Die Herausforderung: Triage großer Volumina an HR-Tickets

Moderne HR-Teams arbeiten als interner Service-Center für die gesamte Belegschaft. Täglich füllen sich gemeinsame HR-Postfächer, Portale und Ticketing-Tools mit einer Mischung aus Anfragen: Fragen zum Gehalt, Elternzeitfälle, Vertragsänderungen, Onboarding-Probleme und einfache administrative Aktualisierungen. Jedes Ticket manuell zu öffnen, das Anliegen zu verstehen, Richtlinien zu prüfen und es an die richtige Person weiterzuleiten, verbraucht knappe HR-Ressourcen und verlangsamt die Unterstützung für Mitarbeitende, die eine schnelle, verbraucherähnliche Servicequalität erwarten.

Traditionelle Ansätze zur HR-Ticket-Triage beruhen auf manueller Sortierung, einfachen Stichwortregeln in Helpdesk-Tools oder zentralen First-Level-Support-Teams. Diese Methoden stoßen an ihre Grenzen, wenn das Volumen wächst und HR-Richtlinien komplexer werden. Stichwortfilter können einen dringenden Payroll-Fehler nicht zuverlässig von einer allgemeinen Frage zu Benefits unterscheiden, und zentrale Teams sind schnell überlastet. Mit der Ausweitung hybrider und globaler Belegschaften kommen Zeitzonen, Sprachen und lokale Vorschriften hinzu – zusätzliche Komplexität, mit der eine rein manuelle Triage einfach nicht Schritt halten kann.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Langsame oder inkonsistente Bearbeitung von HR-Anfragen führt zu frustrierten Mitarbeitenden, Eskalationen und Produktivitätsverlust, wenn Menschen keinen Zugriff auf Gehalt, Benefits oder Systeme erhalten. Kritische Fälle wie Payroll-Fehler oder compliance-sensible Themen können unter Anfragen mit niedriger Priorität begraben werden, was das operative Risiko erhöht. HR-Business-Partner und Spezialistinnen und Spezialisten verlieren jede Woche Stunden mit wenig wertschöpfender E-Mail-Sortierung statt mit Workforce-Planung, Talententwicklung oder strategischen Initiativen. Langfristig untergräbt dies das Vertrauen in HR-Services und erschwert die Einhaltung von Service-Level-Agreements über Regionen und Einheiten hinweg.

Diese Herausforderung ist real, aber sie ist lösbar. Fortschritte in der konversationalen KI ermöglichen es inzwischen, HR-Tickets in natürlicher Sprache zu verstehen, sie präzise zu klassifizieren und Standardfälle sofort zu beantworten. Mit in HR-Portale oder Google Workspace eingebettetem Gemini können Organisationen eine intelligente Eingangstür zu HR schaffen, die mit der Nachfrage skaliert. Bei Reruption verfügen wir über praktische Erfahrung darin, ähnliche textintensive Hochvolumen-Prozesse in KI-gestützte Workflows zu überführen – und der Rest dieser Seite führt Sie Schritt für Schritt durch einen praxisnahen, umsetzungsbereiten Ansatz für die HR-Ticket-Triage.

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Unsere Einschätzung

Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.

Aus Sicht von Reruption bedeutet der Einsatz von Gemini für HR-Ticket-Triage weniger, einfach nur einen Chatbot hinzuzufügen, sondern vielmehr, die Funktionsweise des HR-Supports Ende-zu-Ende neu zu denken. Mit unserer Erfahrung im Aufbau von KI-gestützten Assistenten und Dokumentenanalyse-Lösungen sehen wir Gemini als sehr gut geeignet für großvolumige, textbasierte HR-Kommunikation: Es kann E-Mails und Formular-Einsendungen lesen, die Mitarbeiterintention interpretieren, Tickets mit Richtlinieninhalten verknüpfen und sie entweder automatisch lösen oder präzise an die richtige HR-Queue weiterleiten. Entscheidend ist, Gemini mit klaren HR-Prozessen, hochwertigen Wissensbasen und einer robusten Governance zu kombinieren.

Behandeln Sie HR-Ticket-Triage als Service, nicht nur als Chatbot

Strategisch sollte Automatisierung der HR-Ticket-Triage als interne Service-Neugestaltung verstanden werden, nicht als Nebenprojekt. Das Ziel ist ein konsistenter, verlässlicher Einstiegspunkt für alle HR-Fragen, bei dem Gemini Klassifizierung, Priorisierung und Standardantworten übernimmt, während Menschen sich auf komplexe und sensible Fälle konzentrieren. Diese Denkweise hält die Diskussion auf Mitarbeitererlebnis, SLAs und Risikoreduktion fokussiert – statt auf ein einzelnes Tool.

Starten Sie damit, Ihre aktuellen HR-Support-Journeys zu kartieren: Welche Kanäle Mitarbeitende nutzen (E-Mail, Portale, Chat), welche Kategorien von Anfragen auftreten und welche Teams wofür zuständig sind. Das liefert den Bauplan dafür, wo Gemini-gestützte Triage hineinpasst und wie Erfolg aussehen würde: schnellere Lösungszeiten, weniger Übergaben, planbarere Workloads für HR-Spezialistinnen und -Spezialisten. Mit dieser Sicht lässt sich Ihre Gemini-Implementierung wie jeder andere zentrale HR-Service messen und kontinuierlich verbessern.

