KI für Human Resources
Chris Klaus
Senior AI Architect, Chalice AI
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Umfragedateien oder Textprotokolle hochladen
Verdeckte Trends und Stimmungswechsel erkennen
Menschliche Interpretation in den Fokus rücken
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| Dateityp | Beispiel-Input | Möglicher KI-Output |
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| Excel/CSV | Engagement-Daten | Bereichstrends, Sentiment-Zusammenf. |
| Text | Offenes Feedback | Thematische Cluster, Tonalitätsinfos |
| Richtlinien-Zusammenf. | Wichtige Punkte, Klausel-Extrakte |
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Vergleiche Engagement-Scores nach
Bereich und fasse die drei
wichtigsten Verbesserungsfelder zusammen.

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Iterativ zu klareren Insights
Rückfragen stellen, um den Fokus zu schärfen
Gruppen oder Zeiträume vergleichen
Einfache Outputs zu klaren Stories ausbauen
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Identifiziere Themen, die sich zwischen
Remote- und Onsite-Mitarbeitenden unterscheiden.
Fasse Treiber des Engagements zusammen,
die mehr als 20-mal erwähnt wurden.
Fokussiere nur Kommentare von Führungskräften.
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Denkmodi
Den Denkprozess der KI zeigen
Annahmen prüfen helfen
Nützlich für komplexe Analysen
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Websuche
Aktuelle Gehaltsbenchmarks abrufen
Branchentrends einsehen
Mit Live-Daten abgleichen
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Damit KI-Schlüsse prüfen, nicht nur Outputs übernehmen
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Ergebnisse visualisieren und vermitteln
Rohdaten in Diagramme und Heatmaps verwandeln
Muster visuell für Stakeholder zusammenfassen
Quantitative und qualitative Daten kombinieren
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HR-Daten verantwortungsvoll nutzen
Personenbezug vor dem Upload entfernen
Data Governance und Datenschutz einhalten
Insights teilen, keine Einzeldatensätze
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Ethische KI schafft Vertrauen

KI für Human Resources