Das Wichtigste in Kürze
- KI im Recruiting steht und fällt mit dem Kontext — wer 20.000 Bewerber gegen 1.000 Stellen matchen will, überlädt das Kontextfenster und bekommt unbrauchbare Ergebnisse.
- Deterministische Vorfilter (letzter Kontakt unter 90 Tagen, Umkreis, Führerschein, Schichtbereitschaft) reduzieren die Datenmenge, bevor die KI probabilistisch arbeitet.
- Promptqualität entscheidet: „Shit in, shit out.” Ein guter Prompt klassifiziert Kandidaten direkt beim Eingang und holt das Wissen aus den Köpfen Deiner erfahrenen Leute aufs Papier.
- Audiospuren von Vertriebsgesprächen und Vorstellungsgesprächen sind Kontext-Gold — richtig aufgezeichnet und ausgewertet, schlagen KI-E-Mails laut US-Studien sogar die Conversion von handgeschriebenen.
- AI first, aber nicht AI everywhere. Prozesse neu denken, Mitarbeiter mitnehmen, dokumentieren — sonst richtest Du mit KI nur schneller Chaos an.
In dieser Folge sitzt Pia Tischer bei mir am Mikrofon — Gründerin und Geschäftsführerin der Coveto ATS GmbH, einer All-in-One Recruiting Software mit nativer KI-Integration. Wir reden über das Thema, an dem die meisten KI-Projekte in der Personaldienstleistung derzeit scheitern: Kontext. Nicht die KI ist das Problem. Es ist die Art, wie wir sie füttern. Pia bringt tiefe Praxis mit, ich bringe 20 Jahre Zeitarbeit mit. In den nächsten Minuten bekommst Du eine klare Ansage, wo Du den Hebel ansetzen musst, damit KI im Recruiting tatsächlich liefert.
Was heißt „Kontext” bei KI eigentlich — und warum platzt das Kontextfenster?
Kurz gesagt: Das Kontextfenster ist der Arbeitsspeicher der KI. Lädst Du zu viel rein, wird der Rest komprimiert oder stillschweigend abgeschnitten.
Pia erklärt es so: „Die KI hat eben ein Hirn und auch wie bei uns Menschen, das Hirn hat eine bestimmte Leistungsfähigkeit.” Klassischer Fehler in unserer Branche — alle Bewerber gegen alle Stellen matchen lassen. Bei 20.000 Kandidaten und 1.000 Stellen hast Du keine Chance. Die KI schneidet in der Mitte raus, komprimiert, und am Ende hast Du scheinbar ein Ergebnis — nur eben kein vollständiges.
Und mal ehrlich: Von Deinen 20.000 Bewerbern sind doch nicht alle verfügbar. Wenn Du nachher 1.200 Treffer bekommst, mit denen aber keiner heute arbeitet, dann war die ganze Übung für die Katz. Deshalb der Punkt, auf den wir in dieser Folge immer wieder zurückkommen: Kontext ist nicht „so viel wie möglich reinladen”, sondern „die richtigen Daten in der richtigen Verdichtung”.
Deterministisch vor probabilistisch — der Hebel, den fast keiner nutzt
Direkt die Antwort: Filter deterministisch vor, bevor Du die KI ranlässt. Das spart Tokens, Zeit und schützt Deine Ergebnisqualität.
Deterministisch heißt: feste Regeln. Wenn A, dann B. Probabilistisch heißt KI — sie sagt vorher, was am wahrscheinlichsten passt. Und genau deshalb bekommst Du beim gleichen Prompt nie zweimal exakt dieselbe Antwort. Pias Rat: Erst harte Filter setzen, dann die KI arbeiten lassen.
Konkret für Deinen Alltag in der Dispo:
- Letzter Kontakt nicht älter als 90 Tage
- Eingangsdatum nicht älter als 90 Tage
- Umkreis, Führerschein, Schichtbereitschaft als KO-Kriterien
- Nur aktive, verfügbare Kandidaten in den Match
Damit reduzierst Du Deine 20.000 auf vielleicht 100. Und mit 100 Kandidaten im Kontextfenster bekommst Du Ergebnisse, mit denen Dein Disponent heute Nachmittag telefonieren kann. „Im Moment ist die KI so günstig wie’s nie wieder sein wird”, sagt Pia. Heißt im Klartext: Wer jetzt lernt, sauber mit Tokens umzugehen, hat später den Kostenvorteil.
Promptqualität: Warum „Shit in, Shit out” auch bei KI gilt
Die harte Wahrheit zuerst: Ein mieser Prompt produziert einen miesen Output. Punkt.
Pia bringt es auf den Punkt: „Wer ist der beste Bewerber? Ja, beste gemessen an was denn?” Genau da liegt der Hase im Pfeffer. Du musst der KI sagen, nach welchen Kriterien sie bewerten soll. Und das heißt: Das Wissen aus den Köpfen Deiner erfahrenen Disponenten muss aufs Papier. In einen Prompt. Einmal sauber gebaut, immer wieder nutzbar.
