Die Herausforderung: Langsamer Zugang und Konto-Provisionierung

Viele Organisationen investieren massiv in das Gewinnen von Top-Talenten, verlieren dann aber in der ersten Woche an Schwung, weil grundlegende IT-Zugänge fehlen. Neue Mitarbeitende kommen ohne Laptops, können sich nicht in Kernsysteme einloggen und warten Tage auf Tool-Berechtigungen. HR jagt IT, Führungskräften und Dienstleistern per E-Mail und Tabellenkalkulationen hinterher, während neue Mitarbeitende untätig und frustriert herumsitzen, anstatt produktiv zu werden.

Traditionelle Onboarding-Workflows sind stark manuell geprägt und über HR, IT, Security und Linienmanager fragmentiert. Anfragen verschwinden in Posteingängen, Aufgaben befinden sich in unterschiedlichen Tools, und es gibt keine zentrale Sicht darauf, wer was bis wann benötigt. Selbst mit Ticketing-Systemen ist die Konfiguration oft generisch und statisch, sodass Sonderfälle, Rollenwechsel und Ausnahmen ad hoc gehandhabt werden – Arbeit, die ständig zu HR zurückschwappt.

Die Auswirkungen gehen weit über ein paar verlorene Tage hinaus. Langsamer Zugang und eine schleppende Konto-Provisionierung treiben die Onboarding-Kosten in die Höhe, verzögern die Zeit bis zur vollen Produktivität und schwächen Ihre Arbeitgebermarke. Führungskräfte verlieren das Vertrauen in HR und IT, neue Mitarbeitende hinterfragen ihre Entscheidung, dem Unternehmen beizutreten, und kritische Projekte verzögern sich, weil Menschen die Werkzeuge, für die sie eingestellt wurden, schlicht nicht nutzen können. Mit der Zeit summieren sich diese Reibungsverluste zu höherer Frühfluktuation und einem Wettbewerbsnachteil beim Gewinnen und Halten von Talenten.

Die gute Nachricht: Dieses Problem ist sehr gut lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von KI im HR-Onboarding können Sie Zugriffsanfragen orchestrieren, die meisten Provisionierungs-Schritte automatisieren und jeder neuen Mitarbeitenden einen klaren, geführten Pfad durch die ersten Tage geben. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI-gestützte Workflows brüchige manuelle Abstimmung durch zuverlässige, prüfbare Automatisierung ersetzen können. Im Folgenden finden Sie praktische Hinweise, wie Sie Gemini nutzen können, um langsamen Zugang und Konto-Provisionierung in ein reibungsloses, planbares 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-gestützten Workflows und Assistenten in Organisationen wissen wir, dass langsamer Onboarding-Zugang selten ein reines IT-Problem ist. Es ist ein Koordinations- und Entscheidungsproblem – ideal geeignet für Gemini als konversationale Schicht über HR-, Identity-Management- und Kollaborations-Tools hinweg. Richtig designt beantwortet Gemini nicht nur Fragen; es kann Onboarding-Engpässe analysieren, Automatisierungsregeln vorschlagen und den Fluss von Zugriffsanfragen zwischen HR, IT und Führungskräften orchestrieren.

Behandeln Sie Zugang & Provisionierung als Produkt, nicht als Ticket-Warteschlange

Damit Gemini Onboarding-Zugang und Konto-Provisionierung spürbar verbessert, müssen HR und IT aufhören, in isolierten Tickets zu denken, und in End-to-End-Reisen denken. Kartieren Sie den gesamten Lebenszyklus von „Vertrag unterschrieben“ bis „voll produktiv“ für jede Schlüsselrolle: Welche Systeme, Geräte und Berechtigungen werden in welcher Phase benötigt? Diese Produkt-Perspektive gibt Gemini einen klaren Zielzustand, auf den hin orchestriert wird.

