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KI-Update Deep-Dive: KI im Recruiting zwischen Effizienz und Risiko · KI-Update – ein heise-Podcast

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  Speaker 2: Das KI-Update, ein heise Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
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  Speaker 2: Hallo ich bin Isabel Grünewald und dies ist unser Deep Dive zum Wochenende!
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  Speaker 2: Künstliche Intelligenz
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  Speaker 0: kann Unternehmen
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  Speaker 2: bei der Suche nach Arbeitskräften unterstützen.
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  Speaker 2: Wenn KI Bewerbungen vorsortiert können Personalabteilungen viel Geld und Zeit sparen.
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  Speaker 2: aber wer Recruiting Prozessor automatisieren möchte muss auch die rechtlichen Hürden bedenken.
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  Speaker 2: Ich würde
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  Speaker 1: gerne so einsteigen, Frau Bündte.
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  Speaker 1: An welchen Stellen im Bewerbungsprozess ... Kann KI eigentlich aktuell genutzt werden?
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  Speaker 0: Also sehr gerne und vielen Dank für die Einladung.
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  Speaker 0: Ich freue mich, dass das geklappt hat.
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  Speaker 0: wenn man sich die Kandidatenreise so anguckt also wie geht jemand der sich bewerben möchte durch einen normalen Begabungsprozess durch gibt es eigentlich vier verschiedenen Stellen.
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  Speaker 0: Das ist einmal das Thema Sourcing dann das Thema Screening also dass das Unternehmen passt denn die Bewertungen zu dem was wir haben wollen Dann Interviews natürlich im besten Fall Hiring.
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  Speaker 0: Und wie auch bei allen anderen Aktivitäten und Aufgaben, die wir so haben als Manager und Managerin kann KI in all diesen Bereichen helfen.
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  Speaker 0: Dann kannst du immer eben wirklich darauf anzugucken, wie groß ist das Unternehmen?
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  Speaker 0: Wie häufig braucht man eigentlich Unterstützung einer KI?
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  Speaker 0: Was will man eigentlich mit einer KI, passt das dann zur Marke?
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  Speaker 0: Also welche Tools man sich dann aussucht?
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  Speaker 0: oder auch die Entscheidung will man mit KI oder ohne KI-Sourcen?
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  Speaker 0: Das ist dann immer sehr individuell aber also theoretisch es ganz viel möglich und für immer bei KI mehr als man eigentlich selber denkt.
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  Speaker 1: Welche Vorteile kann denn vielleicht auch schon die KI-Nutzung aktuell haben?
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  Speaker 1: Gerade bei den verschiedenen Stufen?
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  Speaker 1: gibt es da einen, der besonders viel Sinn macht aktuell?
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  Speaker 0: Ja das würde ich nicht sagen!
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  Speaker 0: Denn, wie gesagt ist es immer sehr individuell.
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  Speaker 0: Man muss sich da wirklich angucken wo stehen wir eigentlich und was wollen wir nicht im Unternehmen?
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  Speaker 0: Aber das was eine KI machen kann ist wie immer auch bei allen anderen Aufgaben die können halt wirklich Routine-Aufgaben abnehmen.
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  Speaker 0: also wenn man selber davor sitzt und denkt warum mache ich das jetzt eigentlich dreiundzwanzig mal am selben Tag Das ist immer ein guter Moment zu überlegen gibt's da nicht vielleicht auch eine KI dafür?
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  Speaker 0: Aber immer dann, wenn es wichtig wird und immer dann auch wirklich relevant wird.
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  Speaker 0: Und gerade bei EDGE ist es ja sehr relevant, falls Menschen betrifft also die Zukunft von Menschen.
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  Speaker 0: Also wenn man so einen Moment hat, da muss man nicht sagen das ist etwas was unbedingt ein Mensch tun soll.
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  Speaker 0: wir kommen gleich noch auf ein paar rechtliche Geschichten sicherlich.
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  Speaker 0: Also man muss da sehr stark unterscheiden, ist das etwas was ich delegieren kann ohne dass es Schwierigkeiten oder Probleme gibt?
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  Speaker 0: Dann ist ein KI super.
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  Speaker 0: Ist das etwas als wenn man selber entscheiden sollte würde man das selber auch wollen, dass das bitte dann einen Mensch macht und dann ist das der Moment wo man's auch wieder selber machen sollte.
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  Speaker 1: Ich hätte es gerne noch ein bisschen konkreter.
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  Speaker 1: tatsächlich diese Aufgaben die sich wiederholen Da fällt mir natürlich direkt ein, so was wie Bewerbungsunterlagen-Scan.
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  Speaker 1: Da hat man natürlich auch viele die passen nicht wiederholt sich.
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  Speaker 1: Ist das sowas?
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  Speaker 1: Was Sie meinen?
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  Speaker 1: welche Beispiele gibt es da noch?
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  Speaker 0: Ja genau also es gibt.
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  Speaker 0: wir können ja mal von vorne anfangen und können ja den ganzen Prozess mal durchgehen.
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  Speaker 0: Das erste ist hier Stellenanzeigen schreiben haben wir alle schon einmal gemacht.
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  Speaker 0: So händisch eine alte Stellenanzeit genommen selber optimiert bis in ne andere Beschreibung und dann eben vor eingestellt.
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  Speaker 0: wo eine künstliche Intelligenz helfen kann.
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  Speaker 0: Das muss auch gar nicht ein extra Tool sein oder eigentlich ein wichtiges Tool, was da noch mal extra Geld kostet und was darauf trainiert ist.
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  Speaker 0: So etwas kann man zum Beispiel mit ChatGPT machen oder zum Beispiel Perplexity also ganz normale Textprogramme.
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  Speaker 0: Wenn wir dann weitergehen in den Bereich Streaming... Warum auch immer habe ich auf eine Stellenanzeige vierhundert Bewerbungen gekriegt.
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  Speaker 0: Die will ich natürlich nicht selber alle einzeln durchgucken, da kann ich mir von Spezial-KI's helfen lassen.
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  Speaker 0: die heißen dann Application Tracking Tools zum Beispiel.
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  Speaker 0: das sind dann so große Systeme?
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  Speaker 0: kann ich mehr helfen lassen auch vom kleinen Spezial Tools zu matchen?
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  Speaker 0: ist das was ich haben will in meiner Stellen Anzeige denn irgendwie enthalten?
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  Speaker 0: in dieser Bewerbung passt der Bewerber an sich oder die Bewerberin an sich auf das, was ich suche.
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  Speaker 0: Das heißt da würde eine künstliche Intelligenz mir aus den vierhundert Bewerbungen vielleicht zehn raussuchen.
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  Speaker 0: Die ist es sich lohnt, dass ich sie nochmal angucke weil alle anderen eigentlich wirklich gar nicht passen.
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  Speaker 0: Da wird es dann aber schon ein bisschen schwierig und gefährlich, weil dann ja eine KI-Unterumstände entscheidet welche dreihundert neunzig ich mir nicht mehr angucken.
