Schlechte Stellenbeschreibungen beheben mit ChatGPT-gestützter Talentgewinnung
Vage, recycelte Stellenbeschreibungen ziehen die falschen Kandidat:innen an und verlangsamen die Besetzung offener Positionen. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie HR-Teams ChatGPT nutzen können, um klare, inklusive und zielgerichtete Ausschreibungen zu erstellen, die die Qualität der Kandidat:innen verbessern und die Talentakquise beschleunigen – ohne zusätzlichen manuellen Aufwand.
Inhalt
Die Herausforderung: Schlechte Qualität von Stellenbeschreibungen
Den meisten HR-Teams ist bewusst, dass ihre Stellenbeschreibungen nicht den gewünschten Standard erreichen. Rollen werden aus veralteten Vorlagen kopiert, mit internem Jargon gefüllt und spiegeln selten wider, wie Erfolg in dieser Position heute tatsächlich aussieht. Das Ergebnis: Sie erhalten eine Flut an unpassenden Bewerbungen, während die besten Kandidat:innen gar nicht erst auf „Bewerben“ klicken.
Traditionelle Ansätze funktionieren nicht mehr. Jede Ausschreibung manuell neu zu formulieren ist zeitaufwendig und wird oft gegenüber dringenderen Recruiting-Aufgaben nachrangig behandelt. Generische Vorlagen von Jobbörsen oder alte Word-Dokumente können mit den sich wandelnden Kompetenzanforderungen, hybriden Arbeitsmodellen und neuen Vergütungsstrukturen nicht Schritt halten. Selbst gut gemeinte Versuche, Ausschreibungen inklusiver oder weniger voreingenommen zu gestalten, kommen häufig ins Stocken, weil HR-Teams weder skalierbare Werkzeuge noch die Zeit zum Experimentieren und Iterieren haben.
Die Auswirkungen auf das Unternehmen sind erheblich. Schlechte Qualität bei Stellenbeschreibungen führt zu unpassenden Profilen in Ihrer Pipeline, geringeren Rücklaufquoten von qualifizierten Kandidat:innen und höheren Abbruchraten bei diversen Talenten, die sich in der Rolle nicht wiederfinden. Recruiter verbringen Stunden damit, ungeeignete Lebensläufe manuell zu sichten, Hiring Manager werden frustriert, die Time-to-Hire verlängert sich und kritische Positionen bleiben länger unbesetzt als nötig. Das ist nicht nur ein HR-Problem; es bremst Produktentwicklung, Vertriebsausführung und das gesamte Wachstum.
Die gute Nachricht: Dies ist ein lösbares Problem mit hohem Hebel. Mit Tools wie ChatGPT für HR-Stellenbeschreibungen können Sie Qualität standardisieren, Bias reduzieren und Ausschreibungen an Kanäle und Senioritätsstufen anpassen – ohne mehr manuelle Arbeit. Bei Reruption haben wir aus erster Hand gesehen, wie KI-gestützte Sprachtools unstrukturierte, chaotische Inhalte in präzise, nutzbare Ergebnisse für unterschiedliche Fachbereiche verwandeln können. Der Rest dieser Seite zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie diese Möglichkeiten auf Ihre Stellenbeschreibungen in einer praxisnahen, risikoarmen Weise anwenden.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption’s Arbeit bei der Implementierung von KI in HR-Workflows sehen wir schlechte Stellenbeschreibungen als klassisches Sprachproblem: viel implizites Wissen in den Köpfen der Beteiligten, aber eine schwache, inkonsistente Verschriftlichung. ChatGPT für Stellenbeschreibungen zu nutzen bedeutet nicht, ein Modell „raten“ zu lassen, worum es bei einer Rolle geht – es geht darum, HR einen strukturierten Weg zu geben, Input von Hiring Managern zu erfassen und in klare, inklusive, kanalreife Ausschreibungen in großem Umfang zu übersetzen.
Definieren Sie, wie „gut“ aussieht, bevor Sie automatisieren
Bevor Sie ChatGPT für Talent Acquisition ausrollen, sollten Sie sich intern darauf verständigen, was eine hochwertige Stellenbeschreibung für Ihre Organisation bedeutet. Typischerweise gehören dazu Klarheit über Verantwortlichkeiten, messbare Ergebnisse, Muss- vs. Nice-to-have-Kompetenzen sowie inklusive, bias-sensible Sprache. Ohne diesen gemeinsamen Standard riskieren Sie, Inkonsistenz statt Qualität zu skalieren.
