HR Data Dudes

Was erzählt ChatGPT eigentlich über euch als Arbeitgeber? Und noch wichtiger: Könnt ihr dieses Bild beeinflussen? In dieser Folge spricht Tim Verhoeven mit Sascha Kubak über GEO – Generative Engine Optimization. Die Idee erinnert an SEO: Während Unternehmen jahrelang ihre Sichtbarkeit bei Google optimiert haben, entsteht gerade ein neuer Schauplatz. Bewerber:innen fragen ChatGPT, Gemini oder Claude nach Arbeitgebern, Gehältern, Führung, Work-Life-Balance oder Unternehmenskultur. Sascha und sein Team haben bereits mehr als 100 Arbeitgeber analysiert. Eine der spannendsten Erkenntnisse: Die Antworten der KI-Modelle sind teilweise erstaunlich stabil – gleichzeitig unterscheiden sich die verwendeten Quellen zwischen den Modellen deutlich. Gerade Arbeitgeberbewertungsportale wie kununu und Glassdoor spielen eine wichtige Rolle. Und eine Hochglanz-Karriereseite allein reicht möglicherweise nicht: Wenn Eigen- und Fremdbild auseinanderliegen, können KI-Modelle durchaus skeptisch reagieren. Tim und Sascha diskutieren außerdem, warum GEO kein kurzfristiger Hype sein dürfte, weshalb Manipulation der falsche Weg ist und warum Employer Branding künftig noch stärker darauf hören muss, was andere über einen Arbeitgeber sagen. Empfohlene Podcast-Episoden: Die erwähnte HR-Data-Dudes-Folge #81 über Dashboards und den Einsatz von LLMs bei Design, Strukturierung und Inspiration. Fact / Fail der Folge: Überraschend stabil: In den bisherigen Messungen zeigten die untersuchten KI-Modelle über längere Zeiträume konsistente Antworten. Empfehlung der Folge: Arbeitgeber sollten ihre Präsenz auf unabhängigen Quellen systematisch beobachten, insbesondere Arbeitgeberbewertungsportale, und GEO nicht als Manipulationsaufgabe, sondern als datenbasiertes Monitoring des eigenen Arbeitgeberbildes verstehen. Hier der Link zum GEO-Tool (15 % Rabatt für unsere Hörer:innen) Mehr als 3 Jahre alt, aber trotzdem noch aktuell - Tim war seiner Zeit auf Linkedin voraus Und wie immer: Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!

Heute gibt es eine Rarität bei den HR Data Dudes: eine Solo-Folge mit Tim Verhoeven. Im Mittelpunkt steht ein Begriff, der ziemlich gut beschreibt, was dieser Podcast seit Jahren versucht: Critfluencing – also Influencing mit kritischem Blick, Daten und Evidenz statt möglichst lauten Behauptungen. Denn gerade bei Themen wie KI, Recruiting und der Zukunft von HR erleben wir immer wieder dasselbe Muster: Dramatische Aussagen bekommen Reichweite, Zahlen werden aus dem Kontext gerissen und Meinungen plötzlich zu Fakten erklärt. In dieser Folge geht es unter anderem darum: warum der Begriff „Influencer“ zunehmend negativ besetzt ist welche drei problematischen Influencer-Typen Tim unterscheidet warum wir gerade die Menschen besonders kritisch hinterfragen sollten, deren Meinung wir eigentlich teilen welche Recruiting-Mythen sich hartnäckig halten warum selbst vermeintlich plausible Zahlen manchmal überhaupt keine belastbare Quelle haben weshalb Angst und Drama rund um den „Jobkiller KI“ oft besser funktionieren als nüchterne Daten warum Human in the Loop alleine noch keine Lösung ist was Automation Bias mit unseren Entscheidungen macht und warum HR seine eigene AI Literacy möglicherweise deutlich überschätzt Dazu gibt es mehrere aktuelle Studien: unter anderem eine ILO-Analyse zu rund 80 Millionen Jobs in ASEAN, Forschung zu diskriminierenden KI-Empfehlungen im Recruiting und eine deutsche Studie zur AI Literacy von HR-Verantwortlichen. Die zentrale Botschaft: Wenn AI First irgendwann nicht zu Human Last werden soll, müssen wir lernen, kritischer zu werden – gegenüber KI, gegenüber Studien, gegenüber Influencern und auch gegenüber unseren eigenen Überzeugungen. Also: Quellen prüfen. Zahlen hinterfragen. Motivation verstehen. Und vielleicht selbst ein bisschen mehr Critfluencer werden. 🎧 Viel Spaß mit der neuen Folge HR Data Dudes. Unsere Folgen: Youtube Kanal von Marvin Wildhage: https://www.youtube.com/@MarvinWildhage Folge 54 “Verantwortungsvolle Umgang mit Daten”: https://open.spotify.com/episode/4UXI6nAlB0EzXO7ED9oeGm?si=9786af61236c43bd ILO Studie: https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-labour-markets-asean-significant-exposure-limited

