Die Herausforderung: Langsamer Zugang zu Onboarding-Informationen

Die meisten HR-Teams haben stark in Onboarding-Inhalte investiert: Handbücher, Richtlinien-PDFs, LMS-Module, Confluence-Seiten, gemeinsame Laufwerke und lange Willkommens-E-Mails. Dennoch haben neue Mitarbeitende weiterhin Schwierigkeiten, einfache Fragen zu beantworten wie „Wie beantrage ich Ausstattung?“ oder „Wo erfasse ich meine Arbeitszeit?“. Informationen sind über verschiedene Tools verstreut, schwer auffindbar und häufig veraltet. Dadurch wenden sich neue Mitarbeitende für jede grundlegende Frage an HR, ihre Führungskraft oder Kolleginnen und Kollegen.

Traditionelle Ansätze für Onboarding-Support – statische FAQs, generische Intranet-Suchen oder Sammel-Mails zur Orientierung – funktionieren in einer komplexen, sich schnell verändernden Umgebung nicht mehr. Mitarbeitende erwarten sofortigen, dialogorientierten Zugang zu Informationen, ähnlich wie in Consumer-Apps. HR-Wissensdatenbanken sind selten so strukturiert, dass sie natürliche Sprachfragen gut beantworten, und die Aktualisierung von Inhalten in mehreren Systemen ist zeitaufwendig. Selbst wenn Dokumentation vorhanden ist, ist sie oft versteckt, inkonsistent oder in juristischer Sprache verfasst, die für neue Mitarbeitende schwer zu interpretieren ist.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Langsamer Zugang zu Onboarding-Informationen verzögert die Produktivität, erhöht das Risiko verpasster Compliance-Schritte und frustriert neue Mitarbeitende in ihren ersten Wochen. HR-Teams verbringen jede Woche Stunden damit, immer wieder dieselben Fragen zu Tools, Richtlinien, Benefits und Payroll zu beantworten, statt sich auf strategische Themen wie Workforce-Planning oder Leadership-Entwicklung zu konzentrieren. Diese repetitive Arbeit treibt die HR-Servicekosten in die Höhe, erzeugt Engpässe in Spitzenphasen der Einstellung und erschwert es, Onboarding in wachstumsstarken oder verteilten Organisationen zu skalieren.

Die gute Nachricht: Auch wenn die Herausforderung real ist, ist sie sehr gut lösbar. Moderne KI-HR-Assistenten können auf Ihren bestehenden Handbüchern, Richtlinien-PDFs und LMS-Inhalten aufsetzen und neuen Mitarbeitenden in Sekunden klare, konforme Antworten liefern. Bei Reruption sehen wir in der Praxis, wie KI-gestützte Support-Agents wiederkehrende Wissensarbeit im HR und in angrenzenden Funktionen grundlegend verändern können. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie konkrete Hinweise, wie Sie Claude nutzen können, um den langsamen Zugang zu Onboarding-Informationen zu beheben – ohne Ihren gesamten HR-Tech-Stack neu aufzubauen.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Sicht von Reruption gehört der Einsatz von Claude zur Automatisierung des HR-Onboarding-Supports zu den wirkungsvollsten KI-Maßnahmen, die eine HR-Abteilung ergreifen kann. Claudes Long-Context-Fähigkeiten ermöglichen es, umfangreiche HR-Handbücher, Richtlinien-PDFs und LMS-Inhalte aufzunehmen, ohne Nuancen und compliance-relevante Formulierungen zu verlieren – ideal für Onboarding, bei dem Genauigkeit und Tonfall genauso wichtig sind wie Geschwindigkeit. Basierend auf unserer praktischen Erfahrung mit KI-Implementierungen in komplexen Organisationen besteht der Schlüssel nicht nur darin, Claude an Ihre Inhalte anzuschließen, sondern den richtigen Umfang, klare Leitplanken und passende Workflows darum herum zu gestalten.

Definieren Sie eine klare Support-Grenze für Ihren HR-Assistenten

Bevor Sie Claude mit Onboarding-Inhalten verbinden, legen Sie genau fest, welche Fragen er beantworten soll – und welche nicht. Ein erfolgreicher KI-HR-Onboarding-Assistent konzentriert sich auf vorhersehbare, risikoarme Themen: Zugang zu Tools, grundlegende IT-Einrichtung, standardisierte Erläuterungen von Richtlinien, Prozessüberblicke und Hinweise, wo sich Formulare finden. Er sollte keine rechtsverbindlichen Auskünfte geben, keine Richtlinienausnahmen versprechen oder sich zu sensiblen Themen wie Performance- oder Vergütungsentscheidungen äußern.

In der Praxis bedeutet das, eine klare „Support-Grenze“ in Zusammenarbeit mit HR, Legal und falls erforderlich dem Betriebsrat zu dokumentieren. Diese Grenze bestimmt dann, wie Sie Claude anleiten, auf welche Inhalte er Zugriff erhält und welche Fälle an menschliches HR eskaliert werden. Mit einem klar definierten Scope reduzieren Sie Risiken, schaffen Vertrauen bei Stakeholdern und stellen sicher, dass der Assistent als verlässlicher Partner wahrgenommen wird – nicht als improvisierender Chatbot.