Vor dem Skalieren in Wissen und Richtlinien-Reife investieren

Selbst das beste KI-Modell wird unterdurchschnittlich performen, wenn Ihre HR-Richtlinien, FAQs und Wissensbestände veraltet, fragmentiert oder inkonsistent sind. Bevor Sie sich darauf verlassen, dass Gemini Fragen zu Benefits, Abwesenheiten oder Payroll beantwortet, brauchen Sie eine „Single Source of Truth“ für diese Themen. Andernfalls spiegelt der Assistent bestehende Unschärfen wider und erzeugt inkonsistente Mitarbeitererlebnisse.

Nehmen Sie Ihre HR-Dokumentation strategisch unter die Lupe: Identifizieren Sie die häufigsten Ticketkategorien (z. B. Urlaub, Payroll-Korrekturen, Benefits-Enrollment), überprüfen Sie die zugrunde liegenden Richtlinien und konsolidieren Sie sie in klare, maschinenlesbare Inhaltsquellen, auf die Gemini zugreifen kann. Diese Arbeit ermöglicht nicht nur präzise KI-Antworten, sondern deckt auch Richtlinienlücken und Widersprüche auf, die zuvor in E-Mail-Ketten und lokalen Praktiken verborgen waren.

Mit Human-in-the-Loop starten, nicht mit Vollautomatisierung am ersten Tag

Beim Einsatz von KI im HR-Support sind Vertrauen und Risikomanagement entscheidend. Direkt in die Vollautomatisierung aller HR-Tickets einzusteigen, ist selten der richtige Weg. Robuster ist eine Strategie, die mit KI-unterstützter Triage und Antwortvorschlägen beginnt: Gemini klassifiziert Anfragen und schlägt Antworten vor, aber HR-Mitarbeitende genehmigen, bearbeiten oder verwerfen sie vor dem Versand.

Dieses Human-in-the-Loop-Design schafft Vertrauen in das System und bietet einen sicheren Rahmen, um zu lernen, wo Gemini stark performt und wo Leitplanken nötig sind. Mit der Zeit, wenn Sie Leistungsdaten sammeln und HR-Teams mit den Vorschlägen vertraut werden, können Sie gezielt risikoarme Kategorien (wie Adressänderungen oder allgemeine Richtlinien-FAQs) in die vollautomatisierte Bearbeitung überführen, während sensible Themen in der menschlichen Prüfung verbleiben.

HR, IT und Compliance auf klare Leitplanken ausrichten

KI für HR-Ticket-Triage berührt personenbezogene Daten, Arbeitsverträge und teilweise Gesundheits- oder Familiendaten. Strategisch bedeutet das: HR kann Gemini nicht isoliert einführen. Sie benötigen einen gemeinsamen Ansatz von HR, IT, Datenschutz und idealerweise Arbeitnehmervertretung, um zu definieren, was das System tun darf und wie Daten verarbeitet werden.

Setzen Sie klare Grenzen: Welche Tickettypen sind für Automatisierung zugelassen, welche Daten Gemini sehen darf, wie lange Interaktionen gespeichert werden und welche Eskalationsregeln gelten. Beziehen Sie Compliance früh ein, um Anforderungen an Prüfbarkeit und Logging festzulegen. Diese Abstimmung verhindert spätere Verzögerungen und positioniert die Initiative als verantwortungsvolle, gut gesteuerte Modernisierung des HR-Supports – nicht als Experiment mit Mitarbeiterdaten.

Bereiten Sie Ihr HR-Team auf neue Rollen und Arbeitsweisen vor

Die Einführung von Gemini für HR-Support-Automatisierung wird das Profil vieler HR-Rollen verändern. Statt Stunden mit der Triage von Postfächern zu verbringen, werden HR-Profis KI-Ausgaben überwachen, Wissensbasen verfeinern und sich auf Fälle konzentrieren, in denen Urteilsvermögen und Empathie entscheidend sind. Strategisch sollten Sie diesen Wandel von Beginn an anerkennen und planen.

Kommunizieren Sie klar an HR-Teams, dass KI ein Co-Worker und kein Ersatz ist: Ihre Aufgabe ist es, repetitive Tätigkeiten zu eliminieren, damit HR mehr Zeit für Coaching, komplexes Case-Management und strategische Initiativen hat. Bieten Sie Enablement dazu, wie man mit Gemini arbeitet (wie KI-Vorschläge geprüft werden, wie Richtlinienlücken markiert werden, wie Metriken zu interpretieren sind), sodass sich Ihr HR-Personal in der Transformation souverän fühlt und das neue Operating Model aktiv mitgestalten kann.

