Die Herausforderung: Überlastete HR-Teams mit wiederkehrenden Fragen

Jede Onboarding-Welle bringt dasselbe Muster mit sich: HR-Postfächer werden mit identischen Fragen zu Urlaub, Abrechnungsterminen, VPN-Zugang, SSO-Logins, Lernplattformen und Benefits überschwemmt. Anstatt neue Mitarbeitende durch eine gut gestaltete Onboarding-Journey zu führen, verbringen HR-Business-Partner und HR-Operations-Teammitglieder täglich Stunden damit, nahezu identische E-Mails, Teams-/Slack-Nachrichten und Tickets zu beantworten. Das Ergebnis sind langsamere Reaktionszeiten, wachsende Frustration auf beiden Seiten und weniger Zeit für wertschöpfende, persönliche Gespräche.

Traditionelle Ansätze halten nicht mehr Schritt. Statische FAQ-PDFs und Intranetseiten sind selten aktuell, schwer zu durchsuchen und losgelöst von den Arbeitsumgebungen neuer Mitarbeitender – also E-Mails, Kalender, Chat und HR-Tools. Selbst gemeinsame Postfächer und Ticketsysteme verteilen die Last nur auf mehr Personen, ohne die wiederkehrende Arbeit zu eliminieren. Während Unternehmen globaler werden und flexiblere Arbeitsmodelle anbieten, wächst die Komplexität der Richtlinien – und das Volumen der Fragen steigt schneller als die Anzahl der HR-Mitarbeitenden.

Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Neue Mitarbeitende warten Stunden oder Tage auf einfache Antworten, wodurch der Zugang zu Tools oder Pflichtschulungen verzögert wird und sich die Time-to-Productivity nach hinten verschiebt. HR-Teams verbrennen Kapazitäten mit Copy-and-Paste-Support, statt sich um Workforce-Planung, Coaching von Führungskräften oder die Weiterentwicklung des Onboarding-Programms zu kümmern. Inkonsistente oder veraltete Antworten schaffen Compliance-Risiken und untergraben das Vertrauen in HR als verlässlichen Partner. Langfristig führt das zu höherer Frühfluktuation, schwächerem Employer Branding und vermeidbaren Onboarding-Kosten.

Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit modernen KI-Assistenten ist es heute möglich, die meisten Onboarding-Fragen direkt in den Tools, die Mitarbeitende ohnehin nutzen, sofort und präzise zu beantworten. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI-gestützter Support – von Recruiting-Chatbots bis hin zu internen Wissensassistenten – die manuelle Arbeitslast drastisch reduzieren kann, während sich gleichzeitig die Employee Experience verbessert. Im weiteren Verlauf dieses Artikels finden Sie praxisnahe, umsetzungsreife Empfehlungen, wie Sie Gemini nutzen können, um Ihr Onboarding-Postfach zu bändigen und HR Zeit zurückzugeben.

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Unsere Einschätzung

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

Aus der praktischen Arbeit von Reruption beim Aufbau von KI-Assistenten für HR und Recruiting wissen wir, dass der Engpass selten die Technologie selbst ist – sondern wie Sie sie gestalten, steuern und in den Arbeitsalltag integrieren. Gemini für HR-Onboarding-FAQs ist leistungsfähig, weil es nativ auf den Daten in Google Workspace (Docs, Sheets, Sites, Gmail, Drive) aufsetzt und Ihre bestehenden Richtlinien und Playbooks in eine lebendige, dialogorientierte Wissensschicht verwandeln kann. Entscheidend ist, das Ganze nicht als weiteres Chatbot-Projekt zu sehen, sondern als strategische Fähigkeit für skalierbaren, konsistenten HR-Support.

Umfang definieren: Vom „Alles beantworten“ zum fokussierten Onboarding-Assistenten

Der schnellste Weg, mit einem KI-FAQ-Assistenten zu scheitern, ist, ihn von Tag eins an jede HR-Frage beantworten zu lassen. Starten Sie für das Onboarding mit einem klar abgegrenzten Bereich: Fragen, die jede neue Mitarbeiterin bzw. jeder neue Mitarbeiter in den ersten 30–60 Tagen stellt. Denken Sie an Richtlinien und Abläufe rund um Benefits-Anmeldung, Zeiterfassung, IT-Zugänge, den ersten Arbeitstag und Pflichtschulungen. Das reduziert Risiken und vereinfacht die inhaltliche Kuratierung.

Nutzen Sie einen kurzen Discovery-Sprint: Exportieren Sie aktuelle Onboarding-E-Mails, Tickets oder Chat-Verläufe und clustern Sie diese in 20–30 häufig auftretende Themen. Das wird die initiale Wissensbasis für Ihren Gemini HR-Onboarding-Assistenten. Mit einem klaren Umfang können Sie gegenüber Stakeholdern klare Erwartungen setzen: Gemini übernimmt die wiederkehrenden Onboarding-Fragen; HR bleibt für Sonderfälle und sensible Themen zuständig.

