Die Herausforderung: Wiederkehrende HR-FAQ-Bearbeitung

Die meisten HR-Teams verbringen einen unverhältnismäßig großen Teil ihrer Zeit damit, immer wieder dieselben Fragen zu beantworten: „Wie viele Urlaubstage habe ich noch?“, „Wo finde ich die Reisekostenrichtlinie?“, „Wann wird die Gehaltsabrechnung durchgeführt?“, „Wie beantrage ich Elternzeit?“. Diese Anfragen kommen per E-Mail, Chat, Tickets und sogar in der Kaffeeküche an, zerschneiden den Arbeitsfluss der HR und erschweren es, sich auf strategische Themen wie Workforce Planning, Capability Building und Mitarbeiterbindung zu konzentrieren.

Traditionelle Ansätze – statische Intranetseiten, geteilte Ordner, PDF-Richtlinienhandbücher und generische Ticketingsysteme – passen einfach nicht mehr dazu, wie Mitarbeitende heute Antworten erwarten. Menschen wollen dialogorientierte, unmittelbare, mobile-first Antworten in ihrer eigenen Sprache, nicht ein 40-seitiges PDF oder ein Labyrinth aus SharePoint-Links. Selbst wenn die Information irgendwo existiert, führt die Hürde beim Auffinden dazu, dass Mitarbeitende standardmäßig „einfach HR fragen“ – und die wiederkehrende Arbeit landet wieder bei Ihrem Team.

Die Auswirkungen sind erheblich. HR-Fachleute verlieren jede Woche Stunden mit wenig komplexen Fragen, die automatisiert werden könnten. Das treibt Servicekosten in die Höhe und verzögert Antworten auf komplexe, wertschöpfende Fälle. Mitarbeitende erhalten je nach Antwortperson und Aktualität ihres Wissens unterschiedliche Auskünfte, was das Compliance-Risiko bei Themen wie Benefits, Arbeitszeit und Urlaubsregelungen erhöht. Langsamer, manueller HR-Support schwächt zudem die Employee Experience, insbesondere in hybriden und globalen Teams, die Self-Service auf Consumer-Niveau erwarten.

Diese Situation ist frustrierend, aber nicht unvermeidlich. Mit modernen KI-gestützten HR-Assistenten wie Gemini können Unternehmen einen großen Teil der wiederkehrenden HR-FAQ-Bearbeitung automatisieren, während Menschen weiterhin die Kontrolle über komplexe oder sensible Themen behalten. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei unterstützt, verstreutes HR-Wissen in zuverlässige, dialogorientierte Assistenten zu verwandeln, die für Mitarbeitende tatsächlich funktionieren. Im Folgenden finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie dies in Ihrer eigenen HR-Organisation umsetzen können – Schritt für Schritt und mit klarem Fokus auf Compliance, Qualität und Akzeptanz.

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Unsere Einschätzung

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

Aus unserer Arbeit bei der Konzeption und Einführung von KI-Assistenten in Unternehmensumgebungen sehen wir Gemini als sehr gut geeignet, um wiederkehrende HR-FAQs zu automatisieren – insbesondere, wenn Ihre Organisation bereits in Google Workspace arbeitet. Entscheidend ist nicht nur das Modell, sondern wie Sie Ihr HR-Wissen, Ihre Governance und Ihre Workflows darum herum strukturieren, damit der Assistent in großem Maßstab verlässliche, richtlinienkonforme Antworten liefert.

Verankern Sie Gemini in klaren HR-Servicegrenzen

Bevor Sie etwas aufbauen, definieren Sie genau, welche Teile des HR-Supports Gemini übernehmen soll. Starten Sie mit risikoarmen, aber volumenstarken Themen wie Urlaubsregeln, Feiertagen, grundlegenden Payroll-Zeitplänen, Anspruchsvoraussetzungen für Benefits und Links zu wichtigen HR-Systemen. Treffen Sie bewusst die Entscheidung, welche Themen zwingend beim Menschen bleiben müssen – zum Beispiel Performance-Themen, Disziplinarfälle oder sensible Fälle im Bereich Employee Relations.

Diese Grenzziehung gibt Ihrem HR-Team Sicherheit und erleichtert das Change Management erheblich. Sie hilft Ihnen außerdem, den richtigen Eskalationspfad zu gestalten: Wenn Gemini eine sensible Anfrage erkennt („Problem mit meiner Führungskraft“, „Belästigung“, „Gehaltsverhandlung“), sollte der Fall an eine:n HR-Partner:in weitergeleitet werden, statt eine improvisierte Antwort zu geben.

