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Talenty-Leitfäden und Forschungsberichte

Acht Veröffentlichungen behandeln KI-Recruiting, faire Personalauswahl, Besetzungszeiten, Bewerbererfahrung, Wirtschaftlichkeit, kompetenzbasierte Auswahl, Remote-Recruiting und Prognosemodelle.

Alle Beiträge

KI im Recruiting 2025: Technologien auswählen und einführen

Der Leitfaden erklärt Grundlagen und weiterführende Verfahren für die Bewertung und Einführung von KI im Recruiting.

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Bewerbererfahrung 2025: Erwartungen und Vergleichswerte

Der Bericht untersucht Erwartungen und Erfahrungen von Bewerbern sowie die Auswirkungen auf die Arbeitgebermarke. Laut Quelle umfasst er Daten von mehr als 50,000 Bewerbern aus 15 Ländern.

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Einstellungsqualität mit Daten und Prognosemodellen untersuchen

Der Leitfaden beschreibt, wie Datenanalyse und maschinelles Lernen zur Einschätzung späterer Arbeitsleistung eingesetzt werden. Enthalten sind Verfahren zur Modellentwicklung, zur Aufbereitung von Merkmalen und Codebeispiele in Python.

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Verzerrungen im Recruiting erkennen und verringern

Der Leitfaden beschreibt Forschungsbefunde und praktische Verfahren, um Verzerrungen im Recruiting zu erkennen und zu reduzieren. Er enthält Anleitungen zur Einführung und behandelt rechtliche Anforderungen.

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Remote-Recruiting über Standorte und Zeitzonen organisieren

Der Leitfaden beschreibt Recruiting-Verfahren für verteilte Teams und internationale Einstellungen. Er enthält Systemvergleiche, zeitversetzte Interviewabläufe und Hinweise zu rechtlichen Anforderungen.

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Kosten und Nutzen automatisierter Recruiting-Aufgaben berechnen

Der Leitfaden erklärt, wie Investitionen in Recruiting-Technologie berechnet und für Finanzverantwortliche aufbereitet werden. Die Quelle nennt einen Excel-Rechner für den ROI und Präsentationsvorlagen für die Finanzleitung.

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Kompetenzbasierte Personalauswahl einführen

Der Leitfaden beschreibt die Umstellung von einer Auswahl nach formalen Abschlüssen auf eine Prüfung konkreter Fähigkeiten. Enthalten sind Bewertungsverfahren, Maßnahmen zur Einführung im Team und Kennzahlen zur Erfolgskontrolle.

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Einstellungsdauer verkürzen: Maßnahmen und 70%-Fallbeispiel

Der Leitfaden beschreibt datenbasierte Maßnahmen für kürzere Einstellungsprozesse bei gleichbleibender Auswahlqualität. Laut Quelle basiert er auf mehr als 10,000 Prozessen aus mehr als 20 Branchen.

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Die Funktionen, Beispiele und Kennzahlen dieser Seite stammen aus der Talenty-Produktdarstellung. Talenty und Talky haben eigene Leistungsumfänge und Tarife. · Originalquelle ansehen ↗

Überblick

Die Originalseite stellt von Fachleuten verfasste Publikationen mit Methoden und Umsetzungshinweisen vor. Sie nennt einen Zugang ohne Registrierung und hebt ausgewählte Veröffentlichungen hervor.

Ausgewählte Leitfäden

Der vollständige Leitfaden für KI-gestütztes Recruiting in 2025

Die Veröffentlichung umfasst laut Originalseite 48 Seiten zu KI-Grundlagen, Einführung, Wirtschaftlichkeitsberechnung und erwarteten Entwicklungen.

48 Seiten · PDF 3.2 MB · Kategorie: Strategie · Empfohlen

  • Überblick über KI-Technologien und Funktionen
  • Vorgehen zur Einführung in einzelnen Schritten
  • Methode zur Berechnung der Wirtschaftlichkeit
  • + 2 weitere Themen

Voreingenommenheit in der Auswahl anhand von Daten verringern

Die Veröffentlichung behandelt die Erkennung und Verringerung von Voreingenommenheit im Recruiting und beschreibt Schritte für die Umsetzung.