Führen Sie einen kurzen Working-Session mit HR, einigen Hiring Managern und idealerweise einer Vertretung aus Legal/Betriebsrat durch. Prüfen Sie 3–5 aktuelle Ausschreibungen, markieren Sie, was gut funktioniert und was nicht, und übersetzen Sie dies in konkrete Kriterien, denen ChatGPT folgen soll. Dies wird zum strategischen Rückgrat für Ihre Prompts, Vorlagen und Review-Checklisten.
Behandeln Sie ChatGPT als Copilot, nicht als autonomen Recruiter
Strategisch funktioniert ChatGPT im HR am besten als Entwurfsmaschine und Qualitätsverstärker – nicht als letzte Entscheidungsinstanz. Das Ziel ist, Ihr Team von „Leeren-Seite“-Arbeit hin zu „Editor“-Arbeit zu bringen. Dieser Wechsel schützt Qualität und Compliance und erschließt gleichzeitig Geschwindigkeit und Konsistenz.
Definieren Sie klare Zuständigkeiten: Hiring Manager liefern strukturierte Inputs (Rollenumfang, Ergebnisse, Teamkontext), HR nutzt ChatGPT, um Entwürfe zu generieren, und anschließend prüfen und finalisieren HR und Hiring Manager gemeinsam. Diese Aufgabenteilung reduziert Widerstände von Stakeholdern, die andernfalls fürchten könnten, „KI ersetzt mein Urteilsvermögen“.
Standardisieren Sie Inputs, um konsistente Outputs zu erhalten
Der wichtigste Faktor für Output-Qualität ist die Qualität der Eingaben. Strategisch sollten Sie standardisieren, was in ChatGPT eingegeben wird: ein einheitliches Rollenaufnahme-Formular, eine Kompetenzbibliothek, Senioritätsstufen und – soweit teilbar – Vergütungsbänder. So wird jede Stellenbeschreibung auf dieselben zugrunde liegenden Daten gestützt, unabhängig davon, wer promptet.
Erarbeiten Sie gemeinsam mit HRBPs und Recruitern ein schlankes Rollen-Briefing-Framework (z. B. Business-Ziele, Top-5-Verantwortlichkeiten, Erfolg nach 12 Monaten, Pflichtkompetenzen, Ausschlusskriterien). Machen Sie es verpflichtend, dieses Framework auszufüllen, bevor ChatGPT genutzt wird. Im Zeitverlauf können Sie es mit Performance-Daten anreichern, um Rollendefinitionen weiter zu schärfen.
Gehen Sie Bias und Compliance proaktiv an
Der Einsatz von KI für inklusive Stellenbeschreibungen wirft verständliche Fragen zu rechtlicher Compliance, Erwartungen des Betriebsrats und Bias auf. Gehen Sie diese Themen auf strategischer Ebene an, nicht ad hoc. Binden Sie Legal- und D&I-Stakeholder früh ein, um Leitplanken zu definieren: Was darf ChatGPT tun und was nicht, welche Review-Schritte sind verpflichtend und welche Begriffe oder Aussagen dürfen nicht vorkommen.
Übersetzen Sie diese Leitplanken in Ihre Standard-Prompts (z. B. Anweisungen, geschlechtercodierte Sprache, Altersindikatoren oder unrealistische Versprechen zu vermeiden) und in Ihre Review-Checkliste. Dieser proaktive Ansatz reduziert später Reibung und gibt Stakeholdern Vertrauen, dass KI verantwortungsvoll und nicht leichtfertig eingesetzt wird.
Starten Sie mit einem fokussierten Pilot und klaren Kennzahlen
Anstatt zu versuchen, sämtliche Recruiting-Inhalte auf einmal zu transformieren, wählen Sie einen engen Anfangsscope – z. B. Nicht-Executive-Rollen in 2–3 zentralen Jobfamilien – und führen Sie einen 4–6-wöchigen Pilot durch. Definieren Sie Erfolgskriterien für KI-generierte Stellenbeschreibungen vorab: Reduktion der Erstellungszeit, Steigerung qualifizierter Bewerbungen, besseres Rollenverständnis der Kandidat:innen in Interviews oder höhere Zufriedenheit der Hiring Manager.
