Die Welt der Personalbeschaffung hat sich in den letzten Jahren dank der rasanten Fortschritte in der Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) erheblich verändert.

KI hat viele Aspekte des Rekrutierungsprozesses revolutioniert und bietet innovative Tools und Lösungen, die Arbeitsabläufe automatisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und das Kandidatenerlebnis verbessern.

Es gibt einige beeindruckende Statistiken über den Einfluss von KI auf die Personalbeschaffung.

Erstaunliche 96 % der leitenden HR-Experten glauben, dass KI die Talentakquise und -bindung erheblich verbessern wird. Darüber hinaus bestätigen 86,1 % der Personalvermittler, dass KI den Einstellungsprozess beschleunigt, was ihre Effizienz und zeitsparenden Fähigkeiten unterstreicht.

Der Einsatz von KI in der Personalbeschaffung ist weit verbreitet. Mindestens 73 % der Unternehmen investieren in die Automatisierung der Personalbeschaffung, um ihre Bemühungen zur Talentakquise zu optimieren. Dieser Trend wird durch die Tatsache verstärkt, dass 85 % der Personalvermittler der Meinung sind, dass KI in ihren Rekrutierungspraktiken nützlich ist.

Da wir uns jedoch dieser transformativen Technologie zuwenden, müssen wir uns auch mit der Ethik der KI bei der Personalbeschaffung befassen. Während KI zahlreiche Vorteile bietet, birgt sie auch Herausforderungen und potenzielle Fallstricke, die sorgfältig umgangen werden müssen.

In diesem Blog werden wir die Feinheiten der KI bei der Personalbeschaffung untersuchen, ihr Potenzial betrachten und die Bedeutung ethischer Überlegungen bei ihrer Umsetzung hervorheben.

Quelle: Zappyhire

Bevor wir uns mit den ethischen Implikationen befassen, wollen wir zunächst eine klare Definition und den Anwendungsbereich von KI bei der Personalbeschaffung festlegen.

Welchen Einsatzbereich bietet KI bei der Personalbeschaffung?

Im Beschäftigungskontext kann dies alles sein, von einem Algorithmus, der Kandidaten auf der Grundlage Ihrer spezifischen Anforderungen empfiehlt (z. B. „Ich möchte jemanden, der bei Unternehmen wie Google oder Amazon gearbeitet hat“) bis hin zu Software für Videointerviews oder Chatbots, die Kandidaten für Sie überprüfen, indem sie ihnen Fragen zu ihren bisherigen Erfahrungen und Fähigkeiten stellen.

KI-gestützte Rekrutierungssoftware wird in Personalabteilungen immer häufiger eingesetzt und wird allgemein als „HR Tech“ oder „Talent Tech“ bezeichnet. Werfen wir einen Blick auf einige davon.

Arten von KI-Tools, die in Rekrutierungsprozessen verwendet werden

Vom Lebenslauf-Screening und Kandidaten-Matching bis hin zu Video-Interviews und der Erkennung von Vorurteilen sind KI-Tools in der Lage, zeitaufwändige Rekrutierungsaufgaben zu automatisieren und das gesamte Einstellungserlebnis für alle, einschließlich der Kandidaten, zu optimieren.

1. Setzen Sie das Screening und Parsen fort

Zu den ersten Phasen der Personalbeschaffung gehört die Prüfung einer großen Anzahl von Lebensläufen. KI-gestützte Tools zur Überprüfung und Analyse von Lebensläufen können Lebensläufe schnell analysieren, relevante Informationen extrahieren und Top-Kandidaten anhand Ihrer vordefinierten Kriterien identifizieren.

Dies reduziert Ihren Aufwand und ermöglicht Ihnen, sich auf strategischere Aspekte der Talentakquise zu konzentrieren.

2. Kandidatenzuordnung und -ranking

KI-basierte Kandidaten-Matching- und Ranking-Tools nutzen Algorithmen, die verschiedene Faktoren wie Fähigkeiten, Erfahrung und kulturelle Eignung berücksichtigen, um die am besten geeigneten Kandidaten für jede Rolle zu identifizieren.

Das spart Zeit und erhöht die Qualität der Kandidaten, die Sie treffen.

