Die Herausforderung: Ineffizienter Support bei der Auslegung von Richtlinien

Die meisten HR-Teams stecken in einer Endlosschleife: Mitarbeitende tun sich schwer damit, dichte, juristisch formulierte Richtlinien zu Themen wie Remote Work, Überstunden, Reisekosten oder Elternzeit zu verstehen – und bombardieren HR anschließend mit Rückfragen. HR Business Partner und HR-Operations-Teams verbringen einen erheblichen Teil ihrer Zeit damit, immer wieder dieselben Absätze umzuformulieren, PDFs und E-Mail-Verläufe zu durchsuchen und zu versuchen, Antworten über Regionen und Führungskräfte hinweg konsistent zu halten.

Traditionelle Ansätze skalieren nicht. FAQ-Seiten und Intranet-Portale sind schnell veraltet. Lange Richtlinien-PDFs lassen sich für Mitarbeitende unter Zeitdruck nicht praktikabel durchsuchen. Geteilte Postfächer und Ticketsysteme verlagern das Chaos nur – sie machen die zugrunde liegenden Informationen nicht verständlicher. Selbst wenn HR Wissensdatenbanken aufbaut, sind diese meist statisch, schwer zu pflegen und bilden selten die Nuancen unterschiedlicher Vertragstypen, Standorte oder Senioritätsstufen ab.

Die Auswirkungen gehen über ein paar zusätzliche E-Mails hinaus. Langsame, uneinheitliche Auslegung von Richtlinien führt zu Compliance-Risiken, wenn Mitarbeitende unvollständige oder falsche Hinweise erhalten – insbesondere bei Arbeitszeit, Datenschutz oder Anspruch auf Leistungen. Das erhöht die Arbeitslast im HR, sorgt auf beiden Seiten für Frustration und verzögert Entscheidungen wie die Genehmigung von Remote Work, die Freigabe von Reisen oder die Planung von Überstunden. Langfristig untergräbt dies das Vertrauen in HR und erschwert die Einführung neuer oder geänderter Richtlinien, weil die Kommunikationskapazität bereits überlastet ist.

Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Moderne KI-Systeme wie Claude können lange HR-Richtliniendokumente lesen und interpretieren, die relevanten Passagen herausfiltern und sie in klarer Sprache mit voller Nachvollziehbarkeit erklären. Bei Reruption verfügen wir über praktische Erfahrung im Aufbau von KI-Assistenten und Chatbots auf Basis komplexer Dokumentationsbestände. Der Rest dieser Seite zeigt, wie Sie dieses Problem strategisch angehen – und wie Sie Claude in eine sichere, verlässliche Ebene zwischen Ihren Richtlinien und Ihren Mitarbeitenden verwandeln.

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Unsere Einschätzung

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

Aus Sicht von Reruption bedeutet der Einsatz von Claude für die Auslegung von HR-Richtlinien nicht einfach, noch einen weiteren Chatbot in Ihr Intranet zu stellen. Es geht darum, eine KI-gestützte HR-Wissensschicht zu schaffen, die lange Richtliniendokumente auslegen, Antworten konsistent halten und HR dennoch die Kontrolle über das Endergebnis lassen kann. Auf Basis unserer Erfahrung mit der Implementierung von KI-Assistenten auf komplexen Dokumentenkorpora sehen wir Claude als sehr gut geeignet, wenn Sie nuancierte, rechtlich sensible Antworten benötigen, die erklärbar und nachvollziehbar bleiben.

Vom Risiko her denken, nicht von der Bequemlichkeit

Wenn Sie über die Automatisierung des HR-Richtliniensupports mit Claude nachdenken, ist es verlockend, mit den einfachsten und häufigsten Fragen zu beginnen. Starten Sie stattdessen mit einer Risikokarte: Welche Richtlinienbereiche haben den höchsten Compliance-Einfluss (Überstunden, Arbeitszeit, Urlaub, Datenschutz)? Wo führen Fehlinterpretationen zu finanziellen oder rechtlichen Konsequenzen? Diese Perspektive hilft Ihnen zu entscheiden, was zwingend in menschlicher Hand bleiben muss und was sich sicher automatisieren lässt.