Pias Empfehlung: Bau Dir eine Prompt-Bibliothek. In Coveto heißt das „Slash Commands” — ein Klassifizierungs-Prompt läuft direkt beim Bewerbereingang. Red Flags, No-Gos, Pluspunkte, alles einmal definiert. Danach kippt die KI den Kandidaten in die richtige Schublade, bevor er überhaupt im Pool landet.
Und noch ein Trick, den Du heute schon anwenden kannst: Lass Dir Deine Prompts von der KI selbst bauen. Pack Dein Ziel rein, dann sag: „Stell mir alle Fragen, die Du beantwortet haben musst, um einen perfekten Prompt dafür zu schreiben.” Das ist ein iterativer Prozess. Pia schraubt an ihren Prompts dauerhaft. Ich auch. Der erste Wurf ist nie der letzte.
Audiospur als Kontext-Gold: Vertriebsgespräche und Vorstellungsgespräche
Direkt die Ansage: Zeichne auf. Werte aus. Lass die KI den Rest machen.
Im Vertrieb nehmen wir die Audiospur jeder Präsentation auf — natürlich mit Einverständnis. Pia macht’s bei Coveto genauso. Bei Teams-Calls empfiehlt sie, die VTT-Datei runterzuladen, weil die kaum Speicher braucht. Rein ins CRM, Prompt drauf, und dann läuft ein Prozess, der Dir das Originaltranskript ablegt, eine Zusammenfassung für den Sales-Follow-up macht, eine Nachfassmail vorbereitet und die Deal-Wahrscheinlichkeit klassifiziert.
Vorher saß der Vertriebler abends um 20 Uhr vor einer leeren Maske und sollte sich an die Präsentation von 11 Uhr morgens erinnern. Das kann nichts werden. Heute zieht er die VTT-Datei rüber und alles ist da. Für Vorstellungsgespräche gilt das Gleiche. „Man vergisst halt eine Menge, und das passiert dann nicht mehr”, sagt Pia.
Und jetzt kommt der Punkt, den viele noch nicht auf dem Schirm haben: Eine US-Studie aus dem Silicon Valley hat gezeigt, dass KI-geschriebene Mails bessere Conversion-Raten hatten als handgeschriebene — weil sie mehr Kontext einbauen konnten. Nicht trotz KI. Wegen KI. Vorausgesetzt, der Kontext stimmt.
KI verstecken? Vergiss es. Human in the Loop ist der Vorteil.
Mal ehrlich: Dieses „Ich prüfe mit KI, ob der Bewerber sein Anschreiben mit KI geschrieben hat” ist typisch deutsch. Und es führt nirgendwohin.
Ich sag ganz ehrlich: Ich will keinen im Unternehmen haben, der stundenlang an einem Anschreiben schraubt, wenn die KI das in zwei Minuten besser kann. Ich will jemanden, der einen guten Prompt schreibt. Und wer sagt eigentlich, dass die Bewerber ohne KI ihre Unterlagen selbst geschrieben haben? Ich habe in meinen Jahren für über 1.000 Leute Bewerbungsunterlagen formuliert. Das ist kein neues Phänomen.
Pias Bild dazu: „Die KI ist da wie die Erdanziehung. Die geht nicht wieder weg.” Und der Vorteil ist nicht, dass die KI die Arbeit übernimmt — der Vorteil ist Human in the Loop. Alles, was nichts direkt mit dem Menschen zu tun hat, übernimmt die KI. Du hast dadurch mehr Zeit für den Firmenkunden, mehr Zeit für den Bewerber, bessere Gespräche, individueller, besser vorbereitet. Das ist nicht unpersönlich. Das ist persönlicher als vorher.
Dein Startpunkt: Prozesse neu denken, Mitarbeiter mitnehmen
Zuerst die Antwort auf die Frage, die Du jetzt wahrscheinlich hast: Nein, Du musst nicht alles platt machen. Aber Du musst ehrlich hinschauen.
Pias Empfehlung für den Einstieg: Prozesse ansehen, Bottlenecks identifizieren. Wo verlierst Du Zeit? Wo gehen Dir Deals verloren? Wo fehlt die Kompetenz? Da setzt Du an. Kein Tool-Hopping. Kein „Oh, da gibt’s noch ein Tool”. Erst wissen, was Du brauchst, dann gezielt KI dort einsetzen, wo der Hebel am größten ist.