Sorgfältig eingesetzt kann Gemini ein chaotisches HR-Postfach in einen strukturierten, verlässlichen Support-Service verwandeln, in dem Standardthemen sofort bearbeitet werden und kritische Fälle schnell sichtbar werden. Den größten Mehrwert erzielen Organisationen, die dies nicht als Chatbot-Einführung, sondern als Ende-zu-Ende-Neugestaltung der HR-Ticket-Bearbeitung mit KI im Kern verstehen. Reruption bringt die Kombination aus tiefem KI-Engineering-Know-how und Verständnis für HR-Prozesse mit, die nötig ist, um diese Neugestaltung Realität werden zu lassen – vom Proof of Concept bis hin zur produktiven, gesteuerten Lösung, eingebettet in Ihren HR-Stack. Wenn Sie Gemini für hochvolumige HR-Ticket-Triage in Betracht ziehen und einen Partner suchen, der mit Ihnen gemeinsam baut statt nur von der Seitenlinie zu beraten, sind wir bereit, den Use Case im Detail mit Ihnen zu explorieren.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Bankwesen bis Einzelhandel: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

DBS Bank

Bankwesen

DBS Bank, die führende Finanzinstitution in Südostasien, kämpfte damit, KI von Experimenten in die Produktion zu skalieren, während Betrugsbedrohungen zunahmen, die Nachfrage nach hyperpersonalisierten Kundenerlebnissen stieg und operative Ineffizienzen im Service-Support bestanden. Traditionelle Systeme zur Betrugserkennung hatten Schwierigkeiten, bis zu 15.000 Datenpunkte pro Kunde in Echtzeit zu verarbeiten, was zu übersehenen Bedrohungen und suboptimalen Risikobewertungen führte. Personalisierungsbemühungen wurden durch isolierte Datensilos und fehlende skalierbare Algorithmen für Millionen von Nutzern in unterschiedlichen Märkten behindert. Zusätzlich sahen sich Kundendienstteams mit überwältigenden Anfragevolumina konfrontiert, wobei manuelle Prozesse die Reaktionszeiten verlangsamten und die Kosten erhöhten. Regulatorischer Druck im Bankwesen erforderte verantwortungsvolle KI-Governance, während Fachkräftemangel und Integrationsherausforderungen eine unternehmensweite Einführung erschwerten. DBS benötigte einen robusten Rahmen, um Datenqualitätsprobleme, Modell-Drift und ethische Bedenken bei der Einführung generativer KI zu überwinden und gleichzeitig Vertrauen und Compliance in einem wettbewerbsintensiven südostasiatischen Umfeld sicherzustellen.

Lösung

DBS startete ein konzernweites KI-Programm mit über 20 Anwendungsfällen, nutzte maschinelles Lernen für fortschrittliche Betrugsrisikomodelle und Personalisierung und ergänzte dies durch generative KI für einen internen Support-Assistenten. Die Betrugsmodelle integrierten umfangreiche Datensätze für die Erkennung von Anomalien in Echtzeit, während Personalisierungsalgorithmen hyperzielgerichtete Hinweise und Anlageideen über die digibank-App lieferten. Ein Mensch-KI-Synergie-Ansatz befähigte Serviceteams mit einem GenAI-Assistenten, der Routineanfragen aus internen Wissensdatenbanken bearbeitet. DBS legte Wert auf verantwortungsvolle KI durch Governance-Rahmenwerke, Qualifizierungsmaßnahmen für über 40.000 Mitarbeitende und eine gestaffelte Einführung, beginnend mit Pilotprojekten 2021 und Skalierung in die Produktion bis 2024. Partnerschaften mit Technologieführern und eine von Harvard unterstützte Strategie sicherten ein ethisches Skalieren in den Bereichen Betrug, Personalisierung und Betrieb.

Ergebnisse

  • 17 % Steigerung der Einsparungen durch verhinderte Betrugsversuche
  • Über 100 maßgeschneiderte Algorithmen für Kundenanalysen
  • 250.000 monatliche Anfragen effizient vom GenAI-Assistenten bearbeitet
  • Mehr als 20 konzernweite KI-Anwendungsfälle eingeführt
  • Analysiert bis zu 15.000 Datenpunkte pro Kunde zur Betrugserkennung
  • Produktivitätssteigerung um 20 % durch KI-Einführung (CEO-Aussage)
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Wells Fargo

Bankwesen

Wells Fargo, das 70 Millionen Kunden in 35 Ländern betreut, sah sich mit hoher Nachfrage nach 24/7-Kundendienst in seiner Mobile-Banking-App konfrontiert, in der Nutzer sofortige Unterstützung bei Transaktionen wie Überweisungen und Rechnungszahlungen benötigten. Traditionelle Systeme hatten Schwierigkeiten mit hohen Interaktionsvolumina, langen Wartezeiten und der Notwendigkeit schneller Antworten per Sprache und Text, insbesondere da die Kundenerwartungen sich hin zu nahtlosen digitalen Erlebnissen wandelten. Regulatorischer Druck im Bankwesen verschärfte die Herausforderungen und erforderte strenge Datenschutz-Maßnahmen, um PII-Exposition zu verhindern und KI ohne menschliches Eingreifen skalierbar zu machen. Zusätzlich steckten die meisten großen Banken in Proof-of-Concept-Phasen für generative KI fest und hatten keine produktionsreifen Lösungen, die Innovation und Compliance ausbalancierten. Wells Fargo benötigte einen virtuellen Assistenten, der komplexe Anfragen autonom bearbeiten, Ausgabenanalysen liefern und sich kontinuierlich verbessern konnte, ohne Sicherheit oder Effizienz zu gefährden.

