Beheben Sie inkonsistentes Candidate Screening mit ChatGPT-gestützten HR-Flows
Wenn jeder Recruiter Kandidat:innen anders prüft, wird Recruiting langsam, subjektiv und schwer nachvollziehbar. Dieser Leitfaden zeigt, wie HR-Teams ChatGPT nutzen können, um das Candidate Screening zu standardisieren – von Rollenprofilen und Interviewfragen bis hin zu Bewertungsrastern und Feedback-Zusammenfassungen –, damit Hiring Manager konsistente, vergleichbare Entscheidungen erhalten.
Inhalt
Die Herausforderung: Inkonsistentes Candidate Screening
In vielen Organisationen hängt die Qualität des Candidate Screenings davon ab, wer gerade einstellt. Eine Recruiterin hinterfragt intensiv Problemlösungskompetenzen, ein anderer Recruiter fokussiert stark auf Cultural Fit, ein dritter priorisiert frühere Arbeitgeber. Stellenanforderungen werden unterschiedlich interpretiert, Interviewfragen variieren stark, und Bewertungsnotizen reichen von sehr detailliert bis fast nicht vorhanden. Das Ergebnis ist ein Prozess, der sich eher nach Meinung als nach belastbaren Evidenzen anfühlt.
Traditionelle Lösungsansätze beheben das Problem selten. Allgemeine Interviewleitfäden, gelegentliche Interviewer-Trainings oder ein neues ATS-Template lassen weiterhin viel Raum für persönliche Interpretation. Unter Zeitdruck fallen Recruiter auf Gewohnheiten zurück. Hiring Manager bestehen auf ihren eigenen Fragen. Neue Kolleg:innen kopieren alte Notizen. Ohne eine Möglichkeit, konsistente Kriterien im Arbeitsalltag zu operationalisieren, erodieren selbst gut gestaltete Frameworks schnell.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Inkonsistentes Screening erzeugt Risiken in Bezug auf Fairness und Bias, schwächt Ihre Arbeitgebermarke und öffnet die Tür für angefochtene Entscheidungen. Der Hiring-Prozess verlangsamt sich, weil Manager frühen Bewertungen misstrauen und Kandidat:innen von Grund auf neu interviewen. Schlechte Vergleichbarkeit zwischen Kandidat:innen führt zu Fehlbesetzungen, höherer Fluktuation und mehr Nachbesetzungen. Langfristig verlieren Sie Top-Talente an Wettbewerber, die mit zuverlässigen, standardisierten Einstellungsentscheidungen entschlossener handeln können.
Trotzdem ist dieses Problem sehr gut lösbar. Generative KI – und insbesondere ChatGPT – ermöglicht es, Ihre Rollenprofile, Kompetenzmodelle und Richtlinien in lebendige, konsistente Screening-Flows zu übersetzen, die jede Recruiterin und jeder Recruiter in Echtzeit nutzen kann. Bei Reruption sehen wir, wie gut designte KI-Assistenten Struktur in unübersichtliche menschliche Prozesse bringen können, ohne die notwendige Flexibilität zu zerstören. Im weiteren Verlauf dieses Artikels finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie genau das erreichen.
Brauchen Sie einen Sparring-Partner für diese Herausforderung?
Lassen Sie uns unverbindlich sprechen und brainstormen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruption-Sicht bedeutet der Einsatz von ChatGPT zur Standardisierung des Candidate Screenings weniger ein Technologieprojekt als vielmehr, zu kodifizieren, wie gutes Hiring in Ihrer Organisation funktioniert. Unser Team hat KI-Assistenten, Recruiting-Chatbots und interne Tools implementiert, die unscharfe Prozesse in wiederholbare Abläufe übersetzen. Wir haben gelernt, dass der eigentliche Hebel darin liegt, klare Hiring-Kriterien mit robusten KI-Prompts, sicherer Architektur und durchdachtem Change Management zu kombinieren.
Behandeln Sie ChatGPT als Co-Pilot, nicht als Entscheidungsträger
Die erste strategische Entscheidung besteht darin, die Rolle von ChatGPT in Ihrem Hiring-Prozess zu definieren. ChatGPT sollte menschliches Urteilsvermögen nicht ersetzen, kann aber in großem Umfang Struktur, Konsistenz und Dokumentation liefern. Positionieren Sie ChatGPT als Co-Pilot, der Screening-Fragen, Scorecards und Zusammenfassungen generiert und Recruiter dabei unterstützt, Kandidat:innen-Evidenzen auf vorab definierte Kriterien abzubilden.