Behandeln Sie Onboarding-Inhalte als Produkt, nicht als statische Bibliothek

Claude ist nur so gut wie die HR-Onboarding-Wissensbasis, an die Sie ihn anschließen. Wenn Richtlinien in mehreren Systemen dupliziert sind, Prozessbeschreibungen einander widersprechen oder lokale Abweichungen nicht dokumentiert sind, verstärkt eine KI-Ebene diese Unklarheiten nur. Strategisch betrachtet müssen Sie Onboarding-Informationen wie ein Produkt behandeln: kuratiert, verantwortlich betreut, versioniert und regelmäßig anhand realer Nutzung verbessert.

Beginnen Sie damit, Content-Verantwortliche in HR und in angrenzenden Funktionen (IT, Facilities, Finance) zu benennen und festzulegen, wer für welchen Themenbereich zuständig ist. Nutzen Sie die Analysen und Gesprächsprotokolle von Claude (sobald vorhanden), um zu sehen, wo Mitarbeitende ins Stocken geraten, welche Antworten Rückfragen auslösen und wo Inhaltslücken bestehen. Diese Produkt-Sicht stellt sicher, dass Ihr KI-Assistent im Laufe der Zeit intelligenter und besser an Ihre Organisation angepasst wird – statt zu einem weiteren veralteten Wissenssilo zu werden.

Stakeholder frühzeitig auf Compliance und Employee Experience ausrichten

Die Automatisierung des Onboarding-Supports betrifft mehrere Stakeholder: HR Operations, HR Business Partner, Legal, Datenschutz und häufig auch IT. Jede Gruppe hat berechtigte Anliegen – von Datensicherheit bis hin zum Tonfall in der Kommunikation. Strategisch sollten Sie Claude-basiertes Onboarding-Automatisierung als Möglichkeit positionieren, Compliance und Konsistenz zu erhöhen, nicht als Risiko, das eingedämmt werden muss.

Beziehen Sie diese Stakeholder in die Designphase ein, zeigen Sie, wie sich Claude darauf begrenzen lässt, ausschließlich aus freigegebenen Dokumenten zu antworten, und demonstrieren Sie, wie er bei Bedarf exakte Richtlinientexte beibehält. Gleichzeitig sollte das Erlebnis für neue Mitarbeitende dennoch freundlich und menschlich wirken. Vereinbaren Sie Prinzipien wie Sprachstil, Eskalationsregeln und den Umgang mit standortspezifischen Regelungen. Diese frühe Abstimmung verringert späteren Widerstand und beschleunigt Freigaben.

Bereiten Sie HR und Führungskräfte auf einen neuen Support-Workflow vor

Die Einführung eines KI-Onboarding-Assistenten mit Claude verändert, wer welche Fragen beantwortet – und wie. HR-Teams und Führungskräfte brauchen Klarheit: Welche Fragen sollen sie an den Assistenten weiterleiten, wann sollen sie direkt eingreifen und wie sehen sie, was der Assistent bereits beantwortet hat? Ohne diese Klarheit riskieren Sie Doppelarbeit oder abweichende Antworten aus verschiedenen Kanälen.

Planen Sie die Veränderung wie jede andere Prozess-Transformation. Erstellen Sie eine einfache Anleitung für Führungskräfte, die sie mit neuen Mitarbeitenden teilen können: wo der Assistent zu finden ist, Beispiele für Fragen, die er beantworten kann, und wann HR direkt kontaktiert werden sollte. Für HR-Mitarbeitende positionieren Sie Claude als First-Level-Support-Kollegen, der Volumen abfängt, sodass sie sich auf komplexe, wertschöpfende Fälle konzentrieren können. Dieser Mindset-Wechsel fördert die Nutzung und stellt sicher, dass Ihre Investition die HR-Arbeitslast tatsächlich reduziert – statt einfach nur ein weiteres Tool hinzuzufügen.

Risiken durch Leitplanken, Monitoring und Iteration begrenzen

Selbst mit leistungsfähigen Modellen wie Claude ist es riskant, einen KI-Chatbot unkontrolliert der Belegschaft zur Verfügung zu stellen. Strategisch brauchen Sie Leitplanken: kontrollierte Inhaltszugriffe, explizite Anweisungen, was der Assistent keinesfalls tun darf, sowie Monitoring, um Probleme frühzeitig zu erkennen. Konfigurieren Sie Claude so, dass er Fragen außerhalb seines Scopes ablehnt und bei kritischen Richtlinien auf Quelldokumente verweist, damit Mitarbeitende Details nachprüfen können.

Planen Sie eine überwachte Beta-Phase, in der Sie eine Stichprobe von Gesprächen prüfen, wiederkehrende Probleme klassifizieren und Prompts oder Inhalte entsprechend anpassen. Etablieren Sie einen schlanken Governance-Prozess: Wer genehmigt Aktualisierungen am Assistenten, wie werden Vorfälle behandelt und wie oft prüfen Sie Leistungskennzahlen wie Containment-Rate, Nutzerzufriedenheit und Eskalationsvolumen. Mit diesen Strukturen wird Claude zu einem gesteuerten, verlässlichen Bestandteil Ihrer HR-Servicebereitstellung – und nicht zu einer Blackbox.

