Burnout-Wellen stoppen mit ChatGPT-gestützter Frühwarnung für HR
Burnout und krankheitsbedingte Ausfälle entstehen selten über Nacht – sie bauen sich leise in Kalendern, Umfragekommentaren und Workload-Daten auf, lange bevor sie in Monatsberichten sichtbar werden. Diese Seite erklärt, wie HR-Teams ChatGPT nutzen können, um Frühwarnsignale zu erkennen, Führungskräfte mit gezielter Guidance zu unterstützen und Burnout-Wellen zu verhindern, bevor sie das Geschäft stören.
Inhalt
Die Herausforderung: Burnout- und Abwesenheitswellen
Burnout und krankheitsbedingte Abwesenheiten treten selten als einzelne, isolierte Vorfälle auf. Sie bauen sich über Wochen hinweg leise auf: schleichende Mehrarbeit, immer mehr Meetings, frustrierte Kommentare in Engagement-Umfragen und kleine, sich summierende Policy-Ärgernisse. Wenn HR im monatlichen Abwesenheitsreport einen Ausschlag sieht, sind Teams oft schon überlastet, Schlüsselprojekte gefährdet und das Vertrauen in die Führung beschädigt.
Traditionelle HR-Ansätze stützen sich stark auf nachlaufende Indikatoren wie quartalsweise Engagement-Umfragen, jährliche Reviews und hochaggregierte Abwesenheitsstatistiken. Diese Instrumente sind langsam, oft generisch und blind für Nuancen. Sie übersehen die subtilen, aber kritischen Frühwarnsignale, die in Freitext-Kommentaren von Umfragen, E-Mails an HR, Notizen aus 1:1-Gesprächen oder sich verändernden Arbeitsmustern verborgen sind. Selbst wenn Daten vorliegen, fehlt HR-Teams häufig die Kapazität oder Analytics-Kompetenz, um rechtzeitig alle Punkte manuell zu verbinden.
Die geschäftlichen Auswirkungen, dieses Problem nicht zu lösen, sind erheblich. Wellen von Burnout und krankheitsbedingten Ausfällen erzwingen Notfall-Backfills, Überstunden und teure Zeitarbeit. Projektzeitpläne rutschen, Servicequalität gegenüber Kundinnen und Kunden sinkt, und Leistungsträger brennen entweder aus oder verlassen das Unternehmen – die Rekrutierungskosten steigen, während institutionelles Wissen verloren geht. Mit der Zeit wird die Organisation reaktiver und weniger resilient, kämpft damit, Kapazitäten zu planen oder kritische Kompetenzen zu halten, während Wettbewerber gesündere, nachhaltigere Arbeitsumgebungen aufbauen.
Die gute Nachricht: Das Problem ist sehr real, aber auch sehr gut lösbar. Moderne KI – insbesondere Tools wie ChatGPT – kann fragmentierte HR-Daten, Kommentare und Richtlinien in ein Frühwarnsystem verwandeln, das aufkommende Risiken sichtbar macht, bevor sie eskalieren. Bei Reruption haben wir Organisationen geholfen, vage Sorgen über ein „Burnout-Risiko“ in konkrete Signale, Dashboards und Manager-Playbooks zu übersetzen. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe Hinweise, wie Sie ChatGPT einsetzen können, um Burnout- und Abwesenheitswellen vorherzusagen – und wie Sie auf diese Insights so reagieren, dass es zu Ihrer HR-Realität passt.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Sicht liegt die größte Chance nicht darin, einfach „KI zu HR hinzuzufügen“, sondern ChatGPT als Frühwarn-Assistenten für Burnout- und Abwesenheitsrisiken zu nutzen. Mit unserer praktischen Erfahrung in der Implementierung von KI-Lösungen in komplexen Organisationen sehen wir, wie konversationelle Modelle auf Ihrem HRIS, Umfrage- und Kollaborationsdaten aufsetzen können, um schwache Signale zu erkennen, Muster für HR zu verdichten und praxisnahe Guidance für Führungskräfte zu generieren, die tatsächlich genutzt wird.
