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

Three UK

Telekommunikation

Three UK, ein führender Mobilfunkanbieter im Vereinigten Königreich, stand unter erheblichem Druck durch den stark ansteigenden Datenverkehr, getrieben vom 5G‑Ausbau, Video‑Streaming, Online‑Gaming und Remote‑Arbeit. Mit über 10 Millionen Kund:innen führten Spitzenzeiten‑Überlastungen in städtischen Gebieten zu Verbindungsabbrüchen, Buffering bei Streams und hoher Latenz, die das Gaming‑Erlebnis beeinträchtigte. Traditionelle Monitoring‑Tools kamen mit dem Volumen an Big‑Data aus Netzprobes nicht zurecht, sodass Echtzeit‑Optimierung unmöglich war und Kundenabwanderung drohte. Hinzu kam, dass Legacy On‑Premises‑Systeme nicht für 5G‑Network‑Slicing und dynamische Ressourcenallokation skalierten, was zu ineffizienter Spektrumnutzung und steigenden OPEX führte. Three UK benötigte eine Lösung, die Netzengpässe proaktiv vorhersagen und verhindern kann, um niedriglatenzige Dienste für latenzsensible Anwendungen sicherzustellen und gleichzeitig die QoS über verschiedene Verkehrsarten hinweg aufrechtzuerhalten.

Lösung

Microsoft Azure Operator Insights etablierte sich als cloudbasierte KI‑Plattform speziell für Telekommunikationsanbieter und nutzt Big‑Data‑Maschinelles Lernen, um Petabytes an Netztelemetrie in Echtzeit zu verarbeiten. Die Plattform analysiert KPIs wie Durchsatz, Paketverlust und Handover‑Erfolgsraten, erkennt Anomalien und sagt Überlastungen voraus. Three UK integrierte sie in sein Core‑Netzwerk, um automatisierte Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu erhalten. Die Lösung setzte ML‑Modelle für Root‑Cause‑Analysen, Verkehrsvorhersagen und Optimierungsmaßnahmen wie Beamforming‑Anpassungen und Load‑Balancing ein. Auf Azure's skalierbarer Cloud betrieben, erleichterte sie die Migration von Legacy‑Tools, verringerte die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen und stattete Ingenieurteams mit umsetzbaren Dashboards aus.

Ergebnisse

  • 25% Reduktion von Netzüberlastungsereignissen
  • 20% Verbesserung der durchschnittlichen Download‑Geschwindigkeiten
  • 15% Verringerung der End‑to‑End‑Latenz
  • 30% schnellere Anomalieerkennung
  • 10% OPEX‑Einsparungen im Netzbetrieb
  • NPS um 12 Punkte verbessert
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Nubank (Pix Payments)

Fintech

Nubank, Lateinamerikas größte digitale Bank mit über 114 Millionen Kunden in Brasilien, Mexiko und Kolumbien, stand vor der Herausforderung, sein Pix-Sofortzahlungssystem angesichts explosionsartiger Nachfrage zu skalieren. Traditionelle Pix-Transaktionen erforderten, dass Nutzer sich manuell durch die App navigieren, was Reibung erzeugte — insbesondere bei schnellen Zahlungen unterwegs. Dieser Navigationsengpass erhöhte die Verarbeitungszeit und schränkte die Zugänglichkeit für Nutzer ein, die bevorzugt konversationelle Schnittstellen wie WhatsApp nutzen, über die 80% der Brasilianer täglich kommunizieren. Hinzu kam, dass die sichere und genaue Interpretation diverser Eingaben — Sprachbefehle, natürliche Texte und Bilder (z. B. handschriftliche Notizen oder Belege) — erhebliche Hürden darstellte. Nubank musste Probleme in der multimodalen Verständigung lösen, die Einhaltung der Vorgaben der Zentralbank Brasiliens sicherstellen und Vertrauen in einem finanziell sensiblen Umfeld bewahren, während täglich Millionen Transaktionen abgewickelt werden.

Lösung

Nubank setzte eine multimodale generative KI-Lösung ein, angetrieben durch OpenAI-Modelle, die es Kunden ermöglicht, Pix-Zahlungen per Sprachnachricht, Textanweisung oder Bild-Upload direkt in der App oder über WhatsApp zu initiieren. Die KI verarbeitet Speech-to-Text, Natural Language Processing zur Intent-Extraktion und optische Zeichenerkennung (OCR) für Bilder und wandelt diese in ausführbare Pix-Überweisungen um. Nahtlos in Nubanks Backend integriert, verifiziert das System die Nutzeridentität, extrahiert Schlüsseldaten wie Betrag und Empfänger und führt Transaktionen in Sekunden aus — ohne die traditionellen App-Bildschirme. Dieser KI-first-Ansatz erhöht Bequemlichkeit, Geschwindigkeit und Sicherheit und skaliert den Betrieb, ohne proportionalen menschlichen Aufwand zu benötigen.

