#75: KI-Agenten im HR brauchen zuerst saubere Daten - mit Carl Hoffmann über Ahron AI, Process Mining und echten Business Impact

KI im HR ist überall Thema. Aber was bringt der beste Agent, wenn
Daten unvollständig, Prozesse fragmentiert und Systeme nicht
verbunden sind? Genau dort setzt diese Folge an. Tim Verhoeven
spricht mit Carl Hoffmann über die unbequeme Wahrheit hinter vielen
KI-Initiativen im Personalbereich: Nicht das Tool ist zuerst das
Problem, sondern die fehlende Datengrundlage. Carl war Mitgründer
von Talentry und baut mit Ahron AI heute ein Betriebssystem für
KI-Agenten im HR. Im Gespräch erklärt er, warum Unternehmen ihre
HR-Silos aufbrechen müssen, weshalb Process Mining ein
unterschätzter Hebel ist und wieso viele Organisationen selbst bei
simplen Kennzahlen wie Time to Hire, Cost per Hire oder Quality of
Hire noch nicht sauber aufgestellt sind. Es geht um Datenqualität,
End-to-End-Prozesse, Business Cases für HR – und um die Frage, wie
HR mit besseren Daten endlich vom Support-Modus in eine wirklich
steuernde Rolle kommt. Besonders spannend: Carl beschreibt, warum
KI-Agenten ohne Kontext und saubere Daten keinen nachhaltigen Wert
erzeugen – und weshalb Unternehmen gerade jetzt die Grundlagen
schaffen müssen, statt nur Pilotprojekte zu feiern. Empfohlene
Podcast-Episoden: Passend zu dieser Folge: unsere kommende Episode
zum Thema Datenqualität mit Daniel Mühlbauer sowie weitere HR Data
Dudes-Folgen rund um People Analytics, KPI-Definitionen und
HR-Tech. Fact / Fail der Folge: Ein spannender Denkanstoß von Carl:
Der jährliche menschliche Output in Tokens sei womöglich
überraschend günstig gegen KI-Modelle zu rechnen – zumindest
theoretisch. Spannend, aber mit Vorsicht zu genießen. Ebenfalls
Thema: die viel diskutierte Anthropic-Studie zu KI-Potenzialen in
White-Collar-Jobs. Empfehlung der Folge: Carls Praxistipp: Lovable
als Tool für schnelles Prototyping nutzen – ob für Dashboards,
Meeting-Zusammenfassungen oder erste Ideenvisualisierung. Danke an
das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!