Burnout-Vorhersage als Change-Initiative behandeln, nicht als Dashboard-Projekt
Viele HR-Teams starten mit der Frage: „Welche Kennzahlen sollten wir tracken?“ und springen direkt zu Dashboards. Strategisch ist der bessere Ausgangspunkt: „Wie sollen sich Führungskräfte und HR anders verhalten, wenn wir Frühwarnsignale sehen?“ Bevor Sie etwas konfigurieren, definieren Sie Entscheidungspunkte: Ab welchem Risikoniveau greifen Sie ein, wer handelt, und welche Trade-offs zwischen Datenschutz, Genauigkeit und Geschwindigkeit sind akzeptabel.
Positionieren Sie ChatGPT für Burnout- und Abwesenheitsvorhersage als Enabler für frühere, menschlichere Gespräche – nicht als Überwachungstool oder als Möglichkeit, noch mehr Arbeit auf ohnehin ausgelastete Führungskräfte zu verlagern. Binden Sie Mitarbeitervertretungen, Betriebsräte und Legal frühzeitig ein, damit Sie einen Ansatz entwickeln, der von Tag eins an vertrauenswürdig und compliant ist.
Mit interpretierbaren Signalen starten, dann schrittweise komplexer werden
Strategisch brauchen Sie kein perfektes Machine-Learning-Modell, um Mehrwert zu schaffen. Beginnen Sie mit interpretierbaren Signalen, die HR und Führungskräfte intuitiv verstehen: steigende Überstunden, wachsende Meeting-Last, negative Stimmung in Kommentaren oder Peaks bei policybezogenen Rückfragen. Nutzen Sie ChatGPT, um diese schwachen Signale zu verbinden und zu verdichten – zu narrativen Risiko-Einschätzungen für spezifische Teams oder Rollen.
Wenn diesen ersten Insights vertraut wird und der Feedback-Loop funktioniert, können Sie schrittweise anspruchsvollere Analytics hinzufügen (z. B. Kombination von Performance-Trends, internen Mobilitätsmustern oder Teamgrößenänderungen). Dieser „Crawl–Walk–Run“-Ansatz reduziert Change-Resistenz und senkt das Risiko, zu viel zu versprechen, was KI leisten kann.
Auf Enablement der Führungskräfte ausrichten, nicht auf zentralisierte Kontrolle
Strategisches Ziel ist nicht, dass HR alle Entscheidungen rund um Burnout-Risiken trifft, sondern Führungskräfte mit rechtzeitiger, umsetzbarer Guidance auszustatten. Denken Sie an ChatGPT als Co-Pilot, der komplexe Daten in einfache nächste Schritte übersetzt: Gesprächsfragen für 1:1s, Ideen zur Rebalancierung von Workload oder Vorschläge, wie vorhandene Richtlinien wirkungsvoller genutzt werden können.
Um dorthin zu gelangen, kartieren Sie die Journey einer Führungskraft während einer drohenden Burnout-Welle: Wie sie erste Anzeichen bemerkt, wohin sie eskaliert und welche Unterstützung ihr fehlt. Nutzen Sie dies, um zu definieren, wo ein ChatGPT-basierter HR-Assistent sichtbar sein sollte – etwa als Teams- oder Slack-Bot, den Führungskräfte ansprechen können, wenn sie besorgniserregende Muster in ihrem Team sehen.
Datenschutz, Compliance und Insight bewusst austarieren
Der Einsatz von KI auf HR-Daten wirft sofort Fragen zu Datenschutz, Fairness und Vertrauen der Mitarbeitenden auf. Strategisch brauchen Sie ein explizites Design, welche Datentypen im Scope sind (z. B. anonymisierte Umfragekommentare, aggregierte Abwesenheitsdaten, Kalender-Metadaten) und welche tabu sind. Arbeiten Sie mit Legal und Information Security zusammen, um klare Guardrails für den Einsatz von ChatGPT auf HR-Daten zu definieren.
