Die Herausforderung: Manuelle Anfragen zu Abwesenheit und Urlaub

In den meisten Organisationen verbringen HR Business Partner und Shared-Service-Teams nach wie vor unverhältnismäßig viel Zeit damit, wiederkehrende Fragen zu Abwesenheiten und Urlaub zu beantworten. Mitarbeitende möchten wissen, wie viele Urlaubstage ihnen noch zustehen, welche gesetzlichen Feiertage an ihrem Standort gelten, wie sie Krankheitstage erfassen oder welche Genehmigungsregeln für Elternzeit gelten. Jede Frage wird zu einer E-Mail, einem Chat oder einem Ticket, das jemand in HR lesen, interpretieren und manuell beantworten muss.

Traditionelle Ansätze wie statische FAQ-Seiten, PDF-Richtlinienhandbücher oder generische Ticketportale funktionieren nicht mehr. Mitarbeitende haben selten die Zeit oder Geduld, sich durch 40-seitige Dokumente oder Intranet-Seiten zu arbeiten, die oft veraltet, schwer durchsuchbar und zwischen Regionen inkonsistent sind. Selbst wenn es Self-Service-Angebote gibt, sind diese meist nicht mit den HRIS-Urlaubssalden und lokalen Richtlinien verknüpft – sodass Mitarbeitende weiterhin denken: „Ich frage einfach HR“, weil das der vermeintlich schnellste Weg zur Antwort ist.

Das Ergebnis ist ein konstanter Strom von Anfragen mit geringer Komplexität, der HR-Postfächer und Service-Queues verstopft. Antwortzeiten leiden, insbesondere zu Spitzenzeiten wie Jahresende, im Sommer oder bei der Einführung neuer Richtlinien. HR-Teams verlieren Kapazitäten für strategische Aufgaben wie Workforce-Planning, Talententwicklung und Engagement-Initiativen. Uneinheitliche manuelle Antworten zwischen Regionen und einzelnen Personen erhöhen das Compliance-Risiko und untergraben das Vertrauen in HR als verlässliche Quelle für Richtlinien.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist in hohem Maße automatisierbar. Moderne KI-Assistenten können natürlichsprachliche Fragen verstehen, Richtlinien dokumente lesen, lokale Kalender berücksichtigen und sich sogar mit HR-Systemen verbinden, um relevante Salden und Workflows bereitzustellen. Bei Reruption sehen wir, wie KI-gestützter Chat und Automatisierung wiederkehrende Interaktionen in HR und angrenzenden Funktionen transformieren können. Der Rest dieser Seite zeigt Schritt für Schritt, wie Sie Gemini nutzen können, um manuelle Anfragen zu Abwesenheit und Urlaub in ein robustes, mitarbeiterfreundliches Self-Service-Erlebnis zu verwandeln.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Reruption’s Arbeit beim Aufbau von KI-Assistenten, internen Chatbots und Workflow-Automatisierungen wissen wir, dass manuelle Anfragen zu Abwesenheiten zu den schnellsten Quick Wins für die HR-Automatisierung mit Gemini gehören. Durch die enge Integration von Gemini in Google Workspace und über APIs eignet sich das System ideal, um Richtliniendokumente auszulesen, regionale Regeln zu interpretieren und klare, konsistente Antworten direkt dort bereitzustellen, wo Mitarbeitende ohnehin arbeiten – in Gmail, Chat oder Ihrem Intranet. Um jedoch echten Impact zu erzielen, reicht ein einfacher Chatbot nicht aus; Sie brauchen ein durchdachtes Design der Richtliniendaten, der Zugriffssteuerung und der HR-Prozesse rundherum.

Definieren Sie einen klaren Scope, bevor Sie alles automatisieren

Die Versuchung mit einem leistungsfähigen Modell wie Gemini für HR besteht darin, es von Tag eins an jede HR-Frage beantworten zu lassen. Für Abwesenheiten und Urlaub geht das meist nach hinten los. Starten Sie mit einem engen, aber volumenstarken Scope: Urlaubs- und Zeitguthaben, Regeln zur Krankmeldung, lokale gesetzliche Feiertage und grundlegende Genehmigungsprozesse. So erhält das Modell ein klar abgegrenztes Problemfeld und Sie können Genauigkeit und Akzeptanz leichter testen.