Lösung

Wells Fargo entwickelte Fargo, einen generativen KI-Virtual-Assistenten, der in die Banking-App integriert ist und auf Google Cloud AI setzt, einschließlich Dialogflow für den Konversationsfluss und PaLM 2/Flash 2.0 LLMs für das Verständnis natürlicher Sprache. Diese modell-agnostische Architektur ermöglichte eine datenschutzorientierte Orchestrierung, die Anfragen routet, ohne PII an externe Modelle zu senden. Im März 2023 nach einer Ankündigung 2022 gestartet, unterstützt Fargo Sprach- und Textinteraktionen für Aufgaben wie Überweisungen, Rechnungszahlungen und Ausgabenanalysen. Kontinuierliche Updates ergänzten KI-gesteuerte Insights und agentische Fähigkeiten über Google Agentspace, wodurch keine menschlichen Übergaben erforderlich sind und die Lösung für regulierte Branchen skalierbar bleibt. Der Ansatz löste die Herausforderungen durch Fokus auf sichere, effiziente KI-Bereitstellung.

Ergebnisse

  • 245 Millionen Interaktionen in 2024
  • 20 Millionen Interaktionen bis Januar 2024 seit dem Start im März 2023
  • Prognose: 100 Millionen Interaktionen jährlich (Prognose 2024)
  • Keine menschlichen Übergaben bei allen Interaktionen
  • Keine PII an LLMs weitergegeben
  • Durchschnittlich 2,7 Interaktionen pro Nutzersitzung
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Cruise (GM)

Automobilindustrie

Die Entwicklung eines selbstfahrenden Taxi‑Dienstes in dicht besiedelten urbanen Umgebungen stellte Cruise vor immense Herausforderungen. Komplexe Situationen wie unberechenbare Fußgänger, erratische Radfahrer, Baustellen und widrige Wetterbedingungen erforderten nahezu perfekte Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in Echtzeit. Sicherheit hatte oberste Priorität, da jeder Fehler zu Unfällen, behördlicher Prüfung oder öffentlicher Empörung führen konnte. Frühe Tests zeigten Lücken bei der Handhabung von Randfällen, etwa Einsatzfahrzeuge oder verdeckte Objekte, und verlangten eine robuste KI, die die Leistung menschlicher Fahrer übertreffen sollte. Ein entscheidender Sicherheitsvorfall im Oktober 2023 verschärfte diese Probleme: Ein Cruise‑Fahrzeug erfasste eine Fußgängerin, die von einem Unfallfahrer in seinen Weg gedrängt worden war, und schleifte sie, als das Fahrzeug den Unfallort verließ, was zur Aussetzung der Betriebsführungen landesweit führte. Dies legte Schwachstellen im Nach‑Kollisions‑Verhalten, in der Sensorfusion unter chaotischen Bedingungen und in der regulatorischen Compliance offen. Die Skalierung zu kommerziellen Robotaxi‑Flotten bei gleichzeitiger Erreichung von Null schuldhaften Vorfällen erwies sich angesichts von $10 Mrd.+ Investitionen seitens GM als schwer realisierbar.

Lösung

Cruise begegnete diesen Herausforderungen mit einem integrierten KI‑Stack, der Computervision für die Wahrnehmung und verstärkendes Lernen für die Planung nutzte. Lidar, Radar und mehr als 30 Kameras speisten CNNs und Transformers für Objekterkennung, semantische Segmentierung und Szenenvorhersage, wodurch 360°‑Ansichten mit hoher Detailtreue selbst bei schwachem Licht oder Regen verarbeitet wurden. Verstärkendes Lernen optimierte Trajektorienplanung und Verhaltensentscheidungen, trainiert auf Millionen simulierten Meilen, um seltene Ereignisse zu bewältigen. End‑to‑end‑Neuronale Netze verfeinerten die Bewegungsprognose, während Simulationsframeworks die Iteration ohne reales Risiko beschleunigten. Nach dem Vorfall verstärkte Cruise die Sicherheitsprotokolle und nahm 2024 mit verbesserten Disengagement‑Raten wieder beaufsichtigte Tests auf. GMs Strategiewechsel integrierte diese Technologie in die Weiterentwicklung von Super Cruise für Privatfahrzeuge.

