HR Data Dudes

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!

Daniel und Marcel sprechen in dieser Folge über ein wichtiges Thema, welches im KI- und Daten-Kontext gerne unterschätzt wird. Es geht um Enablement - beispielhaft am Bereich KI-Enablement. Sehr wichtig, denn kein Tool und keine Technologie kann sinnvollen Mehrwert bringen, wenn die Mitarbeitenden nicht befähigt werden, damit umzugehen. Dabei widmen sie sich den Fragen: Was ist überhaupt KI-Enablement? Wie kann man das Thema sinnvoll im Unternehmenskontext und im HR nutzen? Wie befähigt man Mitarbeitende im sinnvollen (!) Umgang mit KI? Genau darum und noch viel mehr gehts in der aktuellen Folge! Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation und an die Schicht im Schacht!

Daten überall, AI auf jeder Agenda und trotzdem scheitert Fortschritt im HR oft nicht an Tools, sondern an Kultur. Genau darüber spricht Tim Verhoeven in dieser Folge mit Stefanie Fröhner, Gründerin von Datenmenschen und ehemalige Verantwortliche für HR Data, HR Systems und People Analytics. Stefanie bringt eine unbequeme, aber notwendige Perspektive mit: Wer bessere Datenkultur im HR will, sollte aufhören, mit dem Finger auf „die anderen“ zu zeigen. Weder mangelnde Data Literacy noch fehlende Dashboards sind das Kernproblem. Entscheidend ist, ob Daten echte Business-Fragen beantworten, ob Führung datenbasiertes Arbeiten vorlebt und ob Governance, Zugang, Kommunikation und Klarheit überhaupt vorhanden sind. Im Gespräch geht es um den Unterschied zwischen datengetrieben und dateninspiriert, um die Grenzen reiner Tool-Diskussionen und um die Frage, warum AI im HR nur dann Wirkung entfaltet, wenn vorher die Datenhausaufgaben gemacht wurden. Stefanie zeigt anhand ihres Data-Culture-Frameworks mit sechs Dimensionen, worauf es wirklich ankommt von Strategy über Leadership bis zu Access, Literacy und Communication. Eine Folge für alle, die im HR nicht nur mehr messen, sondern besser entscheiden wollen. Link zur Expertin Stefanie Fröhner: https://www.linkedin.com/in/stefanie-fr%C3%B6hner/ Empfohlene Podcast-Episoden: Praxis Check Ausfallprognosen eine starke Ergänzung zur Diskussion rund um Pragmatismus, Nutzen und den Wert von Mindset vor Tool-Auswahl. https://hr-data-dudes.blogs.audiorella.com/48-48-praxis-check-ausfallprognosen Fact / Fail der Folge: Der eigentliche Fail: People-Analytics- und HR-Data-Teams zeigen bei fehlender Datenkultur oft zuerst auf andere statt auf den eigenen Beitrag. Genau das blockiert Fortschritt. Empfehlung der Folge: Sebastian Wernicke: Data inspired ; ein starkes Buch für alle, die datengetriebene Organisationen nicht technokratisch, sondern wirksam gestalten wollen. Katharina Schüller: Daten sind Macht; ein Must-read für alle, die Daten, KI, Ethik und Führung zusammendenken wollen. Beide Bücher sind direkt nach der Aufnahme dieser Folge in meinen Warenkorb gewandert! Vielen Dank an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!

Active Sourcing war mal das strategische Zukunftsthema im Recruiting. Heute? Zwischen KI-Automatisierung, Copy-Paste-Ansprache und sinkender Ausbildungsqualität stellt sich eine unbequeme Frage: Schafft sich Active Sourcing gerade selbst ab? Gemeinsam mit Jan Hawliczek sprechen Tim Verhoeven und Stephanie Bergmann darüber, was sich in den letzten Jahren wirklich verändert hat – und was erschreckend gleich geblieben ist. Es geht um datenbasiertes Recruiting, Candidate Flows, Search Breakdowns, Kompetenzprofile statt Lebenslauf-Schablonen und die Frage, welche Prozesse KI wirklich übernehmen sollte. Gleichzeitig diskutieren die drei sehr offen die Schattenseiten der aktuellen Entwicklung: schlechte Ansprache, fehlendes Grundlagenwissen und Recruiting-Prozesse ohne strategische Tiefe. Besonders spannend: Warum Active Sourcing eigentlich viel mehr ist als Recruiting – nämlich Marktanalyse, Zielgruppenforschung und Organisationsberatung in einem. Eine Folge für alle, die Recruiting nicht nur effizienter, sondern besser machen wollen. Empfohlene Podcast-Episoden Die erste HR Data Dudes Folge zu Active Sourcing mit Björn Boldt Folge zu Skill-based Recruiting Folge zu Recruiting Analytics und Datenstrategie Fact / Fail der Folge Jan bringt einen starken LinkedIn-Post von Ute Neher mit: Recruiting ist nicht teuer – schlechte oder fehlende Einstellungen sind teuer. Besonders spannend: die Diskussion rund um „Cost of Vacancy“ und versteckte Recruiting-Kosten. Empfehlung der Folge Mehr datenbasiert denken – aber nicht menschenlos handeln. KI sollte Recruiter entlasten, nicht ersetzen. Danke an das Trendence Institut und Indeed für die Kooperation!