Generative KI für Personalvermittler und HR-Experten (praktisch und aktuell 2026)

1. Kursübersicht: Hallo, Leute. Willkommen zu meinem Kurs über genitive KI für Personalvermittler und Personalfachleute Mein Name ist Tamoikumadas. Nur um Ihnen einen Hintergrund über mich zu geben Ich bin ein ehemaliger Google-Mitarbeiter mit 16 Jahren Erfahrung im Bereich bezahlte Werbung Ich unterrichte seit mehr als zehn Jahren bezahlte Werbung seit mehr als zehn Jahren und unterrichte viele junge Berufstätige, Unternehmer und Experten, die einsteigen möchten Ich wollte diese Gelegenheit nutzen, um Ihnen mitzuteilen, was wir in diesem Kurs lernen werden. Wir werden uns also ansehen, wie wir generative KI in HR-Prozessen einsetzen können . Beginnen wir mit dem Verständnis von Eingabeaufforderungen, Verständnis verschiedener Perspektiven mit generativer KI wie wir generative KI effektiv für Kommunikation und Politik nutzen können generative KI effektiv für Kommunikation und Politik Außerdem, wie mit generativer KI personalisiertere Mitarbeitererlebnisse erzielt werden können Wir werden sehen, wie generative KI eingesetzt werden kann, um bei der Bewertung von Einstellungskandidaten und der Vorbereitung von Vorstellungsgesprächen zu helfen . Ich werde Ihnen auch zeigen, wie Sie generative KI für die Talentakquise beim Onboarding und für eine intelligentere Kandidatenauswahl einsetzen Talentakquise beim Onboarding können. Wir werden auch über rechtliche Überlegungen im Zusammenhang mit KI für die Personalabteilung sprechen . Ich hoffe, dass Sie am Ende dieses Kurses verstehen, wie wir KI-Technologien und KI-Tools einfach in unsere tägliche HR-Arbeit integrieren können KI-Technologien und KI-Tools einfach in unsere tägliche HR-Arbeit integrieren . Nochmals vielen Dank, Leute, dass Sie diesem Kurs teilgenommen haben, und ich freue mich sehr, Sie in der Klasse zu sehen. 2. Was sind große Sprachmodelle?: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir verstehen, was große Sprachmodelle sind. Das ist also die Grundlage dieser KI-Tools, mit denen wir uns heute befassen werden. LLMs oder große Sprachmodelle sind also im Grunde fortschrittliche KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und mit ihr zu argumentieren Hier wird also eine riesige Menge an Textdaten untersucht Sie werden mit diesen speziellen Daten geschult, bei denen es sich um Bücher, Artikel, Websites, Code und vieles mehr handeln kann. Und sie sind in der Lage, Sprache nach menschlichem Vorbild vorherzusagen und zu erzeugen. Das ist also die Grundidee von LLMs. Das Auffälligste an dieser speziellen Programmierung dieser Art von Sprachprogrammierung ist, dass sie in der Lage ist, das nächste Wort oder Token auf der Grundlage der vorherigen Wörter oder Proms, die Sie angegeben haben, vorherzusagen auf der Grundlage der vorherigen Wörter oder Proms, die Sie Es wird sich die Eingabeaufforderung ansehen, die Sie gegeben haben , und es wird sich alle historischen Proms ansehen , die von Ihnen bereitgestellt wurden, und auf deren Grundlage es das nächste Wort dafür vorhersagen und Ihnen die darauf basierende Ausgabe liefern wird dafür vorhersagen und Ihnen die darauf basierende Ausgabe liefern Jetzt lernen sie Muster in den Sprachen in Bezug auf Grammatik, Bedeutung Kontext, die ihnen vermittelt wurden und auf deren Grundlage die Ergebnisse generiert werden Jetzt verwenden sie eine Deep-Learning-Architektur namens Transformer, auf der diese Modelle aufbauen, und sie sind in der Lage, auf dieser Grundlage angemessene Antworten zu geben. Nun, eine weitere Sache, die der Fall sein wird, ist, dass sie auch Millionen bis Billionen von Parametern enthalten , auf deren Grundlage sie das auch berücksichtigen, wenn sie diese Antworten geben , oder wenn sie auf den Eingabeaufforderungen basieren , die wir gegeben haben Nun, eine Bemerkung zu diesen LLM-Modellen, die Sie sehen werden, ist, dass die Ergebnisse auch zufällig sein können Es ist möglicherweise nicht der Fall, dass Sie für dieselbe Aufforderung, die Sie angeben, dieselbe Ausgabe Aufforderung, die Sie angeben, dieselbe Versuchen wir zu verstehen, was wir hier sagen wollen. Zum Beispiel, wenn ich einfach sage, dass Mary ein bisschen gegessen hat. Also wissen wir, wohin wir damit wollen. Wenn ich das also einfach als Aufforderung eingebe, wird es mir eine richtige Antwort geben die auf den vorherigen Interaktionen und den Daten basiert, auf denen es trainiert wurde, sodass es weiß, welches Ergebnis es liefern muss. Ebenso, wenn ich so etwas sage. Wir wissen, was die nächste Zeile hier sein würde. Also wird es so aussehen , solange es blau ist, Zucker süß ist und so. Das ist uns bereits bewusst, und das Tool ist auch darauf trainiert, und aus diesem Grund liefert es uns den gleichen Output. Aber jetzt sehen Sie, ob ich noch einmal sage, wenn ich dieselbe Aufforderung gebe, gibt es eine etwas andere Ausgabe. Lass es uns nochmal machen. Sie können also sehen, dass es uns verschiedene Ausgaben für dieselbe Aufforderung geben wird , die wir bereitstellen. Der Punkt ist also, dass große Sprachmodelle mit riesigen Datenmengen in Bezug auf diese GPT trainiert werden , genauer gesagt, es werden bis zu 2021 Daten trainiert Und in ähnlicher Weise gibt es andere Sprachmodelle , die in dieser Hinsicht viel neuer sind, wie zum Beispiel Claude und Copilot ebenfalls Auf dieser Grundlage werden sie also auch zu Google Gemini gehen. Sie werden also anhand der Daten geschult, die von allen stammen , die aus dem Internet stammen dem all diese Daten stammen Und auf der Grundlage dessen, was es vorhersagen wird, wird es das nächste Wort anhand der Zeichen oder Wörter, auf die es aus der Vergangenheit eingegeben wurde , vorhersagen der Zeichen oder Wörter, auf die es aus der Vergangenheit eingegeben wurde Hoffe das macht Sinn. Ich hoffe Sie verstehen die Grundlagen der Funktionsweise großer Sprachmodelle , was wir in diesem speziellen Kurs häufig verwenden werden . 3. Zufälligkeit in der Ausgabe: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung wollten wir die Zufälligkeit der Ergebnisse verstehen , die wir mit diesen KI-Tools erhalten Wir müssen also die Tatsache verstehen , dass bei KI-Tools wie Chat GPT die Antworten, die Sie von dem Tool erhalten , nicht immer dieselben sein werden Und wir haben auch im vorherigen Abschnitt gesehen , dass die Ergebnisse ständig unterschiedlich sein werden, und so wurde das Tool darauf trainiert, Antworten zu geben Die Absicht der ganzen Sache ist, dass wir verschiedene Arten von Antworten ausprobieren und sehen wollen . So wurde das Tool gebaut und trainiert und mit Daten versorgt. Und aus diesem Grund werden sich die Antworten jedes Mal, wenn Sie sie sehen werden sich die Antworten jedes Mal, wenn Sie sie stark voneinander unterscheiden. Nun, so wird es funktionieren, und wir müssen es irgendwie akzeptieren und damit leben und nur darauf hinarbeiten. Das ist der aktuelle Stand dieser LLM-Modelle oder Tools, über die wir verfügen, bei denen sich die Ergebnisse voneinander unterscheiden werden Sie können auf einen bestimmten Teil der Antworten beschränkt werden , die wir erhalten, aber sie werden nicht identisch sein Die Antworten werden sich immer ein wenig voneinander unterscheiden und Antworten werden da sein , denn genau das wollen wir mit den KI-Tools sehen. Die Absicht ist immer, dass wir einzigartige Antworten sehen wollen, etwas, an das wir nie gedacht haben, und genau das ist es, was in den Tools verwurzelt ist, und deshalb sind die Ergebnisse immer zufällig. Um Ihnen ein einfaches Beispiel dafür zu geben wie das sein wird , sagen wir, wenn ich Chat GPT auffordere , wo ich sage, wie viele Vögel sich vor meinem Haus befinden. Nun, das ist eine sehr offene Frage , die ich stelle, ohne viele Informationen zu geben Dies wird mir eine Art von Antwort geben, in der es offensichtlich heißt, dass ich nicht Möglichkeit habe, von außerhalb Ihres Hauses zu sehen. Okay, wenn Sie eine schnelle Schätzung vornehmen möchten, gibt es mir einige bestimmte Schritte Look-and-Count-Methode, Sound-Methode, Fotomethode. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie es mir hilft , selbst zu zählen und die Lösung zu finden. Das ist also eine Lösung, eine Antwort, die es gibt. Wenn ich nun noch einmal dieselbe Aufforderung gebe, das zunächst, zu akzeptieren, dass sie das kann. Aber wenn du die Nummer haben willst, musst du sie dir ansehen, anhören oder ein Foto teilen. Eine andere Art von Ausgabe. Der erste bestand aus Schritten , um mich selbst herauszufinden. Der zweite ist, dass ich ein Video oder einen Fuß teilen kann, schauen und anhören oder teilen kann. Auf die gleiche Weise. Wenn ich jetzt noch einmal dieselbe Aufforderung gebe, würde es zugeben, dass es das nicht kann, und im Moment ist die Anzahl der Wörter draußen unbekannt. Es gibt mir nur die unbekannte Antwort, es weiß es nicht, bis ich es mir genauer angeschaut und es mir gezeigt habe. Okay. Also so werden die Antworten sein, bei denen die Ausgaben zufällig sein werden für dieselben Eingabeaufforderungen, die wir geben Nun, das ist kein technischer Fehler. Auf diese Weise wurde das Tool für diese Zufälligkeiten entwickelt und trainiert Nun, auch dafür gibt es Vor- und Nachteile. Wenn wir also versuchen, Dinge herauszufinden und wir versuchen, etwas aufzubauen, und dieses Mal sind versuchen, etwas aufzubauen, und dieses Mal diese Zufälligkeit oder verschiedene Arten von Antworten wirklich hilfreich, weil wir dann unsere Ideen umsetzen und etwas anderes sehen wollen, also kann das möglicherweise wirklich nützlich sein Wenn wir uns in einer Situation befinden der gerade eine Forschungsarbeit im Gange ist und Sie spezifische Antworten oder Lösungen für diese Forschungsarbeit benötigen, dann ist diese zufällige Ausgabe möglicherweise nicht so nützlich, okay? Das einzige, was das Tool möglicherweise tun kann, ist, im Bereich dieses bestimmten Themas zu bleiben im Bereich dieses und Ihnen Antworten zu geben. Es werden keine willkürlichen, wirklich vagen Antworten sein, aber er wird in diesem Bereich bleiben und Ihnen Antworten innerhalb dieses Bereichs geben So müssen wir anfangen zu akzeptieren, dass sich das Tool verhalten und zu unseren Gunsten damit arbeiten wird 4. Was ist ein Prompt?: Hi, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir die Grundlagen einer bestimmten Aufforderung verstehen . Wenn wir also über Prompt-Engineering sprechen, was meinen wir hier eigentlich mit Prompt? Wenn Sie also davon ausgehen, dass Prompt in erster Linie ein Aufruf zum Handeln ist , können Sie sagen, was wir diesen großen Sprachmodellen geben , oder? Damit fordern wir das Modell auf, Arbeit aufzunehmen und uns ein gewisses Ergebnis zu liefern . Das nennen wir also eine Aufforderung, bei der wir mit der Aktion beginnen, um einige Antworten aus dem Tool zu der Aktion beginnen, um einige Antworten aus dem Tool Und genau das meinen wir mit einer Aufforderung. Wenn Sie nun auch Chat GPT dieselbe Frage stellen, erhalten Sie auch eine ähnliche Antwort zur Eingabeaufforderung Wie Sie sehen können, fragen wir hier also, was das Wort Aufforderung bedeutet? Es sagt uns also, dass es als Substantiv betrachtet werden kann. Eine Aufforderung ist etwas , das eine Frage ermutigt oder eine Reaktion oder Handlung auslöst. Stimmt das? Ich kann auch als Verb betrachtet werden. Es bedeutet also, auf Aufforderung zu reagieren , jemanden zu veranlassen oder zu ermutigen, etwas zu tun. Also bitten wir das LLM-Modell, etwas zu tun, einige Informationen herauszufinden und eine Lösung anzubieten, damit es auch wie ein Verb funktionieren kann Und dann kann es auch ein Adjektiv sein, wobei prompt bedeutet, schnell oder ohne Verzögerung erledigt Wir wollen also, dass die Antwort sofort kommt, oder? Also wollen wir, dass es eine Lösung findet und die Lösung sofort bereitstellt. Okay. So sehen wir Prompt. Nun kann es sich um ein Szenario handeln, in dem einige Antworten auch verzögert erfolgen können. Wir können den LLM-Modellen einige Hintergrundinformationen geben , um sich auf eine bestimmte Weise zu verhalten und dann diese Antworten geben Die Antworten können sich also aufgrund des Hintergrunds oder der Details, die wir beim ersten Versuch bereitgestellt haben, verzögern des Hintergrunds oder der Details, die . kommen wir also her und verstehen den Hintergrund von Eingabeaufforderungen, okay? Und wie wichtig es für unser schnelles Engineering ist , diese KI-Modelle oder LM-Modelle und KI-Tools zu verwenden diese KI-Modelle oder LM-Modelle und KI-Tools 5. Intuition hinter Eingabeaufforderungen: Hallo, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung möchten wir über die Intuition sprechen, die hinter den Eingabeaufforderungen Wenn Sie also damit beginnen, die Eingabeaufforderungen den LM-Modellen oder dem Tool zu geben , die Intuition oder das Muster, von dem aus Sie macht die Intuition oder das Muster, von dem aus Sie versuchen, darauf zuzugreifen, einen großen Unterschied Je nachdem, welche Eingabeaufforderung Sie geben und welche Art von Referenzen das Tool von den Daten der Vergangenheit ableitet, macht das also Eingabeaufforderung Sie geben und welche Art von Referenzen das Tool von den Daten der Vergangenheit ableitet einen großen Unterschied Unabhängig davon, welche Eingabeaufforderung Sie jedem einzelnen Wort geben , ob es üblich war und in der Vergangenheit viele Muster hatte oder nicht, wird es einen großen Unterschied in der Art der Ausgabe machen , die Sie hier ausgeben werden . Es macht also einen großen Unterschied, dass die Intuition hinter der Aufforderung sehr klar ist, und das wird die Art der Reaktion definieren, die Sie von diesen Eingabeaufforderungen erhalten werden Um Ihnen ein einfaches Beispiel dafür zu geben, was wir damit meinen. Nehmen wir an, ich gebe eine einfache Aufforderung an Had GPT, wo ich sage, diese Geschichte zu vervollständigen, die ein bisschen Mary Had ist Nun, dieser spezielle Satz Mary Had a Little ist ein Muster , das allgemein bekannt ist, und möglicherweise gibt es im Internet eine riesige Menge an Inhalten rund um Mary hatte ein kleines Lamm und das ganze Gedicht ist da Es gibt also eine Menge Referenzen an denen das Tool trainiert wurde. Es gibt also bereits viele Daten darüber. Und aus diesem Grund wird es Ihnen auf die gleiche Weise Antworten geben, denn die Datenpunkte, an denen es trainiert wurde, kann ist es in diese eingepasst, sodass es diese Daten abrufen und Ihnen einige Informationen darüber geben . Das wird also sehr spezifisch für die Daten sein , mit denen es trainiert wurde. Sie können also sehen, dass dieses Muster sehr verbreitet, weit verbreitet und allgemein bekannt ist verbreitet, weit verbreitet und allgemein bekannt und sich überall wiederholt. Wenn ich eine bestimmte Aufforderung gebe, die die Geschichte komplett macht, ein Mädchen namens Mary ein Mikroskop gemacht Wenn ich das jetzt mache, wenn ich mikroskopisch hinzufüge, wird das sehr spezifisch Möglicherweise ist es die Anzahl der Muster, auf die das Tool nicht trainiert wurde Das Tool ist nicht darauf trainiert, es hat nicht so viele Referenzen. Ein Mädchen namens Mary ist generisch, möglicherweise hat es viele Referenzen dafür, aber mikroskopisch wird etwas sehr Spezifisches sein Da es in diesem Fall keine derartigen Referenzen gibt, wird es darauf aufbauen und versuchen , das nächste Wort zu generieren das Tool trainiert wird, wird es sich das Wort ansehen und eine Geschichte daraus machen. Wie Sie hier sehen können. Auf diese Weise wollen wir sicherstellen, wenn wir diesen KI-Tools irgendwelche Anweisungen geben, welches Muster das ist? Gibt es ein Muster in der Aufforderung, die Sie geben? Ist das Muster bekannt oder sehr spezifisch? Das wird die Art der Ausgabe definieren , die Sie aus dem Tool herausholen werden. Wenn Sie dies berücksichtigen, macht es also einen großen Unterschied, denn so könnten Sie das Tool so anpassen , dass es Antworten entsprechend Ihren Anforderungen gibt. Wenn Sie es mit einem bestimmten Szenario zu tun haben, in dem Sie eine bestimmte Lösung wünschen, müssen wir Sie dazu auffordern, bei denen das Muster allgemein bekannt ist , und wir suchen nach einer gewünschten Ausgabe Aber wenn wir an einem bestimmten Projekt arbeiten bei dem wir schauen wollen, was möglich ist, welche Möglichkeiten es gibt und es neue Dinge gibt , mit denen wir experimentieren wollen, dann ist das Muster, dem wir folgen wollen, vielleicht dann ist das Muster, dem wir folgen wollen, vielleicht sehr spezifisch Wir können einige seltene Wörter angeben, einzigartige Wörter wie diese, die es nicht viele Referenzen aus der Vergangenheit gibt, und das Tool kann einfach neue Ideen dazu liefern. Ich hoffe, das ergibt Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen, wie wir Aufforderungen und die Intuition dahinter berücksichtigen müssen und wie wir unsere Worte wählen müssen , die die Ergebnisse definieren können , die wir daraus 6. Jeder kann mit Prompts programmieren: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir verstehen, dass mit Chat JBT jetzt jeder mit Eingabeaufforderungen programmieren kann Damit meinen wir, dass Sie das Tool so trainieren können , dass es gemäß Ihren Anforderungen reagiert Das kann wirklich nützlich sein und so kann man sagen, dass ein idealer Assistent funktioniert. Dabei geben Sie eine bestimmte spezifische Schulung und Sie möchten, dass Ihr Assistent eine bestimmte Art von Leistung abgibt, auf deren Grundlage er Ihnen diese Antworten geben wird. Jetzt kann jeder einfach diese Anweisungen geben, um Chat, GPT oder ein anderes KI-Tool zu programmieren, um Antworten gemäß Ihren Anforderungen zu geben Um das praktisch zu sehen, was wir damit meinen, ist. Nehmen wir an, ich gebe als Erstes einige Erwartungen an das Tool, bei dem ich sage, dass jedes Mal, wenn Sie eine Ausgabe generieren, in eine durch Kommas getrennte Werteliste umgewandelt Das ist eine Erwartungseinstellung, die ich gemacht habe, die sie bestätigt, und jetzt gebe ich meinen Datenpunkt Darin sage ich, dass mein Name Tami Das ist und ich einen Kurs über generative KI für Personalfachleute unterrichte einen Kurs über generative KI für Personalfachleute Jetzt, wo ich diese Erwartung schon früher gestellt habe, gibt sie mir die Antwort auf diese besondere Art und Weise Jetzt, wo es mir das gibt, möchte ich es anpassen Ich möchte das ändern und dem Cha GBT-Tool mehr Regeln geben , an denen ich mich schulen lassen kann Ich sage also, dass die Spalten der kommagetrennten Werteliste von nun an Name, Kurs und Rolle sein sollten, eine an Name, Kurs und Rolle sein sollten weitere Einstellungsvoraussetzung Also das wird es auch im Hinterkopf behalten, und dann wird es mir die Ausgabe geben Also gibt es mir automatisch. Es ist also nicht so , dass ich den Datenpunkt nicht noch einmal angeben muss. Das hat es bereits berücksichtigt und springt jetzt sofort zur Ausgabe, das heißt, es nimmt die jeweiligen Spalten als Namen, Kurs und Rolle und gibt mir diese und springt jetzt sofort zur Ausgabe, das heißt, es nimmt die jeweiligen Spalten als Namen, Kurs und Rolle und gibt mir diese Ausgabe korrekt. Das ist also wirklich großartig Es wird programmiert. Das Tool wird anhand der verschiedenen Regeln oder Erwartungen, die Sie damit setzen, programmiert oder trainiert verschiedenen Regeln oder Erwartungen, die . Außerdem nehme ich wieder einige Änderungen vor, bei denen ich sage, dass zusätzlich zu dem, was ich eintippe, zusätzliche Beispiele generiert die zum Format von DCS Felist passen Auch jetzt muss ich selbst keine Beispiele angeben. Es erstellt diese Beispiele automatisch im selben Format. In demselben Format, das ich hier zur Verfügung stelle. Wenn Sie nun all diese Schritte befolgen, haben wir das Chat-GPT-Tool so programmiert , dass es auf eine bestimmte Art und Weise reagiert Wenn ich nun eine einfache Aufforderung wie diese gebe, erhalte ich sofort die Ausgabe auf diese spezielle Art und Weise, weil es inzwischen schon trainiert ist Es weiß, dass es diese drei Spalten berücksichtigen muss. Es muss die erste Ausgabe liefern und dann weitere Beispiele geben. Das alles kommt also auf einmal zusammen. Sie verstehen also, wie das Tool funktionieren wird Wenn Sie eine bestimmte Art von Antwort oder Ergebnis für Ihr Unternehmen, für Ihre Arbeit wünschen von Antwort oder Ergebnis für Ihr Unternehmen, , kann das Tool programmiert werden. Jeder kann das Tool nach seinen Anforderungen programmieren , indem er diese Erwartungen festlegt und diese Regeln vorgibt. Dann beginnen Sie mit der Arbeit, geben Ihre Anweisungen und erhalten die gewünschten Ergebnisse. 7. Muster schnell: Hallo, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir über die Muster der Eingabeaufforderung sprechen. Wir verstehen jetzt also , dass, wenn wir LLM-Modellen wie CHAPT eine Aufforderung geben, das Muster, das wir darin verwenden, einen großen Unterschied in der Art der Ausgabe macht einen großen Unterschied in der Art der , die wir daraus erhalten Wenn wir also nach einer bestimmten Art von Ausgabe suchen, müssen wir sicherstellen, dass das Muster der Wortwahl in dieser bestimmten Reihenfolge spezifisch sein muss in dieser bestimmten Reihenfolge spezifisch sein muss Das wird also die Art der Reaktion steuern , die Sie von den LM-Modellen erhalten werden, die Ergebnisse, die Sie von ihnen erwarten. Dies ist entscheidend für jede Art von Aufgabe oder Arbeit, die Sie ausführen werden und Sie die LLM-Modelle oder die Tools speziell für ein bestimmtes Ziel verwenden die Tools speziell für ein bestimmtes Ziel , die Muster richtig zu kennen Wenn Sie diese Tools verwenden, wird es entscheidend sein Nehmen wir als Beispiel an, wenn ich eine Aufforderung gebe, so wie Mary ein wenig hatte , wissen wir, dass wir ein bestimmtes Ergebnis haben ein bestimmtes Ergebnis haben , das wir von dem Tool erwarten. Dann erhalten wir die Ausgabe , nach der Sie suchen. Es wird sehr offensichtlich, dass ich sicherstellen muss , dass mein Eingabeaufforderungsmuster in diesem bestimmten Format ist, um eine Ausgabe zu erhalten , nämlich die nächste Zeile , deren Freeze schneeweiß war , nämlich die . Denn wenn ich eine andere bestimmte Ausgabe geben werde, stehen die Chancen gut, dass die Ausgabe etwas anders sein kann. Wie in diesem Fall gebe ich es hier noch einmal, also gibt es uns die gleiche Ausgabe. Sie müssen also sicherstellen, dass die Muster, die wir wählen, die Wortwahl, die wir in einer Aufforderung haben , sehr wichtig und spezifisch sind und auf den Punkt gebracht werden, damit sie das richtige Ergebnis liefern , nach dem wir suchen. Aus diesem Grund werden wir in diesem Kurs in Zukunft verschiedene Arten von Mustern sehen , die Ihnen auf bestimmte Weise Ergebnisse liefern werden. Ich hoffe, das ergibt Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen jetzt, wie wichtig und wichtig es ist diese spezifischen Muster in unseren Eingabeaufforderungen zu haben, die wir diesen Tools geben 8. Einführung neuer Informationen in das Large Language Model: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir einen anderen Ansatz verstehen , den Sie mit diesen LLM-Modellen verwenden können , der neue Informationen zu ihnen einführen wird Was passieren wird, ist viele der Informationen, die ihr zur Verfügung gestellt wurden zu einem bestimmten Zeitpunkt zur Verfügung gestellt wurden, oder? Aus diesem Grund verfügt sie jetzt über eine Menge Informationen, auf die sie sich verlassen können, aber wir können nicht sagen , dass sie über vollständige Informationen verfügen. Es kann also eine Menge Informationen geben, von denen sie nichts wissen. Das Tolle daran ist also, dass wir diese Informationen hinzufügen können, wenn Sie diese Tools verwenden . Wir können sie mit diesen neuen Informationen vertraut machen, und das Tool wird das bei der Ausgabe automatisch berücksichtigen . Das wird also wirklich mächtig sein, weil Sie es dann in verschiedenen Formaten verwenden können. Also zum Beispiel, wenn Sie es für Ihr Unternehmen bearbeiten, damit Sie Hintergrundinformationen zu Ihrem Unternehmen geben können. Sie können angeben, wie viele Mitarbeiter Sie haben, welche Produkte Sie verkaufen, welche Produkte Sie gewinnen und welche verlieren. Sie können viele Informationen geben und dann bitten, Ihre Problemstellung zu beschreiben. Es wird also die Informationen berücksichtigen, die Sie bei der Auswahl der Yoga-Lösung angegeben haben . Ebenso können Sie Berichte und Datenanalysen bereitstellen. Sie können Umfragen aus der Vergangenheit bereitstellen. Sie können Informationen über das Verhalten Ihrer Kunden geben. Es kann eine Menge Informationen geben, die Sie von Ihrer Seite an das Tool weitergeben können , und dann wird es diese berücksichtigen und Ihnen die Ausgabe gemäß Ihren Anforderungen liefern . Ich gebe Ihnen ein praktisches Beispiel dafür worauf wir uns hier beziehen. Nehmen wir an, ich gebe eine Aufforderung, nur eine Aufforderung, die, zurück zum vorherigen Beispiel, besagt , wie viele Vögel sind vor meinem Haus? Nun, das Tool kann uns praktisch keine Ausgabe dafür geben. Es gibt uns also eine kurze Antwort, die lautet, ich habe keine Ahnung, es ist früh am Morgen und es gibt mir einen grundlegenden Überblick, es hat nicht genug Informationen um uns darauf eine Antwort zu geben. Was ich jetzt mache, ist, ihm einige Datenpunkte zu geben. Nehmen wir an, dass die historischen Beobachtungen von durchschnittlichen Vögeln vor meinem Haus im Januar 120, im Februar 150 und so weiter und so fort waren . Ich habe ihm einige Daten gegeben. Also wird es das berücksichtigen und jetzt kommt es zu einer Leistung, die, da wir im Januar sind, etwa 120 liegen wird. Aufgrund der Informationen, die Sie ihm zur Verfügung gestellt haben, hat es sich darauf konzentriert und uns eine Ausgabelösung dafür gegeben . Nun, wenn ich darauf aufbaue, sagen wir, ich baue darauf auf und gebe mehr Informationen, sagen wir, mein Haus ist von einer Glaskuppel bedeckt. Jetzt können Tiere rein und raus gehen. Alle Tiere leben für immer in der Glaskuppel, und dann stelle ich die Frage. Also wird es das wieder berücksichtigen. Sie sehen also, es heißt, das macht es zu einem logischen Problem, nicht zu einem vorhersehbaren Problem. Okay. Lassen Sie uns die Einschränkungen hier noch Das Haus steht unter einer versiegelten Glaskuppel, okay? Auf diese Weise werden wir die zusätzlichen Informationen berücksichtigen, um eine maßgeschneiderte Lösung oder eine Antwort auf Ihre Anfrage zu finden. Die Idee ist also, dass wir von hier aus verstehen müssen, dass Sie, wenn Sie das Tool verwenden, Ihre Informationen angeben können, die Sie bereits haben. Und als unterstützendes Dokument, als unterstützende Ressource, auf die es zurückgreifen kann, und mit dessen Hilfe wird es Ihnen dann die gewünschten Ergebnisse liefern. Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe Sie verstehen die Strategie, wie Sie das Tool sehr effektiv nutzen können, indem Sie all diese zusätzlichen Informationen von Ihrer Seite bereitstellen . 9. Größenbeschränkungen für Prompt: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung möchten wir über die Größenbeschränkungen für Eingabeaufforderungen sprechen . Soweit wir wissen, entwickeln sich die KI-Tools im Laufe der Zeit, sodass auch die Größenbeschränkungen für Eingabeaufforderungen zunehmen. Es werden nicht die vorherigen Versionen wie 3.5, 4.1 mit AGBT-Versionen Im Moment sitzen wir bei Tra GBD 5.2. Diese Größenbeschränkungen für Eingabeaufforderungen haben sich also ebenfalls erhöht. diesem Hintergrund ist es jedoch immer noch nicht sinnvoll , alle möglichen Informationen in Chat GPT zu speichern und es einfach zu bitten, es zu analysieren und Lösungen zu Nur um Ihnen einen Überblick darüber zu geben , wie es sich im Laufe der Zeit verändert hat Wenn Sie also sehen, wann GPT 3.5 gestartet wurde, hatte es derzeit ungefähr 16.000 Token, die berücksichtigt werden könnten Und sobald GPT 4 in Bild vier auftaucht , oh, sind diese Zahlen gestiegen Richtig? Im Laufe der Zeit ist das also viel besser geworden. Wenn wir uns also, sagen wir, die aktuellen ansehen , die wir haben, hat GPT 5.2 auch eine spezifische Größenbeschränkung für Eingabeaufforderungen, die sehr hoch ist, nämlich , die wir haben, hat GPT 5.2 auch eine spezifische Größenbeschränkung für Eingabeaufforderungen, die sehr hoch ist, ungefähr 400.000 Tokens, die wir geben können, was im Grunde bedeutet, dass Sie sehr lange Dokumente einfügen können, das können ganze Bücher sein, große Codebasen, lange Rechtsverträge, all das können einfach, ohne sie zu zerbrechen. So werden die Tokens, die jeweiligen Limits , die Ballgröße funktionieren. Davon abgesehen ist die Idee, der richtige Weg, dies zu tun dass Sie ein riesiges Dokument haben, das TragPT analysieren und Ihnen Lösungen für eine bessere Vorgehensweise bieten soll, anstatt das gesamte Dokument auf dem Tool abzulegen analysieren und Ihnen Lösungen für eine bessere Vorgehensweise anstatt das gesamte Dokument auf dem Tool , das bestimmte Abschnitte des Dokuments auswählt das bestimmte Abschnitte des Dokuments Nehmen Sie die einzelnen Abschnitte eines Dokuments auf und geben Sie es Cha GPT zur Zusammenfassung, um das Wesentliche herauszuarbeiten oder es in verschiedene Richtungen zu gliedern, um eine Lösung dafür zu finden. Auf diese Weise können Sie das Tool viel effektiver nutzen , Sie haben ein Nehmen wir an, Sie haben ein Dokument mit 1.000 Wörtern können bestimmte Segmente auswählen. Nehmen wir an, es gibt fünf Segmente dieses Dokuments, Sie können eins nach dem anderen auswählen und Sie können Cha JPT bitten zusammenzufassen, und dann haben Sie fünf verschiedene Zusammenfassungen davon, die Sie, wiederum mit Hilfe von Cha GPT, übersichtlich zusammenstellen können , und dann können Sie diese für Ihr Projekt verwenden Das ist also der richtige Ansatz , den Sie verwenden sollten, wenn Sie mit riesigen Datenmengen zu tun haben und möchten, dass Cha GBT diese analysiert. Der grundlegende Punkt ist also Teil dieser , dass Sie, wenn Sie über eine große Datenmenge verfügen, herausfinden können, welcher bestimmten Daten am wichtigsten ist, wodurch Sie das richtige Ergebnis erzielen Sie müssen also eine bestimmte Aufgabe erledigen, um diese bestimmte Aufgabe zu erledigen. Welcher Aspekt dieses Dokuments ist der wichtigste, den nur Sie CHAGPT zur Verfügung stellen können, um ihn zu analysieren und die Lösung herauszuholen Ich hoffe, das ergibt Sinn. Das wird Ihnen wirklich helfen, denn dann werden Sie das Tool sehr effektiv einsetzen, zum Kern gehen und verstehen, was der Hauptbereich ist und welche spezifischen Informationen für HAGPT am wertvollsten sind das Tool sehr effektiv einsetzen, zum Kern gehen und verstehen, was der Hauptbereich ist und welche spezifischen Informationen , um Ihnen die richtigen Antworten zu geben. M 10. Eingabeaufforderungen sind ein Werkzeug für die wiederholte Verwendung: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung möchten wir darüber sprechen, wie Eingabeaufforderungen verwendet werden sollten, wenn wir diese KI-Tools, insbesondere die LLM-Modelle, verwenden insbesondere die LLM-Modelle Die Idee ist also, dass , wann immer wir Eingabeaufforderungen geben, es nicht so sein sollte, dass wir eine bestimmte Anfrage stellen und darauf eine Antwort erhalten , und das Okay? Die Absicht beim Einsatz dieser KI-Tools ist, dass wir ein Gespräch darüber aufbauen müssen. Wir gehen eingehender damit vor, mehrere Fragen zu stellen und Antworten darauf zu erhalten. Und auf der Grundlage dieser Antworten wir wiederum tiefer. Und stellen Sie andere verwandte Fragen. Auf diese Weise können Sie die entsprechenden Antworten von den KI-Tools erhalten . Wenn Sie es nun so behandeln, dass wir nur fragen, erwarten wir, dass wir eine bestimmte Anfrage stellen und alle benötigten Informationen erhalten , das wird nicht passieren. Wir müssen also sicherstellen, dass diese spezielle Art der Behandlung des KI-Tool darin besteht, dass es eine Verfeinerung, eine Verfeinerung der Informationen vornimmt der Informationen vornimmt Je spezifischere Fragen Sie also an das KI-Tool stellen, desto ausgefeiltere Antworten werden Sie von ihm erhalten, und das wird Sie Ihrer Lösung näher bringen Die Absicht ist also, dass wir ein Gespräch führen müssen. Wenn Sie also Konversationen mit den KI-Tools führen, die aus mehreren Eingabeaufforderungen bestehen, werden die Antworten im Laufe der Zeit immer besser und Sie erhalten die gewünschten Ergebnisse Um Ihnen ein konkretes Beispiel dafür zu geben , wie das aussehen wird Nehmen wir an, ich gebe gerade die Aufforderung, eine digitale Marketingstrategie für ein Online-Unternehmen zu entwickeln digitale Marketingstrategie für ein , in dem wir digitale Produkte verkaufen Wie kann Chat GPT mir dabei helfen? Es wird mir also die gesamte Geschäftsstrategie geben , das Geschäftsziel, Klarheit, okay, Definition der Zielgruppe, okay , trichterbasierte Strategie, was wir tun wollen, Traffic-Strategie, all das wird konkret angegeben Also, hier noch einmal, gehe ich weiter und frage dann , ob wir speziell, sagen wir, Zeitschriften, Planer, Bücher mit geringem Inhalt und ohne Inhalt verkaufen sagen wir, Zeitschriften, Planer, Bücher geringem Inhalt und ohne Inhalt Also, welche Strategie wir all dem heraus priorisieren sollten Dann wird es etwas konkreter , auf das wir uns konzentrieren müssen , sagen wir, die Priorität sollte der Markt an erster Stelle stehen, eine Strategie, die wir entwickeln müssen, bei der wir sie auf Amazon platzieren, wir können bezahlte Werbung oder bezahlter Traffic als zweite Priorität An dritter Stelle können Marke und Website stehen. Jetzt gibt es uns alle Informationen, die sich speziell darauf beziehen, und dann stellen wir eine spezifische Frage , in der wir gesagt haben, welche Plattformen Parfüm sein sollten, was wir zuerst verfolgen sollten, ob es Amazon oder eine andere Plattform sein sollte , um dieses Online-Geschäft mit digitalen Produkten aufzubauen. Es gibt uns also die spezifischen Informationen, die wir nicht benötigen, um beides zusammen zu tun. Wir können einfach mit Amazon KDP beginnen, speziell Amazon, und zuerst dieses Geschäft aufbauen und dann auf andere Plattformen expandieren Sie sehen jetzt, was passiert ist, als wir in diesem speziellen Fall mit der ersten Abfrage begannen, war es eine sehr offene Anfrage Wir wollten speziell eine digitale Marketingstrategie. Aber dann haben wir eine Teilmenge, von der wir abgewichen sind, wir haben sie auf eine bestimmte Situation ausgerichtet , um herauszufinden, wir haben sie auf eine bestimmte Situation ausgerichtet, um herauszufinden, welche Plattformen nützlich sein werden Okay, welche Art von Produkten haben wir gegeben , die für das Unternehmen viel vorteilhafter sein werden Jetzt bekommen wir also eine gewisse Richtung. Wir bekommen einige Ergebnisse in dem Sinne, dass was unsere Priorität sein sollte? Worauf sollten wir uns zuerst konzentrieren und dann zu anderen Dingen übergehen Das ist also die Stärke ein Gespräch mit dem KI-Tool zu führen, ihm mehrere Fragen zu stellen, mehrere Iterationen, die stattfinden diese Weise erhalten Sie die richtige Antwort, die für Ihre Arbeit sehr nützlich wäre Stellen Sie also sicher, dass Sie, wann immer Sie die KI-Tools verwenden, diese nicht wie eine unidirektionale Anfrage behandeln, was eine Lösung ist, die Sie erhalten möchten, sondern sie mehreren Wiederholungen von Antwortfragen, mit mehreren Wiederholungen von Antwortfragen, Konversation, die Sie führen, durchführen, wodurch Sie viel bessere Ergebnisse erzielen werden 11. Stammaufforderungen: Hallo, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir das Konzept der Root-Prompts verstehen , das diese KI-Modelle haben In der Regel werden sie also einige grundlegende Root-Backend-Eingabeaufforderungen haben, die in sie eingebaut werden und die Grundregeln dafür einige grundlegende Root-Backend-Eingabeaufforderungen haben, die in sie eingebaut werden die Grundregeln festlegen, wie die Ausgaben eingehen sollen Daher ist es auch für uns sinnvoll, diese Grundregeln zu identifizieren und festzulegen, um eine bestimmte Art von Antwort zu erhalten Sie können das Air Tool also so einsetzen Sie es so trainieren können, dass es diese Grundregeln immer dann berücksichtigt, wenn es irgendeine Art von Leistung abgibt . Vielleicht gehören Sie zu einer bestimmten Branche und benötigen Antworten, die auf diese Branche zugeschnitten sind. Sie können diese Informationen also in das Tool eingeben, sodass es sie immer im Hinterkopf behält , wenn es irgendwelche Antworten gibt. Dies hilft also wirklich dabei, die Lösungen an Ihre Anforderungen anzupassen, und es besteht eine höhere Wahrscheinlichkeit die Lösung viel schneller erreichen. Um Ihnen ein praktisches Beispiel dafür zu geben , worauf wir uns beziehen, nehmen wir ein Beispiel, bei dem wir mit dem KI-Tool die Grundregel festlegen und sagen, dass Sie mein persönlicher Assistent sind. Wann immer Sie Ergebnisse liefern, stellen Sie bitte sicher , dass Sie die zeiteffizientesten Empfehlungen geben die zeiteffizientesten Empfehlungen Empfehlen Sie nur Dinge , die mir Zeit sparen. Schlagen Sie keine Dinge vor , die keine Zeit sparen. Okay? Also, das sind meine Erwartungen, und Sie können sehen, dass es aktualisiert heißt, gesparter Umsatz, Speicher. Okay? Also, was es macht, ist im Backend, es speichert es im Speicherbereich, sodass die Antworten in Zukunft so ausgegeben werden sollten. Lassen Sie uns nun ein Beispiel nehmen. Ich sage, dass ich einkaufen gehen muss. Was würdest du mir vorschlagen, um meine Einkäufe zu kaufen? Wenn Sie sehen, dass jede Antwort , die es jetzt geben wird , unter Berücksichtigung dieser bestimmten Grundregel sein wird , okay Wie die schnellste Option, online bestellen und nach Hause liefern lassen. Spart Zeit, okay? Nachbestellen früherer Artikel, insgesamt zwei bis 5 Minuten, wird dauern Also keine Reisen, keine Hinweise. Also nochmal, ich beziehe mich auf den gleichen Punkt, dass uns das eine Menge Zeit sparen wird Okay. Wenn Sie physisch gehen müssen , können Sie eine Notes-App öffnen und eine genaue Liste erstellen, welche Sie kaufen möchten. Es gibt also keine anderen Dinge , die du einkaufst. Geh zum nächsten Geschäft, nicht zum billigsten. Okay, spart dir viel Zeit. Abholartikel in einem Durchgang abholen, richtig? Sie bezahlen selbst oder zahlen mit Karte, UPI spart Ihnen Zeit und Sie können sofort losfahren Sie sehen also, dass die Antworten alle dieser einen Erwartung entsprechen, die ich mit dem Tool gesetzt habe In ähnlicher Weise, sagen wir ein anderes Szenario, ich muss ein neues Auto kaufen. Was würdest du mir vorschlagen? Okay? Also auch hier wird es das im Hinterkopf behalten und nur zwei Autos in die engere Wahl ziehen. Okay? Ein Aggregator, den Sie anhand von zwei Optionen nach Budget, Karosserietyp und Punkt filtern können zwei Optionen nach Budget, Karosserietyp und Punkt Ich ist gleichbedeutend mit Zeitverschwendung. Okay? Beziehen Sie sich also bei jeder Antwort immer wieder auf den Punkt, dass wir so viel Zeit wie möglich sparen müssen. Sperren Sie das Budget und die EMI. Sie können also sehen, dass die Antworten jetzt vollständig an diese eine festgelegte Erwartung angepasst werden jetzt vollständig an diese eine festgelegte Erwartung angepasst . Einrichten dieser Root-Proms im Voraus, bevor Sie die KI-Tools verwenden, hilft also sehr dabei viel individuellere Lösungen für unsere Anfragen zu finden, wodurch viele Probleme effektiv und viel schneller gelöst werden Probleme effektiv und viel schneller 12. Virtuelle Fokusgruppen für Beschäftigte mit Personas: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir das KI-Tool nutzen können , um die Sichtweise verschiedener Menschen zu verstehen . Nehmen wir also an, wir möchten aus einem bestimmten Grund eine virtuelle Fokusgruppe für Mitarbeiter mit Personas aufbauen einem bestimmten Grund eine virtuelle Fokusgruppe für Mitarbeiter mit Personas Das kann wirklich nützlich sein denn was gerade passiert, geschieht mit Hilfe von KI Möglicherweise können Sie sie nur aus Ihrer Perspektive nutzen, für die Sie Lösungen finden möchten Aber wenn Sie ein größeres Bild betrachten und versuchen, ein großes Problem zu lösen, wird es sehr wichtig, dass wir auch die Perspektiven anderer Menschen verstehen. Und hier kann das KI-Tool auch eine große Hilfe sein. Nehmen wir also ein Beispiel für das, was wir hier zu sagen versuchen. Nehmen wir an, wir möchten eine spezielle E-Mail an das Unternehmen senden, um eine bestimmte Ankündigung im Zusammenhang mit der Krankenversicherung zu machen, und wir möchten einige Ideen oder Fragen erhalten , die sie möglicherweise dazu haben. Das ist also die Aufforderung, die wir zu geben versuchen, nämlich ich möchte, dass Sie sich eine Gruppe von Mitarbeitern bei Google vorstellen , die in verschiedenen beruflichen Rollen und Lebensphasen tätig sind. Nennen Sie das Alter oder die Rollen der Mitarbeiter und wenden Sie sich an diese Ankündigung der Personalabteilung mit den häufigsten und den schwierigsten Fragen, die aus dieser Gruppe kommen könnten Okay. Die Idee ist also, dass es einige Änderungen in ihrer Krankenversicherung gibt, wobei sie speziell neue Mitgliedsausweise bekommen werden, und es wird sich nicht viel ändern. Ihr Versicherungsschutz ändert sich nicht. Sie müssen den Anbietern ihre neue Karte nicht vorlegen , da der Versicherungsschutz gleich bleibt. All diese Informationen werden also nicht gegeben. also verstehen, welche Art von Fragen die Leute haben werden, wenn sie diese E-Mail Fragen die Leute haben werden, wenn sehen. Wir wollen verstehen , welche Art von Fragen die Leute im Kopf haben werden , wenn sie diese E-Mail sehen. Das ist es also, was sich das KI-Tool ausgedacht hat, nämlich die frühe Karriere, die Leute hätten gerne Softwareingenieure, Programmingenieure , okay, Live-Stage-Single. Okay, ihre Fragen können lauten, muss ich die neue Karte aktivieren? Kann ich einfach die alte weiter benutzen? Okay? Warum machen sie das überhaupt? Okay, die schwierigste Frage ist, wenn ich beide Karten verliere, habe ich dann schnell einen Ersatz Wenn ich in der Mitte meiner Karriere bin, können die Fragen lauten: Wird mein Arzt oder meine Apotheke meine Versicherung trotzdem anerkennen? Wirkt sich das auf Verschreibungen aus, die bereits in Bearbeitung sind? Sie können also sehen, wie sich die Fragen je nach Alterskategorie ändern, oder? Neue Eltern, ihre Fragen können lauten Bekommen Angehörige auch neue Karten ? Muss ich etwas an den Kinderarzt oder die Kindertagesstätte meines Kindes schicken Kinderarzt oder die Kindertagesstätte meines Kindes Sind Personalmanager in ihren Fällen verpflichtend oder nur informativ? Was sollte ich meinem Team sagen, wenn es sich Sorgen macht, oder? Sie sehen also, dass es sich um Fragen handelt, die unterschiedliche Aspekte von Fragen betreffen, die auf dem Dienstalter, der Amtszeit und der Position basieren, die sie im Unternehmen innehaben Okay, leitende Angestellte, sind Sie absolut sicher, dass der Versicherungsschutz und die Ausweisnummern unverändert Wirkt sich das auf Rückerstattungen außerhalb des Netzwerks aus? Ändert der Ätna bald noch etwas? Okay. Also das sind Fragen, die wir bekommen haben, wir gehen davon aus, dass sie kommen, wenn solche Ankündigungen von den Mitarbeitern gemacht werden Was Sie nun tun können, ist all diese Fragen zu beantworten. Jetzt hat KI Ihnen alle Fragen gestellt, und jetzt können wir sie auffordern dieselbe E-Mail , diese Ankündigungs-E-Mail, neu zu schreiben , um die meisten der häufigsten Fragen, die wir gesehen haben, zu beantworten Und zwar auf eine Weise, die den potenziellen Stress reduziert , den Menschen empfinden könnten, wenn sie eine solche E-Mail erhalten Deshalb schreiben wir jetzt unsere Ankündigungs-E-Mail um, weil wir jetzt wissen, welche Fragen, Perspektiven die Leute haben und Fragen sie möglicherweise im Zusammenhang mit der Ankündigung haben Also kümmern wir uns um all diese Fragen und erstellen eine neue E-Mail, behalten diese im Hinterkopf und senden sie nun an die Mitarbeiter Jetzt heißt es dort, dass wir uns im Voraus einfühlen wollen, nichts an Ihren Krankenversicherungen Ihre Leistungsanbieter und Mitglieds-ID-Nummer bleiben exakt gleich. Dieses Update hat keine Auswirkungen auf Termine, Rezepte oder die laufende Pflege Es sind keine Maßnahmen von Ihnen erforderlich. Sie sehen, wenn die Mitarbeiter eine solche E-Mail erhalten, werden die meisten Fragen beantwortet. Sie werden also nicht zu viele Fragen oder Befürchtungen zu dieser Ankündigung haben , zu dieser Änderung. Auf diese Weise können wir die KI-Tools nutzen, um unterschiedliche Sichtweisen von Menschen und unterschiedliche Sichtweisen von Menschen zu verstehen , und wenn wir dies berücksichtigen, können wir eine Lösung anpassen, die für alle geeignet ist. und wenn wir dies berücksichtigen, können wir eine Lösung anpassen, die für alle geeignet ist. 13. Einführung in das Persona-Muster und Human Resources: Hallo Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir einige Grundlagen von Persona Pattern verstehen und erfahren , wie wir es in der Personalabteilung einsetzen können Die Idee, die wir beim letzten Mal gesehen haben, war also , dass wir die verschiedenen Perspektiven einer größeren Gruppe von Menschen verstehen wollen verschiedenen Perspektiven einer größeren Gruppe von , um unsere Lösungen darauf abzustimmen Aber jetzt geht es darum, ein Persona-Muster für eine bestimmte Art von Zielgruppe zu verstehen , okay, möglicherweise in Ihrem Unternehmen, und Sie möchten auf sie eingehen, Sie möchten die Lösung für sie anpassen Das können Sie auch mit Hilfe von generativer KI tun. Sie können dem KI-Tool eine ähnliche Aufforderung mit einer bestimmten Persona geben , auf die Sie abzielen, und Sie können fragen, um sich ein Bild davon zu machen , wie sie über Dinge denken, welche Sichtweisen sie und auf welcher Grundlage Sie eine maßgeschneiderte Lösung dafür erhalten können eine maßgeschneiderte Lösung dafür Nehmen wir das gleiche Beispiel , das wir zuvor gesehen haben. Aber jetzt optimieren wir es ein wenig , wobei wir uns eine bestimmte Art von Mitarbeiter im Unternehmen ansehen Wir können also so etwas sagen, wobei wir diese Art von Aufforderung verwenden, die darin besteht, als Software-Ingenieur für Einsteiger bei Google zu agieren und auf diese Ankündigung von JI mit Fragen, den häufigsten Fragen und den schwierigsten Fragen zu reagieren von JI mit Fragen, den häufigsten Fragen und den schwierigsten Fragen Die Ankündigung bleibt also dieselbe. Jetzt können Sie also sehen, dass das Ergebnis, das wir erhalten aus der Perspektive einer bestimmten Art von Persona ist Das ist speziell ein Software-Ingenieur für Einsteiger, Google L drei, o, und welche Art von Fragen er haben könnte Okay? Also muss ich jetzt irgendwas tun? Ist mein Versicherungsschutz tatsächlich unverändert? Was genau wird die neue Karte ankommen, wenn sie ankommt? Was ist, wenn ich die neue Karte nicht erhalte? Das sind die Fragen, die sie bekommen könnten. Die Idee ist also , dass man mit Hilfe von generativem Aa, bestimmte Personas identifizieren und ihre Perspektiven verstehen kann , bestimmte Personas identifizieren ihre Perspektiven verstehen Sie können vorhersehen, welche Art von Fragen sie möglicherweise im Kopf haben, und auf dieser Grundlage können Sie dann eine Lösung entwickeln, die auf diese Fragen zugeschnitten ist und die viel effektiver auf sie zugeschnitten Hoffe das macht Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen jetzt, wie wir Genitive Ware auch in verschiedenen Bereichen der Personalabteilung einsetzen , wo wir uns an verschiedene Zielgruppen richten 14. Das Persona-Muster: Hallo, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir über das Persona-Muster sprechen. Dies ist eines der Muster, das sehr effektiv sein kann. Sie können es verwenden, um die KI-Tools, die Hut-GPT- oder LL-Modelle auf sehr effektive Weise zu nutzen die Hut-GPT- oder LL-Modelle auf sehr effektive Weise Was wir mit einem Persona-Muster meinen , ist ein Szenario , in dem wir, sagen wir, wir wollen eine bestimmte Art von Rat von einem Experten oder sagen wir, wir wollen irgendeine Art von Hilfe oder eine Antwort von einem bestimmten Experten, wir wissen wirklich nicht, wie er reagieren wird , wie er sprechen wird und welche Informationen er hat. Nehmen wir zum Beispiel an, ich möchte mich in solchen Fällen von einem Zahnarzt beraten lassen Ich habe also nicht die Fachkenntnisse eines Zahnarztes. Also würde ich mich an diese Person und ihnen meine Probleme mitteilen, die ich habe, und ich werde eine Antwort erhalten, die auf ihrem Fachwissen und ihrer Erfahrung basiert , und sie wird mir den spezifischen Rat geben. In ähnlicher Weise können wir das KI-Tool nutzen, um uns auf eine bestimmte Art und Weise zu verhalten, indem wir ein Expertenwerkzeug einem bestimmten Gebiet sind, und uns die Ergebnisse auf diese bestimmte Weise liefern . Wir können das KI-Tool bitten, als spezifischer Experte auf einem bestimmten Gebiet zu agieren spezifischer Experte auf einem bestimmten und diese Ergebnisse zu erhalten. Das meinen wir mit einem Persona-Muster. Das Tool kann sich also in einer bestimmten Personas verhalten einer bestimmten Personas und uns dann die darauf basierende Antwort geben Lassen Sie uns in der Praxis sehen , was wir damit genau meinen. Nehmen wir an , ich werde dem KI-Tool sagen, dass es sich wie ein Skeptiker verhalten soll , also muss es sich wie ein Skeptiker verhalten , der sich mit Informatik gut auskennt Es hat also Kenntnisse Informatik, der Funktionsweise von Computern und was auch immer ich ihm sagen werde, dann wird es darauf aufbauend eine skeptische, detaillierte Antwort geben detaillierte Antwort Jetzt hat es akzeptiert , dass es als computerversierter Skeptiker reagieren wird als computerversierter Skeptiker Und jetzt werden wir sagen , dass, sagen wir, es besteht die Sorge, dass KI die Weltherrschaft übernehmen wird . Das ist also meine Aussage. Es wird mir die Antwort mit Skepsis geben, nämlich dass KI kein Agent ist. Es ist ein Werkzeugkasten Wenn Menschen heute KI nennen, handelt es sich dabei um eine Sammlung enger aufgabenspezifischer Systeme, Klassifikatoren, Prädiktoren, Optimierer und umfangreicher Sprachmodelle Intelligenz ist nicht gleichbedeutend mit Macht oder Kontrolle. Es wird uns also alle Informationen geben, die darauf basieren Wenn Sie sich ändern, können Sie diese Personas auch nach Ihren Wünschen ändern Nehmen wir an, ich werde noch einmal sagen, dass der Verkäufer im örtlichen Computergeschäft mir mitteilt , dass ich mindestens 64 GB RAM benötige, um im Internet zu surfen Also nochmal, das weckt bei mir Skepsis, weil ich das definiert habe Ich habe die Erwartung gesetzt, dass es sich wie ein Skeptiker verhalten muss Es sagt mir also, dass diese Behauptung aus technischen Gründen sofortige Skepsis verdient , sie ist mit ziemlicher Sicherheit Unsinn oder bestenfalls Sie können also sehen, dass das Tool inzwischen darauf trainiert ist, skeptisch zu sein, und es benimmt sich in dieser speziellen Person mit Informatikkenntnissen und gibt uns und gibt Lassen Sie uns das ändern und wir können eine völlig andere Persona haben Nehmen wir an, ich benehme mich als 9-jähriger Skeptiker. Jetzt verändert sich die Persona. Dies ist eine 9-jährige Person, die skeptisch ist, und was auch immer ich dieser Person sagen werde , muss auf dieselbe Weise reagieren, wobei zu berücksichtigen ist, dass diese Person Wenn ich also sage, dass KI jetzt die Weltherrschaft übernehmen wird, dann heißt das : Ich glaube nicht Also, wie würde sie das überhaupt tun? KI ist nur Zeug in Computern. Es kann nicht draußen laufen. Es hat keine Arme und kann sich nicht einmal selbst an die Wand anschließen. Sie können den Unterschied in der Reaktion sehen. In der vorherigen Antwort verfügte diese Person über Informatikkenntnisse oder hatte viele spezifische Informationen, die sie mit anderen teilen konnte. Aber jetzt, da es sich Person einer 9-jährigen skeptischen Person handelt, können Sie sehen, dass sich die Reaktion entsprechend geändert hat Das ist wirklich effektiv. Das ist wirklich leistungsstark als Tool bei dem Sie das Tool bitten, sich einer bestimmten Persona entsprechend zu verhalten und dann darauf basierende Ergebnisse erhalten Nehmen wir an, ich habe eine bestimmte Anforderung in Bezug auf das Marketing in meinem Unternehmen oder sagen wir, Vertrieb oder sagen wir Personalabteilung Ich kann das Tool also bitten, sich wie eine erfahrene HR-Person oder ein Marketinggenie zu verhalten wie eine erfahrene HR-Person oder , oder sagen wir ein Außenseiter im Vertrieb, und mir darauf basierende Ergebnisse geben Ich werde also entsprechende Antworten erhalten, und das wird für unser Geschäft sehr nützlich sein Ich hoffe, das ergibt Sinn. Ich hoffe, du verstehst jetzt, wie Persona-Muster funktionieren werden 15. Das Transformatormuster: Größere Wirkung mit Produkten von HR Works: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir ein anderes Muster sehen, das wir mit KI-Tools verwenden können, nämlich das Transformer-Muster, das bei der Arbeit mit jeder Art von HR-bezogenen Prozessen sehr effektiv sein kann . Dies kann also wirklich dazu beitragen verschiedene Arten von Informationen in verschiedene Formate umzuwandeln Informationen in verschiedene Formate , die in unserer Personalarbeit verwendet werden könnten. Schauen wir uns also anhand eines Beispiels an, was wir hier zu sagen versuchen. Nehmen wir an, wir haben ein spezielles Dokument erstellt, nämlich die jährliche Leistungsbeurteilung der Mitarbeiter, die wir derzeit als Dokument haben. Okay. Und was wir tun müssen, ist, weiterzumachen und zu versenden, wir müssen einen Zeitplan dafür erstellen. Wir müssen einen speziellen Zeitplan erstellen, dem wir darüber sprechen, wie die jährliche Leistungsbeurteilung der Mitarbeiter ablaufen wird und welche die jährliche Leistungsbeurteilung der Mitarbeiter wichtigen Zeitpläne, der Prozess und der Zeitplan Schritt für Schritt eingehalten werden müssen Wir können dieses Dokument also direkt auf Cha GBT oder ein anderes KI-Tool hochladen und diesen Abschlussball geben, in dem steht, dass es sich um und diesen Abschlussball geben, in dem steht, das beigefügte Dokument zur jährlichen Leistungsbeurteilung der Mitarbeiter handelt jährlichen Leistungsbeurteilung der Mitarbeiter Bitte erstellen Sie einen Zeitplan für die Bewertung , da sie heute veröffentlicht wird Okay. Jetzt wird das Tool dieses Dokument in ein Timeline-Format umwandeln. Jetzt können Sie sehen, dass es für einen offiziellen Start am Tag Null gesorgt hat einen offiziellen Start am Tag Null gesorgt Das Publikum besteht aus allen Mitarbeitern und Managern, es gibt Ihnen die nötigen Maßnahmen. Tag Null bis Tag 14, was wird passieren? Es wird Selbstbeurteilungen der Mitarbeiter geben, und es werden Selbstbeurteilungen stattfinden. Das Publikum werden alle Mitarbeiter sein und so weiter und so fort. Jetzt haben wir also den Zeitplan , in den es umgewandelt wurde. Mit diesem speziellen KI-Tool können Sie ein Dokument ganz einfach in eine Zeitleiste umwandeln , die wir jetzt haben. Nehmen wir an, sobald Sie den Zeitplan haben , müssen Sie kommunizieren. Sie müssen diese Informationen an alle, sagen wir, die Manager weitergeben. Deshalb bitten wir sie nun, den Entwurf einer Kommunikations-E-Mail mit dem Zeitplan zu erstellen Entwurf einer Kommunikations-E-Mail , in der allen Managern alle Schritte erklärt werden. Das Publikum werden also Manager sein, die ihnen den Zeitplan für den jährlichen Überprüfungsprozess mitteilen . Jetzt haben wir also die von ihnen generierte E-Mail , in der auch der Zeitplan angegeben ist. Es geht um die Woche eins bis zwei, was passieren wird. All diese Informationen werden also genau hier geteilt. Wir haben eine vom Tool verfasste E-Mail, eine Kommunikations-E-Mail für die Manager, sie über den Zeitplan informiert werden, und sie wurde in eine E-Mail umgewandelt Nehmen wir nun zum Schluss an, dass wir dieselben Informationen auch den Personen zur Verfügung stellen müssen dieselben Informationen auch den , die überprüft werden, richtig, allen Mitarbeitern. Wir wollen also, dass das KI-Tool dies in eine E-Mail umwandelt , die an alle Mitarbeiter gesendet wird , die überprüft werden. Jetzt haben wir also eine richtige E-Mail , in der es um die jährliche Leistungsbeurteilung geht, die für sie stattfinden wird, wobei ihre Zeitpläne hier angegeben sind Siehst du also, was hier passiert? Was passiert, ist, dass wir mit Hilfe des KI-Tools dass wir eine bestimmte Art von Dokument oder Information in einem bestimmten Format in verschiedene andere Formate umwandeln Dokument oder Information in einem bestimmten Format in . Zunächst wandeln wir das Dokument in eine Zeitleiste um. Von der T-Timeline ging es zu einer E-Mail für alle Manager und dann zu einer E-Mail für alle Mitarbeiter. Das spart Ihnen viel Zeit. Ohne stellen Sie sich vor, das ohne das KI-Tool zu tun , in dem Sie das Dokument haben, und jetzt müssen Sie zuerst herausfinden , wie Sie den Zeitplan einrichten werden. Dann denken Sie darüber nach, wie Sie die E-Mail für die Manager und Mitarbeiter verfassen . Auf diese Weise können KI-Tools wirklich nützlich sein , um unseren Prozess auch die Qualität der Informationen zu verbessern , die wir an unsere Arbeitgeber, Arbeitnehmer und auch innerhalb des Unternehmens weitergeben . 