Ergebnisse

  • 1.000.000+ Meilen vollständig autonom gefahren bis 2023
  • 5 Millionen fahrerlose Meilen für das KI‑Modelltraining verwendet
  • $10 Mrd.+ kumulative Investition von GM in Cruise (2016–2024)
  • 30.000+ Meilen pro Eingriff in frühen unbeaufsichtigten Tests
  • Betrieb ausgesetzt Okt 2023; im Mai 2024 mit beaufsichtigten Tests wieder aufgenommen
  • Keine kommerziellen Robotaxi‑Einnahmen; Strategiewechsel Dez 2024
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H&M

Mode‑Einzelhandel

In der schnelllebigen Welt des Bekleidungs-Einzelhandels stand H&M unter massivem Druck durch rasch wechselnde Konsumententrends und volatile Nachfrage. Traditionelle Prognosemethoden konnten nicht mithalten, was häufig zu Out-of-Stock-Situationen in Hochphasen und massiven Überbeständen unverkaufter Artikel führte – beides trug zu hohen Abfallmengen bei und band Kapital. Berichten zufolge kosteten H&Ms Bestandsineffizienzen jährlich Millionen, wobei Überproduktion die ökologischen Probleme einer Branche mit Überangebot verschärfte. Hinzu kamen globale Lieferkettenstörungen und der Wettbewerb durch agile Rivalen wie Zara, die den Bedarf an präziser Trendprognose verstärkten. Die Altsysteme von H&M beruhten ausschließlich auf historischen Verkaufsdaten und verpassten Echtzeitsignale aus sozialen Medien und Suchtrends, was zu fehlallokierten Beständen in über 5.000 Filialen weltweit und suboptimalen Sell-Through-Raten führte.

Lösung

H&M setzte KI-gestützte prädiktive Analytik ein, um seinen Ansatz grundlegend zu verändern, und integrierte maschinelle Lernmodelle, die umfangreiche Datensätze aus sozialen Medien, Modeblogs, Suchmaschinen und internen Verkaufsdaten auswerten. Diese Modelle sagen aufkommende Trends Wochen im Voraus voraus und optimieren die Bestandsallokation dynamisch. Die Lösung umfasste die Zusammenarbeit mit Datenplattformen zum Crawlen und Verarbeiten unstrukturierter Daten, die in kundenspezifische ML-Algorithmen zur Nachfrageprognose eingespeist wurden. Dies ermöglichte automatisierte Nachbestellentscheidungen, reduzierte menschliche Verzerrungen und beschleunigte die Reaktionszeiten von Monaten auf Tage.

Ergebnisse

  • 30 % Gewinnsteigerung durch optimierte Bestände
  • 25 % Reduktion von Abfall und Überbeständen
  • 20 % Verbesserung der Prognosegenauigkeit
  • 15–20 % höhere Sell-Through-Raten
  • 14 % weniger Out-of-Stock-Situationen
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UPS

Logistik

UPS sah sich mit enormen Ineffizienzen bei der Zustellroutenplanung konfrontiert: Fahrer mussten eine astronomische Anzahl möglicher Routenvarianten berücksichtigen — weit mehr als die Nanosekunden seit der Entstehung der Erde. Traditionelle manuelle Planung führte zu längeren Fahrzeiten, höherem Kraftstoffverbrauch und steigenden Betriebskosten, verschärft durch dynamische Faktoren wie Verkehr, Paketaufkommen, Gelände und Kundenverfügbarkeit. Diese Probleme trieben nicht nur die Kosten in die Höhe, sondern trugen auch erheblich zu CO2‑Emissionen in einer Branche bei, die unter Druck steht, nachhaltiger zu werden. Zu den zentralen Herausforderungen gehörten Widerstand der Fahrer gegenüber neuer Technologie, die Integration in Altsysteme und die Gewährleistung von Echtzeitanpassungsfähigkeit, ohne den täglichen Betrieb zu stören. Pilotversuche zeigten Annahmehürden, da Fahrer, die an vertraute Routen gewöhnt waren, die Vorschläge der KI infrage stellten — ein Hinweis auf die menschliche Komponente bei Technikeinführungen. Die Skalierung auf 55.000 Fahrzeuge erforderte robuste Infrastruktur und die Verarbeitung von Milliarden von Datenpunkten täglich.

Lösung

UPS entwickelte ORION (On‑Road Integrated Optimization and Navigation), ein KI‑gestütztes System, das Operations Research für mathematische Optimierung mit Maschinellem Lernen für prädiktive Analysen zu Verkehr, Wetter und Zustellmustern kombiniert. Es berechnet Routen dynamisch in Echtzeit neu und berücksichtigt Paketziele, Fahrzeugkapazität, Effizienz von Rechts-/Linksabbiegungen und Stoppsequenzen, um Meilen und Zeit zu minimieren. Die Lösung entwickelte sich von statischer Planung zu dynamischer Routenführung weiter und integrierte agentenfähige KI für autonome Entscheidungsfindung. Das Training basierte auf umfangreichen Datensätzen aus GPS‑Telematik, wobei kontinuierliche ML‑Verbesserungen die Algorithmen verfeinerten. Um Akzeptanzbarrieren zu überwinden, wurden Fahrerschulungen und Gamification‑Anreize eingeführt; die Integration erfolgte nahtlos über Fahrzeuginnen‑Displays.

Ergebnisse

  • 100 Millionen Meilen jährlich eingespart
  • 300–400 Millionen $ Kosteneinsparung pro Jahr
  • 10 Millionen Gallonen Kraftstoff jährlich reduziert
  • 100.000 Tonnen CO2‑Emissionen eingespart
  • 2–4 Meilen kürzere Routen pro Fahrer täglich
  • 97 % Flotteneinführung bis 2021
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Best Practices

Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.

