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

Samsung Electronics

Fertigung

Samsung Electronics steht vor enormen Herausforderungen in der Fertigung von Unterhaltungselektronik aufgrund von Produktion in massivem Umfang, die häufig Millionen von Einheiten täglich überschreitet – bei Smartphones, Fernsehern und Halbleitern. Traditionelle, menschlich gestützte Inspektionen kämpfen mit fehlerbedingter Ermüdung, die subtile Defekte wie Mikrokratzer auf OLED-Panels oder Montagefehlstellungen übersehen, was zu kostspieligen Rückrufen und Nacharbeit führt. In Werken wie Gumi, Südkorea, bearbeiten Linien 30.000 bis 50.000 Einheiten pro Schicht, wobei schon eine 1% Fehlerquote Tausende fehlerhafte Geräte versendet – das untergräbt das Markenvertrauen und verursacht Millionenverluste pro Jahr. Zudem erforderten Schwankungen in der Lieferkette und steigende Arbeitskosten eine hoch effiziente Automatisierung. Vor KI führte die Abhängigkeit von manueller Qualitätssicherung zu inkonsistenten Erkennungsraten (etwa 85–90% Genauigkeit), mit Problemen, Echtzeit-Inspektionen für zahlreiche Bauteile im Kontext von Industrie 4.0 zu skalieren.

Lösung

Samsungs Lösung integriert KI-gesteuertes maschinelles Sehen, autonome Robotik und NVIDIA-gestützte KI-Fabriken für durchgängige Qualitätssicherung (QA). Durch den Einsatz von über 50.000 NVIDIA-GPUs mit Omniverse-Digital-Twins simulieren und optimieren die Fabriken Abläufe, ermöglichen Roboterarme für präzise Montage und Vision-Systeme zur Defekterkennung auf mikroskopischer Ebene. Die Implementierung begann mit Pilotprogrammen im Gumi Smart Factory, die auf Gold-UL-Validierung setzt, und wurde auf globale Standorte ausgeweitet. Deep-Learning-Modelle, trainiert auf umfangreichen Datensätzen, erreichen 99%+ Genauigkeit und automatisieren Inspektion, Sortierung und Nacharbeit, während Cobots (kollaborative Roboter) repetitive Aufgaben übernehmen und menschliche Fehler reduzieren. Dieses vertikal integrierte Ökosystem verknüpft Samsungs Halbleiter, Geräte und KI-Software.

Ergebnisse

  • 30.000–50.000 Einheiten pro Produktionslinie täglich inspiziert
  • Nahezu null (<0.01%) Fehlerquoten bei ausgelieferten Geräten
  • 99%+ KI-Maschinensehen-Genauigkeit bei der Defekterkennung
  • 50%+ Reduktion der manuellen Inspektionsarbeit
  • Millionen USD jährliche Einsparungen durch frühzeitige Fehlererkennung
  • 50.000+ NVIDIA-GPUs in den KI-Fabriken im Einsatz
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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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Revolut

Fintech

Revolut sah sich einem zunehmenden Authorized Push Payment (APP)-Betrug gegenüber, bei dem Betrüger Kunden psychologisch manipulieren, damit diese Überweisungen an betrügerische Konten autorisieren – oft unter dem Vorwand von Anlageangeboten. Traditionelle regelbasierte Systeme kamen gegen ausgefeilte Social-Engineering-Taktiken kaum an, was trotz Revoluts schnellem Wachstum auf über 35 Millionen Kunden weltweit zu erheblichen finanziellen Verlusten führte. Der Anstieg digitaler Zahlungen verstärkte Verwundbarkeiten, da Betrüger Echtzeit-Überweisungen ausnutzten, die herkömmliche Kontrollen umgingen. APP-Betrügereien entzogen sich der Erkennung, indem sie legitimes Verhalten nachahmten, was weltweit zu jährlichen Milliardenverlusten führte und das Vertrauen in Fintech-Plattformen wie Revolut untergrub. Es bestand dringender Bedarf an intelligenter, adaptiver Anomalieerkennung, die eingreift, bevor Gelder freigegeben werden.

