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Unilever, ein Riese im Konsumgüterbereich, der jährlich 1,8 Millionen Bewerbungen bearbeitet, kämpfte mit einem manuellen Rekrutierungsprozess, der extrem zeitaufwendig und ineffizient war [1]. Traditionelle Methoden dauerten bis zu vier Monate, um Positionen zu besetzen, was Recruiter überlastete und die Talentgewinnung in den globalen Einheiten verzögerte [2].
Der Prozess barg zudem das Risiko unbewusster Verzerrungen bei der Sichtung von Lebensläufen und Interviews, schränkte die Workforce-Diversität ein und ließ potenziell geeignete Kandidaten aus unterrepräsentierten Gruppen übersehen [3]. Hohe Volumina machten eine gründliche Bewertung jeder Bewerbung unmöglich, führten zu jährlichen Kosten in geschätzter Millionenhöhe und zu inkonsistenter Einstellungsqualität [4]. Unilever benötigte ein skalierbares, faires System, um das Screening in frühen Phasen zu straffen und gleichzeitig psychometrische Strenge zu wahren.
Unilever implementierte einen KI-gestützten Rekrutierungstrichter in Partnerschaft mit Pymetrics für neuro-wissenschaftlich basierte gamifizierte Assessments, die kognitive, emotionale und verhaltensbezogene Merkmale mittels ML-Algorithmen messen, die auf vielfältigen globalen Daten trainiert sind [2]. Darauf folgten KI-analysierte Video-Interviews unter Einsatz von Computer Vision und NLP, um Körpersprache, Gesichtsausdrücke, Stimmlage und Wortwahl objektiv zu bewerten [1].
Bewerbungen wurden anonymisiert, um Verzerrungen zu minimieren; die KI kürzte die Liste auf die Top 10–20 % der Kandidaten für die menschliche Prüfung und integrierte psychometrische ML-Modelle zur Persönlichkeitsprofilierung [5]. Das System wurde zuerst bei volumenstarken Einstiegsrollen pilotiert, bevor es global ausgerollt wurde [3].
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Unilever arbeitete mit Pymetrics (2023 von Harver übernommen) für seine neuro-wissenschaftlichen Spiele zusammen, die maschinelles Lernen einsetzen, um Kandidaten anhand erfolgreicher Mitarbeiterprofile über 50+ Merkmale wie Risikobereitschaft und Aufmerksamkeit zu benchmarken [2]. Video-Interviews wurden von KI-Plattformen wie HireVue unterstützt, die Computer Vision für Mikroexpressionen, Natural Language Processing (NLP) für Sprachmuster und psychometrische Modelle für Persönlichkeitsinsichten verwenden [1]. Der Stack integrierte sich nahtlos in Unilevers ATS für End-to-End-Automatisierung.
Die Implementierung begann im Jahr 2016 mit einem Pilotprogramm für das US Future Leaders Programme und verarbeitete innerhalb weniger Monate 250.000 Bewerber [3]. Bis 2018 wurde die Lösung auf alle Einstiegspositionen weltweit ausgeweitet und erreichte bis 2019 1,8 Millionen Bewerbungen/Jahr [2]. Der vollständige Rollout in über 70 Ländern erfolgte bis 2020, begleitet von kontinuierlichem Retraining der Modelle auf diversen Daten, um Bias entgegenzuwirken. Herausforderungen wie Datenschutz (DSGVO-Konformität) wurden durch ethische KI‑Rahmenwerke und externe Audits adressiert [5].
Kandidaten reichen Lebensläufe ein, die von KI auf Schlüsselwörter und Passung gescreent werden. Top-Bewerber spielen 12 Mobile Games (15–30 Minuten), die Merkmale nonverbal messen und kulturelle Verzerrungen reduzieren [4]. Eingeladene Kandidaten absolvieren Video-Interviews (5 Fragen, aufgezeichnet); die KI bewertet Energielevel, Blickkontakt und Sprache, kalibriert an Top‑Performern. Scores bilden einen 'Match-Index'; nur hochbewertete Kandidaten kommen weiter, wodurch menschliche Bewertungen um 90 % reduziert werden [1]. Um anfängliche Bias-Bedenken zu entkräften, nutzte Unilever diverse Trainingsdatensätze aus mehr als 100.000 bisherigen Einstellungen und kooperierte für Transparenz-Audits.
Wesentliche Hürden waren die Kandidatenerfahrung (Gamification steigerte das Engagement um 20 %) und die technische Integration mit Altsystemen im HR-Bereich, die über APIs und Cloud-Deployments gelöst wurden [3]. Rechtliche Fragen zur KI‑Fairness begegnete man mit regelmäßigen algorithmischen Audits und menschlicher Aufsicht bei abschließenden Entscheidungen. Bis 2025 unterstützt das System hybrides Remote-Hiring nach COVID, wobei ML-Modelle quartalsweise für sich ändernde Jobanforderungen aktualisiert werden [5]. Schulungen umfassten über 500 Recruiter im Interpretieren von KI-Ergebnissen, um Akzeptanz sicherzustellen.
Stand 2025 bleibt die Plattform zentral für Unilevers HR, inzwischen erweitert um generative KI für personalisiertes Feedback an abgelehnte Kandidaten. Volumenspitzen werden effizient verarbeitet, und Ausweitungen auf mittlere bis höhere Rollen sind im Gange [4]. Dashboards zur Metriken‑Verfolgung zeigen anhaltenden ROI und positionieren Unilever als Vorreiter in HR‑Technologie.
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