Die bestehende Plattform basierte auf einem klassischen Keyword-Matching und manuellen Screening-Prozessen. Dies führte zu einer hohen Anzahl unpassender Matches, langen Durchlaufzeiten und einer wachsenden Unzufriedenheit sowohl auf Kandidaten- als auch auf Unternehmensseite. Die technische Infrastruktur war nicht für die Integration moderner KI-Komponenten ausgelegt, und die internationale Ausrichtung des Unternehmens erforderte eine komplexe Berücksichtigung regionaler Besonderheiten.

Als Product Owner übernahm ich die Produktverantwortung in einer entscheidenden Transformationsphase. Ich führte ein internationales Team von Entwicklern, Data Scientists und UX-Designern. Die besondere Herausforderung lag in der Balance zwischen technischer Innovation und praktischer Nutzbarkeit. Mein Aufgabenspektrum umfasste die strategische Produktentwicklung, das Management des Entwicklungsprozesses und die enge Abstimmung mit Kunden und Stakeholdern.

Die Komplexität des Projekts lag in der Verschmelzung verschiedener Anforderungsebenen. Technisch mussten wir hochentwickelte KI-Modelle in eine bestehende Infrastruktur integrieren und dabei Datenschutz und Performance gewährleisten. Die unterschiedlichen Recruiting-Prozesse und rechtlichen Rahmenbedingungen in verschiedenen Ländern erforderten eine flexible, adaptive Lösung. Besonders herausfordernd war die Entwicklung von KI-Modellen, die kulturelle und branchenspezifische Besonderheiten berücksichtigen.

Wir entschieden uns für einen iterativen Entwicklungsansatz mit schnellen Feedback-Zyklen. Die neue Plattform wurde als modulares System konzipiert, das kontinuierlich durch neue KI-Komponenten erweitert werden konnte. Zentral war die Entwicklung eines selbstlernenden Matching-Algorithmus, der aus dem Feedback erfolgreicher und nicht erfolgreicher Matches lernt. Die User Experience wurde komplett neu gedacht, mit einem Fokus auf Transparenz und Nachvollziehbarkeit der KI-gestützten Empfehlungen.

Die Implementierung erfolgte in mehreren Phasen über einen Zeitraum von 14 Monaten. Zunächst entwickelten wir einen Proof of Concept mit ausgewählten Pilotkunden. Basierend auf deren Feedback verfeinerten wir die KI-Modelle und erweiterten schrittweise die Funktionalität. Ein besonderer Fokus lag auf der Integration von Natural Language Processing für die semantische Analyse von Lebensläufen und Stellenausschreibungen.

Die neue Plattform wurde zunächst in Deutschland eingeführt und dann sukzessive in weiteren europäischen Märkten ausgerollt. Parallel etablierten wir einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess, der Nutzer-Feedback und Performance-Metriken in die Weiterentwicklung einbezog.

Die Transformation der Plattform führte zu beeindruckenden Ergebnissen. Die Matching-Genauigkeit stieg um 45%, während die durchschnittliche Zeit bis zur erfolgreichen Stellenbesetzung um 38% sank. Die Kandidatenzufriedenheit, gemessen durch NPS, verbesserte sich um 60 Punkte. Besonders bemerkenswert war die Steigerung der Conversion Rate von Stellenanzeigen zu erfolgreichen Einstellungen um 52%.

Die wichtigste Erkenntnis war die Bedeutung der Balance zwischen KI-Automatisierung und menschlicher Expertise. Der Erfolg des Projekts basierte maßgeblich auf der engen Zusammenarbeit mit HR-Experten und der kontinuierlichen Validierung der KI-Empfehlungen. Die Transparenz der Matching-Kriterien und die Möglichkeit für Nutzer, das System durch Feedback zu "trainieren", erwiesen sich als Schlüssel zur Akzeptanz.

Das technische Fundament bildete eine Cloud-native Architektur auf AWS, ergänzt durch spezialisierte KI-Services für Natural Language Processing und Machine Learning. Die Microservices-Architektur ermöglichte eine hohe Skalierbarkeit und schnelle Feature-Entwicklung. Besonderes Augenmerk lag auf der Entwicklung eigener KI-Modelle für branchenspezifisches Matching und der Integration von Privacy-by-Design-Prinzipien.

Die neue Plattform revolutionierte nicht nur den Recruiting-Prozess für unsere Kunden, sondern setzte neue Standards in der HR-Tech-Branche. Die entwickelten KI-Modelle und Matching-Algorithmen bilden heute die Grundlage für weitere Innovationen im Bereich der automatisierten Personalauswahl. Das Projekt demonstrierte eindrucksvoll, wie künstliche Intelligenz traditionelle HR-Prozesse transformieren und gleichzeitig die menschliche Komponente im Recruiting stärken kann.