3. Videointerview und Gesichtsanalyse

Videointerviews erfreuen sich in den letzten Jahren immer größerer Beliebtheit und bieten Bewerbern und Personalvermittlern mehr Komfort.

KI-gestützte Videointerview-Tools gehen über bloße Videokonferenzen hinaus, indem sie Gesichtsausdrücke, Tonfall und Körpersprache analysieren, um tiefere Einblicke in die Eignung eines Kandidaten für eine Stelle zu liefern.

Es ist jedoch wichtig, die Vorteile einer solchen Analyse mit Datenschutzbedenken und möglichen Voreingenommenheiten abzuwägen.

4. Bias-Erkennung und -Minderung

KI ist in der Lage, Voreingenommenheit bei der Personalbeschaffung zu beseitigen, indem sie die menschliche Subjektivität aus der Entscheidungsfindung entfernt. ML-Algorithmen können Verzerrungen in Stellenbeschreibungen, Kandidatenbewertungen und Auswahlprozessen erkennen und reduzieren.

Doch obwohl die KI sicher auf dem Weg ist, Voreingenommenheit bei der Personalbeschaffung zu reduzieren, wird sie immer noch von Menschen beeinflusst. Die vollständige Eliminierung von Voreingenommenheit ist ein fernes Ziel. Der ethische Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung bedeutet die Förderung von Fairness und Inklusivität sowie das Streben nach einer vielfältigen Belegschaft – ein in Arbeit befindliches Projekt für KI.

Quelle: Zappyhire

Voreingenommenheit in KI-Rekrutierungssystemen verstehen

Algorithmische Voreingenommenheit ist ein kritisches Problem in KI-Rekrutierungssystemen, da sie Ungleichheiten aufrechterhalten und zu diskriminierenden Ergebnissen führen kann. Untersuchen Sie die Quellen und Erscheinungsformen von Voreingenommenheit, um Ihre Probleme effektiv anzugehen.

Lassen Sie uns über zwei Schlüsselaspekte von Voreingenommenheit in KI-Rekrutierungssystemen sprechen: voreingenommene Trainingsdaten und die verschiedenen Erscheinungsformen von Voreingenommenheit.

Verzerrte Trainingsdaten und anhaltende Ungleichheiten

Eine der Hauptquellen für Verzerrungen in KI-Rekrutierungssystemen sind verzerrte Trainingsdaten.

KI-Algorithmen lernen aus historischen Daten, die bestehende gesellschaftliche Vorurteile und Ungleichheiten widerspiegeln. Wenn die Trainingsdaten überwiegend eine bestimmte Bevölkerungsgruppe repräsentieren oder unfaire Muster aufweisen, kann das KI-System diese Verzerrungen in seinen Entscheidungsprozessen aufrechterhalten.

Wenn beispielsweise ein Datensatz, der zum Training eines KI-Systems verwendet wird, hauptsächlich Lebensläufe einer bestimmten Bevölkerungsgruppe umfasst, kann der Algorithmus unbeabsichtigt Kandidaten aus dieser Bevölkerungsgruppe bevorzugen, was zum Ausschluss anderer qualifizierter Personen führt. Stellen Sie sicher, dass Sie mit vielfältigen und repräsentativen Trainingsdaten arbeiten, um Verzerrungen zu vermeiden.

Manifestationen von Voreingenommenheit in KI-Systemen

Sie müssen sich der verschiedenen Erscheinungsformen von Voreingenommenheit in Rekrutierungssystemen bewusst sein, damit Sie diese effektiv angehen können. Lassen Sie uns zwei häufige Erscheinungsformen untersuchen: Bildungs- und geografische Vorurteile sowie Sprach- und Keyword-Vorurteile.

1. Bildungs- und geografische Vorurteile: unbeabsichtigte Ausschlüsse

KI-Systeme, die auf verzerrten Daten trainiert werden, können pädagogische und geografische Verzerrungen aufweisen. Wenn die Schulungsdaten wie im obigen Beispiel überwiegend aus Kandidaten renommierter Universitäten oder bestimmter geografischer Regionen bestehen, kann das KI-System unbeabsichtigt Kandidaten mit ähnlichem Bildungshintergrund oder aus bestimmten Bereichen bevorzugen. Dies kann dazu führen, dass andere qualifizierte Kandidaten von alternativen Bildungswegen oder anderen Standorten ausgeschlossen werden.