Indem Sie ChatGPT so positionieren, reduzieren Sie Widerstände bei Recruitern und Hiring Managern und schöpfen dennoch einen Großteil des Mehrwerts ab: schnellere Vorbereitung, konsistentere Interviews und besser vergleichbare Bewertungen. HR sollte klar kommunizieren, dass die finalen Einstellungsentscheidungen beim Menschen bleiben – basierend auf qualitativ besseren Informationen.
Starten Sie mit einer kritischen Rolle und skalieren Sie von dort
Strategisch betrachtet ist es verlockend, sofort „alles zu standardisieren“. In der Praxis führt das oft zu aufgeblähten Frameworks, die niemand nutzt. Identifizieren Sie stattdessen eine volumenstarke oder besonders geschäftskritische Rolle, bei der inkonsistentes Screening besonders schmerzt – zum Beispiel Sales-Positionen, Softwareentwickler:innen oder Customer-Service-Mitarbeitende – und entwerfen Sie einen ChatGPT-gestützten Screening-Flow ausschließlich für diese Rolle.
Dieser Fokus erlaubt Ihrem HR-Team, Kompetenzmodell, Bewertungslogik und Prompts zu verfeinern, bevor der Ansatz breiter ausgerollt wird. Sobald Sie nachweisen können, dass der Prozess Geschwindigkeit und Qualität für eine Rolle verbessert, wird es deutlich einfacher, Zustimmung und Ressourcen zu sichern, um ihn auf weitere Rollen oder ganze Jobfamilien auszuweiten.
Bringen Sie Stakeholder ins gemeinsame Bild, was „gut“ bedeutet, bevor Sie automatisieren
KI kann unklare Hiring-Kriterien nicht reparieren. Bevor Sie etwas in ChatGPT verankern, investieren Sie Zeit, um HR, Recruiter und Hiring Manager auf Muss-Kompetenzen, Nice-to-haves und No-Gos auszurichten. Übersetzen Sie diese in konkrete Verhaltensindikatoren und Beispiel-Fragen. Diese Abstimmung im Vorfeld sorgt später dafür, dass automatisiertes Screening als fair und verlässlich wahrgenommen wird.
Auf dieser Basis können Sie strukturierte Prompts, Rubrics und Templates formulieren, die ChatGPT konsistent nutzt. Wenn es zu Meinungsverschiedenheiten kommt, können Sie die gemeinsamen Kriterien einmalig anpassen – und die Änderung verbreitet sich unmittelbar in Ihren KI-gestützten Screening-Flows, anstatt darauf zu vertrauen, dass alle ihre persönlichen Interviewstile aktualisieren.
Planen Sie Bias-Reduktion und Nachvollziehbarkeit von Anfang an ein
Inkonsistentes Screening steht in engem Zusammenhang mit Bias- und Compliance-Risiken. Wenn Sie ChatGPT im Recruiting einsetzen, sollten Fairness und Auditierbarkeit Designvorgaben und keine nachträglichen Ergänzungen sein. Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts ChatGPT anweisen, sich auf Fähigkeiten, Erfahrungen und beobachtbares Verhalten zu konzentrieren und demografische Faktoren sowie subjektive Formulierungen zu vermeiden.
Definieren Sie strategisch, wie Sie Entscheidungen protokollieren, Ausgaben der Bewertungen speichern und Muster im Zeitverlauf überwachen wollen. Ein gut instrumentiertes System ermöglicht es Ihnen, regelmäßig zu prüfen, ob bestimmte Gruppen systematisch anders bewertet werden, und Ihre Kriterien, Prompts oder Trainings entsprechend anzupassen. So wird Ihr KI-gestützter Hiring-Prozess für Betriebsräte, Rechtsabteilungen und Kandidat:innen deutlich besser argumentierbar.