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  Speaker 0: Aber das ist natürlich ein Rieseneffizienzvorteil und vielleicht sogar auch einen Effektivitätsvortein dass ich das eben nicht selber machen muss.
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  Speaker 0: jetzt ist das so wenn mein kleines mittelständisches Unternehmen ist oder wir sagen meine Werbeagentur mit zwanzig Mitarbeitern klar kann ich mir die Bewerbung dann selber angucken.
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  Speaker 0: aber wenn sie wirklich größere Unternehmen haben diesen Konzern haben wenn Sie, ich weiß nicht, Zehntausend Bewerbungen im Monat kriegen.
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  Speaker 0: Dann ist das sehr sinnvoll, wenn man das tatsächlich an eine KI delegiert.
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  Speaker 0: Also dass es das Screening beim Interviewen geht super interessant weil man kann dann an mehreren Stellen mit KI arbeiten und man kann auf der einen Seite tatsächlich Videointerviews machen über eine KI, dass man das gar nicht selber macht sondern dass der Kandidat die Kandidaten oder zu ersten paar Standartfragen beantwortet Emotionen aus Sprache, aus Haltung.
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  Speaker 0: Wie geht er mit dieser Fragestellung um dann eben auch aussortieren kann oder sortieren kann und sagen kann die unbedingt angucken?
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  Speaker 0: Die passen diese Person vielleicht wenn man noch Luft hat und diese eigentlich wirklich überhaupt nicht.
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  Speaker 0: Auch da wieder vor Nachteile.
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  Speaker 0: natürlich wo eine KI auch helfen kann ist gerade in diesem Bereich wird es dann ja interessant für die Bewerberinnen und Bewerbern weil sie wollen jetzt wissen wo stehe ich denn im Bewerbungsprozess wie sieht's denn aus?
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  Speaker 0: Da kann man auch mit KI arbeiten, z.B.
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  Speaker 0: bestimmte Fragen die alle Kandidaten immer wieder haben über zum Beispiel einen KI-Chatpot der auch trainiert ist also den nicht gescriptet oder nur vorbetextet ist sondern wirklich auch lernt anhand der Fragen der Kandidatinnen und Kandidate bezahlt und sagt hier wir sind vierundzwanzig Stunden sieben Tage die Woche für dich da lieber Kandidata.
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  Speaker 0: es ist uns wahnsinnig wichtig Liebe Kandidatin, dass du uns weiter super finden ist.
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  Speaker 0: Wir haben deshalb hier für dich einen Zugang.
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  Speaker 0: Du kannst alle Fragen stellen?
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  Speaker 0: Das isst ein KI-Bott also das ist keine echte Person.
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  Speaker 0: aber wahrscheinlich sind neunmanzig Prozent deiner Fragen dann schon sofort beantwortet und für alles andere ist dann auch noch die sind auch noch die Kontaktdaten, wenn du eine Spezialfrage hast.
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  Speaker 0: Also das heißt gerade in diesem Interviewprozess der ja sehr lang dauern kann für den Kandidaten.
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  Speaker 0: Wieso?
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  Speaker 0: Ich hatte doch jetzt mein Interview.
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  Speaker 0: Warum dauert es denn hier so lange?
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  Speaker 0: Da kann eben auch ihr helfen, gerade wenn sie eben wieder vierhundert Kandidate... ich übertreibe jetzt aber ...vierhundert kandidaten haben.
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  Speaker 0: also insofern in dem dritten Teil dieser ganzen Journey Ist das eine Supermöglichkeit, diese Masse zu managen und ohne Qualität zu verlieren?
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  Speaker 0: Und im Hiring-Prozess sind wir natürlich bei den ganzen Standards Verträge schreiben.
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  Speaker 0: Sicherstellen dass jeder alle E-Mails hat.
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  Speaker 0: Wo Kai wie auch noch helfen kann ist oben drüber einmal auch zu analysieren und zu gucken wo können wir als Unternehmen denn besser werden.
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  Speaker 0: Verlierende immer an einer Stelle bestimmte Kandidaten oder Kandidatinnen haben wir es vielleicht vorne im Pfanne gar nicht genug Bewerber.
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  Speaker 0: Also da kann eine KI sehr analytisch drüber gehen, mehr wie besser als Menschen und dann eben auch zu sagen, hier gibt's eigentlich drei Tipps wo ihr Liebesunternehmen wenn ihr mit diesem RTS, mit diesen Application Tracking Tool arbeitet, wo ihr eigentlich besser werden könnt.
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  Speaker 0: an den drei Stellen solltet die arbeiten?
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  Speaker 0: Die anderen sind kein Problem.
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  Speaker 0: also es läuft sobald ihren Bewerbe habt der bleibt dann auch ruhig.
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  Speaker 0: aber davor sind das und dass die Herr rausfahren.
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  Speaker 0: Eigentlich von wirklich A nach Z, mit oben drüber auch noch eine Analyse und ein Tracking Möglichkeit.
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  Speaker 0: Es ist am Ende immer die Frage vom Geld.
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  Speaker 0: Deshalb sage ich einen Stellenanzeigen kann man zur Not ja auch selber mit anderen KI-Tools schreiben.
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  Speaker 0: aber wenn man eben wirklich Mengen an Bewerbungen managen muss im Überblick behalten muss der hat welche E-Mail bekommen.
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  Speaker 0: Mit dem habe ich vereinbart, dass ich mich in der vor zwei Wochen wieder melde.
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  Speaker 0: Wo musste ich jetzt unbedingt nochmal nachfassen?
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  Speaker 0: Da kann natürlich ein System was darauf trainiert ist ganz extrem effizient und effektiv unterstützen.
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  Speaker 1: Also viele verschiedene Punkte, die Sie gerade angesprochen haben.
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  Speaker 1: Sie haben aber auch schon an der einen oder anderen Stelle gesagt rechtlich spannend bis unter auch schwierig.
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  Speaker 1: Machen wir das doch mal der Reihe nach.
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  Speaker 1: also gerade Schritt eins KI generierte Stellenanzeigen.
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  Speaker 1: beispielsweise muss ich daran denken wenn mir auch mit T-Dreienmeister prompt ein Podcast wo wir immer predigen und sagen Leute bitte nicht copy and paste.
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  Speaker 1: Ich denke dass gilt auch an dieser stelle Dass es wichtig ist natürlich Anzeigen können mithilfe von KI erstellt werden Aber nicht nur von
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  Speaker 1: K.E.,
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  Speaker 1: sprich, human in the loop der immer noch mal drauf guckt.
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  Speaker 1: das sollte so sein.
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  Speaker 1: oder da stimmen sie zu?
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  Speaker 1: Ja
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  Speaker 0: ja unbedingt.
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  Speaker 0: also man muss eigentlich sagen dass Problem sitzt immer vor dem Rechner.
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  Speaker 0: Man kann sich unheimlich viel schon über künstliche Intelligenz über solche Tools unterstützen lassen aber die Entscheidung sollte immer beim Menschen liegen.
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  Speaker 0: wir sind hier im H.A.-Bereiche auch noch in einem sehr sehr sensiblen Bereich unterwegs.