Unbeabsichtigte Ausschlüsse aufgrund von Bildungs- und geografischen Vorurteilen behindern die Vielfalt und schränken Ihren potenziellen Talentpool ein. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Systeme ein breites Spektrum an Bildungshintergründen und geografischen Standorten berücksichtigen, um Diskriminierung zu verhindern.

2. Sprach- und Keyword-Vorurteile: unbewusste Diskriminierung

Sprach- und Keyword-Voreingenommenheit sind zwei weitere Erscheinungsformen von Voreingenommenheit in KI-Rekrutierungssystemen. KI-Algorithmen können lernen, bestimmte Wörter oder Phrasen mit wünschenswerten oder unerwünschten Kandidatenattributen zu verknüpfen, was zu unbewusster Diskriminierung führen kann.

Wenn beispielsweise bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen in den Trainingsdaten mit Geschlecht, Alter oder Rasse verknüpft sind, kann das KI-System Kandidaten aufgrund dieser Faktoren unbeabsichtigt bevorzugen oder bestrafen.

Die Beseitigung von Sprach- und Keyword-Vorurteilen erfordert eine sorgfältige Prüfung der Trainingsdaten und des algorithmischen Designs. Tun Sie alles, um sicherzustellen, dass Ihr KI-System keine Diskriminierung aufgrund geschützter Merkmale vornimmt und dass sprachbasierte Bewertungen objektiv sind.

Um Voreingenommenheit in KI-Rekrutierungssystemen zu reduzieren, übernehmen Sie Best Practices wie vielfältige und repräsentative Schulungsdaten, regelmäßige Voreingenommenheitsprüfungen und Bewertungen von KI-Systemen und verbessern gleichzeitig die Transparenz und Erklärbarkeit.

Organisationen fördern Fairness, Inklusivität und Chancengleichheit im Einstellungsprozess, indem sie Vorurteile aktiv erkennen und angehen.

Ethik der KI in der Personalbeschaffung

Der Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung ist nicht grundsätzlich unethisch, kann aber zu unbeabsichtigter Voreingenommenheit führen. Einige Studien deuten darauf hin, dass KI-gestützte Recruiting-Tools effektiver sind als herkömmliche, und obwohl sie auf den ersten Blick effizienter sein mögen als menschliche Recruiter, haben sie auch Nachteile.

Eine große Sorge besteht darin, dass KI-Tools, da sie auf Datensätzen basieren, die bestehende gesellschaftliche Vorurteile widerspiegeln, diese Vorurteile auch in ihrem Entscheidungsprozess aufrechterhalten.

Negative Auswirkungen auf Vielfalt und Inklusion

Verzerrungen können durch verzerrte Trainingsdaten, Algorithmen oder Interpretationen der Ausgabe entstehen.

Nehmen wir an, ein KI-gestütztes Rekrutierungstool wird anhand historischer Daten eines Technologieunternehmens trainiert. Das Unternehmen kann auf eine lange Tradition bei der Einstellung von Kandidaten renommierter Universitäten zurückblicken. Diese Tendenz ist in den historischen Daten verankert.

Diese Voreingenommenheit kann unbeabsichtigt aufrechterhalten werden, wenn das KI-Tool Kandidaten bewertet. Nach dem Training priorisiert der Algorithmus Kandidaten der vordefinierten Universitäten in seiner Datenbank und überlässt andere qualifizierte Kandidaten mit relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen.

Die Verzerrung ergibt sich aus den verzerrten Trainingsdaten und manifestiert sich in Form von Bevorzugung. Obwohl der KI-Algorithmus darauf ausgelegt ist, den Einstellungsprozess zu verbessern, hält er unbeabsichtigt bestehende Vorurteile aufrecht und verrät so eine faire und umfassende Kandidatenbewertung.

