E179 - Datennative Recruitingstrategie: Warum Statistik die KI schlägt (mit Michael Witt)

Viele Recruiting-Organisationen erheben Kennzahlen – aber kaum
jemand weiß, welche davon wirklich auf das Ziel einzahlen.
Michael Witt, Recruiting-Berater und Stratege, hat gemeinsam mit
einem Statistiker ein Modell entwickelt, das genau diese Lücke
schließt. In dieser Folge spricht er über den Unterschied
zwischen dem Sammeln von Daten und dem Aufbau statistisch valider
Zielsysteme – und erklärt, warum er dabei bewusst auf KI
verzichtet. Ein Gespräch für alle, die Recruiting nicht nur
messen, sondern wirklich steuern wollen.





Key Takeaways:


- Recruiting scheitert nicht an zu wenig Daten, sondern daran,
dass niemand weiß, welche KPIs tatsächlich auf das
Recruiting-Ziel einzahlen.


- Der entscheidende Unterschied: Kennzahlen sammeln ist nicht
dasselbe wie ein statistisch valides Zielsystem aufbauen.


- LLMs sind für statistische Recruiting-Analysen ungeeignet – sie
raten auf Basis von Plausibilität, anstatt mathematisch zu
rechnen.


- Ein belastbares Modell braucht nachgewiesene statistische
Signifikanz – Bauchgefühl, auch das erfahrenster Berater, reicht
allein nicht aus.


- 52 Datenpunkte einer Recruiting-Organisation gegen 30.000
Referenzdatenpunkte zu matchen schafft eine Standortbestimmung,
die konkrete Handlungshinweise liefert.


- Der Mehrwert guter Beratung liegt in der Kombination aus
Erfahrungswissen und methodischer Substanz – ein statistisches
Modell macht dieses Wissen schärfer, valider und wiederholbar.





Ressourcen & Links:


️ Michael Witt auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wittm/





Präsentiert wird der Podcast von mana HR. Der Recruiting
Software, die aufgeräumt im Alltag ist und leistungsstark, wo es
zählt.





Highlights der Folge:


00:51 – KI-Hype im Recruiting: Was Michael bewusst nicht
gemacht hat


09:35 – Der Unterschied zwischen Kennzahlen und
Zielsystemen


16:32 – Warum LLMs für statistische Modelle ungeeignet
sind


20:37 – Das Modell: 52 Datenpunkte, 30.000
Referenzdatensätze, ein Lehrstuhl


22:29 – Was das Modell konkret leistet – und was
nicht


23:54 – Geplanter Launch und nächste
Entwicklungsschritte





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Alle Formulierungen im Podcast sind geschlechtsneutral zu
verstehen.