Sorgfältig eingesetzt kann Claude den langsamen, fragmentierten Zugang zu Onboarding-Informationen in ein schnelles, verlässliches und konformes Erlebnis für jede neue Mitarbeitende verwandeln. Die Kombination aus Long-Context-Verständnis und präziser Kontrolle darüber, aus welchen Dokumenten Antworten stammen, macht Claude besonders geeignet für die HR-Welt, in der Nuancen und Regulierung eng miteinander verflochten sind. Bei Reruption arbeiten wir mit Teams daran, den richtigen Scope, passende Leitplanken und Workflows zu definieren, damit ein KI-Onboarding-Assistent das HR-Ticketvolumen reduziert, ohne das Vertrauen der Mitarbeitenden zu gefährden. Wenn Sie erkunden möchten, wie dies in Ihrem Umfeld aussehen könnte, unterstützen wir Sie gerne beim Testen in einem fokussierten Proof of Concept mit einem klaren Weg in den produktiven Betrieb.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von EdTech bis Bankwesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Claude erfolgreich einsetzen.

Duolingo

EdTech

Duolingo, ein Vorreiter im gamifizierten Sprachlernen, sah sich mit wesentlichen Einschränkungen bei der Bereitstellung von praktischer Konversationspraxis und tiefgehendem Feedback konfrontiert. Während die kurzen Lektionen Wortschatz und Grundlagen effektiv vermittelten, sehnten sich Nutzer nach immersiven Dialogen, die Alltagssituationen simulieren – etwas, das statische Übungen nicht leisten konnten . Diese Lücke behinderte den Fortschritt in Richtung Sprachflüssigkeit, da Lernende kaum Gelegenheiten für freies Sprechen und nuancierte Grammatik-Erklärungen ohne teure menschliche Tutoren hatten. Zudem war die Inhaltserstellung ein Engpass. Fachexperten erstellten Lektionen manuell, was die Einführung neuer Kurse und Sprachen bei schnellem Nutzerwachstum verlangsamte. Die Skalierung personalisierter Erfahrungen über 40+ Sprachen erforderte Innovation, um das Engagement ohne proportionale Ressourcensteigerung aufrechtzuerhalten . Diese Herausforderungen drohten erhöhte Abwanderung und begrenzte Monetarisierung in einem wettbewerbsintensiven EdTech-Markt.

Lösung

Duolingo startete Duolingo Max im März 2023 – ein Premium-Abo, das von GPT-4 angetrieben wird und Roleplay für dynamische Dialoge sowie Explain My Answer für kontextuelle Rückmeldungen einführte . Roleplay simuliert reale Interaktionen wie Kaffeebestellungen oder Urlaubsplanung mit KI-Charakteren und passt sich in Echtzeit an Nutzereingaben an. Explain My Answer liefert detaillierte Aufschlüsselungen richtiger/falscher Antworten und verbessert so das Verständnis. Ergänzend automatisiert Duolingo's Birdbrain-LLM (feinabgestimmt auf proprietären Daten) die Lektionserstellung, sodass Experten Inhalte 10× schneller produzieren können . Dieser hybride Mensch‑KI-Ansatz sicherte Qualität bei gleichzeitiger schneller Skalierung und wurde nahtlos in die App für alle Schwierigkeitsstufen integriert .

Ergebnisse

  • DAU-Wachstum: +59 % YoY auf 34,1 Mio. (Q2 2024)
  • DAU-Wachstum: +54 % YoY auf 31,4 Mio. (Q1 2024)
  • Umsatzwachstum: +41 % YoY auf 178,3 Mio. $ (Q2 2024)
  • Bereinigte EBITDA-Marge: 27,0 % (Q2 2024)
  • Lektionserstellung: 10× schneller mit KI
  • Selbstwirksamkeit der Nutzer: deutliche Steigerung nach KI-Nutzung (Studie 2025)
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PayPal

Fintech

PayPal, als globaler Marktführer im Online-Zahlungsverkehr, sieht sich unablässigen, sich weiterentwickelnden Betrugstaktiken durch hochentwickelte Cyberkriminelle gegenüber. Mit Milliarden von Transaktionen, die monatlich verarbeitet werden—über 500 Millionen Zahlungen—muss die Plattform Anomalien in Echtzeit erkennen, um massive finanzielle Verluste und Vertrauensverluste bei Kunden zu verhindern. Traditionelle regelbasierte Systeme kämpften mit False Positives und verpassten neuartige Betrugsmuster, was pro Vorfall potenziell zu Millionenverlusten führen konnte. Der Umfang verstärkte die Herausforderungen: hochfrequente Datenströme erforderten Entscheidungen in Bruchteilen einer Sekunde, während unausgewogene Datensätze (Betrug <0.1% der Transaktionen) die Modellgenauigkeit behinderte. Regulatorischer Druck und Nutzererwartungen an nahtlose Erlebnisse verlangten eine Lösung, die Sicherheit und Geschwindigkeit ausbalanciert, da unentdeckter Betrug $2B+ pro Jahr kosten und dem Ruf schaden könnte.