Bereiten Sie Ihr Team auf KI-augmentierte Recruiting-Workflows vor
Selbst die besten ChatGPT-Workflows scheitern, wenn Recruiter nicht bereit sind, sie zu nutzen. Behandeln Sie das Thema als Change-Projekt: Kartieren Sie bestehende Screening-Workflows, identifizieren Sie, wo ChatGPT sich natürlich einfügen kann, und planen Sie kurze Trainings, die sich auf praktische Anwendungsfälle statt auf abstrakte KI-Theorie konzentrieren.
Recruiter sollten lernen, wie sie KI-generierte Ergebnisse interpretieren, wann sie diese übersteuern oder anpassen sollten und wie sie Feedback geben, das künftige Prompts und Templates verbessert. Das schafft Vertrauen in das System und stellt sicher, dass Ihre KI-Initiative im Recruiting die Fähigkeiten der Recruiter stärkt, anstatt als reiner Kontrollmechanismus wahrgenommen zu werden.
ChatGPT einzusetzen, um inkonsistentes Candidate Screening zu beheben, bedeutet letztlich, die Hiring-Standards Ihrer Organisation in ein lebendiges, adaptives System zu überführen, das jede Recruiterin und jeder Recruiter anwenden kann. Wenn Kriterien, Fragen und Scoring-Logiken einmal sauber hinterlegt und überall wiederverwendet werden, wird Recruiting schneller, fairer und deutlich besser vergleichbar. Reruption bringt die Kombination aus KI-Engineering, Verständnis für HR-Prozesse und pragmatischer Umsetzung mit, um das real werden zu lassen – von der Prompt-Gestaltung bis zur sicheren Integration in Ihre Tools. Wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrem Kontext funktionieren könnte, helfen wir Ihnen, dies schnell und sicher zu testen.
Hilfe bei der Umsetzung dieser Ideen?
Nehmen Sie gerne unverbindlich Kontakt zu uns auf.
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.
Erstellen Sie einen standardisierten Rollen- & Kompetenzprofil-Assistenten
Beginnen Sie mit einem wiederverwendbaren ChatGPT-Prompt, der Ihre Stellenbeschreibungen und Kompetenzmodelle in strukturierte Screening-Kriterien übersetzt. Ziel ist, dass HR ein Rollenprofil einfügt und dafür eine klare Liste von Muss-Kriterien, Nice-to-haves und Verhaltensindikatoren erhält, die in Interviews und Scorecards einfließen können.
System-Prompt (in Ihrem ChatGPT-Workspace oder Wrapper konfigurieren):
Sie sind eine HR-Talent-Acquisition-Expertin / ein HR-Talent-Acquisition-Experte und helfen, das Candidate Screening zu standardisieren.
Ausgehend von einer Stellenbeschreibung und einem internen Kompetenzframework werden Sie:
- 5–8 Kernkompetenzen extrahieren, die für die Rolle erforderlich sind
- Jede Kompetenz als „Muss-Kriterium“ oder „Nice-to-have“ klassifizieren
- Für jede Kompetenz 2–3 Verhaltensindikatoren definieren
- Pro Kompetenz 2 strukturierte Interviewfragen vorschlagen
- Jegliche Bezugnahme auf demografische Merkmale oder subjektive Eigenschaften vermeiden.
Beispiel für einen User-Prompt:
Hier sind unsere Stellenbeschreibung und unser Kompetenzframework für eine/n Sales Development Representative.
Bitte erstellen Sie die strukturierte Kompetenzübersicht wie oben definiert.Erwartetes Ergebnis: Jede neue oder aktualisierte Rolle erhält ein konsistentes, maschinenlesbares Kompetenzset, das nachgelagerte Prompts für CV-Screening, Generierung von Interviewfragen und Bewertungsrastern nutzen können.
Standardisieren Sie CV-Screening mit strukturierten Vergleichs-Prompts
Nutzen Sie anschließend ChatGPT, um Lebensläufe gegen Ihre standardisierten Kriterien zu vergleichen – nicht gegen subjektive Eindrücke. Recruiter oder Koordinator:innen fügen das strukturierte Kompetenzprofil und einen oder mehrere Lebensläufe ein, und ChatGPT liefert eine bewertete, nachvollziehbare Matching-Zusammenfassung.
Prompt-Template für Recruiter:
Sie unterstützen ein objektives Candidate Screening.
Prüfen Sie zunächst die Rollenkompetenzen und zugehörigen Verhaltensindikatoren.