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  Speaker 0: in Fußnote ja nicht nur im Marketing, wo es nochmal einfacher ist und selbst da ist das nicht einfach.
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  Speaker 0: Und hat auch wirklich gefahren.
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  Speaker 0: aber im HR Bereich geht's ja nun auch noch darum dass man unter Umständen mit einer entscheidem Führ oder gegen eine Kandidatin oder einen Kandidaten mir auch dessen Leben massiv beeinflusst.
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  Speaker 0: Das hat.
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  Speaker 0: es ist da besonders wichtig, dass man nicht einfach ein Tool kauft was ne Blackbox ist denkt das funktioniert ja und gar nicht merkt was man systematisch irgendeine Bewerbergruppe diskriminiert.
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  Speaker 0: Das wäre sehr negativ.
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  Speaker 0: Es kann ja aber auch sein, dass man bestimmte Bewerber gar nicht durchlässt die man eigentlich haben will.
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  Speaker 0: Das wäre ja inhaltlich dann sehr sinnlos.
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  Speaker 0: oder jetzt meine dritte Möglichkeit Dass man so einen KI-Tool eingesetzt hat und das reagiert gar nicht so wie es zu meiner eigenen Marke also Stichwort Employer Branding passt.
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  Speaker 0: Wir haben ein freundliches höfliches und sehr auf Augenhöhe miteinander im Unternehmen Und dieser KI-Bot fängt an der von oben herab und sehr so externmäßig unter vielleicht auch mit sie anzusprechen.
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  Speaker 0: Und Bewerber sagen sich dann, ja aber da will ich gar nicht arbeiten!
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  Speaker 0: Also das heißt, da gibt es sehr viele Layer, die man nicht einfach nur sagen sollte jetzt habe ich eine KI, die kann das und dann muss ich mich nicht mehr kümmern.
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  Speaker 1: Gerade einen Punkt, den Sie angesprochen hatten Diskriminierung ist ja bei der Auswahl ein ganz großes Thema.
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  Speaker 1: Das BewerberInnen vielleicht gar nicht durchkommen, wobei wahrscheinlich müsste man eher sagen Beweraberinnen weil zum Beispiel Amazon hat vor zehn Jahren damit schon probiert und festgestellt Oswele gerade Frauen tendenziell eher diskriminiert gegenüber Männern die haben schlechtere Chancen bei der Nutzung von KE.
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  Speaker 1: gut das ist jetzt auch ein paar Jahre her.
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  Speaker 1: Aber da gibt es ja auch verschiedene andere Studien, die zeigen, hey KI ist teilweise diskriminierend.
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  Speaker 1: Jetzt ist es gleichzeitig so wenn wir auf die rechtliche Lage in Deutschland gucken.
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  Speaker 1: Es gibt die Datenschutz-Grundverordnung.
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  Speaker 1: Ich meine das ist Artikel zwei und zwanzig Wenn ich es mir recht notiert habe.
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  Speaker 1: Menschen dürfen nicht rein automatisierten Entscheidungen ausgesetzt sein Die eine rechtliche Wirkung entfalten.
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  Speaker 1: Sprich der ist es hier auch nicht erlaubt.
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  Speaker 1: gerade dieses was sie angesprochen hatten Wenn ich jetzt einen Pool habe und nur die KI entscheidet für mich, wenn ich überhaupt einlade.
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  Speaker 1: Das darf ja nicht sein!
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  Speaker 1: Also dann gibt es auch noch den AI-Akt aber dazu kommen wir gleich nochmal gesondert.
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  Speaker 1: der steht für sich deshalb erstmal in der Basis.
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  Speaker 1: ist es denn überhaupt möglich rechtlich so eine Vorauswahl zu treffen mithilfe von KI?
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  Speaker 0: Ja das geht Aber es ist sehr eingehegt was man wie man es dann benutzen sollte Und man sollte diese rechtlichen Vorgaben auch wirklich kennen, denn wir kommen hier gleich zum EU-AI eigentlich Strafen die da dann greiten.
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  Speaker 0: Die sind es wirklich massiv, sie gehen in die Millionen und irgendwann wird das den ersten Fall geben und dann werden alle wachwerden.
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  Speaker 0: im Moment ist das Gesetz noch in... Es stimmt nicht wenn ich sage Vorbereitung aber wir kommen ja gleich noch drauf.
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  Speaker 0: also Ja man darf mit KI arbeiten auch im HR Bereich.
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  Speaker 0: Also jetzt nicht denken, oh das ist irgendwie alles blurry und ich weiß nicht und dann lasse ich lieber die Finger davon weil es dann ja auch ein Wettbewerbsvorteil ist den man da nicht nutzt.
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  Speaker 0: also wer systematischer sind alle in einem hohe of talents im Moment gibt nicht genug gute Kandidatin und Kandidaten und der jetzt einen Werkzeug was am helfen kann effektiver und effizienter Kandidarten und Kandidatinnen anzuziehen zu betreuen, sich die Passenden auszusuchen und sie dann auch wirklich zu bekommen.
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  Speaker 0: Weil die Kandidaten entscheiden am Ende ja wo arbeiten Sie?
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  Speaker 0: Und die Kandidatinnen?
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  Speaker 0: also wer so einen Tool dann nicht nutzt weil er oder sie sagt oh weiß ich mich bin ich mir nicht sicher lieber meinig lässt eben wirklich sehr viel Potenzial liegen.
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  Speaker 0: das wäre also völlig verkehrt dass es auch nicht ruflöchwerbe rufel.
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  Speaker 0: Ich werde ist zu sagen gerade in dem im Bereich, in dem es eben wirklich um das Leben auch und die Entwicklung und das Persönliche Glück von Menschen geht sollte man sich unbedingt wenn man an dieser Schnittstelle sitzt.
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  Speaker 0: Auch mit den Vorgaben die wir richtig haben beschäftigen.
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  Speaker 0: Man kann das händeln also es ist nicht Raketentechnik.
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  Speaker 0: Und ich finde auch jetzt komme ich mal auf diesem EU-AI-Akt.
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  Speaker 0: Ich habe den gelesen, ich bin kein Juristin Ich komme aus dem Marketing.
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  Speaker 0: Man kann das verstehen, also man muss jetzt nicht erst, ich weiß nicht, vier Jahre Juba studiert haben Das ist bewusst so geschrieben dass das normale Manager-Managerin verstehen können.
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  Speaker 0: Also von daher ja Riesengefahrdiskriminierung.
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  Speaker 0: Es sind nicht nur Frauen aber sehr häufig Frauen.
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  Speaker 0: und es hat auch einen Grund, wenn wir vielleicht gleich noch drauf kommen Und man muss eben im Agilebereich dafür sorgen und darauf achten und das dokumentieren Dass das mit den eigenen KI-Clubs nicht passiert.
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  Speaker 1: Dann lassen Sie uns doch jetzt einmal auf den Grund gucken, bevor wir dann nochmal genau zum EUAI-Akkombass ist in der Grund für das Thema Diskriminierung.