Gemini mit Ihrem HR-Postfach und Portal als Single Point of Entry verbinden

Der erste taktische Schritt besteht darin, alle relevanten HR-Anfragen in einen Kanal zu bringen, den Gemini lesen kann. In der Praxis bedeutet das, Gemini mit Ihrem gemeinsamen HR-E-Mail-Postfach (zum Beispiel über Google Workspace), Ihren HR-Portalformularen oder Ihrem chatbasierten HR-Helpdesk zu verbinden. Ziel ist es sicherzustellen, dass jede eingehende Anfrage zunächst durch eine Gemini-basierte Triage-Schicht läuft, bevor sie Menschen erreicht.

Arbeiten Sie mit der IT zusammen, um Weiterleitungsregeln oder API-Verbindungen einzurichten, sodass neue Tickets in einen Workspace gespiegelt werden, in dem Gemini deren Inhalte sicher verarbeiten kann. Definieren Sie ein standardisiertes Eingabeformat für Gemini: Betreffzeile, Nachrichtenkörper, Standort der Absenderin bzw. des Absenders und – falls verfügbar – Mitarbeiter-ID und Kategoriefelder aus Ihrem Ticketing-System. Diese konsistente Struktur verbessert die Klassifizierungsgenauigkeit erheblich und ermöglicht präzises Routing.

Robuste Prompts für Ticketklassifizierung und Routing implementieren

Sobald Gemini Tickets empfängt, benötigen Sie eine klare, promptgesteuerte Klassifizierungslogik. Entwerfen Sie Prompts, die Gemini genau vorgeben, wie jede Nachricht zu interpretieren ist, welche HR-Kategorien zu verwenden sind und welche Routing-Entscheidungen zu treffen sind. Definieren Sie eine prägnante Taxonomie (z. B. Payroll, Zeit & Anwesenheit, Benefits, Arbeitsvertrag, Onboarding, Systemzugriff, Allgemeine HR-Richtlinien) und verankern Sie sie im Prompt.

Ein konkreter Klassifizierungs-Prompt könnte so aussehen:

Systemanweisung für Gemini:
Sie sind ein HR-Ticket-Triage-Assistent für ein großes Unternehmen.

Aufgabe:
1. Lesen Sie die folgende HR-Anfrage.
2. Weisen Sie genau EINE Hauptkategorie aus dieser Liste zu:
   - Payroll
   - Zeit & Anwesenheit
   - Benefits
   - Arbeitsvertrag & Bescheinigungen
   - Onboarding / Offboarding
   - Systeme & Zugänge
   - Allgemeine HR-Richtlinie
   - Sonstiges
3. Bewerten Sie die Dringlichkeit als eine der folgenden: Kritisch (gleicher Tag), Hoch (24 h), Normal (72 h).
4. Schlagen Sie die richtige HR-Queue vor: Payroll-Team, HR-Services, HR-BP, IT-Support oder Sonstiges.

Geben Sie JSON mit den Feldern aus: category, urgency, queue, short_reason.

HR-Anfrage:
{{ticket_text}}

Integrieren Sie dies in Ihr Ticketing- oder Workflow-System, sodass die JSON-Ausgabe genutzt wird, um Tickets automatisch der richtigen Queue und SLA zuzuweisen. Beginnen Sie damit, Geminis Vorschläge zu protokollieren und mit den aktuellen Routing-Entscheidungen zu vergleichen, um Schwellenwerte und Labels zu verfeinern, bevor Sie den Zuweisungsschritt vollständig automatisieren.

Standard-HR-Fragen mit wissensgestützten Antworten automatisch beantworten

Um die Last auf Ihrem HR-Team zu reduzieren, konfigurieren Sie Gemini so, dass es risikoarme, häufig wiederkehrende Fragen auf Basis Ihrer HR-Wissensbasis automatisch beantwortet. Typische Kandidaten sind Urlaubsrichtlinien, gesetzliche Feiertage, Benefits-Übersichten, Beschäftigungsbescheinigungen und Standardprozess-Beschreibungen.

Verbinden Sie Gemini mit Ihren HR-Richtliniendokumenten (z. B. in Google Drive oder einem Wissenssystem) mithilfe von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Gestalten Sie dann Prompts, die Gemini dazu verpflichten, Antworten auf diese Dokumente zu stützen – nicht auf Annahmen. Zum Beispiel:

Systemanweisung für Gemini:
Sie sind ein interner HR-Assistent.
Beantworten Sie Fragen immer ausschließlich auf Basis der in den
abgerufenen HR-Unternehmensdokumenten enthaltenen Informationen.
Wenn die Antwort darin nicht eindeutig enthalten ist, sagen Sie,
dass Sie sich nicht sicher sind, und bieten Sie an, die Anfrage
an eine menschliche HR-Fachkraft weiterzuleiten.

Wenn Sie antworten:
- Verwenden Sie eine klare, freundliche Sprache.
- Verlinken Sie nach Möglichkeit auf die genaue Stelle im Richtliniendokument.
- Heben Sie etwaige regionale Unterschiede hervor.