Mit dieser Karte kann Gemini so konfiguriert werden, dass es HR-Daten (Rolle, Abteilung, Standort, Seniorität) interpretiert und ein standardisiertes Zugriffsbündel empfiehlt. Anstatt auf einzelne E-Mails zu reagieren, kuratieren und verbessern Ihre Teams ein Produkt: ein vorhersehbares, rollenbasiertes Zugangserlebnis, das Gemini gegenüber Stakeholdern pflegt und erklärt.

Nutzen Sie Gemini als einzige Anlaufstelle für Zugangsfragen neuer Mitarbeitender

Langsames Onboarding wird häufig durch Informationsrauschen verstärkt. Neue Mitarbeitende wissen nicht, wen sie fragen sollen, HR kennt den Status einzelner IT-Aufgaben nicht, und Führungskräfte sind unsicher, was bereits bestellt wurde. Strategisch gesehen brauchen Sie eine zentrale Anlaufstelle für alle zugangsbezogenen Fragen. Gemini kann diese Schnittstelle werden – eingebettet in Google Chat, Gmail oder das Intranet.

Indem Sie Gemini mit HRIS-Daten, Ticketing-Systemen und Identity-Plattformen verbinden, können Sie es Fragen beantworten lassen wie „Habe ich bereits VPN-Zugang?“, „Welche Tools sollte ich als neue Sales Managerin in Berlin haben?“ oder „Wer genehmigt meinen Salesforce-Zugang?“. Gemini ersetzt Ihre ITSM- oder IAM-Tools nicht; es abstrahiert deren Komplexität und hält HR und Mitarbeitende von wenig wertschöpfender Status-Nachverfolgung fern.

Richten Sie HR, IT und Security auf eine gemeinsame Policy aus, bevor Sie automatisieren

Bevor Sie Gemini in den produktiven Einsatz bringen, sollten sich HR, IT und Security auf Zugangsrichtlinien verständigen: Was ist verpflichtend, was ist optional und was erfordert eine höhere Genehmigungsstufe. KI kann schlechte Prozesse genauso schnell beschleunigen wie gute – daher brauchen Sie Konsens zu den Regeln, die Gemini durchsetzen oder vorschlagen soll. Dazu gehören standardisierte, rollenbasierte Zugangsprofile, der Umgang mit Ausnahmen und Genehmigungsketten.

Nach unserer Erfahrung sind die erfolgreichsten Teams diejenigen, die das zunächst als Policy-Design-Übung und erst danach als Automatisierungsprojekt betrachten. Gemini wird dann zur lebendigen Dokumentation und Ausführungsebene dieser Richtlinien, erklärt Mitarbeitenden, warum sie bestimmte Berechtigungen haben (oder noch nicht haben), und löst die richtigen Workflows aus, ohne dass jedes Mal manuell interpretiert werden muss.

Mit Beobachtbarkeit starten: Lassen Sie Gemini zuerst Engpässe analysieren

Direkt in die Automatisierung einzusteigen ist verlockend, strategisch jedoch ist es klüger, mit einer Engpassanalyse zu beginnen. Verbinden Sie Gemini mit historischen Onboarding-Tickets, E-Mail-Verläufen und HR-Daten und lassen Sie wiederkehrende Verzögerungen identifizieren: Welche Rollen leiden am meisten, welche Tools sind immer zu spät, wo stocken Freigaben. Diese diagnostische Phase schafft eine gemeinsame Faktenbasis zwischen HR und IT.

Wenn Sie die tatsächlichen Reibungspunkte kennen, können Sie wirkungsstarke Automatisierungen priorisieren: zum Beispiel das automatische Auslösen der Kontoerstellung, sobald ein Vertrag unterschrieben ist, oder die Vorab-Genehmigung risikoarmer Tools für bestimmte Rollen. Gemini kann anschließend neue Regeln empfehlen und simulieren, bevor Sie sie dauerhaft in Identity- oder Ticketing-Systemen verankern.

In Change Management und klare Verantwortlichkeiten investieren

Selbst der beste KI-Onboarding-Assistent scheitert, wenn Menschen ihm nicht vertrauen oder ihn nicht nutzen. Definieren Sie deshalb strategisch klare Verantwortlichkeiten: Wer verantwortet den Gemini-Zugriffsassistenten, wer pflegt Prompts und Richtlinien, und wie werden Änderungen freigegeben? Stellen Sie sicher, dass sowohl HR als auch IT den Assistenten als Asset sehen – nicht als konkurrierenden Kanal zu bestehenden Tools.

