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  3. Personalauswahl von A-Z - Mit Ackerschott & Zaborowski Podcast
  4. #17 Interviewfragen von der KI: Guter Durchschnitt ist nicht das, was Du brauchst!
In dieser Folge von Personalauswahl von A bis Z sprechen wir
darüber, was wirklich passiert, wenn wir Interviewfragen oder
Anforderungsprofile per Large Language Model vorbereiten lassen.
Unsere These ist unbequem: Standard-KI liefert
Standard-Antworten – und genau die sind in der Eignungsdiagnostik
das Gegenteil von hilfreich. Wir zeigen, wo KI dich
schlauer macht, wo sie dich abhängig macht, und warum die
Fähigkeit, Hiringmanager:innen zu challengen, nicht delegierbar
ist. Wenn du jemals ein „Das ist aber eine tolle Frage!" von
einer KI bekommen hast, wirst du dich hier wiedererkennen.

Unsere Kernthemen:

Warum generische LLMs nur generische Interviewfragen liefern
– und warum „Durchschnitt" in der Passungsdiagnostik
scheitert.

Der eigentliche Nutzen von KI: sich selbst schlauer machen,
nicht Arbeit auslagern.

Das Problem mit dem freundlichen Ton: Wie höfliche
KI-Rückmeldungen mittelmäßige Inhalte aufwerten.

Die Kernkompetenz von Recruiter:innen: Hiringmanager:innen
challengen und Gedanken im Gespräch formen.

Menschliche vs. künstliche Intelligenz: Anpassungsfähigkeit
an neue Settings und der Unterschied zwischen Service und
Care.

Die Gefahr des Kompetenzverlusts: Wer die Arbeit delegiert,
verliert irgendwann die Urteilskraft.

Unsere Empfehlung ist daher relativ simpel: Benutze die KI, um
Dich selber schlau zu machen und nicht, um die Arbeit zu
delegieren. Und leg den Fokus darauf, mit den Hiring
Manager:innen wirklich tief ins Gespräch darüber zu gehen, wen
und was er/sie wirklich braucht. Und nicht, was er/sie glaubt zu
brauchen.

Du willst mehr über uns wissen? Dann schau doch gerne mal bei
Harald und Henrik vorbei.

Du bist anderer Meinung? Super, immer her damit :-) Wir freuen
uns auf Deine Sicht der Dinge und den Austausch mit Dir.

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„#17 Interviewfragen von der KI: Guter Durchschnitt ist nicht das, was Du brauchst!“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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