Behandeln Sie HR-Wissen als gemanagtes Produkt, nicht als statische Dokumente

Gemini kann nur so gut sein wie die HR-Wissensbasis, an die es angebunden ist. In vielen HR-Abteilungen sind Richtlinien über PDFs, E-Mails, Intranetseiten und lokale Laufwerke verstreut. In so einem Umfeld gibt es keine Single Source of Truth, und jeder KI-Assistent wird Inkonsistenzen reproduzieren.

Nehmen Sie eine Produktperspektive ein: Definieren Sie Verantwortliche für jede Richtlinien-Domäne (Urlaub, Vergütung, Benefits, Reisen, Mobilität etc.) und konsolidieren Sie Inhalte in strukturierte, maschinenlesbare Formate (z. B. gut strukturierte Docs, Sheets oder ein dediziertes Wissenssystem), auf die Gemini zugreifen kann. Machen Sie das Lebenszyklus-Management von Inhalten (Versionierung, Review-Zyklen, Abschaltung alter Richtlinien) zu einem festen Bestandteil Ihres Operating Models, damit der Assistent langfristig korrekt bleibt – nicht nur zum Go-Live.

Planen Sie globalen, mehrsprachigen HR-Support von Anfang an ein

Die meisten Unternehmen sind mehrsprachig, aber ihre HR-Richtlinien existieren oft nur in ein oder zwei Sprachen. Geminis Sprachfähigkeiten können diese Lücke schließen – allerdings nur, wenn Sie es bewusst gestalten. Entscheiden Sie früh, ob Sie Richtlinieninhalte in mehrere Sprachen übersetzen und pflegen wollen oder ob Sie On-the-fly-Übersetzungen mit einem klaren Hinweis zulassen.

Strategisch empfehlen wir: Halten Sie Ihre offiziellen Richtlinien in einer kleinen Anzahl von Quellsprachen und nutzen Sie Gemini, um dialogorientierte Antworten und Zusammenfassungen in der Sprache der Mitarbeitenden bereitzustellen – inklusive Verweis auf die maßgebliche Richtlinie. Das balanciert Rechtssicherheit und Nutzerfreundlichkeit aus und kann die Reichweite von HR in globalen Teams erheblich erhöhen, ohne Ihren Übersetzungs-Backlog zu vervielfachen.

Bereiten Sie HR und Betriebsräte mit transparenter Governance vor

KI in HR wirft berechtigte Fragen zu Datenschutz, Bias und Transparenz auf. Um spätere Widerstände zu vermeiden, beziehen Sie HR Business Partner, Legal und – sofern vorhanden – Betriebsräte frühzeitig ein. Klären Sie, was Gemini tun wird und was nicht, auf welche Daten es zugreifen kann und wie Interaktionen von Mitarbeitenden protokolliert und überwacht werden.

Definieren Sie aus strategischer Sicht Governance-Grundsätze wie: keine automatisierten Entscheidungen zu Beschäftigungsstatus oder Vergütung; vollständige Nachvollziehbarkeit von KI-Antworten; klare Kommunikation an Mitarbeitende, dass sie mit einem Assistenten und nicht mit einem Menschen interagieren. Wenn diese Punkte explizit sind, kann die HR-Führung die Lösung aktiv unterstützen, statt sie zu blockieren.

Messen Sie den Mehrwert über das Ticketvolumen hinaus

Die naheliegende KPI für die Automatisierung von HR-FAQs ist die Reduktion von Tickets oder E-Mails – aber das ist nur ein Teil der Geschichte. Um den strategischen Wert von Gemini wirklich zu verstehen, entwerfen Sie ein Kennzahlenset, das auch die Zufriedenheit der Mitarbeitenden mit dem HR-Support, die Antwortzeit auf kritische Fragen (z. B. Benefits bei Lebensereignissen) und die zurückgewonnene Zeit der HR-Berater:innen für strategische Arbeit umfasst.

Diese breitere Sicht hilft Ihnen, die Investition zu rechtfertigen und die Lösung weiterzuentwickeln. Wenn Sie beispielsweise einen Rückgang des Ticketvolumens sehen, aber niedrige Zufriedenheitswerte zu einem spezifischen Thema, deutet das auf ein Problem bei Inhalten oder Konfiguration in Ihrer HR-Wissensbasis hin – nicht auf ein Versagen der KI an sich. Ein klares Messframework macht Gemini von einem einmaligen Experiment zu einem gemanagten Baustein Ihres HR-Service-Delivery-Modells.