Kommunizieren Sie gegenüber neuen Mitarbeitenden und Führungskräften klar, was Gemini leisten kann (und was nicht), und verankern Sie ihn in der bestehenden Onboarding-Kommunikation. Ermutigen Sie Teams, wiederkehrende Fragen an Gemini zu leiten, anstatt sie manuell zu beantworten. So entsteht im Lauf der Zeit ein positiver Kreislauf: Mehr Nutzung führt zu besseren Trainingsdaten und einem wirksameren Assistenten.

Strategisch eingesetzt kann Gemini aus langsamer, intransparenter Zugangs-Provisionierung ein vorhersehbares, datengestütztes Onboarding-Erlebnis machen. Indem Sie Zugang als Produkt verstehen, Richtlinien ausrichten und Gemini den Fluss zwischen HR, IT und Identity-Systemen orchestrieren lassen, reduzieren Sie Verzögerungen und ermöglichen neuen Mitarbeitenden einen reibungslosen Start. Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, diese Ideen in funktionierende KI-Workflows in realen Organisationen zu übersetzen; wenn Sie erkunden möchten, wie Gemini in Ihren HR-Stack passt, helfen wir Ihnen, dies schnell und sicher zu testen.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Fintech bis Energie: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

Nubank

Fintech

Nubank, die größte digitale Bank Lateinamerikas, die 114 Millionen Kunden in Brasilien, Mexiko und Kolumbien betreut, stand unter enormem Druck, den Kundensupport angesichts des explosiven Wachstums zu skalieren. Traditionelle Systeme kamen mit dem hohen Volumen an Tier‑1‑Anfragen nicht zurecht, was zu längeren Wartezeiten und inkonsistenter Personalisierung führte, während die Betrugserkennung eine Echtzeitanalyse riesiger Transaktionsdaten von über 100 Millionen Nutzern erforderte. Die Balance zwischen gebührenfreien Services, personalisierten Erlebnissen und robuster Sicherheit war in einem wettbewerbsintensiven Fintech‑Umfeld, das von ausgefeilten Betrugsformen wie Spoofing und komplexen zentralen Betrugsfällen geprägt ist, entscheidend. Intern brauchten Callcenter und Support‑Teams Werkzeuge, um komplexe Anfragen effizient zu bearbeiten, ohne die Qualität zu opfern. Vor der KI führten lange Antwortzeiten zu Engpässen, und manuelle Betrugsprüfungen waren ressourcenintensiv, was Vertrauen der Kunden und regulatorische Compliance in den dynamischen Märkten Lateinamerikas gefährdete.

Lösung

Nubank integrierte OpenAI GPT-4‑Modelle in sein Ökosystem für einen generativen KI‑Chatassistenten, einen Copilot für Callcenter und eine fortschrittliche Betrugserkennung, die NLP und Computer Vision kombiniert. Der Chatassistent löst autonom Tier‑1‑Probleme, während der Copilot menschliche Agenten mit Echtzeit‑Insights unterstützt. Für die Betrugserkennung analysiert ein auf Foundation‑Modellen basierendes ML System Transaktionsmuster in großem Maßstab. Die Implementierung erfolgte in Phasen: Pilotierung von GPT‑4 für den Support Anfang 2024, Ausbau auf interne Tools bis Anfang 2025 und Erweiterung der Betrugssysteme mit multimodaler KI. Diese KI‑zentrische Strategie, verankert im maschinellen Lernen, ermöglichte nahtlose Personalisierung und deutliche Effizienzgewinne in den Abläufen.