Reruptions Arbeit an der Schnittstelle von KI-Strategie sowie Security & Compliance zeigt, dass robuste Anonymisierung, Aggregationsschwellen und rollenbasierter Zugriff auf die Outputs oft wichtiger sind als die exakte Modellauswahl. Kommunizieren Sie offen mit Mitarbeitenden darüber, was das System tut (und was nicht), und stellen Sie den Zweck in den Mittelpunkt: Burnout verhindern und Wohlbefinden verbessern, nicht Individuen überwachen.
In Daten- und KI-Kompetenz von HR und Führungskräften investieren
Selbst das beste Frühwarnsystem scheitert, wenn HR und Führungskräfte nicht wissen, wie sie es interpretieren oder darauf reagieren sollen. Planen Sie strategisch für Enablement und Training: Wie nutzen HR Business Partner ChatGPT-Zusammenfassungen in ihren Gesprächen, welche Sprache verwenden sie gegenüber Führungskräften, und wie vermeiden Sie einen falschen Eindruck von Präzision („Das Burnout-Risiko Ihres Teams beträgt 73 %“).
Bauen Sie einen Feedback-Loop auf, in dem HR und Führungskräfte KI-generierte Insights hinterfragen oder verfeinern können. Ermutigen Sie sie, ChatGPT interaktiv zu nutzen – etwa indem sie das Modell bitten, alternative Erklärungen für ein Muster vorzuschlagen – sodass es als Denkpartner statt als Orakel wahrgenommen wird. Diese Haltung ist entscheidend für einen nachhaltigen, ethischen Einsatz von KI in der Vorhersage von Workforce-Risiken.
Durchdacht eingesetzt kann ChatGPT fragmentierte HR-Daten in ein Frühwarnsystem für Burnout- und Abwesenheitswellen verwandeln und Führungskräften die konkreten Worte und Schritte liefern, die sie für frühzeitige Interventionen benötigen. Der eigentliche Mehrwert entsteht durch die Kombination dieser Fähigkeiten mit klaren Entscheidungsregeln, einem datenschutzbewussten Design und einer Kultur, die Insights als Auslöser für bessere Gespräche versteht – nicht für mehr Kontrolle. Bei Reruption verbinden wir KI-Engineering, HR-Verständnis und unseren Co-Preneur-Ansatz, um diese Lösungen direkt in Ihrer Organisation aufzubauen. Wenn Sie erkunden möchten, wie das in Ihrem Kontext aussehen könnte, sprechen wir gerne über einen fokussierten Proof of Concept.
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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.
Einen Frühwarn-Assistenten für Burnout-Zusammenfassungen für HR aufbauen
Starten Sie mit einem einfachen, aber wirkungsvollen Workflow: Nutzen Sie ChatGPT, um Rohsignale in eine wöchentliche narrative Zusammenfassung für HR zu übersetzen. Ziehen Sie anonymisierte, aggregierte Daten wie Abwesenheitstrends, Überstunden bzw. Arbeitszeiten und Umfragekommentare nach Team oder Standort. Speisen Sie diese in eine sichere Umgebung ein, in der ChatGPT sie verarbeiten kann.
Entwerfen Sie eine Prompt-Vorlage, die konsistent einen strukturierten Report erzeugt: Hotspots, potenzielle Ursachen und Fragen zur weiteren Klärung. So erhalten HR Business Partner einen Vorsprung, wo sie ihre Gespräche in der jeweiligen Woche fokussieren sollten.
System-Prompt:
Sie sind ein HR-Analyst für Workforce-Risiken. Sie analysieren aggregierte, anonymisierte HR-Daten
und Umfragekommentare, um Frühwarnzeichen für Burnout und krankheitsbedingte Abwesenheit zu erkennen.