In der Praxis bedeutet das, Fragen in „informative“ (z. B. wo ein Formular zu finden ist), „interpretative“ (wie eine Regel anzuwenden ist) und „entscheidende“ (Genehmigung oder Ablehnung) zu klassifizieren. Claude kann einen großen Teil der informativen und interpretativen Ebene übernehmen, während HR die Entscheidungsrechte behält. Reruption unterstützt Kund:innen häufig dabei, diese Leitplanken im Vorfeld zu definieren, sodass der Einsatz von Tag eins an sicher ist.

Ein Governance-Modell rund um Ihre Richtlinien entwickeln

Claude ist bei langen Dokumenten sehr leistungsfähig, aber ohne Governance verlagern Sie nur das Chaos in einen neuen Kanal. Sie benötigen ein klares Modell, wer die HR-Richtlinien-Wissensbasis verantwortet, wie Aktualisierungen erfolgen und wie Änderungen in Ihren KI-Assistenten einfließen. Das ist weniger eine Technologiefrage als eine Frage des Operating Models: Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigabeprozesse.

Wir empfehlen, Richtlinien-„Domänen“ (z. B. Arbeitszeit, Benefits, Reisen, Urlaub) mit verantwortlichen HR-Ownern zu definieren. Claude kann dann so konfiguriert oder per Prompt gesteuert werden, dass es stets auf die aktuellsten Dokumente je Domäne verweist. Ein einfaches, transparentes Governance-Modell gibt Betriebsrat, Rechtsabteilung und HR-Führung die Sicherheit, dass die KI nicht auf veralteten oder inoffiziellen Informationen arbeitet.

Ihr HR-Team auf eine KI-zentrierte Support-Rolle vorbereiten

Die Automatisierung des Richtliniensupports verändert die HR-Rolle. Ihr Team wechselt von der ersten Erklärinstanz hin zu Kurator:innen, Ausnahmebearbeiter:innen und Eskalationsstellen. Das erfordert Mindset-Arbeit und klare Kommunikation: Die KI ersetzt HR nicht; sie übernimmt wiederkehrende Q&A-Aufgaben, damit HR sich auf komplexe, menschzentrierte Themen konzentrieren kann.

Konkret bedeutet das, HR-Mitarbeitende im Umgang mit Claude zu schulen: wie sie von der KI vorgeschlagene Antworten prüfen, Prompts korrigieren und verbessern und neue Muster wieder ins System zurückspielen. In unseren Projekten sehen wir die besten Ergebnisse, wenn HR Business Partner frühzeitig als Co-Designer des KI-Assistenten eingebunden sind – nicht nur als Endnutzer:innen eines Tools, das von der IT gebaut wurde.

Nachvollziehbarkeit und Auditierbarkeit von Anfang an einplanen

Im HR-Bereich reicht es nicht, dass eine Antwort richtig ist; Sie müssen auch zeigen können, woher sie stammt. Ein strategischer Claude-Einsatz benötigt daher ein Design, bei dem jede Antwort auf konkrete Richtliniendokumente, Klauseln und Versionen zurückgeführt werden kann. Diese Nachvollziehbarkeit ist entscheidend für Compliance-Audits, Gespräche mit dem Betriebsrat und die Konfliktlösung.

Architektonisch bedeutet das häufig, Claude mit einer Dokumenten-Retrieval-Schicht und einem Loggingsystem zu kombinieren, das Fragen, KI-Antworten und Dokumentverweise speichert. Reruption berücksichtigt dies typischerweise bereits im initialen Design, damit Sie später keinen Mehraufwand haben, wenn Legal oder Compliance detailliertes Reporting verlangen.

Vom Piloten zur Plattform – aber in Etappen

Claude kann deutlich mehr als nur einen HR-Anwendungsfall unterstützen, aber der Versuch, alles auf einmal zu lösen, scheitert meist. Strategisch sollten Sie in Sequenzen denken: Starten Sie mit einem eng gefassten HR-Richtliniensupport-Pilot (z. B. Remote Work und Reisen), validieren Sie Nutzung und Qualität und erweitern Sie dann auf weitere Richtliniendomänen und Kanäle (Intranet, MS Teams, E-Mail-Integrationen).

