Das zugrundeliegende algorithmische Modell greift auf einen weltweiten Datenpool zu und bewertet Abschlüsse von mehr als 30.000 Hochschulen. Mithilfe moderner Vorhersagemodelle und Scoring-Verfahren werden Kandidatenprofile quantifiziert und hinsichtlich ihres individuellen Potenzials präzise eingeschätzt. Ein komplexer Optimierungsalgorithmus gewichtet sämtliche Faktoren und führt sie in einem normierten Wert zusammen. In der praktischen Evaluation erwies sich dieser Index als verlässlichster Prädiktor für konkrete Job-Angebote nach Assessment-Centern und senkte in Kombination mit Online-Assessments die Rekrutierungskosten um mehr als 80 %. Damit setzt die Softwareentwicklung im Bereich der Personalwirtschaft neue Maßstäbe für zukunftsfähige HR-Prozesse.
„Die intelligente Harmonisierung heterogener Bildungsinformationen durch fortschrittliche Algorithmen markiert den Wendepunkt von der Bauchgefühl-Auswahl hin zu einer echten, evidenzbasierten Talentidentifikation im KI-Zeitalter.“
Heterogene Zeugnisse, Diplome, Notizen wie „Noten
Praxisnahe Einblicke in die KI-Transformation des HR-Sektors
Praxisnahe Einblicke in die KI-Transformation des HR-Sektors
Objektive Vergleichbarkeit internationaler Studienleistungen im Bewerbungseingang
Wenn Tausende Bewerbungen aus aller Welt für Nachwuchspositionen eingehen, stößt die manuelle Sichtung schnell an ihre Grenzen. Eine Noten-Acht aus einem Land entspricht vielleicht dem Prädikatsexamen eines anderen Bildungssystems. Durch den Einsatz des automatisierten Systems der candidate select GmbH werden Abschlüsse aus über 30.000 Hochschulen fair und vergleichbar eingeordnet. Der entwickelte Algorithmus korrigiert statistische Abweichungen und macht das wahre Potenzial von Talenten sofort sichtbar.
Erfolgreiche Potenzialprognose für das Assessment-Center
Im Bewerbungsprozess der Deutschen Post AG erwies sich der CASE Score als der aussagekräftigste Indikator dafür, ob Bewerbende das spätere Assessment-Center erfolgreich absolvieren und ein Vertragsangebot erhalten. Anstatt sich auf vage Notenschnitte zu verlassen, nutzen HR-Teams datenbasierte Prognosesysteme. Dies sichert eine hohe Qualität bei den Einstellungen und reduziert Fehlentscheidungen im Auswahlprozess signifikant.
Massive Senkung der Rekrutierungskosten in der Personalwirtschaft
Die Kombination von KI-basierten Analysen und strukturierten Online-Assessments führte im Praxiseinsatz zu einer beachtlichen Effizienzsteigerung. Die Deutsche Post DHL Group konnte die Gesamtkosten für die Rekrutierung von Praktikantinnen und Praktikanten um mehr als 80 % senken. Automatisierung entlastet das Personal von zeitintensiver Routinearbeit und schafft Freiräume für die persönliche Interaktion mit Top-Kandidaten.
KI-Transformation des HR-Sektors | Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Warum sind Noten aus verschiedenen Hochschulen ohne KI schwer vergleichbar?
Notenskalen, Prüfungsstandards und Bewertungsmaßstäbe variieren stark je nach Hochschule, Studiengang und Jahrgang. Eine Durchschnittsnote lässt ohne den korrekten Kontext keine verlässliche Aussage über die tatsächliche akademische relative Leistung oder die kognitiven Fähigkeiten von Bewerbenden zu.
Welche Daten nutzt der CASE Score für seine Berechnungen?
Die Software greift auf umfangreiche Datensätze mit über 180.000 Notenverteilungen sowie auf Befragungsergebnisse von mehr als 200.000 Studierenden zu kognitiven Fähigkeiten und Persönlichkeitsmerkmalen zurück. Dadurch werden Abschlüsse von über 30.000 Hochschulen weltweit eingeordnet.
Welche Einsparungen erzielt der KI-Einsatz im Recruiting der Deutschen Post AG?
Durch den Einsatz des CASE Scores in Verbindung mit digitalen Online-Assessments konnten die Rekrutierungskosten bei der Auswahl von Praktikantinnen und Praktikanten um über 80 % gesenkt werden, während gleichzeitig die Validität der Auswahlentscheidungen stieg.
Wie funktioniert der Optimierungsalgorithmus der candidate select GmbH?
Ein mathematisches Modell analysiert die akademischen Leistungsdaten, gewichtet die Kontextfaktoren der jeweiligen Hochschule und kombiniert diese Informationen mit datenbasierten Vorhersagemodellen zu einem einzelnen, vollkommen vergleichbaren Score-Wert.
Welche Rolle spielt der Standort NRW bei dieser Innovation?
Sowohl der Anbieter candidate select GmbH (Bonn) als auch der Anwender Deutsche Post AG nutzen den Wirtschafts- und Wissenschaftsstandort Nordrhein-Westfalen als Innovationsmotor, um zukunftsweisende KI-Lösungen im Bereich HR und Analytics erfolgreich umzusetzen und zu etablieren.
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