HR-Wissen als Produkt behandeln, nicht als Dokumentensammlung

Gemini ist nur so gut wie die Inhalte, auf die es zugreifen kann. In den meisten HR-Bereichen sind Richtlinien über veraltete PDFs, E-Mail-Anhänge und lokale Laufwerke verstreut. Bevor Sie eine KI-basierte Onboarding-FAQ-Lösung ausrollen, behandeln Sie Ihr HR-Wissen wie ein Produkt: Wer ist die Nutzerin bzw. der Nutzer, welche Aufgaben müssen erledigt werden, und wie muss Information strukturiert sein, damit eine KI sie zuverlässig finden und nutzen kann?

Strategisch bedeutet das, onboarding-relevante Informationen in autoritativen Quellen in Google Docs, Sheets und Sites zu konsolidieren – mit klarer Verantwortlichkeit und Versionierung. Definieren Sie, wer welche Richtlinie pflegt, wie Aktualisierungen freigegeben werden und wie diese im KI-Assistenten abgebildet werden. Diese Produktperspektive macht aus Ihrem Gemini-Rollout ein dauerhaft betreibbares Capability statt eines einmaligen Projekts.

Auf HR-Governance ausrichten, nicht auf Schattenautomatisierung

HR-Verantwortliche sorgen sich oft, dass ein KI-Assistent falsche Antworten gibt oder notwendige Freigaben umgeht. Die Antwort besteht nicht darin, die Einführung zu verzögern, sondern Governance fest in Ihr Gemini-für-HR-Rollout zu integrieren. Entscheiden Sie im Vorfeld, welche Themen für vollständig automatisierte Antworten geeignet sind (z. B. „Wie setze ich mein Passwort zurück?“) und welche eine menschliche Prüfung oder explizite Disclaimer erfordern (z. B. individuelle Vergütungsfragen).

Gemini kann so konfiguriert werden, dass es Richtlinienausschnitte mit klaren Referenzen (Dokumentname, Datum der letzten Aktualisierung) anzeigt und mehrdeutige Themen an HR weiterleitet. Strategisch sollten Sie einen Feedback-Loop etablieren: Ermöglichen Sie Mitarbeitenden, Antworten als „unklar“ oder „falsch“ zu markieren, und prüfen Sie diese wöchentlich gemeinsam mit HR und IT, um Prompts, Datenquellen und Leitplanken zu verfeinern. So senken Sie das Risiko und bauen über die Zeit Vertrauen in den Assistenten auf.

HR- und IT-Teams auf ein KI-first-Supportmodell vorbereiten

Wenn wiederkehrende Onboarding-Fragen an Gemini ausgelagert werden, verändert sich die tägliche Arbeit in HR. Anstatt jede Frage manuell zu beantworten, werden HR-Business-Partner zu Kuratorinnen und Kuratoren der Inhalte und Verantwortlichen für das KI-Verhalten. IT muss die passenden Zugriffsrechte und Integrationen innerhalb von Google Workspace sicherstellen. Ohne explizite Abstimmung kann die Initiative zwischen den Abteilungen steckenbleiben.

Investieren Sie strategisch in ein paar Workshops, um HR, IT und Compliance zu Rollen abzustimmen: Wer verantwortet die HR-Wissensbasis für Gemini, wer überwacht Nutzung und Qualität, wie werden Ausnahmen gehandhabt und wie wird Erfolg gemessen. Schulen Sie HR-Mitarbeitende darin, den Assistenten nicht zu fürchten, sondern die gewonnene Zeit für strategischere Onboarding-Unterstützung zu nutzen: Coaching von Führungskräften, persönliche Check-ins und Experience-Design.

Das Richtige messen: Von Ticketvolumen bis Time-to-Productivity

Es ist verlockend, den Erfolg eines Gemini-Onboarding-FAQ-Assistenten nur an der Reduktion des HR-E-Mail-Aufkommens zu messen. Das ist zwar wichtig, aber zu kurz gegriffen. Der eigentliche Wert liegt in einer schnelleren Time-to-Productivity für neue Mitarbeitende und einem konsistenteren, professionelleren Erlebnis in den ersten Wochen.

Definieren Sie auf strategischer Ebene KPIs, die an Business-Ergebnisse gekoppelt sind: Anteil der Onboarding-Fragen, die Gemini autonom beantwortet, durchschnittliche Reaktionszeit für verbleibende HR-Tickets, Erledigungsquote von Onboarding-Aufgaben in den ersten 14/30 Tagen sowie Zufriedenheitswerte neuer Mitarbeitender. Nutzen Sie diese Kennzahlen, um weitere Investitionen zu steuern: Wo der Assistent inhaltlich erweitert, wo Inhalte verfeinert und wann Gemini in andere HR-Workflows wie Learning oder Performance integriert werden sollte.