16. Reduzierung von Halluzinationen mit Auslassventilen: Vermeiden Sie Fehler in der Personalkommunikation: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung möchten wir darüber sprechen, wie Sie das KI-Tool nutzen können , um jegliche Art von Halluzination zu reduzieren und dabei zu helfen, Fehler zu vermeiden, die in der Personalkommunikation auftreten könnten Wir müssen uns also der Tatsache bewusst , dass es Ihnen speziell mit dem KI-Tool die Antworten geben wird, die auf der Art der Eingabeaufforderungen basieren, die Sie ihm geben werden Wenn Sie nun eine sehr offene Aufforderung geben, werden die Antworten sehr richtungsweisend sein, in dem Sinne, dass es viel Rätselraten erfordert und Ihnen viele Fantasien gibt, die möglicherweise richtig sein können, vielleicht nicht richtig, wahr. In solchen Fällen müssen wir also auch die Halluzination kontrollieren , was das Tool tut Sie müssen dem Tool also explizite Anweisungen geben Tool also explizite Anweisungen geben , was es nicht tun sollte Wann immer Sie eine Aufforderung geben, sollten auch zusätzliche Anweisungen vorhanden sein, die die Halluzination kontrollieren, die die Umgebung kontrollieren, in der es Ihnen die Ausgabe liefern muss Auf diese Weise erhalten Sie die richtigen Informationen und die richtige Verwendung dieser Informationen kann erfolgen Um Ihnen ein einfaches Beispiel dafür zu geben, wie das im Rahmen der Personalarbeit, die wir machen, funktionieren wird. Kehren wir also zu dem ähnlichen Beispiel zurück , das wir zuvor genommen haben, als wir versuchen , allen Mitarbeitern eine Ankündigung über die Änderung unserer Krankenversicherung zu machen allen Mitarbeitern eine Ankündigung über die , richtig? Wenn Sie also jetzt diese spezielle Aufforderung geben, wird sie nur raten, weil ihr bestimmte Informationen gegeben wurden Es wurde gebeten, eine diesbezügliche Ankündigung zu verfassen. Sie ist also weitergegangen und hat alle möglichen Fragen aufgeworfen , die die Leute an dieser Ankündigung vielleicht wahrnehmen. Es gibt also keine Grenzen oder Beschränkungen, die ihr geschaffen habt. Aber wenn du das jetzt optimierst, optimierst du es und gibst ihm eine bestimmte Art von Abschlussball, etwa so, wo du sagst, dass das jetzt eine detaillierte FAQ erstellt , die wir auf der Website veröffentlichen können Aber jetzt sagen wir diesen speziellen Teil in dem wir sagen, dass für jede Antwort, auf die Sie nicht eindeutig die Informationen haben um sie mit der ursprünglichen Ankündigung zu beantworten, per E-Mail, dort einen Platzhalter mit Anweisungen einfügen, was von der Personalabteilung ausgefüllt werden sollte Und bei Antworten, die Sie Ihres Allgemeinwissens erstellen, sollten ihnen einen Faktencheck vorziehen Jetzt wollen wir, dass es für die Fragen halluziniert, was der Fall sein könnte Es kann die Fragen stellen , die es für richtig hält Aber die Antworten unterliegen einer Kontrollumgebung. Wenn es die Antwort eindeutig aus der E-Mail kennt, sollte es nur antworten, sollte es nur antworten, andernfalls überlässt man es dem Zeichen, es auszufüllen Wenn Sie nun die Fragen sehen, die es bekommt, ist das absolut in Ordnung. Aber wann erhalte ich jetzt die neue Karte? Diese Information ist in der E-Mail nicht enthalten. Richtig? Deshalb wurde hier ein Platzhalter erwähnt Das ist es also, was wir mit vielen unserer Eingabeaufforderungen tun wollen , wenn wir mit HR-spezifischen Prozessen arbeiten , weil dort eine Menge Informationen enthalten können, die das Tool nicht erraten wird und wir müssen diese Halluzination so gut wie möglich kontrollieren Okay? Weil es für unser Geschäft relevant sein muss, unsere Personalabteilung, insbesondere für Personalpolitik unseres Unternehmens. Ich hoffe, das ergibt Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen, wie wir versuchen, das KI-Tool so praktisch und real wie möglich in Bezug auf die tägliche Personalpolitik und die Arbeit, die wir machen, zu nutzen und real wie möglich in Bezug . 17. Muster zur Faktenprüfung: Double Check HR: Hallo, A. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung wollten wir ein anderes Muster sehen , das Sie mit KI-Tools verwenden können. Es wird ein Muster zur Überprüfung von Fakten sein, was wirklich nützlich ist, wenn Sie möchten, dass das KI-Tool sicherstellt , dass es Sie auffordert, bestimmte Informationen, die es produziert, noch einmal zu überprüfen . Nun, es kann eine Menge Fehler geben, die wir als Menschen machen, und das Gleiche wird bei der AIT der Fall sein Die meisten Informationen, die es liefern wird , sind möglicherweise korrekt, aber es kann einen Prozentsatz von Informationen geben, die immer noch nicht korrekt sind, und das müssen wir noch einmal überprüfen Auch das können Sie als Anweisung angeben. Sie können ihm eine klare Anweisung geben , die Informationen zu überprüfen, wo immer dies erforderlich ist. Die Informationen, die es gibt, stammen also, falls es sich nicht sicher ist, aus seinem Allgemeinwissen, und es sollte uns anhand eines Faktenchecks sagen , dass dieser Teil von uns überprüft werden muss. Das ist auch sehr nützlich, denn wenn Sie mit HR-Kommunikation arbeiten, ist es nicht notwendig , dass das KI-Tool alle Informationen zu 100% kennt. Es muss manchmal von uns auf Fakten überprüft werden. Wann immer das KI-Tool also produziert oder uns zur Verfügung stellt Informationen aus seinem eigenen Allgemeinwissen produziert oder uns zur Verfügung stellt, kann es uns mitteilen, welche Informationen wir benötigen selbst auf Fakten zu überprüfen, damit die Informationen zu 100% korrekt sind. Nehmen wir das vorherige Beispiel, das wir uns ansehen, wo wir es zu zwei Szenarien aufgefordert haben wir es gebeten haben, uns klar zu sagen , wenn es die Informationen absolut nicht kennt, und es kann ein Platzhalter sein denen wir es gebeten haben, uns klar zu sagen, wenn es die Informationen absolut nicht kennt, und es kann ein Platzhalter sein, in den die Personalabteilung diese Informationen eingeben kann. Und das zweite können die Antworten sein, bei denen sie die Antwort durch ihr eigenes Allgemeinwissen erstellt hat , und wir müssen sie überprüfen Wenn Sie also einige der Fragen sehen wie, wird mein Selbstbehalt oder mein Höchstbetrag aus eigener Tasche zurückgesetzt Okay? Also hier hat es die Antwort gegeben, die typischerweise so ist, dass eine neu ausgestellte Versicherungskarte keine Selbstbehalte oder Guthaben aus eigener Tasche zurücksetzt, weil diese an Ihre Mitglieds-ID und Ihren Tarif hier gebunden sind, die beide unverändert bleiben Das sind Informationen aus ihrem eigenen Allgemeinwissen. Aber es wurde ein Faktencheck erwähnt, was im Grunde bedeutet, dass wir das mit dem Google Benefits Team abklären müssen , ob das wirklich passieren wird , oder so können wir das KI-Tool nutzen, um uns zu bitten, bestimmte Informationen auf Fakten zu überprüfen, um sicherzustellen, dass die Informationen zu 100% korrekt sind. Ich hoffe, das macht Sinn. Diese Nuancen machen einen großen Unterschied, wenn wir Personalrichtlinien und Dokumente erstellen, wir müssen unseren Mitarbeitern eine Mitteilung über Personalrichtlinien oder Personaländerungen machen , und das KI-Tool kann die Bereiche angeben, in denen es die und das KI-Tool kann die Bereiche angeben, in denen es die Informationen zu 100% kennt und korrekt ist , und die anderen Bereiche, in denen es durch sein eigenes Hintergrundwissen generiert hat , würde aber gerne unsere Hilfe dabei um seine hundertprozentige Genauigkeit zu messen. Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen jetzt, wie wir diese KI-Tools nutzen können , um qualitativ hochwertige HR-Prozesse und Dokumente für unser Unternehmen zu erstellen . 18. Beantworten von Fragen mit Richtlinien und anderen Dokumenten: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir die KI-Tools zur Beantwortung von Fragen zu Personalrichtlinien und anderen Dokumenten nutzen können die KI-Tools zur Beantwortung von Fragen zu Personalrichtlinien und anderen Dokumenten nutzen zur Beantwortung von Fragen zu . Ein weiterer großartiger Einsatz von KI , den Sie sich vorstellen können, ist, dass Sie viele Ihrer Personaldokumente zur Verfügung stellen und sie bitten können , sie zu analysieren, um Ihnen auf der Grundlage der Dokumente Antworten zu geben. Es kann also Szenarien geben, in denen die Mitarbeiter des Unternehmens spezifische Fragen haben , mit denen sie sich an Sie gewandt Jetzt müssen Sie diese auf der Grundlage der Dokumente zur Personalpolitik beantworten , die Sie bereits haben. Sie können diese Dokumente also auf die KI hochladen. Das Tool analysiert diese Dokumente nun und beantwortet diese Mitarbeiteranfragen. Das kann also sehr nützlich und zeitsparend sein. Andernfalls können Dokumente sehr umfangreich sein und viel Text enthalten. Es kann viel Zeit in Anspruch nehmen sie durchzugehen und die richtige Antwort zu finden. Und in den meisten Fällen sind es die Fragen, die die Mitarbeiter gestellt haben. Es kann sehr schwierig sein, die Antworten aus diesen Dokumenten abzurufen. Hier wollen wir also die KI-Tools einsetzen. Nehmen wir also ein praktisches Beispiel dafür, wie das aussehen wird. Nehmen wir an, es gibt ein bestimmtes Dokument, bei dem es sich um ein Dokument mit Reise- und Geschäftskostenrichtlinien eines Unternehmens wie beispielsweise Google handelt. Okay. Und die Frage, die der Mitarbeiter gestellt hat, ist, kann ich eine Rückerstattung erhalten, wenn ich mit einem anderen Mitarbeiter auf einem Ausflug Fallschirmspringen gehe Und er besteht darauf zu überprüfen, ob Google auch diese Art von Ausgaben berücksichtigt oder Deshalb wollen wir auch, dass das KI-Tool direkte Zitate aus der Richtlinie mit Seitenzahlen liefert, um die Antwort zu untermauern Die erste kurze Antwort, die das KI-Tool bei der Auswertung des Dokuments gibt, lautet also KI-Tool bei der Auswertung des Dokuments gibt , dass Fallschirmspringen nicht erstattungsfähig ist Und dann geht es darum, dass die Erstattungsentscheidung aus welchen Gründen verweigert wird , und zwar aus welchen Gründen Und dann die politischen Zitate. Hier sind also die politischen Zitate aufgeführt die diese spezielle Entscheidung stützen Fallschirmspringen gilt als Freizeit und persönliche Unterhaltung Folgendes ist erstattungsfähig: persönliche Unterhaltung, Freizeitaktivitäten werden vom Unternehmen nicht erstattet Bei den Ausgaben muss auch der Anschein eines persönlichen Gewinns vermieden werden. Dies sind alles Richtlinien dokumentiert , die in dem jeweiligen Reisedokument des Unternehmens Das KI-Tool hat es durchlaufen und nun von dort abgeholt und als unterstützender Artikel, unterstützende Ressource, die Sie dem Mitarbeiter zur Verfügung stellen können, zur Verfügung gestellt unterstützende Ressource, die Sie dem . So können wir es also nutzen. Eine andere Möglichkeit, die Sie sofort tun können , ist, einfach weiterzumachen und, ähm, die Anfrage zu stellen Sie können das Dokument hochladen, der Frage die spezifische Anfrage geben, der Frage die spezifische Anfrage geben die von dem Mitarbeiter stammt, und Sie sagen dem KI-Tool, dass es die Frage nicht beantworten soll, okay? Geben Sie einfach die Zitate oder die direkten Zitate aus dem Dokument an, um die Antwort zu untermauern Okay? Die Entscheidungen und Antworten können vom Menschen selbst getroffen werden. Dies sind also die direkten Zitate aus dem Dokument, das die Antwort unterstützt, und die Sie dem Mitarbeiter mitteilen können Das Tolle an der Einholung konkreter Angebote ist, dass die Mitarbeiter das auch nicht leugnen können, weil die Richtlinien für jeden im Unternehmen allgemein gültig sind, und wenn klar dokumentiert ist, ob sie in dem Dokument enthalten sind, gelten sie für alle gleich und der Mitarbeiter muss sich auch daran Einholung konkreter Angebote ist, dass die Mitarbeiter das auch nicht leugnen können, weil die Richtlinien für jeden im Unternehmen allgemein gültig sind , und wenn klar dokumentiert ist , ob sie in dem Dokument enthalten sind, sie für alle gleich halten Auf diese Weise können wir verschiedene KI-Tools verwenden , um verschiedene HR-Dokumente zu analysieren, die Essenz der Informationen herauszufinden, die Essenz der Informationen herauszufinden nach denen wir suchen, und Antworten auf verschiedene HR-Fragen zu finden, Antworten auf verschiedene HR-Fragen zu finden die Menschen möglicherweise haben. 19. Zusammenführen von Informationen mit Zitaten: Unterstützung bei Leistungsbewertungen: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir einen weiteren Einsatz von KI sehen, was wir in Bezug auf Personalrichtlinien tun können, nämlich , wo wir Hilfe bei Leistungsbeurteilungen in Anspruch nehmen können . Dies kann ein sehr wichtiger Teil unserer Arbeit in der Personalabteilung sein, bei der wir Leistungsbeurteilungen für die Mitarbeiter des Unternehmens durchführen müssen und die äußerst genau und entscheidend für ihr zukünftiges Wachstum sein äußerst genau und entscheidend müssen. Auch dafür können wir die KI-Tools verwenden. Das Muster, das wir hier verwenden werden, besteht darin Informationen mit Zitaten zu durchdringen Was wir also tun werden , ist hier, was Sie mit Hilfe von AATOLs tun können mehrere Dokumente hochzuladen, möglicherweise Dies kann die Selbsteinschätzung der jährlichen Überprüfung , die die Person durchgeführt hat Außerdem können wir die Peer-Reviews hochladen, wir können die Manager-Bewertungen in das KI-Tool hochladen und das KI-Tool dann bitten den Gesamtüberblick all dieser Punkte zusammenzufassen und uns eine Zusammenfassung der Leistungsbeurteilung der Person zur Verfügung zu stellen, wobei wir Zitate aus dem Dokument erhalten, das diese Informationen und uns eine Zusammenfassung der Leistungsbeurteilung der Person zur Verfügung zu stellen Gesamtüberblick all dieser Punkte zusammenzufassen und uns eine Zusammenfassung der Leistungsbeurteilung der Person zur Verfügung zu stellen, wobei wir Zitate aus unterstützt All dies kann also über das KI-Tool erledigt werden und spart uns viel Wenn Sie sehen, ob dies manuell erledigt wird, wird das eine enorme Menge an Aufgabe sein, eine große Aufgabe, die für jeden einzelnen Mitarbeiter des Unternehmens erledigt werden , die für jeden einzelnen Mitarbeiter des Unternehmens Wir müssen all diese Informationen zusammennehmen , an einem Ort zusammenfassen und ob die Bewertung der Leistung, die Bewertung der Person positiv oder negativ ist oder nicht Feedback benötigen All das kann mit Hilfe der KI automatisiert werden . Lassen Sie uns also ein praktisches Beispiel dafür nehmen , wie das sein wird. Wir werden also zunächst alle relevanten Dokumente des Mitarbeiters hochladen, bei denen es sich um das jährliche Leistungsbeurteilungsdokument der Google-Mitarbeiter handeln kann . Das Manager-Review von sagen wir, der Mitarbeiter ist Greg , Peer Review, zwei der Peer-Reviews von Greg, die wir hochladen können und dann dem KI-Tool die Aufforderung geben , all diese Dokumente zusammen zu integrieren und die Bewertung der Leistung von Greg zu erstellen. Hier also die Aufforderung, die wir geben werden, ist, mir zu helfen, Informationen aus den verschiedenen Abschnitten der beigefügten Vorlage für Leistungsbeurteilungen zu sammeln aus den verschiedenen Abschnitten der beigefügten Erstellen Sie für jeden Abschnitt eine Zusammenfassung der Leistung der Mitarbeiter auf der Grundlage der beigefügten Bewertungen von Kollegen und Vorgesetzten. Erstellen Sie nun für jede Zusammenfassung eine Liste mit unterstützenden Zitaten aus den Bewertungen. Wer hat was gesagt? Das ist sehr wichtig, denn unabhängig von den Bewertungen, die von Kollegen und Managern abgegeben wurden , sollten diese Zitate auch erwähnt werden, da sie als unterstützendes Dokument dienen wenn Sie das Feedback geben Die Zusammenfassung muss vollständig durch die Zitate gestützt Wenn Sie nicht genügend Informationen für eine Person oder einen Bereich haben , fügen Sie einfach die benötigten Informationen Wo auch immer sie benötigt werden, es kann nach Bedarfsinformationen fragen und diese können manuell ausgefüllt werden manuell ausgefüllt . Sobald all diese Informationen gegeben sind, wird es beginnen, uns die Zusammenfassung zu geben. Eine Zusammenfassung ist also wie eine Zusammenfassung aller Informationen. Alle Dokumente zusammen geben uns eine Zusammenfassung darüber, wie Greg als Mitarbeiter aussieht und wie er bei seiner Arbeit abgeschnitten hat Es gibt uns also Informationen darüber , dass Greg durchweg qualitativ hochwertige Ergebnisse mit starker Eigenverantwortung und Zuverlässigkeit liefert qualitativ hochwertige Ergebnisse mit . Seine Arbeit wirkt sich positiv auf die Teamergebnisse aus, Seine Arbeit wirkt sich positiv auf die Teamergebnisse indem er effektive technische Aufzeichnungen zur Problemlösung erstellt und dann weiterverfolgt Sie können sehen, dass es sich dabei um unterstützende Zitate handelt. Diese stammen also aus der Bewertung durch den Manager. Wenn Sie jetzt die Manager-Bewertung öffnen, werden Sie sehen, dass dies vom Manager erwähnt wird. Greg zeigt in seiner Rolle stets starke Eigenverantwortung und Rechenschaftspflicht Diese werden im Rahmen des Peer-Review-Verfahrens ermittelt. Also Peer-Review eins, es gibt Peer-Review zwei , das diese Gesamtleistung seiner Arbeit zusammenfasst Jetzt unterteilt das Tool die Daten auch in verschiedene Überschriften, die Auswirkungen und Ergebnisse sein können, dann Ausführung und Rollenmaster, wie Sie die Arbeit gemacht haben werden also auch Zitate gegeben, eine Zusammenfassung und Zitate, die diesen bestimmten Punkt untermauern Zusammenarbeit und Googlness, wie er in diesem speziellen Bereich gearbeitet hat, okay, und mit Die Idee ist, dass Sie mit Hilfe des KI-Tools mehrere zusammenführen und hochladen können. Dies ist eines der Beispiele, das in der Personalabteilung sehr präsent ist, insbesondere bei Leistungsbeurteilungen, aber ähnlich können auch mehrere andere Segmente sein , in denen Sie mehrere Dokumente hochladen können, und dann kann das EI-Tool all diese Dokumente einfließen lassen, das Wesentliche verstehen, das Wesentliche verstehen und finden Sie eine praktische Lösung, geben Sie uns Zitate aus dem Dokument, das unsere Entscheidungen stützt Das alles kann also zusammen geschehen. Auf diese Weise können Sie viel Zeit sparen, die für die Überprüfung der Leistung jedes Mitarbeiters des Unternehmens aufgewendet für die Überprüfung der Leistung jedes Mitarbeiters des Unternehmens und uns eine viel bessere Leistung bieten und auch die Arbeitsqualität verbessert sich. 20. Personalisierte Lern- und Wachstumspläne mit generativer KI: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung wollten wir herausfinden, wie wir die KI-Tools im Hinblick auf Pläne zur beruflichen Weiterentwicklung nutzen können die KI-Tools im Hinblick auf Pläne zur beruflichen Weiterentwicklung , die wir für Mitarbeiter unseres Unternehmens erstellen möchten. In der Personalarbeit kann es also sehr schwierig sein, wenn wir PDP oder Pläne zur Leistungsentwicklung erstellen , denn hier müssen Sie zunächst den Kern, die Stärken und Fähigkeiten des Mitarbeiters verstehen und wissen, was er in Zukunft werden möchte Jetzt müssen Sie also eine komplette Roadmap erstellen , das kann viel Zeit in Anspruch nehmen, weil wir wirklich verstehen müssen, was ihre Kernkompetenzen sind und was sie dann wirklich werden wollen und welche Anforderungen, Qualifikationslücken darin bestehen und welche Weiterbildung sie benötigen würden, um das nächste Level zu erreichen, nach Weiterbildung sie benötigen würden, um das nächste Level zu dem sie suchen. All dies kann mit Hilfe der KI-Tools wirklich schneller erledigt werden. Lassen Sie uns ein Beispiel dafür nehmen, um zu verstehen, wie das funktionieren wird. Also, sagen wir, wir werden nach einem PDP-Plan, einer Leistung, einem Plan zur beruflichen Weiterentwicklung für einen bestimmten Mitarbeiter suchen Leistung, einem Plan zur beruflichen Weiterentwicklung , sagen wir, T Moy. Okay. Und was wir dem Tool gegeben haben, ist Tunis Lebenslauf, seine Kernkompetenzen, Rente und die Stellenbeschreibung, er werden möchte Okay. Und jetzt geben wir die ausführliche Aufforderung, dass wir sagen, dass ich seinen vollständigen Lebenslauf zur Verfügung stelle, damit Sie Informationen über seinen Hintergrund haben. Ein Teil der Ziele sollte auf der Teilnahme an Schulungen im Katalog der kostenlosen Schulungen basieren , und zwar mit Lernwagen auf Coursera Also, welche Schulungen würde er von dort aus benötigen? Und schließlich möchte er eine als Manager für digitales Marketing bei Google übernehmen. Wir haben auch die Stellenbeschreibung beigefügt , okay? Und welche Kurse muss er dafür belegen? Was muss er nächstes Jahr tun , um sich auf diese besondere Rolle vorzubereiten? Okay, das ist also die Aufforderung , die wir bereitgestellt haben. Jetzt gibt uns das Tool die vollständigen Informationen, wobei es zunächst darum geht aktuellen Stärken von Tan May zu untersuchen, oder? Es ist ein Realitätscheck, was er gemacht hat, Berufserfahrung, was das angeht, warum ist er nicht als Manager für digitales Marketing hier? Was sind die Lücken, die es identifiziert hat? Die Verantwortung für eine durchgängige Marketingstrategie ist nicht vorhanden. Produktorientiertes Marketing oder Lebenszyklusdenken gibt es nicht. Es gibt uns also die Positionierungs - und Fähigkeitsobergrenze , die erfüllt werden muss. Nun, dann schauen wir uns die Erfassung von Qualifikationslücken an. Zuordnung von Qualifikationslücken ist also in erster Linie die Anforderung an die Rolle? Was ist der aktuelle Stand und welche Lücken müssen geschlossen werden? Okay? So ist zum Beispiel eine digitale ETE-Strategie erforderlich. Derzeit gibt es eine starke Umsetzung, aber es fehlt an Strategieformulierung und Narrative. Stimmt das? Also solche Dinge werden erwähnt. Das ist jetzt also klar, dass wir bei diesen speziellen Lücken eine höhere Skalierung vornehmen müssen diesen speziellen Lücken eine höhere Skalierung Zu diesem Zweck schlägt es Ihnen jetzt einige erforderliche Schulungen vor, mit denen diese Lücken geschlossen werden können Strategisches Marketing kann also eine Sache sein, okay, die Kurse zu Marketingstrategien, Strategie, strategischem Markenmanagement und Grundlagen des Produktmarketings belegen kann Strategie, strategischem Markenmanagement Grundlagen des Produktmarketings All dies wird dazu beitragen, strategisches Marketing aufzubauen. Eine Datenmessung und Zuordnung, also Marketinganalyse, Attributionsmodellierung und Messung, all das kann eins sein Jetzt schlägt es also alle Arten von Schulungen vor , die Tun Moy machen kann sich weiterzubilden und die Lücke zu Nun, was Turmo in den nächsten 12 Monaten tun muss , nicht lernen, unterlassen Nun gibt es also einige interne Änderungen , die Toni in Bezug auf seine derzeitige Rolle vornehmen sollte Anstatt es als Google Ads-Experten zu positionieren, kann er es als Verantwortlicher für Marketingauswirkungen positionieren Schreiben Sie Lebenslauf und LinkedIn neu. Okay, baue zwei, drei Portfolios auf und füge seinem Portfolio Marketingpräsenz hinzu Okay? Auf diese Weise können wir Ihnen zeigen, können wir Ihnen die Schritte sehr klar angegeben sind, insbesondere, welche Dinge zum aktuellen Profil hinzugefügt werden müssen, um der neuen Stelle, die die Person sucht, gerecht zu werden. Also 12-monatiger Entwicklungsfahrplan. Also, was muss in den ersten drei Monaten getan werden, die Kurse für Marketingstrategie und Analytik abzuschließen Was muss in den nächsten vier bis sechs Monaten, sieben bis neun usw. getan , sieben bis neun usw. Bewertung der Eignung, die auch hier durchgeführt werden kann, bei der es sich im Grunde um Kanalexpertise handelt, ist also eine gute Analytik, von der Abstand genommen werden muss, wofür Beweise erforderlich All diese Dinge müssen im Rahmen einer Eignungsbeurteilung behandelt werden , und das müssen wir tun Und schließlich benötigt die Realitätserklärung nicht mehr PPC-Tiefe Was es erfordert, ist. Dies sind Dinge, die benötigt werden und die Sie in den nächsten 12 Monaten einbringen können , um sich für eine Stelle als Digital Marketing Manager bei Google zu qualifizieren . Sie sehen also, mit Hilfe des KI-Tools bietet es den kompletten Rahmen. Es bietet von Anfang bis Ende einen vollständigen Rahmen für all die Dinge , die die Person tun muss , um in die nächste Rolle zu gelangen, für die sie oder sie bestimmt ist. diese Weise können Sie dieses KI-Tool nutzen , um einen PDP-Plan zu erstellen, einen Plan zur beruflichen Weiterentwicklung für alle Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen innerhalb Ihres Personalbereichs, um diese Art von PDP-Plänen für Mitarbeiter zu erstellen , die in verschiedene Rollen wechseln möchten, die sie ausüben möchten 21. Prognose des Mitarbeiterwachstums und der Bereitschaft für die Personalplanung: Hallo, ja. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir sehen, dass der PDP-Plan , den wir für den Mitarbeiter erstellt haben, wir können auch sehen, dass der große Teil der Verwendung des KI-Tools darin besteht, dass wir auch Anpassungen daran vornehmen können, während der Plan läuft Okay? Solange der Plan aktiv ist und ausgeführt wurde, können wir einige Änderungen vornehmen, und zwar in dem Sinne, welche Aktualisierungen eingegangen sind, welche Kurse der Mitarbeiter bereits gemacht hat und damit, wie sich die Entwicklung ändert. Das wird also auch mit Hilfe eines KI-Tools möglich sein, bei dem Sie das Tool einfach darüber informieren können, was bisher passiert ist, und das wird uns eine neue Prognose für den PDP-Plan für den Mitarbeiter geben . Lassen Sie uns das also in der Praxis sehen, wie es sein wird. Nehmen wir an, wir aktualisieren das KI-Tool in Bezug auf die Fortschritte von Tan Moi teilen dem Tool mit , dass er bestimmte Kurse abgeschlossen hat Wie verändert sich damit das eigentliche Entwicklungsgebiet? Also wollen wir das einfach wissen. Also sagen wir das Projekt, wenn er bereit ist, und zeigen den aktualisierten Zeitplan für die Rolle auf der Grundlage seines tatsächlichen Entwicklungsverlaufs Also sucht er nach einer Stelle im digitalen Marketing bei Google . Also, wie ändert sich diese Ablehnung Das wollen wir verstehen. Wir haben also auch gesagt, dass dies drei Kurse sind , die er im letzten Jahr abgeschlossen hat, okay, Prompt Engineering für GPT Advanced, Prompt Engineering für alle und Open AIs GPTs, um deinen eigenen maßgeschneiderten KI-Assistenten zu erstellen das ins Bild kommt, Wenn das ins Bild kommt, werden die Änderungen aufgezeigt ursprüngliche Schätzung lag bei 12 Monaten, okay, was auch gegeben wurde. Aber die überarbeitete Schätzung, die auf der tatsächlichen Entwicklung basiert , beläuft sich auf 14 bis 16 Monate KI-Kurse sind additiv, also nicht ersetzend. Okay, weil er nach einer Stelle als Manager für digitales Marketing sucht , in der wiederum KI-Kurse hinzukommen werden. Es wird ihm also mehr Zeit geben, sodass sich sein Werdegang in diesem speziellen Fall verbessern wird Damit wird es zeigen, wie es helfen wird , nämlich dass die KI-Kurse Fähigkeiten fördern werden, die er sicherlich nutzen kann Es wird ihm insbesondere bei der Kursstrategie und der Erstellung von Messungen helfen und der Erstellung von Messungen , was er auch tun kann. Er kann die Kurse zur Marketingstrategie und zur Marketinganalyse abschließen , was besser auf seine neue Rolle zugeschnitten sein wird , die er anstrebt. Genauso wie Experimente, Fallstudien , vollständige Experimente, Kurse zum Wachstumsmarketing, all das wird helfen Jetzt gibt das Tool Schritt für Schritt die Ausführung auf, was wir in Bezug auf all die Dinge tun müssen, die abgedeckt werden müssen , damit er innerhalb der nächsten 14 bis für diese Rolle als Digital Marketing Manager in Frage kommt 16 Das können wir also praktisch mit jedem der Mitarbeiter machen, sobald sie mit der Teilnahme an diesen Kursen beginnen, sobald sie all die Schritte ausführen , die erforderlich sind, wenn sie eine neue Rolle innerhalb der Organisation anstreben. 22. Zugängliche Erklärungen: Holen Sie sich sofort die wichtigsten Ideen: Hallo, Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir darüber sprechen, wie wir generative KI in der Personalabteilung nutzen können, insbesondere um Erklärungen in der von uns gewünschten Weise zu erhalten . Oft sind es die Informationen, über die wir verfügen, und wir müssen uns in Bezug auf die Mitarbeiter an viele Personen im Unternehmen wenden . Wir müssen die Informationen erhalten, wir müssen die Informationen auf eine bestimmte Weise verstehen , und das ist möglicherweise nicht der Fall. wird für uns wirklich schwierig ein bestimmtes, sagen wir, ein Stellenprofil zu verstehen , dem bestimmte Fachausdrücke oder Jargons verwendet werden, und es wird für uns als Personalmitarbeiter extrem schwierig, dies zu verstehen und auf der Grundlage dessen die notwendigen Schritte zu ergreifen In solchen Fällen können wir also die generative KI nutzen, um diese Art von Informationen in für uns zugängliche Informationen oder Erklärungen umzuwandeln diese Art von Informationen in für uns zugängliche Informationen , Erklärungen, die wir verstehen können Sie können das transformieren und dann können Sie weitermachen und das tun. Sehen wir uns also ein praktisches Beispiel dafür an, was wir hier zu sagen versuchen. Nehmen wir an, wir sind hier, um einen bestimmten Kandidaten zu interviewen , und wir können den Lebenslauf dieses bestimmten Kandidaten hochladen und wir können die Genitiv-KI bitten, sich das Dokument anzusehen und dafür zu sich das Dokument anzusehen sorgen, dass es die berufliche Rolle und das Fachwissen dieser Person auf verständliche Weise erklärt dass es die berufliche Rolle und das Fachwissen dieser Person auf verständliche Weise Also hier ist der Abschlussball, den wir geben können , wo wir sagen, dass wir die Megas für die Rolle des Digital Marketing Managers bei Google interviewen werden Rolle des Digital Marketing Managers bei Google Ich mache ein erstes Interview, aber ich bin in der Personalabteilung und ich bin kein Experte auf diesem Gebiet. Verwenden Sie keine Jargons oder Fachausdrücke, erklären Sie die Dinge klar und deutlich anhand von Analogien und konkreten Beispielen, für die keine Ich setze die Erwartungen. Ich lege fest, wie mir die Erklärung gegeben werden soll. Das ist die Stärke der KI, bei der Sie sie bitten können , die Ergebnisse auf eine bestimmte Weise bereitzustellen. Das kann jetzt sein und jetzt kann es überall hingehen. Sie können es bitten, Informationen mit Domänenwissen bereitzustellen , ohne Domänenwissen. Sie können um eine Erklärung bitten und dabei, sagen wir, im Hinterkopf behalten, dass es sich bei dem Publikum um CEOs handeln wird Sie können also jede Art von Erwartung angeben, auf deren Grundlage das KI-Tool sie anpassen und das Ergebnis bereitstellen wird Ich sage auch, dass ich möchte, dass Sie mir helfen, den Kandidaten und die wichtigsten Erfolge kennenzulernen den Kandidaten und die wichtigsten , die ich mit ihm besprechen kann Was sind einige wichtige Beiträge , die sie geleistet haben und über die ich mit ihnen sprechen kann Schreiben Sie zwei Absätze 2 bis drei Absätze der Erzählung, damit ich den Kandidaten besser kennenlernen kann. Was jetzt passiert, ist, dass sich das KI-Tool verändert und der gesamte Lebenslauf , der viele Fachausdrücke und Jargons enthalten könnte, in eine einfache, verständliche Sprache umgewandelt wird, die ich verstehen kann Das meinen wir mit verständlichen Erklärungen, die wir haben können Und jetzt kann ich besser verstehen , was mir der Lebenslauf zu sagen hat und auch, nach welchen spezifischen Dingen wir gefragt haben, worauf er hingewiesen hat. Abgesehen davon kann ich dem KI-Tool, das mir jetzt in ein bis zwei Absätzen erklärt, sagen, was die wichtigsten Teile dieser Rolle sind und nach KI-Tool, das mir jetzt in ein bis zwei Absätzen erklärt, sagen, was die wichtigsten Teile dieser Rolle sind welchen Fähigkeiten oder Eigenschaften das Team sucht. Erklären Sie es in nichttechnischen Begriffen. Was ist die Erwartung? Was ist die berufliche Erwartung , die ich auch klar verstehen möchte, eventuell kann ich sie dem Kandidaten im Vorstellungsgespräch mitteilen . Sie können also sehen, was passiert ist, ähm, dies ist eines der Beispiele, wo Sie jede Art von Fachbegriffen tun können, die Ihnen begegnen, vielleicht ein bestimmtes Dokument, das Ihnen von der Geschäftsleitung über bestimmte Änderungen der Personalpolitik zur Verfügung gestellt wurde von der Geschäftsleitung über bestimmte Änderungen der Personalpolitik zur , was zu technisch ist und Sie nicht in was zu technisch ist und der Lage sind, es vollständig zu verstehen, Sie können es hier auf der generatives KI-Tool und bitten Sie es, es auf verständliche Weise darzustellen. Das ist also die Stärke des KI-Tools, und so können Sie Ihre Arbeit viel einfacher und verständlicher gestalten , ähm, mit der Hilfe, wie es jede Art von Information transformieren kann. 23. Muster für Fragengeneratoren: Hallo, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir die generative KI nutzen können , um Fragen für uns zu generieren , die wir speziell während unserer Arbeit in der Personalabteilung benötigen . Nehmen wir an, einen bestimmten Kandidaten zu befragen oder zu interviewen In diesem speziellen Fall gehen wir also von einer Situation aus, in der wir nicht der Experte auf diesem Gebiet sind, sondern wir möchten bestimmte Fragen stellen, die nützlich sein könnten , um ein gewisses Maß an Verständnis dafür zu erlangen, wie es dem Kandidaten geht und ob er ein geeignetes Rollenprofil für die Rolle darstellt, nach der wir suchen diesem Aspekt wollen wir also die generative KI nutzen, um diese spezifischen wichtigen Fragen zu stellen und zu sehen, wie gut sie den Kandidaten für uns einschätzen kann. So können wir die generative KI verwenden, um die Fragen zu generieren , die wir stellen werden. Nehmen wir also ein Beispiel für diesen speziellen Lebenslauf , den Tarmgas und wir hier drüben stellen können , okay, wobei wir ausdrücklich darum bitten, mir dabei zu helfen, ein oder zwei Fragen zu formulieren, um den Grad der Begeisterung des Kandidaten konkret ein oder zwei Fragen zu formulieren, um einzuschätzen Was wir tun werden, ist diese spezielle Frage zu stellen, nämlich dass ich kein Experte auf diesem Gebiet bin, aber ich möchte einige einfache Fragen stellen, die ich stellen könnte, um besser zu bestimmen, ob er für die Rolle in der beigefügten Stellenbeschreibung geeignet ist. Ich kenne die technischen Details nicht, aber ich hätte gern ein paar Fragen, die ich stellen könnte Ich werde dem Team, das nach Mitarbeitern sucht, mein Verständnis der Antworten mitteilen, damit es entscheiden ob es ein Vorstellungsgespräch mit ihm vereinbaren möchte Dies ist also die erste Phase der Vorstellungsgespräche , die wir von der Personalabteilung aus durchführen Okay? Also, jetzt hat es sich diese Fragen ausgedacht. Können Sie mir von der Zeit erzählen , in der Sie einem Unternehmen oder Kunden zum Wachstum verholfen haben, obwohl sie sich zunächst unsicher oder zögerlich waren, oder? Dafür sind also keine Fachjargons erforderlich. Es gibt keine spezifischen Dinge über das Profil. Wir bitten generell darum, die Denkweise des Kandidaten zu verstehen Wie erklärt man normalerweise komplexe Ideen jemandem, der keinen Marketinghintergrund hat, oder? Es zeigt Ihnen auch, was das verrät und was wir von dem Kandidaten erwarten, was wir von der Person hören möchten. Das sind also die Fragen , die wir bekommen können. Wie entscheiden Sie , worauf Sie sich konzentrieren möchten, wenn Sie viele Aufgaben gleichzeitig haben? Zuhören, klare Priorisierungslogik, strukturiertes Denken, Komfort bei wechselnden Prioritäten Sobald wir das haben , können wir das KI-Tool auch bitten, uns bei anderen Fragen zu helfen Wir können uns den Lebenslauf des Kandidaten ansehen, nun zwei bis drei Fragen stellen die genauer sind, und wir helfen zu beurteilen, ob dieser Kandidat über die wichtigsten Fähigkeiten verfügt, ein bis zwei Fähigkeiten oder Okay. Also, jetzt wird es sich den Lebenslauf ansehen und von dort aus wird es beurteilen. Die erste Frage, die sich stellt, ist, dass Sie viel Zeit damit verbracht haben , andere zu trainieren und zu coachen. Woher weißt du, dass dein Training tatsächlich funktioniert hat? Manche Leute waren einmal wieder im Job, richtig? Das ist also eine gute Frage, um auf die Auswirkungen, die Auswirkungen der Ausbildung zurückzukommen , die wir hier zu bewerten versuchen. Klare Methoden, wie er den Erfolg gemessen hat, Beispiele für die Anpassung seines Ansatzes, okay, Eigenverantwortung für die Ergebnisse. Erzählen Sie mir von einer Situation, in der Sie auf eine Veränderung drängen mussten , die dem Unternehmen hilft, auch wenn sich die Leute unwohl fühlten oder Widerstand leisteten. Das sind also die Fragen, die es sich jetzt ausgedacht hat. Abgesehen davon können Sie etwas tiefer gehen und weitere Fragen stellen, die mir helfen können, ein bis zwei Fragen zu formulieren, um zu beurteilen, wie begeistert dieser Kandidat für die Arbeit bei Google ist, und um seine Motivation für einen die Arbeit bei Google ist , Jobwechsel zu ermitteln. Okay? Jetzt wollen wir also Fragen zu diesen beiden Punkten haben. Sie haben also auf unterschiedliche Weise mit Google zusammengearbeitet , als Mitarbeiterschuler Google-Programme und als jemand , der andere über Google-Produkte informiert. Was genau zieht Sie zurück zu Google Now, oder? Es geht also zurück auf diesen Punkt und warum diese Rolle zu diesem Zeitpunkt in Ihrer Karriere. Wenn Sie die nächsten zwei Jahre auf Ihrem derzeitigen Weg bleiben würden, was würde Ihnen fehlen und wie füllt Google Ihrer Meinung nach diese Lücke, richtig? Auf diese Weise können wir mithilfe von KI interessantere Fragen für ein Interview an sich generieren lassen. Lassen Sie uns abschließend die ganze Sache ändern und nehmen wir an, dass wir uns eine letzte, sehr herausfordernde Frage überlegen , die ein bekannter Experte wie ich stellen könnte würde helfen , das Wissen dieses Kandidaten über das Gebiet einzuschätzen und festzustellen, wie gut er selbstständig denkt oder mit anderen zusammenarbeitet Okay. Also geben wir jetzt dieses besondere Ding. Stellen Sie sich vor, ein Geschäftspartner ist unglücklich und sagt: Ich arbeite seit Monaten mit Google zusammen und ich habe nicht das Gefühl, dass es meinem Unternehmen hilft. Sie sind sich noch nicht sicher , ob das Problem an den Produkterwartungen liegt oder wie sie es verwenden. Führen Sie mich durch. Was würden Sie in der ersten Konversation tun und wen, wenn überhaupt, würden Sie einbeziehen? Stimmt das? Jetzt fragen wir also nicht nur nach der Rolle, sondern vor allem nach viel tieferen Fragen, verstehen, wie der Kandidat die Stelle versteht und was er alles auf den Tisch bringen kann. Sie sehen also, auf diese Weise können wir GenertiveVI nutzen, um Fragen zu stellen , die unsere Personalabteilung beziehen, was in den ersten Vorstellungsgesprächen, die wir mit den Kandidaten führen, sehr nützlich sein die wir mit den Kandidaten führen, 24. Standardisierungsmuster: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir herausfinden, wie wir generative BI nutzen können, um generative BI nutzen können bestimmte Prozesse zu standardisieren Sobald Sie also mit der Personalabteilung zusammenarbeiten und verschiedene Personen, verschiedene Kandidaten interviewen, wünschen Sie sich einen standardisierten Prozess oder standardisierte Kennzahlen , auf deren Grundlage Sie Ihre Kandidaten bewerten und dann selbst entscheiden möchten , ob Sie mit diesem Kandidaten weitermachen möchten oder Auch dafür können wir generative KI verwenden, um dieses Framework für uns zu erstellen Versuchen wir zu verstehen, was wir hier versuchen zu tun. Nehmen wir an, wir haben eine bestimmte Stellenbeschreibung , für die wir gerade neue Mitarbeiter einstellen, und wir möchten einen standardisierten Rahmen oder einen Bewertungsvergleich erstellen , der uns hilft, alle Details der Kandidaten einzugeben und dann Vergleiche zwischen ihnen anzustellen alle Details der Kandidaten einzugeben und , um zu verstehen, mit wem wir weitermachen wollen. Das ist also die Aufforderung , die wir geben. Ich bin in der Personalabteilung tätig und helfe einem Team eine feste Stelle einzustellen. Das ist die Position. Ich möchte eine standardisierte Tabelle erstellen, in der wichtige Informationen oder Fähigkeiten von Bewerbern erfasst werden können . Ich möchte die wichtigsten Informationen standardisieren und hervorheben , die benötigt werden , damit die Leute diese Kandidaten anhand der Jobkriterien vergleichen anhand der Jobkriterien Ich möchte, dass die Kriterien in Spalten und die Kandidaten in den Zeilen angezeigt werden Wir benötigen eine angemessene Anzahl von Spalten, in denen die wichtigsten Fähigkeiten, Eigenschaften oder Erfahrungen der Kandidaten erfasst die wichtigsten Fähigkeiten, Eigenschaften oder Erfahrungen der Kandidaten werden. Jetzt haben wir also die Struktur. Hier können wir also die Namen der Kandidaten hinzufügen und dann sind dies die Kriterien, die erstellt wurden Sie können sich relevante Erfahrungen und Beispiele für geschäftliche Auswirkungen ansehen , all das, was aus einer Struktur stammt , die wir aufbauen, der Fähigkeit, komplexe Ideen zu erklären Dies sind die Kriterien , nach denen wir unsere Kandidaten beurteilen und sie dann letztendlich vergleichen werden unsere Kandidaten beurteilen und sie dann letztendlich vergleichen , um zu wissen, mit wem wir weitermachen sollen Jetzt hat es das geschaffen. Jetzt werden wir das auf einen bestimmten Kandidaten anwenden. Okay? Also haben wir den Lebenslauf des Kandidaten hochgeladen. Wir haben auch das Vergleichsblatt hochgeladen und geben nun eine Aufforderung, in der wir sagen, dass das Lesen des Anhangs, des Lebenslaufs und des Kandidatenblatts für jede Spalte direkte Zitate enthält Okay? Wir wollen keine Erklärungen oder allgemeine Informationen. Wir möchten genaue Zitate aus dem Lebenslauf, die für die Person, die den Kandidaten bewertet, hilfreich sein könnten Person, die den Kandidaten bewertet, hilfreich sein Diese können hier hinzugefügt werden. Wir wollen den Kandidaten nicht beurteilen, also bitten wir das KI-Tool nicht, zu einer Entscheidung über den Kandidaten zu kommen einer Entscheidung über den Kandidaten ob es mit ihm weitermachen soll oder nicht. Diese Entscheidung wird von uns getroffen. Wir wollen nur, dass es uns beim Vergleich und der Standardisierung der anzuwendenden Kennzahlen hilft. All das wird von der KI erledigt. Wir wollen die Kandidaten nicht beurteilen. Wir wollen die Präsentation der Informationen standardisieren , um den menschlichen Bewertern zu helfen Wenn Sie nichts Relevantes finden können, sagen wir auch ausdrücklich, dass Sie diese bestimmte Kennzahl nicht sagen wir auch ausdrücklich, dass Sie diese bestimmte Kennzahl Erstellen Sie eine aktualisierte Version des Blatts mit den darin enthaltenen Informationen. Jetzt können Sie sehen, dass das Unternehmen die Informationen bereitgestellt hat , also Name des Bewerbers, relevante Erfahrung aus dem Lebenslauf, geschäftliche Auswirkungen, gegebene Fähigkeit, komplexe Ideen zu erklären, einfach, okay, Daten und Entscheidungsgedanken, teamübergreifende Zusammenarbeit, all das ergibt sich aus Datenpunkten, die sich aus dem Lebenslauf selbst ergeben, Verantwortung und Rechenschaftspflicht, Verantwortung und Rechenschaftspflicht Trost bei Unklarheiten und Veränderungen. Kommunikation und Einfluss. Okay. All das wird hier zur Verfügung gestellt, Auszeichnungen und Anerkennungen, Motivation für die Rolle von Google, all das wird hier bereitgestellt Auf diese Weise können wir die Prozesse, die wir speziell in der Personalabteilung haben, standardisieren und die Prozesse, die wir speziell in der Personalabteilung haben, standardisieren das Ergebnis dann auch viel schneller und effektiver erzielen das Ergebnis dann auch viel schneller und effektiver Dies ist eines der Beispiele, die Sie in der Personalabteilung sehr einfach verwenden können , um Mitarbeiter einzustellen Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen jetzt, wie wir das Standardisierungsmuster in der generativen KI für unsere Personalarbeit nutzen Standardisierungsmuster in der generativen KI für unsere Personalarbeit 25. Einführung in generative KI in der Talentgewinnung: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wir werden darüber sprechen, wie generative KI auch bei der Talentakquise nützlich sein kann . Wenn Sie sich also die praktischen Anwendungen der generativen KI und des Onboardings bei der Talentakquise ansehen, kann Wie bei der ersten Möglichkeit können Sie mit Hilfe von KI eine personalisierte Kandidatenkommunikation haben Im Grunde können Sie maßgeschneiderte Stellenbeschreibungen für die Kandidaten, E-Mails, die an sie gesendet werden können, maßgeschneiderte Fragen und Interview-Fragen erstellen maßgeschneiderte Stellenbeschreibungen für die Kandidaten, E-Mails, die an sie gesendet werden können, , maßgeschneiderte Fragen und Interview-Fragen . Im Grunde können Sie maßgeschneiderte Stellenbeschreibungen für die Kandidaten, E-Mails, die an sie gesendet werden können, maßgeschneiderte Fragen und Interview-Fragen erstellen, die viel besser zu dem Profil passen, für das Sie einstellen, und dem Kandidaten, der Position, die Sie Kandidaten, der Position, die innehaben das Einstellungsverfahren und das Profil, für das Sie ein Vorstellungsgespräch führen Es kann auch automatische Auswahlverfahren und Auswahllisten geben, was Sie mit genitiver KI durchführen können Dabei können Sie mithilfe von KI automatisch den Lebenslauf analysieren, die Stärken des Lebenslaufs verstehen und die Kandidaten beurteilen, die zum Profil passen Diesen Prozess können Sie mit KI einrichten. Außerdem können Sie den anfänglichen Onboarding-Screening-Prozess automatisieren den anfänglichen Onboarding-Screening-Prozess Welcher Kandidat soll ausgewählt werden, welcher nicht, unter Berücksichtigung der Stärken und Schwächen, auf deren Grundlage der erste Screening-Prozess auch mithilfe von KI automatisiert werden kann Es wird auch interaktive Onboarding-Erlebnisse geben , die Sie mit Generative Were erstellen können , bei denen Sie ansprechendes Onboarding-Material wie personalisierte Willkommensnachrichten, interaktive Schulungsmodule und generative KI-gestützte Chat-Boards erstellen ansprechendes Onboarding-Material wie personalisierte Willkommensnachrichten, interaktive Schulungsmodule können, die den neuen Kandidaten eine gute Benutzererfahrung bieten den neuen Außerdem kann es eine Generierung von Inhalten geben , die Sie Schulungszwecken durchführen können Während sie trainiert werden , können Sie Quizfragen erstellen, Sie können Zusammenfassungen und Skripte für Video-Trainingsvideos erstellen, die Sie möglicherweise unterschiedliche Lernstile benötigen sind all die Vorteile, die Sie sehen können, die Sie nutzen können, und Sie können sie mithilfe generativer KI in der TA oder bei der Talentakquise und beim Onboarding ausbauen in der TA oder bei der Talentakquise Darüber hinaus können Sie Vorurteile reduzieren, was auch hier möglich ist. Sie können also genetische KI verwenden , um potenzielle Vorurteile in Stellenbeschreibungen zu identifizieren und zu mindern Dies kann also ein wirklich fairer Prozess sein, den Sie für die Kandidatenauswahl, Leistungsbeurteilungen und die Förderung eines fairen und inklusiven Einstellungsprozesses einrichten können für die Kandidatenauswahl, Leistungsbeurteilungen und die Förderung eines fairen und inklusiven Einstellungsprozesses einrichten Leistungsbeurteilungen Förderung eines fairen und inklusiven Es kann also mehrere verschiedene Anwendungsfälle von generativem VI in Bezug auf Talentakquise- und Onboarding-Prozesse 26. Anwendungsbeispiele für generative KI in der Talentgewinnung: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir also einige Anwendungsfälle von Generative VI bei der Talentakquise sehen . Wir verstehen hier also , dass es mehrere Dinge gibt, die Sie bei Talentakquise in Bezug auf Genetiv VI tun können Die erste wird die automatisierte Interaktion sein. Hier können Sie also automatisierte Kommunikation aufbauen, die zunächst benötigt wird , wenn Sie mit den neuen Kandidaten kommunizieren und auch anhand von Stellenbeschreibungen, die Sie erstellen können, können Sie automatische Folge-E-Mails versenden , das Engagement verbessert und viel menschliche Zeit spart. Dann können Sie sich auch die Inhaltsgenerierung und das Management ansehen , das im Grunde generiert, wo das KI-Tool verwendet werden kann, um maßgeschneiderte Stellenausschreibungen zu generieren, Interviewfragen, die wir mit dem KI-Tool erstellen können , und das Onboarding-Material für jede der Rollen benötigt wird. Es wird auch interne Generierung und Personalisierung geben , was Sie jetzt tun können Sie können das Kandidatenprofil analysieren, um die besten Kandidaten schnell und präzise zu identifizieren Dies wird vergleichsweise viel weniger Zeit in Anspruch nehmen , als jedes einzelne Profil manuell durchzugehen . Sie können auch Agentenunterstützung und Workflow-Automatisierung durchführen, was im Grunde genommen die Rationalisierung, die Planung von Vorstellungsgesprächen, die Aufgabenverwaltung und die routinemäßigen Rekrutierungsabläufe umfasst, die erforderlich sind Diese können durch KI generiert werden, sodass sich Ihre Teams auf größere Strategiediskussionen konzentrieren auf größere Strategiediskussionen diesem Zusammenhang können Sie nun auch viele generative KI-Anwendungsfälle bei der Talentakquise und beim Onboarding identifizieren generative KI-Anwendungsfälle Talentakquise und beim Onboarding kann es sich zunächst Identifizierung die Identifizierung manueller und zeitaufwändiger Prozesse handeln Was sind die wichtigsten manuellen, zeitaufwändigen Prozesse? Sie können die Aufgaben identifizieren, die viel menschlichen manuellen Aufwand erfordern. Wie die Überprüfung von Lebensläufen, die Planung von Vorstellungsgesprächen, das Onboarding und der Papierkram können all diese Aufgaben dem KI-Tool übertragen werden , was uns viel Zeit spart Zweitens können wir versuchen, Bereiche hervorzuheben, die anfällig für menschliche Fehler sind Suchen Sie nach Prozessen, bei denen es sich um menschliche Fehler handeln kann, wie Dateneingabe, Konformitätsprüfungen , Kommunikation mit Bewerbern. All diese Faktoren können viele menschliche Fehler beinhalten, die wir beheben können, indem wir sie einem generativen KI-Tool zuweisen Dann geht es darum, Möglichkeiten für tiefere Einblicke aufzudecken . Dabei geht es im Grunde darum, Bereiche zu berücksichtigen , in denen Sie mehr Verständnis und die Eignung der Kandidaten oder die Effektivität, Vielfalt und Inklusion bei der Rekrutierung gewinnen möchten und die Eignung der Kandidaten oder die Effektivität, Vielfalt und Inklusion bei der Rekrutierung . Für diese speziellen Dinge können Sie besondere Anstrengungen unternehmen, indem Sie das KI-Tool nutzen , um diese Inhalte für uns zu generieren Wird auch verfügbare KI-Lösungen untersuchen. Sie können also nach generativen KI-Tools suchen, die speziell für TA und Onboarding entwickelt wurden, einschließlich generativer KI-gestützter ATS, oder? Das Portal, in dem Sie alle Profile verwalten können. Sie können Chat-Bots und Inhaltsgeneratoren erstellen, die mit KI-Tools erstellt werden können und mit denen verschiedene Materialien generiert werden können, die für TA und Onboarding benötigt werden Und dann auch Analyseplattformen, die Ihnen helfen können, zu verstehen auf welche Profile Sie sich konzentrieren sollten Das Letzte, was wir tun sollten, ist, wenn Sie anfangen diese generativen KI-Tools auf TA und Onboarding anzuwenden , mit den Pilotprojekten zu beginnen , bei denen Sie damit beginnen die generative KI in kleineren Bereichen zu implementieren , um ihre Wirksamkeit zu testen Automatisieren Sie beispielsweise nur das Screening von Lebensläufen oder testen ein generatives KI-Chatboard oder personalisieren Sie die Onboarding-Materialien , die nur das Screening von Lebensläufen oder testen Sie ein generatives KI-Chatboard oder personalisieren Sie die Onboarding-Materialien , die Sie erstellen möchten. All das können Sie also als Testphase, als Experimentierphase beginnen Testphase Und wenn Sie dann das Ergebnis gesehen haben, können Sie ähnliche Tools und ähnliche Prozesse für die anderen Teile der TA und das Onboarding entwickeln ähnliche Prozesse für die anderen Teile der TA und das Onboarding Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen jetzt, wie wir versuchen, die generativen KI-Tools in unsere TA - und Weiterleitungsprozesse zu integrieren. 