Ergebnisse

  • 55 % der Tier‑1‑Supportanfragen werden autonom von KI bearbeitet
  • 70 % Reduktion der Chat‑Antwortzeiten
  • Mehr als 5.000 Mitarbeitende nutzen bis 2025 interne KI‑Tools
  • 114 Millionen Kunden profitieren von personalisiertem KI‑Service
  • Echtzeit‑Betrugserkennung für über 100 Mio. Transaktionsanalysen
  • Deutlicher Effizienzschub in den Callcentern
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PayPal

Fintech

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

Lösung

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

Ergebnisse

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

Finanzdienstleistungen

RBC‑Kunden sahen sich erheblichen Problemen bei der Verwaltung ihrer persönlichen Finanzen gegenüber, insbesondere beim Sparen von Kleingeld, klugen Investitionen und Einhalten des Budgets. Traditionelle Banktools boten allgemeine Ratschläge, die individuelle Ausgabemuster nicht berücksichtigten, was zu suboptimalen Finanzentscheidungen und geringer Nutzung von Sparprodukten führte. Viele Kunden kämpften mit unregelmäßigen Cashflows, Impulsausgaben und fehlender Sichtbarkeit künftiger Ausgaben, was zu niedrigeren Sparquoten und verpassten Investitionschancen führte. Als der Wettbewerb im Privatkundengeschäft zunahm, erkannte RBC die Notwendigkeit für hyper‑personalisierte Einsichten, um Kundenloyalität aufzubauen und Wachstum zu fördern. Ohne fortgeschrittene Analytik fehlten proaktive Anstöße wie das Aufrunden von Käufen zum Sparen oder die Vorhersage von Liquiditätsengpässen, was besonders nach der Pandemie finanziellen Stress verstärkte.

Lösung

RBC führte NOMI ein, einen KI‑gesteuerten Finanzassistenten in der mobilen Banking‑App, der maschinelles Lernen nutzt, um Transaktionsdaten zu analysieren, Ausgaben zu kategorisieren und maßgeschneiderte Empfehlungen zu liefern. Funktionen wie NOMI Insights beleuchten Ausgabentrends, NOMI Budgets generieren automatisch personalisierte Budgets und NOMI Find & Save identifiziert Kleingeld‑Potentiale für automatische Überweisungen auf verzinste Sparkonten oder in Investments. Über RBC Borealis, das KI‑Innovationszentrum der Bank, wurde NOMI skaliert und auf robuste Datenplattformen gestellt, die Datenschutz und Genauigkeit gewährleisten. Diese ML‑Personalisierungs‑Engine verarbeitet umfangreiche Datensätze in Echtzeit und bietet Anstöße wie 'Überweise 25 $ Kleingeld in ein GIC' oder 'Passe das Essensbudget um 15 % an', wodurch Nutzer umsetzbare, kontextbezogene Ratschläge erhalten.

Ergebnisse

  • 700 Mio. $–1 Mrd. $ Unternehmenswert durch KI‑Investitionen bis 2027
  • Top‑3 Platzierung in der globalen KI‑Reife unter Banken
  • Über 98.000 Mitarbeitende, die KI in den Betriebsprozessen nutzen
  • 57 Mrd. $ Jahresumsatz mit KI‑getriebenem Wachstum
  • Millionen NOMI‑Nutzer mit verbesserten Sparquoten
  • 20–30% Zuwachs bei Sparbeiträgen durch gezielte Anstöße
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UC San Diego Health

Gesundheitswesen

Sepsis, eine lebensbedrohliche Erkrankung, stellt in Notaufnahmen eine große Gefahr dar, da verzögerte Erkennung zu hohen Sterblichkeitsraten führt – in schweren Fällen bis zu 20–30 %. Bei UC San Diego Health, einem akademischen Medizinzentrum mit über 1 Million Patientenbesuchen jährlich, erschwerten unspezifische Frühsymptome rechtzeitige Interventionen und verschlechterten die Ergebnisse in stark ausgelasteten Notaufnahmen . Eine randomisierte Studie unterstrich die Notwendigkeit proaktiver Werkzeuge jenseits traditioneller Scores wie qSOFA. Das Kapazitätsmanagement und der Patientenfluss standen nach COVID weiter unter Druck: Bettenknappheit führte zu verlängerten Aufnahmewartezeiten und Verzögerungen bei Verlegungen. Die Ausbalancierung von elektiven Eingriffen, Notfällen und Entlassungen erforderte Echtzeiteinblicke . Die sichere Integration generativer KI, etwa GPT-4 in Epic, barg Risiken wie Datenschutzverletzungen und ungenaue klinische Empfehlungen . Diese Herausforderungen verlangten skalierbare KI-Lösungen zur Vorhersage von Risiken, zur Straffung der Abläufe und zur verantwortungsvollen Einführung neuer Technologien, ohne die Versorgungsqualität zu gefährden.