Sobald Sie belegt haben, dass Gemini diese zentralen manuellen Anfragen zu Abwesenheit und Urlaub zuverlässig bearbeitet, können Sie in angrenzende Themen wie Elternzeit, Sabbaticals oder Reiserichtlinien erweitern. Ein gestufter Rollout hilft Ihnen außerdem, die Zustimmung von HR, Legal und Betriebsrat zu gewinnen, indem Sie zeigen, dass der Assistent Richtlinien respektiert und keine Antworten improvisiert.

Behandeln Sie HR-Richtlinien wie ein Produkt, nicht nur als Dokumente

Die meisten Organisationen behandeln Abwesenheitsrichtlinien als statische PDFs oder Intranet-Seiten. Wenn Sie einen Gemini-basierten HR-Assistenten einführen, werden diese Dokumente de facto zur Wissensbasis. Ist der Inhalt unklar, veraltet oder zwischen Regionen widersprüchlich, wird der Assistent genau das widerspiegeln. Strategischer Erfolg hängt daher davon ab, Richtlinieninhalte wie ein Produkt zu behandeln: versioniert, strukturiert und mit Blick auf die Nutzung durch KI geprüft.

Investieren Sie im Vorfeld Zeit, um globale und lokale Regeln zu konsolidieren, Sonderfälle zu klären und pro Thema eine eindeutige Single Source of Truth festzulegen. Reruption arbeitet häufig mit HR und Legal zusammen, um Richtlinieninhalte in KI-freundliche Formate und Tagging-Schemata zu überführen, damit Gemini zuverlässig unterscheiden kann – zum Beispiel zwischen Regelungen für Deutschland vs. Spanien oder zwischen gewerblichen und angestellten Mitarbeitenden.

Bringen Sie HR, IT und Datenschutz früh an einen Tisch

Die Einführung von Gemini für HR-Self-Service ist nicht nur eine Tool-Entscheidung; sie ist ein organisatorischer Wandel, der Datenzugriff, Compliance und Employee Experience berührt. HR mag den Prozess verantworten, aber IT, Security und Datenschutz (insbesondere im europäischen und deutschen Kontext) müssen abgestimmt sein, wo Daten liegen, welche Konnektoren genutzt werden und wie Zugriffsrechte funktionieren.

Strategisch brauchen Sie klare Antworten auf Fragen wie: Soll Gemini Echtzeit-Urlaubssalden aus dem HRIS sehen oder nur Richtlinien- und Prozessinformationen? Wie trennen wir personenbezogene Daten von allgemeinen Richtlinieninhalten? Wer trägt die Verantwortung, wenn eine KI-Antwort falsch ist? Die frühzeitige Einigung auf diese Grenzen reduziert Reibung in der Umsetzung und stärkt das Vertrauen in das System. Durch Reruption’s Fokus auf Security & Compliance gestalten wir diese Architekturen gemeinsam mit Rechts- und Risikoteams – nicht an ihnen vorbei.

Auf Transparenz und Eskalation auslegen, nicht auf Vollautomatisierung

Ein nachhaltiger Ansatz für KI im HR-Support erkennt an, dass nicht jede Frage zu Abwesenheiten vollständig automatisiert werden sollte. Manche Fälle sind sensibel (z. B. Langzeiterkrankungen, Sonderurlaub aus persönlichen Gründen) oder erfordern menschliches Ermessen. Strategisch sollte der Assistent als intelligente Eingangstür dienen: Er löst Standardanfragen sofort, weiß aber auch, wann er eskalieren muss.

Das bedeutet, sichtbare Leitplanken zu implementieren: Der Assistent erklärt, auf welche Daten er zugreift, wann er sich unsicher ist und wie man eine:n HR-Ansprechpartner:in erreicht. Eskalations-Workflows können strukturierte Informationen der Mitarbeitenden einsammeln (Daten, Standort, Vertragsart) und an HR weitergeben, um Ping-Pong-Kommunikation zu reduzieren. So bleibt die menschliche Kontrolle erhalten, während dennoch ein erheblicher Teil der manuellen Arbeit entfällt.