Bewusst eingesetzt kann Gemini die Bearbeitung wiederkehrender HR-FAQs von einer ständigen Ablenkung in einen stabilen, skalierbaren HR-Self-Service-Kanal verwandeln – ohne Einbußen bei Compliance oder Empathie. Die eigentliche Arbeit liegt darin, Ihr HR-Wissen, Ihre Leitplanken und Ihre Kennzahlen so zu gestalten, dass der Assistent Ihre Richtlinien stärkt statt sie neu zu erfinden. Reruption verbindet tiefes KI-Engineering mit einem HR- und Governance-bewussten Ansatz und unterstützt Sie dabei, von der Idee zu einem funktionierenden HR-Assistenten zu kommen, dem Ihre Mitarbeitenden tatsächlich vertrauen. Wenn Sie ausloten möchten, wie das in Ihrer Organisation konkret aussehen könnte, sind wir bereit, gemeinsam mit Ihnen eine Lösung zu entwerfen und zu testen.

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Fallbeispiele aus der Praxis

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

Wells Fargo

Bankwesen

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

Lösung

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

Ergebnisse

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

Bekleidungs-Einzelhandel

In der wettbewerbsintensiven Bekleidungs-Einzelhandel-Landschaft stand American Eagle Outfitters vor erheblichen Herausforderungen in den Ankleidekabinen, wo Kund:innen nach Styling-Beratung, präziser Größenempfehlung und ergänzenden Artikelvorschlägen verlangen, ohne auf überlastete Mitarbeitende warten zu müssen . Während Stoßzeiten führten Personalknappheiten häufig dazu, dass frustrierte Käufer:innen Waren zurückließen, die Anprobefrequenz sanken und Konversionschancen verpasst wurden, da traditionelle In-Store-Erfahrungen hinter der personalisierten E‑Commerce-Welt zurückblieben . Frühe Ansätze wie Beacon-Technologie im Jahr 2014 verdoppelten zwar die Wahrscheinlichkeit des Betretens der Umkleide, fehlte es ihnen jedoch an Tiefe für Echtzeit-Personalisierung . Hinzu kamen Daten-Silos zwischen Online und Offline, die einheitliche Kundenkenntnisse erschwerten und es schwierig machten, Artikel dynamisch an individuelle Stilpräferenzen, Körpertypen oder sogar Hauttöne anzupassen. American Eagle benötigte eine skalierbare Lösung, um Engagement und Kundentreue in Flagship-Stores zu steigern und gleichzeitig mit KI breiter zu experimentieren .

Lösung

American Eagle ging eine Partnerschaft mit Aila Technologies ein, um interaktive Ankleidekabinen-Kioske einzusetzen, die von Computervision und Maschinellem Lernen angetrieben werden; diese wurden 2019 in Flagship-Filialen in Boston, Las Vegas und San Francisco eingeführt . Kund:innen scannen Kleidungsstücke über iOS-Geräte, wodurch CV‑Algorithmen die Artikel identifizieren und ML‑Modelle — trainiert auf Kaufhistorie und Google Cloud‑Daten — optimale Größen, Farben und Outfit‑Ergänzungen vorschlagen, zugeschnitten auf inferierte Stilpräferenzen . Integriert mit den ML-Funktionen von Google Cloud ermöglicht das System Echtzeit-Empfehlungen, Benachrichtigungen an Mitarbeitende und nahtlose Bestandsabfragen und entwickelte sich von Beacon‑Gimmicks zu einem vollwertigen smarten Assistenten . Dieser experimentelle Ansatz, gefördert vom CMO Craig Brommers, fördert eine KI‑Kultur für Personalisierung im großen Maßstab .

