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Was ist ein KI-Agent — und was kann er im Recruiting wirklich?
KI-Agent ist einer der meistmissverstandenen Begriffe in HR-Technologie. Ein Spektrum von regelbasiert bis autonom zeigt, wo ein echter Agent steht. Was er konkret kann (Interview führen, Profil erstellen, Aktionen auslösen) und was nicht (Einstellungsentscheidung, Empathie, Körpersprache) — mit einem vollständigen 5-Schritt-Prozessflow und dem EU AI Act-Rahmen für Hochrisikosysteme.

Denis Franz
vor 4 Tagen


Was bedeutet „Konfidenz-Score" bei KI-Entscheidungen?
Ein Konfidenz-Score sagt nicht, ob die KI recht hat — er sagt, wie stark die Signale in eine Richtung deuten. Was 87 % wirklich bedeuten, wie ein Score aus Signalstärke, Konsistenz, Datenvollständigkeit und historischer Kalibrierung entsteht, drei häufige Misslesarten, vier konkrete Anwendungen im Recruiting-Alltag — und warum intransparente Scores unter dem EU AI Act nicht mehr zulässig sind.

Denis Franz
10. Okt.


Was „Explainable AI" im HR-Kontext bedeutet
Nicht „78 Punkte" — sondern warum. Drei Erklärbarkeits-Niveaus von der reinen Empfehlung bis zur Gesprächsverankerung, vier Stakeholder die unterschiedliche Erklärungen brauchen (mit Rechtsgrundlagen), ein vollständiges XAI-Erklärungsbeispiel mit Faktor-Visualisierung und Gesprächszitat — und warum Explainability ein schlecht erklärbares Modell nicht fair macht, sondern seine Schwächen sichtbar.

Denis Franz
9. Okt.


Retrieval-Augmented Generation im HR: Was steckt dahinter?
Warum halluziniert ein KI-Chatbot — und wie verhindert RAG genau das? Retrieval-Augmented Generation kombiniert das Sprachverständnis großer Modelle mit dem Zugriff auf echte Unternehmensdaten. Wie der 5-Schritt-Prozess funktioniert, welche HR-Anwendungen davon profitieren und warum die Datenqualität alles entscheidet.

Felix Adam
8. Okt.


Zero-Shot vs. Fine-Tuned Modelle: Was funktioniert im Recruiting besser?
Domänenspezifisch finegetuned" klingt nach Qualitätssignal — ist aber keine automatische Verbesserung. Für die meisten Recruiting-Aufgaben liefert ein Zero-Shot-Modell mit gutem Prompt-Engineering gleichwertige oder bessere Ergebnisse. Wann Fine-Tuning sich wirklich lohnt, welche Fragen man Anbietern stellen muss — und warum Few-Shot-Prompting oft der smarte Mittelweg ist.

Denis Franz
7. Okt.


Tokenisierung, Vektoren, Embeddings: Das KI-Lexikon für HR
20 KI-Begriffe, die jeder Recruiter kennen sollte — von Embedding über RAG bis Halluzination. Kein Mathematikstudium, kein Jargon ohne Erklärung. Jeder Begriff mit direktem Bezug dazu, was er für Recruiting-Entscheidungen, Tool-Auswahl und den täglichen Umgang mit KI-Systemen bedeutet.

Denis Franz
6. Okt.
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