27. Promote Engineering meistern und einen JD Creator entwickeln – Teil 1: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir Prompt Engineering beherrschen und speziell einen GD Creator entwickeln können, wie wir mithilfe von effektivem Prompt Engineering eine spezifische Ressource für TA und Onboarding generieren können eine spezifische Ressource für TA und Onboarding mithilfe von effektivem Prompt Engineering Prompt Engineering wird also der effektivste Teil der EI-Nutzung sein effektivste Teil der . Dabei müssen wir effektive Eingabeaufforderungen erstellen und bereitstellen , die für die Extraktion genauer Ergebnisse aus genetischen KI- und LLM-Tools von entscheidender Bedeutung sind genauer Ergebnisse aus genetischen KI- und LLM-Tools von Wir müssen also sicherstellen, welche Art von Aufforderung wir für die gewünschte Ausgabe geben , nach der Sie suchen Je spezifischer Sie also in Ihrer Aufforderung sein werden, desto effektivere Antworten werden Sie mit diesen Tools erhalten. Die Aufforderung dient im Grunde genommen als Anweisung , die Sie dem KI-Tool geben , damit es Ihre Bedürfnisse versteht und auf deren Grundlage es seine Ergebnisse bereitstellen wird. Nun ist eine gut geschriebene Aufforderung unerlässlich, wenn Sie versuchen, Ihren IT- und Onboarding-Prozess zum Erfolg Deshalb müssen wir unsere Eingabeaufforderungen an unsere T- und Onboarding-Aufgabe anpassen und sie den KI-Tools geben, damit sie das richtige Ergebnis liefern Wenn Sie sich einen Problembereich ansehen, sagen wir, ein Szenario, in dem der Onboarding-Prozess für die neuen Mitarbeiter sehr überwältigend war In einem solchen Fall besteht das Ziel, das Sie vor Augen haben, das Problem, das Sie vor Augen haben, darin, den Onboarding-Prozess für die neuen Mitarbeiter mit Hilfe von GeniTiVi zu rationalisieren Onboarding-Prozess für die neuen Mitarbeiter mit Hilfe von GeniTiVi Sie werden das also tun , indem Sie das in vier Teile aufteilen können. Der erste Teil wird eine Anleitung sein , in der Sie das Problem klar angeben, was das KI-Tool tun soll. In diesem Fall kann die Anweisung also darin bestehen, den aktuellen Onboarding-Prozess und die verwendeten Materialien zu analysieren und auf der Grundlage des Feedbacks neuer Mitarbeiter, das Sie erhalten haben, Verbesserungen vorzuschlagen das Sie erhalten haben, Sobald Sie dies vom KI-Tool erhalten haben, legen Sie den Kontext fest Wir legen den Kontext stellen dem EI die Hintergrundinformationen , dass sich die neuen Mitarbeiter mit dem Onboarding-Prozess überfordert fühlten und Probleme mit der Navigation im Onboarding-Portal hatten und kein klares Verständnis ihrer Rollen und Verantwortlichkeiten haben kein klares Verständnis ihrer Rollen und Verantwortlichkeiten ihrer Sie geben den Kontext an. Sobald Sie all dies dem KI-Tool zur Verfügung gestellt haben, dann die Frage, die Sie stellen können . Dabei stellen Sie das KI-Tool direkt und wir möchten, dass es beantwortet wird . Wir fragen, wie der Onboarding-Prozess und das Material verbessert werden können, das Material verbessert werden können um die Probleme zu lösen, mit denen neue Mitarbeiter konfrontiert sind Damit kann Ihnen das KI-Tool nun die Ergebnisse liefern. Okay? An dieser Stelle leiten wir die KI an, wie die Antwort strukturiert sein soll. Nach welcher Art von Output suchen Sie? Was ist die Erwartung? Deshalb bitten wir um konkrete Empfehlungen wie die Vereinfachung von Inhalten, wie wir den Inhalt vereinfachen können, wie wir die Portalnavigation verbessern können, Rollen klarzustellen, Elemente des TA-Prozesses rationalisieren und das Gesamterlebnis für verschiedene Routen zu personalisieren das Gesamterlebnis So können Sie also effektive KI-Proms strukturieren, um ein bestimmtes Anwendungsszenario zu lösen, mit dem Sie beim TN-Onboarding konfrontiert sind Es gibt auch bestimmte bewährte Methoden, die Sie bei der Erstellung dieser effektiven KI-Eingabeaufforderungen berücksichtigen können Erstellung dieser effektiven KI-Eingabeaufforderungen Erstens möchten wir unsere Eingabeaufforderungen so einfach und klar wie möglich halten , um sicherzustellen, dass keine Unklarheiten bestehen und das Tool für das Tool leicht verständlich ist Wir müssen sehr spezifisch und direkt mit den Anweisungen umgehen, um genaue Ergebnisse zu erhalten Darüber haben wir auch schon früher gesprochen. Wir müssen auch relevante Informationen und einen Kontext bereitstellen, damit das KI-Tool das aktuelle Szenario und die Aufgabe, die es lösen muss, verstehen die Aufgabe, die es lösen muss und nützliche Antworten generieren kann. Äh, wir müssen auch den gewünschten Output klar definieren , damit er unseren Erwartungen entspricht. Nach welcher Art von Leistung suchen Sie? Es gibt dem E-Tool also mehr Kontext darüber wie es die Antworten formulieren und uns diese zur Verfügung stellen wird . Dann können wir die Aufforderungen auch in Zukunft regelmäßig testen und verfeinern , um die Klarheit und Effektivität zu verbessern, bessere Ergebnisse zu erzielen und effektivere praktische Ergebnisse zu erzielen und Antworten zu erhalten, effektivere praktische Ergebnisse zu erzielen und Antworten zu erhalten die wir tatsächlich in die Tat umsetzen können Schließlich können wir auch sicherstellen , dass Unklarheiten oder Unklarheiten vermieden indem wir festlegen, was in der Antwort enthalten sein sollte und was nicht Mit diesem KI-Tool ist sehr klar, welche Art von Reaktion es für uns generieren muss . Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe, Sie verstehen jetzt, wie wir die AA-Tools von Engineering nutzen werden , um uns bei unserem TA- und Onboarding-Prozess zu unterstützen uns bei unserem TA- und Onboarding-Prozess 28. Promote Engineering meistern und einen JD Creator entwickeln – Teil 2: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir das KI-Tool wie Hat GBT nutzen können , um eine Stellenbeschreibung zu entwickeln , speziell für Creator Erstellen Sie eine Stellenbeschreibung für eine bestimmte Art von Rolle. Lassen Sie uns zuerst mit der Benutzeroberfläche beginnen. So sieht der Hut GBT jetzt aus. Wir sind gerade auf einer Chat GBT 5.5 0.2 Version, und genau das ist es auch, was es im Moment ist Und wenn Sie sich den Plan ansehen, sind wir auf dem richtigen Weg. Wir gehen jetzt nach Plan, was ein Plan nach Plan ist. Sie können dies auch mit einem kostenlosen Tarif tun bei dem die Leistung ein wenig ähnlich sein kann, aber der Go-Plan bietet Ihnen zusätzliche Vorteile wie Sie hier sehen können, was wir sehen werden. Ich würde vorschlagen, dass es eine gute Idee wäre , einen Go-Plan in Anspruch zu nehmen , der Ihnen viel bessere Ergebnisse bringt. Abgesehen davon, wenn Sie sich die Einstellungen ansehen, gibt es bestimmte Dinge, die ich nur erwähnen wollte. Sie können zum Beispiel zu den Datensteuerungen gehen , wo Sie die Option „ Modell für alle verbessern“ aktivieren können. Das ist also im Grunde so, dass HAGEPT, wenn Sie es einschalten , Ihre früheren Konversationen und Ihre Inhalte berücksichtigt , insbesondere um seine Modelle zu trainieren, damit Sie individuellere Lösungen und Ergebnisse erhalten Sie individuellere Lösungen und Also völlig Ihre Wahl, wenn Sie das tun möchten, aber wenn Sie der Meinung sind, dass es sich um Datenschutzprobleme handelt, dann können Sie auch die Angebote wechseln dann können Sie auch die Angebote wechseln. Das kannst du tun. Darüber hinaus haben Sie auch die Option Apps, mit der Sie Ihre Tools, andere Tools wie Google Drive oder andere Tools verbinden können , die Sie mit HatGPT verbinden können, sodass der Übergang viel reibungsloser verläuft und es für Sie einfacher wird mit dieser speziellen Plattform zu arbeiten wir nun zur Eingabeaufforderung zurück und schauen wir uns an, wofür wir hier sind. Nehmen wir an, wir möchten eine Stellenbeschreibung für eine bestimmte Rolle erstellen . Schauen wir uns also zwei Optionen an. der ersten Option können wir ihm eine bestimmte Aufforderung geben, etwa so, wo wir sagen, eine Stellenbeschreibung für einen leitenden Datenwissenschaftler erstellen. Das ist eine einfache, einfache Aufforderung , die wir geben. Und damit kann ChatBT mit der Aufgabe beginnen, uns eine vollständige Stellenbeschreibung zu geben, die sich die Berufsbezeichnung, den Standort, die Beschäftigungsart, die Rolle und den Überblick ansieht Beschäftigungsart, die Rolle und den Überblick All dies wird also gegeben. Erforderliche Qualifikation, bevorzugte Qualifikation, was wir anbieten, okay, das alles ist gegeben. Nun, das ist absolut in Ordnung. In einem realen Szenario müssen Sie dies jedoch natürlich mit Ihren aktuellen Anforderungen abgleichen, dies jedoch natürlich mit Ihren wenn Sie planen, eine Stellenbeschreibung für eine bestimmte Rolle zu veröffentlichen , unabhängig davon, ob sie damit übereinstimmt oder nicht Sie müssen also manuell abgleichen , was Ta JBT produziert und was Sie wirklich für Ihre Personalarbeit benötigen, Die andere Option, die Sie tun können, besteht darin, ihr eine separate, andere Eingabeaufforderung zu geben eine separate, andere Eingabeaufforderung wobei die Aufforderung etwas spezifischer sein kann Sie geben eine sehr strukturierte Eingabeaufforderung genau das, was Ihre Anforderung ist. Und auf dieser Grundlage gibt Chat GPT dann die Ausgabe aus. Schauen wir uns das auch an. Das kommt also von dem Punkt, den wir zuvor besprochen hatten, nämlich einem Rahmen aus Anweisungen, Kontext, Fragen und Ergebnissen, richtig? In unseren Anweisungen geben wir Ihnen also die klare Anweisung, dass Sie eine umfassende Stellenbeschreibung erstellen müssen die auf der jeweiligen Rolle, den Anforderungen und dem Kontext basiert , um sicherzustellen, dass sie die qualifizierten Kandidaten anspricht und den Unternehmensstandards entspricht Dann geben Sie den Kontext an, seine Rolle ist diese Abteilung, Teamgröße, Unternehmenskultur, erforderliche Fähigkeiten. Sie haben all das erwähnt. Frage, basierend auf dem obigen Kontext , Entwurf der Stellenbeschreibung, wir müssen eine Stellenbeschreibung erstellen der die Hauptaufgaben, erforderlichen Qualifikationen, bevorzugten Fähigkeiten und Vorteile im Zusammenhang mit dieser Position hervorgehoben erforderlichen Qualifikationen, bevorzugten Fähigkeiten werden. Und dann endlich der Output. Wir wollen das Ergebnis auf eine bestimmte Art und Weise , in der Berufsbezeichnung, Unternehmensübersicht, Rollenübersicht, Hauptverantwortlichkeiten, bevorzugte Fähigkeiten und Leistungen erwähnt werden Unternehmensübersicht, Rollenübersicht, Hauptverantwortlichkeiten, . Das sind jetzt viel fundiertere und detailliertere Informationen , die wir im Chat GBT zur Verfügung stellen, damit es ein bisschen besser darüber informiert wird , was von ihm erwartet wird, und möglicherweise wird es Ihnen ein viel besseres Ergebnis als das vorherige Schauen wir uns das mal an. Also werden wir diese spezielle Aufforderung geben. Wir haben die Aufforderung hier hinzugefügt. Also jetzt wird es das erstellen. Sie können also sehen, dass es eine Berufsbezeichnung, einen Unternehmensüberblick, eine Zusammenfassung der Rollen und die wichtigsten Verantwortlichkeiten erstellt eine Berufsbezeichnung, einen Unternehmensüberblick, . Was wir uns davon wünschen. Es wird alle Informationen auf der Grundlage des Kontextes generieren , den wir hier angegeben haben. Jetzt hat es uns die zentrale Verantwortung übertragen erforderlichen Qualifikationen, bevorzugten Fähigkeiten und Leistungen, und all das wird bereitgestellt. Das wird ein bisschen spezifischer wie zum Beispiel Erfahrung in der Arbeit in Cloud-basierten Umgebungen, Abu wie GCP, Azure Dies sieht viel informativer als das vorherige, wenn Sie einen Vergleich usw. durchführen. Auf diese Weise können wir Chat JPT für die Erstellung von Stellenbeschreibungen verwenden , die Teil unserer Personalabteilung sein können. Okay. 29. Erstellen eines GPT für Lebenslaufprüfung: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir ein benutzerdefiniertes GPT speziell für die Überprüfung von Lebensläufen erstellen können ein benutzerdefiniertes GPT speziell für die Überprüfung von Lebensläufen Versuchen wir zu verstehen, was ein benutzerdefiniertes GPT ist. Ein benutzerdefiniertes GPT ist in erster Linie, Sie können es sich vorstellen, wie ein persönlicher Assistent , den Sie auf der GPT-Plattform erstellt haben Nun, dies wird eine spezielle Art von GPT sein , die auf Ihre Lösungen und Ihre Probleme in Ihrem Unternehmen zugeschnitten Probleme in Ihrem Okay? Also hier kannst du ihm bestimmte Anweisungen, Gesprächsstarter, Wissensdatenbank, Fähigkeiten, Aktionen geben, die du ihm gibst Und damit bauen Sie die Struktur dieses maßgeschneiderten GPTs aus , das auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten ist Ihre spezifischen In den Anweisungen teilen Sie der KI also mit , wie sie sich verhalten soll, wie sie die Antworten formell, beiläufig oder konzentriert geben soll beiläufig oder konzentriert Gesprächsstarter werden Beispiele sein, die zeigen, dass die KI, die Art von Konversationen, die sie führen wird, führen wird. Okay? In der Wissensdatenbank werden Sie die KI mit spezifischen Informationen versorgen, die sie benötigt, wie Unternehmensrichtlinien oder Produktdetails, häufig gestellte Fragen, um all das bereitzustellen. Funktionen angeht, so werden dies einige zusätzliche Funktionen sein , die Sie mit Ihrem GPT verwenden können, wie zum Beispiel das Surfen im Internet, Was die Funktionen angeht, so werden dies einige zusätzliche Funktionen sein, die Sie mit Ihrem GPT verwenden können, wie zum Beispiel das Surfen im Internet, das verfügbar sein wird, das Generieren von Bildern mit Dali, all das wird möglich sein Und dann kommen Aktionen. In Aktionen können Sie Ihr GPT mit bestimmten Diensten wie APIs verbinden, Dokumente hinzufügen, alles was getan werden kann Mit all dem erstellen wir ein benutzerdefiniertes GPT und geben alle Anweisungen, und geben alle Anweisungen welches Problem wir zu lösen versuchen Wir geben ihm auch die Hintergrundinformationen, und dann liefert es uns Ergebnisse, die unseren spezifischen Anforderungen entsprechen Sehen wir uns das in der Praxis an, wie wir das für die Prüfung von Lebensläufen erstellen werden. Unsere Absicht ist es, ein benutzerdefiniertes GPT für die Überprüfung von Lebensläufen zu erstellen , bei dem ein bestimmter Lebenslauf auf eine bestimmte Stellenbeschreibung überprüft werden soll ein bestimmter Lebenslauf auf eine bestimmte Stellenbeschreibung Wir haben eine spezifische Stellenbeschreibung in unserer Personalabteilung. Wir haben eine bestimmte Stelle ausgeschrieben und es gibt einen Lebenslauf, den wir erhalten. Wir müssen prüfen, ob der Lebenslauf dieser Stellenbeschreibung entspricht oder nicht. Das wäre die Aufgabe der kundenspezifischen GBT. Lassen Sie uns versuchen, das auszuarbeiten. speziell benutzerdefinierte GPTs zu erstellen, werden wir hierher kommen und GPTs untersuchen und hier können wir sie Wir können selbst neue GPTs erstellen, und das ist der GPT-Store, in dem Sie sehen können, dass es viele verschiedene GPTs gibt, benutzerdefinierte GBTs, die von anderen benutzerdefinierte GBTs In ähnlicher Weise können Sie auch Ihre eigenen erstellen und Sie können eine neue erstellen , wobei Sie die Möglichkeit haben, von hier aus zu Hier können Sie also alle Details angeben. Sie geben die Details an welche Art von GPT Sie erstellen möchten, und es wird damit beginnen, das Modell für Sie zu erstellen . Okay? Nehmen wir an, das ist die Aufforderung, die wir geben wollen. Erstellen Sie also ein JBT, das einen Lebenslauf und einen JD aufnimmt und kritisch bewertet, ob der Lebenslauf für die Position geeignet ist oder nicht Sie eine Liste mit Argumenten aus, die für oder gegen Geben Sie eine Liste mit Argumenten aus, die für oder gegen die wichtigsten Anforderungen des JT sprechen, und legen Sie Belege Geben Sie eine Punktzahl von null bis zehn für die wichtigsten Anforderungen an und geben Sie eine abschließende Empfehlung ab, ob mit dem Lebenslauf fortgefahren werden soll oder nicht. Geben Sie außerdem einen Kommentar dazu ab, für welche Position dieser Kandidat am besten geeignet ist. Okay, das ist es also, was wir wollen. Also geben wir das an das GPT, und jetzt wird es anfangen, das benutzerdefinierte GPT für uns zu erstellen Es wird uns bitten, einen bestimmten Namen für dieses benutzerdefinierte GPT zu empfehlen oder vorzuschlagen Okay? Also mach weiter Fit. Ja, es gibt ihm einen bestimmten Namen. Und jetzt generiert es auch ein Profilbild dafür. Sie können auf der rechten Seite sehen, dass hier das benutzerdefinierte GPT erstellt wird Sie können einige Beispielaufforderungen sehen , die automatisch generiert Also wurde auch das Profilbild erstellt. Okay. Wenn Sie möchten, können Sie es auch anpassen, und schauen wir uns die Konfigurationsoption an Hier können Sie also den Namen des benutzerdefinierten GPT sehen. Wenn Sie das selbst ändern möchten, können Sie das tun. Wenn Sie eine einzeilige Beschreibung der GD des benutzerdefinierten GPT angeben möchten, können Sie das auch tun Und das sind die Informationen, die wir zur Verfügung gestellt haben. Nun, das sind die Gesprächsstarter. Das ist es, worüber wir sprechen. Gesprächsstarter werden die verschiedenen Arten von Abschlussbällen sein, mit denen es sich befassen wird Also die sind hier angegeben, und das ist genau das, was wir wollen, oder Vergleichen Sie diesen Lebenslauf mit dem beigefügten JD. Sobald Sie das haben, können Sie auch bestimmte Dateien hochladen, indem dem benutzerdefinierten GPT zusätzliche Ressourcen zur Verfügung stellen, damit wir besser gerüstet sind, um uns bessere Ergebnisse zu liefern Sie können das also auch tun. Und dann die Funktionen, die Sie einschalten möchten, Sie möchten, dass es in der Lage ist, Websuche durchzuführen, Canvas zu verwenden, okay, Bildgenerierung zu verwenden. Also, wenn Sie wollen, können Sie sie auch einschalten und dann erstellen Sie. Sobald Sie das erstellt haben, dieses spezielle benutzerdefinierte GPT aktiv, und dann können wir es verwenden Nehmen wir an, dies sind jetzt die Optionen, die Ihnen Also, wenn du, äh, es für dich behalten willst. Vorerst kannst du das oder irgendjemand mit dem Link machen oder ihn in den GPT-Store stellen Nehmen wir an, wir machen das vorerst nur für mich. Sobald Sie das GPT erstellt haben, unsere Aufgabe darin, dass der Zweck dieses bestimmten Kunden GPT darin bestand, ein bestimmtes JD für eine bestimmte Rolle zu bewerten Also hier können Sie jetzt einfach das ist unser JD Custom GPT erstellt, so dass wir hochladen können, sagen wir, wir werden versuchen, einen JD hochzuladen, und wir geben auch eine Und wir sagen, bitte evaluieren. Das ist eine Anforderung von uns. Jetzt wird es sich die Dokumente ansehen. Und Sie können sehen, bei der Bewertung der wichtigsten Anforderungen erhalten wir die Punktzahl, die Kernfunktionen, die Budgetplanung, all das gibt uns Kernfunktionen, die Budgetplanung, einen O-Score von 7,1 von zehn. Auf dieser Grundlage können wir es jetzt verstehen und es gibt uns auch die Stärken und Schwächen, die wir bewerten können. Möglicherweise können Sie also fragen, ob Sie einen bestimmten Benchmark haben. Nehmen wir an, Sie möchten alle Kandidaten zu Vorstellungsgesprächen , die mehr als fünf Punkte erzielt haben. Sobald Sie diese bestimmte Person interviewt haben, können Sie weiter graben und Fragen zu den Lücken und Risiken stellen. Höhere Empfehlung. Fahren Sie nicht fort. Im Moment heißt es, dass Sie sich nicht für eine Marketingrolle bei P Digi entscheiden sollten Fahren Sie fort, wenn die Rolle angepasst wird Alternative Rollen werden in Betracht gezogen Hier werden auch bessere Alternativen angeboten. Auf diese Weise werden wir also ein benutzerdefiniertes GPT-Modell erstellen, das bei Personalarbeiten nützlich sein kann Dies ist eines der Beispiele für das Screening von Lebensläufen, das Sie als benutzerdefiniertes GPT erstellen und in Ihrer täglichen Personalarbeit verwenden in Ihrer täglichen Personalarbeit 30. Automatisieren der Lebenslaufprüfung mit Gemini: Hallo Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir mithilfe eines KI-Tools wie Google Gemini auch die Überprüfung von Lebensläufen durchführen können wie Google Gemini auch die Überprüfung mithilfe eines KI-Tools wie Google Gemini auch die Überprüfung von Google Gemini ist ein weiteres von Google entwickeltes KI-Tool, ähnlich wie Open AihatGBT, mit dem Sie auf der Grundlage der von Ihnen eingegebenen Eingabeaufforderungen Abrufergebnisse bereitstellen können bereitstellen auf der Grundlage der von Ihnen eingegebenen Eingabeaufforderungen Abrufergebnisse Schauen wir uns also dieses Tool an . Das ist also die Plattform, Leute, das ist Google Gemini, die Sie sicherlich hier verwenden können, und es gibt auch einen kostenlosen und kostenpflichtigen Tarif Sie können also auf jeden Fall weitermachen und sich das auch ansehen , damit Sie es nutzen können . Das werden wir verwenden. Im Idealfall gehen wir hier zu den Einstellungen, gehen wir hier zu in denen wir sicherstellen, dass wir es tatsächlich für verschiedene Google-Produkte verwenden, nämlich Google Drive. Wir werden Google Gemini verwenden, das speziell mit anderen Google-Produkten wie Google Drive, Google Excel und Excel-Tabellen verknüpft ist, und sehen, wie wir damit unseren Prozess zur Überprüfung von Lebensläufen automatisieren können unseren Prozess zur Überprüfung von Lebensläufen automatisieren Das ist also unsere Google-Tabelle , die wir verwenden, oder? Also hier werden wir das spezielle Google Gemini-Tool verwenden das spezielle Google Gemini-Tool Dafür müssen wir also weitermachen und es von hier aus aktivieren , wo Ask Gemini steht Und jetzt können wir mit dem gesamten Prozess beginnen ihm spezifische Anweisungen geben, die sich auf unseren Prozess zur Überprüfung unseres Lebenslaufs beziehen zur Überprüfung unseres Lebenslaufs Nehmen wir an, das ist der erste Abschlussball , den wir geben wollen . Wir wollten eine Tabelle mit einer Liste von fünf Beispielkandidaten mit den folgenden Spalten erstellen : Namen , E-Mail-Adressen, verfügbares Datum für Vorstellungsgespräch und Verfügbarkeit Jetzt haben wir das dem Gemini-Tool gegeben und es wird die Tabelle für uns erstellen Sie können sehen, dass die Tabelle erstellt wurde , und Sie können sie nach Ihren Angaben bearbeiten. Sie können das also auch tun. Also können wir sagen, fügen wir das hier selbst ein. Also haben wir die Daten hier drüben. Was wir jetzt tun wollen, ist gegen diese spezifischen. Sie werden also alle Details aktualisieren, die Namen, E-Mails Ihrer Interviewer, Interviewpartner Und jetzt müssen wir ihre spezifischen, Sie können sagen, die Interviewer hinzufügen , die da sein werden Okay? Also geben wir ihm diese Aufforderung. Jetzt geben wir die Aufforderung hier drüben, wo wir zwei Interviewer haben Nehmen wir an, Tamdas ist am zehnten Februar verfügbar, es gibt den 11. Februar, den 13. Februar, und Greg ist für 12 verfügbar und, ähm, es gibt am zehnten, 11. und 13., 12 und So stehen die verfügbaren, die Interviewer auch dafür zur Verfügung Jetzt wollen wir nur, dass wir die Interviewer dem Interviewten gegenüberstellen , damit wir wissen, welche Leute da sein werden Jetzt haben wir das hier drüben. Also werden Interviewer zugewiesen. Also lass es uns auch sagen. Also das haben wir an Ort und Stelle. Okay. Nun, sobald wir das haben, also wir die Details dazu haben, wollen wir ihnen E-Mails schicken , in denen wir sie zum Interview einladen, oder? Dafür haben wir eine spezielle Aufforderung, die wir geben möchten, in der wir sagen, dass wir nun individuelle Interview-Mailer für jeden der Kandidaten erstellen , sie angemessen begrüßen und ihnen dafür danken, dass sie sich für die Rolle eines Softwareentwicklers angemessen begrüßen und ihnen dafür danken interessieren, und dabei interessieren, Datum und Zeitpunkt des Interviews, Name des Interviews, Standard, zu befolgende Interviewetikette und Wünsche angeben Standard, zu befolgende Interviewetikette ihnen alles Gute. Geben Sie auch einen fiktiven Google-Team-Link an, um in der Zwischenzeit beizutreten Das ist also eine E-Mail, die an jeden von ihnen gesendet wird und sie zur Interimszeit einlädt Jetzt wird das Gemini-Tool also auch diese E-Mails für uns generieren Wie Sie sehen können, ist der erste für Alex Johnson, was richtig ist, Alex Johnson Okay? Die E-Mail wurde erstellt, entworfen, und zwar für den 10. Februar. Die Daten sind korrekt Okay, der Interviewer wird thermisch sein, da der Google Meet Link zur Verfügung gestellt Die Standardetikette für Interviews wird bereitgestellt. Okay, das Gleiche gilt für Maria, die nächste Person, Und der Interviewer ist Greg Smith. Okay, die Details sind absolut korrekt. Sie können jetzt sehen, dass alle E-Mails verfasst wurden. Okay. Alles was Sie tun müssen, ist es jetzt von Ihrer offiziellen E-Mail an alle zu senden . Auf diese Weise können wir das Google Gemini-Tool nutzen , um viele Personalarbeiten wie die Überprüfung von Lebensläufen zu erledigen Okay? Sie können auch die Bewertung von Kandidaten durchführen, okay, Stellenbeschreibung, Kreation. Viele dieser Dinge können auch erledigt werden. 