Inkonsistentes Kandidaten-Screening mit Gemini-gestützten HR-Workflows beheben
Wenn jeder Recruiter Kandidaten anders screenet, wird das Hiring langsam, subjektiv und schwer vertrauenswürdig. Dieser Leitfaden zeigt, wie HR-Teams Gemini nutzen können, um das Kandidaten-Screening zu standardisieren – und gleichzeitig menschliches Urteilsvermögen dort zu bewahren, wo es wirklich zählt. Sie lernen strategische Überlegungen, praktische Workflows und Best Practices kennen, um Gemini in einen konsistenten, fairen Copiloten für Talentakquise zu verwandeln.
Inhalt
Die Herausforderung: Inkonsistentes Kandidaten-Screening
HR-Teams wollen fair und schnell einstellen, aber inkonsistentes Kandidaten-Screening macht dies schwierig. Unterschiedliche Recruiter interpretieren dieselbe Stellenbeschreibung unterschiedlich, stellen ihre eigenen Lieblingsfragen und machen sich Notizen in nicht kompatiblen Formaten. Wenn die Volumina wachsen und Rollen spezialisierter werden, wird es nahezu unmöglich, Kandidaten objektiv über Recruiter, Standorte und Hiring Manager hinweg zu vergleichen.
Traditionelle Ansätze setzen auf manuelle Abstimmung: Interview-Guides in PDFs, gelegentliche Kalibrierungsmeetings und Recruiter-Trainings. In der Praxis setzen sich diese selten dauerhaft durch. Recruiter stehen unter Zeitdruck, Hiring Manager drängen auf Ausnahmen, und neue Teammitglieder entwickeln ihre eigenen Gewohnheiten. ATS-Systeme helfen, Daten zu protokollieren, erzwingen aber nicht, wie Fragen gestellt, wie Fähigkeiten bewertet oder wie Warnsignale dokumentiert werden. Das Ergebnis: Prozessdokumente sagen das eine, das Verhalten im täglichen Screening etwas anderes.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind erheblich. Inkonsistentes Screening führt zu unfairen Candidate Experiences, versteckten Biases und vermeidbarer Abwanderung später im Funnel. Einstellungsentscheidungen dauern länger, weil Manager den Erstbewertungen nicht trauen, daher erneut interviewen oder Prozesse verlängern. Starke Kandidaten steigen aus, schwache Fits rutschen durch, und HR verliert an Glaubwürdigkeit als strategischer Partner. Mit der Zeit treibt diese Fragmentierung die Recruiting-Kosten in die Höhe, schädigt die Employer Brand und verlangsamt kritische Wachstumsinitiativen.
Die gute Nachricht: Das ist ein lösbares Problem. Moderne KI-Screening-Assistenten wie jene auf Basis von Gemini können Ihre Anforderungen in konkrete Kriterien übersetzen, konsistente Fragenkataloge durchsetzen und Recruiter-Feedback einheitlich strukturieren. Bei Reruption sehen wir, wie KI-gestützte Workflows im HR Ordnung in chaotische, subjektive Prozesse bringen und das Vertrauen in den Funnel wiederherstellen können. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praxisnahe Empfehlungen, wie Sie Gemini einsetzen, um das Kandidaten-Screening konsistenter, fairer und wirksamer zu machen – ohne Recruiter in Roboter zu verwandeln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Sicht von Reruption ist der wirkungsvollste Weg, inkonsistentes Kandidaten-Screening mit Gemini anzugehen, nicht nur an „KI schreibt Fragen“ zu denken, sondern einen konsistenten, KI-unterstützten Entscheidungs-Workflow zu gestalten. Wir haben KI-Lösungen in komplexen, menschenzentrierten Prozessen wie Recruiting-Chatbots und interner Automatisierung implementiert – und dieselben Prinzipien gelten auch hier: klare Regeln definieren, sie in die bereits genutzten Tools einbetten und Gemini die Struktur überlassen, während Menschen das Urteil fällen.