Lösung

PayPal implementierte Machine-Learning-Ensembles mit Deep-Learning-Modellen zur Anomalieerkennung und bewertet jede Transaktion anhand von 250+ Signalen wie Geräte-Fingerprinting, verhaltensbiometrischen Merkmalen und Netzwerkdaten. Die Modelle werden kontinuierlich mit aktuellen Daten retrainiert, um sich an neue Bedrohungen anzupassen, wobei Plattformen wie H2O Driverless AI für automatisiertes Feature Engineering und Deployment genutzt werden. Das System integriert Echtzeit-Inferenz über fortschrittliche Hardware und markiert Hochrisiko-Transaktionen sofort zur Prüfung oder Sperrung. Hybride Ansätze kombinieren überwachtes Lernen für bekannten Betrug und unüberwachte Anomalieerkennung für Zero-Day-Angriffe, wodurch manuelle Prüfungen um 50% reduziert werden.

Ergebnisse

  • 10% Verbesserung der Betrugserkennungsgenauigkeit
  • $500 million an Betrug, vierteljährlich blockiert (~$2B jährlich)
  • 25 million Angriffe täglich verhindert
  • 50% Reduktion der manuellen Prüfungsaufwände
  • 99.99% Genehmigungsrate für legitime Zahlungen
  • Latenz für Echtzeit-Inferenz unter 50ms
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DHL

Logistik

DHL, ein globaler Logistikriese, sah sich erheblichen Herausforderungen durch Fahrzeugausfälle und suboptimale Wartungspläne gegenüber. Unvorhersehbare Ausfälle in der umfangreichen Fahrzeugflotte führten zu häufigen Lieferverzögerungen, gestiegenen Betriebskosten und verärgerten Kunden. Traditionelle reaktive Wartung – Probleme erst nach ihrem Auftreten zu beheben – führte zu übermäßigen Ausfallzeiten, wobei Fahrzeuge stunden- oder tagelang stillstanden und weltweite Lieferketten störten. Ineffizienzen wurden durch unterschiedliche Fahrzeugzustände in den Regionen verschärft, sodass geplante Wartungen ineffizient und verschwenderisch waren, oft gesunde Fahrzeuge zu intensiv gewartet wurden, während andere, gefährdete, unterversorgt blieben. Diese Probleme trieben nicht nur die Wartungskosten in einigen Segmenten um bis zu 20% in die Höhe, sondern untergruben auch das Kundenvertrauen durch unzuverlässige Lieferungen. Mit steigenden E‑Commerce-Anforderungen benötigte DHL einen proaktiven Ansatz, um Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftraten, und so Störungen in der hart umkämpften Logistikbranche zu minimieren.

Lösung

DHL implementierte ein System zur vorausschauenden Wartung, das IoT-Sensoren an Fahrzeugen nutzt, um Echtzeitdaten zu Motorleistung, Reifenverschleiß, Bremsen und mehr zu erfassen. Diese Daten fließen in Machine-Learning-Modelle, die Muster analysieren, potenzielle Ausfälle vorhersagen und optimale Wartungszeitpunkte empfehlen. Die KI-Lösung integriert sich in bestehende Flottenmanagementsysteme von DHL und verwendet Algorithmen wie Random Forests und neuronale Netze zur Anomalieerkennung und Ausfallprognose. Um Datensilos und Integrationsprobleme zu überwinden, ging DHL Partnerschaften mit Technologieanbietern ein und setzte Edge-Computing für schnellere Verarbeitung ein. Pilotprogramme in Schlüssel-Hubs wurden global ausgerollt, wodurch man von zeitbasierten auf zustandsbasierte Wartung umstellte und Ressourcen gezielt auf risikoreiche Fahrzeuge konzentrierte.

Ergebnisse

  • Fahrzeugausfallzeiten um 15% reduziert
  • Wartungskosten um 10% gesenkt
  • Ungeplante Ausfälle um 25% verringert
  • Pünktlichkeitsrate um 12% verbessert
  • Verfügbarkeit der Flotte um 20% erhöht
  • Gesamtbetriebliche Effizienz um 18% gesteigert
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Walmart (Marketplace)

Einzelhandel

Im umkämpften Umfeld des Walmart Marketplace konkurrieren Drittanbieter‑Verkäufer hart um die Buy Box, die den Großteil der Verkaufsabschlüsse ausmacht . Diese Verkäufer verwalten umfangreiche Bestände, haben aber mit manuellen Preisänderungen zu kämpfen, die zu langsam sind, um mit sich schnell ändernden Wettbewerberpreisen, Nachfrageschwankungen und Markttrends Schritt zu halten. Das führt häufig zum Verlust der Buy Box, verpassten Verkaufschancen und geschwächten Gewinnmargen auf einer Plattform, auf der Preis das wichtigste Schlachtfeld ist . Zusätzlich sehen sich Verkäufer einer Datenflut gegenüber, wenn sie Tausende von SKUs überwachen, optimale Preisniveaus prognostizieren und Wettbewerbsfähigkeit gegen Profitabilität abwägen müssen. Traditionelle statische Preisstrategien versagen in diesem dynamischen E‑Commerce‑Umfeld, was zu suboptimaler Leistung und übermäßigem manuellen Aufwand führt – oft Stunden pro Tag und Verkäufer . Walmart erkannte den Bedarf an einer automatisierten Lösung, um Verkäufer zu stärken und das Plattformwachstum voranzutreiben.