Herausforderungen bei Transparenz und Erklärbarkeit

KI-Systeme sind komplex und schwer zu interpretieren, was es für Kandidaten und Personalvermittler schwierig macht, zu verstehen, warum bestimmte Entscheidungen getroffen werden. Mangelnde Transparenz untergräbt das Vertrauen in den Einstellungsprozess und wirft Bedenken hinsichtlich Fairness und Rechenschaftspflicht auf.

Klarheit in der algorithmischen Entscheidungsfindung

Um den Herausforderungen der Transparenz zu begegnen, geben Sie klare Erklärungen zur Funktionsweise von KI-Algorithmen, zu den Faktoren, die die Entscheidungsfindung beeinflussen, und zu den Kriterien, nach denen sie Kandidaten bewerten. Durch offene Kommunikation und Transparenz können Kandidaten den KI-gesteuerten Rekrutierungsprozess verstehen und ihm vertrauen. Tatsächlich sagen 48 % der Arbeitssuchenden, dass es einer der frustrierendsten Aspekte bei der Bewerbung ist, nicht das richtige Feedback zu erhalten.

Datenschutzbedenken

Wenn Sie KI zur Rekrutierung von Talenten einsetzen, müssen Sie sensible Kandidatendaten sammeln und speichern. Dies wirft Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und des Datenschutzes auf. Sie müssen sicherstellen, dass Sie über die Einwilligung jedes Kandidaten verfügen und dass seine Daten sicher gespeichert und vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch geschützt werden. Die Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO ist für den Schutz der Privatsphäre der Bewerber von entscheidender Bedeutung.

Datensicherheit und Missbrauch

Ergreifen Sie strenge Datensicherheitsmaßnahmen, um die Informationen der Kandidaten zu schützen. Dazu gehört die Implementierung von Verschlüsselungsprotokollen, Zugriffskontrollen und regelmäßigen Sicherheitsüberprüfungen. Darüber hinaus müssen Sie klare Richtlinien zur Datenaufbewahrung festlegen und sicherstellen, dass Kandidatendaten nur für Rekrutierungszwecke verwendet und nicht ohne Zustimmung an Dritte weitergegeben werden.

Was sind die besten Praktiken für den ethischen Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung?

Bei richtiger Anwendung bringt eine Personalbeschaffungssoftware zahlreiche Vorteile für Ihren Prozess. Tatsächlich war die Integration von KI in die Personalbeschaffung bei der Suche nach Kandidaten am hilfreichsten: 58 % der Personalvermittler halten KI in dieser Hinsicht für wertvoll, dicht gefolgt von der Auswahl von Kandidaten mit 56 % und der Kandidatenförderung mit 55 %.

Die positive Wahrnehmung von KI geht nicht nur auf Personalvermittler zurück, denn 80 % der Führungskräfte glauben, dass KI das Potenzial hat, die Produktivität und Leistung in ihren Unternehmen zu verbessern.

Schon in der frühen Einführungsphase zeigte KI-gestützte Recruiting-Software bemerkenswerte Ergebnisse. Frühanwender erlebten eine deutliche Reduzierung der Kosten pro Bildschirm, nämlich um erstaunliche 75 %.

Auch die Fluktuationsraten verzeichneten einen bemerkenswerten Rückgang um 35 %. Diese bereits im Jahr 2017 beobachteten Erkenntnisse liefern klare Belege für die positiven Auswirkungen der KI-Implementierung im Rekrutierungsprozess.

Werfen wir nun einen Blick auf einige Best Practices, um Fairness, Genauigkeit und Transparenz in Ihrem Rekrutierungsprozess sicherzustellen.

Sorgen Sie für vielfältige Trainingsdaten

KI-Algorithmen lernen aus den Daten, auf denen sie trainiert werden. Um zu verhindern, dass Vorurteile aufrechterhalten werden, stellen Sie sicher, dass Ihre Trainingsdaten repräsentativ für den Kandidatenpool sind. Gehen Sie aktiv gegen Unterrepräsentation vor und sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen, um ein integrativeres und faireres KI-Rekrutierungssystem zu schaffen.