Bewusst eingesetzt kann Gemini Onboarding-FAQs von einer manuellen Last in einen skalierbaren, hochwertigen HR-Service verwandeln. Indem Sie den Use Case klar eingrenzen, Ihr HR-Wissen kuratieren und klare Governance für Antworten etablieren, können Sie erhebliche HR-Kapazitäten freisetzen und gleichzeitig sicherstellen, dass neue Mitarbeitende sich vom ersten Tag an unterstützt fühlen. Reruption bringt sowohl tiefgehende KI-Engineering-Expertise als auch HR-Prozess-Know-how mit, um solche Assistenten gemeinsam mit Ihrem Team zu konzipieren, zu prototypisieren und auszurollen – wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrer Google-Workspace-Umgebung aussehen könnte, validieren wir dies gern mit einem fokussierten PoC und einem konkreten Implementierungsplan.

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Fallbeispiele aus der Praxis

Von Bildung bis Personalwesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.

Khan Academy

Bildung

Khan Academy stand vor der gewaltigen Aufgabe, personalisierte Nachhilfe in großem Maßstab für ihre 100M+ jährlichen Nutzenden bereitzustellen, viele davon in unterversorgten Regionen. Traditionelle Online-Kurse, so wirksam sie auch sind, fehlte die interaktive Eins-zu-eins-Begleitung durch menschliche Tutoren, was zu hohen Abbruchraten und ungleichmäßigen Lernfortschritten führte. Lehrkräfte waren mit Planung, Bewertung und Differenzierung für heterogene Klassen überlastet. Im Jahr 2023, als KI große Fortschritte machte, kämpften Pädagogen mit Halluzinationen und Risiken einer Überabhängigkeit bei Tools wie ChatGPT, die häufig direkte Antworten statt Lernförderung lieferten. Khan Academy benötigte eine KI, die schrittweises Denken fördert, ohne zu schummeln, und gleichzeitig gleichberechtigten Zugang als Nonprofit sicherstellt. Sichere Skalierung über Fächer und Sprachen hinweg stellte technische und ethische Hürden dar.

Lösung

Khan Academy entwickelte Khanmigo, einen KI-gestützten Tutor und Lehrassistenten, der auf GPT-4 basiert, im März 2023 für Lehrkräfte pilotiert und später für Schüler ausgeweitet. Anders als generische Chatbots nutzt Khanmigo maßgeschneiderte System‑Prompts, um Lernende sokratisch zu führen — mit gezielten Fragen, Hinweisen und Feedback, ohne direkte Lösungen zu liefern — in Mathematik, Naturwissenschaften, Geisteswissenschaften und mehr. Der gemeinnützige Ansatz legte Wert auf Sicherheitsmaßnahmen, Integration in Khans Content-Bibliothek und iterative Verbesserungen durch Lehrkräfte-Feedback. Partnerschaften wie mit Microsoft ermöglichten Lehrkräften bis 2024 kostenlosen globalen Zugang, inzwischen in 34+ Sprachen. Laufende Updates, etwa 2025 zur Mathematik‑Berechnung, adressieren Genauigkeitsprobleme.

Ergebnisse

  • Nutzerwachstum: 68.000 (Pilot 2023-24) auf 700.000+ (Schuljahr 2024-25)
  • Lehrerakzeptanz: Kostenlos für Lehrkräfte in den meisten Ländern, Millionen nutzen Khan Academy-Tools
  • Unterstützte Sprachen: 34+ für Khanmigo
  • Engagement: Verbesserte Schüler-Persistenz und Lernfortschritte in Pilotprojekten
  • Zeitersparnis: Lehrkräfte sparen Stunden bei Unterrichtsplanung und -vorbereitung
  • Skalierung: Integriert in 429+ kostenlose Kurse in 43 Sprachen
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bunq

Bankwesen

Als bunq ein rasantes Wachstum als zweitgrößte Neobank in Europa verzeichnete, wurde die Skalierung des Kundenservice zu einer kritischen Herausforderung. Bei Millionen von Nutzern, die personalisierte Banking-Informationen zu Konten, Ausgabeverhalten und Finanzberatung auf Abruf verlangen, stand das Unternehmen unter Druck, sofortige Antworten zu liefern, ohne die Zahl der menschlichen Supportteams proportional zu erhöhen — was Kosten treiben und Abläufe verlangsamen würde. Traditionelle Suchfunktionen in der App reichten für komplexe, kontextabhängige Anfragen nicht aus und führten zu Ineffizienzen und Nutzerfrustration. Zudem stellten die Gewährleistung von Datenschutz und Genauigkeit in einem stark regulierten Fintech-Umfeld erhebliche Risiken dar. bunq benötigte eine Lösung, die nuancierte Unterhaltungen führen und gleichzeitig EU-Bankvorschriften einhalten konnte, Halluzinationen vermeiden würde, wie sie in frühen GenAI-Modellen vorkommen, und sich nahtlos integrieren ließe, ohne die App-Performance zu beeinträchtigen. Ziel war es, Routineanfragen zu automatisieren, sodass menschliche Agenten sich auf wertschöpfende Fälle konzentrieren konnten.