32 Seiten · PDF 2.8 MB · Kategorie: DEI · Empfohlen

  • Arten von Voreingenommenheit in Recruiting-Prozessen
  • Auswirkungen auf Geschäftsergebnisse und Diversität
  • KI-gestützte Methoden zur Erkennung von Bewertungsverzerrungen
  • + 2 weitere Themen

Besetzungszeiten verringern: Der Ansatz zur Reduktion um 70%

Die Veröffentlichung untersucht kürzere Besetzungszeiten bei gleichbleibenden Auswahlkriterien. Die Originalseite nennt dafür eine Analyse von über 10.000 Recruiting-Prozessen.

36 Seiten · PDF 4.1 MB · Kategorie: Effizienz · Empfohlen

  • Vergleichsdaten aus über 20 Branchen
  • Vorgehen zur Erkennung von Engpässen
  • Automatisierbare Prozessschritte erfassen
  • + 2 weitere Themen

Alle Leitfäden und Forschungsberichte

Veröffentlichungen zu konkreten Recruiting-Aufgaben

Der vollständige Leitfaden für KI-gestütztes Recruiting in 2025

Die Veröffentlichung umfasst laut Originalseite 48 Seiten zu KI-Grundlagen, Einführung, Wirtschaftlichkeitsberechnung und erwarteten Entwicklungen.

48 Seiten · PDF 3.2 MB · Kategorie: Strategie

Voreingenommenheit in der Auswahl anhand von Daten verringern

Die Veröffentlichung behandelt die Erkennung und Verringerung von Voreingenommenheit im Recruiting und beschreibt Schritte für die Umsetzung.

32 Seiten · PDF 2.8 MB · Kategorie: DEI

Besetzungszeiten verringern: Der Ansatz zur Reduktion um 70%

Die Veröffentlichung untersucht kürzere Besetzungszeiten bei gleichbleibenden Auswahlkriterien. Die Originalseite nennt dafür eine Analyse von über 10.000 Recruiting-Prozessen.

36 Seiten · PDF 4.1 MB · Kategorie: Effizienz

Bewerbererfahrung 2025: Branchenvergleich

Der Bericht untersucht Kandidatenerwartungen, Bewerbungserfahrungen und Auswirkungen auf die Arbeitgebermarke. Laut Originalseite beruht er auf Daten von über 50.000 Kandidaten aus mehreren Branchen.

42 Seiten · PDF 5.3 MB · Kategorie: Forschung

Wirtschaftlichkeit der Recruiting-Automatisierung messen

Der Leitfaden richtet sich an Finanzanalysten und zeigt, wie sich Kosten und Nutzen einer Investition in Recruiting-Technologie berechnen und darstellen lassen.

28 Seiten · PDF 2.1 MB · Kategorie: Finanzen

Leitfaden für die Auswahl nach Kompetenzen

Praktischer Leitfaden für den Übergang von einer Auswahl nach Qualifikationen zu einer Auswahl nach Kompetenzen. Er enthält Strategien, um die Veränderungen im Team zu begleiten.

40 Seiten · PDF 3.8 MB · Kategorie: Strategie

Remote-Recruiting für größere Teams: Systeme und Abläufe

Der Leitfaden beschreibt den Aufbau von Recruiting-Abläufen für verteilte Teams und den Erhalt einheitlicher Auswahlkriterien bei international wachsendem Einstellungsbedarf.

35 Seiten · PDF 3.5 MB · Kategorie: Abläufe

Mit Daten die Qualität von Einstellungen abschätzen

Die Veröffentlichung behandelt Datenanalyse und maschinelles Lernen, um spätere Eignung und Einstellungsergebnisse abzuschätzen.

44 Seiten · PDF 4.7 MB · Kategorie: Auswertung

Weiterführende Inhalte

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