Behandeln Sie ChatGPT während des Piloten als Experiment, nicht als fertiges Produkt. Sammeln Sie Feedback von Recruitern und Hiring Managern zu jeder Iteration, verfeinern Sie Prompts und aktualisieren Sie Ihre Qualitätskriterien. So gehen wir auch bei PoCs mit Reruption vor: schnelle Lernschleifen, die den breiteren Rollout ent-risiken und gleichzeitig internes Buy-in aufbauen.
Richtig eingesetzt macht ChatGPT für die Erstellung von Stellenbeschreibungen aus einem chronischen HR-Schmerzpunkt einen wiederholbaren, qualitativ hochwertigen Prozess. Sie wechseln vom Kopieren alter Vorlagen hin zur Generierung klarer, inklusiver, rollenspezifischer Ausschreibungen in Minuten – ohne Kontrolle über Tonalität, Compliance oder Employer Brand zu verlieren. Reruption’s praktische Erfahrung beim Aufbau von KI-Workflows in Organisationen bedeutet, dass wir Ihnen helfen können, über generisches Prompting hinauszugehen – hin zu einem robusten, skalierbaren Setup, das auf Ihren HR-Stack und Ihre Governance zugeschnitten ist. Wenn Sie dies in risikoarmer Form testen möchten, unterstützen wir Sie von den ersten Piloten bis zum produktiven Rollout.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie für jede neue Rolle einen strukturierten Intake-Prompt
Hören Sie auf, ChatGPT die Rolle „erraten“ zu lassen. Starten Sie mit einem strukturierten Intake, der Ihr internes Rollen-Briefing widerspiegelt. So werden die Ergebnisse genauer und über Abteilungen und Standorte hinweg vergleichbar. Gleichzeitig erzwingen Sie eine Abstimmung zwischen Hiring Manager und Recruiter, bevor Sie überhaupt eine Jobbörse öffnen.
Hier ist eine wiederverwendbare Prompt-Vorlage, die Sie im HR standardisieren können:
System: Sie sind ein HR-Content-Spezialist bzw. eine HR-Content-Spezialistin und erstellen klare, inklusive und realistische Stellenbeschreibungen.
User: Nutzen Sie das folgende Rollen-Briefing, um eine Stellenbeschreibung zu schreiben.
Unternehmen: [kurze Beschreibung Ihres Unternehmens]
Abteilung: [z. B. Product, Sales, Operations]
Jobtitel: [z. B. Senior Product Manager]
Standort / Arbeitsmodell: [z. B. Berlin, hybrid, 3 Tage vor Ort]
Anstellungsart: [Vollzeit, Teilzeit, befristet etc.]
Berichtet an: [z. B. Head of Product]
Top-5-Verantwortlichkeiten:
1) ...
2) ...
3) ...
4) ...
5) ...
So sieht Erfolg nach 12 Monaten aus:
- ...
- ...
Muss-Have-Skills & Erfahrung:
- ...
Nice-to-have-Skills:
- ...
Ausschlusskriterien:
- ...
Vergütungsinformationen (falls teilbar):
- ...
Tonalität: [z. B. professionell, bodenständig, inklusiv]
Schreiben Sie eine Stellenbeschreibung mit folgenden Abschnitten:
- Kurze, ansprechende Einleitung (3–4 Sätze)
- Zentrale Aufgaben (5–7 Bullet Points)
- Das bringen Sie mit (5–7 Bullet Points)
- Das bieten wir (3–6 Bullet Points)
Verwenden Sie inklusive, nicht geschlechterbezogene Sprache. Vermeiden Sie Jargon und interne Abkürzungen.Erwartetes Ergebnis: Recruiter und Hiring Manager verbringen weniger Zeit mit gegenseitigem Briefing und mehr Zeit damit zu prüfen, ob der generierte Text die vereinbarte Rolle korrekt widerspiegelt.
Erstellen Sie kanalspezifische Varianten aus einer Master-Stellenbeschreibung
Verschiedene Kanäle erfordern unterschiedliche Detailtiefe und Tonalität. Eine LinkedIn-Anzeige muss kurz und aufmerksamkeitsstark sein; Ihre Karriereseite kann stärker ins Detail gehen; interne Ausschreibungen benötigen möglicherweise zusätzliche Governance-Informationen. Nutzen Sie ChatGPT, um Stellenbeschreibungen anzupassen, anstatt jede Version manuell neu zu schreiben.
