KI in Aktion: So findest du Top-Kandidat:innen schneller
Dieser Blog ist Teil unserer Serie „KI in Aktion“. Wir zeigen dir hier, wie Künstliche Intelligenz (KI) gezielt im Rekrutierungsprozess unterstützt. Auf unserer Webseite erfährst du, wie KI bei Bullhorn eingesetzt wird.
Effektiv im Wettbewerb bestehen
Personaldienstleister haben die besten Chancen auf eine erfolgreiche Vermittlung, wenn sie passende Kandidat:innen für offene Stellen schnell identifizieren. Der zunehmende Fachkräftemangel und steigende Kundenerwartungen erschweren jedoch die Suche nach geeigneten Talenten. Recruiter müssen daher eine Vielzahl aktiver und passiver Kandidat:innen prüfen und deren Fähigkeiten, Berufserfahrung und Qualifizierungen mit dem Stellenprofil in kürzester Zeit abgleichen.
Ein präzises Matching stellt Recruiter daher heutzutage vor große Herausforderungen. Sie sind für eine positive Kandidatenerfahrung zuständig, sorgen für eine reibungslose Zusammenarbeit mit Kund:innen und bewältigen gleichzeitig einen hohen administrativen Aufwand.
Hier kommen KI-gestützte Tools ins Spiel. Diese Tools automatisieren den Suchprozess und helfen dabei, Top-Talente schneller zu identifizieren. Das spart Zeit und liefert bessere Ergebnisse.
Die Vorteile des KI-gestützten Candidate Matchings
- Höhere Effizienz:
KI-Matching-Tools optimieren den Suchprozess. Recruiter können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren und Vermittlungen schneller abschließen. - Verbesserte Qualität:
KI identifiziert auch verborgene Talente. In die Auswahl schaffen es somit Kandidat:innen, die auf den ersten Blick nicht auffallen. - Besseres Kandidatenerlebnis:
Bewerber:innen profitieren von einer schnelleren, passgenauen und personalisierten Ansprache. - Kürzere Time-to-Hire:
KI beschleunigt den Such- und Matching-Prozess. Die Einstellungsdauer wird reduziert, die Effizienz des Rekrutierungsprozesses steigt.
Marc Linden, Managing Director bei TSR Consulting, hebt den Nutzen von Textkernel by Bullhorn hervor:
„Alle Recruiter bei TSR waren begeistert. Die externe Suche wird mit den Search-and-Match-Tools kombiniert, und alles ist direkt in Bullhorn integriert. Wir erhalten eine zentrale Sicht auf Kandidat:innen und Prozesse. Das spart enorm viel Zeit.“
Bullhorns KI-Lösung nutzen
Bullhorn AI und Textkernel by Bullhorn bieten leistungsstarke Funktionen für ein automatisiertes Kandidaten-Matching:
- Erweiterte Suchfunktionen: Kandidat:innen lassen sich gezielt nach Fähigkeiten, Erfahrung und Standort suchen.
- Intelligente Empfehlungen: Recruiter erhalten automatisch personalisierte Vorschläge für hochqualifizierte Kandidat:innen.
- Echtzeit-Einblicke: Verhaltens- und Präferenzanalysen von Kandidat:innen ermöglichen fundierte Entscheidungen.
5 Tipps, wie KI im Candidate Matching eingesetzt werden kann
Ein schnelles und präzises Matching von Kandidat:innen mit offenen Stellen verschafft Personaldienstleistern einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Im Gegensatz dazu ist manuelles Matching deutlich langsamer und geeignete Kandidat:innen werden oft übersehen.
KI optimiert und automatisiert den Such- und Matching-Prozess. Die folgenden Ansätze zeigen, wie KI erfolgreich eingesetzt werden kann:
- Klar definierte Suchkriterien erstellen:
Die benötigten Fähigkeiten, Erfahrungen und Qualifikationen für jede Position sollten exakt formuliert werden. Relevante Details müssen in Kandidatenprofilen und Stellenbeschreibungen enthalten sein. - Kandidat:innen priorisieren:
KI identifiziert erfolgversprechende Matches, sodass sich Recruiter gezielt auf diese konzentrieren können. - Proaktive Nutzung der eigenen Daten:
Mit KI lassen sich potenzielle Kandidat:innen in der Datenbank identifizieren. Das vergrößert den Talentpool und steigert den ROI des ATS/CRM. - Integration in bestehende Strukturen:
KI-gestützte Tools lassen sich nahtlos in bestehende Rekrutierungsprozesse integrieren. Automatisierte Mails an die besten Matches für eine Stelle beschleunigen den Prozess. - KI-Strategie kontinuierlich optimieren:
Die Performance von KI-Tools sollte regelmäßig überwacht werden. Je besser die Datenqualität, umso genauer die Ergebnisse.