Lösung

Revolut führte eine KI-gestützte Betrugsabwehrfunktion ein, die maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung verwendet, um Transaktionen und Nutzerverhalten in Echtzeit zu überwachen. Das System analysiert Muster, die auf Betrug hindeuten – etwa ungewöhnliche Zahlungsaufforderungen im Zusammenhang mit Anlageködern – und greift ein, indem es Nutzer warnt oder verdächtige Aktionen blockiert. Durch den Einsatz von überwachten und unüberwachten ML-Algorithmen erkennt es Abweichungen vom normalen Verhalten in risikoreichen Momenten und "bricht den Zauber" der Betrüger, bevor eine Autorisierung erfolgt. In die App integriert, verarbeitet es große Mengen an Transaktionsdaten für proaktive Betrugsprävention, ohne legitime Zahlungsflüsse zu stören.

Ergebnisse

  • 30% Reduktion der Betrugsverluste bei APP-bezogenen Kartenbetrugsfällen
  • Gezielte Bekämpfung von Anlagebetrugsversuchen
  • Echtzeit-Interventionen während der Testphase
  • Schützt 35 Millionen globale Kunden
  • Eingesetzt seit Februar 2024
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Rolls-Royce Holdings

Luft- und Raumfahrt

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

Lösung

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

Ergebnisse

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

Fertigung

In Halbleiterfertigung ist das Chip-Floorplanning — die Aufgabe, Makros und Schaltungen auf einem Die anzuordnen — berüchtigt komplex und NP-schwer. Selbst erfahrene Ingenieur:innen verbringen Monate damit, Layouts iterativ zu verfeinern, um Leistung, Performance und Fläche (PPA) auszubalancieren, wobei sie Kompromisse wie Minimierung der Leiterlänge, Dichtebeschränkungen und Routbarkeit austarieren. Traditionelle Werkzeuge kämpfen mit dem explosiven kombinatorischen Suchraum, insbesondere bei modernen Chips mit Millionen von Zellen und Hunderten von Makros, was zu suboptimalen Entwürfen und verzögerter Markteinführung führt. NVIDIA erlebte dieses Problem besonders beim Entwurf leistungsstarker GPUs, bei denen ungünstige Floorplans den Stromverbrauch erhöhen und die Effizienz von KI-Beschleunigern beeinträchtigen. Manuelle Prozesse limitierten die Skalierbarkeit für 2,7 Millionen Zellen-Designs mit 320 Makros und drohten Engpässe in ihrer Roadmap für beschleunigtes Rechnen zu verursachen. Die Überwindung des menschintensiven Trial-and-Error war entscheidend, um die Führungsposition bei KI-Chips zu halten.

Lösung

NVIDIA setzte Deep Reinforcement Learning (DRL) ein, um Floorplanning als sequentiellen Entscheidungsprozess zu modellieren: Ein Agent platziert Makros nacheinander und lernt optimale Strategien durch Ausprobieren. Graph Neural Networks (GNNs) kodieren den Chip als Graph, erfassen räumliche Beziehungen und sagen Auswirkungen von Platzierungen voraus. Der Agent nutzt ein Policy-Netzwerk, das auf Benchmarks wie MCNC und GSRC trainiert wurde, mit Belohnungen, die Half-Perimeter Wirelength (HPWL), Stau und Überlappungen bestrafen. Proximal Policy Optimization (PPO) ermöglicht effiziente Explorationen, die auf verschiedene Designs übertragbar sind. Dieser KI-gesteuerte Ansatz automatisiert, was Menschen manuell tun, kann aber weit mehr Konfigurationen durchsuchen.

Ergebnisse

  • Designzeit: 3 Stunden für 2,7M Zellen vs. Monate manuell
  • Chip-Größe: 2,7 Millionen Zellen, 320 optimierte Makros
  • PPA-Verbesserung: Besser oder vergleichbar mit menschlichen Entwürfen
  • Trainingseffizienz: Unter 6 Stunden Gesamtaufwand für Produktionslayouts
  • Benchmark-Erfolg: Übertrifft auf MCNC/GSRC-Suiten
  • Beschleunigung: 10–30 % schnellere Schaltungen in verwandten RL-Designs
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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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