Ergebnisse

  • 60% Reduktion der Transaktionsverarbeitungszeit
  • Bis Ende 2024 mit 2 Millionen Nutzern getestet
  • Bedient 114 Millionen Kunden in 3 Ländern
  • Tests begonnen im August 2024
  • Verarbeitet Sprach-, Text- und Bildeingaben für Pix
  • Ermöglicht Sofortzahlungen über WhatsApp-Integration
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NYU Langone Health

Gesundheitswesen

At NYU Langone Health, one of the largest U.S. academic medical centers, 80% of electronic health record (EHR) data exists as unstructured free-text clinical notes, rich in nuanced patient insights but notoriously difficult to process for predictive analytics . Traditional machine learning models depend on structured data like vital signs and labs, missing subtle signals in physician narratives that could forecast critical outcomes such as in-hospital mortality, prolonged length of stay (LOS), readmissions, and even operational issues like appointment no-shows . This gap leads to less accurate risk stratification, inefficient resource use, and delayed interventions in a system handling millions of encounters yearly . Developing task-specific models exacerbates challenges: each requires laborious feature engineering, labeled data curation, and maintenance, straining resources in a dynamic clinical environment. With rising patient volumes and complexity, NYU Langone needed a scalable, versatile prediction engine capable of leveraging raw notes without preprocessing hurdles .

Lösung

NYU Langone's Division of Applied AI Technologies at the Center for Healthcare Innovation and Delivery Science created NYUTron, a foundational 6.7-billion-parameter large language model (LLM) pretrained on 10+ years of de-identified inpatient clinical notes—4 billion words from 4.4 million encounters . Using a GPT-like architecture, NYUTron learns medical language intricacies, enabling it to serve as an 'all-purpose clinical prediction engine' . The model is fine-tuned on modest labeled datasets for 10 diverse tasks, from clinical predictions (e.g., mortality, LOS) to operational forecasts (e.g., no-shows), bypassing complex pipelines of prior models . This approach yields superior performance over baselines like ClinicalBERT and structured models, with easy deployment into workflows . Ongoing expansions include generative applications and education tools .

Ergebnisse

  • AUROC für stationäre Mortalität: 0.932 (vs. strukturiertes Baseline-Modell 0.886)
  • AUROC für verlängerte Verweildauer (LOS): 0.906 (vs. 0.870)
  • AUROC für 30‑Tage‑Wiederaufnahmen: 0.773 (vs. 0.727)
  • AUROC für 48‑Stunden‑Mortalität: 0.969
  • AUROC für Vorhersage von Hochkostenaufenthalten: 0.842 (vs. 0.808)
  • Durchschnittlicher AUROC‑Zuwachs gegenüber Top‑Baselines: 4.4 Punkte
  • Korpusgröße: 4 Mrd. Wörter aus 10 Jahren von 4.4 Mio. Begegnungen
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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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Forever 21

E‑Commerce

Forever 21, ein führender Fast‑Fashion‑Händler, stand vor erheblichen Herausforderungen bei der Online-Produktentdeckung. Kund:innen hatten Schwierigkeiten mit textbasierten Suchanfragen, die subtile visuelle Details wie Stoffstrukturen, Farbabstufungen oder genaue Styles in einem riesigen Katalog mit Millionen von SKUs nicht erfassen konnten. Das führte zu hohen Absprungraten von über 50 % auf Suchseiten und dazu, dass frustrierte Käufer:innen Warenkörbe verließen. Die visuell geprägte Natur der Modebranche verstärkte diese Probleme. Beschreibende Keywords passten oft nicht zum Inventar wegen subjektiver Begriffe (z. B. „boho dress“ vs. spezifische Muster), was zu schlechten Nutzererlebnissen und verpassten Verkaufschancen führte. Vor dem Einsatz von KI basierte Forever 21s Suche auf einfachem Keyword‑Matching, was Personalisierung und Effizienz in einem wettbewerbsintensiven E‑Commerce‑Umfeld begrenzte. Zu den Implementierungsherausforderungen zählten das Skalieren für viele mobile Nutzer:innen und das Handling vielfältiger Bildinputs wie Nutzerfotos oder Screenshots.

Lösung

Um dem entgegenzuwirken, führte Forever 21 eine KI‑gestützte visuelle Suche in App und Website ein, die Nutzer:innen ermöglicht, Bilder hochzuladen und so ähnliche Artikel zu finden. Mithilfe von Computervision-Techniken extrahiert das System Merkmale mit vortrainierten CNN‑Modellen wie VGG16, berechnet Embeddings und rankt Produkte über Metriken wie Cosinus‑Ähnlichkeit oder euklidische Distanz. Die Lösung integrierte sich nahtlos in die bestehende Infrastruktur und verarbeitete Anfragen in Echtzeit. Forever 21 arbeitete wahrscheinlich mit Anbietern wie ViSenze zusammen oder baute die Lösung intern auf und trainierte auf firmeneigenen Katalogdaten für mode­spezifische Genauigkeit. Dadurch wurden die Grenzen textbasierter Suche überwunden, indem der Fokus auf visuelle Semantik gelegt wurde, mit Unterstützung für Stil-, Farb‑ und Musterabgleich. Herausforderungen wie das Feinabstimmen der Modelle für unterschiedliche Beleuchtungen und Nutzerbilder sowie A/B‑Tests zur UX‑Optimierung wurden systematisch adressiert.

Ergebnisse

  • 25% Steigerung der Conversion-Raten durch visuelle Suchen
  • 35% Reduktion der durchschnittlichen Suchzeit
  • 40% höhere Engagement‑Rate (Seiten pro Sitzung)
  • 18% Wachstum im durchschnittlichen Bestellwert
  • 92% Matching‑Genauigkeit für ähnliche Artikel
  • 50% Rückgang der Absprungrate auf Suchseiten
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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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