Lösung

bunq begegnete diesen Herausforderungen durch die Entwicklung von Finn, einer proprietären GenAI-Plattform, die direkt in die mobile App integriert wurde und die herkömmliche Suchfunktion durch einen konversationellen KI-Chatbot ersetzte. Nach der Einstellung von mehr als einem Dutzend Datenexperten im Vorjahr baute das Team Finn so, dass er sicher auf nutzerspezifische Finanzdaten zugreift, Fragen zu Kontoständen, Transaktionen und Budgets beantwortet und sogar allgemeine Ratschläge gibt, wobei der Gesprächskontext über Sitzungen hinweg erhalten bleibt. Nach einer Beta wurde Finn im Dezember 2023 als Europas erster KI-gestützter Bankassistent eingeführt und entwickelte sich schnell weiter. Bis Mai 2024 wurde er vollständig konversationell, was natürliche Mehrfachrunden-Interaktionen ermöglichte. Dieser retrieval-augmented generation (RAG)-Ansatz stützte Antworten auf Echtzeit-Nutzerdaten, minimierte Fehler und erhöhte die Personalisierung.

Ergebnisse

  • 100.000+ Fragen innerhalb von Monaten nach der Beta beantwortet (Ende 2023)
  • 40 % der Nutzeranfragen bis Mitte 2024 autonom vollständig gelöst
  • 35 % der Anfragen unterstützt, insgesamt 75 % sofortige Support-Abdeckung
  • Vor dem Start 12+ Datenexperten für die Dateninfrastruktur eingestellt
  • Zweitgrößte Neobank Europas nach Nutzerbasis (1M+ Nutzer)
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H&M

Mode‑Einzelhandel

In der schnelllebigen Welt des Bekleidungs-Einzelhandels stand H&M unter massivem Druck durch rasch wechselnde Konsumententrends und volatile Nachfrage. Traditionelle Prognosemethoden konnten nicht mithalten, was häufig zu Out-of-Stock-Situationen in Hochphasen und massiven Überbeständen unverkaufter Artikel führte – beides trug zu hohen Abfallmengen bei und band Kapital. Berichten zufolge kosteten H&Ms Bestandsineffizienzen jährlich Millionen, wobei Überproduktion die ökologischen Probleme einer Branche mit Überangebot verschärfte. Hinzu kamen globale Lieferkettenstörungen und der Wettbewerb durch agile Rivalen wie Zara, die den Bedarf an präziser Trendprognose verstärkten. Die Altsysteme von H&M beruhten ausschließlich auf historischen Verkaufsdaten und verpassten Echtzeitsignale aus sozialen Medien und Suchtrends, was zu fehlallokierten Beständen in über 5.000 Filialen weltweit und suboptimalen Sell-Through-Raten führte.

Lösung

H&M setzte KI-gestützte prädiktive Analytik ein, um seinen Ansatz grundlegend zu verändern, und integrierte maschinelle Lernmodelle, die umfangreiche Datensätze aus sozialen Medien, Modeblogs, Suchmaschinen und internen Verkaufsdaten auswerten. Diese Modelle sagen aufkommende Trends Wochen im Voraus voraus und optimieren die Bestandsallokation dynamisch. Die Lösung umfasste die Zusammenarbeit mit Datenplattformen zum Crawlen und Verarbeiten unstrukturierter Daten, die in kundenspezifische ML-Algorithmen zur Nachfrageprognose eingespeist wurden. Dies ermöglichte automatisierte Nachbestellentscheidungen, reduzierte menschliche Verzerrungen und beschleunigte die Reaktionszeiten von Monaten auf Tage.

Ergebnisse

  • 30 % Gewinnsteigerung durch optimierte Bestände
  • 25 % Reduktion von Abfall und Überbeständen
  • 20 % Verbesserung der Prognosegenauigkeit
  • 15–20 % höhere Sell-Through-Raten
  • 14 % weniger Out-of-Stock-Situationen
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AT&T

Telekommunikation

Als führender Netzbetreiber verwaltet AT&T eines der weltweit größten und komplexesten Netzwerke, das Millionen von Funkzellen, Glasfasern und 5G-Infrastruktur umfasst. Die zentralen Herausforderungen umfassten ineffiziente Netzplanung und -optimierung, etwa die Festlegung optimaler Standorte für Funkzellen und die Frequenzakquisition vor dem Hintergrund explodierender Datenanforderungen durch den 5G-Rollout und das Wachstum des IoT. Traditionelle Methoden beruhten auf manueller Analyse, was zu suboptimaler Ressourcenzuteilung und höheren Kapitalaufwendungen führte. Zusätzlich verursachte die reaktive Netzwartung häufige Ausfälle, da die Anomalieerkennung nicht mit den Echtzeitanforderungen Schritt hielt. Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben war entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren, doch die enormen Datenmengen aus Netzwerksensoren überforderten die Altsysteme. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten, Kundenunzufriedenheit und verzögerter 5G-Bereitstellung. AT&T benötigte skalierbare KI, um Ausfälle vorherzusagen, Selbstheilung zu automatisieren und die Nachfrage präzise zu prognostizieren.