Impact über das Ticketvolumen hinaus messen

Es ist verlockend, Erfolg auszurufen, sobald die Ticketzahlen sinken, aber der strategische Wert von Gemini-basierten HR-Assistenten geht tiefer. Definieren Sie von Anfang an Metriken, die sowohl operative Effizienz als auch Employee Experience abbilden: First-Response-Time, Anteil der Anfragen, die vollständig durch KI gelöst werden, Zufriedenheit der Mitarbeitenden mit den Antworten und die HR-Zeit, die für höherwertige Aufgaben frei wird.

Wir empfehlen häufig A/B- oder Vorher/Nachher-Vergleiche: etwa die durchschnittliche Bearbeitungszeit für Anfragen zu Abwesenheiten vor und nach Einführung des Assistenten zu messen oder nachzuverfolgen, wie viele komplexe Fälle HR bearbeiten kann, sobald die einfache „Geräuschkulisse“ reduziert ist. Diese Kennzahlen helfen Ihnen, den Assistenten kontinuierlich zu optimieren und weitere Investitionen in KI im HR zu begründen.

Gemini zur Automatisierung manueller Anfragen zu Abwesenheiten und Urlaub einzusetzen, gehört zu den pragmatischsten Wegen, HR-Kapazitäten freizusetzen und gleichzeitig die Employee Experience zu verbessern. Wenn Sie einen klaren Scope definieren, Richtlinieninhalte aufräumen und Stakeholder in Bezug auf Compliance und Eskalation abstimmen, wird Gemini zur verlässlichen ersten Support-Linie statt zu einem riskanten Experiment. Reruption bringt die Kombination aus KI-Engineering und Verständnis für HR-Prozesse mit, die nötig ist, um solche Assistenten schnell zu konzipieren, zu prototypisieren und zu skalieren. Wenn Sie dieses Thema erkunden, entwickeln wir gerne gemeinsam mit Ihnen einen fokussierten Proof of Concept und verwandeln ihn in eine produktive Lösung in Ihrer bestehenden HR-Landschaft.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Technologie bis Gesundheitswesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

IBM

Technologie

In einer weltweiten Belegschaft von mehr als 280.000 Mitarbeitenden kämpfte IBM mit hohen Mitarbeiterfluktuationsraten, insbesondere bei Leistungsträgern und Schlüsselpersonal. Die Kosten für die Ersetzung einer einzelnen Fachkraft – inklusive Rekrutierung, Onboarding und Produktivitätsverlust – können $4.000–$10.000 pro Einstellung übersteigen, was in einem umkämpften Tech-Arbeitsmarkt die Verluste verstärkt. Das manuelle Erkennen gefährdeter Mitarbeitender war angesichts umfangreicher HR-Datensilos mit Informationen zu Demografie, Leistungsbeurteilungen, Vergütung, Mitarbeiterzufriedenheitsbefragungen und Work-Life-Balance nahezu unmöglich. Traditionelle HR-Ansätze stützten sich auf Austrittsgespräche und anekdotisches Feedback, die reaktiv und für Prävention ungeeignet waren. Da die Fluktuationsraten bei branchenüblichen 10–20 % pro Jahr lagen, entstanden IBM jährliche Kosten in den hunderten Millionen durch Neueinstellungen und Schulungen, ergänzt durch Wissensverluste und sinkende Moral in einem engen Arbeitsmarkt. Die Herausforderung verschärfte sich, weil die Bindung knapper KI- und Tech-Fachkräfte für IBMs Innovationsfähigkeit entscheidend war.

