Verborgene Talente finden: Wie KI das HR bei einer führenden E-Commerce-Plattform transformierte

Wichtige Ergebnisse

73%

Reduzierung der Time-to-Hire

4x

Vielfältigerer Kandidatenpool in Interviews

89%

Zufriedenheit der Hiring Manager mit Kandidatenqualität

12

Quereinsteiger eingestellt, die vom ATS gefiltert worden wären

Die Herausforderung

Das Unternehmen hatte Schwierigkeiten mit seinem traditionellen Applicant Tracking System (ATS). Die schlüsselwortbasierte Filterung eliminierte vielversprechende Kandidaten, die zwar nicht die exakte Terminologie verwendeten, aber übertragbare Fähigkeiten und starkes Potenzial besaßen. Das HR-Team war mit der Menge überfordert und verpasste gleichzeitig "versteckte Perlen" • talentierte Personen, deren unkonventioneller Hintergrund sie für automatisches Screening unsichtbar machte.

Hauptprobleme:
• Über 200 Bewerbungen pro Stelle ohne Möglichkeit, wirklich außergewöhnliche Kandidaten zu identifizieren
• Keyword-Matching lehnte Quereinsteiger mit wertvoller branchenübergreifender Erfahrung ab
• Der Interviewprozess war inkonsistent und zeitaufwendig
• Wettbewerber stellten Talente ein, die versehentlich herausgefiltert wurden

Die Lösung

Kor.Gy implementierte ein KI-gestütztes Kandidatenbewertungssystem, das über das Keyword-Matching hinausgeht:

Semantische CV-Analyse: Anstelle von exaktem Keyword-Matching versteht die KI Kontext, übertragbare Fähigkeiten und Potenzial. Ein "Projektmanager aus dem Gesundheitswesen" kann jetzt als starker Kandidat für SaaS-Produktrollen erkannt werden.

Strukturierte Interview-Intelligenz: KI-gestützte Interview-Leitfäden gewährleisten eine konsistente Bewertung aller Kandidaten bei gleichzeitiger Identifizierung einzigartiger Stärken.

Erkennung versteckter Talente: Das System markiert speziell Kandidaten, die von traditionellen ATS übersehen werden könnten, aber hohes Potenzial basierend auf Erfolgsmustern, Lernkurve und Soft-Skill-Indikatoren zeigen.

Bias-Reduktion: Anonymes initiales Screening konzentriert sich auf Fähigkeiten statt auf demografische Indikatoren.

"

Wir waren zunächst skeptisch - wie könnte KI finden, was unsere erfahrenen Recruiter übersehen haben? Aber schon im ersten Monat stellten wir eine brillante Ingenieurin ein, die von unserem alten System automatisch abgelehnt worden war, weil ihr Lebenslauf 'Data Scientist' statt 'ML Engineer' sagte. Sie leitet jetzt eines unserer wichtigsten Projekte.

VP of People Operations

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