Führen Sie regelmäßige Audits von KI-Systemen zur Erkennung von Verzerrungen durch

Um die Integrität der KI-Rekrutierungssysteme aufrechtzuerhalten, richten Sie regelmäßige Audits und Bewertungen ein, um mögliche Vorurteile zu erkennen. Diese Bewertungen helfen dabei, systemische Vorurteile zu erkennen und zu beseitigen, um die allgemeine Fairness des Einstellungsprozesses zu verbessern. Durch die kontinuierliche Überwachung und Bewertung von KI-Systemen bestätigen Sie, dass sie ethischen Standards entsprechen und unvoreingenommene Ergebnisse liefern.

Verbessern Sie die Transparenz und Erklärbarkeit

Setzen Sie interpretierbare KI-Modelle und Algorithmen ein, die klare Erklärungen für die von ihnen getroffenen Entscheidungen liefern. Indem Sie die Rolle der KI im Rekrutierungsprozess und die bei der Entscheidungsfindung berücksichtigten Faktoren kommunizieren, helfen Sie Kandidaten und Personalvermittlern, die Technologie zu verstehen und ihr zu vertrauen.

Wenn Kandidaten Benachrichtigungen oder Feedback auf der Grundlage von KI-Bewertungen erhalten, sollten die Gründe für diese Entscheidungen auf eine für sie verständliche und aussagekräftige Weise erläutert werden. Diese Transparenz hilft Kandidaten bei der Navigation durch den Rekrutierungsprozess und schafft Vertrauen in das KI-System.

Privatsphäre und Datenschutz wahren

Da KI auf Kandidatendaten basiert, müssen Sie Privatsphäre und Datenschutz priorisieren. Stellen Sie die Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO oder des California Consumer Privacy Act (CCPA) sicher.

Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen, um Kandidateninformationen vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Nutzung oder Verstößen zu schützen. Durch den Schutz der Privatsphäre können Sie Vertrauen in den Einsatz von KI bei der Personalbeschaffung aufbauen.

Gewährleistung von Rechenschaftspflicht und Verantwortung

Um eine verantwortungsvolle KI-Implementierung bei der Personalbeschaffung zu fördern, legen Sie klare Richtlinien für die KI-Nutzung und Entscheidungsfindung fest. Benennen Sie verantwortliche Personen oder Teams, die für die Leistung des KI-Rekrutierungssystems und die Einhaltung ethischer Praktiken verantwortlich sind.

Regelmäßige Überwachung und Steuerung von KI-Systemen tragen dazu bei, die Rechenschaftspflicht sicherzustellen, potenzielle Risiken zu mindern und ethisches Verhalten während des gesamten Einstellungsprozesses zu fördern.

KI-Effizienz und menschliches Urteilsvermögen in Einklang bringen

Während KI die Effizienz von Rekrutierungsprozessen steigern kann, müssen Sie ein Gleichgewicht zwischen KI-Effizienz und menschlichem Urteilsvermögen finden. KI sollte als Werkzeug zur Unterstützung und Erweiterung unserer Entscheidungsfindung gesehen werden, nicht als Ersatz dafür. Integrieren Sie menschliche Aufsicht und Überprüfung, um sicherzustellen, dass KI-basierte Entscheidungen mit den Werten und der Ethik der Organisation übereinstimmen.

Menschliches Urteilsvermögen bringt wesentliche Eigenschaften wie Empathie, Intuition und Kontextverständnis in den Rekrutierungsprozess ein. Tatsächlich genügt ein wenig menschliches Know-how in Kombination mit einem KI-System, um einen schnellen, datengesteuerten Rekrutierungsprozess zu gewährleisten.

Beträchtliche 68 % der Personalvermittler glauben, dass der Einsatz von KI im Rekrutierungsprozess unbeabsichtigte Vorurteile effektiv beseitigen kann, um auf eine objektive Beurteilung der Kandidaten hinzuarbeiten.

Quelle: Zappyhire

Erweitern Sie die menschliche Entscheidungsfindung mit KI, um Personalvermittlern mehr Möglichkeiten zu geben

KI bringt Automatisierung und datengesteuerte Erkenntnisse mit sich, aber Sie müssen den Wert menschlicher Entscheidungsfindung erkennen und diese effektiv integrieren.