Dieser schrittweise Ansatz ermöglicht es Ihnen, Prompts, Zugriffskontrollen und Eskalationsregeln anhand echter Nutzungsdaten zu verfeinern. Mit der Zeit „fügen Sie nicht nur einen weiteren Bot hinzu“, sondern bauen eine interne KI-Plattform für HR-Wissen auf, die später auch Recruiting, Onboarding und Mitarbeiterentwicklung unterstützen kann.

Mit klaren Leitplanken und einem Governance-Modell eingesetzt, kann Claude Ihre HR-Richtlinien in ein lebendiges, verlässliches Unterstützungssystem verwandeln, das Mitarbeitende wirklich verstehen. Anstatt den ganzen Tag dieselben Fragen zu beantworten, kann sich Ihr HR-Team auf Ermessensentscheidungen und strategische Arbeit konzentrieren, während Claude die Schwerstarbeit bei der Auslegung und Erklärung komplexer Regeln übernimmt. Reruption verbindet tiefgehendes KI-Engineering mit praktischem HR-Prozess-Know-how, um diese Systeme End-to-End zu konzipieren und umzusetzen; wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrer Organisation aussehen könnte, sind wir bereit, Ihren Use Case zu validieren und gemeinsam einen ersten funktionierenden Prototyp zu bauen.

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Fallbeispiele aus der Praxis

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

Citibank Hong Kong

Vermögensverwaltung

Citibank Hong Kong sah sich einer wachsenden Nachfrage nach fortschrittlichen persönlichen Finanzmanagement-Tools ausgesetzt, die über mobile Geräte zugänglich sind. Kunden suchten nach prädiktiven Erkenntnissen zu Budgetierung, Investitionen und Finanzverfolgung, doch traditionelle Apps fehlten an Personalisierung und Echtzeit‑Interaktivität. In einem wettbewerbsintensiven Privatkundengeschäft‑Umfeld, insbesondere im Bereich der Vermögensverwaltung, erwarteten Kunden nahtlose, proaktive Beratung inmitten volatiler Märkte und steigender digitaler Erwartungen in Asien. Zu den zentralen Herausforderungen gehörten die Integration großer Kundendatenmengen für präzise Prognosen, die Gewährleistung, dass konversationelle Schnittstellen natürlich wirkten, sowie das Überwinden von Datenschutzhürden im regulierten Umfeld Hongkongs. Frühe mobile Tools zeigten ein niedriges Engagement, da Nutzer Apps wegen generischer Empfehlungen abbrachen — ein klares Signal für die Notwendigkeit KI‑getriebener Personalisierung, um hochvermögende Kunden zu binden.

Lösung

Wealth 360 entstand als Citibank HKs KI‑gestützter persönlicher Finanzmanager, eingebettet in die Citi Mobile App. Er nutzt prädiktive Analytik, um Ausgabemuster, Anlageerträge und Portfoliorisiken vorherzusagen und liefert personalisierte Empfehlungen über eine konversationelle Schnittstelle wie Chatbots. Aufbauend auf Cis globaler KI‑Expertise verarbeitet das System Transaktionsdaten, Markttrends und Nutzerverhalten für maßgeschneiderte Ratschläge zu Budgetierung und Vermögensaufbau. Die Implementierung umfasste Modelle des maschinellen Lernens zur Personalisierung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für intuitive Chats, aufbauend auf Citibank‑Erfolgen wie Chatbots in der Asien‑Pazifik‑Region und API‑Lösungen. Die Lösung schloss Lücken, indem sie proaktive Alerts und virtuelle Beratungen erlaubte und so die Kundenerfahrung ohne menschliches Eingreifen verbesserte.