System: Sie sind ein HR-Marketing-Spezialist bzw. eine HR-Marketing-Spezialistin und passen Stellenbeschreibungen für verschiedene Kanäle an.
User: Hier ist unsere Master-Stellenbeschreibung:
[MASTER-STELLENBESCHREIBUNG EINFÜGEN]
1) Erstellen Sie eine LinkedIn-Stellenanzeige (max. 700 Zeichen), die hervorhebt:
- 2–3 Hauptverantwortlichkeiten
- 2–3 zentrale Anforderungen
- Unsere wichtigsten Benefits
Verwenden Sie eine freundliche, professionelle Tonalität und einen starken, aufmerksamkeitsstarken Einstieg.
2) Erstellen Sie eine kurze interne Ausschreibung für unser Intranet (max. 1.000 Zeichen) mit Fokus auf:
- Die Verortung der Rolle in der Organisation
- Zusammenarbeit mit bestehenden Teams
- Wie Kolleg:innen Kandidat:innen empfehlen können.Erwartetes Ergebnis: konsistente Botschaften über alle Kanäle bei minimalem Zusatzaufwand – mit höherer Reichweite und Relevanz für unterschiedliche Zielgruppen von Kandidat:innen.
Bauen Sie einen Workflow zur Prüfung von Bias und Verständlichkeit auf
Selbst mit guten Prompts können sich in Stellenbeschreibungen subtile Biases oder unklare Formulierungen einschleichen. Nutzen Sie ChatGPT als zweites Paar Augen, um inklusive Sprache, Lesbarkeit und überlange Anforderungslisten zu prüfen, die diverse Kandidat:innen abschrecken könnten.
System: Sie sind Expert:in für inklusive HR-Kommunikation und verständliche Sprache.
User: Prüfen Sie die folgende Stellenbeschreibung auf Verständlichkeit und Bias. Gehen Sie dann wie folgt vor:
1) Listen Sie potenziell voreingenommene oder ausschließende Formulierungen auf (z. B. Altersindikatoren, geschlechtercodierte Wörter, unrealistische Anforderungen).
2) Schlagen Sie inklusive Alternativen vor.
3) Machen Sie Vorschläge, um die Sprache klarer und konkreter zu formulieren.
4) Stellen Sie sicher, dass die Liste der „Muss-Haves“ sich nur auf wirklich erforderliche Punkte konzentriert.
Stellenbeschreibung:
[STELLENBESCHREIBUNG EINFÜGEN]Erwartetes Ergebnis: inklusivere, zugänglichere Ausschreibungen, die Ihren Kandidat:innenpool erweitern, ohne dass für jede Rolle ein:e interne:r D&I-Sprachspezialist:in erforderlich ist.
Standardisieren Sie Senioritätsstufen und Karriere-Sprache
Viele Organisationen kämpfen mit inkonsistenten Jobtiteln und uneinheitlichen Beschreibungen von Senioritätsstufen, was Kandidat:innen verwirrt und interne Lohngerechtigkeit erschwert. Nutzen Sie ChatGPT, um Senioritätssprache zu normalisieren, indem Sie Verantwortlichkeiten und Anforderungen auf standardisierte Levels (z. B. Junior, Mid, Senior, Lead) abbilden.
System: Sie sind ein HR-Operations-Spezialist bzw. eine HR-Operations-Spezialistin und standardisieren Joblevel und Titel.
User: Ordnen Sie auf Basis unseres untenstehenden Level-Frameworks die Rolle ein und passen Sie die Stellenbeschreibung entsprechend an.
Level-Framework:
- Junior: ...
- Mid-Level: ...
- Senior: ...
- Lead: ...
Entwurf der Stellenbeschreibung:
[STELLENBESCHREIBUNG EINFÜGEN]
Aufgaben:
1) Schlagen Sie das passendste Level für diese Rolle vor und begründen Sie Ihre Wahl.
2) Passen Sie Titel und Text so an, dass dieses Level durchgängig widerspiegelt wird.