Mitarbeiterfrage:
{{employee_question}}

Abgerufene Dokumente:
{{retrieved_text_snippets}}

Konfigurieren Sie Ihren Workflow so, dass für bestimmte Kategorien (z. B. Allgemeine HR-Richtlinie, Zeit & Anwesenheit) und normale Dringlichkeit Geminis Antworten direkt an Mitarbeitende gesendet werden, während sie für andere Kategorien als Entwürfe an HR zum Review gehen. Protokollieren Sie, welche Antworten automatisch versendet bzw. bearbeitet wurden, um Ihre Inhalte und Prompts kontinuierlich zu verbessern.

Mehrsprachige Unterstützung mit sprachsensitiven Prompts hinzufügen

Für globale Belegschaften ist mehrsprachiger HR-Support essenziell. Gemini kann die Sprache jeder Anfrage erkennen und entsprechend antworten, aber Sie müssen die Regeln definieren. Legen Sie fest, welche Sprachen Sie automatisch unterstützen wollen und wie mit Fällen umzugehen ist, in denen Richtlinien nach Land oder Sprache variieren.

Erweitern Sie Ihre Prompts um Sprachlogik, zum Beispiel:

Systemanweisung für Gemini:
Sie bearbeiten HR-Anfragen auf Deutsch, Englisch und Spanisch.
1. Erkennen Sie die Sprache der Nachricht der Mitarbeiterin / des Mitarbeiters.
2. Antworten Sie in derselben Sprache.
3. Wenn die Frage länderspezifische Richtlinien betrifft, erwähnen Sie
   klar, für welches Land die Antwort gilt und bitten Sie die Person,
   ihren Standort zu bestätigen, falls dieser unklar ist.

Mitarbeiternachricht:
{{ticket_text}}

Kombinieren Sie dies mit Regions-Metadaten (z. B. Land aus dem HRIS oder der E-Mail-Domain), damit Gemini pro Land die passenden Richtliniendokumente auswählen kann. Dies reduziert Missverständnisse in grenzüberschreitenden Setups und sorgt für ein konsistentes HR-Erlebnis unabhängig vom Standort.

In HR-Systeme für Statusabfragen und einfache Änderungen integrieren

Viele HR-Tickets sind einfache Statusfragen: „Wurde meine Adresse aktualisiert?“, „Wann wird mein Bonus ausgezahlt?“, „Können Sie meine Elternzeit-Bescheinigung bestätigen?“. Für solche Fälle ist es Best Practice, Gemini über APIs mit Ihrem HRIS- oder Payroll-System zu integrieren, sodass es Informationen ohne HR-Eingriff abrufen und bereitstellen kann.

Definieren Sie einen kleinen Satz von Leseoperationen, die Gemini ausführen darf, etwa das Abrufen von Urlaubsständen, Zahltagen oder Bearbeitungsstatus von Anträgen. Erstellen Sie dann Workflows, in denen Gemini bei Tickets, die einem unterstützten Statusabfrage-Muster entsprechen, die Informationen abruft und in einer klaren Antwort darstellt. Fragt eine Mitarbeiterin beispielsweise nach den verbleibenden Urlaubstagen, ruft Gemini die relevanten API-Daten ab, formuliert die Antwort in natürlicher Sprache und erläutert kurz, wie die Zahl berechnet wird – stets innerhalb Ihrer definierten Zugriffsregeln für Daten.

Performance messen und Automatisierungsgrad kalibrieren

Damit Ihre Gemini-basierte HR-Triage dauerhaft Wert liefert, sollten Sie von Beginn an eine kleine Anzahl operativer KPIs definieren und verfolgen. Nützliche Kennzahlen sind der Prozentsatz der Tickets, die beim ersten Versuch korrekt klassifiziert werden, der Anteil der Tickets, die von Gemini automatisch gelöst werden, die mediane Antwortzeit pro Kategorie sowie Eskalations- oder Umroutingsraten.

Richten Sie Dashboards ein, die die Performance vor und nach der Automatisierung vergleichen. Nutzen Sie Stichproben: Lassen Sie für einen Teil der Tickets HR-Mitarbeitende Geminis Klassifizierungen und Antworten im Hinblick auf Korrektheit und Tonalität bewerten. Verwenden Sie dieses Feedback, um Prompts zu verfeinern, Wissensinhalte zu aktualisieren oder Leitplanken je Thema zu verschärfen. Wenn die Genauigkeit für bestimmte Ticketarten dauerhaft hoch bleibt, können Sie den Anteil vollständig automatisierter Lösungen dort gezielt erhöhen, während sensible Kategorien weiter durch Menschen geprüft werden.