Ergebnisse

  • 30% Zunahme der Engagement‑Kennzahlen in der mobilen App
  • 25% Verbesserung der Kundenbindungsrate im Wealth‑Management
  • 40% schnellere Reaktionszeiten durch konversationelle KI
  • 85% Kundenzufriedenheitswert für personalisierte Insights
  • Über 18 Mio. API‑Aufrufe in vergleichbaren Citi‑Initiativen
  • 50% Reduktion manueller Beratungsanfragen
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Rolls-Royce Holdings

Luft- und Raumfahrt

Triebwerke sind hochkomplex und arbeiten unter extremen Bedingungen, mit Millionen von Bauteilen, die Verschleiß ausgesetzt sind. Fluggesellschaften sahen sich unerwarteten Ausfällen gegenüber, die zu kostspieligen Bodenbleiben führten, wobei ungeplante Wartungen täglich Millionenverluste pro Flugzeug verursachten. Traditionelle geplante Wartungsintervalle waren ineffizient und führten oft zu Überwartung oder übersehenen Problemen, was die Ausfallzeiten und den Treibstoffverbrauch verschlimmerte. Rolls-Royce musste Ausfälle proaktiv vorhersagen angesichts der enormen Datenmengen von Tausenden von Triebwerken im Einsatz. Zu den Herausforderungen gehörten die Integration von Echtzeit-IoT-Sensordaten (Hunderte pro Triebwerk), die Verarbeitung von Terabytes an Telemetrie und die Sicherstellung der Genauigkeit der Vorhersagen, um Fehlalarme zu vermeiden, die den Betrieb stören könnten. Die strengen Sicherheitsvorschriften der Luft- und Raumfahrtbranche erhöhten den Druck, verlässliche KI-Lösungen ohne Leistungseinbußen zu liefern.

Lösung

Rolls-Royce entwickelte die Plattform IntelligentEngine, die digitale Zwillinge—virtuelle Abbildungen physischer Triebwerke—mit maschinellen Lernmodellen kombiniert. Sensoren streamen Live-Daten in cloudbasierte Systeme, wo ML-Algorithmen Muster analysieren, um Verschleiß, Anomalien und optimale Wartungsfenster vorherzusagen. Digitale Zwillinge ermöglichen die Simulation des Triebwerksverhaltens vor und nach Flügen und optimieren Design sowie Wartungspläne. Partnerschaften mit Microsoft Azure IoT und Siemens verbesserten die Datenverarbeitung und VR-Modelle und skalierten die KI über Trent‑Serien-Triebwerke wie Trent 7000 und 1000. Ethische KI‑Rahmen gewährleisten Datensicherheit und vorurteilsfreie Vorhersagen.

Ergebnisse

  • 48% Steigerung der Einsatzdauer vor der ersten Demontage
  • Verdopplung der Einsatzdauer des Trent 7000
  • Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um bis zu 30%
  • Verbesserte Treibstoffeffizienz um 1–2% durch optimierte Betriebsabläufe
  • Reduzierte Wartungskosten für Betreiber um 20–25%
  • Verarbeitete Terabytes an Echtzeitdaten von Tausenden von Triebwerken
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Unilever

Personalwesen

Unilever, ein Riese im Konsumgüterbereich, der jährlich 1,8 Millionen Bewerbungen bearbeitet, kämpfte mit einem manuellen Rekrutierungsprozess, der extrem zeitaufwendig und ineffizient war . Traditionelle Methoden dauerten bis zu vier Monate, um Positionen zu besetzen, was Recruiter überlastete und die Talentgewinnung in den globalen Einheiten verzögerte . Der Prozess barg zudem das Risiko unbewusster Verzerrungen bei der Sichtung von Lebensläufen und Interviews, schränkte die Workforce-Diversität ein und ließ potenziell geeignete Kandidaten aus unterrepräsentierten Gruppen übersehen . Hohe Volumina machten eine gründliche Bewertung jeder Bewerbung unmöglich, führten zu jährlichen Kosten in geschätzter Millionenhöhe und zu inkonsistenter Einstellungsqualität . Unilever benötigte ein skalierbares, faires System, um das Screening in frühen Phasen zu straffen und gleichzeitig psychometrische Strenge zu wahren.