Lösung

IBM entwickelte ein prädiktives Fluktuations-ML-Modell auf Basis der Watson-KI-Plattform und analysierte 34+ HR-Variablen wie Alter, Gehalt, Überstunden, Stellenfunktion, Leistungsbewertungen und Entfernung vom Wohnort anhand eines anonymisierten Datensatzes von 1.470 Mitarbeitenden. Algorithmen wie logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und Gradient Boosting wurden trainiert, um Mitarbeitende mit hoher Weggangsgefährdung zu identifizieren, und erreichten eine 95%ige Genauigkeit bei der Vorhersage, wer innerhalb von sechs Monaten das Unternehmen verlassen würde. Das Modell wurde in HR-Systeme für Echtzeit-Bewertungen integriert und löste personalisierte Maßnahmen wie Karriere-Coaching, Gehaltsanpassungen oder flexible Arbeitsoptionen aus. Dieser datengetriebene Ansatz ermöglichte es CHROs und Führungskräften, proaktiv zu handeln und vorrangig Top-Performer zu halten.

Ergebnisse

  • 95% Genauigkeit bei der Vorhersage von Mitarbeiterfluktuation
  • Verarbeitete 1.470+ Mitarbeiterdatensätze mit 34 Variablen
  • 93% Genauigkeit im optimierten Extra-Trees-Modell
  • Reduzierte Einstellungskosten durch Vermeidung wertvoller Abgänge
  • Potenzielle Jährliche Einsparungen von über $300M durch verbesserte Bindung (berichtet)
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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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Commonwealth Bank of Australia (CBA)

Bankwesen

Als Australiens größte Bank sah sich CBA zunehmenden Betrugs- und Scam-Bedrohungen gegenüber, wobei Kunden erhebliche finanzielle Verluste erlitten. Betrüger nutzten schnelle digitale Zahlungen wie PayID aus, bei denen nicht übereinstimmende Empfängernamen zu unumkehrbaren Überweisungen führten. Traditionelle Erkennungssysteme hinkten hinter komplexen Angriffen her, was zu hohem Kundenschaden und regulatorischem Druck führte. Parallel dazu waren die Contact Center überlastet und bearbeiteten Millionen von Anfragen zu Betrugswarnungen und Transaktionen. Das führte zu langen Wartezeiten, steigenden Betriebskosten und angespannten Ressourcen. CBA benötigte proaktive, skalierbare KI, um in Echtzeit einzugreifen und gleichzeitig die Abhängigkeit von menschlichen Agenten zu reduzieren.

Lösung

CBA setzte einen hybriden KI-Stack ein, der Maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung und generative KI für personalisierte Warnungen kombiniert. NameCheck überprüft Empfängernamen gegen PayID in Echtzeit und warnt Nutzer bei Abweichungen. CallerCheck authentifiziert eingehende Anrufe und blockiert Nachahmungs-Betrugsversuche. In Partnerschaft mit H2O.ai implementierte CBA von GenAI angetriebene prädiktive Modelle zur Scam-Intelligence. Ein KI-virtueller Assistent in der CommBank-App bearbeitet Routineanfragen, generiert natürliche Antworten und eskaliert komplexe Fälle. Die Integration mit Apate.ai liefert nahezu in Echtzeit Scam-Intelligence und verbessert das proaktive Blockieren über alle Kanäle hinweg.

Ergebnisse

  • 70 % Reduktion der Betrugsverluste
  • 50 % Verringerung der Kundenschäden durch Betrug bis 2024
  • 30 % Rückgang der Betrugsfälle durch proaktive Warnungen
  • 40 % Reduktion der Wartezeiten im Contact Center
  • 95 %+ Genauigkeit bei NameCheck-Empfängerabgleichen
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BMW (Spartanburg Plant)