Erstellen Sie für jede Business Unit oder jedes Team:
- Burnout- & Abwesenheitsrisiko: Niedrig / Aufkommend / Hoch
- Zentrale Signale, die zu dieser Einschätzung führen
- Wahrscheinliche beitragende Faktoren (Workload, Führung, Prozesse etc.)
- 3-5 konkrete Fragen, die HR den lokalen Führungskräften stellen sollte
Basieren Sie Ihre Einschätzung NUR auf den bereitgestellten Daten. Spekulieren Sie nicht darüber hinaus.
User-Content (Beispiel):
Abwesenheitsdaten (letzte 6 Wochen):
- Team A: Krankheitstage +28 % vs. vorherige 6 Wochen, Überstunden +15 %
- Team B: Krankheitstage unverändert, Überstunden -4 %
Auszüge aus Umfragekommentaren:
- Team A: "ständige Deadlines", "Meetings bis spät am Abend"...
- Team B: "gute Unterstützung durch die Führungskraft"...
Erwartetes Ergebnis: HR erhält einen prägnanten, priorisierten Überblick, wo Burnout- und Abwesenheitsrisiken entstehen. Der manuelle Analyseaufwand für Daten sinkt um 50–70 %, und Interventionen können früher gestartet werden.
Einen Copilot für Führungskräfte bei sensiblen Gesprächen bereitstellen
Führungskräfte merken oft, dass etwas nicht stimmt, haben aber weder Sprache noch Sicherheit, um Workload-, Stress- oder Abwesenheitsmuster anzusprechen. Nutzen Sie ChatGPT als vertraulichen Copilot, der Führungskräfte bei der Vorbereitung dieser Gespräche unterstützt. Integrieren Sie ihn in Ihre Kollaborationstools (z. B. Teams oder Slack) als „Manager Wellbeing Assistant“.
Geben Sie klare Hinweise, was Führungskräfte sicher teilen können (z. B. Situationen, keine persönlichen Gesundheitsdaten) und hinterlegen Sie vorgefertigte Prompts, die Gesprächsleitfäden, offene Fragen und Follow-up-Aktionen generieren – abgestimmt auf Ihre HR-Richtlinien.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Coach für Führungskräfte zum Thema Wohlbefinden, abgestimmt auf unsere HR-Richtlinien.
Situation:
- Team mit 12 Personen, 3 davon im letzten Monat krankheitsbedingt ausgefallen
- Verbleibende Teammitglieder machen 2-3 Tage/Woche Überstunden
- Kommentare aus der Engagement-Umfrage: "keine Zeit zum Fokussieren", "zu viele Projekte"
Aufgaben:
1. Formulieren Sie eine kurze Nachricht, die ich an das Team senden kann, um die Situation
anzuerkennen und zu einem offenen Austausch einzuladen.
2. Schlagen Sie 6-8 offene Fragen vor, die ich in einem Team-Meeting stellen kann, um Ursachen
besser zu verstehen.
3. Nennen Sie 5 praxisnahe Anpassungen (im Einflussbereich einer Führungskraft), um Workload
und Burnout-Risiko zu reduzieren, ohne kritische Deadlines zu gefährden.
Erwartetes Ergebnis: konsistentere, qualitativ bessere Gespräche zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden zu Workload und Stress – mit weniger Abhängigkeit von HR, jede Formulierung vorzugeben.
Gezielte Pulsbefragungen und Folgeaktionen generieren
Statt generischer Quartalsumfragen können Sie ChatGPT nutzen, um kurze, gezielte Pulsbefragungen zu entwickeln, sobald Frühwarnsignale auftreten. Geben Sie dem Modell eine Beschreibung des Teams, jüngste Veränderungen (z. B. Reorganisation, Einführung eines neuen Tools) und die Risikomuster, die Sie sehen. Bitten Sie es, 5–8 fokussierte Fragen vorzuschlagen (Mix aus Rating-Skalen und Freitext), die Ursachen sichtbar machen, nicht nur Symptome.