Lösung

UC San Diego Health implementierte COMPOSER, ein Deep-Learning-Modell, das auf elektronischen Gesundheitsakten trainiert wurde, um das Sepsisrisiko 6–12 Stunden im Voraus vorherzusagen und Epic Best Practice Advisory (BPA)-Alarme für Pflegekräfte auszulösen . Dieser quasi-experimentelle Ansatz in zwei Notaufnahmen integrierte sich nahtlos in Arbeitsabläufe. Mission Control, ein KI-gestütztes Operations-Kommandozentrum, finanziert durch eine Investition von 22 Mio. USD, nutzt prädiktive Analytik für Echtzeit-Bettenzuweisungen, Verlegungen und Kapazitätsprognosen und reduziert so Engpässe . Unter der Leitung des Chief Health AI Officer Karandeep Singh werden Daten aus Epic für ganzheitliche Transparenz genutzt. Für generative KI werden Pilotprojekte mit Epic GPT-4 durchgeführt, die NLP-Abfragen und automatisierte Patientenantworten ermöglichen; diese stehen unter strengen Sicherheitsprotokollen, um Halluzinationen zu minimieren und HIPAA-Konformität zu gewährleisten . Die mehrgleisige Strategie adressierte Erkennung, Ablaufsteuerung und Innovationsintegration.

Ergebnisse

  • Sepsis-In-Hospital-Sterblichkeit: 17 % Reduktion
  • Jährlich gerettete Leben: 50 in zwei Notaufnahmen
  • Einhaltung des Sepsis-Bundles: deutliche Verbesserung
  • 72‑Stunden‑SOFA-Verlauf: reduzierte Verschlechterung
  • Intensivstationskontakte: Rückgang nach Implementierung
  • Patientendurchsatz: verbessert durch Mission Control
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Best Practices

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

Gemini als Basis mit Ihrem HRIS und Google Workspace verbinden

Der erste taktische Schritt besteht darin, Gemini mit den Systemen zu verbinden, die Ihre zentralen Onboarding-Daten enthalten. In einer Google-zentrierten Umgebung bedeutet das typischerweise Ihr HRIS (für Rolle, Standort, Startdatum) und Google Workspace (für E-Mail, Gruppen und grundlegende Zugriffe). Verwenden Sie sichere Konnektoren oder APIs, sodass Gemini in der Anfangsphase lesen, aber nicht beliebig in diese Systeme schreiben kann.

Ist die Verbindung hergestellt, konfigurieren Sie Gemini so, dass es grundlegende Fragen wie „Wann ist mein Startdatum?“, „Wer ist meine Führungskraft?“ und „In welchen Google-Gruppen bin ich?“ beantworten kann. So entlasten Sie HR bereits von einem erheblichen Teil wiederkehrender Anfragen, noch bevor Sie Zugangs-Workflows zur Provisionierung anfassen.

Gemini zur Erstellung rollenbasierter Zugangs-Bundles nutzen

Definieren Sie Standard-Zugangs-Bundles für typische Rollen (z. B. Sales Manager, Backend Engineer, HR Business Partner). Speichern Sie diese Bundles in einem strukturierten Format (z. B. ein Google Sheet oder eine schlanke Konfigurationsdatenbank), auf das Gemini zugreifen kann. Jedes Bundle sollte die benötigten Systeme, Gruppen und Berechtigungen definieren.