Automobilproduktion

Die BMW Spartanburg Plant, das weltweit größte Werk des Unternehmens zur Produktion der X‑Serie‑SUVs, stand unter großem Druck, die Montageprozesse angesichts steigender Nachfrage nach SUVs und gestörter Lieferketten zu optimieren. Die traditionelle Fertigung setzte stark auf menschliche Arbeitskräfte für repetitive Tätigkeiten wie Teiletransport und Einbau, was zu Arbeiterermüdung, Fehlerquoten von bis zu 5–10% bei Präzisionsaufgaben und ineffizienter Ressourcenzuteilung führte. Bei über 11.500 Mitarbeitern, die die Hochvolumenproduktion bewältigen, verursachte manuelle Schichtplanung und Zuordnung von Mitarbeitern zu Aufgaben Verzögerungen und eine Zykluszeitvarianz von 15–20%, die die Skalierbarkeit der Produktion behinderte. Hinzu kamen Herausforderungen bei der Anpassung an Industrie 4.0‑Standards, bei denen starre Industrieroboter Schwierigkeiten mit flexiblen Aufgaben in dynamischen Umgebungen hatten. Personalmangel nach der Pandemie verschärfte die Lage, mit steigenden Fluktuationsraten und der Notwendigkeit, qualifizierte Mitarbeiter in wertschöpfende Rollen umzuschichten und gleichzeitig Stillstandszeiten zu minimieren. Die begrenzte Leistungsfähigkeit älterer Machine‑Vision‑Systeme erkannte subtile Defekte nicht zuverlässig, was zu Qualitätsausreißern und Nacharbeitskosten in Millionenhöhe pro Jahr führte.

Lösung

BMW ging eine Partnerschaft mit Figure AI ein, um Figure 02 Humanoide Roboter einzusetzen, die mit Maschinellem Sehen zur Echtzeit‑Objekterkennung und ML‑Scheduling‑Algorithmen für dynamische Aufgabenverteilung integriert sind. Diese Roboter nutzen fortschrittliche KI, um Umgebungen über Kameras und Sensoren wahrzunehmen und dadurch autonome Navigation und Manipulation in Mensch‑Roboter‑Kooperationen zu ermöglichen. ML‑Modelle sagen Produktionsengpässe voraus, optimieren die Robot‑Mitarbeiter‑Planung und überwachen die Leistung selbstständig, wodurch die menschliche Aufsicht reduziert wird. Die Implementierung umfasste Pilotversuche im Jahr 2024, bei denen die Roboter repetitive Aufgaben wie Teilekommissionierung und Einbau übernahmen und zentral über eine KI‑Orchestrierungsplattform koordiniert wurden. So konnte eine nahtlose Integration in bestehende Linien erfolgen, wobei Digitale Zwillinge Szenarien für eine sichere Einführung simulierten. Herausforderungen wie anfängliche Kollisionsrisiken wurden durch Feinabstimmung mittels bestärkenden Lernens (Reinforcement Learning) überwunden, was menschähnliche Geschicklichkeit ermöglichte.

Ergebnisse

  • 400% Steigerung der Roboter­geschwindigkeit nach den Tests
  • 7x höhere Erfolgsrate bei Aufgaben
  • Reduzierte Zykluszeiten um 20–30%
  • 10–15% der Mitarbeiter auf qualifizierte Aufgaben umgeschichtet
  • Über $1 Mio. jährliche Kostenersparnis durch Effizienzgewinne
  • Fehlerquoten sanken unter 1%
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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.

Richtlinieninhalte in einer KI-fähigen Wissensbasis zentralisieren

Der erste taktische Schritt zur Automatisierung von Anfragen zu Abwesenheit und Urlaub mit Gemini besteht darin, Ihre Richtlinien in einer strukturierten, durchsuchbaren Wissensbasis zu konsolidieren. Sammeln Sie alle relevanten Dokumente: globale Abwesenheitsrichtlinien, lokale Anhänge, Betriebsvereinbarungen, Feiertagskalender und HR-FAQ-Seiten. Entfernen Sie Duplikate, harmonisieren Sie die Terminologie und taggen Sie jeden Abschnitt nach Land, Mitarbeitergruppe und Vertragsart.

Speichern Sie diese Dokumente in Google Workspace in einem dedizierten Drive-Ordner mit klaren Benennungskonventionen und Freigabeeinstellungen. Konfigurieren Sie anschließend Gemini (über Erweiterungen oder eine individuelle Integration) so, dass nur dieser kuratierte Ordner indexiert wird. So verringern Sie das Risiko, dass das Modell veraltete Entwürfe aus beliebigen Ordnern heranzieht, und stellen sicher, dass jede Antwort auf einer freigegebenen Quelle basiert.