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  Speaker 1: Dass es gerade auch meistens Frauen sind?
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  Speaker 0: Genau!
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  Speaker 0: Also es gibt zwei Gründe grundsätzlich wenn eine KI diskriminiert.
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  Speaker 0: Das eine ist auch welcher Datenbasis wird eine KI trainiert?
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  Speaker 0: also die ist immer nur so gut wie das Futter was man hier gegeben hat.
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  Speaker 0: und das zweite Wir sind die Teams zusammengestellt, die menschlichen Teams, die ja dafür sorgen dass eine KI auch in die richtige Richtung sich entwickelt.
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  Speaker 0: In die richtige Richtung die man haben will.
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  Speaker 0: So einmal bei der Datenlage.
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  Speaker 0: typischerweise und im Amazon Beispiel was sie gerade genannt haben ist das auch so gewesen.
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  Speaker 0: Typischerweise hat man mehr Daten in einem technisch orientierten und fokussiertem Unternehmen von Bewerbern, die Männer sind als Frauen.
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  Speaker 0: Wenn man dann sagt, okay wir wollen mal alle Bewerben die wir bislang gehabt haben in eine KI kippen und wir wollen die darauf trainieren dass sie uns jetzt hilft passende KandidatInnen auszuwählen.
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  Speaker 0: Dann hat diese KI schon ne Schieflage weil die im Grunde genommen sieht ich übertrabe jetzt mal ninety Prozent der Bewerber haben am MIT studiert da sind es dann fünfmanzeig Prozent Männer und nur zehn Prozent haben irgendwo anders studiert.
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  Speaker 0: das sind dann komischerweise eben viele Frauen.
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  Speaker 0: Also lernt eine KI?
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  Speaker 0: Okay, also offensichtlich ist MIT super und wichtig weil da haben ja alle studiert.
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  Speaker 0: Wer also nicht am MIT-Studiertag... Und das ist jetzt wirklich fiktiv was ich erzähle.
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  Speaker 0: Wenn ich am MIT Studiertag kriege zuerst mal in der internen Punktologik bei der Bewertung irgendwie paar Punkte weniger und wenn das dann übereinanderbelegt wird alles ein Kli nach dem anderen ist dann das Ergebnis dass diese dann Black Box KI, die das auswählt zum Beispiel bei Amazon dann Frauen eher aussortiert.
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  Speaker 0: So jetzt müsste der zweite Grund das Trainingsteam so zusammengestellt sein dass es aber erkennt komisch wir haben viel weniger Frauen in diesen bei der Auswertung.
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  Speaker 0: Woran liegt das denn?
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  Speaker 0: Das wollen wir nicht, woran liegt es denn, analysieren die KI anders incentivieren dass sie anders lernt als nur zu gucken?
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  Speaker 0: wo ist die große Zahl?
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  Speaker 0: also ist die grosse Zahl richtig und deshalb gehen wir in die Richtung Und das betrifft übrigens nicht nach Amazon.
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  Speaker 0: Es gibt eine ganz tolle Studie einer Berliner Professorin mit Team, die hat sich im Jahr zwei Tausend neunzehnten angeguckt, unterschiedlichste HR-Tools, die eben auswählen, vorauswählten.
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  Speaker 0: Da war Amazon dabei, da war Microsoft mit dabei und noch zwei andere große HR Tools.
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  Speaker 0: Die Hypothese war es werden Frauen eher diskriminiert, es werden Menschen mit Migrationshintergrund diskriminieren bevorzugt zu Menschen, die irgendwie so einen adeligen Titel haben.
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  Speaker 0: Und da mal was reinzuwerfen in das Modell und zu gucken, was rauskommt.
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  Speaker 0: Das Ergebnis war auch da – wir sind ja im Jahr zwei Tausend neunzehn – alles prima.
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  Speaker 0: Die einzige Gruppe, die diskriminiert wurde, waren Frauen.
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  Speaker 0: Was da inhaltlich passiert ist, auch einmal für die Mechanik, weil ich fand es hoch spannend ist, sie haben reingegeben Lebensläufe als Daten Und eigentlich ist es ja, wenn ich lebensläufe beziehungsweise Zeugnisse von Firmen.
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  Speaker 0: Im Zeugnis steht zum Beispiel, hat stets zu unserer vollsten Zufriedenheit das eine Eins und das ist eine Eins egal ob den Mann sind oder eine Frau.
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  Speaker 0: Wenn da steht Michael Müller steht, so unsere ist es eine Eins.
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  Speaker 0: Wenn dann Michaela Müller steht, ist es auch eine Eins bis auf eine kleine Ausnahme.
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  Speaker 0: wie gesagt vier große Tools für große Unternehmen.
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  Speaker 0: Ist auf eine Kleine Ausnahme muss noter kann man alles im Detail sich angucken?
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  Speaker 0: Haben alle diese vier Tools in dem Moment, in dem das ein Frocknis war einer Frau aus dieser Eins eine schlechtere Note gemacht.
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  Speaker 0: Also das System hat runtergelegt und wenn es eine Frau ist, ist es keine Eins sondern eine etwas geringe Note.
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  Speaker 0: Das ist ne systematische Diskriminierung Und das muss einen HR Manager, eine HR Managerin eben verhindern dass sie ein Tool genutzt Dass so einem systematischen Bayes hat egal gegen wem In dem Fall waren es jetzt auch.
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  Speaker 0: Sondern muss in der Lage sein, jederzeit zu kontrollieren und zu gucken.
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  Speaker 0: wie wird bei uns entschieden?
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  Speaker 0: Wie entscheidet dieses Tool?
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  Speaker 0: das Dokumentieren und sicherstellen dass wenn dann meine Rückfrage kommt man wirklich auch sprachfähig ist Und vor allem die Menschen die da vorsitten und damit arbeiten also alle HR Managerinnen alle HR-Manager müssen wissen dass es dieses Risiko gibt.
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  Speaker 0: Wenn sie jetzt ich übertreibe in Anführungsstrichen da wieder nur Männer sitzen haben Dann kann das sein dass die dafür gar keinen Geschwür entwickeln, dass man überhaupt diskriminiert werden kann.
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  Speaker 0: Weil das eine Gruppe ist die eher am wenigsten eben in diesem ganzen Prozess diskriminierend wird.
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  Speaker 0: und da ist eben die Gefahr.
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  Speaker 1: Da gucken wir gleich auch noch mal drauf was das für Herr Aaler innen natürlich bedeutet.
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  Speaker 1: den Link zur Studie, den gibt es auch in den Show-Notes.
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  Speaker 1: aber ich würde jetzt gerne nochmal auf den EU AI Act zu sprechen kommen.
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  Speaker 1: Was ist denn da gerade aus ihrer Sicht ja keine Juristin?
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  Speaker 1: Aber wie sie gesagt haben Sie haben ja quasi auch als Managerin drauf geschaut, aus als Wirtschaftsprofessoren.
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  Speaker 1: Was sind die wichtigen Kernpunkte?