Wenn Antworten vorliegen, nutzen Sie ChatGPT erneut, um Insights für HR und Führungskräfte zu verdichten und konkrete Folgeaktionen sowie Kommunikationsvorschläge zu generieren.
Beispiel-Prompt für die Umfragegestaltung:
Sie sind ein HR-Surveyspezialist mit Fokus auf Burnout und Workload.
Kontext:
- Shared-Services-Team, hohes Ticketvolumen seit 3 Monaten
- Überstunden steigen, krankheitsbedingte Abwesenheit +20 %
Aufgabe:
Entwerfen Sie eine Pulsbefragung mit:
- 5 Fragen im Rating-Format
- 3 offenen Fragen
Ziel: wahrgenommene Arbeitsbelastung, Autonomie, Klarheit der Prioritäten,
Unterstützung durch die Führungskraft und prozessuale Stressoren verstehen.
Verwenden Sie einfache, mitarbeiterfreundliche Sprache.
Erwartetes Ergebnis: schnellere, relevantere Umfragen mit klarer Verbindung von Daten zu Maßnahmen – die Lücke zwischen „wir sehen ein Problem“ und „wir wissen, was zu tun ist“ wird kleiner.
Einen policy-sensiblen Burnout- & Abwesenheits-FAQ-Assistenten erstellen
Mitarbeitende und Führungskräfte wissen oft nicht, welche Optionen es gibt: flexible Arbeit, temporäre Rollenänderungen, EAP-Angebote oder wie Krankmeldungen genau funktionieren. Laden Sie Ihre HR-Richtlinien hoch (oder binden Sie sie per API in einer compliant Umgebung an) und nutzen Sie ChatGPT, um einen Burnout- und Abwesenheits-FAQ-Assistenten zu bauen, der Richtlinien in verständliche Sprache übersetzt.
Konfigurieren Sie den Assistenten so, dass er stets relevante Richtlinienausschnitte zitiert und nächste Schritte vorschlägt: Ansprechpersonen, erforderliche Formulare und geltende Vertraulichkeitsregeln. Das reduziert das Ticketvolumen bei HR und stellt konsistente, richtlinienkonforme Antworten sicher.
Beispiel-Prompt-Vorlage:
System:
Sie sind ein HR-Policy-Assistent mit Spezialisierung auf Burnout, Stress und krankheitsbedingte Abwesenheit.
Sie antworten AUSSCHLIESSLICH auf Basis der bereitgestellten Policy-Dokumente.
Beachten Sie immer:
- Verwenden Sie klare, empathische Sprache
- Fassen Sie die relevante Policy in 2-3 Bulletpoints zusammen
- Schlagen Sie 1-2 nächste Schritte für Mitarbeitende oder Führungskräfte vor
User:
Policy-Auszüge: <bereitgestellten Policy-Text einfügen>
Frage: "Eine Person aus meinem Team wirkt sehr gestresst, möchte aber nicht zu HR gehen.
Welche Optionen haben wir?"
Erwartetes Ergebnis: schnellere, konsistentere Antworten auf Fragen zu Burnout und Abwesenheit – und eine bessere Nutzung bestehender Unterstützungsangebote, ohne HR zu überlasten.
Qualitative Signale in Kommentaren und Freitext überwachen
Einige der frühesten Burnout- und Abwesenheitssignale finden sich in Freitextfeldern: Umfragekommentare, Exit-Interviews, HR-Tickets oder auch anonymisierte Notizen von HR Business Partnern. Nutzen Sie ChatGPT für Stimmungs- und Themenanalyse, statt einen vollständigen, eigenen NLP-Stack aufzubauen.
Exportieren Sie regelmäßig anonymisierte Kommentare (mit geeigneter Einwilligung und Aggregation) und lassen Sie ChatGPT Themen clustern, aufkommende Stressoren identifizieren und Stimmungen über Zeiträume oder Teams hinweg vergleichen. Fokussieren Sie sich dabei auf Richtungsinformationen, nicht auf individuelle Zitate – zum Schutz der Privatsphäre.