31. Kandidatenbewertungs-GPT erstellen: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir auch ein GPT für die Kandidatenbewertung speziell auf GPT erstellen können , ein benutzerdefiniertes GPT, das im Grunde dazu dient, Kandidaten zu im Grunde Dafür benötigen wir also drei wichtige Dinge. Das eine ist ein Fall, in dem wir ein Dokument erstellen wollen , das den JD, die Stellenbeschreibung des Stellenprofils, enthält Stellenbeschreibung des Stellenprofils, Wir suchen nach Bewertungsparametern auf deren Grundlage wir beurteilen werden. Und die Antworten, die im Interview VE gegeben wurden, speziell vom Kandidaten, das ist es, was das GPT bewerten wird Das GPT wird also auf dieser Grundlage eine Bewertung vornehmen und sie dann auf einer Skala von, sagen wir, Null bis Deshalb haben wir auch dafür eine spezielle Aufforderung erstellt. Das ist also die Eingabeaufforderung, die wir verwenden werden, um dieses benutzerdefinierte GPT zu erstellen. Schauen wir uns das an Was wir tun werden, ist GPT zu erkunden, und wir werden ein komplett neues GPT erstellen, und wir werden diese Aufforderung geben Im Abschlussball heißt es eindeutig, ein GPT zu erstellen, das ein Dokument enthält, das eine JD, Bewertungsparameter und eine Reihe von Fragen enthält, die vom Kandidaten beantwortet wurden Das GPT muss den Kandidaten kritisch bewerten und ihn auch nach allen Bewertungsaspekten auf einer Skala von allen Bewertungsaspekten auf einer Skala von Das wollen wir machen. Auf dieser Grundlage werden wir dann die Bewertung durch die GBT vornehmen lassen, unabhängig davon, ob sie in der Lage sind, das nächste Level zu erreichen, die nächsten Interviewrunden durchzuführen oder nicht Was wir sehen werden, ist, dass wir zwei verschiedene Szenarien annehmen Ein Szenario kann sein , dass der Kandidat die richtigen Antworten erhält , die er benötigt. Wir können sehen, ja. Wir können einfach darauf antworten. Okay. Und im zweiten Szenario werden wir einen Kandidaten sehen , dessen Antworten nicht den Anforderungen entsprachen. Wir wollen also herausfinden, ob das benutzerdefinierte GPT in der Lage ist , diesen Unterschied zu machen, und sie entsprechend bewerten Schauen wir uns das also an. Im Moment erstellen wir gerade das benutzerdefinierte GPT und sobald es aktiv ist, können wir alle Informationen hochladen Stellen Sie sich vor, Sie haben dieses GPT bereits bei sich. Das wird wirklich nützlich sein und viel Zeit sparen , ist, dass möglicherweise viele Leute interviewt werden Jetzt möchten Sie sie schnell bewerten ob der Screening-Prozess, der Evaluierungsprozess gerade läuft. Jetzt haben wir das benutzerdefinierte GPT erstellt. Die Idee ist also, dass Sie mit dieser Hilfe viel Zeit bei der Bewertung von Kandidaten sparen können . Sie müssen nur ihre Antworten hochladen und schon haben Sie die Bewertungsparameter eingebaut. Damit können Sie einfach weitermachen und es selbst erstellen und Sie können die Dokumente nacheinander in das benutzerdefinierte GPT hochladen die Dokumente nacheinander in das , und es wird Sie bewerten Sie können die richtige Bewertung vornehmen, auf deren Grundlage Sie dann die nächsten Schritte festlegen können, d. h. welche Kandidaten in die nächsten Runden kommen und welche nicht Das ist die Idee. Jetzt haben wir das GPT erstellt Jetzt haben wir also die Kandidatenbewertung, GPT für uns erstellt hat Jetzt laden wir das Dokument hoch. Also habe ich das Dokument hier schon erstellt. Der erste wird also dieser sein , der alle Informationen enthält. Schauen wir es uns also auch an. Jetzt haben wir die Informationen gegeben, also schauen wir uns das auch hier an. Ich wollte dir nur zeigen , welche Informationen wir hochladen Dies ist die Rolle des Softwareentwicklers, Stellenbeschreibung wird bereitgestellt Dann haben wir die Ziele des Interviews, ebenfalls genannten Bewertungskriterien und dann die vom Kandidaten beantworteten Fragen angegeben. Dies ist das Dokument, das wir hier haben, und das laden wir in das GPT in das benutzerdefinierte GPT hoch GPT in das benutzerdefinierte GPT Ja. Lassen Sie uns jetzt sehen, dass es sich das Dokument ansehen wird. Jetzt wird es anhand der vorgeschlagenen Parameter bewertet . Also technische Kompetenz, vier von fünf, praktische Erfahrung, 3,5 von fünf, Problemlösung, analytisches Denken, 4,5 Darauf basiert die Messung. Die durchschnittliche Gesamtpunktzahl wurde uns mit 4,1 bewertet. Wir können also sehen, dass dies genau hier zur Verfügung gestellt wird. Schauen wir uns nun ein anderes Beispiel an. Und wir werden dieselbe Aufforderung geben. Demonstriert grundlegende Kenntnisse des Softwareentwicklungskonzepts, aber seine Interview-Antworten lassen erhebliche Lücken erkennen. Sie können sehen, dass technisches Wissen 2,5 beträgt. Die praktische Anwendung ist ebenfalls 2,5. Die Fähigkeit zur Problemlösung ist sehr gering, 1,5 von fünf, Kommunikationsfähigkeit, Lern - und Wachstumspotenzial 2,5. Die Gesamtpunktzahl liegt jetzt bei 2,1 von fünf Punkten. Auf diese Weise können Sie das benutzerdefinierte GPT in erster Linie für die Bewertung von Kandidaten verwenden . Das Tool kann schnell anhand Ihrer Parameter und Ihrer Bewertungsparameter für das Vorstellungsgespräch eine Bewertung vornehmen und uns mitteilen, Vorstellungsgespräch eine Bewertung vornehmen und uns mitteilen ob der Kandidat für die nächste Runde geeignet ist oder. Und 32. Entwickeln eines BGV Automation GPT: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir eine benutzerdefinierte GPT erstellen können, bei der es sich um eine Automatisierung der Hintergrundüberprüfung handelt Hier versuchen wir, die vom Kandidaten gemachten Angaben anhand der Angaben in seinem Lebenslauf zu überprüfen Angaben anhand der Angaben seinem Lebenslauf zu Welche Zertifizierungen sie auch gemacht haben und tauchen diese auf die gleiche Weise im Lebenslauf auf oder nicht? Das wollen wir mit Hilfe von benutzerdefiniertem GPT überprüfen mit Hilfe von benutzerdefiniertem GPT Schauen wir uns das also an . Wir werden ein benutzerdefiniertes GPT erstellen, indem wir GPTs untersuchen und Also hier werden wir ihm einen Abschlussball geben. Nehmen wir an, das ist die Aufforderung, die wir geben wollen. Erstellen Sie ein GPT, das einen Lebenslauf und Zeugnisdokumente enthält Bitte überprüfen Sie , ob der Lebenslauf und die beigefügten Zeugnisse, äh, übereinstimmen Wenn es eine Anomalie gibt, erwähnen Sie diese bitte , damit wir diese verwenden und sofort ein benutzerdefiniertes GPT erstellen Das wird unsere Arbeit also viel schneller machen , denn dann müssen Sie mit Hilfe dieser benutzerdefinierten GPT nur die vom Kandidaten bereitgestellten Bestätigungsdokumente und seinen Lebenslauf hochladen , und es kann uns ein Ja oder Nein dazu sagen Sie können also sehen, dass es automatisch die ersten Eingabeaufforderungen aufnimmt , die Sie verwenden können Geben Sie ihm also auch einen Namen , der als CV Testimonial Validator bezeichnet wird und es wird auch ein Profilbild davon generiert Sobald wir also das benutzerdefinierte GPT eingerichtet haben, werden wir alle Details hochladen Wir werden ihren Lebenslauf hochladen. Wir werden auch ihr Dokument hochladen. Okay. Schauen wir uns das an. Das ist also zuallererst das Dokument, der Lebenslauf , den wir für Greg Smith hochladen Nehmen wir an, das ist der Kandidat, den wir hier verifizieren, und dann werden wir die anderen Dokumente hochladen Die Zertifikate, die wir gerade hochladen. Also, jetzt haben wir sie hochgeladen und wir werden nur darum bitten, sie zu bewerten . Wir schauen uns den Lebenslauf an, es wird sich die Zeugnisse ansehen und dann überprüfen und prüfen , ob das der Fall ist oder nicht Darin heißt es, dass sowohl der PMP- CI-Aufsatz dort erwähnt, bestätigt und konsistent sind Das können wir also überprüfen. Es ist vollständig verifiziert , dass die vom Kandidaten eingereichten Zertifizierungsunterlagen die vom Kandidaten eingereichten Zertifizierungsunterlagen auch im Lebenslauf deutlich erwähnt werden. Ich hoffe, das macht Sinn. Auf diese Weise werden wir das benutzerdefinierte GPT für jede Art von Hintergrundverifizierung verwenden das benutzerdefinierte GPT für jede Art von , Automatisierung, die wir für unsere Personalabteilung durchführen möchten 33. Einen Onboarding-Chatbot entwickeln: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir also sehen, wie wir Chat GPT nutzen können , um ein Onboarding-Chat-Board für unsere neuen Mitglieder zu entwickeln ein Onboarding-Chat-Board für unsere neuen Neue Mitarbeiter, sobald ihr Vorstellungsgespräch geklärt ist und sie kurz davor sind, beizutreten, können und werden sie eine Menge Fragen haben , die sich auf die Unternehmensrichtlinien, die Einhaltung der Kleiderordnung, okay, die Feiertage, Informationen, freie Wochenenden, all die Informationen beziehen Kleiderordnung, okay, die Feiertage, Informationen, freie Wochenenden, , die sie benötigen würden, um die Anzahl der Überstunden zu wissen, das Wissen darüber bleibt Information. Sie werden also eine Menge Fragen haben, auf die sie gerne eine Antwort hätten Nun kann es für die HRT sehr überwältigend und zeitaufwändig sein, täglich Antworten auf all diese Fragen manuell kann es für die HRT sehr überwältigend und zeitaufwändig sein, täglich auf all diese Fragen manuell zu geben. Abgesehen davon können wir ein benutzerdefiniertes GPT erstellen, das uns bei der Verwaltung all dieser Probleme helfen kann Mal sehen, wie wir das machen können. Sobald Sie auf CTA GPT sind, können wir damit beginnen, ein neues GPT zu erstellen. Dabei werden wir ein spezifisches GPT erstellen, das auf dieses spezielle Szenario zugeschnitten ist. Wir werden dieses spezielle erstellen. Wo wir sagen, erstellen Sie ein GPT, das über die Wissensbasis der Personalpolitik des Unternehmens verfügt die Wissensbasis der Personalpolitik des Unternehmens Es nimmt Fragen auf und beantwortet sie ausschließlich anhand des bereitgestellten Richtliniendokuments Dieses GPT soll neuen Mitgliedern helfen, verschiedene politische Fragen zu klären Außerdem haben wir erwähnt, dass Sie mir bitte antworten sollten, da ich nicht weiß, wenn die Antwort auf die Frage in der jeweiligen Wissensdatenbank nicht verfügbar ist in der jeweiligen Wissensdatenbank nicht verfügbar Hier müssen wir diesem benutzerdefinierten GPT auch die Wissensdatenbank oder das Richtliniendokument beifügen die Wissensdatenbank oder diesem benutzerdefinierten GPT auch die Wissensdatenbank oder das Richtliniendokument Wir werden das hier übernehmen und auch das benutzerdefinierte GPT hinzufügen Wir können die Dateien auch hier hochladen. Wir werden also die Personalpolitik festlegen. Wir haben das Dokument hochgeladen, wie Sie sehen können, und es wird auch den Namen erstellen, es hat das Dokument erstellt , die Personalrichtlinie wurde hier hochgeladen, und dann können wir die gesamte benutzerdefinierte GPT erstellen Auf dieser Grundlage können Sie nun auch das GPT testen. Also, schauen wir uns das an Das wird also wirklich nützlich sein weil es eine Menge Zeit spart, weil die neuen Mitglieder sehr neugierig sein werden und viele Fragen im Kopf haben werden , die sie leicht von diesem benutzerdefinierten GPT beantworten lassen können von diesem benutzerdefinierten GPT beantworten lassen Das ist also das benutzerdefinierte GPT, das Sie kopieren können, und jetzt können Sie es mit allen neuen Teammitgliedern teilen allen neuen Lassen Sie uns das also auch testen. Nehmen wir an, wir wollen etwas über die Urlaubspolitik wissen. Verstehen Sie also einfach, dass dieses spezielle benutzerdefinierte GPT das Richtliniendokument auch im Backend hat das Richtliniendokument auch im Backend Welche Antwort es auch immer geben wird, sie wird auf der Grundlage des Dokuments, dem es beigefügt wurde, geben Es wird sich also das Dokument ansehen und alle Informationen von dort abrufen. Nehmen wir an, wir bitten um weitere Informationen Bitte erläutern Sie den außerordentlichen Urlaub. Jetzt gibt es uns mehr Informationen, das Grundsatzdokument ansieht. Auf diese Weise können wir das Chat-GPT verwenden, um ein benutzerdefiniertes GPT zu erstellen, auf das speziell zugeschnitten ist. Es funktioniert wie ein Chat-Board, das alle Fragen zum Onboarding beantwortet . Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe, dass die Leute jetzt verstehen wie wir das KI-Tool verwenden, um, äh, unsere Personalprozesse und Arbeitsabläufe zu vereinfachen Personalprozesse und Arbeitsabläufe und Automatisierung in unserer täglichen Arbeit so weit wie möglich zu implementieren . 34. Best Practices für KI in der Talentgewinnung: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir über die besten Praktiken sprechen , die wir speziell für KI bei der Talentakquise berücksichtigen können . Die erste besteht also darin, die wichtigsten Anwendungsfälle zu identifizieren. Wir müssen uns also auf Aufgaben konzentrieren, bei denen KI die größte Wirkung erzielen kann, wie z. B. die Überprüfung von Lebensläufen, Vorstellungsgespräche, Terminplanung oder Verwaltung von Abstimmungsdokumenten. Die Automatisierung dieser Art von Aufgaben kann viel Zeit und den Teams helfen, über übergeordnete Strategiebereiche zu diskutieren Sie können auch versuchen, die menschliche Aufsicht aufrechtzuerhalten. KI wird zwar regelmäßig eingesetzt, um die Schwerstarbeit zu erledigen , aber Menschen können involviert bleiben, insbesondere wenn komplexe Entscheidungen getroffen werden müssen, endgültige Entscheidungen wie die endgültige Kandidatenauswahl Auf diese Weise verleihen Sie dem gesamten Prozess eine durchdachte persönliche Note Training auch mit relevanten Daten. Verwendung spezifischer Unternehmensdaten wie Einstellungstrends oder Stellenbeschreibungen hilft also Einstellungstrends oder Stellenbeschreibungen dabei, die KI richtig zu trainieren. Es stellt sicher, dass es Ergebnisse liefert , die für unser Geschäft und insbesondere für unsere Branche relevant sind und auf unsere Bedürfnisse zugeschnitten sind. Außerdem wird kontinuierliches Lernen implementiert. regelmäßige Aktualisierung der KI mit neuen Daten und Feedback kann ihr helfen, sich an die Veränderungen der Arbeitsmarktbedingungen, -richtlinien und -praktiken anzupassen die Veränderungen der Arbeitsmarktbedingungen, und dafür zu sorgen, dass sie viel relevanter und genauer ist. Außerdem müssen wir sicherstellen, dass es eine klare Kommunikation gibt. Transparenz ist also wirklich wichtig , wenn wir KI-Tools verwenden. So weiß jeder, wann KI involviert ist, sodass er die Ergebnisse überprüfen oder anpassen kann, insbesondere bei wichtigen Rollen. Wenn Sie sich nun die wichtigsten Prinzipien für verantwortungsvolle KI bei der Einstellung von Mitarbeitern ansehen , ist das erste natürlich Transparenz. Wir müssen klar kommunizieren , wie KI im Einstellungsprozess eingesetzt wird , um dieses Vertrauen bei den Mitarbeitern aufzubauen . Datenschutz. Deshalb müssen wir die Informationen von Bewerbern schützen , indem Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einführen und sicherstellen, dass auch der Datenschutz eingehalten wird. Auch Voreingenommenheit. Wir müssen also sicherstellen, dass KI vielfältig eingesetzt wird, faire Daten für das Training der KI verwendet werden und dass wir jegliche fortwährende, veraltete, voreingenommene Einstellungspraktiken vermeiden veraltete, voreingenommene Einstellungspraktiken Diese sollten also vermieden werden. Außerdem ist Rechenschaftspflicht da. Wir müssen sicherstellen , dass die KI-Entscheidungen zurückverfolgt und korrigiert werden können, falls Fehler gemacht werden, und jemand für die Aufsicht verantwortlich ist In solchen Fällen ist also menschliches Eingreifen erforderlich. Hinzu kommt die Kontrolle über KI-generierte Entscheidungen, wodurch menschliche Kontrolle über endgültige Entscheidungen wie die Kandidatenauswahl erhalten bleibt , selbst wenn KI die meisten Aufgaben wie die Überprüfung von Lebensläufen oder die Planung von Vorstellungsgesprächen automatisiert wie die Überprüfung von Lebensläufen oder die Planung von Vorstellungsgesprächen Wenn Sie sich nun die Bedeutung menschlicher Aufsicht bei der KI-gestützten Personalbeschaffung ansehen , gibt es viele Möglichkeiten, wie KI übersieht manchmal Qualifikationen in einem Lebenslauf oder ein Personalvermittler kann eingreifen und sicherstellen, dass Top-Kandidaten nicht übersehen werden, richtig, bewältigt In besonderen Situationen wie komplexen Compliance-Regeln gewährleistet menschliches Fachwissen die volle Genauigkeit, gewährleistet menschliches Fachwissen die volle Genauigkeit wo KI möglicherweise In solchen Fällen hilft menschliches Eingreifen also wirklich. Ich baue auch Vertrauen auf. Wenn Personalmanager also sehen, dass ein Mensch die KI-gestützte Auswahlliste überprüft hat, stärkt das das Selbstvertrauen, insbesondere bei wichtigen Rollen Verbessert auch die KI. Wenn also Menschen Fehler entdecken, kann ihr Feedback an das EI zurückgegeben , um es im Laufe der Zeit intelligenter und zuverlässiger zu machen . Außerdem verbessert es die Qualität. Bei Aufgaben wie dem Versenden von Onboarding-Dokumenten kann ein Mensch eingreifen, um die Richtigkeit zu überprüfen und sicherzustellen, dass in solchen Fällen nichts übersehen wird Wenn Sie sich nun einige der bewährten Verfahren für den Datenschutz bei der Talentakquise ansehen bewährten Verfahren für den Datenschutz , die erste die Datenminimierung, ist die erste die Datenminimierung, bei der nur die für Sie relevanten Informationen wie Fähigkeiten und Berufserfahrung gesammelt der nur die für Sie relevanten Informationen wie Fähigkeiten und Berufserfahrung und persönliche Daten vermieden werden Dann gibt es noch die Zweckbeschränkung, die darin besteht, gesammelte Daten ausschließlich für den vorgesehenen Zweck zu verwenden , z. B. zur Auswahl von Kandidaten und zur Vermeidung einer Nutzung, die nichts damit zu tun Hinzu kommt Transparenz, was bedeutet, dass die Kandidaten im Grunde klar darüber informiert werden, wie ihre Daten verwendet werden, insbesondere wenn KI mithilfe von Daten in Stellenbeschreibungen oder Datenschutzrichtlinien involviert ist Daten in Stellenbeschreibungen oder Datenschutzrichtlinien Es gibt auch eine Zugriffskontrolle, wodurch der Zugriff auf sensible Daten eingeschränkt nur autorisiertes Personal wie das HR-Team sie einsehen kann Und dann wird die Datensicherheit implementiert, zu schützen die in erster Linie darin besteht, Kandidatendaten durch Verschlüsselung oder Passwortschutz , um unbefugten Zugriff oder Sicherheitsverletzungen zu verhindern Auf diese Weise können wir diese Best Practices anwenden , wenn KI in unsere Personalprozesse einbezogen wird 35. Einführung und Willkommen: Hallo, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir generative KI und Talentakquise nutzen können , insbesondere für eine intelligentere Kandidatensuche. In diesem Modul werden wir einige Dinge lernen. Zunächst werden wir sehen , wie wir den gesamten Auswahlprozess automatisieren und unserer Personalabteilung viel Zeit sparen können den gesamten Auswahlprozess automatisieren und unserer Personalabteilung viel Zeit sparen . Zweitens geht es um die Anpassung der Bewerberbeurteilungen. Wie wir die Kandidaten beurteilen, können wir also auch auf der Grundlage ihres Profils anpassen Und dann, wie wir den gesamten Arbeitsablauf rationalisieren können. Dies wird wirklich dazu beitragen, überflüssige Prozesse oder Schritte, die wir möglicherweise in unserem Personal-Screening-Prozess haben, zu reduzieren oder zu beseitigen überflüssige Prozesse oder Schritte die wir möglicherweise in unserem Personal-Screening-Prozess haben Wir werden hier auch versuchen, einige wichtige Fragen zu beantworten , z. B. wie kann KI-gestützte Personalbeschaffung ethisch und unvoreingenommen bleiben Wir müssen auch sicherstellen, dass das auch passiert. Zweitens werden wir uns ansehen, wie Sie Datenschutz und Sicherheit in einem KI-gestützten Screening-Prozess gewährleisten Datenschutz und Sicherheit in einem können. Wir werden also bestimmte Schritte einleiten , um zu sehen, wie wir das tun können. Und schließlich, wie stellen Sie sicher, dass Ihr Team KI als Werkzeug und nicht als Bedrohung einsetzt Dies muss der Fall sein, denn auf diese Weise können Sie KI produktiv einsetzen und die Qualität unserer Arbeit im Allgemeinen verbessern Sie werden also sehen, dass in diesem Modul praktisch verschiedene Tools wie Chat JPT, Gemini wie Chat JPT, Gemini und Claude verwendet werden um all diese Konzepte anzuwenden 36. Identifizieren von Touchpoints und Chancen beim Onboarding: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir die Kontaktpunkte und Möglichkeiten beim Onboarding verstehen und identifizieren und an denen wir KI implementieren können Wenn Sie sich also den traditionellen Prozess der Kandidatenauswahl ansehen . Der erste Schritt ist also die Prüfung von Lebensläufen, bei der die Personalvermittler mehrere tausend mehrere tausend Bewerbungen prüfen, um ihre Qualifikationen zu beurteilen Dann folgt das erste Screening, bei dem wir die Grundlagen überprüfen und herausfinden, ob wir für die Stelle geeignet sind oder nicht Und dann kommen Fähigkeiten und Eignungstests, die rollenspezifisch sein können Daher werden rollenspezifische Tests durchgeführt. Und dann kommt der Interviewprozess , bei dem wir dafür sorgen ein tieferes Verständnis des Kandidaten und seiner Stärken und Schwächen vermittelt. Dann führen wir die Hintergrundprüfungen und Referenzen durch, was dazu beiträgt, die Glaubwürdigkeit des Kandidaten zu überprüfen , und schließlich gibt es eine Kandidatenauswahl. Dies ist also der traditionelle Prozess der Kandidatenauswahl , den jedes Unternehmen größtenteils befolgt. Der Nachteil oder die Ineffizienzen herkömmlicher Auswahlverfahren sind nun die langsamen Verfahren Wie Sie sehen können, ist das alles manuell, was viel Zeit in Anspruch nimmt, um von der HRT durchgeführt und ausgeführt zu werden durchgeführt und ausgeführt Nun, das ist auch die enorme Menge an Rekrutierungs - oder Personalgesprächen zurückzuführen , die derzeit geführt werden. einem Unternehmen offene Stellen gibt, gehen Tausende von Bewerbungen Immer wenn es in einem Unternehmen offene Stellen gibt, gehen Tausende von Bewerbungen ein. Und was letztendlich dazu führt, ist eine Verzögerung bei der Einstellung. Der Einstellungsprozess wird viel länger und die Auswahl der Kandidaten nimmt viel Zeit in Anspruch. Die anderen Nachteile oder Ineffizienzen sind nun Ineffizienzen Weil das menschlich gemacht wird, kann es bei der Kandidatenauswahl viel geben, es kann Vorurteile oder Subjektivität oder äh Dinge die der Personalvermittler nicht richtig beurteilen konnte und die können Und dann gibt es auch eine begrenzte Personalisierung des Kandidaten in dem Sinne, dass wir versuchen herauszufinden, was die tatsächlichen Stärken des Kandidaten sind, und versuchen, die am besten geeignete Stelle zu finden Das sind also sozusagen alle Fehlschläge beim herkömmlichen Screening Hier kommt also KI ins Spiel, bei der generative KI versuchen kann, den gesamten Prozess der Kandidatenauswahl zu automatisieren, wobei wir das für die Analyse von Lebensläufen durchführen können und die Auswahlliste mit Tools wie Chat, GPT, Gemini, das können Sie tun Gemini, das können Sie Sie können auch KI-gestützte Auswahlverfahren durchführen. Es stehen Agenten zur Verfügung, Cloud und HatGPT, die Ihnen bei der Überprüfung Es stehen Agenten zur Verfügung, Cloud und der jeweiligen Kandidatenprofile helfen können . Dann können Sie auch Fähigkeiten und Eignungstests mit diesen Tools wie dem Chat GPT-Codeinterpreter erstellen , die den Kandidaten zur Teilnahme zur Verfügung gestellt werden können, und dann bewerten wir sie danach Dann gibt es die Erkennung von Vorurteilen und ein faires Screening. Hier können wir Chat JBT also in erster Linie nutzen , um ein faires Screening-Verfahren einzurichten , bei dem keinerlei menschliche Gesichtspunkte berücksichtigt werden Und schließlich können wir auch personalisiertes Feedback zu den Bewerbern geben, indem wir den Lebenslauf des Pflegekandidaten hochladen und spezifische Informationen über Tools wie Gemini und Chat GPT bereitstellen, denen wir dem Kandidaten viel persönlicheres Feedback geben können viel persönlicheres Feedback Auf diese Weise können wir die KI-Tools nutzen, um diese Lücken zu die wir regelmäßig in unserem gesamten Auswahlprozess in unserer Personalabteilung stoßen unserem gesamten Auswahlprozess in unserer 37. Personalisierte Kandidatenprüfung mit Gen AI: Hallo Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir darüber sprechen, wie generative KI nützlich sein kann , um ein personalisiertes Kandidaten-Screening-Verfahren zu haben , das wir damit einrichten können. Wenn Sie sich nun die Personalisierung des Onboarding-Prozesses mit CHANGPT ansehen , gibt es mehrere Dinge, bei denen uns das helfen kann Erstens automatisiert es die sich wiederholende Aufgabe, nämlich den Screening-Prozess. All das kann vollständig entfernt werden und CHAGPT kann diese Aufgabe für uns übernehmen und erledigen Es wird auch weitergehen und die Personalisierung verbessern. Auf der Grundlage des Profils können wir die Fragen personalisieren und dann viel besser und effektiver stellen viel besser und effektiver Aus diesem Grund wird es auch die Effizienz des gesamten Screening-Prozesses verbessern Wir werden in der Lage sein, den richtigen Kandidaten ohne Fehlschläge in die engere Wahl zu ziehen. Und weil es sich um ein KI-Tool handelt, kann es auch dazu beitragen , Vorurteile zu reduzieren, die Menschen haben könnten, wenn sie gesamten Prozess manuell durchführen Nun, wenn Sie sich ansehen wie Tangibty das Kandidaten-Screening verbessert, sodass es, äh, personalisierte Einladungen versenden