{"id":19513,"date":"2025-09-10T14:16:31","date_gmt":"2025-09-10T13:16:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fosway.com\/?page_id=19513&preview_id=19513"},"modified":"2025-10-01T16:19:25","modified_gmt":"2025-10-01T15:19:25","slug":"ai-talent-acquisition-features","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.fosway.com\/de\/forschung\/nachste-generation-hr\/ki-talentakquisitionsfunktionen\/","title":{"rendered":"Fosway Insights: Was sind die g\u00e4ngigen KI-Funktionen im TA?"},"content":{"rendered":"

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Was sind die g\u00e4ngigen KI-Merkmale in TA?<\/h1>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Ver\u00f6ffentlicht im August 2025, von Fosway Group\u00b4s KI-Marktbeurteilung f\u00fcr Talentakquise-Papier<\/a> liefert eine ehrliche, datengesteuerte Sicht auf den Zustand der KI im TA-Anbietermarkt heute. Welche Muster zeigen sich, wenn wir \u00fcber einzelne Behauptungen hinaus den breiteren Markt betrachten? Hier bieten wir einen Auszug aus einer der KI-Projekt-Phase-Eins-Arbeiten.<\/em><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

\"KI<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

KI-Funktionen k\u00f6nnen als Mainstream betrachtet werden, wenn sie bei einer Mehrheit der Anbieter live sind und die K\u00e4ufer eine sehr signifikante \u00dcbereinstimmung der Anbieter dazu feststellen sollten, was die Wahrscheinlichkeit stark darauf hindeutet, dass andere Anbieter schnell folgen werden. Wenn Ihre aktuellen Lieferanten keine Mainstream-Funktionen demonstrieren k\u00f6nnen (oder glaubw\u00fcrdige Pl\u00e4ne haben, diese in den n\u00e4chsten 6\u201312 Monaten zu liefern), k\u00f6nnten sie ins Hintertreffen geraten. Unternehmen sollten diese KI-Funktionen in Ausschreibungen als potenziell nicht verhandelbar und als grundlegende betriebliche Erwartungen f\u00fcr ihre Talentakquisitionsfunktion betrachten.<\/p>\n

Hinweis: Dies bedeutet nicht, dass jeder Unternehmensk\u00e4ufer sie priorisieren muss oder sie ben\u00f6tigt, aber da einige davon Infrastrukturanforderungen sind, werden die meisten Organisationen davon profitieren.<\/p>\n

Derzeit gibt es nur vier Mainstream-Anforderungen f\u00fcr TA, d. h. die Nutzung von mehr als 50% der Anbieter. Die folgende Tabelle enth\u00e4lt die vollst\u00e4ndige Liste der Mainstream-KI-Funktionen in TA, sortiert nach Anbieter-Konsens.<\/p>\n

\"Fosway<\/p>\n

Angesichts der begrenzten Anzahl von Mainstream-KI-Funktionen haben wir einige zus\u00e4tzliche Kommentare bereitgestellt.<\/p>\n

Erkl\u00e4rbare KI (XAI) \u2013 KI-Empfehlungen werden Nutzern erkl\u00e4rt<\/h2>\n

Immer mehr r\u00fcckt die KI-Regulierung das Thema \u2018Erkl\u00e4rbarkeit\u2019 in den Mittelpunkt. Gem\u00e4\u00df Anhang III des EU-Gesetzes \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz werden nun alle KIs, die Kandidaten einstufen, pr\u00fcfen oder eine Shortlist erstellen, als \u2018hochriskant\u2019 eingestuft, was strenge Verpflichtungen in Bezug auf Transparenz, Audit-Trails und menschliche Aufsicht nach sich zieht. Anbieter m\u00fcssen nun Modelllogik, Gewichte von Merkmalen oder SHAP-\u00e4hnliche Begr\u00fcndungscodes erkl\u00e4ren. \u00dcber die Einhaltung von Vorschriften hinaus wird erkl\u00e4rbare KI zunehmend zu einem Thema des Markenvertrauens. Recruiting-Teams, die erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, warum Kandidaten weitergekommen sind (oder nicht), erzielen in Benchmark-Studien im EMEA-Raum eine deutlich h\u00f6here Akzeptanz.<\/p>\n

Klassenbeste TA-Plattformen zielen darauf ab, \u2018Warum diese \u00dcbereinstimmung?\u2019-Hinweise, Bias-Heatmaps und Streitfall-Workflows einzubauen, die in die Modellverwaltung zur\u00fcckflie\u00dfen. K\u00e4ufer sollten auf granulare Rollen-basierte Erkl\u00e4rungen, standardisierte Modellkarten und exportierbare Entscheidungslogs, die ihrer Aufbewahrungsrichtlinie entsprechen, bestehen. Fordern Sie Lieferanten heraus, wie schnell Gesch\u00e4ftsmanager (nicht nur Data Scientists) Erkl\u00e4rungen nach \u00c4nderungen an Daten oder Schwellenwerten neu generieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Lebenslauf-Parsing<\/h2>\n