Lösung

Unilever implementierte einen KI-gestützten Rekrutierungstrichter in Partnerschaft mit Pymetrics für neuro-wissenschaftlich basierte gamifizierte Assessments, die kognitive, emotionale und verhaltensbezogene Merkmale mittels ML-Algorithmen messen, die auf vielfältigen globalen Daten trainiert sind . Darauf folgten KI-analysierte Video-Interviews unter Einsatz von Computer Vision und NLP, um Körpersprache, Gesichtsausdrücke, Stimmlage und Wortwahl objektiv zu bewerten . Bewerbungen wurden anonymisiert, um Verzerrungen zu minimieren; die KI kürzte die Liste auf die Top 10–20 % der Kandidaten für die menschliche Prüfung und integrierte psychometrische ML-Modelle zur Persönlichkeitsprofilierung . Das System wurde zuerst bei volumenstarken Einstiegsrollen pilotiert, bevor es global ausgerollt wurde .

Ergebnisse

  • Time-to-hire: 90 % Reduktion (4 Monate auf 4 Wochen)
  • Recruiter time saved: 50.000 Stunden
  • Annual cost savings: £1 Million
  • Diversity hires increase: 16 % (inkl. neuro-atypischer Kandidaten)
  • Candidates shortlisted for humans: 90 % Reduktion
  • Applications processed: 1,8 Millionen/Jahr
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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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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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Best Practices

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

HR-Richtlinien als Single Source of Truth für Claude zentralisieren

Der erste taktische Schritt besteht darin, alle relevanten HR-Richtlinien, Mitarbeiterhandbücher und Betriebsvereinbarungen in einem strukturierten Repository zu bündeln. Das kann bedeuten, Daten aus Ihrem HRIS zu exportieren, SharePoint-Ordner zu konsolidieren oder alte PDFs zu bereinigen. Ziel ist, dass Claude auf dieselben, autoritativen Informationen zugreift, die auch HR nutzt.

Legen Sie eine einfache Struktur nach Domänen an (z. B. 01_Remote_Work_Richtlinie.pdf, 02_Überstunden_und_Arbeitszeit.pdf, 03_Reisen_und_Spesen.pdf). Stellen Sie sicher, dass jedes Dokument im Kopfbereich eine klare Version und ein Gültigkeitsdatum enthält – Claude kann diese in Antworten zitieren, um das Vertrauen zu erhöhen. Reruption kombiniert dies typischerweise mit einer schlanken Dokumentenindizierungsschicht, damit Claude die relevanten Passagen schnell findet.

Einen robusten Basis-Prompt für richtlinientreue HR-Antworten erstellen

Ein starker Basis-Prompt definiert, wie sich Claude beim Beantworten von HR-Richtlinienfragen verhalten soll. Er sollte Tonalität, Sicherheitsregeln, wann wörtlich zu zitieren ist, wann eskaliert werden soll und wie Unsicherheit zu handhaben ist, abdecken. Starten Sie mit einem System-Prompt ähnlich dem folgenden und passen Sie ihn an Ihre Organisation an:

Sie sind ein interner HR-Richtlinienassistent für <Unternehmensname>.
Ihre Ziele:
- Geben Sie klare, prägnante und konsistente Erklärungen zu HR-Richtlinien.
- Stützen Sie Antworten immer auf die offiziellen, Ihnen bereitgestellten Dokumente.
- Weisen Sie klar darauf hin, wenn Regeln je nach Land, Standort, Vertragstyp oder
  Seniorität unterschiedlich sind.

Regeln:
- Wenn Sie sich bei einer Antwort nicht sicher sind oder die relevante Richtlinienpassage
  nicht finden, sagen Sie das deutlich und empfehlen Sie, HR über <Kanal> zu kontaktieren.
- Bei jeder Antwort mit Compliance-Relevanz (Arbeitszeit, Überstunden, Urlaub,
  Datenschutz, Anspruch auf Leistungen) zitieren Sie den genauen Richtlinienabschnitt
  und verweisen Sie per Link oder Referenz auf die Quelle.
- Erfinden Sie niemals Richtlinienregeln und treffen Sie keine Annahmen außerhalb
  der Dokumente.
- Verwenden Sie einfache Sprache und Beispiele, damit Nicht-HR-Mitarbeitende
  Sie verstehen.