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  Speaker 1: Die einfachen Bereich Personalmanagement bekannt sein müssen?
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  Speaker 0: also ich sehr gerne.
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  Speaker 0: Also ich fange einmal eben an was ist das überhaupt der EU AI Act?
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  Speaker 0: weil Ich zu kalten Forschern innerhalb meiner Professur und wir gerade eben wieder unter Marketing Managerinnen Marketing Manager festgestellt haben dass die Hälfte gar nicht wissen dass es das gibt.
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  Speaker 0: Das Gesetzes gilt aber schon und zwar schon seit über einem Jahr.
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  Speaker 0: Also ich erkläre mal kurz, was das ist.
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  Speaker 0: Die EU hat als erster Region weltweit ein KI-Gesetz entwickelt, was steuern soll wie Menschen die Achtung beruflich mit KI arbeiten?
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  Speaker 0: Mit dieser KI Arbeiten also mit einem Regelwerk Was darf man, was darf man nicht!
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  Speaker 0: Mit Strafen dahinter und ganz bestimmten Terminen ab wann welche Teile dieses Gesetzes gelten.
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  Speaker 0: Wir haben seit zweiten Februar letztes Jahr, hat gerade einjähriges Geburtstag gehabt.
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  Speaker 0: Haben die eine Schulungspflicht für Menschen, die beruflich mit KI arbeiten?
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  Speaker 0: Für alle!
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  Speaker 0: Also nicht denken, ich mach ja nur Chatchi-PT mich betrifft das nicht, das betriffe dann alle auch die, die nur in Anführungsstrichen mit Chachy PTI anrufen also deshalb auch alle, die mit KI im Bereich HR arbeiten.
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  Speaker 0: so was macht das Gesetz?
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  Speaker 0: und jetzt kommen wir auf HR.
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  Speaker 0: Das Gesetz sagt Die Anwendung von KI hat je nachdem worum es geht unterschiedliche Risiken.
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  Speaker 0: Es gibt viel Risikogruppen, es gibt eins was wenig Risiko hat da müssen sie eigentlich nicht viel machen.
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  Speaker 0: und es gibt aber auch verbotene KI Anwendungen.
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  Speaker 0: Da sind wir im HEA-Bereich jetzt aber an der Wahrscheinlichkeit auch nicht.
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  Speaker 0: das heißt es bleiben von den vier Risiken eines ist verboten bleiben drei über.
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  Speaker 0: Und jetzt ist unser Job.
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  Speaker 0: wenn wir mit KI arbeiten sagt die EU Wir müssen regelmäßig gucken diese anwendete ich gerade nutze in welche Risikoplastetälte Und im HA-Bereich fällt ganz wahnsinnig viel in die höchste Risikoplasse, die noch nicht verboten ist.
• 21:40
  Speaker 0: Das heißt hohes Risiko.
• 21:42
  Speaker 0: Da fällt ganz viel rein.
• 21:44
  Speaker 0: Warum?
• 21:45
  Speaker 0: Weil der Gedanke der Gesetzgebenden ist zu sagen man kann KI wenn man nicht weiß was sie macht als Waffe benutzen ohne dass man es will.
• 21:56
  Speaker 0: Man kann damit Menschen Schaden zufügen.
• 21:59
  Speaker 0: Und deshalb habe ich gerade Eingang zu viel gesagt, naja man steuert ja mit einer HA-Entscheidung auch wirklich das Wohl und Weh und die Zukunft eines Menschen.
• 22:07
  Speaker 0: Das ist der Moment.
• 22:08
  Speaker 0: Weshalb alle, die im HA-Bereich arbeiten eben wissen müssen wahrscheinlich ist sehr, sehr viel von dem was ich mache in dieser Hochrisikoklasse.
• 22:17
  Speaker 0: Damit hat man auch sehr viele Aufgaben selbst wenn man keine KI trainiert hat sondern wenn man nur eine kauft oder lizenziert.
• 22:24
  Speaker 0: Sehr, sehr viele Pflichten um eben sicherzustellen, dass es keine Blackbox ist.
• 22:30
  Speaker 0: Dass was Amazon passiert ist eigentlich nicht passiert im Unternehmen und die Strafen sind gehörig.
• 22:35
  Speaker 0: ich sage Ihnen mal eine Zahl das sind also die Höchststrafe sind thirty fünf Millionen Euro oder sieben Prozent vom weltweiten Jahresumsatz je nachdem was größer ist.
• 22:49
  Speaker 0: Es gibt für kleine Unternehmen natürlich Abstufungen.
• 22:52
  Speaker 0: Also wenn Sie jetzt eben in die kleine Werbeagentur sind mit zwanzig Mitarbeitern, wird jetzt die EU wahrscheinlich nicht sagen, thirty-fünf Millionen Strafe.
• 22:59
  Speaker 0: Aber wir haben ja sehr viel Großunternehmen und auch da ist fünfdreißig Millionen schon echt eine Ansage.
• 23:05
  Speaker 0: Diese Pflichtschulungen klingen irgendwie leidig und lächstig aber sie müssen das machen.
• 23:11
  Speaker 0: Wenn Sie irgendwas verkehrt gemacht haben im Matchabereich mit KI's?
• 23:14
  Speaker 0: Das Erste was die EU sehen will.
• 23:17
  Speaker 0: Haben sie eine Pflichtschulung für andere Leute?
• 23:18
  Speaker 0: Und wenn Sie dann nicht zeigen können, ja hier sogar mit Zertifikat.
• 23:23
  Speaker 0: Dann ist das der erste Schritt, dass dann jemand, der sich verfolgt und sagt so geht das aber nicht rechtlich.
• 23:29
  Speaker 0: Der erste Schritt wo derjenige dann sagt naja gut, wenn ihr das noch nicht mal gemacht habt, dann wundert mich hier gar nichts.
• 23:34
  Speaker 0: also es lohnt da wirklich rein zu gucken.
• 23:37
  Speaker 1: Eine Frage dazu wir haben eingangs über die Vorteile gesprochen, dass es leichter sein soll vielleicht auch ein schneller gehen soll passende BewerberInnen zu finden.
• 23:46
  Speaker 1: Jetzt haben wir über die Nachteile gesprochen.
• 23:49
  Speaker 1: Gefahr der Diskriminierung, Gefahr auch von hohen Strafsummen wenn man sich nicht an Regelwerk hält.
• 23:55
  Speaker 1: erstmal Regelwerk was ist zu verstehen?
• 23:56
  Speaker 1: gilt plus ich muss alle Mitarbeitenden im Unternehmen die mit KI arbeiten schulen.
• 24:01
  Speaker 1: das Ding für mich nach Kosten.
• 24:02
  Speaker 1: es klingt nach Aufwand und es klingt danach dass ich meine Mitarbeiter wahrscheinlich auch motivieren muss überhaupt das mitzumachen Nach dem Motto jetzt erst mal ganz viel reinstecken damit sie's dann hinten raus lohnt.