Fordern Sie Gemini dann auf, auf Basis der HRIS-Daten das passende Bundle zu empfehlen und eine menschenlesbare Zusammenfassung zu erstellen, die HR und Führungskräfte validieren können:

Beispiel für einen System-Prompt:
Sie sind ein Assistent für HR-Onboarding und Zugangs-Provisionierung.
Sie erhalten Mitarbeiterdaten (Rolle, Abteilung, Standort, Seniorität)
und einen Katalog von Zugangs-Bundles.
Ihre Aufgaben:
1) Wählen Sie das passendste Zugangs-Bundle bzw. die passendsten Zugangs-Bundles für die Mitarbeiterin bzw. den Mitarbeiter aus.
2) Erklären Sie in klarer, verständlicher Geschäftssprache, welche Zugänge gewährt werden und warum.
3) Markieren Sie alle Zugänge, die eine zusätzliche Genehmigung erfordern.
Antworten Sie im JSON-Format mit den Feldern: selected_bundles, explanation, approvals_required.

Erwartetes Ergebnis: HR kann Geminis Vorschlag schnell prüfen und freigeben, wodurch manuelle Entscheidungsarbeit und Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Einstellungen reduziert werden.

Ticket-Erstellung und -Routing aus Gemini-Konversationen automatisieren

Sobald Gemini Zugangs-Bundles vorschlagen kann, verbinden Sie es mit Ihrem ITSM- oder Ticketing-Tool (z. B. Jira Service Management, ServiceNow oder einen Google-Chat-basierten Workflow), um strukturierte Tickets automatisch zu erstellen. Verwenden Sie konsistente Vorlagen, sodass IT alle notwendigen Informationen ohne Rückfragen per E-Mail erhält.

Beispiel-Prompt für Gemini zur Ticket-Erstellung:
Sie sind mit der IT-Ticketing-API integriert.
Erstellen Sie auf Basis des ausgewählten Zugangs-Bundles
und der Mitarbeiterdaten separate Tickets für:
- Hardware (Laptop, Zubehör)
- Kern-Accounts (E-Mail, SSO)
- Business-Anwendungen (CRM, ERP, HR-Tools)
Enthalten sein müssen: due_date (vor dem Startdatum),
priority und approver.
Geben Sie ein JSON-Array von Ticket-Objekten aus,
das direkt von der API verarbeitet werden kann.

Erwartetes Ergebnis: Neueinstellungen lösen eine einzige HR-Aktion aus (oder sogar eine automatische Aktion bei Vertragsunterzeichnung), und Gemini verteilt daraus gut strukturierte Tickets in die richtigen Warteschlangen – die manuelle Koordinationszeit sinkt drastisch.

Einen Gemini-Assistenten für neue Mitarbeitende in Google Chat oder im Intranet bereitstellen

Stellen Sie Gemini neuen Mitarbeitenden direkt in den Kanälen zur Verfügung, die sie ohnehin nutzen, etwa in Google Chat, im Gmail-Seitenpanel oder im Intranet. Geben Sie ihm einen klaren Scope: Onboarding-Fragen beantworten, den Status von Zugangs-Anfragen anzeigen und fehlende Berechtigungen über einen geführten Flow anfordern lassen.

Beispiel-Prompt für einen Gemini-Assistenten für neue Mitarbeitende:
Sie sind ein Onboarding- und Zugangs-Assistent für neue Mitarbeitende.
Ziele:
- Beantworten Sie Fragen zu Onboarding-Aufgaben und IT-Zugängen.
- Zeigen Sie den aktuellen Status von Laptop-, Account-
  und Tool-Provisionierung an.
- Sammeln Sie klare Informationen, wenn die Mitarbeiterin
  bzw. der Mitarbeiter zusätzliche Zugänge anfordert.
Immer:
- Verwenden Sie einfache, verständliche Sprache.
- Verlinken Sie, wenn verfügbar, auf die relevante interne
  Seite oder Richtlinie.
- Eskalieren Sie an HR oder IT, wenn die Frage außerhalb
  des Scopes liegt oder die Richtlinie unklar ist.

Erwartetes Ergebnis: Weniger direkte E-Mails an HR und IT, schnellere Antworten für Mitarbeitende und eine konsistente Onboarding-Kommunikation.