Gemini zuerst an klaren, geschäftsrelevanten Hiring-Kriterien ausrichten
Bevor ein Gemini-Kandidaten-Screening-Assistent ausgerollt wird, muss HR klären, wie „gut“ in Business-Begriffen aussieht. Das bedeutet, sich mit Hiring Managern auf Must-have-Skills, Nice-to-haves, K.-o.-Kriterien und erwartete Ergebnisse in den ersten 6–12 Monaten zu einigen. Ohne diese Abstimmung standardisiert Gemini nur Verwirrung – unterschiedliche Stellenausschreibungen, vage Kompetenzen und überlappende Rollenprofile.
Investieren Sie Zeit, um Erfolgsprofile und Kompetenzmodelle in klarer, verständlicher Sprache zu dokumentieren, die Gemini verarbeiten kann. Nutzen Sie Beispiele von Top-Performern und vergangenen Fehlbesetzungen, um die Kriterien zu schärfen. Strategisch entsteht so eine „Single Source of Truth“, auf die Ihr KI-Assistent beim Vergleich von Lebensläufen, Assessments und Interviewnotizen zurückgreifen kann – und macht Standardisierung inhaltlich sinnvoll statt bloß prozessual.
Gemini als Copilot, nicht als Gatekeeper designen
Ein häufiger strategischer Fehler ist, KI im Recruiting als Ersatz für menschliches Urteilsvermögen zu positionieren. Beim Umgang mit inkonsistentem Screening geht es nicht darum, Gemini Einstellungsentscheidungen treffen zu lassen, sondern darum, sicherzustellen, dass jeder Kandidat anhand derselben Kriterien und mit vergleichbaren Fragen und Bewertungsskalen beurteilt wird.
Positionieren Sie Gemini explizit als Copilot für Recruiter: Es schlägt strukturierte Interview-Guides vor, hebt Diskrepanzen zwischen CVs und Anforderungen hervor und normalisiert Feedback in ein gemeinsames Bewertungsraster. Recruiter entscheiden weiterhin, welche Fragen sie stellen, wie sie nachbohren und wie sie Cultural Fit gewichten. Diese Haltung reduziert Widerstände in HR und bei Hiring Managern und erleichtert es, KI-gestützte Konsistenz in die bestehende Talent-Acquisition-Kultur einzubetten.
Gemini in bestehende ATS- und Kollaborations-Workflows integrieren
Strategisch entfaltet Gemini für Talent Acquisition seine Wirkung vor allem dann, wenn es dort integriert ist, wo Recruiter ohnehin arbeiten: in Ihrem ATS, E-Mail- oder Kollaborationstools. Isolierte KI-Tools werden schnell zu Nebenprojekten; eingebettete KI wird zu unsichtbarer Infrastruktur, die leise Konsistenz erzwingt.
Planen Sie von Anfang an, wie Gemini Stellenbeschreibungen und Kandidatendaten liest, wie seine Ergebnisse im ATS gespeichert werden (z. B. strukturierte Scorecards, standardisierte Notizen) und wie Recruiter es auslösen (Buttons, Templates, Automatisierungen). Diese Integrationsstrategie stellt sicher, dass Standardisierung nicht optional ist: Wenn jeder Kandidat durch das ATS läuft, wird jeder Kandidat durch dieselbe Gemini-Logik verarbeitet.
Bias und Compliance proaktiv adressieren
Wenn Sie KI zur Standardisierung des Kandidaten-Screenings einsetzen, muss das Management Fairness, Bias und Compliance ausdrücklich adressieren. Standardisierung kann zufällige Varianz reduzieren – aber wenn ursprüngliche Kriterien oder Trainingsdaten verzerrt sind, skaliert KI diese Verzerrung. Strategisch bedeutet das, von Tag eins an Leitplanken zu definieren: Welche Daten darf Gemini sehen, welche Merkmale dürfen niemals die Empfehlung beeinflussen und wie bleiben Entscheidungen auditierbar?
Bauen Sie Governance um regelmäßige Audits der Gemini-Ausgaben über demografische Gruppen hinweg auf – mit klaren Eskalationspfaden, falls Muster problematisch erscheinen. Beziehen Sie Rechtsabteilung und Betriebsrat frühzeitig ein, damit die Lösung innerhalb lokaler Regularien und interner Richtlinien gestaltet wird. Das reduziert das Risiko späterer Einwände und hilft HR, KI als Werkzeug für fairere, transparentere Einstellungen zu positionieren.