Beim Antworten:
- Beginnen Sie mit einer Zusammenfassung von 2–3 Sätzen.
- Listen Sie danach relevante Bedingungen oder Ausnahmen auf.
- Schließen Sie mit: "Quelle: [Dokumentname, Abschnitt, Version/Datum]".

Testen Sie diesen Basis-Prompt mit 20–30 echten Fragen aus Ihrer Tickethistorie und verfeinern Sie ihn, bis HR mit Stil, Tiefe und Sicherheit der Antworten zufrieden ist.

Vergangene Tickets in ein Trainings- und Evaluationsset verwandeln

Ihre bestehende HR-Tickethistorie ist eine Goldgrube. Exportieren Sie eine Stichprobe realer Mitarbeiterfragen zu Remote Work, Überstunden, Reisen, Benefits und Urlaub, anonymisieren Sie diese und nutzen Sie sie sowohl zur Prompt-Optimierung als auch zur Evaluation der Leistung von Claude. Gruppieren Sie sie nach Komplexität (einfach, mittel, komplex) und nach Risikostufe (niedrig, mittel, hoch).

Führen Sie für jede Gruppe die Fragen mit Ihrem Basis-Prompt durch Claude und vergleichen Sie die Ausgaben mit von HR freigegebenen Antworten. Halten Sie Lücken fest: fehlende Hinweise, falsche regionale Differenzierung, übermäßig selbstsichere Antworten. Aktualisieren Sie anschließend Ihren Prompt und ergänzen Sie bei Bedarf zusätzliche Anweisungen für Hochrisikothemen, zum Beispiel:

Zusätzliche Regel für Überstunden und Arbeitszeit:
Wenn eine Frage mehrdeutig ist (z. B. fehlendes Land, fehlender Vertragstyp oder
fehlendes Arbeitszeitmodell), stellen Sie Rückfragen, anstatt direkt zu antworten,
oder verweisen Sie die nutzende Person an HR.

Diese iterative Schleife erhöht die Antwortqualität schnell, bevor Sie das System der gesamten Organisation zur Verfügung stellen.

Eine einfache HR-Richtlinien-Chatoberfläche dort bauen, wo Mitarbeitende bereits arbeiten

Die Nutzung hängt stark von der Bequemlichkeit ab. Statt eines weiteren neuen Portals sollten Sie Ihren Claude-basierten HR-Assistenten in Kanäle einbetten, die Mitarbeitende ohnehin täglich nutzen – zum Beispiel Microsoft Teams, Slack oder Ihr Intranet. Schon ein einfaches Web-Chat-Widget für „Fragen Sie HR zu Richtlinien“ kann das E-Mail-Aufkommen deutlich senken.

Technisch können Sie Ihre Oberfläche mit einem Backend verbinden, das: (1) die Frage der Mitarbeitenden entgegennimmt, (2) sie mit Metadaten anreichert (Standort, Abteilung, Vertragstyp, sofern verfügbar), (3) sie zusammen mit dem Basis-Prompt an Claude sendet und (4) Antwort und Dokumentenverweise protokolliert. Ein minimalistischer Prompt-Wrapper könnte so aussehen:

System-Prompt: <Basis-Prompt von oben>
Nutzermetadaten:
- Land: Deutschland
- Standort: Berlin
- Beschäftigungsart: Vollzeit
- Tarifvertrag: Metall & Elektro

Nutzerfrage:
"Kann ich 6 Wochen aus Spanien arbeiten, während ich Familie besuche,
und erhalte ich trotzdem noch Reisekostenzuschuss?"

Indem Sie diesen Kontext vorab bereitstellen, reduzieren Sie Missverständnisse und geben Claude die Informationen, die es benötigt, um die richtige Richtlinienvariante zu wählen.

Klare Eskalations- und Übergabepfade an HR definieren

Unabhängig davon, wie gut Ihre KI ist, müssen manche Fragen von Menschen beantwortet werden. Definieren Sie explizite Regeln, wann Claude eskalieren soll: zum Beispiel, wenn die Richtlinienlage unklar ist, wenn die Mitarbeiterin bzw. der Mitarbeiter eine frühere Entscheidung anzweifelt oder wenn das Thema sensible Aspekte betrifft (Leistung, Konflikte, Beendigungen).

