Parati: Automatisiertes Onboarding mit Zapier
Unstrukturierter Mitarbeiter-Onboarding-Prozess mit über 500 manuellen Stunden jährlich, inkonsistente Integration über mehrere Touchpoints hinweg.
Fallstudie lesen →Mittelständisches Unternehmen: Airtable + Zapier Onboarding
Schnelles Geschäftswachstum schuf komplexes Multi-Abteilungs-Onboarding mit manuellen Übergaben, Datensilos und inkonsistenter Erfahrung.
Fallstudie lesen →Maschinenbauunternehmen: RPA-gestütztes Onboarding
Manuelles Onboarding mit wiederholter Dateneingabe und Dokumentenvorbereitung, das Verzögerungen und Fehler verursachte.
Fallstudie lesen →Blured Digital Technologies: Standardisiertes On-/Offboarding
KMU/Mittelstand-Unternehmen ohne standardisierte On-/Offboarding-Prozesse (48% ohne definiertes Offboarding, nur 25% mit einheitlichem Onboarding).
Fallstudie lesen →Island Web Design: KI-gestütztes Client-Onboarding
Verwaltung von etwa 10 neuen Kunden monatlich mit manuellem Onboarding, das Fehler und Verzögerungen verursachte, Unfähigkeit, persönliche Note zu skalieren.
Fallstudie lesen →d.velop: KI-gestütztes digitales Onboarding
Komplexer Multi-Abteilungs-Onboarding-Prozess mit hohem manuellem Aufwand und inkonsistenter Erfahrung für neue Mitarbeiter.
Fallstudie lesen →HeyJobs: GDPR-konforme GenAI-Einführung mit Langdock
Verwaltung der GenAI-Adoption in der gesamten Organisation mit Datenschutzbedenken, Systemfragmentierung und Schwierigkeiten bei der Weitergabe bewährter Praktiken zwischen Abteilungen.
Fallstudie lesen →Schneider Electric: KI-gestützte interne Talentvermittlung
Begrenzte Sichtbarkeit der internen Mobilität und unklare Karriereentwicklungspfade beeinträchtigten die Bindung und das Engagement neuer Mitarbeiter.
Fallstudie lesen →Unilever: KI-gestütztes Recruiting für besseres Onboarding
Langer Einstellungsprozess mit inkonsistenter Kandidatenbewertung und hoher Time-to-Hire, die die Onboarding-Vorbereitung beeinträchtigte.
Fallstudie lesen →IBM: Personalisiertes Onboarding mit Watson AI
Inkonsistente Onboarding-Erfahrungen für vielfältige Belegschaft mit unterschiedlichen Rollenanforderungen und Lernpräferenzen.
Fallstudie lesen →Accenture: KI-gestütztes Onboarding im Metaverse
Unterstützung von Tausenden neuer Mitarbeiter jährlich weltweit mit inkonsistenten Onboarding-Erfahrungen über Standorte und Zeitzonen hinweg.
Fallstudie lesen →Zapier: Automatisiertes Onboarding mit KI-Workflows
Manuelle Kalenderverwaltung, Integration neuer Mitarbeiter in Systeme und die Zuordnung von Mentoren waren zeitaufwändige Prozesse, die die Onboarding-Konsistenz beeinträchtigten.
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