Und ganz wichtig: Nehmt eure Mitarbeiter mit. Erklärt den Kontext. Warum machen wir das? Was passiert mit der gewonnenen Zeit? Fahrt mehr zum Kunden? Macht bessere Vorstellungsgespräche? Entwickelt neue Produkte? Wenn die Leute das Warum verstehen, machen sie mit. Wenn Du einfach was von oben überstülpst, suchen sie Fehler. Die Grundregel von Pia: „AI first, aber nicht AI everywhere.” Und dokumentiert. Notion, WordPress, Cloud — egal. Aber raus aus den Köpfen und auf Papier. Sonst produzierst Du mit KI nur schneller Chaos.
Häufige Fragen zu KI im Recruiting und Kontext
Was ist das Kontextfenster bei KI im Recruiting?
Das Kontextfenster ist der verfügbare Arbeitsspeicher einer KI für einen Vorgang. Pia Tischer vergleicht es mit einem Hirn, das eine begrenzte Leistungsfähigkeit hat. Lädst Du zu viele Bewerberdaten, Stellenanzeigen und Dokumente gleichzeitig rein, komprimiert die KI oder schneidet in der Mitte Informationen raus. Das Ergebnis ist dann unvollständig — ohne dass Du es siehst.
Warum funktioniert KI-Matching bei 20.000 Bewerbern oft nicht?
Weil die Datenmenge das Kontextfenster sprengt und weil die meisten dieser Kandidaten gar nicht verfügbar sind. Pia Tischer empfiehlt, deterministisch vorzufiltern: letzter Kontakt unter 90 Tagen, Umkreis, Führerschein, Schichtbereitschaft. So reduzierst Du 20.000 auf vielleicht 100 aktive Kandidaten, mit denen Du heute arbeiten kannst — und bekommst dann saubere Matching-Ergebnisse.
Was bedeutet „deterministisch vs. probabilistisch” bei KI?
Deterministisch heißt feste Regeln: Wenn A, dann B — klassische Datenbankabfragen und Workflows. Probabilistisch bedeutet, die KI sagt vorher, was am wahrscheinlichsten passt. Gleicher Prompt kann unterschiedliche Ergebnisse liefern. Die Kombination ist der Hebel: erst deterministisch filtern, dann die KI probabilistisch arbeiten lassen. Das spart Tokens und erhöht die Qualität.
Wie baue ich einen guten Prompt für Bewerberklassifizierung?
Definier zuerst Deine Red Flags und Must-haves aus Sicht Deines Unternehmens — Pia nennt das einen One Pager mit Anweisungen. Lass Dich dann von der KI selbst interviewen: Gib Dein Ziel ein und bitte sie, alle Fragen zu stellen, die sie für den perfekten Prompt beantwortet haben muss. Iteriere mehrfach, bis die Klassifizierung stabil läuft.
Darf ich Vorstellungs- und Vertriebsgespräche mit KI aufzeichnen?
Ja — mit ausdrücklichem Einverständnis des Gesprächspartners und DSGVO-konformer Verarbeitung, idealerweise auf deutschen Servern oder in einem Corporate LLM. In der Praxis stimmen laut Pia Tischer rund 99 von 100 zu. Du bekommst dadurch Transkript, Zusammenfassung, Nachfassmail und eine Klassifizierung automatisch — und sparst Deinem Vertrieb Stunden an Nacharbeit.
Soll ich KI in meiner Recruiting-Software oder in ChatGPT nutzen?
Beides hat seinen Platz. Für bewerber- und kundenspezifische Aufgaben nutzt Du die KI direkt in Deinem ATS oder CRM, weil dort der Kontext liegt. Für allgemeine Aufgaben wie Textstil, Konzepte oder Recherchen nutzt Du Claude, ChatGPT oder vergleichbare Tools — idealerweise mit hinterlegten Skills für Unternehmenssprache und E-Mail-Leitfäden.
Fazit
Kontext ist der Hebel. Nicht die KI an sich, nicht das nächste Tool, nicht das größere Modell. Wenn Du heute eine Sache mitnimmst, dann die: Füttere die KI klug. Deterministisch vorfiltern, Prompts dokumentieren, Audiospuren als Kontext-Gold nutzen, Prozesse neu denken und Deine Leute mitnehmen. Pia Tischer bringt es auf den Punkt: AI first, aber nicht AI everywhere. In 20 Jahren Zeitarbeit habe ich selten so klar gesehen, wo der Unterschied zwischen „macht Spaß” und „verbrennt Geld” liegt. Und der liegt im Kontext.
Die ganze Folge hören
Die komplette Episode #879 mit Pia Tischer gibt’s als Video auf YouTube — oben auf dieser Seite eingebettet — und als Audio überall, wo es Podcasts gibt: Apple Podcasts, Spotify, Amazon Music und Deezer. Einfach „Liebe Zeitarbeit” suchen und Folge 879 anhören. Live schauen wir uns auf der Zukunft Personal in Köln vom 15. bis 17. September und auf der Staffingpro am 21. Oktober — kommt am Coveto-Stand vorbei, dort gibt’s die Best Practices zum Anfassen.
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