Lösung

AT&T integrierte Maschinelles Lernen und Vorhersageanalytik über seine AT&T Labs und entwickelte Modelle für das Netzwerkdesign, einschließlich Spektrum-Refarming und Optimierung von Funkzellenstandorten. KI-Algorithmen analysieren Geodaten, Verkehrsprofile und historische Leistungsdaten, um ideale Standorte für Sendemasten zu empfehlen und so Baukosten zu reduzieren. Für den Betrieb nutzen Systeme zur Anomalieerkennung und Selbstheilung prädiktive Modelle auf NFV (Network Function Virtualization), um Ausfälle vorherzusagen und automatisierte Behebungen durchzuführen, etwa durch Umleitung von Traffic. Kausale KI geht über Korrelationen hinaus und liefert Ursachenanalysen bei Abwanderung und Netzproblemen. Die Implementierung umfasste Edge-to-Edge-Intelligenz und die Bereitstellung von KI in den Arbeitsabläufen von über 100.000 Ingenieurinnen und Ingenieuren.

Ergebnisse

  • Milliarden von Dollar an Einsparungen bei Netzwerkkosten
  • 20–30% Verbesserung der Netzauslastung und Effizienz
  • Signifikante Reduktion von Vor-Ort-Einsätzen (Truck Rolls) und manuellen Eingriffen
  • Proaktive Erkennung von Anomalien, die größere Ausfälle verhindert
  • Optimierte Standortwahl für Funkzellen, die CapEx um Millionen reduziert
  • Bis zu 40% bessere Genauigkeit bei 5G-Nachfrageprognosen
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Kaiser Permanente

Gesundheitswesen

In Krankenhäusern erfahren erwachsene Patienten auf Allgemeinstationen häufig eine , ohne dass rechtzeitig ausreichend Warnzeichen erkannt werden. Das führt zu Notfallverlegungen auf Intensivstationen, erhöhter Sterblichkeit und vermeidbaren Wiederaufnahmen. Kaiser Permanente Northern California stand vor diesem Problem in seinem Netzwerk, in dem subtile Veränderungen bei Vitalparametern und Laborwerten bei hohem Patientenvolumen und anspruchsvollen Arbeitsabläufen leicht übersehen wurden. Das resultierte in erhöhten negativen Ergebnissen, darunter vermeidbar hohe Sterberaten und 30-Tage-Wiederaufnahmen . Traditionelle Frühwarnscores wie MEWS (Modified Early Warning Score) waren durch manuelle Erfassung und unzureichende Vorhersagegenauigkeit für Verschlechterungen innerhalb von 12 Stunden limitiert und nutzten nicht das volle Potenzial elektronischer Patientenakten (EHR). Die Herausforderung wurde durch Alarmmüdigkeit durch weniger präzise Systeme verschärft und erforderte eine skalierbare Lösung für 21 Krankenhäuser, die Millionen von Patienten versorgen .

Lösung

Kaiser Permanente entwickelte den Advance Alert Monitor (AAM), ein KI-gestütztes Frühwarnsystem, das prädiktive Analytik einsetzt, um Echtzeit-EHR-Daten — einschließlich Vitalzeichen, Laborwerte und Demografie — zu analysieren und Patienten mit hohem Risiko einer Verschlechterung innerhalb der nächsten 12 Stunden zu identifizieren. Das Modell erzeugt eine Risikobewertung und automatisierte Alarme, die in die klinischen Arbeitsabläufe integriert werden und zeitnahe Interventionen wie ärztliche Überprüfungen oder den Einsatz von Rapid Response Teams auslösen . Seit der Einführung in 2013 in Nordkalifornien verwendet AAM Machine-Learning-Algorithmen, die auf historischen Daten trainiert wurden und traditionelle Scores übertreffen, wobei erklärbare Vorhersagen das Vertrauen der Mitarbeitenden stärken. Die Einführung erfolgte stationsweit, Integrationsprobleme wurden über Epic-EHR-Kompatibilität und Schulungen für Klinikpersonal adressiert, um Alarmmüdigkeit zu minimieren .

