KI im Recruiting – alle reden drüber, aber bei den meisten passiert wenig. Tool aufgesetzt, bisschen rumprobiert, zurück zum Alltag. Warum? Weil ein Tool allein nichts bringt. Es braucht ein System.

Nawid Tabibi, mein Geschäftspartner und technischer Kopf bei mana HR, ist nach 180 Folgen zum ersten Mal im Podcast. Wir sprechen darüber, warum die meisten KI-Projekte scheitern, welche HR-Use-Cases heute wirklich funktionieren – Support, Analytics, Workflows – und wo wir aktuell bewusst die Finger davon lassen. Stichwort Bewerber-Matching. Dazu gibt's einen ehrlichen Einblick, wie wir bei mana HR selbst durch Fehler gelernt haben, was es wirklich braucht, damit KI im Unternehmen funktioniert. Keine Theorie, nur Praxis.

Key Takeaways:

- KI-Projekte scheitern nicht am Modell, sondern am Fundament: Wer KI-Agenten auf ein organisch gewachsenes, unternehmensspezifisches Wissenssystem aufsetzt, bekommt von Anfang an verlässliche Ergebnisse. Zusammengewürfelte Datenpakete führen zu Widersprüchen und Halluzinationen.

- KI als Werkzeug, nicht als Autopilot: Wer die Steuerung an die KI abgibt, verliert. Wer selbst die treibende Kraft bleibt und KI als leistungsstarkes Hilfsmittel einsetzt, gewinnt.

- Im HR darf KI Prozesse beschleunigen, aber keine Menschen aussortieren: Automatisiertes Bewerber-Matching, KI-geführte Interviews und automatische Absagen sind aktuell mit erheblichen rechtlichen, ethischen und reputativen Risiken verbunden.

- KI eignet sich im Recruiting besonders stark für alles vor und nach menschlichen Entscheidungen: Recherche, Strukturierung, Dokumentation, Vorschläge, Support und Analytics – hier entfaltet sie echten Mehrwert.

- Mindset entscheidet über Erfolg oder Scheitern: Teams, die bereit sind umzudenken und sich aktiv neu einzuarbeiten, sind die Grundvoraussetzung für gelingende KI-Projekte. Technologie allein reicht nicht.

- Ein gut aufgesetztes KI-System kann in Echtzeit reagieren: Das Beispiel eines abgewehrten Hacking-Angriffs durch selbst entwickelte Security Agents zeigt, welche operative Kraft ein solides KI-Fundament entfalten kann.

Ressourcen & Links:

➡️ Webseite naid: https://naid.io/

➡️ Überblick-Dokument naid: Hier ansehen

📢 Präsentiert wird der Podcast von mana HR. Der Recruiting Software, die aufgeräumt im Alltag ist und leistungsstark, wo es zählt.

🔥 Highlights der Folge:

01:01 – Nawids Weg: Von der Kindheit am Computer zur KI-nativen Software

04:45 – Das Muster hinter scheiternden KI-Projekten

16:10 – Was „KI-natives System" wirklich bedeutet – und warum der Unterschied riesig ist

11:48 – Die eigene Unternehmensreise: DevOps, N8N und der Moment des Neustarts

31:32 – Support Agent, Analytics Assistant & hyperpersonalisierte Workflows im Recruiting

41:56 – Wo KI im HR aktuell nichts verloren hat: Matching, Absagen, Video-Interviews

37:39 – Der Hacking-Angriff aus China und was Security Agents damit zu tun haben

51:26 – Knight: Wie ein neues Unternehmen aus aufgebautem System-Know-how entsteht

50:02 – Mindset als Erfolgsfaktor: Was Teams wirklich brauchen, um KI zu nutzen

Lust auf Austausch mit anderen HR-Expert:innen? Werde Teil unserer HR-Community auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/8874783/

Alle Formulierungen im Podcast sind geschlechtsneutral zu verstehen.

Viele Recruiting-Organisationen erheben Kennzahlen – aber kaum jemand weiß, welche davon wirklich auf das Ziel einzahlen. Michael Witt, Recruiting-Berater und Stratege, hat gemeinsam mit einem Statistiker ein Modell entwickelt, das genau diese Lücke schließt. In dieser Folge spricht er über den Unterschied zwischen dem Sammeln von Daten und dem Aufbau statistisch valider Zielsysteme – und erklärt, warum er dabei bewusst auf KI verzichtet. Ein Gespräch für alle, die Recruiting nicht nur messen, sondern wirklich steuern wollen.

Key Takeaways:

- Recruiting scheitert nicht an zu wenig Daten, sondern daran, dass niemand weiß, welche KPIs tatsächlich auf das Recruiting-Ziel einzahlen.

- Der entscheidende Unterschied: Kennzahlen sammeln ist nicht dasselbe wie ein statistisch valides Zielsystem aufbauen.

- LLMs sind für statistische Recruiting-Analysen ungeeignet – sie raten auf Basis von Plausibilität, anstatt mathematisch zu rechnen.