Recruiter und Hiring Manager auf eine neue Arbeitsweise vorbereiten
Selbst der bestkonzipierte Gemini-Screening-Assistent scheitert, wenn Recruiter und Hiring Manager nicht bereit sind, ihn zu nutzen. Strategisch sollten Sie dies als Veränderung der Entscheidungskultur behandeln, nicht als Software-Rollout. Recruiter müssen verstehen, wie Gemini zu seinen Vorschlägen kommt, wann sie diese übersteuern sollten und wie sie Feedback geben, das das System kontinuierlich verbessert.
Planen Sie gezielte Enablement-Maßnahmen: kurze Trainings mit Fokus auf Use Cases, Beispielszenarien guter vs. schlechter KI-unterstützter Entscheidungen und eine klare Nutzenstory (schnelleres Screening, weniger repetitive Fragen, mehr Vertrauen von Managern). Wenn die Nutzung wächst, sammeln Sie Feedback, um Prompts, Kriterien und Workflows zu verfeinern. Dieser Co-Creation-Ansatz passt gut zu Reruption’s Co-Preneur-Arbeitsweise und stellt sicher, dass die KI-Lösung zu einem Teil der täglichen Hiring-Praxis wird – statt zu einer einmaligen Initiative.
Gemini zu nutzen, um inkonsistentes Kandidaten-Screening zu beheben, hat weniger mit magischen Algorithmen zu tun, sondern vielmehr damit, Ihr bestes Recruiting-Know-how in einen wiederholbaren, KI-unterstützten Workflow zu übersetzen. Wenn Kriterien, Interviews und Feedback durch Gemini konsistent strukturiert werden, erhält HR einen faireren, schnelleren und besser vergleichbaren Kandidaten-Pipeline, während Recruiter die Kontrolle über die finalen Entscheidungen behalten. Reruption verfügt über konkrete Erfahrung darin, solche Ideen in funktionierende KI-Tools innerhalb realer Organisationen zu überführen – und wir wenden dabei denselben Co-Preneur-Mindset an: den richtigen Use Case definieren, ihn schnell validieren und tief integrieren. Wenn Sie erkunden möchten, wie ein Gemini-gestützter Screening-Copilot in Ihrer Umgebung aussehen könnte, sprechen wir gerne über einen fokussierten PoC oder einen konkreten Implementierungspfad.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Luft- und Raumfahrt bis Automobilproduktion: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Stellenanforderungen in ein strukturiertes, für Gemini lesbares Profil überführen
Beginnen Sie damit, unstrukturierte Stellenbeschreibungen in ein strukturiertes Kompetenzprofil zu überführen, das Gemini konsistent nutzen kann. Dieses Profil sollte Must-have-Skills, Nice-to-haves, Mindesterfahrung, Domänenkenntnisse, Sprachanforderungen, Verhaltenskompetenzen und typische Warnsignale enthalten. Speichern Sie dieses Profil gemeinsam mit der Stelle in Ihrem ATS oder einer angebundenen Datenbank.
Nutzen Sie Gemini, um HR bei der Verfeinerung und Standardisierung dieser Profile über ähnliche Rollen hinweg zu unterstützen. Definieren Sie zum Beispiel ein kanonisches Kompetenzset für „Senior Sales Manager“ und verwenden Sie es in verschiedenen Märkten wieder – mit Anpassungen nur dort, wo wirklich lokalspezifisch. Dies wird zum Referenzpunkt für alle folgenden KI-unterstützten Screening-Schritte.
Beispiel-Prompt zur Erstellung eines strukturierten Profils aus einer Stellenbeschreibung:
Sie sind ein HR-Kompetenzarchitekt.
Input: Eine Stellenbeschreibung für eine Position.
Aufgabe: Erstellen Sie ein strukturiertes Hiring-Profil mit:
- Must-have-Skills (5–10 Stichpunkte)
- Nice-to-have-Skills (3–7 Stichpunkte)
- Mindesterfahrung (Jahre, Domänen)
- Verhaltenskompetenzen (5–8 Stichpunkte)
- Typische Warnsignale
Geben Sie die Ausgabe als JSON mit diesen Schlüsseln zurück:
role_title, must_have_skills, nice_to_have_skills,
experience_requirements, behavioral_competencies, red_flags.Erwartetes Ergebnis: Jede neue Stelle erhält ein maschinenlesbares, standardisiertes Profil, das Gemini später zum Vergleich von Kandidaten nutzen kann – und damit Interpretationsunterschiede zwischen Recruitern reduziert.