Lösung

Walmart führte den Repricer ein, ein kostenloses KI‑gesteuertes automatisiertes Preiswerkzeug, das in Seller Center integriert ist und generative KI zur Entscheidungsunterstützung neben Machine‑Learning‑Modellen wie sequentieller Entscheidungsintelligenz nutzt, um Preise in Echtzeit dynamisch anzupassen . Das Tool analysiert Wettbewerberpreise, historische Verkaufsdaten, Nachfrageindikatoren und Marktbedingungen, um optimale Preise zu empfehlen und umzusetzen, die die Buy‑Box‑Berechtigung und die Verkaufsgeschwindigkeit maximieren . Ergänzend dazu liefert das Pricing Insights‑Dashboard Kontoebenen‑Metriken und KI‑generierte Empfehlungen, einschließlich vorgeschlagener Preise für Aktionen, sodass Verkäufer Chancen ohne manuelle Analyse erkennen können . Für fortgeschrittene Nutzer erweitern Drittanbietertools wie Biviar's AI repricer – im Auftrag von Walmart entwickelt – dies durch Reinforcement Learning zur profitmaximierenden täglichen Preisfindung . Dieses Ökosystem verschiebt Verkäufer von reaktiven zu proaktiven Preisstrategien.

Ergebnisse

  • 25% Steigerung der Conversion‑Raten durch dynamische KI‑Preisgestaltung
  • Höhere Buy‑Box‑Gewinnraten durch Echtzeit‑Wettbewerbsanalyse
  • Maximierte Verkaufsgeschwindigkeit für Drittanbieter im Marketplace
  • 850 Millionen Katalognachdatenverbesserungen durch GenAI (breitere Wirkung)
  • Potenzial für über 40% Conversion‑Steigerung durch KI‑gesteuerte Angebote
  • Reduzierung der manuellen Preisfindung um täglich mehrere Stunden pro Verkäufer
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Mastercard

Zahlungsverkehr

In der hochbrisanten Welt der digitalen Zahlungen stellten sich Card-Testing-Angriffe als kritische Bedrohung für das Mastercard-Ökosystem heraus. Betrüger setzen automatisierte Bots ein, um gestohlene Kartendaten mittels Mikrotransaktionen bei Tausenden von Händlern zu testen und damit Zugang für größere Betrugsschemata zu validieren. Traditionelle regelbasierte und klassische Machine-Learning-Systeme erkannten diese Angriffe häufig erst, nachdem erste Tests Erfolg hatten, was zu jährlichen Verlusten in Milliardenhöhe führte und legitimen Handel störte. Die Subtilität dieser Angriffe – geringwertige, hochfrequente Tests, die normales Verhalten imitieren – überforderte Legacy-Modelle, verstärkt durch den Einsatz von KI durch Betrüger, um Erkennungsmuster zu umgehen. Als die Transaktionsvolumina nach der Pandemie explodierten, stand Mastercard unter steigendem Druck, von reaktiver zu proaktiver Betrugsprävention überzugehen. Fehlalarme durch überharte Warnungen führten zu abgelehnten legitimen Transaktionen und damit zu Vertrauensverlust bei Kunden, während ausgeklügelte Methoden wie Card-Testing in Echtzeit der Erkennung entgingen. Das Unternehmen benötigte eine Lösung, die kompromittierte Karten präventiv identifizieren kann und dabei riesige Netze miteinander verbundener Transaktionen analysiert, ohne Geschwindigkeit oder Genauigkeit zu opfern.

Lösung

Mastercards Decision Intelligence (DI)-Plattform integrierte generative KI mit graphbasiertem Machine Learning, um die Betrugserkennung zu revolutionieren. Generative KI simuliert Betrugsszenarien und erzeugt synthetische Transaktionsdaten, was das Modelltraining und die Anomalieerkennung beschleunigt, indem seltene Angriffsvarianten nachgebildet werden, die in echten Daten fehlen. Die Graph-Technologie bildet Entitäten wie Karten, Händler, IP-Adressen und Geräte als miteinander verbundene Knoten ab und macht verborgene Betrugsringe sowie Ausbreitungspfade in Transaktionsgraphen sichtbar. Dieser hybride Ansatz verarbeitet Signale in bislang ungekanntem Umfang, nutzt die generative KI zur Priorisierung risikoreicher Muster und Graphen, um Beziehungen zu kontextualisieren. Über Mastercards AI Garage implementiert, ermöglicht er die Echtzeit-Bewertung des Kompromittierungsrisikos von Karten und alarmiert ausgebende Institute, bevor Betrug eskaliert. Das System bekämpft Card-Testing, indem es anomale Testcluster frühzeitig markiert. Die Einführung erfolgte mit iterativen Tests bei Finanzinstituten, wobei Mastercards globales Netzwerk für robuste Validierung genutzt wurde, gleichzeitig wurde auf Erklärbarkeit geachtet, um das Vertrauen der Emittenten zu stärken.