Gemini SLAs überwachen und Verzögerungen proaktiv eskalieren lassen

Definieren Sie realistische SLAs für jedes Onboarding-Asset (z. B. Laptop 3 Tage vor Start einsatzbereit, Kern-Accounts 1 Tag vor Start, Business-Apps innerhalb von 2 Tagen nach Start). Geben Sie Gemini Leserechte auf Ticket-Status und Zeitstempel, damit es berechnen kann, ob Sie im Plan sind oder ein Risiko besteht.

Konfigurieren Sie Gemini so, dass es proaktive Alerts sendet, wenn SLAs gefährdet sind. Wenn z. B. ein Laptop-Ticket 5 Tage vor Start noch keinem Bearbeitenden zugewiesen ist, pingt Gemini die verantwortliche IT-Queue und HR mit einer kompakten Zusammenfassung und Vorschlägen für nächste Schritte.

Beispiel-Prompt für Gemini zur SLA-Überwachung:
Sie überwachen Onboarding-Tickets mit SLA-Zielen.
Jede Stunde erhalten Sie aktualisierte Ticketdaten.
Bestimmen Sie für jedes Ticket:
- Ist es im Plan, gefährdet oder verletzt?
- Wer muss informiert werden (IT, HR, Führungskraft)?
Formulieren Sie eine kurze Statusnachricht und
empfohlene Aktion.
Eskalieren Sie nur, wenn ein klares SLA-Risiko besteht.

Erwartetes Ergebnis: Weniger Last-Minute-Überraschungen am ersten Arbeitstag, höhere Einhaltung der SLAs und bessere Transparenz für HR und Führungskräfte.

Ausnahmen erfassen und zur Verbesserung von Richtlinien nutzen

Nicht jede Neueinstellung passt in ein Standard-Bundle. Nutzen Sie Gemini, um Ausnahme-Anfragen (z. B. Spezialtools für eine Senior-Architektin) strukturiert zu erfassen und die Gründe für Genehmigungen zu dokumentieren. Analysieren Sie diese Ausnahmen im Zeitverlauf mit Gemini, um Muster zu erkennen und Anpassungen an Standard-Bundles oder Richtlinien vorzuschlagen.

Sie können Gemini zum Beispiel regelmäßig Ausnahme-Tickets überprüfen lassen und Fragen beantworten lassen wie: „Welche Rollen fordern am häufigsten nicht-standardisierte Tools an?“ oder „Welche Ausnahmen werden praktisch immer genehmigt und sollten zum Standard werden?“. So schließen Sie die Feedback-Schleife zwischen täglicher Onboarding-Praxis und der Weiterentwicklung Ihrer Policies.

Schrittweise umgesetzt können diese Gemini-Onboarding-Best Practices den manuellen Koordinationsaufwand zwischen HR und IT realistisch um 30–50 % reduzieren, durchschnittliche Zugangsverzögerungen für viele Rollen von Tagen auf Stunden verkürzen und die Zufriedenheit neuer Mitarbeitender in den ersten 30–60 Tagen steigern. Die genauen Kennzahlen hängen von Ihrem Ausgangspunkt ab, aber das Muster ist konsistent: weniger Hinterherlaufen, klarere Verantwortlichkeiten und schnellere Zeit bis zur Produktivität.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini beschleunigt die Onboarding-Zugangs-Provisionierung, indem es zwischen HR-Daten, Identity-Systemen und IT-Ticketing sitzt. Es kann Informationen zu neuen Mitarbeitenden aus Ihrem HRIS lesen, das passende rollenbasierte Zugangs-Bundle vorschlagen und automatisch gut strukturierte Tickets für Hardware, Accounts und Tools erstellen.

Darüber hinaus agiert Gemini als konversationale Schnittstelle für neue Mitarbeitende und HR: Es beantwortet Statusfragen, sammelt fehlende Informationen ein und erinnert IT, wenn SLAs gefährdet sind. Dies reduziert manuelles E-Mail-Ping-Pong und stellt sicher, dass Provisionierungsarbeit früher startet und konsistenter abläuft.