Gemini zur Erstellung standardisierter Screening-Fragen-Sets nutzen
Wenn Sie ein strukturiertes Profil haben, konfigurieren Sie Gemini so, dass standardisierte Screening-Fragen erzeugt werden, die an dieses Profil angelehnt sind. Diese sollten einen festen Kern enthalten (für jeden Kandidaten identisch, um Vergleichbarkeit zu sichern) sowie optionale Nachfragen für spezifische Hintergründe.
Integrieren Sie dies in Ihr ATS oder Ihren Kalender-Workflow, sodass Gemini bei der Planung eines Screening-Calls einen maßgeschneiderten Interview-Guide erzeugt – mit Fragen, die Kompetenzen zugeordnet sind, und einer vorgeschlagenen Bewertungsskala (z. B. 1–5 mit verhaltensbasierten Ankern).
Beispiel-Prompt für Screening-Fragen:
Sie sind ein HR-Screening-Assistent.
Input:
- Strukturiertes Hiring-Profil (JSON)
- Lebenslauftext des Kandidaten
Aufgabe:
1) Schlagen Sie 8–10 Kern-Screening-Fragen vor, die jedem
Kandidaten für diese Rolle gestellt werden sollten.
2) Geben Sie zu jeder Frage die Hauptkompetenz an, die sie prüft.
3) Erstellen Sie eine 1–5-Bewertungsskala mit Verhaltensbeispielen
für schwache (1), mittlere (3) und starke (5) Performance.
Geben Sie die Ausgabe als strukturierte Abschnitte zurück:
questions, competency_mapping, scoring_rubric.Erwartetes Ergebnis: Recruiter an verschiedenen Standorten nutzen einen gemeinsamen Fragenkatalog und ein gemeinsames Bewertungsmodell – subjektive Unterschiede werden deutlich reduziert, während Raum für Nachfragen bleibt.
CVs und Profile automatisiert mit der Rolle vergleichen
Konfigurieren Sie Gemini so, dass es Kandidaten-CVs automatisch mit dem strukturierten Rollenprofil vergleicht und eine kurze, standardisierte Zusammenfassung erstellt. Diese sollte die Übereinstimmung mit Must-have-Skills, Lücken und potenzielle Risikobereiche hervorheben. Speichern Sie die Zusammenfassung direkt im ATS als eigenes Feld oder als Notiz.
Technisch können Sie einen Workflow aufsetzen, in dem jede neue Bewerbung einen Gemini-Call auslöst: Das ATS übergibt den Lebenslauftext des Kandidaten und das Rollenprofil, und Gemini liefert einen kurzen Bericht sowie eine erste Fit-Einschätzung, die die Priorisierung für den Recruiter unterstützt.
Beispiel-Prompt für CV-Rollen-Matching:
Sie sind ein Kandidaten-Screening-Analyst.
Input:
- Strukturiertes Hiring-Profil (JSON)
- Lebenslauftext des Kandidaten
Aufgabe:
1) Bewerten Sie den Kandidaten für jede Must-have-Kompetenz (1–5)
mit einer kurzen Begründung und zitierter Evidenz aus dem CV.
2) Heben Sie alle Warnsignale hervor, die sich aus dem Profil ergeben.
3) Geben Sie eine Gesamt-Kategorie an: Strong / Medium / Weak.
Wichtig: Wenn Evidenz fehlt, schreiben Sie "Nicht nachgewiesen",
nicht "Keine Kompetenz".
Geben Sie die Ausgabe in knappen Stichpunkten zurück.Erwartetes Ergebnis: Recruiter erhalten eine konsistente, nebeneinanderstellbare Sicht auf Kandidaten, die den Vergleich und die Diskussion mit Hiring Managern erleichtert und das Vertrauen in das frühe Screening erhöht.
Interviewnotizen und Feedback mit Gemini standardisieren
Laden Sie Recruiter nach Interviews ein, rohe Notizen oder Call-Transkripte in eine Gemini-gestützte Vorlage zu kopieren, die diese in eine standardisierte Scorecard umwandelt. Gemini sollte Kommentare auf Kompetenzen abbilden, Sprache normalisieren und eine Entscheidung für jede Kompetenz erzwingen (z. B. „Erfüllt“, „Unter Erwartung“, „Übertrifft“).