Ergebnisse

  • 2x schnellere Erkennung potenziell kompromittierter Karten
  • Bis zu 300% Steigerung der Effektivität der Betrugserkennung
  • Verdopplung der Rate proaktiver Benachrichtigungen über kompromittierte Karten
  • Deutliche Reduktion betrügerischer Transaktionen nach Erkennung
  • Minimierung falsch abgelehnter legitimer Transaktionen
  • Echtzeit-Verarbeitung von Milliarden von Transaktionen
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Best Practices

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

Zentralisieren und strukturieren Sie Ihre Onboarding-Quellinhalte zuerst

Bevor Sie irgendetwas mit Claude verbinden, konsolidieren Sie die Kern­dokumente, auf die sich Ihr Assistent stützen wird: HR-Handbücher, Richtlinien-PDFs, Onboarding-Checklisten, LMS-Kursbeschreibungen, IT-Setup-Guides und Benefits-Übersichten. Speichern Sie diese in einem einzigen, zugriffsgeschützten Repository (z. B. einem dedizierten Ordner in Ihrem DMS oder einem eingeschränkten Wissensbereich). Entfernen Sie offensichtliche Duplikate und kennzeichnen oder archivieren Sie veraltete Dokumente klar.

Wo möglich, fügen Sie langen Dokumenten eine leichte Struktur hinzu: Überschriften, Abschnitte und kurze Zusammenfassungen am Anfang jeder Richtlinie. Claudes Long-Context-Fähigkeit erlaubt zwar den Umgang mit unstrukturiertem Text, aber eine klare Struktur verbessert die Antwortqualität und reduziert Mehrdeutigkeiten. Stellen Sie sicher, dass jedes Dokument mit Metadaten wie Land, Standort, Business Unit oder Rolle versehen ist, damit Sie Claude gezielt auf die richtigen Varianten für jede Mitarbeitendengruppe lenken können.

Entwerfen Sie einen rollen- und standortbewussten Prompt für Claude

Ihr Onboarding-Assistent sollte Antworten an den Kontext der neuen Mitarbeitenden anpassen: Land, Standort/Büro, Anstellungsart und Rolle. Dies ist in erster Linie eine Aufgabe des Prompt-Designs. Wenn Sie Claude aufrufen (über API oder Integration), übergeben Sie diese Attribute und weisen Sie ihn an, Inhalte zu bevorzugen, die zu diesem Kontext passen, und nur bei Bedarf auf globale Richtlinien zurückzugreifen.

Ein möglicher System-Prompt für Ihren Assistenten könnte so aussehen:

Sie sind ein HR-Onboarding-Assistent für ACME Corp.

Ziele:
- Helfen Sie neuen Mitarbeitenden, schnell genaue und konforme Informationen zum Onboarding zu finden.
- Antworten Sie NUR auf Basis der bereitgestellten HR-Dokumente und Wissensdatenbank.
- Wenn Informationen fehlen oder unklar sind, sagen Sie, dass Sie sich nicht sicher sind, und empfehlen Sie, HR zu kontaktieren.

Kontext zur Person, die die Frage stellt:
- Land: {{country}}
- Standort/Büro: {{location}}
- Anstellungsart: {{employment_type}}
- Abteilung: {{department}}
- Rolle: {{role}}

Anweisungen:
- Bevorzugen Sie Dokumente und Abschnitte, die zum Land und Standort der Nutzerin/des Nutzers passen.
- Wenn es lokale und globale Richtlinien gibt, erwähnen Sie beide und erklären Sie klar, welche zutrifft.
- Bewahren Sie die exakte Formulierung von Richtlinien für rechtliche oder compliance-relevante Abschnitte.
- Geben Sie prägnante, schrittweise Antworten und verlinken Sie das relevante Quelldokument oder den entsprechenden Abschnitt.
- Erfinden Sie niemals Richtlinien, Fristen oder juristische Auslegungen.
- Wenn nach Ausnahmen oder persönlicher Beratung gefragt wird, erläutern Sie die allgemeine Regel und empfehlen Sie, HR zu kontaktieren.

Damit stellen Sie sicher, dass Claude im definierten Rahmen bleibt, lokale Unterschiede respektiert und Mitarbeitende konsequent auf autoritative Quellen verweist.

Typische New-Hire-Journeys in wiederverwendbare Prompt-Muster übersetzen

Viele Onboarding-Fragen folgen wiederkehrenden Mustern: „Wie mache ich…?“, „Wo finde ich…?“, „Wer genehmigt…?“. Sie können die Antwortqualität und Konsistenz verbessern, indem Sie wiederverwendbare Prompt-Vorlagen oder Wrapper-Funktionen rund um Claude für diese Muster definieren.