Lebenslauf-Parsing ist eine ausgereifte Funktion. Die F\u00e4higkeit existiert seit Jahrzehnten, und die meisten Anbieter k\u00f6nnen sie problemlos f\u00fcr sich beanspruchen. Aber der wahre Unterschied liegt in ihrer Raffinesse, nicht in ihrer Existenz. \u00c4ltere Lebenslauf-Parser verlie\u00dfen sich auf unzuverl\u00e4ssiges Keyword-Scraping, w\u00e4hrend modernste Parser jetzt kontextbewusste NLP-Engines einsetzen, die mit Millionen von Lebensl\u00e4ufen und Res\u00fcmees in mehreren Sprachen trainiert wurden. Die besten L\u00f6sungen erkennen auch F\u00fchrungssignale (z.B. \u2018verwaltete GuV 20 Mio. \u20ac\u2019), erkennen versteckte Skill-Synonyme und verstehen branchenspezifische Kontexte \u2013 all das verbessert die Treffergenauigkeit f\u00fcr vielf\u00e4ltige Talente erheblich.<\/p>\n

CV-Parsing ist jedoch kein Selbstzweck. Seine Wirkung entfaltet sich erst, wenn es benutzerorientierte Erlebnisse untermauert, wie z. B. XAI-gest\u00fctzte Jobempfehlungen zum Zeitpunkt der Bewerbung oder Rekrutierungstools, die \u00dcbereinstimmungsbewertungen liefern und die Zeit bis zur Shortlist verk\u00fcrzen. Diese Anwendungsf\u00e4lle zeigen nicht nur die Existenz von CV-Parsing, sondern auch seine wahre Wirksamkeit in der Praxis. K\u00e4ufer sollten Anbieter \u00fcber das obligatorische Ankreuzen hinaus hinterfragen und detaillierte Zahlen zur Parsing-Genauigkeit nach Sprache, zu den abgebildeten Ausgaben \u00fcber ihr gesamtes ATS-Schema hinweg und zu Nachweisen f\u00fcr messbare nachgelagerte Auswirkungen verlangen.<\/p>\n

Gen KI zur Erstellung von Stellenbeschreibungen und Stellenanzeigen<\/h2>\n

Generative KI (Gen KI) zur Erstellung von Stellenbeschreibungen und Stellenausschreibungen schien der \u2018Vorzeigefall\u2019 zu sein, der jeden TA-Anbieter in ein KI-Unternehmen verwandelte. W\u00e4hrend die Anforderung von Fosway fragte, ob der Anbieter Gen KI sowohl f\u00fcr Stellenbeschreibungen als auch f\u00fcr Stellenausschreibungen anbietet, unterst\u00fctzen viele Anbieter immer noch nur eines von beiden. Bei Stellenbeschreibungen beschleunigt Gen KI erste Entw\u00fcrfe, kennzeichnet zwingend erforderliche F\u00e4higkeiten und richtet die Sprache der Erfahrungsstufen aus, erfordert aber immer noch die Validierung durch Verg\u00fctungs- und Rechtsteams.<\/p>\n

Stellenanzeigen hingegen sind Marketingartefakte, die auf Reichweite und Inklusivit\u00e4t optimiert sind. Gen KI kann auch dabei helfen, Ton-, L\u00e4ngen- und Kanalvarianten von Anzeigen in wenigen Minuten A\/B-zu-testen, aber Vorsicht, da Rohausgaben oft voreingenommene Formulierungen reproduzieren oder Vorteile halluzinieren. Datengesteuerte Tools (z.B. ergebnisbasierte Sprachmodelle) werden reine LLM-Prompts bei der Diversit\u00e4tskonversion \u00fcbertreffen. Unternehmen sollten separate Prompt-Bibliotheken, Leitplanken und Genehmigungsworkflows f\u00fcr Stellenbeschreibungen und Stellenanzeigen einsetzen. Sie sollten auch Fairness-Checker vor der Ver\u00f6ffentlichung einbetten und Effektivit\u00e4tsanalysen (z.B. qualifizierte Bewerber, Geschlechtergleichgewicht) erfassen, um Vorlagen kontinuierlich zu optimieren.<\/p>\n

Dies ist ein Auszug aus dem <\/em>KI-Marktbeurteilung f\u00fcr Talentakquise-Papier<\/a>. <\/em>Gewinnen Sie tiefgreifende Einblicke und entdecken Sie die neuesten Markt- und L\u00f6sungsentwicklungen, indem Sie den vollst\u00e4ndigen Bericht lesen. hier<\/a>.<\/em><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Was sollten Sie als N\u00e4chstes tun?<\/h3>\n