Ergebnisse

  • 16 % geringere Sterblichkeitsrate in der AAM-Interventionskohorte
  • Über 500 Todesfälle jährlich im Netzwerk verhindert
  • 10 % Reduktion bei 30-Tage-Wiederaufnahmen
  • Identifiziert Verschlechterungsrisiken innerhalb von 12 Stunden mit hoher Zuverlässigkeit
  • Eingesetzt in 21 Krankenhäusern in Nordkalifornien
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Best Practices

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

Onboarding-Richtlinien in Gemini-freundlichen Quellen zentralisieren

Bevor Sie irgendetwas aktivieren, bereinigen Sie die Inhalte, auf die sich Gemini stützen wird. Verschieben Sie alle onboarding-relevanten Richtlinien, Leitfäden und Checklisten in strukturierte Google Docs, Sheets und Sites. Verwenden Sie klare Titel wie „Onboarding – IT-Zugangsrichtlinie“ und einheitliche Überschriften für Abschnitte wie Berechtigung, Fristen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen.

Verschlagworten Sie Dokumente logisch in Drive (z. B. /HR/Onboarding/Richtlinien, /HR/Onboarding/How-To-Guides), damit Sie bei der Konfiguration der Gemini-Datenquellen gezielt nur die richtigen Ordner einbinden können. Fügen Sie jedem Dokument eine kurze Zusammenfassung am Anfang hinzu; dies hilft Gemini, schnell zu verstehen, worum es in der Datei geht, und verbessert die Antwortqualität.

Einen Gemini-HR-FAQ-Assistenten in Google Workspace konfigurieren

Sobald Ihre Inhalte zentralisiert sind, richten Sie einen dedizierten Gemini-gestützten HR-Onboarding-Assistenten ein. Abhängig von Ihrer Umgebung kann dieser über einen Google-Chat-Bereich bereitgestellt, in ein Google-Sites-Onboarding-Portal eingebettet oder über eine benutzerdefinierte Weboberfläche genutzt werden, die die Gemini-API verwendet.

Beschränken Sie bei der Konfiguration des Assistenten den Abrufbereich auf Ihre kuratierten Onboarding-Ordner. Definieren Sie Systemanweisungen, die Tonalität, Umfang und Verhalten festlegen. Zum Beispiel:

System-Prompt für Gemini HR-Onboarding-Assistent:

Sie sind der offizielle HR-Onboarding-Assistent für <Unternehmen>.

Umfang:
- Beantworten Sie nur Fragen, die mit Onboarding, den ersten 60 Tagen, Richtlinien,
  Benefits, Tool-Zugängen und grundlegenden HR-Prozessen zu tun haben.
- Wenn eine Frage außerhalb dieses Umfangs liegt (z. B. Performance-Themen,
  individuelle Gehaltsfragen), erklären Sie höflich, dass diese von einer
  HR-Ansprechperson bearbeitet werden müssen, und nennen Sie den richtigen
  Kontaktkanal.

Verhalten:
- Stützen Sie Ihre Antworten immer auf die bereitgestellten Unternehmensdokumente
  aus Google Drive.
- Zitieren Sie stets den Titel des Quelldokuments und das Datum der letzten
  Aktualisierung, sofern verfügbar.
- Wenn Informationen fehlen oder unklar sind, sagen Sie, dass Sie sich nicht
  sicher sind, und verweisen Sie an HR unter onboarding@company.com.
- Verwenden Sie eine prägnante, freundliche Sprache, die für neue Mitarbeitende
  geeignet ist.

Testen Sie diese Konfiguration mit echten Onboarding-Fragen der letzten Monate, um zu validieren, dass Gemini im definierten Umfang bleibt und die korrekten Quellen zitiert.

Gemini-Antworten in bestehende Onboarding-Touchpoints einbetten

Neue Mitarbeitende sollten kein neues Tool lernen müssen, nur um Hilfe zu bekommen. Anstatt „noch ein Portal“ zu starten, betten Sie Gemini in die Kanäle ein, die sie bereits nutzen: ein Widget oder einen Link auf Ihrem Google-Sites-Onboarding-Hub, vorgeschlagene Antworten in Gmail für das Onboarding-Postfach oder einen angehefteten „Ask HR“-Space in Google Chat.

Sie können zum Beispiel E-Mails an onboarding@company.com in einen schlanken Workflow leiten, in dem Gemini zunächst eine Antwort für die HR-Prüfung vorschlägt. Eine Person kann diese einfach freigeben, bearbeiten oder übersteuern. Mit wachsendem Vertrauen können Sie für risikoarme Themen (z. B. Büro-WLAN, Ablauf des ersten Tags) Antworten von Gemini automatisch versenden und eine manuelle Prüfung nur für sensible Themen beibehalten.

