Das nimmst du mit
- Plan Zeit fürs Anlernen ein. Einen KI-Agenten in zwei Tagen fertig aufzusetzen, funktioniert nicht. Er braucht vorher alle Infos, wie ein neuer Mensch im Team. ▶ 5:51
- Bau zuerst eine Wissensbasis mit gesetzlichen und firmeninternen Grundlagen. Nur auf dieser Basis kann der Agent arbeiten. ▶ 5:16
- Setz ein klares Ziel: Bei Teamwork soll der Agent 95% aller Anfragen automatisiert und fehlerfrei bearbeiten, das Team übernimmt die restlichen 5%. ▶ 8:16
- Starte dort, wo Fehler leicht korrigierbar sind, etwa im Bewerbungseingang. Datensensible Bereiche wie Payroll lässt du vorerst außen vor. ▶ 17:49
- Automatisier nur, wo KI gebraucht wird. Strukturierte Eingänge wie über Indeed kommen ohne Agenten aus, Nachrichten von eBay Kleinanzeigen nicht. ▶ 16:54
Sieh dir den ganzen Live-Podcast in 26 Minuten an und lies im Transkript nach, wie Teamwork den Agenten Schritt für Schritt trainiert. Kostenlos für Mitglieder.
Kostenlos beitretenKI-Agenten im Recruiting: Was Teamwork automatisiert
Teamwork ist ein Personaldienstleister im Lebensmitteleinzelhandel und sorgt in Supermärkten von Kunden wie Edeka und Rewe für gefüllte Regale. Paul's Job baut ein Betriebssystem für KI-Agenten und konzentriert sich auf das Recruiting von Deskless Workern. Die Session läuft als Live-Podcast mit Benjamin von Paul's Job und versteht sich als Real Talk: Was ist heute konkret möglich?
Erste Erfahrungen sammelte Wagner mit ChatGPT, etwa beim Optimieren von Stellenanzeigen. Als der KI-Agent intern auf einer Jahrestagung vorgestellt wurde, war die Reaktion unerwartet positiv und offen, auch bei älteren Kolleginnen und Kollegen im Außendienst. Den Witz, dass es bald nur noch einen Paul gibt, nimmt Wagner gelassen.
Heute erfasst der Agent Bewerbungen von Plattformen wie eBay Kleinanzeigen und überträgt sie ins Bewerbermanagementsystem. Früher hat jemand den Chat gelesen und die Bewerbenden in eine Excel-Tabelle kopiert. Wagner kontrolliert und verbessert die Arbeit des Agenten täglich. Manche Fragen kann die KI nicht beantworten, etwa zum individuellen Urlaubsanspruch, denn dafür fehlen ihr die Personaldaten.
Warum du einen KI-Agenten einarbeitest wie einen Menschen
Der erste Schritt war, dem Agenten ein Gedächtnis zu geben. Anders als ChatGPT arbeitet er auf Basis der Informationen, die das Team ihm gibt: gesetzliche und firmeninterne Grundlagen. Wer erwartet, das in zwei Tagen fertig aufzusetzen, wird enttäuscht. Aufsetzen und laufen lassen funktioniert nicht.
Large Language Models arbeiten nicht deterministisch. Es braucht einen Menschen im Loop, bei Teamwork ist das Wagner. Der Agent formuliert Nachrichten jedes Mal etwas anders, so wie ein Mensch am Telefon. Er ist kein klassischer Chatbot mit vorgefertigten Antworten. Für Organisationen, die seit Jahrzehnten mit Software arbeiten, ist das ein Umdenken.
Am anstrengendsten sind zwei Dinge: die Wissensbasis zu pflegen und Prozesse haarklein zu beschreiben, damit der Agent enge Leitplanken hat. Innerhalb dieser Leitplanken handelt er selbstständig, etwa bei der Frage, welche Stelle zu Arbeitszeiten oder Wohnort passt. Bei mehreren hundert Märkten ist das viel Information. Und was der Agent einmal verstanden hat, muss niemand nach dem Urlaub neu erklären.
„Es geht gar nicht darum, Sachen zu ersetzen oder Personen zu ersetzen. Es geht einfach Personen sinnvoller einzusetzen. Das ist das eigentliche Ziel.“
Wo KI-Agenten Sinn ergeben und wo nicht
Teamwork hatte den Bewerbungseingang schon vor dem Start genau definiert. Das half bei der Entscheidung, welche Teile die KI übernimmt. Bewerbungen über Indeed kommen strukturiert an, da braucht es keinen Agenten. Bei eBay Kleinanzeigen steckte dagegen viel manuelle Arbeit dahinter, dort ließ sich die KI leichter einführen. Für einfache Datenerfassung bleibt eine klassische Eingabemaske oft günstiger als ein Sprachmodell.
Die KI macht Fehler, das gehört dazu. Deshalb setzt Wagner sie nicht in datensensiblen Bereichen wie Payroll ein. Eine falsche Nachricht an Bewerbende lässt sich mit einer zweiten Nachricht korrigieren. Fehlen dagegen nach einer falschen Lohnabrechnung 500 € auf dem Konto, ist der Schaden größer.
Ziel: 95 Prozent automatisiert, mehr Zeit für Menschen
Das Ziel ist, dass der Agent 95% aller Anfragen automatisiert und fehlerfrei bearbeitet. Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern sie sinnvoller einzusetzen. Das Team gewinnt Zeit für Telefonate, Bewerbungsgespräche und Einstellungen und kann mit gleichem Personal mehr Menschen rekrutieren. Wagners Arbeit ist kreativer geworden: Er entwickelt den Agenten mit und schlägt Verbesserungen für die Oberfläche vor.
Der Aufwand zahlt sich aus. Zu Beginn der Implementierung war der Agent noch unbeholfen, heute agiert er deutlich autonomer, und Wagner bekommt viel weniger Fehlermeldungen. Wie schnell die KI lernt, ist für Menschen schwer zu erfassen.
Die Vision reicht weiter. Der Agent soll auch Sprachkenntnisse und Arbeitszeiten vorqualifizieren, sodass nur noch ein Anruf und ein Termin zur Vertragsunterschrift bleiben. Das dauert länger als ein oder zwei Jahre. Dein erster Schritt: Such dir einen Prozess mit viel Abschreibarbeit und geringem Fehlerrisiko, beschreib ihn genau und plan täglich Zeit fürs Nachsteuern ein.
Häufige Fragen
Was ist ein KI-Agent im Recruiting?
Bei Teamwork ist es eine KI, die auf einer eigenen Wissensbasis arbeitet und innerhalb fester Leitplanken selbstständig handelt, etwa Bewerbungen erfasst und ins System überträgt. Anders als ein klassischer Chatbot formuliert sie jede Antwort etwas anders.
Wie lange dauert die Einführung eines KI-Agenten?
Länger als viele denken: In zwei Tagen fertig aufsetzen funktioniert laut Paul Wagner nicht. Wissensbasis und genau beschriebene Prozesse sind viel Arbeit, danach lernt der Agent aber schnell.
Wofür sollte man KI-Agenten nicht einsetzen?
Für datensensible Bereiche wie Payroll, weil Fehler dort schwer zu korrigieren sind. Auch strukturierte Eingänge, etwa über Indeed, brauchen keinen Agenten.
Speaker
Paul Wagner
Paul's Job