Beispiel-Prompt für die Analyse:
Sie sind HR-Analyst. Sie erhalten anonymisierte Mitarbeitendenkommentare
zu Workload, Stress und Abwesenheit.
Aufgaben:
1. Gruppieren Sie Kommentare in 5-8 Themen (z. B. Workload, Führung, Tools).
2. Bewerten Sie für jedes Thema die Stimmung: überwiegend positiv / gemischt / überwiegend negativ.
3. Heben Sie Themen hervor, die starke Signale für Burnout-Risiken zeigen.
4. Schlagen Sie 3 bereichsübergreifende Maßnahmen vor, die HR prüfen könnte.
Kommentare:
- "Wir arbeiten ständig bis spät, um Tickets fertig zu bekommen"
- "Seit der Reorganisation ist unklar, wer Prioritäten festlegt"...
Erwartetes Ergebnis: Sichtbarkeit für qualitative Risikofaktoren, die traditionelle Metriken übersehen – und damit ein reichhaltigerer Kontext für HR-Interventionen und Führungskommunikation.
Klare KPIs und Feedback-Loops für Ihren KI-Assistenten definieren
Behandeln Sie Ihre ChatGPT-basierte Burnout-Frühwarnlösung als Produkt mit KPIs, nicht als einmaliges Experiment. Definieren Sie Leading- und Lagging-Indikatoren: Anzahl der Interaktionen von Führungskräften mit dem Assistenten, Zeit von Risikodetektion bis Intervention, Veränderungen der Überstunden in „Hochrisiko“-Teams sowie mittelfristige Trends bei krankheitsbedingter Abwesenheit und Engagement-Scores.
Überprüfen Sie Outputs regelmäßig gemeinsam mit HR und Führungskräften, um Prompts, Schwellenwerte und Workflows zu verfeinern. Setzen Sie für die ersten 3–6 Monate realistische Ziele, etwa: 20–30 % schnellere Identifizierung von Risikoteams, 30–40 % weniger manueller Aufwand für Report-Erstellung und messbare Verbesserungen bei der wahrgenommenen Klarheit von Workload in den adressierten Bereichen.
Erwartetes Ergebnis: ein kontinuierlich besser werdendes, datengestütztes System, das Burnout- und Abwesenheitsrisiken nicht nur früher meldet, sondern nachweislich Ad-hoc-Feuerwehraktionen reduziert, Kapazitäten schützt und langfristig eine gesündere Belegschaft unterstützt.
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Häufig gestellte Fragen
ChatGPT ist im engeren Sinn kein statistisches Vorhersagemodell, aber es ist extrem gut darin, disparate HR-Signale in nutzbare Insights zu übersetzen. Wenn es mit aggregierten Daten aus Ihrem HRIS, Ihren Umfragen und Kollaborationstools verbunden wird, kann es:
- Trends bei Abwesenheit, Überstunden und Stimmung in klare Risiko-Narrative pro Team oder Funktion verdichten.
- Muster in qualitativen Daten hervorheben (z. B. Kommentare zu Workload oder Führung), die häufig Burnout-Wellen vorausgehen.
- Gezielte Fragen und Pulsbefragungen generieren, um zu validieren, ob ein aufkommendes Muster real ist.
In der Praxis fungiert es als Frühwarn-Assistent auf Basis Ihrer bestehenden Daten und ermöglicht HR und Führungskräften, Burnout- und Abwesenheitsrisiken Wochen früher zu erkennen, als es mit monatlichen Reports allein möglich wäre.
Für den Einstieg benötigen Sie kein großes Data-Science-Team. Für eine erste Implementierung brauchen Sie typischerweise:
- Eine HR-verantwortliche Person, die Ihre Prozesse, Richtlinien und Pain Points rund um Burnout und Abwesenheit versteht.