Robuste Prompts und Systemanweisungen für HR-Anwendungsfälle entwerfen

Um konsistente, compliance-konforme Antworten zu erhalten, definieren Sie einen dauerhaften System-Prompt für Ihren Gemini HR-Assistenten. Dieser Prompt sollte Ihre Tonalität, Eskalationsregeln und den Umgang mit Unsicherheit kodifizieren. Wenn Sie beispielsweise einen Chatbot in Ihrem Intranet oder in Google Chat implementieren, würde Ihr Backend bei jeder Anfrage eine stabile Systemanweisung mitgeben.

Beispiel für einen System-Prompt für Gemini:
Sie sind ein interner HR-Abwesenheitsassistent für die ACME GmbH.

Ihre Aufgaben:
- Beantworten Sie Fragen zu Urlaub, Krankmeldungen, Elternzeit und gesetzlichen Feiertagen.
- Verwenden Sie NUR die offiziellen Richtliniendokumente und Kalender, die Ihnen bereitgestellt werden.
- Weisen Sie immer darauf hin, wenn sich Regelungen nach Land, Standort oder Mitarbeitergruppe unterscheiden.
- Wenn Sie sich nicht sicher sind oder die Situation außergewöhnlich erscheint, sagen Sie das klar und
  empfehlen Sie, HR über den offiziellen Kanal mit einer kurzen Erläuterung zu kontaktieren.
- Nehmen Sie KEINE eigenen rechtlichen Bewertungen oder Zusagen vor.
- Antworten Sie in einer klaren, freundlichen, professionellen Sprache und halten Sie sich kurz.

Iterieren Sie diesen Prompt auf Basis realer Gespräche. Überwachen Sie, in welchen Fällen Gemini mehrdeutige Fragen zu selbstsicher beantwortet, und passen Sie die Anweisungen an, damit solche Fälle eher eskaliert als geraten werden.

Anbindung an HRIS oder Payroll für Salden- und Feiertagsdaten

Mitarbeitende wollen nicht nur die Regeln kennen, sondern auch ihren eigenen Urlaubssaldo und die für sie geltenden Feiertage. Wo technisch und rechtlich machbar, sollten Sie Gemini über APIs oder Exportdateien mit Ihrem HRIS- oder Payroll-System verbinden. Der Assistent kann dann beispielsweise verbleibende Urlaubstage oder anstehende Feiertage für den Standort der jeweiligen Person abrufen.

Ein gängiges Muster ist ein schlanker Middleware-Service: Er authentifiziert die Nutzer:innen (z. B. über die Google-Identität), ermittelt ihre Mitarbeiter-ID, ruft Salden- und Kalenderinformationen aus dem HRIS ab und übergibt diese Werte an den Kontext von Gemini. Gemini kombiniert dann statische Richtlinientexte mit dynamischen Daten. So verbleiben sensible Operationen in Ihrer eigenen Infrastruktur, während der Assistent dennoch personalisierte Antworten liefern kann.

Beispielkontext, der an Gemini übergeben wird:
"employee_country": "DE",
"employee_region": "BW",
"employee_contract_type": "full-time",
"vacation_days_total": 30,
"vacation_days_taken": 18,
"vacation_days_remaining": 12,
"next_public_holidays": ["2025-01-01", "2025-01-06"]

Den Assistenten dort einbetten, wo Mitarbeitende heute schon HR fragen

Die Nutzung hängt von der Bequemlichkeit ab. Anstatt ein weiteres Portal zu starten, platzieren Sie Ihren Gemini-Abwesenheitsassistenten in den Kanälen, die Mitarbeitende bereits nutzen: Google Chat, Gmail-Side Panels, Ihr Intranet oder das HR-Serviceportal. In Google Workspace können Sie einen Gemini-basierten Chatbot als Chat-App oder als benutzerdefinierte Web-Komponente in Ihrem Intranet bereitstellen.