Analysieren Sie anschließend den Lebenslauf der Kandidatin / des Kandidaten und führen Sie die folgenden Schritte durch:
1) Bewerten Sie für jede Kompetenz die Evidenz auf einer Skala von 1–5 und begründen Sie diese Bewertung in 1–2 Sätzen.
2) Heben Sie konkrete Beispiele aus dem CV hervor, die Ihre Bewertungen untermauern.
3) Markieren Sie kritische Lücken oder Red Flags.
4) Geben Sie eine Gesamtbewertung der Eignung (Stark / Mittel / Schwach) und 3 Stichpunkte für die Hiring Manager.
Rollenkompetenzen:
[Ausgabe des Rollen- & Kompetenzprofil-Assistenten einfügen]
Lebenslauf der Kandidatin / des Kandidaten:
[CV oder strukturiertes Profil einfügen]Erwartetes Ergebnis: Recruiter erhalten konsistente, strukturierte Vorab-Screenings, die sie schnell mit Hiring Managern besprechen können. Langfristig können Sie eingesparte Zeit pro CV und die Übereinstimmung zwischen ChatGPT-Bewertungen und finalen Einstellungsentscheidungen messen, um Prompts zu optimieren.
Erzeugen Sie strukturierte Interviewleitfäden und Nachhak-Fragen
Nutzen Sie ChatGPT, um Ihre Kompetenzprofile in Interviewleitfäden zu übersetzen, denen alle Interviewer folgen können. So bleiben Gespräche ausgerichtet, ohne zu starren Checklisten zu werden. Derselbe Assistent kann auf Basis der Antworten von Kandidat:innen auch vertiefende Nachhak-Fragen generieren.
Prompt-Template für die Interviewvorbereitung:
Sie unterstützen eine Interviewerin / einen Interviewer bei der Durchführung eines strukturierten, kompetenzbasierten Interviews.
Erstellen Sie auf Grundlage der untenstehenden Kompetenzen:
- Eine 60-minütige Interviewagenda
- 2 Verhaltensfragen pro Kompetenz (unter Verwendung der STAR-Methode)
- Vorschläge für Nachhak-Fragen, um tiefer zu gehen
- Einen kurzen Gesprächsleitfaden, den die Interviewerin / der Interviewer zum Eröffnen und Abschließen des Interviews nutzen kann.
Rollenkompetenzen:
[Kompetenzübersicht einfügen]
Fokusniveau:
Wir möchten einen starken Fokus auf [z. B. Stakeholder-Management und Problemlösung].Erwartetes Ergebnis: Interviewer an verschiedenen Standorten und auf unterschiedlichen Senioritätsstufen folgen ähnlichen Strukturen, und Kandidat:innen werden anhand derselben zugrunde liegenden Kriterien bewertet. Das reduziert direkt die Inkonstanz im Candidate Screening.
Standardisieren Sie Bewertungsrubrics und Debrief-Zusammenfassungen
Nutzen Sie nach Interviews ChatGPT, um rohe Notizen in strukturierte Bewertungen zu überführen, die auf Ihre definierten Kompetenzen abgebildet sind. So stellen Sie sicher, dass das Feedback an Hiring Manager vergleichbar ist und Entscheidungsrunden effizienter werden.
Prompt-Template für die Post-Interview-Bewertung:
Sie unterstützen eine strukturierte Auswertung nach dem Interview.
Erstellen Sie anhand des Kompetenzmodells und der Roh-Notizen:
1) Eine Zusammenfassung der Kandidat:innen-Evidenz pro Kompetenz in 2–3 Stichpunkten.
2) Eine Bewertung jeder Kompetenz auf einer Skala von 1–5 mit kurzer Begründung.
3) Eine Liste mit 3 Stärken und 3 Risiken, die mit der Hiring Managerin / dem Hiring Manager zu besprechen sind.
4) Eine prägnante Empfehlung: Klar einstellen / In Betracht ziehen / Nicht einstellen.
Kompetenzmodell:
[Modell einfügen]
Interviewnotizen:
[Notizen oder Auszug aus dem Transkript einfügen]Erwartetes Ergebnis: Konsistentere, auditfähige Kandidatenbewertungen, die den Vergleich von Finalist:innen erleichtern und Entscheidungen erklärbarer machen. HR kann Muster erkennen (z. B. durchgängig niedrige Bewertungen bei einer bestimmten Kompetenz) und Sourcing und Screening entsprechend nachschärfen.