Sie benötigen kein großes Data-Science-Team, um zu starten. Die meisten Implementierungen erfordern:

  • Eine HR- oder People-Ops-Verantwortliche bzw. einen -Verantwortlichen, die bzw. der Ihren aktuellen Onboarding-Prozess und Ihre Richtlinien versteht.
  • Eine IT-/Identity-Ansprechperson, die Zugriff auf Systeme wie HRIS, Google Workspace und Ihr Ticketing-Tool bereitstellen kann.
  • Eine kleine Engineering-Kapazität (intern oder extern), um sichere Integrationen und grundlegende Workflows aufzusetzen.

Gemini selbst übernimmt die Schicht für natürliche Sprache und „Reasoning“; die Hauptarbeit besteht darin, klare Zugangsregeln zu definieren, Ihren aktuellen Prozess zu kartieren und Gemini über APIs oder bestehende Konnektoren anzubinden. Reruption hilft Kundinnen und Kunden typischerweise dabei, dies in einen fokussierten PoC zu verdichten, statt in ein langes IT-Projekt.

Wenn der Scope klar fokussiert ist, können Sie Ergebnisse in Wochen statt Monaten sehen. Ein realistischer Zeitplan sieht so aus:

  • Woche 1–2: Aktuelle Onboarding-Flows aufnehmen, Ziel-Zugangs-Bundles definieren, Gemini mit Testdaten verbinden.
  • Woche 3–4: Einen Pilot-Gemini-Assistenten nur für HR ausrollen (Bundles empfehlen, Tickets generieren, Engpässe analysieren).
  • Woche 5–8: Auf eine begrenzte Gruppe neuer Mitarbeitender und Führungskräfte erweitern, Monitoring und SLA-Alerts ergänzen.

Verbesserungen zeigen sich oft sofort in Form von weniger Status-E-Mails und höherer Ticketqualität. Zeit bis zum Zugang und Zufriedenheit neuer Mitarbeitender verbessern sich üblicherweise über die ersten 1–2 Onboarding-Zyklen hinweg, während Sie Workflows und Bundles verfeinern.

Der ROI speist sich aus drei Hauptbereichen: weniger manueller Aufwand, schnellere Zeit bis zur Produktivität und bessere Bindung. Die Automatisierung von Zugangsentscheidungen und Ticket-Erstellung kann HR und IT leicht mehrere Stunden pro Neueinstellung einsparen. Wenn Sie pro Jahr Dutzende oder Hunderte Menschen onboarden, entsteht daraus eine erhebliche Kostenreduktion.

Noch wichtiger ist, dass rechtzeitig bereitstehende Laptops und Accounts die unproduktive Phase in der Anfangszeit verkürzen. Wenn Gemini jeder Mitarbeiterin und jedem Mitarbeiter hilft, auch nur einen Tag früher produktiv zu werden, kann der Produktivitätsgewinn über die gesamte Belegschaft die Implementierungskosten schnell übersteigen. Schließlich wirkt sich ein reibungsloseres Onboarding positiv auf Arbeitgebermarke und Frühfluktuation aus – beides wesentliche versteckte Kosten in vielen Organisationen.

Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir beraten nicht nur, wir bauen mit. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) können wir schnell testen, ob ein Gemini-basierter Onboarding-Assistent mit Ihrem realen HR- und IT-Stack funktioniert. Das umfasst die Konkretisierung des Use Cases, die Auswahl der passenden Architektur, das Prototyping der Workflows und die Erfolgsmessung.

Über den PoC hinaus helfen wir Ihnen, den Prototyp in ein robustes internes Produkt zu überführen: Integration mit HRIS und Google Workspace, Verfeinerung von Prompts und Richtlinien sowie Aufbau von Monitoring und Governance. Unser Fokus auf KI-Strategie, KI-Engineering, Security & Compliance sowie Enablement stellt sicher, dass die Lösung nicht nur ein Demo bleibt, sondern ein verlässlicher Bestandteil Ihres Onboarding-Prozesses wird.

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