Lernen Sie die neue Manatal AI-Empfehlungsmaschine kennen

Ihre Bewerberdatenbank ist Ihr wertvollstes Kapital. Für viele Recruiting-Teams ist sie jedoch auch das am wenigsten genutzte. Mit zunehmender Größe Ihrer Datenbank haben herkömmliche Suchwerkzeuge Schwierigkeiten, Schritt zu halten, sodass Sie oft auf starre Stichwortsuchen zurückgreifen müssen, bei denen vielversprechende Talente übersehen werden, nur weil ein Lebenslauf nicht genau Ihren Suchbegriffen entspricht.

Heute starten wir die KI-Empfehlungsmaschine in der öffentlichen Beta-Phase. Diese Funktion geht über das einfache Abgleichen von Stichwörtern hinaus und versteht die Bedeutung hinter einer Stellenbeschreibung. Sie liest Ihre Anforderungen wie ein menschlicher Personalvermittler und findet sofort die besten Kandidaten aus Ihrem bestehenden Pool.

Dadurch wird die Suche über die Grenzen der exakten Keyword-Übereinstimmung hinaus erweitert und eine Rangliste mit Kandidaten erstellt, die den tatsächlichen Anforderungen der Position entsprechen.

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Über die Keyword-Falle hinausgehen

Die meisten Bewerberverwaltungssysteme zwingen Sie dazu, sich wie eine Maschine zu verhalten. Sie verbringen Stunden damit, komplexe boolesche Zeichenfolgen zu erstellen und zu erraten, welche Schlüsselwörter ein Bewerber verwendet haben könnte.

Dadurch verlagert sich Ihr Arbeitsablauf von der manuellen Suche hin zur intelligenten Überprüfung.

Wie es funktioniert

Die KI-Empfehlungen von Manatal automatisieren nun die Analyse Ihrer Stellenbeschreibungen und Ihrer Bewerberdatenbank, um die Genauigkeit der Personalbeschaffung zu verbessern.

1. Intelligente Anforderungserfassung

Erstellen Sie keine komplexen Filtersätze mehr manuell. Wenn Sie eine Stellenbeschreibung (optimalerweise mindestens 150 Wörter) speichern, liest das System automatisch die Rolle. Es extrahiert die Kernanforderungen und kategorisiert sie in erforderliche und bevorzugte Qualifikationen.

2. Semantische Suche

Der Motor durchsucht Ihre gesamte Datenbank, einschließlich früherer Bewerber, die Sie möglicherweise übersehen haben. Er gleicht die Ergebnisse anhand ihrer Bedeutung ab, nicht nur anhand von Schlüsselwörtern.

Beispiel: Wenn Sie einen „SaaS-Vertriebsleiter“ suchen, weiß die KI, dass sie nach Erfahrungen im Bereich „B2B-Softwarevertrieb“ suchen muss. Sie findet qualifizierte Kandidaten, die bei einer starren Stichwortsuche übersehen würden.

3. Transparente Bewertung und Begründung

Wir sind der Meinung, dass KI-Tools erklärbar sein sollten. Zu jedem empfohlenen Kandidaten gibt es eine KI-Match-Übersicht, die Folgendes enthält:

• Match Score: Ein eindeutiger Prozentsatz, der die Übereinstimmung angibt.
• Begründungen: Zeilenweise Erläuterungen, warum ein Kandidat bestimmte Anforderungen erfüllt (z. B. „Verfügt über 4,5 Jahre Erfahrung im Projektmanagement in der Technologiebranche“).
• Lückenanalyse: Sofortige Übersicht darüber, welche bevorzugten Fähigkeiten fehlen.

4. Präzisionssteuerung

Nicht jede Anforderung hat das gleiche Gewicht. Mit dem neuen Gewichtungs-Tool können Sie Ihren Anforderungen bestimmte Wichtigkeitsstufen zuweisen.

Dadurch erhalten Sie eine detaillierte Kontrolle, um die Rangfolge der Kandidaten genau anzupassen und sicherzustellen, dass die KI die Fähigkeiten priorisiert, die für Ihre spezifische Position am wichtigsten sind.

Wann sollte die KI-Empfehlungsmaschine verwendet werden?

Diese Funktion wurde entwickelt, um hochwertige Rekrutierungsszenarien zu unterstützen:

• Kandidaten-Wiederentdeckung: Finden Sie sofort einen „Silbermedaillengewinner“ aus einer Position, die Sie vor zwei Jahren besetzt haben und der nun perfekt für eine neue Stelle geeignet ist.
• Screening großer Bewerbermengen: Wenn Sie 500 oder mehr Bewerbungen erhalten, ordnet die KI diese nach ihrer Eignung. So können Sie sich bei der manuellen Prüfung sofort auf die besten Kandidaten konzentrieren.
• Nischen-Sourcing: Finden Sie Kandidaten mit spezifischen, schwer zu definierenden Fähigkeiten, die mit einfachen Stichwortsuchen oft nicht erfasst werden können.

Warum dies für Ihr Geschäftsergebnis wichtig ist

Wir haben diese Engine entwickelt, um bestimmte betriebliche Ineffizienzen zu beheben. Sie bietet in dreierlei Hinsicht einen unmittelbaren Mehrwert:

1. Maximieren Sie den ROI Ihrer Datenbank

Jeder Kandidat in Ihrem System kostet Geld, sei es durch Stellenanzeigen, LinkedIn-Kontaktaufnahmen oder Marketingausgaben. Wenn Sie diese Kandidaten nicht für neue Stellen wiederfinden können, ist diese Investition nicht ausreichend genutzt. Unsere Engine durchsucht Ihre gesamte Historie früherer Bewerber. So können Sie neue Stellen mit Talenten besetzen, die Sie bereits haben, und Ihre Abhängigkeit von teuren externen Stellenanzeigen deutlich reduzieren.

2. Zeit bis zur Vorauswahl reduzieren

Das Screening ist der größte Engpass bei der Einstellung einer großen Anzahl von Mitarbeitern. Anstatt Hunderte von Lebensläufen zu sichten, um eine Handvoll passende Kandidaten zu finden, liefert die KI sofort eine Rangliste mit einer Auswahlliste. Sie beginnen Ihren Tag damit, die besten 10 % der bereits qualifizierten Kandidaten zu sichten, anstatt die 90 % herauszufiltern, die nicht in Frage kommen.

3. Beseitigen Sie den Zeitverlust durch „falsch positive Ergebnisse“

Standard-Suchwerkzeuge liefern oft Kandidaten, die zwar einem Stichwort entsprechen, aber nicht den Kontext erfüllen (z. B. ein „Projektmanager“, der bei der Suche nach einem „Produktmanager“ angezeigt wird). Unsere Suchmaschine analysiert Erfahrung, Ausbildung und Fähigkeiten im Kontext und stellt so sicher, dass Sie nur Zeit mit der Prüfung geeigneter Profile verbringen.

Teilnahme an der öffentlichen Beta

Die KI-Empfehlungsmaschine ist jetzt in der öffentlichen Beta-Version verfügbar.

Neu bei Manatal? Klicken Sie hier, um Ihre 14-tägige kostenlose Testversion zu starten um die Art und Weise, wie Sie heute rekrutieren, zu verändern.

Sind Sie bereit, Ihre Personalbeschaffung zu optimieren? Melden Sie sich bei Manatal an, navigieren Sie zu einer beliebigen Stelle und lassen Sie die KI Ihre Stellenbeschreibung in Ihren nächsten Mitarbeiter verwandeln. Lesen Sie die Dokumentation >>