Prompt-Muster nutzen, um mehrstufige How-to-Fragen zu beantworten

Viele Onboarding-Fragen sind prozessualer Natur: „Wie beantrage ich meinen ersten Urlaub?“ oder „Wie richte ich MFA für den Remote-Zugang ein?“. Für solche Fragen funktioniert Gemini am besten, wenn es mit expliziten Prompt-Vorlagen geführt wird, die aus Richtlinientexten klare, nummerierte Schritte machen.

Erstellen Sie wiederverwendbare Prompt-Muster, auf die Ihr Assistent bei „How-to“-Themen zurückgreift. Zum Beispiel:

Prozedur-Prompt-Muster für Gemini:

Sie erhalten eine Frage von einer neuen Mitarbeiterin bzw. einem neuen Mitarbeiter
und eine Sammlung interner Dokumente.
- Extrahieren Sie die relevante Richtlinie oder Anleitung.
- Wandeln Sie diese in eine klare, schrittweise Checkliste um.
- Heben Sie Voraussetzungen und typische Stolperfallen hervor.

Beantworten Sie nun die Frage der Mitarbeiterin bzw. des Mitarbeiters:
"{{employee_question}}"

In Kombination mit guten Quelldokumenten erzeugt dieses Muster konsistente Checklisten, die leichter zu befolgen sind als lange Richtlinientexte – und reduziert so Rückfragen.

Einen Feedback- und Verbesserungszyklus mit HR etablieren

Um die Antwortqualität hoch zu halten, sollten Mitarbeitende und HR Probleme leicht melden können. Fügen Sie am Ende jeder Gemini-Antwort einen kurzen Hinweis ein, etwa: „War das hilfreich? Antworten Sie mit ‚nicht klar‘ und HR meldet sich bei Ihnen.“. Überwachen Sie diese Fälle wöchentlich.

Sammeln Sie in Ihrem HR-Workflow Beispiele, bei denen Gemini Schwierigkeiten hatte, und analysieren Sie diese mit einer einfachen Vorlage: Wie lautete die Frage, welche Dokumente wurden genutzt, was war an der Antwort falsch oder unvollständig und wie lässt sich das beheben (Content-Update, Prompt-Anpassung, neue Entscheidungsregel). Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre HR-Wissensbasis zu aktualisieren und den System-Prompt des Assistenten zu verfeinern. Schon nach wenigen Zyklen werden Sie einen messbaren Rückgang an Eskalationen sehen.

Operative Kennzahlen verfolgen und mit Onboarding-Ergebnissen verknüpfen

Messen Sie schließlich die Wirkung Ihres Gemini-Onboarding-FAQ-Assistenten über anekdotisches Feedback hinaus. Konfigurieren Sie einfache Dashboards (z. B. in Google Sheets/Data Studio), die folgende Kennzahlen nachhalten: Anzahl der von Gemini beantworteten Fragen, Anteil der Fragen ohne HR-Eingriff, durchschnittliche Reaktionszeit und Anzahl der Eskalationen an HR.

Kombinieren Sie dies mit HR-Kennzahlen wie: Abschluss von Onboarding-Aufgaben innerhalb von 14 Tagen, Zeit bis zum ersten produktiven Beitrag (z. B. erstes Ticket gelöst, erster Kundentermin) und NPS- oder Zufriedenheitswerte neuer Mitarbeitender in Bezug auf Onboarding-Support. Eine realistische Erwartung für einen gut eingerichteten Assistenten ist eine Reduktion der wiederkehrenden Onboarding-Fragen, die bei HR landen, um 30–50 % und eine deutlich verbesserte wahrgenommene Reaktionsgeschwindigkeit für neue Mitarbeitende innerhalb der ersten 1–2 Monate.

Sorgfältig implementiert ermöglichen diese Praktiken HR, schnelle, konsistente Antworten in großem Maßstab zu liefern und gleichzeitig jede Woche Stunden für strategische Arbeit zurückzugewinnen. Mit kuratierten Inhalten, klaren Prompts und engen Feedback-Schleifen können Sie eine deutliche Reduktion manueller E-Mail-Bearbeitung und ein reibungsloseres Onboarding-Erlebnis erwarten, das sich sowohl in operativen KPIs als auch in der Zufriedenheit neuer Mitarbeitender niederschlägt.

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Häufig gestellte Fragen

Gemini eignet sich am besten für wiederkehrende, richtlinienbasierte Onboarding-Fragen, die klar dokumentierte Antworten haben. Typische Beispiele sind:

  • Benefits: Anmeldefristen, Anspruchsregeln, wo Benefits-Informationen zu finden sind
  • Zeiterfassung und Abwesenheiten: wie man Stunden erfasst, Urlaub beantragt, gesetzliche Feiertage
  • IT & Tools: Zugänge am ersten Tag, VPN- und MFA-Einrichtung, Grundlagen zu E-Mail und Kalender
  • Büroorganisation: Bürostandorte, Zutrittskarten, Dresscode, Ablauf des ersten Tages
  • Pflichtschulungen: welche Trainings zu absolvieren sind, wo und bis wann

Themen, die persönliches Ermessen oder vertrauliche Entscheidungen erfordern – wie Performance-Fragen oder individuelle Vergütung – sollten weiterhin direkt von HR bearbeitet werden. Gemini kann hier höchstens allgemeine, unverbindliche Hintergrundinformationen liefern, wenn überhaupt.