• 24:14
  Speaker 1: Lohnt sich das denn dann überhaupt wirklich diese KI-Nutzung nach dem, was wir besprochen
• 24:18
  Speaker 0: haben?
• 24:19
  Speaker 0: Sie erinnern sich dass ich Eingang sagte und da noch sehr sozusagen aus der Hubschrauberperspektive.
• 24:24
  Speaker 0: Das kommt immer auf die einzelnen Firmen an wie sie arbeiten und was sie wirklich brauchen.
• 24:30
  Speaker 0: also wenn sie eine Stellenanzeigenjahr haben Dann würde ich nicht sagen, dass sie dafür ganz dringend ein ganzes KI System brauchen.
• 24:38
  Speaker 0: Trotzdem auf jeden Fall eine Pflichtschulung, aber Sie haben dann auch ein bisschen andere Pflichten.
• 24:42
  Speaker 0: Aber wenn sie wirklich systematisch KI einsetzen in großen Prozessen für ... Wir brauchen sehr viele Mitarbeiter und müssen die durchziehen.
• 24:52
  Speaker 0: Dann ist der Effizienz-Gewinn.
• 24:56
  Speaker 0: Wie viel Zeit ich einspaare?
• 24:58
  Speaker 0: Extrem!
• 24:59
  Speaker 0: Ist es wirklich extrem?
• 25:02
  Speaker 0: plus?
• 25:03
  Speaker 0: wir dürfen nicht vergessen... Die Hauptherausforderungen, die Unternehmen gerade haben ist eigentlich die richtigen Kandidaten zu finden, die dann Lust haben zu einem selber zu kommen und nicht zum Wettbewerb.
• 25:17
  Speaker 0: Und dass sie dann vor allen Dingen auch lange bleiben – das ist ein Riesenwert!
• 25:21
  Speaker 0: Das ist irgendwann gar nicht mehr mit Gold aufzuwerten, dass man gute Mitarbeiterinnen und gute Mitarbeiter hat.
• 25:27
  Speaker 0: Also wenn wir jetzt nur gucken, wie viel Aufwand habe ich denn mit einer KI?
• 25:30
  Speaker 0: Weil jetzt muss ich Transparenz und Dokumentationspflicht und alles Mögliche machen.
• 25:34
  Speaker 0: Und was bringt mir das dann an ein bisschen Effizienzgewinn, weil ich werde schneller bei Stellenanzeigen... gar nicht der richtige Vergleich, sondern wir müssen auf die Waagschale bringt mir das was auch noch draufpacken.
• 25:46
  Speaker 0: Die Dinger helfen ja auch noch bessere Kandidatin und bessere kandidaten zu finden, die dann auch wirklich auszusuchen und zu schaffen dass wir die nicht verbrennen weil bei uns drei Wochen lang nicht gemeldet haben und ein anderer Wettbewerber schneller war, weil wir einfach so viel zu tun hatten, dass man mich bemerkt hat, dass wir Kandidatin XY aber eigentlich versprochen hatten, das zu melden.
• 26:05
  Speaker 0: Aber diese Rechnung muss jedes Unternehmen selber machen!
• 26:08
  Speaker 0: Das
• 26:09
  Speaker 1: heißt aber auch, gerade was Sie noch mal angesprochen haben mit Wir Haben es nicht geschafft uns zu melden.
• 26:13
  Speaker 1: Ich habe so ein bisschen den Eindruck dass gerade das Thema Kommunikation mit KI wie sie eingangs beschrieben hatten Bewerberinnen einfach mitteilen hey wir nutzen künstliche Intelligenz Aber auch ihr könnt euch immer informieren Dass das eher noch unterschätzt wird der Fokus sehr auf dieser Auswahl liegt die aber rechtlich einfach schwieriger ist.
• 26:28
  Speaker 1: Das heißt vielleicht wäre das ja auch nochmal ein Thema sich eher auch auf diesen kommunikativen Prozess und die Analyse mit KI zu fokussieren Und eben bei der Auswahl sehr darauf zu achten.
• 26:40
  Speaker 0: Das ist eine gute Idee, wenn man Risiken leveln will und sagen will wir müssen uns nicht überall machen.
• 26:44
  Speaker 0: Sondern es gibt bestellte Bereiche wo das sinnvolle ist auch diesen vier Stufen.
• 26:48
  Speaker 0: Und was Sie jetzt gerade ansprechen is ja ein Chatbot zum Beispiel der Kandidaten in Vierundzwanzig sieben Fragen beantwortet.
• 26:56
  Speaker 0: dass zb fällt nicht in das Hochrisiko.
• 27:00
  Speaker 0: Risiko bei dem EU AI sondern muss mal eben nach links gucken.
• 27:04
  Speaker 0: ich habe mir das hier alles hingelegt.
• 27:07
  Speaker 0: Das ist geringes Risiko.
• 27:09
  Speaker 0: Das ist bei einem Chatbot so, die mit Kunden zu tun haben also auch für Leute jetzt im Marketing sind und auf ihrer Startseite vorne auf der Internet-Seites ein Chatbot haben.
• 27:18
  Speaker 0: Sie müssen hinkriegen dass der Kunde die Kundin versteht Dass das gerade ein Chatbott ist Der technisch ist Und kein echter Mensch dahinter irgendwas tippt!
• 27:29
  Speaker 0: Das ist die Transparenzpflicht.
• 27:32
  Speaker 0: Das kann man ganz einfach regeln.
• 27:33
  Speaker 0: Erstens haben die Dinger immer so ein Gesicht, dass schon klar ist das ist kein echter Mensch denn steht da.
• 27:37
  Speaker 0: hallo ich bin Tobi Ich bin der KI Chatbot der Firma Talala.
• 27:42
  Speaker 0: damit haben sie dieser Transparenzpflicht schon genügel getan.
• 27:46
  Speaker 0: also das Gesetz versucht zu verhindern dass Menschen getäuscht werden Über eine KI und annehmen auf der anderen Seite ist ein echter Mensch oder das ist ein echtes Foto gewesen.
• 27:58
  Speaker 0: Oder tatsächlich Angela Merkel hatten wir getrunken mit Vladimir Putin.
• 28:03
  Speaker 0: Das wäre Täuschung, dann muss unbedingt dran stehen.
• 28:06
  Speaker 0: Achtung dass es mit KI gemacht Und dann entscheidet ja jede Person die da selber will sie dann eben mit diesen Chatbotschappen oder nicht.
• 28:12
  Speaker 0: Also das heißt Es ist nicht so dass über alle der einzelnen Stufen die man haben kann im HR Bereich und mit KI-Tolzmacht im HR-Bereich, dass da immer sofort das riesengroße Domeplätschert oben drüber ist.
• 28:25
  Speaker 0: Und irgendjemand ruft, um thirty-fünf Millionen?
• 28:28
  Speaker 0: So ist das nicht!
• 28:30
  Speaker 0: Sondern es gibt eben sehr unterschiedliche Anwendungen.
• 28:32
  Speaker 0: nur erst mal grundsätzlich.