3) Markieren Sie Verantwortlichkeiten oder Anforderungen, die nicht zum gewählten Level passen.Erwartetes Ergebnis: höhere interne Konsistenz, verbesserte Erwartungshaltung bei Kandidat:innen und weniger Fehlbewerbungen von deutlich über- oder unterqualifizierten Talenten.
Integrieren Sie ChatGPT in Ihre bestehende HR-Toolchain
Damit das Ganze nachhaltig funktioniert, sollten Sie KI-generierte Stellenbeschreibungen in Ihre ATS- oder HRIS-Workflows einbetten, anstatt sich auf Copy & Paste zwischen Tools zu verlassen. Abhängig von Ihrem Stack und der Datensensitivität kann das bedeuten, die ChatGPT-Weboberfläche mit Vorlagen zu nutzen oder eine API-Integration in interne Tools mit angemessener Sicherheit und Protokollierung aufzubauen.
Eine pragmatische Abfolge, der viele Teams folgen:
- Standard-Prompt-Vorlagen erstellen und als Snippets in Ihrer HR-Wissensbasis oder im ATS hinterlegen.
- Einen einfachen Prozess definieren: Intake-Formular → ChatGPT-Entwurf → HR-Review → Freigabe durch Hiring Manager → Veröffentlichung.
- Zentrale Kennzahlen im ATS tracken: Zeit bis zum Entwurf, Anzahl der Überarbeitungen, qualifizierte Bewerbungen pro Ausschreibung.
Die Engineering- und Compliance-Arbeit von Reruption mit Kund:innen konzentriert sich häufig genau auf diese Integrationsschicht: sicherzustellen, dass der KI-Einsatz auditierbar ist, Datentransfer kontrolliert erfolgt und Nutzer:innen keine „Prompt-Expert:innen“ sein müssen, um vom System zu profitieren.
Messen Sie den Impact und verfeinern Sie Prompts kontinuierlich
Betrachten Sie Ihren initialen Prompt-Satz nicht als final. Nutzen Sie Daten aus Ihrem Recruiting-Funnel, um ihn zu verbessern. Wenn beispielsweise eine bestimmte Jobfamilie konstant zu viele unterqualifizierte Bewerber:innen anzieht, analysieren Sie die entsprechenden Stellenbeschreibungen und passen Sie den Prompt an, um härtere Anforderungen oder klarere Ausschlusskriterien stärker zu betonen.
Tracken Sie Kennzahlen, die direkt mit der Qualität von Stellenbeschreibungen verknüpft sind, wie etwa:
- Durchschnittliche Zeit für Erstellung und Freigabe einer Stellenbeschreibung
- Verhältnis von qualifizierten zu gesamten Bewerbungen
- Abbruchrate nach dem Lesen der vollständigen Stellenbeschreibung
- Zufriedenheit der Hiring Manager mit dem Kandidat:innen-Fit
Führen Sie regelmäßig einen Prompt-Review-Workshop durch, in dem Recruiter teilen, welche Prompts am besten funktionieren, und das zentrale HR die Standardvorlagen entsprechend aktualisiert.
Zu den erwarteten Ergebnissen der Umsetzung dieser Best Practices gehören: 40–60 % weniger Zeitaufwand für das Erstellen und Überarbeiten von Stellenbeschreibungen, ein messbarer Anstieg des Anteils qualifizierter Bewerbungen und weniger Verzögerungen in Einstellungsprozessen durch unklare oder missverständliche Ausschreibungen. Die konkreten Zahlen variieren je nach Organisation, aber ein strukturierter Einsatz von ChatGPT entlastet HR fast immer spürbar – hin zu mehr Zeit für den Kontakt mit Kandidat:innen und weniger Zeit für Textformatierung.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT kann weit mehr leisten als nur alte Inhalte umzuformulieren – vorausgesetzt, Sie nutzen es richtig. Wenn Sie strukturierte Eingaben liefern (Rollenumfang, Verantwortlichkeiten, Erfolgskennzahlen, Muss-Have-Skills), kann das Modell vollständig neue, rollenspezifische Stellenbeschreibungen generieren, die die heutigen Anforderungen abbilden – und nicht die Vorjahresvorlage.
Entscheidend ist, dass Sie nicht mehr hauptsächlich veraltete Stellenbeschreibungen einfügen, sondern ein konsistentes Rollen-Briefing-Format verwenden. Reruption unterstützt Teams dabei, diese Input-Struktur und passende Prompts zu designen, sodass ChatGPT zu einem echten Copilot für Content-Erstellung wird – und nicht nur zu einem Paraphrasierungs-Tool.