kann Einladungen Es kann also personalisierte Einladungen zu Vorstellungsgesprächen mit den wichtigsten Details der ausgewählten Kandidaten generieren , es kann strukturierte, rollenspezifische Auswahlfragen erstellen rollenspezifische Auswahlfragen erstellen , die viel besser auf das Profil zugeschnitten sind Es kann das Feedback zum Vorstellungsgespräch auf der Grundlage der Eingaben des Personalvermittlers unvoreingenommen zusammenfassen auf der Grundlage der Eingaben des Personalvermittlers unvoreingenommen Es kann auch höfliche und konstruktive Ablehnungsbotschaften vermitteln und verfassen, was sehr heikel sein kann, und wenn es menschlich gemacht wird, es Es kann also auf die richtige Art und Weise funktionieren. Und auch die Nachverfolgung, Versenden von Erinnerungen oder zusätzliche Rolleninformationen können mithilfe von ChatLPT Wood automatisiert weitergegeben werden mithilfe von ChatLPT Wood automatisiert weitergegeben Sehen wir uns das in der Praxis an. Wie genau werden wir das machen? Nehmen wir an, so sieht das Interface aus. Was wir hier tun werden, ist, dem Tool JD und einen bestimmten Lebenslauf zur Verfügung zu stellen und es zu bitten den jeweiligen Lebenslauf auf die Jobregel zu überprüfen. Dies ist die Aufforderung, die wir geben werden, wenn wir Sie als Rekrutierungsassistent auf der Grundlage der folgenden GD-Stellenbeschreibung bitten , den Lebenslauf dieses Bewerbers zu analysieren und eine angemessene Punktzahl von zehn zu ermitteln. Zusammen mit den wichtigsten Stärken und Schwächen sind die Stellenbeschreibung und der Lebenslauf beigefügt, sind die Stellenbeschreibung und der Lebenslauf beigefügt kritische Bewertung und Erwähnung der Eignungen und Lücken Lassen Sie uns das anhängen Wir haben das getan, und jetzt können wir das anbieten Das Tool wird sich also sowohl die Dokumente ansehen als auch auf deren Grundlage uns die Ergebnisse liefern. Lass uns das noch einmal machen. Jetzt wird es sich also beide Dokumente ansehen, wie Sie sehen können, und es wird uns auf dieser Grundlage eine Gesamtpunktzahl geben . Es wird uns also zuerst die Bereiche nennen, die am besten passen. Okay? Was sind die Dinge, die aufgrund des angegebenen Profils für die Rolle geeignet sind. Also digitales Marketing, Expertise im digitalen Performance-Marketing, Google-Ökosystem und Domainwissen. Bei diesen ist es also Geben. Und dann auch noch die wichtigsten Schwächen , teilweise Passgenauigkeit, Eigenverantwortung für die Gesamtlösung und Marketingstrategie, da gibt es eine Lücke Okay, also betont der Lebenslauf den Schwerpunkt auf Training, wohingegen sie nach einer durchgängigen Marketingstrategie suchen , Produktmarketing, Lifestyle-Marketing, spürbare Lücke, da gibt es nicht viel Erfahrung damit. Okay. Also auf diese Weise wird es in allen Aspekten nachgeben, in Bereichen, die ausgezeichnet, außergewöhnlich, okay, stark sind. Okay. Und dann die, die unvollständig sind und auf deren Grundlage es die Gesamtpunktzahl ergibt, die 8,3 von zehn Punkten war. Jetzt haben wir das Ergebnis hier, okay? Nehmen wir also an, dass wir zusätzlich fünf Verhaltensinterview-Fragen für die jeweilige Rolle erstellen wollen an, dass wir zusätzlich fünf Verhaltensinterview-Fragen für die jeweilige Rolle erstellen wollen fünf Verhaltensinterview-Fragen für die jeweilige Rolle erstellen , die wir idealerweise dem Kandidaten stellen sollten , der Problemlösung, Führung und Kommunikation bewertet . Okay? Und wir bitten Chatb auch, uns die ideale Antwort zu geben , damit wir vergleichen können, oder? Wenn wir das also schon vor dem Interview haben und uns vor dem Interview so vorbereiten, haben wir die Frage und auch die ideale Antwort Und jetzt müssen wir es nur noch mit dem vergleichen was der Kandidat im Interview sagt. Wir haben also auch die ideale Antwort, wir suchen, um zu beurteilen, ob es um Problemlösung geht, okay, speziell Führung, all diese speziellen Themen. Nehmen wir abschließend an, dass wir AGBT auch bitten können, fünf zusätzliche Fragen zum Thema Fähigkeiten zu stellen. Also speziell für diese Rolle, im Grunde technische Fragen, die wir auch bekommen möchten Und da kann uns auch Chat JBT weiterhelfen, wo wir spezifische Fragen zu Themen wie Leistungskanalbeherrschung, Messung und KPIs, Experimentieren und Testen, Budgetmanagement und so weiter und so weiter stellen können spezifische Fragen zu Themen wie Leistungskanalbeherrschung, Messung und KPIs, Experimentieren und Testen, Budgetmanagement und so weiter und so weiter Sie können also sehen, dass Sie mit diesem Prozess und diesem Ansatz den Kandidaten viel effektiver beurteilen können und eine konkrete Vorstellung davon bekommen, ob Sie mit dem Kandidaten in die nächste Runde gehen sollten die nächste Runde gehen 38. Prompt Strategien und verschiedene Gen-KI-Tools: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir uns einige schnelle Strategien und verschiedene generative KI-Tools ansehen verschiedene generative KI-Tools denen wir diese Strategien anwenden können. Wenn Sie sich also die Struktur der Eingabeaufforderungen ansehen, müssen wir die Struktur unserer Eingabeaufforderungen so aufbauen Es besteht also aus drei Teilen. Der erste Teil wird also aus Anweisungen bestehen. Die Anweisung lautet: Hier sagst du der KI, was zu tun ist . Das muss also sehr klar sein, damit die KI genau weiß, was sie die Ausführung und Bereitstellung der Lösung benötigt. Zweitens ist der Kontext. Das definiert also, wonach das Unternehmen sucht, wonach Sie suchen, welche Informationen Sie geben also den Kontext an, den Hintergrund, was der Hintergrund ist und was der Hintergrund ist und was Sie von dem KI-Tool erwarten. Dann kommen die Frage und das Ausgabeformat, das strukturierte Antworten gewährleistet, die wir vom KI-Tool in Form von umsetzbaren Faktoren erhalten können, die wir möglicherweise daraus erstellen können Diese drei sollten Teil unserer Eingabeaufforderung sein, wann immer wir sie einem AITool geben Jetzt gibt es verschiedene Strategien für Eingabeaufforderungen, die Sie beim Schreiben Ihrer Eingabeaufforderungen berücksichtigen Zunächst geht es um die Vor- und Nachteile der Strategie. Dieser Ansatz hilft KI dabei, beide Seiten einer Methode zur Überprüfung von Einstellungsentscheidungen oder eines Bewertungsprozesses zu analysieren . Indem die KI aufgefordert wird, Vor- und Nachteile abzuwägen, können Personalvermittler eine ausgewogenere Perspektive gewinnen Die andere Möglichkeit wird die Rollenstrategie sein, bei der Sie der KI eine Persona zuweisen, damit sie zielgerichteter reagieren kann, anstatt allgemeine Ratschläge zu geben KI reagiert so, als ob sie sich in einer bestimmten Rolle befindet, beispielsweise als leitender Personalvermittler in einem Technologieunternehmen In ähnlicher Weise kann es eine Q & A-Strategie geben. Sie hilft dabei, die Antworten der KI zu strukturieren , indem sie eine Aufforderung in spezifische Fragen unterteilt Dies ist nützlich, um Warnsignale in Lebensläufen zu erkennen, Fragen zu verfassen, vor der Prüfung zu stellen oder wichtige Kandidatenprofile zu bewerten Eine weitere Strategie, die Sie anwenden können, ist die Strategie der Gedankenkette Diese Methode führt die KI Schritt für Schritt durch die Argumentation und hilft dabei, die Entscheidungen in kleinere Schritte zu unterteilen, sie Entscheidungen in kleinere Schritte aufteilt, was Sie tun können Dies sind alles verschiedene Arten von Strategien, die wir wirklich anwenden können Sehen wir uns an, wie wir das mit verschiedenen KI-Tools machen werden. Worauf wir heute achten werden, ist Google Gemini Wie Sie sehen, sieht die Benutzeroberfläche bei Google Gemini so aus Sie können weitermachen und die Einstellungen finden Sie hier. Wenn Sie zu den Einstellungen gehen, können Sie zu Verbundene Apps gehen. Verbundene Apps zeigen Ihnen, mit welchen anderen Google Apps-Produkten Sie Ihr Google Gemini verknüpfen können Hier kannst du sie wechseln. Sie können auch zusätzliche Apps einschalten , mit denen Sie eine Verbindung herstellen möchten. Lassen Sie mich Ihnen nun ein Beispiel dafür zeigen, wie Google, äh, Gemini aussehen wird Hier wird in der oberen rechten Ecke, wenn Sie Ask Gemini sagen, auf wenn Sie Ask Gemini sagen, diese spezielle Weise angezeigt, wo Sie weitermachen und Ihre Eingabeaufforderung geben können Hier geben Sie Ihre Aufforderung und können die Details in das Dokument einfügen Schauen wir uns nun ein Beispiel an , wie das für uns funktionieren wird. Wir werden einen neuen Chat starten. Lassen Sie uns also diese spezielle Aufforderung ausführen , bei der wir Google Gemini bitten als Senior Recruiter bei einem schnell wachsenden Startup für digitales Marketing zu fungieren bei einem schnell wachsenden Startup für digitales Marketing Sie suchen nach Kandidaten oder Stellen als Manager für digitales Marketing , die wir hier anhängen werden Das erfordert Fachwissen in den Bereichen Performance-Marketing, SEO und SEM. Ein Kandidat verfügte über ausgeprägte technische Fähigkeiten, aber nur über minimale Erfahrung in funktionsübergreifenden Teams. Wie würden Sie ihre Eignung für sie beurteilen? Okay? Also werden wir hier die Dokumente mit der ersten Stellenbeschreibung anhängen. Und dann der Lebenslauf. Und jetzt werden wir es bitten, sich die Stellenbeschreibung anzusehen, sich den Lebenslauf anzusehen, das jeweilige Stellenprofil zu beurteilen und uns eine Rangliste zu geben , ob der Lebenslauf dafür gut genug ist oder nicht. Jetzt können Sie sehen, dass es damit begonnen hat effektive Zusammenfassung der wichtigsten Stärken zu erstellen, die es erwähnt hat, und potenzielle Risiken. Es zeigt eine Bewertung anhand der Anforderungen. Es hat auch Empfehlungen, technische Interviews, Umgehung grundlegender PPC-Fragen und Konzentration auf die Attributionsmodellierung vollständig für die Strategie abgebildet technische Interviews, Umgehung grundlegender PPC-Fragen und Konzentration auf die Attributionsmodellierung vollständig für Also Fragen, die hier gestellt werden müssen, Verhaltensinterviews, all diese Fragen können weggestellt werden So können wir Google Gemini gezielt nutzen , indem uns strukturierte Eingabeaufforderungen geben, und es wird uns die Ausgabe auf die gleiche Weise Schauen wir uns an, wie Cloud auf die gleiche Weise funktionieren wird So sieht Cloud aus , wo wir die Aufforderung geben können. Okay? Also lass uns jetzt eine andere Aufforderung geben. Das ist die Aufforderung, die wir Claude geben. Wir sagen, ich muss Kandidaten für eine Position als leitender Datenanalyst in die engere Wahl Kandidaten für eine Position als leitender Datenanalyst Der Prozess beinhaltet die Überprüfung von Lebensläufen, Durchführung von Interviews und die Bewertung der technischen und Führen Sie mich Schritt für Schritt durch Auswahl der besten Kandidaten Teilen Sie die Kriterien , Auswahlmethoden und den Entscheidungsprozess strukturiert auf. Jetzt wird es uns den speziellen Prozess geben. Die erste Phase ist die Überprüfung des Lebenslaufs. Was ist die Anforderung, Erfahrungsindikatoren, Erstellung einer Bewertungsrubrik, Phase zwei, Telefon- und Videovorführung, was passieren kann, rote Flaggen, um auf die Bewertung der technischen Fähigkeiten der dritten Phase zu achten technischen Fähigkeiten der dritten Phase , eine Aufgabe mit nach Hause nehmen, technisches Live-Interview, zu dem wir sie anrufen können, und dann die endgültige Auswahl, bei der das Interview zur dann die endgültige Auswahl, bei der das Teamfähigkeit stattfinden kann Erstellung einer Bewertungsrubrik, Phase zwei, Telefon- und Videovorführung, was passieren kann, rote Flaggen, um auf die Bewertung der technischen Fähigkeiten der dritten Phase zu achten, eine Aufgabe mit nach Hause nehmen, ein technisches Live-Interview, zu dem wir sie anrufen können, und dann die endgültige Auswahl, bei der das Interview zur Teamfähigkeit stattfinden kann, Führung Es kann ein Interview mit den Interessenträgern, eine abschließende Bewertung und dann die Entscheidungsfindung stattfinden abschließende Bewertung und dann die Entscheidungsfindung Auf diese Weise können wir Aufforderungen gezielt und strukturiert einsetzen Aufforderungen gezielt und strukturiert das richtige Ergebnis zu erzielen Eine weitere Besonderheit dieser KI-Tools ist, dass ich Claude jetzt, wenn ich diesen speziellen Abschlussball gebe, frage ich, ob Sie das auf Crips-Manier in einem Tbar-Format umsetzen können Crips-Manier in einem Tbar-Format Was sich konkret auf das vorherige Gespräch bezieht das vorherige Gespräch Okay. Diese KI-Tools funktionieren also so, dass jede Konversation in den AIS-Speicherdaten gespeichert wird . Okay. Aus diesem Grund Fragen Sie auch stellen mögen, wird es, welche Fragen Sie auch stellen mögen, auf die vorherigen Gespräche verweisen und auf deren Grundlage es antworten wird. Es ist also wie ein menschliches Gesprächserlebnis, das man daraus herausholt. Wenn Sie einen neuen Chat starten , den Sie in der oberen linken Ecke aller KI-Tools erstellen können, wird das eine neue Konversation sein, und die Erinnerung wird sich nicht darauf beziehen. Jeder Chat hat also einen bestimmten Speicher, den er aufzeichnet und auf dessen Grundlage die Ausgaben ausgegeben werden. Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe, Sie können jetzt verstehen, wie Eingabeaufforderungen strukturiert und in verschiedenen KI-Tools verwendet werden müssen und in verschiedenen KI-Tools verwendet 39. Erstellen eines benutzerdefinierten GPT für die Lebenslaufbewertung: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir ein benutzerdefiniertes GPT speziell für die Bewertung von Lebensläufen erstellen können ein benutzerdefiniertes GPT speziell für die Bewertung von Lebensläufen Nun, das kann von großem Nutzen sein, da ein benutzerdefiniertes GPT in der Lage wäre, die Lebensläufe zu analysieren, die Qualifikationen der Kandidaten zu vergleichen und Kandidaten All dies kann mithilfe des benutzerdefinierten GPT automatisiert Es wird in der Lage sein, den gesamten Bewertungsprozess für Lebensläufe zu automatisieren den gesamten Bewertungsprozess für Lebensläufe Es wird in der Lage sein, Kandidaten den Stellenbeschreibungen zuzuordnen, die wir ihm zur Verfügung gestellt haben, wodurch auch der gesamte Auswahlprozess standardisiert und schließlich auch die Voreingenommenheit bei der Einstellung verringert wird Das wird also wirklich dazu beitragen, ähm, die Qualität des Einstellungsprozesses zu verbessern , den wir normalerweise in unseren Personalabteilungen haben Lassen Sie uns das in der Praxis sehen wie wir dieses benutzerdefinierte GPT einführen Sobald Sie also GPT auf Ihrem Hut haben, werden benutzerdefinierte GPTs, wie Sie wissen, kostenpflichtige Funktionen sein. Sie müssen also eine kostenpflichtige Version von Chat GPT verwenden, um darauf zugreifen zu können von Chat GPT Wir können uns also mit GPTs befassen und wir werden hier ein neues GPT erstellen Also werden wir es dazu auffordern. Das ist also die Aufforderung, die wir geben werden. Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes GPT für die Automatisierung der Überprüfung von Lebensläufen bei Personalbeschaffungen mit hohem Personalbestand, ähm, insbesondere für Softwareentwicklung Das GPT sollte wichtige Informationen aus Lebensläufen, einschließlich Fähigkeiten, Erfahrung und Ausbildung, enthalten , Kandidaten anhand von Stellenbeschreibungen abgleichen, die Übereinstimmung mit rollenspezifischen Kriterien hervorheben, Kandidaten anhand von technischem Fachwissen, Erfahrungsniveau und Problemlösungsfähigkeiten bewerten und anhand einer strukturierten, auf Fähigkeiten basierenden Erfahrungsniveau und Problemlösungsfähigkeiten bewerten und anhand einer strukturierten, auf Fähigkeiten unvoreingenommene Bewertung sicherstellen strukturierten Generieren Sie für Personalvermittler freundliche Berichte mit passenden Ergebnissen, wichtigsten Stärken und Lücken Personalvermittler sollte in der Lage sein, einen Lebenslauf einzugeben, Empfehlungen von Bewerbern nach Rangfolge zu erhalten und auf präzise Auswahlberichte zuzugreifen, um die Entscheidungsfindung beschleunigen Die Wissensdatenbank zu diesem GPT enthält Wir müssen also auch die Stellenbeschreibung im Backend dieser benutzerdefinierten GPT angeben auch die Stellenbeschreibung im Backend , damit sie die Lebensläufe und die darauf basierenden Lebensläufe bewerten kann . Okay. Also das werden wir dem benutzerdefinierten GPT geben , um es zu erstellen Schauen wir uns also an, wie es funktionieren wird. Er wird ihm einen Namen als Tech Resume Screener geben . Ich sage, das ist in Ordnung Es wird dann ein Profilbild dafür für dieses benutzerdefinierte GPT generiert dafür für dieses benutzerdefinierte GPT Sobald es das erstellt hat, werden wir es testen, mit der aktuellen Datei laden wir den JD und dann geben wir den Lebenslauf Das ist also erstellt. Okay, lassen Sie uns den JD auch hier im Wissensbereich, Stellenbeschreibung, hochladen . Okay. Also, jetzt können wir das erstellen Nehmen wir an, es ist für jeden und wir können es speichern. Jetzt laden wir unseren Lebenslauf oder Lebenslauf hoch und bitten ihn, den Lebenslauf anhand der Stellenbeschreibung im Backend zu bewerten . Sehen wir uns dieses spezielle benutzerdefinierte GPT an. Dies ist unser benutzerdefiniertes GPT. Laden wir also den Lebenslauf hoch. Und wir sagen, bewerte den Rest. Ich werde mir das JD ansehen und auf der Grundlage des zur Verfügung gestellten Profils die Übersicht der Kandidaten hier finden, die Zuordnung der Fähigkeiten zu den Anforderungen, Mindest- und die bevorzugte Qualifikation. Hier werden Stärken wie Lebenslauf, Lücken, Produktmarketing, Eigentum, Lebensstil, Lebenszyklus oder Funnel-Marketing angegeben Produktmarketing, Eigentum, Lebensstil, Lebenszyklus oder Funnel-Marketing Dies sind einige der Lücken im Lebenslauf. Okay, Eignungsbeurteilung gegeben. Die Gesamtpunktzahl ergab also 90 von. Also, auf dieser Grundlage können Sie sehen, wie schnell wir in der Lage sind, das Profil mit unserem JD zu vergleichen und spezifische Informationen zu erhalten , auf deren Grundlage wir unsere Entscheidungen treffen und, äh, mit den nächsten Schritten fortfahren können . Auf diese Weise können wir auch ein benutzerdefiniertes GPT für die Bewertung von Lebensläufen erstellen , ähm, und unsere Personalprozesse in Zukunft beschleunigen 40. Erkennen von Verzerrungen bei der Bewerberbewertung mit Claude: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir die Cloud in erster Linie nutzen können, um Vorurteile bei der Bewertung von Kandidaten zu erkennen. Nun, das kann eine sehr häufige Sache sein die aufgrund eines menschlichen Fehlers passieren kann, möglicherweise dann, wenn es eine Voreingenommenheit gibt , die wir bei der Bewertung von Kandidaten feststellen Hier kann Cloud also wirklich nützlich sein. Es kann helfen, Interviewdaten viel strukturierter und konkreter zu verarbeiten , Interviewdaten viel strukturierter und demografische Verzerrungen zu erkennen, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und den gesamten Prozess zu standardisieren und die Qualität der Produktivität deutlich die Qualität der Produktivität deutlich Die Ergebnisse können mit Hilfe dieses Tools erheblich verbessert werden mit Hilfe dieses Tools erheblich verbessert Schauen wir uns an, wie wir das machen können. Wir werden also zwei verschiedene Datensätze verwenden, idealerweise, um den Vergleich durchzuführen und zu verstehen Im ersten Fall verwenden wir diese spezielle Aufforderung, bei der wir sagen: Analysieren Sie die folgende Interviewfrage, evaluieren Sie den Datensatz, um mögliche Verzerrungen bei der Bewerberbewertung zu erkennen , identifizieren alle Diskrepanzen bei Durchschnittswerten zwischen verschiedenen demografischen Merkmalen, Geschlechtern und Ethnien, Universitäten, heben Sie alle Interviewer hervor , deren identifizieren alle Diskrepanzen bei den Durchschnittswerten zwischen verschiedenen demografischen Merkmalen, Geschlechtern und Ethnien, Universitäten, heben Sie alle Interviewer hervor , deren Bewertungsmuster signifikante Abweichungen vom Durchschnitt. Geben Sie eine Zusammenfassung der Ergebnisse und Vorschläge zur Gewährleistung einer faireren Bewertung Schauen wir uns das an. Sobald es das getan hat, bewertet es das Dokument und schauen wir uns auch den Datensatz an , den wir hier sehen können Idealerweise sehen wir uns auch das an Dies ist der Datensatz, den wir verwenden werden, wobei es sich um einen zufälligen Datensatz handelt, den wir idealerweise erstellt haben den wir in diesem speziellen Fall verwenden Was jetzt passiert, ist, dass es das Ganze bewertet und uns spezifische Informationen gibt So erzielten zum Beispiel die männlichen Kandidaten im Durchschnitt 1,1 Punkte mehr als die weiblichen Kandidaten Okay? Also männlicher Durchschnitt, Gesamtpunktzahl 6,6, weibliche Durchschnittsnote 5,5, okay? Dann gibt es auch die Aufschlüsselung der Geschlechterwerte. Bei der technischen Bewertung erzielten Männer 7,1 Punkte, Kommunikationsnote 6,1 und Gesamtpunktzahl 6,6. Also die gleiche Trennung, die es gerade zeigt. die niedrigste Punktzahl erhalten der Analyse geht nun hervor, dass 40% der weiblichen Kandidaten , 4,5, nur 10% mehr. Während männliche Kandidaten die niedrigste Punktzahl erhielten, erhielten 30% mehr als 77,5. Keine Kandidatinnen schneiden besser als 7,5 ab. Ein männlicher Kandidat erzielte 8,5 Punkte. Jetzt gibt es uns die Analyse auf diese spezielle Weise, und dann führt es die Ethnizitätsanalyse und auch Universitätsanalyse durch und gibt uns das Ergebnis Es handelt sich um eine faire Bewertung , bei der wir keine , bei der wir keine Warnsignale als solche erkennen können allgemeine Voreingenommenheit angeht Sie wird uns diese Art von Bewertung zeigen Lassen Sie uns nun die Daten ein wenig ändern , um die Lücken wirklich zu verstehen Also derselbe Datensatz, wir haben einige Änderungen vorgenommen, und jetzt stellen wir ihn erneut in die Cloud, um ihn zu analysieren. Das ist jetzt der Datensatz , den wir verwendet haben. Okay. Schauen wir uns das jetzt an, wie es für uns funktionieren wird. Zuallererst können Sie systematische geschlechtsspezifische Vorurteile bei allen Interviewern feststellen, was wir hier sehen können. Was wir hier also sehen können, ist der erste Interviewer , ein männlicher Durchschnitt von 7,1, ein weiblicher Durchschnitt von sieben Geschlechtern, nicht viel, oder Im Fall von I zwei auch 7,5, 6,5 moderat I drei Jetzt sehen wir, dass es ein schweres Problem ist , was wir hier sehen werden. Okay? Extreme Inkonsistenzen bei der Bewertung Das Gleiche gilt für zwei, wir sehen das, und drittens gibt es eine große Lücke Punkt drei Punkte Unterschied, den wir hier sehen können gleiches Interview, gleiches Geschlecht, gleiche ethnische Zugehörigkeit, identische Leistung, Unterschied in drei Punkten, was wir werden. Beweise für Voreingenommenheit Wir können auch Fälle von Verzerrungen nachweisen, in denen Kandidaten mit identischen Leistungswerten unterschiedliche Gesamtpunktzahlen erhalten. Und die Analyse der Interviewer. Interviewanalyse sehen wir insgesamt, dass Interview zwei und Interview drei eine schlechte Konsistenzbewertung aufweisen Auf diese Weise können wir mithilfe von EI-Tools wie Clot jegliche Art von Vorurteilen bei der Bewertung unserer Kandidaten identifizieren Bewertung unserer Kandidaten Clot jegliche Art von Vorurteilen bei der 41. Bewältigung von GenAI-Problemen beim Screening mit Human-in-the-Loop-Strategien: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung möchten Sie über die Fallstricke im Bereich der generativen KI sprechen , die beim Screening von Human-in-the-Loop-Strategien auftreten können beim Screening von Human-in-the-Loop-Strategien auftreten Human-in-the-Loop-Strategien Was wir hier also zu sagen versuchen, ist, dass es viele Einschränkungen und Herausforderungen geben kann, wenn wir KI in Bezug auf den Auswahlprozess von auch viele Einschränkungen und Herausforderungen geben kann, wenn wir KI in Bezug auf den Auswahlprozess von Lebensläufen und die Personalarbeit einsetzen Lebensläufen und die Personalarbeit Eine davon kann darin bestehen, dass aus Gründen der Fairness menschliche Aufsicht verlangt Fairness menschliche Aufsicht verlangt Es kann also auch Probleme geben, wenn das KI-Tool nicht richtig trainiert wurde und es uns die Ergebnisse liefert, die diese Lücken Es kann auch zu Halluzinationen und Fehlern führen, sofern und solange wir es nicht kontrollieren und die richtigen Anweisungen geben, wodurch strukturierte Lebensläufe richtigen Anweisungen geben, auf unfaire Weise bevorzugt werden. Dies kann auch eine Möglichkeit sein, bei der die KI strukturierte Lebensläufe bevorzugt Und dabei die gültigen Karrierelücken zu übersehen. Wenn die Anweisungen, die Abschlussbälle nicht ordnungsgemäß erteilt werden, können solche Dinge passieren, bei denen bestimmte Karrierelücken übersehen werden, was zu widersprüchlichen Bewertungen führt Beurteilungen, die erstellt werden, oder Eignungstests , die für die Profile erstellt werden, sind also oder Eignungstests , die für die Profile erstellt werden, nicht relevant oder nicht auf die erforderlichen beruflichen Fähigkeiten zugeschnitten Verstärkung der Voreingenommenheit bei der Einstellung von Mitarbeitern. Es könnte also sein , dass wir uns auch mit Einstellungen befassen müssen , die unvoreingenommen sind und die Entscheidungen nicht erklärbar sind Die Entscheidungen, die durch das KI-Tool getroffen werden weder richtig noch vollständig erklärt Dies führt nun auch zu vielen ethischen und rechtlichen Risiken für das Unternehmen , wenn diese nicht auf die richtige Weise kontrolliert werden. Was wir in solchen Fällen also tun wollen, ist, wir einige reflektierende Anregungen nutzen, die wir auf die Ergebnisse des KI-Tools anwenden, sie erneut bewerten und prüfen können , ob die Antwort des KI-Tool auf diese Herausforderungen voreingenommen oder unvoreingenommen wollen wir also mit Hilfe dieser reflektierenden Aufforderungen überprüfen Hilfe dieser reflektierenden Aufforderungen Sehen wir uns also ein praktisches Beispiel dafür an, was wir hier erreichen wollen Nehmen wir an, das ist eine Situation, okay? Ein Personalvermittler überprüft ein von KI generiertes Kandidatenranking für eine Stelle im Bereich Softwareentwicklung und stellt fest, dass ein Kandidat mit fundierten theoretischen Kenntnissen, aber ohne praktische Erfahrung Projekterfahrung höher eingestuft wird als Bewerber mit praktischer Erfahrung, richtig? Das ist also nicht richtig. Nur aufgrund der theoretischen Erfahrung sie höher eingestuft erhalten höhere Punkte, was nicht der Fall sein sollte. Deshalb wollen wir das bewerten. Okay, schauen wir uns das an und schauen wir uns im Idealfall auch den Datensatz an, über den wir hier sprechen. Also werden wir uns einen bestimmten Datensatz ansehen. Nehmen