- Ein belastbares Modell braucht nachgewiesene statistische Signifikanz – Bauchgefühl, auch das erfahrenster Berater, reicht allein nicht aus.

- 52 Datenpunkte einer Recruiting-Organisation gegen 30.000 Referenzdatenpunkte zu matchen schafft eine Standortbestimmung, die konkrete Handlungshinweise liefert.

- Der Mehrwert guter Beratung liegt in der Kombination aus Erfahrungswissen und methodischer Substanz – ein statistisches Modell macht dieses Wissen schärfer, valider und wiederholbar.

Ressourcen & Links:

➡️ Michael Witt auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wittm/

📢 Präsentiert wird der Podcast von mana HR. Der Recruiting Software, die aufgeräumt im Alltag ist und leistungsstark, wo es zählt.

🔥 Highlights der Folge:

00:51 – KI-Hype im Recruiting: Was Michael bewusst nicht gemacht hat

09:35 – Der Unterschied zwischen Kennzahlen und Zielsystemen

16:32 – Warum LLMs für statistische Modelle ungeeignet sind

20:37 – Das Modell: 52 Datenpunkte, 30.000 Referenzdatensätze, ein Lehrstuhl

22:29 – Was das Modell konkret leistet – und was nicht

23:54 – Geplanter Launch und nächste Entwicklungsschritte

Lust auf Austausch mit anderen HR-Expert:innen? Werde Teil unserer HR-Community auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/8874783/

Alle Formulierungen im Podcast sind geschlechtsneutral zu verstehen.

8 Wochen nach der Geburt ihrer Tochter kehrte Melissa Sündram Vollzeit in ihren Job zurück – und übernahm gleichzeitig eine neue Führungsrolle. In dieser Folge spricht sie offen darüber, was das möglich gemacht hat, was es gekostet hat und was sich seitdem verändert hat. Keine Hochglanzgeschichte, sondern ein ehrliches Gespräch über Mutterschaft, Karriere und die strukturellen Bedingungen, die beides gleichzeitig erlauben – oder verhindern. Für alle, die wissen wollen, was es wirklich braucht, damit Elternschaft und Führung zusammengehen.

Key Takeaways:

- Eine frühe Rückkehr nach der Geburt ist möglich – aber nur mit drei Voraussetzungen gleichzeitig: ein Arbeitgeber, der echte Flexibilität lebt, ein Partner, der Elternschaft vollständig mitträgt, und ein familiäres Netzwerk, das praktisch unterstützt.

- Mutterschaft kann den Führungsstil verbessern: Wer lernt loszulassen, Kontrolle abzugeben und Ergebnisse über Anwesenheit zu stellen, führt oft effektiver als zuvor.

- Offene Kommunikation über private Lebensrealitäten ist keine Schwäche im Arbeitsverhältnis – sie ist die Voraussetzung dafür, dass individuelle Lösungen überhaupt entstehen können.

- Gesellschaftlicher Druck auf Mütter ist real: Viele finden Melissas Geschichte bewundernswert, glauben aber, dass es bei ihnen selbst nicht funktionieren würde – ein Hinweis darauf, dass strukturelle Mutigkeit in Unternehmen noch fehlt.

- Mental Load und Energiemanagement sind keine Soft-Themen, sondern zentrale Führungsaufgaben – besonders dann, wenn Beruf und Elternschaft parallel laufen.

- Gleichberechtigte Elternschaft ist kein Idealzustand, sondern ein konkreter Karriereermöglicher – besonders für Frauen in Führungspositionen.

Ressourcen & Links:

➡️ LinkedIn Melissa Sündram: https://www.linkedin.com/in/melissa-s%C3%BCndram-1912a1138/

➡️ Buch „Mom goes Business": https://audreygreniet.my.canva.site/momgoesbusiness-erschaffedeinuniversum

📢 Präsentiert wird der Podcast von mana HR. Der Recruiting Software, die aufgeräumt im Alltag ist und leistungsstark, wo es zählt.

🔥 Highlights der Folge:

00:00 – Intro: Wer ist Melissa Sündram?

03:21 – Acht Wochen Mutterschutz und dann direkt Führungsrolle – wie kam es dazu?

09:19 – Was der Arbeitgeber ermöglichen muss, damit das funktioniert

16:21 – Gleichberechtigte Elternschaft als echte Karrierevoraussetzung

21:05 – Gesellschaftliche Reaktionen: Bewunderung trifft Unglaube

23:01 – Wie Mutterschaft Melissas Führungsstil verändert hat

27:22 – Das Buchprojekt „Erschaffe dein Universum"

31:13 – Mental Load, Grenzen und Energiemanagement im Alltag

Lust auf Austausch mit anderen HR-Expert:innen? Werde Teil unserer HR-Community auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/groups/8874783/

Alle Formulierungen im Podcast sind geschlechtsneutral zu verstehen.