten abzustimmen und die Modellabweichung zu verringern. Die Modellabweichung bezeichnet fortschreitende Änderungen der Eingabedaten und der zugehörigen Variablen, welche die Modellleistung verringern.
Sicherheit & Compliance
KI-basierte HR-Softwarelösungen verarbeiten in der Regel eine große Menge sensibler Daten, darunter persönliche Mitarbeiterdaten und Finanzberichte. Dadurch werden sie zu idealen Zielen für Hackerangriffe, Datenschutzverletzungen oder Datenlecks. Durch die Integration mit anderen Systemen vervielfachen sich die potenziellen Schwachstellen, was die Probleme mit der Cybersicherheit und der Einhaltung von Vorschriften verschärft.
  • Verwenden Sie in allen Fällen, in denen dies möglich ist, dynamische Datenmaskierung.
  • Setzen Sie HR-Software ein, die unter strikter Einhaltung der geltenden Datenverwaltungsstandards und -vorschriften wie der DSGVO, der FISMA und der HIPAA entwickelt wurde.
  • Schützen Sie Ihre Software und Unternehmensdaten mit verschiedenen Cybersicherheitsmerkmalen wie z. B. verschlüsseltem Datenaustausch über kryptografische Protokolle, Identitäts- und Zugriffsmanagement auf Basis eines Zero-Trust-Ansatzes, Multi-Faktor-Authentifizierung und Überwachung der Benutzeraktivitäten.
  • Erstellen Sie Unternehmensrichtlinien für Data Governance, die festlegen, wie Daten in Ihrem Unternehmen verwaltet und gemeinsam genutzt werden sollen.
AI-Beratung

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Verlassen Sie sich bei der Planung und Betreuung Ihres KI-Projekts, dem Überwinden technischer Hindernisse und der Maximierung des Nutzens Ihrer neuen KI-Lösung auf unsere fachkundigen Berater.

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KI für einen menschlicheren Ansatz im Personalwesen

KI für einen menschlicheren Ansatz im Personalwesen

Künstliche Intelligenz im Personalwesen wird oft als entmenschlichende Kraft angesehen. Dabei hat sie bereits bewiesen, dass sie die besonders menschlichen Facetten unserer Arbeit und Arbeitsplätze verstärken kann. KI-gestützte Lösungen können Unternehmen dabei unterstützen, einen fairen Karriereverlauf zu gewährleisten, das Engagement der Mitarbeitenden zu steigern, positive Arbeitsumgebungen zu schaffen und den Verwaltungsaufwand der Personalleitungen zu reduzieren.

Gleichzeitig erfordern die architektonische Komplexität, die Datenfülle und die „Blackbox“-Natur dieser KI-Systeme eine umsichtige und durchdachte Implementierung. Vertrauen Sie auf Itransition, um die Vorteile von KI für das Personalwesen zu maximieren und die Herausforderungen bei der Einführung zu meistern.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Der Einsatz von KI in wichtigen HR-Funktionen wird sich in Zukunft wahrscheinlich ausweiten, wie mehrere Fallstudien, z. B. der HR's Future State Report von Eightfold AI, vorhersagen. Zu den beliebten KI-Anwendungen werden Up-Skilling und Reskilling, Gleichberechtigung und Inklusion in der Belegschaft, Fluktuation und Mitarbeiterbindung, Talentakquise, Umschichtung von Talenten und Vielfalt bei der Einstellung gehören. Darüber hinaus hob McKinsey die wachsende Rolle der generativen KI bei der Erstellung von Stellenbeschreibungen und -anforderungen, dem Betrieb von Chatbots und der Vorbereitung von Leistungsbewertungen hervor.

McKinsey wies darauf hin, dass KI-Tools Personalverantwortliche zwar nicht vollständig ersetzen werden, ihre Arbeit jedoch wahrscheinlich umgestalten werden. Unterstützt durch geeignete Umschulungsinitiativen werden sich HR-Fachleute allmählich von administrativen Aufgaben auf mitarbeiterorientierte Rollen und Überwachungsaufgaben verlagern (das sogenannte „Human-in-the-Loop“-Modell).

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