„Die Nutzung der Kraft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im Rekrutierungsprozess ist der Schlüssel zur Einleitung einer neuen Ära der Talentakquise.“

Jyothis KS
Mitbegründer, Zappyhire

Jyothis, ein überzeugter Verfechter der „Mensch-zuerst“-Entscheidungsfindung, bekräftigt: „Gemeinsam können wir die Erkenntnisse und Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz mit der menschlichen Note kombinieren, um verborgenes Potenzial zu entdecken, unvoreingenommene Entscheidungen zu treffen und vielfältige und außergewöhnliche Teams aufzubauen.“

Lassen Sie uns einige wichtige Aspekte untersuchen, die es zu beachten gilt.

Einbeziehung menschlicher Aufsicht und Überprüfung in KI-Rekrutierungsprozesse

Die Fähigkeit von KI, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und datengesteuerte Erkenntnisse bereitzustellen, ermöglicht es Ihnen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und gleichzeitig wertvolle Zeit zu sparen.

Allerdings ist KI kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen. Sie müssen menschliche Aufsicht und Überprüfung einbeziehen, um Fairness zu gewährleisten, Vorurteile abzumildern und komplexe Zusammenhänge zu interpretieren, die KI-Algorithmen möglicherweise nicht vollständig erfassen. Die menschliche Note ermöglicht ein tieferes Verständnis der Kandidaten, da wir subjektive Faktoren berücksichtigen und das nötige Einfühlungsvermögen vermitteln, das der KI möglicherweise fehlt.

So finden Sie die richtige Balance zwischen KI-Technologie und menschlichem Urteilsvermögen.

1. Richten Sie einen kollaborativen Arbeitsablauf ein

Integrieren Sie einen kollaborativen Workflow, bei dem KI-Technologie und menschliches Fachwissen Hand in Hand gehen. Geben Sie Ihren Personalvermittlern die Aufgabe, KI-Empfehlungen und -Entscheidungen zu überprüfen, um die Übereinstimmung mit Unternehmenswerten, ethischen Standards und rechtlichen Anforderungen zu bestätigen.

2. Fördern Sie kontinuierliches Lernen und Verbesserung

Fördern Sie eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Verbesserung, indem Sie die Leistung von KI-Systemen regelmäßig bewerten. Auf diese Weise können Sie potenzielle Verzerrungen erkennen und beheben sowie die Genauigkeit und Fairness der von der KI generierten Vorschläge verbessern.

3. Legen Sie klare Richtlinien für die KI-Nutzung fest

Definieren Sie klare Richtlinien und Richtlinien für den Einsatz von KI in Ihren Rekrutierungsprozessen. Geben Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten der KI-Technologie, der Personalvermittler und der beteiligten Stakeholder an. Diese Klarheit stellt sicher, dass KI ethisch und im Einklang mit den Unternehmenszielen eingesetzt wird.

4. Benennen Sie verantwortliche Einzelpersonen oder Teams

Um KI-Rekrutierungssysteme zu überwachen und ethische Praktiken einzuhalten, sollten diese Teammitglieder über ein tiefes Verständnis der KI-Technologie, ihrer Grenzen und potenziellen Risiken verfügen.

KI und menschliches Urteilsvermögen: eine synergistische Beziehung

Da sich die Rekrutierungslandschaft verändert, müssen Sie lernen, wie Ihr Unternehmen die Schnittstelle zwischen KI und menschlichem Urteilsvermögen sorgfältig und aufschlussreich bewältigt. Indem Sie das Beste aus beiden Welten nutzen, können Sie Ihre Rekrutierungspraktiken verbessern und einen positiven Einfluss auf die Kandidaten haben, mit denen Sie interagieren, was auch Ihr Employer Branding stärkt.

Letztendlich schafft die erfolgreiche Integration von KI und menschlichem Urteilsvermögen die Voraussetzungen für einen effizienteren, integrativeren und effektiveren Rekrutierungsprozess.

Intelligente Einstellung erfordert den Einsatz intelligenter Technologie. Erfahren Sie, wie Rekrutierungs-Chatbots die Kommunikation mit potenziellen Kandidaten vereinfachen und Ihre Messlatte auf einem wettbewerbsintensiven Arbeitsmarkt höher legen.