Implementieren Sie sichere Workflows und Standards zur Datenverarbeitung
Selbst im Pilotbetrieb benötigen Sie sichere Workflows für den Einsatz von ChatGPT mit Kandidat:innendaten. Legen Sie fest, welche Informationen geteilt werden dürfen (z. B. anonymisierte Profile statt vollständiger Lebensläufe) und konfigurieren Sie Zugriffsrechte und Logging, wenn Sie eine Enterprise-Version oder eine eigene Integration nutzen.
Definieren Sie praktisch eine einfache Abfolge für Recruiter:
Vorgeschlagener Workflow:
1) Öffnen Sie Ihren freigegebenen ChatGPT-Workspace oder das interne Tool.
2) Wählen Sie das passende Rollenprofil aus einer zentralen Bibliothek.
3) Fügen Sie anonymisierte Kandidat:innendaten ein (keine vollständigen Adressen, Ausweisnummern etc.).
4) Führen Sie das vordefinierte Prompt-Template aus (Screening, Interviewleitfaden oder Bewertung).
5) Speichern Sie die Ergebnisse in Ihrem ATS oder Kollaborationstool – nicht dauerhaft in ChatGPT.
6) Protokollieren Sie zentrale Entscheidungen und Bewertungen im ATS für Reporting und Audits.Erwartetes Ergebnis: Ihr HR-Team profitiert von KI-unterstütztem Screening, ohne Schatten-IT oder Compliance-Probleme zu erzeugen.
Messen Sie den Impact und entwickeln Sie Ihre Prompts wie ein Produkt weiter
Um über Experimente hinauszukommen, sollten Sie Ihre ChatGPT-Workflows wie sich weiterentwickelnde Produkte behandeln. Definieren Sie 3–5 KPIs für Talent Acquisition mit KI, zum Beispiel:
- Zeitaufwand pro gescreentem CV
- Zeit bis zur Shortlist-Erstellung für eine Rolle
- Korrelation zwischen ChatGPT-Screening-Scores und finalen Einstellungsentscheidungen
- Zufriedenheit der Hiring Manager mit der Kandidat:innenqualität
- Prozentsatz der Interviews, die den Standardleitfaden nutzen
Überprüfen Sie diese Kennzahlen monatlich, sammeln Sie Feedback von Recruitern und Hiring Managern und verfeinern Sie Ihre Prompts und Templates laufend. Kleine Prompt-Anpassungen – etwa die Bitte um klarere Definitionen von Red Flags oder um prägnantere Zusammenfassungen – können die Nutzbarkeit und das Vertrauen signifikant erhöhen.
Erwartete Ergebnisse: Organisationen, die diese Praktiken umsetzen, sehen realistisch 20–40 % weniger manuellen Aufwand für Vorbereitung und Screening, weniger Re-Interviews aufgrund schlechter Dokumentation und eine höhere wahrgenommene Fairness und Konsistenz bei Einstellungsentscheidungen. Die konkreten Zahlen hängen von der Rollenkomplexität und den bestehenden Prozessen ab, aber mit einem fokussierten Pilotprojekt sollten Sie innerhalb von ein bis zwei Hiring-Zyklen messbare Verbesserungen sehen.
Brauchen Sie jetzt Umsetzungskompetenz?
Lassen Sie uns über Ihre Ideen sprechen!
Häufig gestellte Fragen
ChatGPT reduziert Inkonstanz, indem es Ihre Rollenprofile und Kompetenzmodelle in standardisierte Fragen, Scorecards und Zusammenfassungen übersetzt, die alle Recruiter nutzen können. Anstatt dass jede Interviewerin und jeder Interviewer improvisiert, arbeiten alle mit denselben strukturierten Interviewleitfäden und Bewertungsrastern, die ChatGPT generiert und aktuell hält.
Da die KI jedes Mal dieselben Kriterien anwendet, sinkt die Varianz zwischen Recruitern. Sie behalten das menschliche Urteil für die finale Entscheidung, doch die Inputs – gestellte Fragen, gesammelte Evidenzen und Bewertungen pro Kompetenz – werden deutlich vergleichbarer und transparenter.