Implementieren Sie dies sowohl im Prompt als auch in Ihrer Oberfläche. Weisen Sie Claude beispielsweise an, in Grenzfällen wie folgt zu reagieren:

Wenn Sie feststellen, dass:
- die Frage eine Streitigkeit oder Beschwerde beinhaltet, ODER
- die nutzende Person Gesundheit, Diskriminierung, Belästigung oder Kündigung erwähnt, ODER
- die Dokumente die Situation nicht eindeutig abdecken,

Dann:
1) Geben Sie eine sehr allgemeine, neutrale Erklärung des grundsätzlichen
   Richtlinienkontexts.
2) Weisen Sie klar darauf hin, dass dieser Fall von einer HR-Person bearbeitet
   werden muss.
3) Nennen Sie den richtigen Kontaktkanal und die benötigten Informationen.

Beispielhafter Abschluss:
"Dies ist ein sensibles Thema, das von HR geprüft werden muss. Bitte wenden Sie sich an
<HR-Kontakt> und geben Sie Ihren Standort, Ihren Vertragstyp und eine kurze
Beschreibung Ihrer Situation an."

Überlegen Sie im Backend, solche Konversationen automatisch mit Gesprächsverlauf in Ihr HR-Ticketsystem weiterzuleiten.

Nutzung, Qualität und Impact anhand konkreter HR-KPIs messen

Um den Mehrwert nachzuweisen und sich kontinuierlich zu verbessern, definieren Sie vor dem Start klare KPIs für die Automatisierung des HR-Supports. Typische Kennzahlen sind: Prozentsatz reduzierter HR-Tickets in den ausgewählten Richtliniendomänen, durchschnittliche Antwortzeit, Anteil der Antworten, die ohne HR-Eingriff akzeptiert werden, und Anzahl der Eskalationen bei Hochrisikothemen.

Richten Sie einfache Dashboards ein, die Chatbot-Logs mit Daten aus Ihrem HR-Ticketsystem kombinieren. Prüfen Sie zu Beginn wöchentlich eine Stichprobe von Konversationen – mit Fokus auf Fehlinterpretationen und wiederkehrende Fragen. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Prompts anzupassen, häufig missverstandene Richtlinien zu überarbeiten oder neue Mini-Erklärungen hinzuzufügen. Reruption integriert diese Feedbackschleife in der Regel in die ersten 8–12 Wochen nach dem Go-live, damit der Assistent schnell ein stabiles, verlässliches Niveau erreicht.

Mit diesen Vorgehensweisen sehen Organisationen typischerweise eine Reduktion von 30–50 % bei wiederkehrenden HR-Richtlinienfragen im anfänglichen Scope innerhalb von 2–3 Monaten, schnellere Antwortzeiten für Mitarbeitende und eine deutlich konsistentere Auslegung von Richtlinien über Standorte und Führungskräfte hinweg – und behalten dabei Hochrisiko- und Ermessensfälle klar in menschlicher Hand.

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Häufig gestellte Fragen

Es kann sicher sein, aber nur mit den richtigen Leitplanken. Für HR-Richtlinienfragen mit geringem bis mittlerem Risiko (z. B. wo Dokumente zu finden sind, allgemeine Anspruchsregeln, grundlegende Reisevorgaben) kann Claude direkt antworten, solange es strikt auf Ihre offiziellen Richtlinien beschränkt ist und angewiesen wird, nicht darüber hinauszugehen.

Für Hochrisikothemen (Arbeitszeit, Überstunden, Kündigungen, komplexe Urlaubsfälle) empfehlen wir ein hybrides Modell: Claude erstellt eine Erklärung als Entwurf, zitiert die relevanten Abschnitte und eskaliert entweder automatisch an HR zur endgültigen Freigabe oder weist die Mitarbeiterin bzw. den Mitarbeiter klar darauf hin, dass eine menschliche Entscheidung erforderlich ist. Reruption unterstützt Sie dabei, diese risikobasierte Aufteilung so zu gestalten, dass Sie Effizienz gewinnen, ohne die Compliance zu gefährden.