Sie brauchen kein Data-Science-Team, um Mehrwert aus ChatGPT im HR zu ziehen. Praktisch benötigen Sie drei Dinge:
- Eine:n HR- oder Talent-Acquisition-Verantwortliche:n, der/die den Prozess und die Qualitätsstandards besitzt.
- Recruiter und HRBPs, die bereit sind, Prompt-Vorlagen zu nutzen und Feedback zu den Outputs zu geben.
- Grundlegende Befähigung: ein kurzes Training dazu, wie das Tool genutzt wird, worauf zu achten ist (Bias, Halluzinationen) und wie es in bestehende Workflows integriert wird.
Reruption führt typischerweise kompakte Enablement-Sessions (2–3 Stunden) durch, in denen wir Best-Practice-Prompts vorstellen, Live-Beispiele durchgehen und gemeinsam Ihre ersten Vorlagen erstellen. Ab diesem Punkt arbeiten die meisten Teams weitgehend selbstständig mit gelegentlicher Unterstützung.
Auf der Erstellungsseite ist der Effekt unmittelbar: Nach einem kurzen Setup und Training reduzieren HR-Teams die Erstellungszeit für Stellenbeschreibungen in der Regel bereits in der ersten Woche um 40–60 %. Qualitätsverbesserungen werden über einige Einstellungszyklen sichtbar, während Sie Prompts verfeinern und sich mit Hiring Managern abstimmen.
Strategischere Effekte – wie besserer Kandidat:innen-Fit oder kürzere Time-to-Hire – werden typischerweise innerhalb von 1–3 Monaten sichtbar, sobald genügend Ausschreibungen und Bewerbungen für Vorher/Nachher-Vergleiche vorliegen. Nach unserer Erfahrung reicht ein fokussierter 4–6-wöchiger Pilot aus, um zu validieren, ob dieser Ansatz in Ihrem Kontext funktioniert, und um über einen breiteren Rollout zu entscheiden.
Die direkten Toolkosten hängen davon ab, ob Sie ChatGPT per Subscription oder über ein Enterprise-/API-Setup nutzen, sind für die meisten HR-Teams aber gering im Vergleich zu Personalkosten im Recruiting. Der ROI KI-generierter Stellenbeschreibungen entsteht vor allem durch:
- Reduzierten Zeitaufwand für das Erstellen und Überarbeiten von Stellenbeschreibungen.
- Höheren Anteil relevanter Bewerbungen, was Screening-Aufwand reduziert.
- Weniger Verzögerungen im Recruiting-Prozess durch unklare oder nicht abgestimmte Ausschreibungen.
Wenn Sie eingesparte Recruiter-Zeit und schnellere Besetzung kritischer Rollen quantifizieren, wird die Amortisationszeit üblicherweise in Wochen oder wenigen Monaten gemessen – nicht in Jahren. Reruption’s KI-PoC-Ansatz ist explizit darauf ausgelegt, diesen ROI mit echten Zahlen zu validieren, bevor Sie in größere Setups investieren.
Reruption verbindet strategisches HR-Verständnis mit tiefem Engineering-Know-how, um Sie schnell von der Idee zur funktionierenden Lösung zu bringen. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900€) können wir einen konkreten Use Case wie „ChatGPT-unterstützte Erstellung von Stellenbeschreibungen“ in Ihrer Umgebung validieren: Scope definieren, das passende Setup wählen, einen funktionsfähigen Prototyp entwickeln und die Performance messen (Geschwindigkeit, Qualität und Kosten pro Nutzung).
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns in Ihr Team einbetten, anstatt nur von außen zu beraten. Wir helfen Ihnen, Qualitätsstandards für Stellenbeschreibungen zu definieren, Prompt-Vorlagen zu erstellen, KI dort, wo sinnvoll, in Ihr ATS oder Ihre HR-Tools zu integrieren und Recruiter und Hiring Manager zu schulen. Das Ziel ist nicht, Sie mit Folien zurückzulassen, sondern mit einem funktionierenden, sicheren und akzeptierten Workflow, der zuverlässig bessere Stellenbeschreibungen in großem Umfang produziert.
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