Ergebnisse

  • Zweistellige Conversion-Steigerungen durch KI‑Personalisierung
  • 11% Wachstum der vergleichbaren Verkäufe für die Marke Aerie im Q3 2025
  • 4% Anstieg der gesamten vergleichbaren Verkäufe im Q3 2025
  • 29% EPS‑Wachstum auf $0,53 im Q3 2025
  • Verdoppelte Anprobewahrscheinlichkeit in Ankleidekabinen durch frühe Technik
  • Rekordumsatz im Q3 von $1,36 Mrd.
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Associated Press (AP)

Nachrichtenmedien

In der Mitte der 2010er Jahre sah sich die Associated Press (AP) im Wirtschaftsressort mit erheblichen Einschränkungen aufgrund begrenzter manueller Ressourcen konfrontiert. Mit nur wenigen Journalisten, die sich der Berichterstattung zu Quartalszahlen widmeten, konnte AP lediglich rund 300 Quartalsberichte pro Quartal erstellen und konzentrierte sich dabei hauptsächlich auf große S&P-500-Unternehmen. Dieser manuelle Prozess war arbeitsintensiv: Reporter mussten Daten aus Finanzberichten extrahieren, Kennzahlen wie Umsatz, Gewinne und Wachstumsraten analysieren und unter engen Fristen prägnante Texte formulieren. Mit der Zunahme börsennotierter Unternehmen geriet AP zunehmend in die Lage, kleinere Firmen nicht abzudecken, sodass viele markt­relevante Informationen unberichtet blieben. Diese Beschränkung reduzierte nicht nur APs umfassende Marktabdeckung, sondern band Journalisten auch an monotone Aufgaben und verhinderte, dass sie investigativen Geschichten oder tiefergehenden Analysen nachgehen konnten. Der Druck während der Quartalssaison verschärfte diese Probleme, da viele Fristen gleichzeitig bei tausenden Unternehmen anstanden und skalierbare Berichterstattung ohne Innovation unmöglich machte.

Lösung

Um dem entgegenzuwirken, ging AP 2014 eine Partnerschaft mit Automated Insights ein und implementierte deren Wordsmith NLG-Plattform. Wordsmith verwendet template-basierte Algorithmen, um strukturierte Finanzdaten—wie Gewinn je Aktie, Umsatzzahlen und jährliche Veränderungen—in lesbaren, journalistischen Text zu überführen. Reporter geben verifizierte Daten aus Quellen wie Zacks Investment Research ein, und die KI erzeugt Entwürfe in Sekundenschnelle, die Menschen anschließend leicht für Genauigkeit und Stil redigieren. Die Lösung umfasste die Erstellung von kundenspezifischen NLG-Templates, die an den Stil der AP angepasst wurden, sodass die Artikel menschlich geschrieben wirkten und journalistischen Standards entsprachen. Dieser hybride Ansatz—KI für die Menge, Menschen für die Aufsicht—überwand Qualitätsbedenken. Bis 2015 kündigte AP an, die Mehrheit der US-Unternehmensberichterstattung zu Quartalszahlen zu automatisieren und die Abdeckung dramatisch zu skalieren, ohne das Personal proportional zu erhöhen.

Ergebnisse

  • 14-fache Steigerung der Quartalsberichte: 300 auf 4.200
  • Abdeckung ausgeweitet auf über 4.000 börsennotierte US-Unternehmen pro Quartal
  • Entspricht der Freisetzung von 20 Vollzeitreportern
  • Artikel werden in Sekunden statt in manuell benötigten Stunden veröffentlicht
  • Nach der Implementierung keine gemeldeten Fehler in automatisierten Artikeln
  • Dauerhafte Nutzung wurde auf Sport, Wetter und Lotterieberichte ausgeweitet
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Bank of America

Bankwesen

Die Bank of America sah sich einem hohen Volumen routinemäßiger Kundenanfragen gegenüber, etwa Kontostände, Zahlungen und Transaktionsverläufe, was traditionelle Callcenter und Supportkanäle überlastete. Bei Millionen täglicher Nutzer des digitalen Bankings fiel es der Bank schwer, rund um die Uhr personalisierte Finanzberatung in großem Maßstab anzubieten, was zu Ineffizienzen, längeren Wartezeiten und uneinheitlicher Servicequalität führte. Kunden forderten proaktive Erkenntnisse über einfache Abfragen hinaus, etwa Ausgabemuster oder finanzielle Empfehlungen, doch menschliche Mitarbeitende konnten das Volumen nicht ohne steigende Kosten bewältigen. Zudem stellte die Sicherstellung von konversationeller Natürlichkeit in einer regulierten Branche wie dem Bankwesen eine Herausforderung dar, einschließlich der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen im Finanzwesen, der präzisen Interpretation komplexer Anfragen und der nahtlosen Integration in die Mobile App, ohne die Nutzererfahrung zu stören. Die Bank musste KI-Automatisierung mit menschlicher Empathie ausbalancieren, um Vertrauen und hohe Zufriedenheitswerte zu erhalten.