Betten Sie dies in Ihre Kollaborationstools ein: Beispielsweise öffnet der Recruiter nach einem Gespräch ein Formular oder einen Chatbot, fügt Notizen ein und erhält von Gemini eine formatierte Scorecard zurück, die im ATS gespeichert wird. Mit der Zeit reduziert dies Unterschiede in Detailgrad und Struktur der Notizen verschiedener Recruiter.
Beispiel-Prompt für strukturiertes Interview-Feedback:
Sie sind ein Interview-Feedback-Assistent.
Input:
- Strukturiertes Hiring-Profil (JSON)
- Interviewnotizen/-transkript
Aufgabe:
1) Fassen Sie für jede Kompetenz im Profil die Evidenz aus
dem Interview zusammen.
2) Bewerten Sie die Kompetenz als "Below" / "Meets" /
"Exceeds" expectations.
3) Markieren Sie alle wesentlichen Bedenken, die erwähnt wurden.
4) Erstellen Sie eine Gesamt-Empfehlung in einem Absatz mit Begründung.
Halten Sie den Ton neutral und sachlich.Erwartetes Ergebnis: Hiring Manager erhalten vergleichbares, strukturiertes Feedback von verschiedenen Recruitern und Interviewern und müssen seltener „nochmal interviewen“, weil Notizen zu unklar sind.
Konsistenz und Qualität mit einfachen Kennzahlen überwachen
Um Verbesserungen messbar zu machen, definieren Sie eine kleine Auswahl von KPIs für die KI-unterstützte Screening-Konsistenz. Tracken Sie zum Beispiel: Anteil der Rollen mit strukturiertem Profil, Anteil der Kandidaten, die mit dem standardisierten Fragen-Set gescreent werden, durchschnittliche Zeit für das Erst-Screening und Varianz der Recruiter-Bewertungen für denselben Kandidaten.
Nutzen Sie Gemini selbst, um Muster in Interview-Feedback und Scores über Recruiter hinweg zu analysieren und zu identifizieren, wo zusätzliche Schulung oder eine Verfeinerung der Rubrics nötig ist. Speisen Sie diese Insights in regelmäßigen Kalibrierungsrunden wieder in Ihre Prompts und Profile ein.
Beispiel-Prompt zur Analyse von Konsistenz:
Sie sind ein HR-Analytics-Assistent.
Input:
- Anonymisierte Scorecards mehrerer Recruiter für denselben
Kandidatenpool
Aufgabe:
1) Identifizieren Sie Kompetenzen mit hoher Bewertungsvarianz.
2) Schlagen Sie vor, welche Bewertungsskalen oder Definitionen
unklar sein könnten.
3) Nennen Sie 3 konkrete Maßnahmen, um die Konsistenz bei
künftigen Bewertungen zu verbessern.
Konzentrieren Sie sich auf Muster, nicht auf Einzelpersonen.Erwartetes Ergebnis: Innerhalb von 2–3 Monaten kann HR realistisch erreichen: 60–80 % der Requisitions mit strukturierten Profilen, 50–70 % weniger Zeitaufwand für die Vorbereitung von Screening-Calls und spürbar höhere Übereinstimmung zwischen Recruiter- und Hiring-Manager-Einschätzungen. Vor allem aber gewinnt die Organisation einen transparenten, wiederholbaren Screening-Prozess, der skalierbar ist, ohne Fairness oder Qualität zu opfern.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini reduziert Inkonsistenz, indem es standardisiert, wie Kandidaten bewertet werden, während Menschen die Kontrolle behalten. Es kann Ihre Stellenbeschreibungen in strukturierte Kompetenzprofile übersetzen, gemeinsame Screening-Fragen-Sets generieren, CVs nach denselben Kriterien für jeden Bewerber vergleichen und freie Interviewnotizen in ein konsistentes Scorecard-Format überführen.