Für Prozessfragen könnten Sie die Nutzerfrage zum Beispiel wie folgt einbetten:

Aufgabe: Erklären Sie einer neuen Mitarbeiterin/einem neuen Mitarbeiter einen internen Onboarding-Prozess.

Frage der Nutzerin/des Nutzers:
"{{user_question}}"

Anweisungen:
- Identifizieren Sie den relevanten Prozess in den bereitgestellten Dokumenten.
- Fassen Sie den Prozess in 3–7 klaren Schritten zusammen.
- Heben Sie Fristen (z. B. innerhalb von 3 Tagen abschließen) und benötigte Systeme hervor.
- Wenn es Unterschiede nach Land oder Rolle gibt, erläutern Sie die Variante, die auf die Nutzerin/den Nutzer zutrifft.
- Fügen Sie einen kurzen Abschnitt „Wenn Sie nicht weiterkommen“ hinzu, mit der richtigen Kontaktstelle (aus den Dokumenten).

Durch die Standardisierung dieser Muster in Ihrer Integration reduzieren Sie Streuung in den Antworten und können leichter Leitplanken für spezifische Fragetypen (z. B. Zugriffsanfragen vs. Benefits-Erklärungen) einziehen.

Integrieren Sie Claude dort, wo neue Mitarbeitende bereits sind (nicht als weiteres Portal)

Ein häufiger Fehler ist es, den HR-KI-Assistenten als weitere eigenständige Website zu starten, die neue Mitarbeitende schnell vergessen. Besser ist es, Claude in die Tools einzubetten, die während des Onboardings ohnehin genutzt werden: Ihr Intranet, HR-Portal oder Kollaborationstools wie Microsoft Teams oder Slack.

Richten Sie beispielsweise einen dedizierten „#ask-onboarding“-Kanal in Teams oder Slack ein, in dem ein auf Claude basierender Bot Fragen beantwortet. Verlinken Sie in Ihrer Willkommens-E-Mail und in LMS-Kursen direkt auf diesen Kanal und erklären Sie in einem Satz, wobei er helfen kann. Ergänzen Sie auf der Onboarding-Checklisten-Seite im HRIS ein „Frage stellen“-Widget, das von Claude betrieben wird. Eine enge Integration fördert die tatsächliche Nutzung und lässt den Assistenten wie einen natürlichen Bestandteil der Onboarding-Reise wirken.

Eskalations- und Feedback-Schleifen in HR-Workflows einbauen

Um HR die Kontrolle zu lassen und den Assistenten kontinuierlich zu verbessern, benötigen Sie zwei zentrale Mechanismen: Eskalation und Feedback. Bei sensiblen oder unklaren Themen sollte Claude eine Eskalation vorschlagen, statt zu raten. Technisch können Sie Ihre Integration so konfigurieren, dass der Assistent bei bestimmten Schlüsselwörtern oder Mustern mit geringer Sicherheit eine Standardnachricht ausgibt und ein Ticket in Ihrem HR-Case-Management-Tool auslöst.

Gleichzeitig sollten Nutzende Antworten bewerten oder als nicht hilfreich markieren können. Leiten Sie dieses Feedback in eine einfache Review-Queue, in der HR oder eine benannte Content-Verantwortliche/ ein benannter Content-Verantwortlicher die ursprüngliche Frage, Claudes Antwort und das zugehörige Quelldokument sehen kann. Nutzen Sie diese Queue, um Prompts zu verfeinern, Dokumente zu aktualisieren oder neue Q&A-Snippets hinzuzufügen. In den ersten 4–8 Wochen steigern diese Iterationen die Antwortqualität deutlich und stärken das Vertrauen von HR in das System.

Impact mit klaren, HR-relevanten KPIs messen

Definieren Sie im Vorfeld, wie Sie messen wollen, ob Claude Ihr Problem des langsamen Zugangs zu Onboarding-Informationen tatsächlich löst. Konzentrieren Sie sich auf eine kleine Anzahl von KPIs, die für HR und Führung relevant sind, zum Beispiel:

  • Reduktion wiederkehrender HR-Tickets zum Onboarding (z. B. Tool-Zugänge, Richtlinien, Benefits)
  • Durchschnittliche Zeit bis zur ersten Antwort auf Onboarding-Fragen (vor vs. nach Claude)
  • Self-Service-Rate neuer Mitarbeitender (Anteil der Fragen, die ohne HR-Intervention gelöst werden)
  • Qualitatives Feedback in Onboarding-Umfragen (z. B. „Ich wusste, wo ich Antworten auf meine Fragen finde“)

Verfolgen Sie diese KPIs monatlich und vergleichen Sie Kohorten vor und nach der Einführung. Realistische Ergebnisse, die wir in ähnlichen wissensintensiven Szenarien sehen, sind 30–50 % weniger wiederkehrende Fragen an HR, Reaktionszeiten, die von Stunden auf Sekunden sinken, und eine spürbare Verbesserung der wahrgenommenen Klarheit im Onboarding – alles ohne Erhöhung der HR-Kapazitäten.