• 28:34
  Speaker 0: Es gibt viele Berufe die man haben kann mit KI arbeiten und sich sagen kann naja also dieses EU Gesetz ich schreibe immer dran mit KI gemacht dann bin ich aus der Nummer.
• 28:43
  Speaker 0: Aber der HR-Bereich ist der, wo ich sagen würde Leute lieber einmal mehr nachgucken und lieber einmal vorher aufmerksam sein als hinterher zu sagen ach hey, das habe ich ja gar nicht gewusst oder da habe ich hier gar nicht drüber nachgedacht.
• 28:56
  Speaker 1: Wir kommen jetzt zum Abschluss nochmal Richtung Tools.
• 29:00
  Speaker 1: Das hatten Sie ja mehrmals so am Rande, es gibt verschiedene Tools
• 29:03
  Speaker 1: etc.,
• 29:03
  Speaker 1: gibt's denn da eins aus Ihrer Perspektive?
• 29:05
  Speaker 1: was vielleicht quasi ein allumfassender Service von Basis eins bis Schritt vier dann ist oder wie sieht da die Toollandschaft
• 29:13
  Speaker 0: gerade aus?
• 29:14
  Speaker 0: Ja, ich munze schon deshalb weil... Was soll ich sagen?
• 29:18
  Speaker 0: Also egal wenn wir das jetzt hier aufzeichnen.
• 29:20
  Speaker 0: Egal was ich jetzt sage, dass es in vier, sechs, acht, zehn Wochen schon wieder veraltet.
• 29:26
  Speaker 0: Das ist das eine.
• 29:27
  Speaker 0: Das zweite ist Es gibt nicht wie immer nicht das eine Tool, was für alle irgendwie passt und da ist alles perfekt drin.
• 29:33
  Speaker 0: Sondern es gibt hier nach dem, was man haben möchte.
• 29:36
  Speaker 0: In welchen dieser einzelnen Candidate-Journey-Punkten gibt es Spezialtools?
• 29:41
  Speaker 0: Und da muss man noch fragen bin ich eher in keinem U, also habe ich weniger Geld als kleines Unternehmen oder bin ich ein Großkonzern.
• 29:48
  Speaker 0: Also Großkonzerne können sich eigentlich große Application Tracking Tools leisten.
• 29:53
  Speaker 0: Da gibt's einige.
• 29:55
  Speaker 0: Ich hab hier eine ganz große Auflistung mir auch gemacht, ob das auch nochmal durch recherchiert.
• 30:00
  Speaker 0: Also was ich sehr spannend fand und ich bin nicht im HR bereit, das heißt Ich arbeite mit diesen Tools nicht.
• 30:05
  Speaker 0: Ich gucke mir das jetzt aus meiner KI Tool.
• 30:08
  Speaker 0: Ich habe mein eigenes Trainingsinstitut auch ohne KI Tools beibringen zu können für Marketingleute.
• 30:12
  Speaker 0: Aus der Brille gucke ich mir das an.
• 30:14
  Speaker 0: Was ich super spannend finde im Moment ist Hire View also Hire wie Einstellen und View wie sehen?
• 30:22
  Speaker 0: Das ist eigentlich ein ganzes Orchester von KI-Tools für HR.
• 30:28
  Speaker 0: Aber ich finde es deshalb spannend, weil das offenbar sehr stabile Tools schon hat dazu dass man Kandidaten per Video, KI-Video erst interviewt.
• 30:38
  Speaker 0: Also darüber eine Vorauswahl macht und diese KI-Screen eben wie ist die Stimme?
• 30:42
  Speaker 0: Wie ist die Nervosität?
• 30:44
  Speaker 0: Werden die ersten Fragen einigermaßen sinnvoll beantwortet?
• 30:47
  Speaker 0: Wie geht die Bewerberin der Bewerbern mit schwierigen Fragen um?
• 30:51
  Speaker 0: weicht sie dann aus oder geht ihr dann so auf die zwölf Um daraus eben über Charakter auch festzustellen, passt das in unsere Unternehmenskultur?
• 31:00
  Speaker 0: Das fand ich super spannend.
• 31:02
  Speaker 0: Dann gibt es ein Tool was wenn man das nicht mit Video machen will sondern einfach nur mit Chatbot basiert.
• 31:10
  Speaker 0: Paradox weißt du das?
• 31:13
  Speaker 0: Das macht dann eben für die erste Gespräche mit Bewerbern, dass ist relativ günstig.
• 31:17
  Speaker 0: also völlig zu Abplummen von neun Euro an den Monat.
• 31:21
  Speaker 0: Bio da sind sie sofort bei ein paar Zehntausend Euro.
• 31:24
  Speaker 0: Also das heißt, da sehen Sie schon mal ein bisschen die Spannbreite.
• 31:28
  Speaker 0: Und dann gibt es... wenn man vorne am Sourcing sind.
• 31:31
  Speaker 0: also wir wollen überhaupt erst einmal Stellen anzeigen Wir haben eine Stellenbeschreibung und wir wollen jetzt eine Stelle besetzen.
• 31:38
  Speaker 0: Wie suchen uns die Kandidaten?
• 31:40
  Speaker 0: Darf handelt ich gerade spannend.
• 31:42
  Speaker 0: Die heißen Hirees Also Higher wie wir im Englischen eben einstellen Und EZ Hireese Die flühen automatisch dreißig Plattformen durch, wo Menschen wie wir sind.
• 31:56
  Speaker 0: Link in Xing und allen möglichen anderen Plattforms und sucht eben passend zu der Stellenbeschreibung mögliche Kandidaten.
• 32:03
  Speaker 0: relativ günstig kann sich also KMUs leisten kleine Unternehmen unter Großunternehmen so zwischen hundert und fünfhundert Euro im Monat.
• 32:11
  Speaker 0: aber auch das man sieht schon.
• 32:12
  Speaker 0: auch das lohnt sich nicht wenn man eine Schellenanzeige hat.
• 32:15
  Speaker 0: dass lohnt es sich auch nur wenn man das wirklich systematisch machen muss.
• 32:18
  Speaker 0: Also ich könnte jetzt hier noch viel weiter
• 32:19
  Speaker 1: machen
• 32:21
  Speaker 0: Aber das sind so die, die ich jetzt sehr, sehr spannend fand.
• 32:23
  Speaker 0: Letzter Punkt vielleicht über Screening und Hiring.
• 32:27
  Speaker 0: also raus suchen der Bewerber, die passen bis hin zu Hiring, die heißen Jetzt treffe ich es mit sich verkehrt aus Manathal Deutsch ausgesprochen Die haben eine kostenlose Testphase Und die helfen eben bei Aus ganz vielen Bewerbungen die richtigen rauszusuchen, die dann auch wirklich bis zum Hiring auch mitzubetreuen.
• 32:49
  Speaker 0: Das ist also was, wenn man jetzt sagt ich habe gar keine Ahnung ob mir das helfen kann.
• 32:53
  Speaker 0: Und dass man mal ausprobieren kann in einer Testphase und zu gucken wie schnell das überhaupt.