Wie baut man heute eigentlich ein gutes Dashboard und wie viel davon kann KI inzwischen übernehmen? In dieser Folge sprechen Tim Verhoeven und Marcel Rütten darüber, wie sich der Bau von Dashboards durch ChatGPT, Claude & Co. verändert hat. Denn ein erster klickbarer Prototyp kann heute innerhalb weniger Minuten entstehen. Die spannendere Frage ist deshalb längst nicht mehr nur: Kann KI ein Dashboard bauen? Sondern: Kann ich beurteilen, ob das Ergebnis überhaupt gut ist? Wir sprechen unter anderem über: - warum „Hier sind meine Daten – bau mir ein Dashboard“ meistens nicht der beste Ansatz ist - drei unterschiedliche Wege, mit KI Dashboards zu entwickeln - Marcels selbstgebautes „Vinyl-Cockpit“ für seine Plattensammlung - wie selbst eine grobe handgezeichnete Skizze als Ausgangspunkt funktionieren kann - warum Ziel, Kontext und Fachexpertise wichtiger werden, je besser KI wird - wie man komplexe Projekte in kleinere Schritte zerlegt und dabei sogar Tokens spart - warum synthetische Daten gerade im Recruiting ein idealer Weg zum Experimentieren sind - und welche völlig neuen Formen der Datenvisualisierung durch AI-assisted Building möglich werden Außerdem gibt es einen neuen Fact der Folge rund um KI-Nutzung, Prompting und die Frage, warum Menschen gute AI-Ergebnisse zunehmend weniger kritisch hinterfragen. Empfehlungen: https://terra.terryelemans.nl/ Unsere wichtigste Empfehlung: Wartet nicht auf den perfekten Business Case. Nehmt ein privates Thema, einen eigenen Datensatz oder ein kleines Problem und baut einfach einmal los. 🎧 Viel Spaß mit der neuen Folge HR Data Dudes!

Ein Novum - der erste HR Data Dudes & Friends Workshop liegt hinter uns. Einen halben Tag lang haben wir in Summe mit 15 Personen am Thema “Mehr Data Mindset im HR“ gearbeitet. Da wir einen kleinen exklusiven Kreis hatten - haben wir das Experiment gewagt und parallel mit vielen Teilnehmern Live-Aufnahmen gemacht und alles zusammengeschnitten, damit ihr ein Gefühl habt, wie ein solcher Workshop bei uns abgelaufen ist. Zum Überbegriff “Mehr Data Mindset im HR“ haben wir 3 Kernfragen diskutiert: Welche Fähigkeiten brauchen HR-Professionals in Zukunft, um datenorientierter arbeiten zu können? Warum tun sich viele HR-Professionals schwer damit, stärker datenbasiert zu arbeiten? Wie sieht datenorientierte HR Arbeit konkret aus in der Praxis? Meine wichtigsten Learnings - und worauf ich auch ein wenig spekuliert hatte mit dem Konzept: Auch echte Expert:innen in diesem Bereich können sehr unterschiedliche Einschätzungen haben - geprägt durch die Unternehmensrealitäten. Jeder lernt von jedem - egal, wie weit er oder sie im Umgang mit Daten ist. Unsere Community ist einfach die BESTE Es wird nicht der letzte Workshop dieser Art gewesen sein: Wenn euch das Konzept gefällt - meldet euch! Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation und an die Schicht im Schacht!

In dieser Folge sprechen Marcel und Tim - live von der TalentPro mit Jo Diercks und widmen sich einer sehr spannenden Frage. Was ist, wenn sich der Wert von klassischen Recruiting Signalen (und damit auch Daten) ändert. Wir starten die Diskussionen mit dem Signal der verschickten Bewerbung. In der Vergangenheit auf Vorgang mit einem gewissen Aufwand auf Seiten der Bewerbenden. Dadurch kann man davon ableiten, dass es ein relevantes Signal ist. Aus Daten-Perspektive war es eine wichtige Kennzahl. Durch viele externe Faktoren hat sich dies nun verändert und durch Tools wie Lazy-Apply können Bewerbungen en masse generiert werden. Immer niedriger werdende Hürden und die Internationalisierung tragen auch dazu bei. So wurde von einer positiv konnotierten Metrik eine negativ konnotierte Metrik. Denn mehr Bewerbungen führen zu mehr Aufwand. Wie können wir darauf sinnvoll reagieren? In welchen Situationen gibt es noch eine ähnliche Konstellation? Und sind wir zu guter Letzt nicht auch selbst etwas Schuld an der Situation? Genau darüber haben wir diskutiert. Empfehlungen: Linkedin Profil von Jo Diercks: https://www.linkedin.com/in/joachimdiercks/ Noise - von Daniel Kahnemann: https://www.amazon.de/Noise-unsere-Entscheidungen-verzerrt-verbessern/dp/3827501237 Making Talk Cheap: Generative AI and Labor Market Signaling: https://arxiv.org/html/2511.08785v1 Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation und an die Schicht im Schacht!