Lösung

Bank of America entwickelte Erica, einen internen durch NLP unterstützten virtuellen Assistenten, der direkt in die Mobile-Banking-App integriert ist und Natural Language Processing sowie prädiktive Analytik nutzt, um Anfragen konversationell zu bearbeiten. Erica fungiert als Einstiegspunkt für Self-Service, bearbeitet Routineaufgaben sofort und liefert gleichzeitig personalisierte Einblicke, wie Liquiditätsprognosen oder maßgeschneiderte Empfehlungen, wobei Kundendaten sicher verwendet werden. Die Lösung entwickelte sich von einem einfachen Navigationstool zu einer ausgefeilten KI und integrierte Generative-AI-Komponenten für natürlichere Interaktionen sowie das nahtlose Eskalieren komplexer Fälle an menschliche Agenten. Mit dem Fokus auf interne Sprachmodelle gewährleistet sie Kontrolle über Datenschutz und Anpassung, treibt die unternehmensweite KI-Einführung voran und steigert das digitale Engagement.

Ergebnisse

  • Über 3 Milliarden Kundeninteraktionen insgesamt seit 2018
  • Nahezu 50 Millionen eindeutige Nutzer unterstützt
  • Über 58 Millionen Interaktionen pro Monat (2025)
  • 2 Milliarden Interaktionen bis April 2024 erreicht (Verdoppelung von 1 Mrd. in 18 Monaten)
  • Bis 2024 wurden 42 Millionen Kunden unterstützt
  • 19 % Gewinnanstieg, verbunden mit Effizienzgewinnen
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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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Best Practices

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

Bauen Sie eine strukturierte HR-FAQ-Wissensbasis für Gemini auf

Der schnellste Weg zu besseren Antworten besteht darin, Gemini eine saubere, strukturierte HR-FAQ-Wissensbasis bereitzustellen. Starten Sie, indem Sie wiederkehrende Fragen aus Ihrem Ticket-System, E-Mail-Postfächern oder Chat-Protokollen exportieren. Gruppieren Sie sie nach Themen (Urlaub, Payroll, Benefits, Reisen, interne Mobilität, Richtlinien) und ordnen Sie jeder Frage eine kanonische, von HR verantwortete Antwort zu.

Speichern Sie diese Antworten an einem zentralen Ort, auf den Gemini zuverlässig zugreifen kann – zum Beispiel in einem dedizierten Google-Drive-Ordner mit klar benannten Docs oder einem Sheets-basierten FAQ-Index, der auf Richtliniendetails verweist. Nutzen Sie Überschriften und Aufzählungen, um Inhalte leicht referenzierbar zu machen. Vermeiden Sie es, wichtige Regeln in dichten Fließtexten zu verstecken; heben Sie stattdessen Bedingungen, Ausnahmen und regionale Unterschiede in separaten Abschnitten hervor.

Beispielstruktur für ein Urlaubsrichtlinien-Dokument:

# Urlaubsrichtlinie – Deutschland

## Anspruch
- Vollzeitmitarbeitende: 30 Tage pro Kalenderjahr
- Teilzeitmitarbeitende: anteilig entsprechend der vertraglichen Stunden

## Übertragungsregeln
- Bis zu 5 Tage können bis zum 31. März des Folgejahres übertragen werden
- Ausnahmen erfordern die Genehmigung durch HR

## Antragstellung
1. Urlaubsantrag über das HR-Portal einreichen
2. Führungskraft genehmigt oder lehnt ab
3. System aktualisiert das Urlaubskonto automatisch

Erwarteter Effekt: Gemini kann auf klare Abschnitte zugreifen und präzise, konsistente Antworten geben, anstatt vage Zusammenfassungen.

Definieren Sie einen Prompt für den Gemini-HR-Assistenten mit klarer Rolle und Leitplanken

Auch wenn Sie Gemini über APIs oder Workspace-Add-ons integrieren, ist der zugrunde liegende System-Prompt (bzw. die Konfiguration) entscheidend. Er sollte Rolle, Stil, Leitplanken und Eskalationsverhalten des Assistenten definieren. Hier kodifizieren Sie die Erwartungen der HR an Tonalität und Risiko.

Nutzen Sie einen Prompt, der explizit auf Ihre HR-Wissensbasis und Richtlinien verweist und Gemini vorgibt, was zu tun ist, wenn es unsicher ist. Zum Beispiel:

Beispiel für einen System-Prompt für einen HR-FAQ-Assistenten:

Sie sind der virtuelle HR-Assistent der ACME Group.

Ihre Ziele:
- Beantworten Sie typische HR-Fragen zu Urlaub, Benefits,
  Payroll-Zeitplänen, Arbeitszeit und HR-Prozessen.
- Stützen Sie alle Antworten AUSSCHLIESSLICH auf die offiziellen
  HR-Dokumente und FAQs, die in der angebundenen Wissensbasis
  verfügbar sind.

Regeln:
- Wenn Sie sich nicht zu 100 % sicher sind oder keine klare Regel
  finden, sagen Sie, dass Sie unsicher sind, und schlagen Sie vor,
  den HR-Support zu kontaktieren.
- Erfinden Sie niemals Richtlinien, Zahlen oder rechtliche
  Interpretationen.
- Geben Sie bei sensiblen Themen (Performance, Konflikte,
  Rechtsstreitigkeiten) keine Beratung, sondern verweisen Sie auf
  die zuständige HR Business Partnerin bzw. den zuständigen
  HR Business Partner.
- Halten Sie Antworten knapp und mitarbeiterfreundlich und verlinken
  Sie nach Möglichkeit auf den relevanten Richtlinienabschnitt.

Erwarteter Effekt: Konsistentere, richtlinienkonforme Antworten und weniger Halluzinationen.

Integrieren Sie Gemini direkt in die Mitarbeiterkanäle (Chat, E-Mail, Portal)

Mitarbeitende werden kein weiteres Tool akzeptieren, nur um HR-Fragen zu stellen. Bringen Sie stattdessen den Gemini-basierten HR-Support in die Kanäle, die sie ohnehin nutzen: Google Chat, Gmail, Ihr Intranet oder HR-Portal.

Für Google Workspace können Sie den Assistenten als Chat-App bereitstellen, die Mitarbeitende in Spaces mit @ erwähnen oder direkt per DM ansprechen können. Konfigurieren Sie das Backend so, dass eingehende Nachrichten zusammen mit relevantem Kontext (Standort, Abteilung, Sprache der Nutzer:innen) an Gemini gesendet werden – mit sicher begrenztem Zugriff auf Ihre HR-Wissensquellen. Für Intranet oder HR-Portale können Sie ein Webchat-Widget einbetten, das auf derselben Gemini-Logik basiert, damit das Erlebnis kanalübergreifend konsistent ist.

Integration auf hoher Ebene – Schritte:
1. Gemini-Backend definieren (API oder Vertex AI / AppScript-Integration).
2. Anbindung an HR-Wissensquellen (Drive, Docs, Sheets, Confluence usw.).
3. Google-Chat-Bot oder Web-Widget-Frontend implementieren.
4. Authentifizierung ergänzen, damit der Assistent Antworten nach
   Region/Einheit zuschneiden kann.
5. Fragen und Antworten protokollieren (mit angemessenen
   Datenschutzmaßnahmen).

Erwarteter Effekt: Hohe Nutzung, weil Mitarbeitende HR in den Tools fragen können, die sie ohnehin täglich verwenden.

Implementieren Sie Eskalation und Übergabe an die menschliche HR

Um Vertrauen zu sichern, müssen Mitarbeitende erkennen, dass es einen klaren Weg vom Assistenten zu einem menschlichen HR-Kontakt gibt. Konfigurieren Sie Gemini so, dass Themen oder Konfidenzwerte erkannt werden, die eine Eskalation auslösen sollten, und integrieren Sie dies mit Ihrem Ticketing- oder HR-Case-Management-System.

Wenn zum Beispiel Geminis Antwortsicherheit niedrig ist oder eine Nachricht Schlüsselwörter wie „Diskriminierung“, „Belästigung“, „Beschwerde“, „Kündigung“ oder „Ablehnung der Krankmeldung“ enthält, sollte das System ein Ticket erstellen, es mit dem Gesprächsverlauf vorbefüllen und die Mitarbeitenden informieren, dass sich ein Mensch melden wird.