Sie benötigen zu Beginn kein großes Data-Science-Team. Die entscheidenden Ressourcen sind:
- HR-Expertise, um Rollenanforderungen, Kompetenzen und akzeptable Bewertungskriterien zu definieren.
- Prozessverantwortung, um zu entscheiden, wo ChatGPT in Ihre heutigen Workflows passt (z. B. Pre-Screening, Interviewvorbereitung, Bewertungszusammenfassungen).
- Leichte technische Unterstützung, wenn Sie ChatGPT mit Ihrem ATS oder Kollaborationstools integrieren möchten, statt es manuell im Browser zu nutzen.
Reruption arbeitet typischerweise mit einem kleinen Kernteam aus HR und IT, um Prompts, Workflows und Governance aufzusetzen. Recruiter benötigen vor allem kurze, praxisorientierte Trainings, um die neuen KI-gestützten Tools effektiv zu nutzen.
Für einen fokussierten Anwendungsfall wie die Standardisierung des Candidate Screenings für eine Rolle können Sie relativ schnell greifbare Ergebnisse sehen. Mit der richtigen Vorbereitung lässt sich ein Pilot meist innerhalb weniger Wochen konzipieren und umsetzen:
- Woche 1: Abstimmung zur Zielrolle, zu Kompetenzen und aktuellen Prozessproblemen.
- Woche 2: Design von Prompts, Templates und einem einfachen Workflow; Konfiguration von Zugängen und Datenhandhabung.
- Wochen 3–4: Durchführung des Pilots mit echten Ausschreibungen, Feedback einholen und Prompts anpassen.
Innerhalb von ein bis zwei Hiring-Zyklen für die Pilotrolle sollten Sie weniger Zeitaufwand für Screening und Interviewvorbereitung, eine bessere Vergleichbarkeit der Kandidat:innen und höheres Vertrauen der Hiring Manager in frühe Bewertungen messen können.
Die direkten Technologie-Kosten für ChatGPT im HR sind im Vergleich zu Recruiter-Gehältern und Agenturgebühren relativ gering. Die Hauptinvestition liegt in Konzeption und Implementierung: Standards definieren, Prompts entwickeln, Recruiter schulen und optional die Integration mit Ihrem ATS.
Der ROI ergibt sich typischerweise aus:
- Zeitersparnis beim CV-Screening und der Interviewvorbereitung (oft 20–40 % Reduktion).
- Höherer Einstellungsqualität durch konsistentere, kompetenzbasierte Bewertungen.
- Weniger Nacharbeit, wenn Hiring Manager frühen Bewertungen vertrauen und zusätzliche Interviews vermeiden.
- Geringerem Risiko inkonsistenter oder verzerrter Prozesse, die Ihre Arbeitgebermarke schädigen oder Compliance-Probleme verursachen können.
Die meisten Organisationen können die Investition bereits über einige wenige volumenstarke oder besonders wertschaffende Rollen rechtfertigen. Ein kleines, klar abgegrenztes Pilotprojekt hilft, den Business Case mit Ihren eigenen Zahlen zu belegen, bevor Sie skalieren.
Reruption begleitet Sie von der Idee bis zur funktionierenden Lösung mit unserem Co-Preneur-Ansatz. Wir arbeiten eng mit Ihren HR- und IT-Teams zusammen, hinterfragen bestehende Annahmen in Ihrem Hiring-Prozess und bauen echte KI-gestützte Workflows statt nur Folienkonzepte. Unser KI-PoC-Angebot (9.900 €) ist oft der schnellste Einstieg: Wir definieren einen konkreten Use Case (z. B. eine besonders wirkungsstarke Rolle), prototypisieren ChatGPT-basierte Screening-Flows, testen sie mit realen Daten und messen die Performance.
Darauf aufbauend helfen wir Ihnen, produktionsreife Architekturen zu entwerfen, Sicherheit und Compliance sicherzustellen, Integrationen mit Ihrem ATS oder Kollaborationstools umzusetzen und Ihre Recruiter zu schulen. Ziel ist es nicht nur, ChatGPT zu „deployen“, sondern ein wiederholbares, faires und effizientes Screening-System aufzubauen, das Ihre Recruiting-Ergebnisse nachhaltig verbessert.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon