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Künstliche Intelligenz im Personalwesen:
Anwendungsfälle, Trends, Plattformen und Herausforderungen

Juni 24, 2025

Die wichtigsten Anwendungsfälle von AI in HR

Planung des Personalbestands

Personalmangel oder Überbesetzung können sich negativ auf die betriebliche Effizienz auswirken und wichtige Geschäftsabläufe stören. HR-Teams setzen Datenanalyselösungen mit KI-Funktionen ein, um solche Folgen zu vermeiden, indem 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 ML-basierte Empfehlungssysteme an, die potenzielle Kandidaten für eine offene Stelle auf der Grundlage ihrer Erfahrungen und Fähigkeiten effizient segmentieren, einstufen und vorschlagen, was die Rekrutierung schneller und kostengünstiger macht. Headhunter können auch generative KI-Funktionen nutzen, um schnell umfassende Beschreibungen für ihre Stellenausschreibungen 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 Sozialleistungen

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 Strategien zur Bindung von Talenten 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 und der Umschichtung von Talenten Vorrang vor Entlassungen einzuräumen.

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 Prämien zu belohnen. Diese Tools können auch dabei helfen, wichtige Leistungstreiber zu identifizieren, z. B. 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. Sie können auch künftige Gehälter und Boni planen, um die Bindung von Talenten zu maximieren und gleichzeitig das Budget zu schonen.

Befähigen Sie Ihre HR-Manager mit KI

Wenden Sie sich an Itransition

Ausgewählte KI-Technologien im HR-Bereich

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

Prädiktive Analytik

Predictive Analytics-Lösungen basieren auf statistischen und maschinellen Lernmodellen, 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.

Beispiel für die Anwendung

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

Beispiel für eine Anwendung

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

Beispiel für die Anwendung

Erstellung von Stellenbeschreibungen oder Schulungsmaterialien

Einsatz von KI im Personalwesen

Titel des Schemas: Beliebteste KI-Anwendungsfälle im Personalwesen
Datenquelle: SHRM
*Die Frage lautete: Wählen Sie alle zutreffenden Antworten aus. 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

Beispiele für den Einsatz von KI im Personalwesen aus der Praxis

-12,000

Stunden an Datenerfassung und -eingabe in einem Quartal

IBM hat ein KI-gestütztes Automatisierungssystem namens HiRo eingeführt, um seine HR-Mitarbeiter bei einer Vielzahl zeitaufwändiger Aufgaben zu unterstützen. 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 ging eine Partnerschaft mit Deloitte ein, 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 Beobachtung menschlicher Interaktionen zwischen Mitarbeitern sogar noch verbessern.

-85%

Zeitaufwand für die Bearbeitung von Anträgen auf Krankheitsurlaub

Covestro, einer der weltweit führenden Anbieter von Polymeren, entschied sich für eine KI-gestützte RPA-Lösung von UiPath, um seine Personalprozesse zu automatisieren. Die Lösung nutzt OCR und ML, um Daten aus Krankheitsdokumenten zu extrahieren und sie in die Unternehmenssysteme einzugeben.

Beliebte KI-gestützte Tools und Plattformen für HR

Talenteer ist ein KI-gestützter interner Talentmarktplatz, der von Itransition entwickelt wurde, um die Transparenz offener Stellen zu verbessern und die Versetzung von Mitarbeitern zu erleichtern, während gleichzeitig die Personalfluktuation und die externe Überbesetzung von Stellen minimiert werden. Die Lösung fungiert als "Single Point of Truth", indem sie Mitarbeiterdaten (Rollen, Fachwissen usw.) zentralisiert und HR-Managern dabei hilft, interne Experten im gesamten internen Talentpool anhand einer Reihe vorgegebener Parameter zu finden.

Recruiter ist eine Einstellungsplattform von LinkedIn, die eine Talentsuche und ein Empfehlungssystem auf der Grundlage von ML-Algorithmen bietet. Diese HR-Lösung kann Listen von Kandidaten zusammenstellen, die einer Suchanfrage oder einer Stellenausschreibung entsprechen, und sie auf der Grundlage ihrer Fachkenntnisse, ihres aktuellen Standorts und anderer Faktoren einstufen. Sie berücksichtigt auch das gegenseitige Interesse von Kandidaten und Personalverantwortlichen (z. B. wenn erstere 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: LinkedIn Recruiter's Operation
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 Talenterfahrungen, die sich auf die Rekrutierung in großem Umfang durch KI-basierte Videointerviews konzentriert. Das System stellt den Bewerbern eine Liste von Fragen zur Verfügung, die sie selbstständig per Video beantworten sollen, transkribiert dann die Antworten und vergibt eine Punktzahl auf der Grundlage von Schlüsselwörtern, Tonfall und anderen Parametern, kombiniert mit einem spielbasierten Test und einer Bewertung der technischen Fähigkeiten, um die Bewerber in eine Rangfolge zu bringen.

HireVue

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

Phenom AI ist ein umfassendes Tool, das ML nutzt, um die Talentakquise, die Mitarbeiterentwicklung und die Personalverwaltung zu verbessern. Die Plattform kann Routineaufgaben wie das Screening von Bewerbern und die Terminplanung automatisieren und Arbeitssuchenden Empfehlungen geben, die auf ihre Interessen und ihren Browserverlauf zugeschnitten sind. Sie stützt sich auch 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 der 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 und Richtlinien für den Einsatz von KI im HR-Bereich

Unternehmen, die ihre HR-Prozesse mit KI verbessern wollen, sollten verschiedene Überlegungen zur Implementierung 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 HR-Software und ERP-, LMS- oder Drittanbieter-Tools und -Plattformen, indem Sie geeignete APIs einrichten. Mehrere Cloud-basierte 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 aufbauen, z. B. einen Enterprise Service Bus (ESB), um sie zu konvertieren. Sie können sich auch für Datenvirtualisierungstechniken entscheiden.
  • Konfigurieren Sie eine ETL-Pipeline, um heterogene Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und sie in einem einheitlichen Datenspeicher zu konsolidieren, z. B. in einer NoSQL-Datenbank, einer Zeitreihendatenbank oder einem Data Lake. 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 Bewerber 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 (wenn 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 (fortschreitende Änderungen der Eingabedaten und der zugehörigen Variablen, die die Modellleistung verringern) zu verringern.
Sicherheit und Compliance
KI-basierte HR-Softwarelösungen verarbeiten in der Regel eine beträchtliche Menge sensibler Daten, einschließlich persönlicher Daten der Mitarbeiter und Finanzberichte. Dies macht sie zu idealen Zielen für Hackerangriffe, Datenschutzverletzungen oder Datenlecks. Die Integration mit anderen Systemen vervielfacht die potenziellen Schwachstellen und verschärft die Probleme mit der Cybersicherheit und der Einhaltung von Vorschriften.
  • Verwenden Sie dynamische Datenmaskierung in allen Fällen, in denen dies möglich ist.
  • Setzen Sie HR-Software ein, die unter strikter Einhaltung der geltenden Datenverwaltungsstandards und -vorschriften wie GDPR, FISMA und HIPAA entwickelt wurde.
  • Schützen Sie Ihre Software und Unternehmensdaten mit einer Reihe von Cybersicherheitsmerkmalen, wie z. B. verschlüsseltem Datenaustausch über kryptografische Protokolle, Identitäts- und Zugriffsmanagement auf der Grundlage eines Zero-Trust-Ansatzes, Multi-Faktor-Authentifizierung und Überwachung der Benutzeraktivitäten.
  • Verabschiedung von Unternehmensrichtlinien für Data Governance, die festlegen, wie Daten in Ihrem Unternehmen verwaltet und gemeinsam genutzt werden sollen.
AI-Beratung

KI-Beratung

Verlassen Sie sich auf unsere fachkundigen Berater, um Ihr KI-Projekt zu planen und zu betreuen, technische Hindernisse zu überwinden und den Nutzen Ihrer neuen KI-Lösung zu maximieren.

KI-Entwicklung

Arbeiten Sie mit unseren Entwicklern zusammen, um auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittene KI-Lösungen zu entwickeln oder bestehende Software im Einklang mit neuen Techniktrends und Geschäftsanforderungen zu modernisieren.

KI für einen menschlicheren Ansatz im Personalwesen

KI für einen menschlicheren Ansatz im Personalwesen

Künstliche Intelligenz im Personalwesen wird oft als entpersönlichende Kraft angesehen, hat aber bewiesen, dass sie in der Lage ist, die besonders menschlichen Facetten unserer Arbeit und Arbeitsplätze zu verstärken. KI-gestützte Lösungen können Unternehmen dabei helfen, einen fairen Karriereverlauf zu gewährleisten, das Engagement der Mitarbeiter zu verbessern, positive Arbeitsumgebungen zu schaffen und den Verwaltungsaufwand der Personalleiter zu verringern.

Gleichzeitig erfordern die architektonische Komplexität, die Datenfülle und die "Blackbox"-Natur dieser Systeme eine umsichtige und durchdachte Implementierung. Verlassen Sie sich auf Itransition, um die Vorteile von KI für HR zu maximieren und die Herausforderungen bei der Einführung zu meistern.

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FAQs

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 Anwendungsfällen 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 die Personalverantwortlichen zwar nicht vollständig ersetzen, ihre Arbeit aber wahrscheinlich umgestalten werden. Wenn sie durch geeignete Umschulungsinitiativen unterstützt werden, 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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