Strukturiert umgesetzt, sehen Organisationen typischerweise realistische Ergebnisse wie eine Reduktion des manuellen Triageaufwands um 30–50 %, deutlich schnellere Erstantworten bei Standard-HR-Fragen und mehr Transparenz über die HR-Workload nach Regionen und Themen. Die konkreten Zahlen hängen von Ihrem Ticketmix und der Datenqualität ab – aber mit disziplinierten Prompts, hochwertigen Richtlinien und einer engen Integration in Ihre HR-Tools kann Gemini HR-Zeit spürbar von Postfachverwaltung auf höherwertige Arbeit verlagern.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini eignet sich besonders für textbasierte, strukturierte HR-Anfragen, die wiederkehrenden Mustern folgen. Typische Beispiele sind Fragen zu Urlaubsrichtlinien, gesetzlichen Feiertagen, Arbeitszeitregelungen, Benefits-Enrollment, Adress- oder Bankdatenänderungen, Standard-Beschäftigungsbescheinigungen, Onboarding-Schritte und allgemeine Klärungen zu HR-Richtlinien.

Bei sensiblen Fällen (z. B. komplexe Payroll-Streitfälle, Disziplinarangelegenheiten, gesundheitsbezogene Themen) kann Gemini dennoch Mehrwert liefern, indem es das Ticket klassifiziert und priorisiert, Kerndetails extrahiert und mit einer kurzen Zusammenfassung an die richtige HR-Expertin bzw. den richtigen HR-Experten weiterleitet – während Antwort und Entscheidung weiterhin von Menschen getroffen werden.

Für einen klar abgegrenzten Umfang wird ein erster Proof of Concept für HR-Ticket-Triage typischerweise in Wochen statt in Monaten gemessen. Mit Reruptions KI-PoC-Framework zielen wir darauf ab, vom definierten Use Case zu einem funktionierenden Prototypen zu kommen, der reale HR-Tickets klassifiziert und Antwortentwürfe erstellt – innerhalb weniger Wochen.

Sie benötigen eine HR-Prozessverantwortliche bzw. einen HR-Prozessverantwortlichen, eine Person aus der IT (für den Zugriff auf E-Mail, HR-Portal und Systeme) sowie eine Ansprechperson für Datenschutz oder Compliance. Wir übernehmen Modellkonfiguration, Prompt-Design, Integrationsprototyping und Evaluation. Nachdem der PoC Nutzen und Machbarkeit validiert hat, planen wir gemeinsam den Produktions-Rollout – inklusive Härtung, Monitoring und Change Management.

Mit einer klaren Ticket-Taxonomie, guten Prompts und hochwertigen Richtliniendokumenten kann Gemini eine hohe Klassifizierungs- und Antwortgenauigkeit für Standard-HR-Themen erreichen. Dennoch empfehlen wir einen gestuften Ansatz: Starten Sie mit Human-in-the-Loop-Review, messen Sie die Performance pro Kategorie und automatisieren Sie nur dort vollständig, wo Genauigkeit und Risikoprofil akzeptabel sind.

In der Praxis automatisieren viele Organisationen Antworten für risikoarme FAQs (z. B. allgemeine Urlaubsregeln, Links zu Richtliniendokumenten) sicher, während alles, was Vergütung, Vertragsbedingungen oder rechtliche Risiken betrifft, unter HR-Review bleibt. Mit der Zeit und stabil guten Kennzahlen kann der Automatisierungsumfang dann gezielt erweitert werden.

Die wesentlichen Kostenblöcke sind der Initialaufwand für Setup und Integration, die laufende Nutzung von Gemini (API- oder Workspace-Nutzung) sowie die Pflege Ihrer HR-Wissensbasis. Im Vergleich zur Einstellung zusätzlicher First-Level-HR-Support-Kapazitäten sind diese Kosten in der Regel moderat – insbesondere in großen Organisationen mit hohem Ticketvolumen.

Der ROI entsteht durch reduzierten manuellen Triageaufwand, schnellere und konsistentere Antworten, geringere Fehlerraten beim Routing und mehr Kapazität für HR, sich auf strategische Arbeit zu konzentrieren. Häufig sehen wir Werttreiber wie weniger Eskalationen, höhere Mitarbeiterzufriedenheit mit HR sowie bessere Transparenz über HR-Servicelevels. Im PoC messen wir explizit die pro Ticket eingesparte Zeit und Verbesserungen bei Antwortzeiten, um einen realistischen Business Case aufzubauen.

Reruption unterstützt Sie Ende-zu-Ende – von der Idee bis zu einem funktionierenden Gemini-basierten HR-Triage-Assistenten. Über unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) validieren wir zunächst, dass Gemini Ihre realen HR-Tickets zuverlässig klassifizieren und Antwortentwürfe erstellen kann – inklusive Modellauswahl, Prompt-Design, Integrations-Blueprint und Performance-Metriken.

Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns in Ihr Team integrieren, um zu liefern: Wir arbeiten mit HR, IT und Compliance zusammen, um Gemini in Ihr HR-Postfach und Ihre Portale einzubetten, es mit Richtlinieninhalten zu verbinden, Leitplanken zu gestalten und Ihr HR-Team zu befähigen, das System zu nutzen und weiterzuentwickeln. Wir bleiben nicht bei Foliensätzen stehen, sondern bauen die tatsächliche Automatisierung, messen ihre Wirkung und bereiten eine Roadmap vor, um sie sicher über Länder, Einheiten und HR-Themen hinweg zu skalieren.

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