Beispiel für eine Verhaltensbeschreibung für Entwickler:innen:

Wenn Konfidenz < 0,7 ODER Nachricht enthält sensible Schlüsselwörter:
- Antworten Sie: "Dies scheint ein Thema zu sein, das unser HR-Team
  persönlich bearbeiten sollte. Ich habe einen Fall für Sie angelegt.
  HR wird sich innerhalb von 2 Werktagen bei Ihnen melden."
- Legen Sie einen Fall im HR-System an mit:
  - Mitarbeitenden-ID
  - Gesprächsprotokoll
  - Erkannter Themenkategorie
  - Prioritätsflag, falls bestimmte Schlüsselwörter vorkommen

Erwarteter Effekt: Mitarbeitende fühlen sich sicher bei der Nutzung des Assistenten, und HR erhält gut kontextualisierte Fälle statt kryptischer Einzeiler.

Nutzen Sie Gemini zur Erstellung und Pflege von HR-Kommunikationsvorlagen

Über die Beantwortung von FAQs hinaus kann Gemini die Erstellung konsistenter HR-Kommunikationen vereinfachen: Follow-up-E-Mails nach Richtlinienänderungen, Onboarding-Erinnerungen oder Erläuterungen zu neuen Benefits. Nutzen Sie es, um Entwürfe für Vorlagen zu erstellen, die Ihr HR-Team dann vor der Massenkommunikation prüft und freigibt.

Geben Sie Gemini Ihre Tone-of-Voice-Guidelines und einige gute Beispiele und prompten Sie es danach mit den Details der Änderung. Zum Beispiel:

Beispiel-Prompt für das Verfassen von HR-Kommunikation:

Sie sind Spezialist:in für HR-Kommunikation.

Schreiben Sie eine E-Mail an alle Mitarbeitenden in Deutschland und
erklären Sie eine Änderung der Regel zur Übertragung von Urlaubstagen
auf Basis dieses Policy-Updates:

- Alte Regel: Bis zu 10 Tage konnten bis zum 31. März übertragen werden.
- Neue Regel: Es können nur noch 5 Tage übertragen werden;
  Ausnahmen erfordern die Genehmigung durch HR.

Ton: klar, freundlich, nicht juristisch.
Enthalten sein soll:
- Eine kurze Zusammenfassung
- Was sich konkret ändert
- Ab wann die Änderung gilt
- Ein Link zur vollständigen Richtlinie
- Wie HR bei Fragen kontaktiert werden kann

Erwarteter Effekt: Schnellere, konsistentere HR-Kommunikation, die zu dem passt, was der Assistent in 1:1-Chats sagt.

Überwachen Sie die Nutzung und verbessern Sie Inhalte kontinuierlich

Wenn Ihr Gemini-HR-Assistent live ist, behandeln Sie ihn als lebendiges Produkt. Richten Sie Dashboards ein, die Top-Fragen, unbeantwortete Themen, Eskalationsraten, Zufriedenheitswerte (z. B. schnelle 1–5-Bewertung nach jeder Interaktion) sowie Sprach- und Regionsverteilung nachverfolgen.

Besprechen Sie diese Signale regelmäßig in einem gemeinsamen HR–IT/KI-Meeting. Wenn Sie wiederkehrende „Ich bin mir nicht sicher“-Antworten zu einem Thema sehen, ist das ein Hinweis darauf, Ihre HR-Wissensbasis zu erweitern. Wenn bestimmte Regionen Fragen stellen, die nicht zu den globalen Richtlinien passen, kann dies auf abweichende lokale Praxis oder Kommunikationslücken hinweisen, die Sie adressieren müssen.

Erwarteter Effekt: Innerhalb von 3–6 Monaten können Sie realistisch 40–70 % der wiederkehrenden HR-FAQs automatisieren, die durchschnittliche Antwortzeit messbar reduzieren (oft von Stunden auf Sekunden) und eine sichtbare Verlagerung der HR-Kapazität von Ad-hoc-Fragen hin zu strategischen Projekten erzielen.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini eignet sich am besten für volumenstarke, wenig komplexe HR-FAQs, bei denen die Regeln klar definiert sind. Typische Beispiele sind:

  • Urlaubs- und Abwesenheitsregeln (Anspruch, Übertragung, Feiertage)
  • Payroll-Zeitpläne und grundlegende Erläuterungen zur Gehaltsabrechnung
  • Anspruchsvoraussetzungen für Benefits und Anmeldefristen
  • Prozesshinweise (wie etwas zu beantragen ist, wo Formulare zu finden sind)
  • Navigationshilfe (Links zu HR-Systemen, Intranetseiten, Richtlinien)

Themen wie Performance-Management, Konflikte, Disziplinarfälle oder Rechtsstreitigkeiten sollten in der Hand von Menschen bleiben; Gemini kann hier höchstens Prozessinformationen liefern oder an die passende HR-Ansprechperson verweisen.