- Basisunterstützung aus IT/Data, um anonymisierte, aggregierte Daten aus HRIS-, Umfrage- oder Zeiterfassungssystemen zu extrahieren.
- Jemanden mit Produkt- oder Projekt-Skills, um Workflows zu definieren, Prompts zu testen und Stakeholder (HR, Betriebsrat, Legal, IT) zu koordinieren.
Reruption ergänzt interne Teams häufig mit KI-Engineering- und Prompt-Design-Expertise, sodass Sie von der Idee zu einem funktionierenden Assistenten kommen, ohne zuerst eine komplette KI-Abteilung aufzubauen.
Die Timeline hängt von Ihrem Datenzugang und Ihrer Entscheidungsgeschwindigkeit ab, aber in vielen Organisationen kann ein erstes nutzbares Prototype in 4–6 Wochen live gehen. In diesem Zeitraum können Sie in der Regel:
- Kerndatenquellen auf aggregierter, anonymisierter Ebene anbinden.
- Erste Prompts für HR-Zusammenfassungen und Guidance für Führungskräfte konfigurieren.
- Mit einigen HR Business Partnern und Führungskräften pilotieren, um Outputs zu verfeinern.
Messbare Business-Impact-Effekte auf Burnout und Abwesenheit – z. B. weniger plötzliche Peaks, reduzierte Überstunden in Hochrisiko-Teams – werden typischerweise über 3–6 Monate sichtbar, wenn Sie die regelmäßige Nutzung von Insights und Interventionen in HR- und Leadership-Routinen verankern.
Die Kosten bestehen aus zwei Komponenten: den KI-Infrastruktur- und Nutzungskosten (die für textbasierte Analyse und Assistenten meist moderat sind) und dem Implementierungsaufwand für Datenintegration, Prompt-Design und die Einbettung in Ihre Workflows. Viele Unternehmen können mit einem fokussierten Proof of Concept im unteren fünfstelligen Bereich starten und dann schrittweise skalieren.
ROI entsteht durch vermiedene Überstunden, geringere Abhängigkeit von Zeitarbeit, niedrigere Ersatz- und Onboarding-Kosten durch weniger burnoutbedingte Abgänge und weniger Zeit, die HR mit manueller Berichtserstellung verbringt. Schon die Vermeidung eines einzigen burnoutbedingten Weggangs einer Schlüsselperson kann einen erheblichen Teil der Investition kompensieren. Unser Ansatz ist, vorab konkrete Metriken zu definieren (z. B. Reduktion von Überstunden in überwachten Teams, schnellere Erkennung von Risikoclustern), damit Sie Wertbeiträge transparent tracken können.
Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir beraten nicht nur, sondern helfen Ihnen, eine funktionierende KI-Lösung tatsächlich zu bauen und zu launchen. Für Burnout- und Abwesenheitswellen starten wir typischerweise mit unserem AI PoC Angebot (9.900€), in dessen Rahmen wir:
- Den konkreten Use Case klären (z. B. Frühwarn-Zusammenfassungen, Copilot für Führungskräfte, policy-sensibler FAQ-Assistent) und Inputs, Outputs sowie Erfolgskennzahlen definieren.
- Machbarkeit und Datenanforderungen prüfen, inklusive Datenschutz- und Compliance-Rahmen.
- Schnell einen ChatGPT-basierten Assistenten oder Analytics-Workflow auf Basis Ihrer (anonymisierten) Daten prototypen.
- Performance, Nutzbarkeit und Impact gemeinsam mit HR und ausgewählten Führungskräften evaluieren.
Darauf aufbauend begleiten wir Sie in die Produktion: sichere Integration in Ihre Systeme, Verfeinerung der Prompts anhand realer Nutzung, Training für HR und Führungskräfte sowie Aufbau von Governance. Dabei arbeiten wir in Ihrer P&L und mit Ihren Teams und setzen unseren Co-Preneur-Ansatz ein, damit die Lösung zu Ihrer Kultur passt und langfristig von Ihrer Organisation getragen werden kann.
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