HR Digitalisierung: So gelingt der praxisnahe Einstieg / 2.2.2 KI-Anwendungsbereiche in HR

Tanja Martin

Die künstliche Intelligenz wie oben beschrieben ist heute so weit, mit all den Technologien alle im Mitarbeiter-Lifecycle genannten Prozesse in eine ganz neue Leistungsfähigkeit zu bringen. Die folgende Tabelle zeigt Beispiele für die Anwendungsbereiche für jeden Aufgabenbereich.

Technologie Life-Cycle	Large Language Models	Deep Leraning und neuronale Netze	Maschinelles Lernen	Retrieval-Augmented Generation (RAG)	AI-Agents
Attraktivität	Erstellung attraktiver Arbeitgeber-Texte, Karriereseiten mit GPT	Bild- & Videoanalyse von Kampagnen	Analyse von Social-Media-Daten	Interne und externe Datenquellen zur Marktanalyse	Automatisierte Kampagnensteuerung für Employer Branding
Recruiting	Automatisiertes Screening, Formulierung personalisierter Kandidaten ansprachen	Gesichtserkennung & Sprachanalyse in Video interviews	Predicitve Hiring – Erfolgswahrscheinlichkeit neuer Mitarbeiter	Kombination Bewerberdaten + externe Datenbanken für präzisere Kandidatenauswahl	Autonome Vorqualifizierung & Interviewterminierung
Onboarding	Personalisierte Onboarding-Dokumente	Automatische Anpassung von Onboarding-Inhalten an Fortschritt neuer Mitarbeiter	Skill-Gap-Analysen und personalisierte Trainingsvorschläge	Nutzung interner Wissensdatenbanken + externe Quellen für Lernmodule	Autonome Lern-Coaches, doe Fortschritt überwachen und motivieren
Performance Management	Automatisierte Feedbackberichte, Zielformulierung	Videoanalyse für Präsentations- und Kommunikations-Skills	Leistungsprognosen basierend auf historischen Daten	Kombinierte Analyse aus internen Leistungsdaten und Marktbenchmarks	AI-Coaches, die Performancegespräche vorbereiten
Bindung	Analyse von Mitarbeiterfeedback & Puls-befragungen	Stimmung und Motivationsanalyse mit neuronalen Netzen	Prognose von Kündigungswahrscheinlichkeiten	Zusammenfüh...