Konfigurieren Sie zum Beispiel einen Google-Chat-Bereich namens „Ask HR – Urlaub & Abwesenheit“, in dem Nutzer:innen dem Bot Direktnachrichten senden können. Oder fügen Sie auf der HR-Seite Ihres Intranets ein Widget mit einem klaren Call-to-Action hinzu: „Fragen Sie nach Ihrem Urlaub, Ihrer Krankmeldung und Feiertagen.“ Je weniger Kontextwechsel nötig sind, desto mehr Anfragen laufen über den Assistenten statt per E-Mail.

Logging, Feedback und kontinuierliche Verbesserung implementieren

Um Qualität und Compliance sicherzustellen, statten Sie Ihren Gemini HR-Chatbot mit Logging und Feedbackschleifen aus. Speichern Sie anonymisierte Gesprächsprotokolle (unter Beachtung der Datenschutzvorgaben) und markieren Sie, welche Antworten von Mitarbeitenden als hilfreich bzw. nicht hilfreich bewertet wurden. Bieten Sie nach jeder Antwort eine einfache Feedback-Option an: „War diese Antwort hilfreich? Ja / Nein – Kommentar hinzufügen“.

HR und das KI-Team sollten in regelmäßigen Abständen wenig bewertete Antworten prüfen, Muster erkennen (z. B. fehlende Sonderfälle in Richtlinien, missverständliche Formulierungen, unklare Eskalationswege) und sowohl die Wissensbasis als auch den System-Prompt aktualisieren. So wird der Assistent zu einem lebenden System, das sich mit der Zeit verbessert, statt zu veralten, wenn sich Richtlinien ändern.

Konkrete KPIs definieren und einen Pilot in einer Region starten

Bevor Sie global skalieren, führen Sie einen 4–8-wöchigen Pilot mit einer klar definierten Zielgruppe durch – zum Beispiel Mitarbeitende in einem Land oder einer Business Unit. Definieren Sie konkrete KPIs: prozentuale Reduktion manueller Abwesenheits-Tickets, durchschnittliche Antwortzeit, KI-Lösungsquote und Nutzerzufriedenheit (über eine kurze Umfrage). Konfigurieren Sie Ihr Ticketsystem so, dass alle abwesenheitsbezogenen E-Mails der Pilotgruppe zunächst an den Assistenten geleitet werden – mit klaren Fallback-Optionen.

Vergleichen Sie während des Pilots die Ausgangsmetriken (vor Gemini) mit dem neuen Setup. Viele Organisationen erreichen realistisch eine Reduktion der Standard-Abwesenheitsanfragen um 30–60 % und einen Rückgang der Antwortzeiten von Tagen auf Sekunden bei einfachen Fragen. Nutzen Sie diese Zahlen und das qualitative Feedback, um das Setup zu verfeinern und den Business Case für einen breiteren Rollout aufzubauen.

Wenn diese taktischen Best Practices umgesetzt werden, kann ein Gemini-basierter HR-Assistent für Abwesenheiten und Urlaub manuelle HR-Anfragen realistisch im zweistelligen Prozentbereich reduzieren, die Antwortkonsistenz über Regionen hinweg verbessern und pro HR-FTE mehrere Stunden pro Woche für strategischere Aufgaben freisetzen. Der genaue Impact hängt von Ihrer Organisation ab, aber diszipliniertes Piloting, Integration und kontinuierliche Verbesserung machen Abwesenheitsanfragen durchgängig zu einem der attraktivsten Einstiegsszenarien für KI im HR.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini eignet sich besonders gut für die meisten standardisierten Anfragen zu Abwesenheiten, die klaren Regeln folgen. Typische Beispiele sind: verbleibende Urlaubstage, wie man Urlaub beantragt, welche gesetzlichen Feiertage an einem Standort gelten, wie Krankmeldungen erfasst werden oder wo Formulare und Genehmigungsprozesse zu finden sind.

Komplexere, sensiblere Fälle (z. B. Langzeiterkrankungen, Sonderurlaub aus persönlichen Gründen oder außergewöhnliche Vereinbarungen) sollten weiterhin an menschliche HR-Ansprechpartner:innen weitergeleitet werden. In der Praxis konfigurieren wir Gemini meist so, dass solche Muster erkannt und eine Eskalation vorgeschlagen wird, anstatt eine endgültige Antwort zu versuchen.