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Häufig gestellte Fragen

Claude eignet sich besonders gut für standardisierte, wiederkehrende Onboarding-Fragen, die bereits in Ihren HR-Unterlagen dokumentiert sind. Beispiele sind:

  • Wie man auf Tools und Systeme zugreift (E-Mail, VPN, HRIS, Zeiterfassung)
  • Wo Onboarding-Checklisten, Formulare und Trainingsmodule zu finden sind
  • Erläuterungen von Richtlinien (Arbeitszeiten, Remote Work, Urlaub, Reisen)
  • Grundlegende Informationen zu Payroll und Benefits, sofern die Details klar definiert sind

Claude sollte HR nicht bei der Entscheidung über Ausnahmen, der Auslegung von Gesetzen oder bei individueller Beratung zu sensiblen Themen ersetzen. Mit den richtigen Prompts und Inhaltsbeschränkungen können Sie ihn so konfigurieren, dass er nur aus freigegebenen Dokumenten antwortet und alles außerhalb dieses Rahmens an HR eskaliert.

Ein fokussierter Pilot lässt sich überraschend schnell umsetzen, wenn Sie den initialen Scope eng halten. Nach unserer Erfahrung können Sie in 3–6 Wochen von der Idee zu einem funktionierenden Prototypen eines Claude-HR-Onboarding-Assistenten gelangen:

  • Woche 1–2: Scope-Definition, Content-Auswahl, Leitplanken und Stakeholder-Abstimmung
  • Woche 2–4: Technisches Setup, Prompt-Design, erste Integration (z. B. Intranet oder Teams/Slack)
  • Woche 4–6: Beta-Rollout für eine kleine Gruppe neuer Mitarbeitender, Monitoring, Iterationen

Vollständige Enterprise-Rollouts mit mehreren Sprachen, Standorten und Systemintegrationen dauern länger, aber ein schlanker Proof of Concept kann schnell zeigen, ob der Ansatz in Ihrem spezifischen Umfeld funktioniert.

Sie benötigen kein großes KI-Team, um von Claude zu profitieren, aber einige Rollen sind wichtig:

  • HR-Content-Owner: Kennt Onboarding-Prozesse und Richtlinien, hilft bei der Auswahl und Verfeinerung der Quelldokumente.
  • Prozess-/Projektverantwortliche:r: Koordiniert Stakeholder, definiert Erfolgskennzahlen, steuert den Rollout.
  • Technischer Partner (intern oder extern): Integriert Claude in Ihre bestehenden Tools, richtet Zugriffskontrollen und Logging ein.

Reruption bringt in der Regel die Expertise in KI-Engineering und Prompt-Design mit, während Ihr HR-Team das Domänenwissen liefert und das Verhalten des Assistenten freigibt. Im Zeitverlauf helfen wir HR dabei, eigenständiger zu werden, sodass Inhalte und Regeln ohne tiefgehende technische Unterstützung angepasst werden können.

Der direkte Effekt der Automatisierung des Zugangs zu Onboarding-Informationen ist eine Reduktion der wiederkehrenden HR-Arbeit und ein schnelleres Ramp-up für neue Mitarbeitende. Typische Ergebnisse in ähnlichen wissensintensiven Umgebungen sind:

  • 30–50 % weniger wiederkehrende „Wie mache ich…?“-Tickets an HR in den ersten 90 Tagen der Beschäftigung
  • Antwortzeiten auf Standardfragen, die von Stunden auf Sekunden sinken
  • Spürbare Verbesserung der Onboarding-Zufriedenheitswerte in Bezug auf Klarheit und Support

Der ROI ergibt sich aus eingesparter HR-Zeit, weniger Unterbrechungen für Führungskräfte und einer schnelleren Time-to-Productivity für neue Mitarbeitende. Da Claude nutzungsbasiert abgerechnet wird, können Sie klein starten, den Impact in einer einzelnen Kohorte oder an einem Standort messen und die Investition nur dann skalieren, wenn die Daten dafür sprechen.

Reruption arbeitet als Co-Preneur eng mit Ihren HR- und IT-Teams zusammen, um die Idee eines KI-Onboarding-Assistenten in eine funktionierende Lösung zu überführen. Mit unserem AI-PoC-Angebot (9.900 €) helfen wir Ihnen, den Use Case zu definieren, die richtigen Inhalte auszuwählen, Prompts und Leitplanken für Claude zu entwerfen und einen funktionsfähigen Prototyp zu bauen, den Ihre neuen Mitarbeitenden tatsächlich nutzen können.

Über den PoC hinaus unterstützen wir Sie bei der praktischen Umsetzung: der Integration von Claude in Ihr Intranet oder Ihre Kollaborationstools, dem Aufbau von Monitoring- und Eskalationsflüssen sowie beim Enablement von HR, den Assistenten eigenständig zu betreiben und weiterzuentwickeln. Wir agieren weniger wie klassische Berater:innen und eher wie eingebettete Co-Founder, die gemeinsam Verantwortung für Ergebnisse übernehmen und etwas Reales in Ihrer bestehenden HR-Umgebung auf die Beine stellen.

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