• 32:57
  Speaker 0: aber sie sehen schon daran unter bunter Blumen Strauß so ähnlich wie im Marketing.
• 33:01
  Speaker 0: wir haben sechs Sonder Tools die uns im Marketing helfen können da jetzt daraus zu ziehen und zu sagen Die sind es wer natürlich sehr fatalen sollte man auch nicht tun als Beraterin oder als Berator.
• 33:12
  Speaker 0: Aber wenn ich jetzt anfangen würde mit Ich bin in einem großen Unternehmen H A soll mir irgendwie helfen dann würde ich mit dir angucken.
• 33:21
  Speaker 0: Letzter Satz, immer Tagesaktuell!
• 33:24
  Speaker 0: Also wer auch immer das jetzt hört in einem halben Jahr selber suchen unbedingt recherchieren nicht einfach irgendeinen Tipp nehmen und sagen wir machen das lieber erstmal einmal selber reingucken.
• 33:34
  Speaker 1: Da muss ich den Transparenzchenweis geben, wir zeichnen am sechsten Februar zwanzig sechsundzwanzig auf.
• 33:40
  Speaker 1: Dann haben wir hier schon einmal den Zeitstempel drin.
• 33:42
  Speaker 1: so und jetzt kommen wir aber zur abschließenden Frage für diese Episode.
• 33:46
  Speaker 1: erst mal vielen Dank für diese Toolübersicht.
• 33:49
  Speaker 1: Gibt es denn etwas, wo ich generell wenn ich Tools auswähle darauf achten sollte?
• 33:53
  Speaker 1: Weil ich gebe mich ja immer in Jahren von dritten quasi.
• 33:56
  Speaker 1: Also auch all diese Risiken die wir gerade besprochen haben da können die Unternehmen ja nicht selber quasi ihre EntwicklerInnen dann dran setzen sondern ich muss ja auf bestimmte Punkte achten.
• 34:05
  Speaker 1: gibt's da vielleicht ein paar Stichpunkte Bullet Points die hier jeder mit rausnehmen sollte?
• 34:10
  Speaker 0: Ja sehr gerne.
• 34:12
  Speaker 0: Ich mache auch KI, Trainings-Masterclasses und solche Sachen.
• 34:15
  Speaker 0: Und der Tipp den ich immer gebe – das sind dann in der Regel Marketingleute – ist, dass das Hauptproblem ist man hat keine Zeit!
• 34:23
  Speaker 0: Man muss ja irgendwas parallel noch zum Job machen.
• 34:26
  Speaker 0: also hilft schon wenn man sich das ganze diesen Elefanten im kleinen Scheiben teilt und sagt heute nämlich mit einer halben Stunde Zeit und recherchiere erstmal durch welche Tools können wir denn für die eine Aufgabe?
• 34:37
  Speaker 0: Die jetzt gerade habe und wo?
• 34:38
  Speaker 0: ich denke ich mach das jetzt heute das Warum gibt es da nicht einen Kaili-Tool dafür?
• 34:43
  Speaker 0: Eine halbe Stunde zu recherchieren und zu sagen, hier sind drei Tools die könnten helfen.
• 34:48
  Speaker 0: Die dann vorzunehmen am nächsten Tag wieder eineinhalb Stunden um zu sagen welches davon will ich mir den leisten oder vielleicht erst mal gar kein Geld ausgeben?
• 34:56
  Speaker 0: also einfach nur zu entscheiden welches Tool probiere ich raus Und das tue dann am nächsten tag.
• 35:01
  Speaker 0: und jetzt muss ein bisschen länger sein als eine halbe stunde vielleicht fünf vierzehn Minuten mal auszuprobieren egal worum es jetzt geht wenn ich nach forty fünf Minuten nicht den Eindruck habe Das ist das beste Seig geschnitten Brot.
• 35:13
  Speaker 0: Das erleichtert mir das Leben, ich kann auch sofort damit umgehen.
• 35:17
  Speaker 0: Wenn es das nicht schafft dann ist es kein Tool für Sie.
• 35:20
  Speaker 0: und wenn sie das jetzt wieder Marketing zum Beispiel, wenn Sie das drei, vier, fünf Wochen lang machen immer vornehmen im Kalender halbe Stunde heute KI Dann haben Sie sehr schnell einen sehr guten Überblick.
• 35:31
  Speaker 0: die für Ihre Use Cases passenden KI-Tools Und die Dinger sind alle so gebaut, dass sie ganz schnell den User ein Achtzig Prozent Erfolg bringen.
• 35:41
  Speaker 0: In ganz kurzer Zeit.
• 35:42
  Speaker 0: Deshalb sage ich immer so massiv wenn ihr nach fünfzehn Minuten nicht klar gekommen seid dann ist das nichts für euch.
• 35:48
  Speaker 0: Aber dann ist es tulleichts für euch!
• 35:50
  Speaker 0: Nicht Ihr seid nix für die KI.
• 35:51
  Speaker 0: also nicht aufgeben wo wir den dran leihen und dann findet man die passenden Dinger.
• 35:55
  Speaker 0: und dann letzter Tipp leider nicht verheiratet mit einem Tool.
• 35:59
  Speaker 0: Also keins auf einen Jahr kaufen Denn die Dinger entwickeln sich gerade so massiv noch weiter, dass sogar ein Monat schon lang ist.
• 36:07
  Speaker 0: Also lieber flexibel bleiben immer nur eine Monatslizenz kaufen wenn man denn überhaupt Geld ausgeben will.
• 36:13
  Speaker 0: Es kann sein das im Halden ja irgendwie ein tolles Ding kommt was man viel deshaft findet und dann der Blödsinn an einem Tool dran hängt und noch ein halbes Jahr bezahlen muss.
• 36:22
  Speaker 1: Dankeschön für diese Tippübersicht zum Abschluss.
• 36:25
  Speaker 1: Wir merken uns die fünfundvierzigminütige Testspannephase quasi und auch nicht dann einfach mit der KI aufgeben, sondern weiter testen – auch wenn es Zeit kostet!
• 36:36
  Speaker 1: Und an dieser Stelle danke ich sehr herzlich für Ihre Zeit, Frau Bündte, dass Sie heute bei uns in progress zu Gast gewesen sind.
• 36:45
  Speaker 0: Sehr gerne!
• 36:47
  Speaker 2: Das war's wir heute.
• 36:49
  Speaker 2: Wenn ihr mehr von Stella zum Thema Arbeit in Progress hören wollt, dann findet ihr den Podcast auf der Plattform eurer Wahl.
• 36:55
  Speaker 2: Jeden Freitag um zehn gibt's eine neue Folge!
• 36:58
  Speaker 2: Den nächsten Deep Dive mit mir hört ihr an dieser Stelle in zwei Wochen – es würde mich freuen wenn ihr wieder dabei seid.
• 37:04
  Speaker 2: Bis dahin könnt ihr natürlich mit unserem kompakten KI-Update
• 37:08
  Speaker 0: jeden
• 37:08
  Speaker 2: Montag, Mittwoch und Freitags auf dem Laufenden bleiben.