Ein fokussierter Gemini HR-Abwesenheitsassistent kann oft innerhalb weniger Wochen prototypisiert werden, vorausgesetzt, Sie verfügen bereits über digitalisierte Richtliniendokumente und Zugriff auf Ihre HRIS- oder Payroll-APIs. Ein typischer Zeitplan:

  • 1–2 Wochen: Scope-Definition, Konsolidierung der Richtlinien, Architekturdesign
  • 1–3 Wochen: Technische Integration (Wissensbasis, optionale HRIS-Anbindung), Prompt-Design
  • 2–4 Wochen: Pilot-Rollout in einer Region oder Business Unit, Feintuning basierend auf Feedback

Die Gesamtdauer hängt von internen Freigaben (IT, Security, Betriebsrat) und der Komplexität Ihrer Richtlinienlandschaft ab. Reruption’s PoC-Ansatz ist darauf ausgelegt, diese Phase zu entrisiken und schnell einen funktionsfähigen Prototypen vor echte Nutzer:innen zu bringen.

Um einen Gemini-basierten HR-Support-Assistenten erfolgreich zu betreiben, brauchen Sie typischerweise:

  • HR-Prozessverantwortliche, die Ihre Abwesenheitsrichtlinien und Sonderfälle im Detail kennen
  • IT-/Engineering-Support für die Integration (HRIS, Identity, Intranet)
  • Security/Datenschutz, um Datenflüsse und Zugriffssteuerungen zu prüfen
  • Eine:n Product Owner, der/die den Assistenten als sich entwickelnden Service und nicht als einmaliges Projekt versteht

Wenn Ihnen interne KI-Engineering-Kapazitäten fehlen, können Partner wie Reruption das technische Rückgrat liefern und Ihre HR- und IT-Teams dabei unterstützen, die Lösung langfristig selbst zu betreiben und weiterzuentwickeln.

Der ROI ergibt sich aus drei Bereichen: reduzierter manueller Aufwand im HR, schnellere und konsistentere Antworten für Mitarbeitende und ein geringeres Risiko von Fehlinterpretationen von Richtlinien. In der Praxis sehen Unternehmen häufig eine Reduktion der standardisierten abwesenheitsbezogenen Tickets um 30–60 % und einen deutlichen Rückgang der Antwortzeiten bei einfachen Fragen.

Wenn beispielsweise jede HR-FTE mehrere Stunden pro Woche mit wiederkehrenden Abwesenheitsanfragen verbringt, kann die Automatisierung eines großen Teils davon monatlich Dutzende Stunden im Team freisetzen. Diese Zeit lässt sich auf strategische HR-Initiativen verlagern. Die anfänglichen Kosten liegen primär in Integration und Change-Management, weniger in Lizenzen, sodass sich die Investition in der Regel innerhalb von Monaten und nicht erst nach Jahren amortisiert – vorausgesetzt, die Akzeptanz ist gegeben.

Reruption verbindet KI-Engineering mit tiefgehender Erfahrung im Aufbau praxisnaher Assistenten und Automatisierungen in Unternehmensumgebungen. Unser AI-PoC-Angebot (9.900€) ist ein strukturierter Weg, um zu testen, ob ein Gemini-basierter HR-Abwesenheitsassistent in Ihrem spezifischen Kontext funktioniert: Wir definieren den Use Case, entwerfen die Architektur, bauen einen funktionsfähigen Prototypen und messen Performance sowie Nutzer-Impact.

Über den PoC hinaus setzen wir unseren Co-Preneur-Ansatz um: Wir arbeiten eng mit Ihren HR-, IT- und Security-Teams zusammen, handeln mit unternehmerischem Verantwortungsbewusstsein und bauen den Assistenten so, als wäre es unser eigenes Produkt. Dazu gehören die Neustrukturierung von Richtlinien, die Integration mit Ihrem HRIS oder Google Workspace, das Design von Security & Compliance, der Pilot-Rollout sowie Enablement, damit Ihre Teams die Lösung eigenständig betreiben und weiterentwickeln können.

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