Die Implementierung hat drei zentrale Komponenten: (1) Vorbereitung Ihrer HR-Richtliniendokumente (Zentralisierung, Bereinigung, Versionierung), (2) Konfiguration von Claude mit einem soliden Basis-Prompt und einem passenden Retrieval-Setup und (3) Integration in Ihre bestehenden HR-Kanäle (Intranet, Teams, Slack etc.).

Sie benötigen dafür kein großes Data-Science-Team. Ein kleines Projektteam – typischerweise eine HR-Verantwortliche bzw. ein HR-Verantwortlicher, eine IT-/Digital-Ansprechperson und Reruption als KI-Engineering-Partner – reicht aus, um eine erste funktionierende Lösung aufzubauen. Unser KI-PoC-Format ist darauf ausgelegt, Sie in wenigen Wochen von der Idee zu einem Prototypen zu bringen, sodass Sie Nutzen und Risiken bewerten können, bevor Sie skalieren.

In den meisten Organisationen kann ein fokussierter HR-Richtliniensupport-Pilot innerhalb von 4–6 Wochen live gehen, sofern die zentralen Richtlinien bereits dokumentiert und zugänglich sind. Innerhalb weiterer 4–8 Wochen realer Nutzung können Sie üblicherweise Rückgänge im Ticketvolumen und in den Antwortzeiten in den ausgewählten Domänen (zum Beispiel Remote Work und Reisen) messen.

Der größte Zeitfaktor ist oft nicht die KI selbst, sondern die Abstimmung zu Scope, Governance sowie Anforderungen von Betriebsrat oder Rechtsabteilung. Der Ansatz von Reruption ist, die technische Arbeit parallel zu diesen Abstimmungen zu erledigen, sodass Sie bereits einen funktionsfähigen Prototypen zum Testen bereit haben, sobald intern Einigkeit besteht.

Der ROI kommt aus drei Richtungen: reduzierter HR-Aufwand, geringeres Compliance-Risiko und bessere Employee Experience. Durch die Entlastung von wiederkehrenden Fragen zur Auslegung von Richtlinien können HR Business Partner und Operations-Teams jeweils mehrere Stunden pro Woche zurückgewinnen, die sich auf strategische Initiativen oder komplexe Fälle verlagern lassen.

Gleichzeitig senken konsistentere, nachvollziehbare Antworten die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Fehlinterpretationen etwa zu Überstunden, Urlaub oder Benefits. Und für Mitarbeitende steigert eine klare Antwort in Sekunden statt in Tagen das Vertrauen in HR. Wenn wir mit Kund:innen einen Business Case entwickeln, modellieren wir den ROI typischerweise über 12–24 Monate – unter Berücksichtigung eingesparter Zeit, vermiedener Rechtsstreitigkeiten und der Betriebskosten der KI-Lösung.

Reruption unterstützt Sie End-to-End mit einem praxisnahen Co-Preneur-Ansatz. Wir beginnen mit einem strukturierten KI-PoC (9.900 €), um zu testen, ob Claude Ihre tatsächlichen HR-Richtlinien und Ihre Tickethistorie zuverlässig interpretieren kann. Das umfasst Use-Case-Scoping, technische Machbarkeitsanalyse, einen funktionierenden Prototypen, Performance-Kennzahlen und einen konkreten Produktionsplan.

Über den PoC hinaus arbeiten wir eingebettet mit Ihrem Team und übernehmen die eigentliche Umsetzungsarbeit: Integration von Claude in Ihre HR-Systeme, Design von Prompts und Leitplanken, Aufbau der mitarbeitendenorientierten Interfaces sowie Einrichtung von Monitoring und Governance. Da wir eher wie ein Mitgründer als wie eine klassische Beratung agieren, bleiben wir so lange involviert, bis die Lösung tatsächlich in Ihren HR-Prozessen genutzt wird – und nicht nur auf einer Folie steht.

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