Für die meisten Organisationen lässt sich ein fokussierter Gemini-HR-Onboarding-Assistent in Wochen statt Monaten pilotieren. Ein typisches initiales Setup sieht so aus:

  • Woche 1: Häufige Onboarding-Fragen aus E-Mails/Tickets extrahieren, Umfang definieren und relevante Google-Drive-Ordner auswählen.
  • Wochen 2–3: Zentrale Aufbereitung und Bereinigung der wichtigsten Onboarding-Dokumente, Einrichtung des Assistenten in Ihrer Google-Workspace-Umgebung sowie Konfiguration von Prompts und Retrieval.
  • Woche 4: Test mit einer kleinen Gruppe aus HR-Mitarbeitenden und kürzlich eingestellten Personen, Verfeinerung des Verhaltens sowie Abstimmung von Governance- und Eskalationsregeln.

Innerhalb von etwa 4 Wochen sollten Sie einen funktionsfähigen Piloten haben, der einen klar definierten Satz von Onboarding-FAQs bearbeitet. Die weitere Skalierung (mehr Themen, Sprachen oder Kanäle) erfolgt dann iterativ auf Basis von Feedback und messbarem Impact.

Sie brauchen kein großes Data-Science-Team, um Gemini für HR-Onboarding zu nutzen, aber Sie benötigen klare Verantwortlichkeiten und einige grundlegende Kompetenzen:

  • HR: Eine Person, die Onboarding-Inhalte (Richtlinien, Leitfäden) kuratiert und pflegt, festlegt, was Gemini beantworten darf, und schwierige Fälle oder gemeldete Antworten prüft.
  • IT: Administratorinnen und Administratoren, die den Zugriff auf Google Drive konfigurieren, nötige APIs oder Integrationen einrichten und sicherstellen, dass Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllt sind.
  • Projektverantwortliche: Eine Person aus HR oder People Ops, die die Einführung vorantreibt, KPIs überwacht und Verbesserungen zwischen HR und IT koordiniert.

Reruption ergänzt diese Rollen typischerweise mit KI-Engineering-Expertise, Prompt- und Retrieval-Design sowie der initialen Architektur, sodass sich Ihre internen Teams auf Inhalte und Change Management konzentrieren können, statt auf technische Details auf niedriger Ebene.

Der direkte ROI entsteht durch eingesparte Zeit bei wiederkehrender Kommunikation und eine schnellere Befähigung neuer Mitarbeitender. In der Praxis sehen Organisationen häufig:

  • 30–50 % weniger wiederkehrende Onboarding-Fragen, die in den HR-Postfächern landen, sobald der Assistent in den richtigen Kanälen verankert ist.
  • Reaktionszeiten, die bei Standardfragen von Stunden auf Sekunden sinken.
  • HR-Mitarbeitende, die pro FTE mehrere Stunden pro Woche gewinnen, um sich auf strategische Onboarding-Aufgaben statt auf Copy-and-Paste-Support zu konzentrieren.

Indirekte Vorteile – wie höhere Zufriedenheit neuer Mitarbeitender, geringere Frühfluktuation und reibungslosere Compliance bei Pflichtschulungen – sind schwerer zu quantifizieren, zeigen sich aber typischerweise in Engagement-Umfragen und Onboarding-KPIs innerhalb eines oder zweier Onboarding-Zyklen. Ein gut abgegrenzter Pilot mit klaren Metriken hilft, den ROI schnell sichtbar zu machen.

Reruption unterstützt Organisationen End-to-End – von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) validieren wir, ob ein Gemini-basierter HR-Onboarding-Assistent in Ihrem spezifischen Kontext funktioniert: Wir definieren gemeinsam mit Ihrem Team den Use Case, bewerten Daten- und Sicherheitsanforderungen, bauen einen funktionierenden Prototyp auf Basis Ihrer Google-Workspace-Umgebung und messen Performance und Wirkung.

Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns in Ihre HR- und IT-Teams einbetten, statt nur von außen zu beraten. Wir helfen Ihnen, Ihre HR-Wissensbasis zu strukturieren, Prompts und Leitplanken zu gestalten, Gemini in bestehende Onboarding-Prozesse zu integrieren und Governance sowie KPIs aufzusetzen. Ziel ist nicht ein Foliensatz, sondern ein Live-Assistent, den neue Mitarbeitende und HR-Kolleginnen und -Kollegen tatsächlich nutzen – und eine klare Roadmap für eine sichere Skalierung.

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