Für einen klar abgegrenzten Umfang (z. B. Urlaub, Payroll-Grundlagen, allgemeine Richtlinien) können Sie in der Regel innerhalb von 4–8 Wochen einen ersten HR-FAQ-Assistenten mit Gemini einführen – vorausgesetzt, Ihre HR-Inhalte sind einigermaßen verfügbar. Der kritische Pfad liegt weniger in der Technologie, sondern in der Konsolidierung und Bereinigung Ihrer HR-Richtlinien und FAQs.

Ein pragmatischer Zeitplan sieht häufig so aus:

  • Woche 1–2: Use-Case-Definition, Themenabgrenzung, Einrichtung der Zugriffe
  • Woche 2–4: Strukturierung der HR-Wissensbasis und Prompt-Design
  • Woche 4–6: Technische Integration in Chat/Portal, interner Test
  • Woche 6–8: Pilot-Rollout für eine Teilgruppe von Mitarbeitenden, Monitoring und Iteration

Das AI-PoC-Angebot von Reruption ist darauf ausgelegt, Machbarkeit zu validieren und innerhalb von Tagen – nicht Monaten – einen funktionierenden Prototyp zu erstellen, der anschließend zu einer Produktivlösung skaliert werden kann.

Um Gemini für die Automatisierung von HR-FAQs einzuführen, brauchen Sie kein großes KI-Forschungsteam, aber einige zentrale Rollen:

  • HR-Content-Owner, die kanonische Antworten und Richtlinien definieren und freigeben
  • IT-/Workspace-Administrator:innen, die Zugriff, Sicherheit und die Integration in Kanäle verantworten
  • Product-/Project-Owner, die Anforderungen, Piloten und Feedback koordinieren

Auf technischer Seite ist ein:e Entwickler:in oder Partner mit Erfahrung in der Integration von Gemini-APIs oder Vertex AI hilfreich – insbesondere für sicheren Datenzugriff und Logging. Reruption übernimmt typischerweise den Teil von KI-Engineering und Produktisierung, während Ihr HR-Team Regeln, Inhalte und Entscheidungsrahmen bereitstellt.

Der direkte ROI ergibt sich aus der Reduktion manueller HR-Arbeit und schnelleren Antwortzeiten. Viele Organisationen sehen innerhalb der ersten Monate, dass 40–70 % der wiederkehrenden HR-Fragen automatisch bearbeitet werden, was erhebliche Zeitressourcen für HR-Business-Partner und Shared-Services-Teams freisetzen kann.

Daneben gibt es indirekte, oft stärker strategische Vorteile:

  • Verbesserte Employee Experience durch 24/7, sofortigen HR-Support
  • Konsistentere, richtlinienkonforme Antworten, die Compliance-Risiken reduzieren
  • Bessere Einblicke in tatsächliche Mitarbeiterfragen, die Richtlinien- und Kommunikationsverbesserungen informieren

Wir empfehlen in der Regel, mit einem eng abgegrenzten Piloten zu starten, um konkrete Kennzahlen zu messen (z. B. reduzierte Tickets zu ausgewählten Themen, Zeitersparnis pro HR-Vollzeitäquivalent), bevor Sie über einen breiteren Rollout entscheiden.

Reruption arbeitet als Co-Preneur an der Seite Ihres Teams – nicht nur beratend, sondern indem wir die Lösung gemeinsam mit Ihnen aufbauen. Unser AI-PoC-Angebot (9.900 €) ist darauf ausgelegt, schnell zu testen, ob ein Gemini-basierter HR-Assistent Ihre FAQs auf Basis Ihrer echten Richtlinien und Daten zuverlässig beantworten kann. Sie erhalten einen funktionierenden Prototyp, Performance-Kennzahlen und eine konkrete Implementierungsroadmap.

Über das PoC hinaus unterstützen wir Sie bei der End-to-End-Implementierung: Strukturierung der HR-Wissensbasis, Design von Prompts und Leitplanken, Integration von Gemini in Ihre bestehenden Kanäle (z. B. Google Chat, Intranet, HR-Portal) sowie beim Aufbau von Governance und Monitoring. Da wir uns in die Realität und P&L Ihrer Organisation einbetten, ist das Ergebnis kein Foliensatz, sondern ein laufender HR-Support-Assistent, den Ihre Mitarbeitenden tatsächlich nutzen können.

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