Statt dass jeder Recruiter Rollen und Kandidaten unterschiedlich interpretiert, arbeiten alle in demselben KI-gestützten Rahmen. Recruiter entscheiden weiterhin, wen sie weiterbringen – aber ihre Entscheidungen basieren auf vergleichbaren Daten und strukturierten Bewertungen statt auf Ad-hoc-Fragen und subjektiven Notizen.
Sie brauchen kein großes Data-Science-Team, um zu starten. Für einen fokussierten Gemini-Screening-Assistenten benötigen Sie typischerweise:
- HR-Führungskräfte und Recruiter, die Erfolgsprofile und Bewertungskriterien definieren können.
- Ein ATS oder einen einfachen Datenspeicher, in dem Stellen- und Kandidateninformationen zugänglich sind.
- Basis-Unterstützung aus IT/Engineering, um Gemini per API oder Konnektoren zu integrieren.
Reruption arbeitet üblicherweise mit einem kleinen, funktionsübergreifenden Team: eine HR-Leitung, eine Produkt-/Operations-Verantwortliche Person und ein technischer Counterpart auf Ihrer Seite. Wir bringen die KI-Entwicklung, Workflow-Gestaltung und Prompt-Engineering-Kompetenz mit, um Ihre Screening-Logik in eine robuste, funktionierende Lösung zu übersetzen.
Bei einem gut abgegrenzten Use Case sehen Sie erste greifbare Ergebnisse in wenigen Wochen, nicht Monaten. Ein typischer Pfad ist:
- Woche 1: Zielrollen, Erfolgsprofile und Screening-Kriterien definieren.
- Woche 2: Gemini-Workflows aufbauen und anbinden (Profile, Fragen, CV-Vergleich, Feedback-Vorlagen).
- Wochen 3–4: Pilot für eine begrenzte Anzahl von Rollen und Recruitern, Verfeinerung von Prompts und Rubrics auf Basis des Feedbacks.
Innerhalb der ersten 4–6 Wochen erleben Teams meist vergleichbareres Feedback zu Kandidaten und weniger Zeitaufwand für manuelle Vorbereitung. Der breitere Roll-out auf weitere Rollen und Länder kann dann gestaffelt auf Basis der Pilot-Learnings erfolgen.
Die Kosten haben zwei Komponenten: Initialer Aufbau und laufende Nutzung. Die Aufbauphase hängt von der Integrationstiefe (Standalone-Tool vs. ATS-Integration) und der Anzahl der Rollen ab, die anfangs abgedeckt werden sollen. Mit Reruption starten viele Kunden mit einem definierten KI Proof of Concept (PoC) für 9.900 €, der einen funktionierenden Prototypen, Performance-Kennzahlen und eine Roadmap für die Produktion liefert.
Laufende Nutzungskosten bestehen hauptsächlich aus API-Calls (Gemini-Nutzung) und leichtem Betrieb. Diese sind üblicherweise gering im Vergleich zu Recruiter-Gehältern und Agenturhonoraren. Realistische ROI-Treiber sind weniger Zeitaufwand für Erst-Screening und Interviewvorbereitung, weniger Re-Interviews aufgrund schlechter Notizen, konsistentere Hirie-Entscheidungen und bessere Auslastung der Recruiter-Kapazität. Selbst moderate Effizienzgewinne von 20–30 % beim Screening-Aufwand können sich in signifikante jährliche Einsparungen und schnellere Besetzungen kritischer Rollen übersetzen.
Reruption unterstützt Sie End-to-End – von der Idee bis zur funktionierenden Lösung. Wir starten typischerweise mit einem KI-PoC (9.900 €), der sich auf eine konkrete Screening-Herausforderung fokussiert: einige Rollen, spezifische Pain Points und klare Erfolgskriterien. In dieser Phase prüfen wir die technische Machbarkeit, bauen einen Gemini-gestützten Prototypen (Profile, Fragen, CV-Vergleich, Feedback-Vorlagen) und testen ihn mit realen Daten.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir mit Ihrem Team wie ein Mitgründer zusammenarbeiten: Workflows verfeinern, Integration in Ihr ATS oder Ihre HR-Tools vorantreiben, rechtliche und Compliance-Fragen klären sowie Recruiter und Hiring Manager befähigen. Wir liefern nicht nur Folien – wir helfen Ihnen, einen Screening-Assistenten zu shippen, der zu Ihrer Kultur passt und tatsächlich genutzt wird.
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