wir an, das ist der Datensatz. Das sind drei. Und hier können Sie sehen, dass der erste Kandidat eine höhere Punktzahl erhalten hat, was bedeutet, eine höhere Punktzahl erhalten hat, was bedeutet, dass er ein ausgezeichnetes theoretisches Verständnis der Kernkonzepte hat, starker akademischer Hintergrund bei schriftlichen und mündlichen Erklärungen sehr gut abschneidet , aber es mangelt an praktischer Projekterfahrung, oder? Das ist also das Problem , mit dem es konfrontiert ist. Jetzt wollen wir sehen, ob das AA-Tool diese Lücke gezielt erkennen kann . Was wir also tun werden, ist, dies zu nutzen und eine Aufforderung zu geben, und wir werden zuerst den Datensatz hochladen. Und wir werden die Aufforderung geben. Entspricht diese Bewertung den tatsächlichen Stellenanforderungen , bei den tatsächlichen Stellenanforderungen denen die Projekterfahrung im Vordergrund steht, oder wird sie durch eine umfangreiche Liste von Fähigkeiten beeinflusst , die im Kandidatenprofil enthalten sind? Wir wollen prüfen, ob das KI-Tool diese Lücke identifizieren kann. Okay, Abstimmung mit den Stellenanforderungen, den Eigenschaften der Stellenbeschreibung, praktisches Projekt, durchgängige Lieferung, Problemlösung in der realen Welt Dann sollte die Version stark auf bestimmte ausgeführte Projekte verweisen, oder? Okay? Immer wieder Alarmglocken bei solchen Bewertungen, höhere Punktzahlen oder positive Bemerkungen ohne klare Projektnachweise, oder? Was für ein besseres Endergebnis: Die Bewertung entspricht nicht vollständig den Anforderungen, Die Bewertung entspricht nicht vollständig die sich auf das Stellenprojekt konzentrieren, wenn sie in erster Linie eine lange Liste von Fähigkeiten belohnt. Stimmt das? Also jetzt versteht es klar. So müssen wir weitermachen und es ist auch sehr wichtig , dass, wenn wir KI in unserer Personalabteilung so oft einsetzen, speziell darauf geachtet wird, dass der Output, den wir erhalten, auch in der richtigen Weise ist. Wir sollten nicht darauf achten, dass KI-Tools blind eingesetzt werden, die Ergebnisse blind verwendet werden, sondern wir müssen ein Auge darauf haben menschliche Aufsicht sollte immer da sein, und das KI-Tool sollte als Assistent eingesetzt werden, um die Ergebnisse für uns zu erhalten und unsere Ergebnisse deutlich zu verbessern. Die Qualität der Arbeit kann besser sein, aber sie sollte nicht die sein, auf die ich mich verlasse Es sollte nicht so sein, dass wir auf die Ergebnisse der KI-Tools angewiesen sind , damit wir sie in unserem Prozess verwenden können. Das Ziel ist also, dass wir sicherstellen, dass die Eingabeaufforderungen um all dies zu reduzieren, spezifischer sein und viel besser auf die Erwartungen abgestimmt sein müssen, die wir an das KI-Tool stellen, und die richtigen Ergebnisse viel besser auf die Erwartungen abgestimmt sein müssen, die zu erzielen 42. Best Practices und neue Tools für GenAI im Screening: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir über die bewährten Verfahren und neuen Tools sprechen, die in GN AI in Bezug auf die Überprüfung von Lebensläufen und insbesondere in Bezug auf Personalfragen eingesetzt werden. Wenn Sie sich einige der besten Praktiken ansehen , müssen wir sicherstellen, dass KI ethisch einwandfrei eingesetzt wird, sodass die Überwachung von Vorurteilen stattfindet, Transparenz und Erklärbarkeit mit KI zunehmen, und die menschliche Aufsicht sollte die ganze Zeit bestehen bleiben Die Optimierung der KI-Workflows auch im Hinblick auf Effizienz, wird da sein Wenn wir also die Eingabeaufforderungen, die wir in den Tools verwenden, weiter verfeinern müssen , sollte die Datenintegration automatisiert werden sollte die Datenintegration automatisiert , damit es dort keine Diskrepanzen gibt Außerdem verwenden wir viele benutzerdefinierte KI-Agenten, die uns maßgeschneiderte Ergebnisse liefern Außerdem werden die Tools, die wir derzeit für Einstellungszwecke im Bereich KI verwenden , Cloud- und Chat-GPT funktionieren sehr gut, was Cloud- und Chat-GPT funktionieren sehr die Bereitstellung der Prozesse angeht viele Dinge durch benutzerdefinierte GPTs sowie Gemini und Gem automatisiert benutzerdefinierte GPTs sowie Gemini und Abgesehen davon können wir auch Power Automate plus AI Builder verwenden, um diese Prozesse zu automatisieren und Tools zu entwickeln , die qualitativ hochwertige Ergebnisse generieren können Abgesehen von diesen KI-Techniken, derzeit die Personalbeschaffung verändern, gibt es, wenn Sie sich das ansehen, KI-generierte Erkenntnisse zum Verhalten. also auch nützlich sein , zu verstehen, wie es sich die verhaltensbezogenen Erkenntnisse handelt, die wir kann also auch nützlich sein , zu verstehen, wie es sich um die verhaltensbezogenen Erkenntnisse handelt, die wir von KI erhalten. Es gibt auch einen Algorithmus zur Erkennung von Verzerrungen. Jetzt haben wir also ein benutzerdefiniertes GPT, das verzerrungsfreie Ausgänge erkennen kann Das wird also auch in Zukunft der Fall sein. Es gibt also prädiktive Einstellungsmodelle. Auf der Grundlage von KI werden viele Einstellungsmodelle entwickelt, die vorausschauend sein können, was uns viel mehr Einfluss bei der Einstellung hochwertiger Kandidaten für unsere Unternehmen verschafft Einstellung hochwertiger Kandidaten für unsere Hinzu kommen KI-Analysen von Videointerviews, uns gezielt Inputs von dort liefern und es uns ermöglichen , die Stärken und Schwächen der Kandidaten zu verstehen Stärken und Schwächen der Kandidaten Nun, da dies ständig wachsen wird und neue Tools auf den Markt kommen, müssen wir mit dieser KI-Nutzung insbesondere in der Personalabteilung einen Schritt voraus sein müssen wir mit dieser KI-Nutzung insbesondere in der Personalabteilung einen Schritt voraus , wobei wir ständig mehr über diese Tools lernen und sie regelmäßig verwenden müssen , auch unser Prompt-Engineering verbessern müssen, sodass die Qualität der Eingabeaufforderungen , die wir diesen Tools geben, ebenfalls sehr gut wir diesen Tools geben, ebenfalls sehr präzise und genau, damit wir die gewünschten Ergebnisse erzielen müssen weiter mit verschiedenen Arten von Proms experimentieren und iterieren, mit kundenspezifischen GPTs, die wir erstellen können, was uns wirklich dabei helfen wird , viel bessere HR-Ergebnisse Außerdem müssen wir sicherstellen, dass wir dabei ständig ethische KI-Praktiken anwenden , damit wir die richtigen Ergebnisse erzielen und die KI-Technologie auf die richtige Weise einsetzen 43. Einführung in rechtliche Erwägungen: Hallo. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir die rechtlichen Überlegungen verstehen , die wir in Bezug auf KI in Bezug auf HR berücksichtigen müssen . KI und HR haben derzeit also viel Eigeninitiative, und wenn Sie sehen, dass KI die Personalabteilung von der Personalbeschaffung bis hin zum Leistungsmanagement umgestaltet Personalbeschaffung bis hin zum Leistungsmanagement In allen Bereichen kann KI integriert werden. Innovation bringt jedoch eine Menge Komplexität mit sich. Themen wie Datenschutz, Vermeidung von Vorurteilen und Rechenschaftspflicht erfordern daher und Rechenschaftspflicht erfordern sorgfältige Interventionen und rechtliche Regelungen. Daher wird die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO, der Allgemeinen Datenschutzverordnung, dem California Consumer Privacy Act, CCPA und Antidiskriminierungsgesetzen immer wichtiger Jetzt haben Diskriminierung und Vorurteile in der KI das Potenzial, die Personalbeschaffung zu verändern, oder? Nun, aber sie kann auch Vorurteile aufrechterhalten, wenn sie nicht kontrolliert wird. Aus diesem Grund stellen diskriminierende Algorithmen ein rechtliches Risiko dar. Um dies zu verhindern, müssen Unternehmen ihre KI-Systeme nun regelmäßig überprüfen , um Fairness und Transparenz in allen Personalprozessen sicherzustellen Fairness und Transparenz in allen Personalprozessen Wie Sie sehen, wird auch der Datenschutz immer wichtiger. KI-Systeme verarbeiten riesige Mengen sensibler Mitarbeiterdaten. Um die DSGVO und den CCPA einzuhalten, müssen alle Unternehmen ihre ausdrückliche Zustimmung einholen, die Transparenz wahren und personenbezogene Daten schützen Es sollten nur relevante Daten gesammelt werden, nicht mehr und nicht weniger. In diesem Zusammenhang gibt es nun auch einige ethische und rechtliche Praktiken, die wir anwenden sollten. Beispiele aus der Praxis zeigen also, dass KI und Personalwesen wirklich transformativ sein können, wenn ethische und rechtliche Praktiken von Anfang an integriert werden Erfolgreiche Unternehmen haben EI-Audits , rechtliche Risikobewertungen und klare Unterlagen eingeführt, mit denen sie das Risiko minimieren und viel Vertrauen aufbauen Da sich KI im Personalwesen ständig weiterentwickelt, rechtliche Überlegungen weiterhin im Vordergrund Unternehmen müssen proaktiv gegen Datenschutz, Diskriminierung, Transparenz und Zustimmung vorgehen. Mit den richtigen ethischen Rahmenbedingungen kann KI die Personalabteilung auf rechtskonforme und sozial verantwortliche Weise revolutionieren rechtskonforme und sozial verantwortliche Weise Durch die Integration rechtlicher und ethischer Überlegungen in die KI-Praktiken können wir für eine fairere, transparentere und effizientere Zukunft im Personalwesen sorgen fairere, transparentere und effizientere Zukunft im Ich hoffe also, dass Sie auf diese Weise verstehen, wie rechtliche Überlegungen in der Personalpolitik berücksichtigt werden . 44. Datenschutz- und Datenschutzgesetze: Hallo Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. In dieser Sitzung wollten wir über die Gesetze zum Datenschutz und zur Privatsphäre sprechen . In den wichtigsten Vorschriften wie der DSGVO und dem California Consumer Privacy Act (CCPA) wurden daher der DSGVO und dem California Consumer Privacy Act (CCPA die Standards für Transparenz, Zustimmung und Datensicherheit festgelegt , Zustimmung und Datensicherheit Das Verständnis dieser Gesetze hilft Unternehmen dabei, Privatsphäre des Einzelnen zu schützen und die Einhaltung der Vorschriften in einer komplexen digitalen Umgebung aufrechtzuerhalten Einhaltung der Vorschriften in einer komplexen digitalen Umgebung Schauen wir uns also an, wie die DSGVO funktioniert. DSGVO oder Allgemeine Datenschutzverordnung ist ein umfassendes Gesetz, wirksames EU-EWR und globale Organisationen, die sich auf eine rechtmäßige, faire und transparente Datenverarbeitung konzentrieren . Zu den Grundsätzen der DSGVO gehören Rechtmäßigkeit, Beschränkung der Datenverfolgung, Datenminimierung, Genauigkeit, Speicherbegrenzung, Transparenz und Vertraulichkeit, um einen verantwortungsvollen Umgang mit Daten durch Unternehmen sicherzustellen verantwortungsvollen Umgang mit Daten durch Unternehmen Diese Grundsätze gewähren Einzelpersonen auch wichtige Rechte an ihren personenbezogenen Daten und im Rahmen DSGVO gewährt Rechte wie Zugriff, Berichtigung, Löschung und Datenübertragbarkeit, sodass Einzelpersonen kontrollieren können , wie ihre personenbezogenen Daten Jetzt gibt es auch einige Compliance-Schritte. Unternehmen erreichen die Einhaltung der DSGVO durch Folgenabschätzungen zum Datenschutz DPIAs ernennen im Grunde einen Datenschutzbeauftragten, setzen Privacy by Design um und holen vor der Verarbeitung von Daten eine informierte Einwilligung vor der Verarbeitung Schauen wir uns in ähnlicher Weise an, wie CCPA funktioniert. CCPA, der California Consumer Privacy Act, räumt Kaliforniern Rechte wie Datenzugriff, Löschung, Opt-Out-Optionen Kaliforniern Rechte wie Datenzugriff, Löschung, Opt-Out-Optionen und Schutz vor Diskriminierung ein. Um diese Rechte zu gewährleisten, müssen die Unternehmen im Rahmen des CCPA spezifische Compliance-Maßnahmen ergreifen Unternehmen müssen klare Hinweise geben, Anfragen zum Datenzugriff und zur Löschung umgehend bearbeiten, Mitarbeiter schulen und ihre Datenschutzrichtlinien aktualisieren , um den CCPA einzuhalten Neben der DSGVO und dem CCPA auch verschiedene globale Datenschutzgesetze spielen auch verschiedene globale Datenschutzgesetze eine entscheidende Rolle beim Schutz personenbezogener Weitere wichtige Gesetze sind Schutz personenbezogener Daten, Electronic Documents Act, PIPEDA in Kanada, Protection Data Protection Act in Singapur, Australian Privacy Act und das allgemeine Datenschutzgesetz Brasiliens Jedes hat erhebliche Anforderungen und einzigartige Anforderungen zum Schutz personenbezogener Daten einzuhalten globale Datenschutzgesetze wie Es ist wichtig, globale Datenschutzgesetze wie die DSGVO und den CCPA zu verstehen und Es ist wichtig für den Schutz personenbezogener Daten. Durch die Einhaltung dieser Vorschriften können Unternehmen die Privatsphäre schützen und Vertrauen in einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft aufbauen 45. Auswirkungen auf das Arbeitsrecht: Hallo, Leute. Willkommen zu dieser Sitzung. Schauen wir uns in dieser Sitzung arbeitsrechtlichen Auswirkungen von KI an, oder? Die Auswirkungen von KI auf die Beschäftigung können also vielfältig sein. KI rationalisiert also HR-Prozesse, aber auch ein hohes rechtliches Risiko wichtigsten Herausforderungen gehören potenzielle Diskriminierung, Datenschutzbedenken und die Notwendigkeit von Transparenz bei KI-gestützten Entscheidungen Eines der dringendsten Probleme im KI-gestützten Personalwesen ist das Risiko von Diskriminierung und Voreingenommenheit. KI-Systeme können unbeabsichtigt Verzerrungen aufgrund historischer Daten aufrechterhalten , was zu diskriminierenden Ergebnissen führt Die Personalabteilung muss bei der KI-gestützten Überprüfung von Lebensläufen und Leistungsbeurteilungen für Fairness sorgen KI-gestützten Neben Vorurteilen sind auch Datenschutz und Sicherheit wichtige Bereiche, denen Aufmerksamkeit geschenkt werden muss Die Abhängigkeit der KI von riesigen Mitarbeiterdaten wirft manchmal Datenschutzprobleme Unternehmen müssen Vorschriften wie die DSGVO einhalten, um personenbezogene Daten vor unbefugtem Zugriff und Verstößen zu schützen unbefugtem Zugriff und Verstößen Neben dem Datenschutz ist Transparenz in KI-Prozessen für Vertrauen unerlässlich Mitarbeiter verdienen es zu wissen, wie sich KI auf ihre Karriere auswirkt. Unternehmen sollten KI-Prozesse transparent machen verständliche Erklärungen für KI-gestützte Entscheidungen bereitstellen . Ethische Überlegungen spielen ebenfalls eine wichtige Rolle beim verantwortungsvollen Umgang mit KI. KI und Personalwesen, wie z. B. Mitarbeiterüberwachung, werfen ethische Fragen auf. Arbeitgeber müssen technologische Vorteile mit der Achtung der Arbeitnehmerrechte und der Privatsphäre in Einklang bringen. Wenn Sie sich nun den rechtlichen Rahmen für KI und Beschäftigung ansehen , gibt es Antidiskriminierungsgesetze und Datenschutzbestimmungen, die den Einsatz von KI in der Personalabteilung leiten. Unternehmen müssen die Einhaltung der Vorschriften sicherstellen Rechenschaftspflicht und Transparenz in die KI-Praktiken einbeziehen und Transparenz in die KI-Praktiken Es gibt auch eine Risikominderung, d. h. die Personalabteilung kann rechtliche Risiken mindern indem sie robuste Compliance-Maßnahmen ethische Richtlinien ergreift und kontinuierlich mit Schulungsprogramme können die KI-Kompetenz von HR-Fachleuten verbessern KI-Kompetenz von HR-Fachleuten verantwortungsvollen Umgang mit KI sicherstellen Letztlich bringt KI der Personalabteilung also viel Effizienz, bringt aber auch ernsthafte rechtliche und ethische Herausforderungen Der Umgang mit Risiken wie Diskriminierung, Datenschutz und Transparenz ist für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI unerlässlich. Unternehmen müssen die Arbeitsgesetze einhalten, strenge Compliance-Maßnahmen ergreifen und eng mit Rechtsexperten zusammenarbeiten. Kontinuierliche Schulungen stellen sicher, dass HR-Experten KI-Tools ethisch und rechtmäßig verwalten können , um Vertrauen und Fairness am Arbeitsplatz aufzubauen Vertrauen und Fairness am Arbeitsplatz 46. Durchführung von KI-Audits: Hallo Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir sehen, wie wir KI-Audits durchführen. Deshalb bewerten EI-Audits die EI-Prozesse systematisch , um potenzielle Vorurteile zu identifizieren und zu beheben, die Einhaltung des Datenschutzes sicherzustellen und durch Transparenz Vertrauen aufzubauen Effektive Compliance-Maßnahmen helfen Unternehmen dabei, Rechts- und Reputationsrisiken zu mindern und gleichzeitig einzusetzen. Jetzt bewerten KI-Audits systematisch, ob KI-Systeme die rechtlichen und ethischen Anforderungen erfüllen In der Personalabteilung stellen diese Audits sicher, dass KI-gestützte Prozesse fair, transparent und rechenschaftspflichtig sind fair, transparent und rechenschaftspflichtig Ein zentraler Aspekt von KI-Audits ist Sicherstellung von Fairness bei allen Personalaktivitäten Und KI-Audits spielen eine wichtige Rolle bei der Beseitigung von Verzerrungen in HR-Prozessen Durch die Überprüfung von Algorithmen verhindern sie Diskriminierung aufgrund von Merkmalen wie Rasse, Geschlecht oder Nationalität. Neben Fairness ist auch die Einhaltung von Gesetzen ein wichtiger Bestandteil von KI-Audits Unternehmen müssen Gesetze wie die DSGVO einhalten , wenn sie KI und HR einsetzen EI-Audits überprüfen die Einhaltung dieser Vorschriften und stellen sicher, dass Datenschutz und Privatsphäre gewahrt werden Wenn Sie sich nun die Transparenz und das Vertrauen in KI-Systeme ansehen , ist Transparenz ein weiterer wesentlicher Faktor Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen KI-Audits bewerten die Transparenz von Entscheidungsprozessen. Transparente Systeme helfen den Mitarbeitern zu verstehen wie beschäftigungsbezogene Entscheidungen getroffen werden, und fördern so das Vertrauen in KI Nun ist die Risikominderung ein weiterer Grund warum KI-Audits unverzichtbar sind Vernachlässigung von KI-Audits kann zu Rechtsstreitigkeiten und Rufschädigung führen zu Rechtsstreitigkeiten und Durch die frühzeitige Identifizierung und Lösung von Problemen schützen Audits Unternehmen vor rechtlichen Schäden und Reputationsschäden schützen Audits Unternehmen vor rechtlichen Schauen wir uns nun an, wie der KI-Auditprozess abläuft. Der I-Auditprozess umfasst Identifizierung von KI-Systemen, die Festlegung von Compliance-Kennzahlen, Sammeln und Analysieren von Daten, Bewertung der Entscheidungsfindung und Umsetzung von Korrekturmaßnahmen nach Bedarf Die Überwachung ist entscheidend, um die Einhaltung der Vorschriften im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. KI-Audits sind wichtig, um Fairness, Transparenz und Rechtskonformität in der Personalabteilung aufrechtzuerhalten , Transparenz und Rechtskonformität in Kontinuierliche Überwachung und Dokumentation sind erforderlich, um sich an die sich entwickelnden ethischen Standards anzupassen Diese kontinuierliche Wachsamkeit stellt sicher, dass EI weiterhin ethische und effektive Personalpraktiken unterstützt Um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Fairness im KI-gestützten Personalwesen zu gewährleisten, sollten Unternehmen regelmäßige EI-Audits durchführen Bei diesen Prüfungen werden Fairness, Transparenz und Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO bewertet . Dies trägt dazu bei, Risiken zu minimieren und vor Rechts- und Reputationsschäden zu schützen Rechts- und Reputationsschäden zu schützen Eine kontinuierliche Überwachung ist für eine nachhaltige Einhaltung der Vorschriften unerlässlich . Ich hoffe, das ergibt Sinn. Ich konnte verstehen, dass KI-Audits so wichtig sind, um sicherzustellen , dass die Richtlinien eingehalten werden und der Einsatz von KI auf viel ethischere Weise erfolgt. Ähm, 47. Risikobewertung und -minderung: Hallo, Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir über die Risikobewertung und Risikominderung in Bezug auf KI und HR sprechen Risikominderung in Bezug auf KI und HR Wenn Sie sich nun die Risikobewertung ansehen, hilft sie Unternehmen dabei, potenzielle rechtliche Risiken im Zusammenhang mit KI und Personalwesen zu identifizieren und zu bewerten , z. B. Vorurteile, Diskriminierung, Datenschutz, Verstöße und Bedenken im Zusammenhang mit geistigem Eigentum Zu effektiven Strategien zur Risikominderung gehören heute die Implementierung von Schutzmaßnahmen, die Aktualisierung von Richtlinien und die Zusammenarbeit mit Rechtsexperten, um diese Risiken zu Kontinuierliche Überwachung und Überprüfung sind unerlässlich, um Einhaltung der Vorschriften aufrechtzuerhalten und sich an sich ändernde Vorschriften anzupassen Die Bedeutung der Risikobeurteilung besteht nun darin, dass Unternehmen durch die Durchführung dieser Risikobeurteilungen rechtliche Probleme wie Diskriminierung von Käufern und Datenschutzverletzungen antizipieren und proaktive Maßnahmen zum Schutz von Mitarbeitern und Kunden ergreifen können Unternehmen durch die Durchführung dieser Risikobeurteilungen rechtliche Probleme wie Diskriminierung von Käufern und Datenschutzverletzungen antizipieren Diskriminierung von Käufern und Datenschutzverletzungen proaktive Maßnahmen zum Schutz von Mitarbeitern und Kunden ergreifen Schutz von Mitarbeitern und Schritten der Risikobewertung gehört nun, den Schritten der Risikobewertung gehört nun, dass zunächst potenzielle Rechtsrisiken wie Sicherheitsverletzungen oder Verstöße gegen geistiges Eigentum identifiziert Sicherheitsverletzungen oder Verstöße gegen geistiges Eigentum anschließend deren Wahrscheinlichkeit und Auswirkungen auf das Unternehmen bewertet werden und Auswirkungen auf Als Nächstes schauen wir uns an, wie wir die KI-Systeme und potenziellen KI-Systeme, die wir verwenden, bewerten die KI-Systeme und potenziellen KI-Systeme, die wir verwenden Analysieren Sie nun KI-Systeme, um Algorithmen, Datenquellen und potenzielle Verzerrungen zu verstehen , Bereiche zu identifizieren, in denen rechtliche Risiken auftreten können, Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen. diese rechtlichen Risiken zu mindern Sobald Risiken identifiziert sind, ist es wichtig, Strategien zu entwickeln , um sie effektiv zu managen Entwickeln Sie Strategien zur Risikominderung auf der Grundlage identifizierter Risiken, implementieren Sie Schutzmaßnahmen, aktualisieren Sie Richtlinien und arbeiten Sie mit Rechtsexperten zusammen, um potenzielle rechtliche Bedrohungen zu bewältigen und zu reduzieren Was nun die Überprüfung der Überwachung anbelangt, kontinuierlich überwacht und überprüft die Wirksamkeit der Risikominderungsstrategien muss die Wirksamkeit der Risikominderungsstrategien Bleiben Sie über gesetzliche Änderungen auf dem Laufenden, um die kontinuierliche Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen , und passen Sie die Strategien bei Bedarf Wenn Sie sich nun das wichtigste rechtliche Risiko im Personalwesen ansehen, ist KI ein häufiges Rechtsrisiko, das Datenschutzprobleme von Käufern, arbeitsrechtliche Auswirkungen und Bedenken im Zusammenhang mit geistigem Eigentum umfasst arbeitsrechtliche Auswirkungen . Die Bewältigung dieser Risiken ist für eine erfolgreiche KI-Implementierung in der Personalabteilung von entscheidender Bedeutung . Inzwischen gibt es einige proaktive Compliance-Maßnahmen und der proaktive Umgang mit diesen rechtlichen Risiken durch eine umfassende Risikobewertung stellt sicher , dass KI und HR innerhalb der gesetzlichen Grenzen agieren, wodurch sowohl das Unternehmen als auch proaktive Umgang mit diesen rechtlichen Risiken durch eine umfassende Risikobewertung stellt sicher , dass KI und HR innerhalb der gesetzlichen Grenzen agieren, wodurch seine Stakeholder geschützt Wenn Sie es sich also einmal genauer ansehen, effektive Risikobewertung im Bereich KI für die Personalabteilung beinhaltet eine effektive Risikobewertung im Bereich KI für die Personalabteilung die Identifizierung potenzieller rechtlicher Risiken wie Voreingenommenheit, Datenschutzverletzungen und Probleme mit geistigem Eigentum Durch die Bewertung dieser KI-Systeme, Entwicklung von Strategien zur Risikominderung und die Überwachung der Einhaltung der Vorschriften stellen Unternehmen sicher, dass KI innerhalb der gesetzlichen Grenzen arbeitet und die Interessengruppen schützt. Ich hoffe, das macht Sinn. Ich hoffe, Sie können jetzt verstehen , mit welchen verschiedenen Arten von rechtlichen Risiken Sie in Bezug auf KI in der Personalabteilung konfrontiert sein können. 48. Dokumentation und Transparenz: Hallo Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir über Dokumentation und Transparenz sprechen . Von Datenquellen bis hin zur Entscheidungsfindung — klare Aufzeichnungen — schaffen Sie Vertrauen, Fairness und Rechenschaftspflicht Eine detaillierte Dokumentation von Datenerfassungsmethoden, KI-Modellen, Schulungsprozessen und Entscheidungskriterien sorgt für Transparenz und ermöglicht effektive Jetzt ist da noch die Bedeutung der Datendokumentation. Wenn Sie über eine detaillierte Dokumentation der Datenquellen, Erfassungsmethoden und Reinigungsverfahren verfügen, ist dies von entscheidender Bedeutung. Es hilft dabei, potenzielle Vorurteile zu identifizieren sorgt für Fairness und Transparenz bei KI-gestützten Personalentscheidungen Wenn Sie sich die Modelldokumentation ansehen, transparente Modelldokumentation enthält die transparente Modelldokumentation Details zu Algorithmen, Hyperparametern und Leistungskennzahlen Diese Klarheit ermöglicht das Verständnis, die Überprüfung und die Erkennung von Verzerrungen in KI-Modellen, die in der Personalabteilung verwendet werden Wenn wir uns die Schulungs- und Validierungsdokumentation ansehen , die Schulungs- und Validierungsprozesse sind die Schulungs- und Validierungsprozesse ebenfalls wichtig Dokumentation der Schulungs- und Validierungsprozesse umfasst Datensätze und Techniken und sorgt so für Transparenz Es ermöglicht die Replikation und Überprüfung und gewährleistet so die Zuverlässigkeit der EI-Modelle im Personalwesen. Auch die Dokumentation der Entscheidungsfindung, in der Entscheidungskriterien, berücksichtigte Faktoren und Schwellenwerte für die Berichterstattung berücksichtigte Faktoren und Schwellenwerte enthalten sind, sorgt für Transparenz bei der KI-Entscheidungsfindung. Diese Dokumentation ist für Audits und die Bewertung der Fairness von Personalentscheidungen unerlässlich Audits und die Bewertung der Fairness von Personalentscheidungen Rechenschaftspflicht und Prüfung Wenn wir uns das ansehen, ermöglicht eine transparente Dokumentation die ermöglicht eine transparente Dokumentation organisatorische Rechenschaftspflicht und Ein klarer Überblick über Informationen unterstützt den ethischen Einsatz von KI in der Personalabteilung und gewährleistet die Einhaltung bewährter Verfahren Wenn wir uns mit der Verringerung von Vorurteilen in der KI befassen, trägt Transparenz bei der Dokumentation von Daten und Modellen außerdem dazu bei, Vorurteile in KI-Algorithmen zu identifizieren und zu mindern, Fairness zu fördern und das Risiko von Diskriminierung Transparenz bei der Dokumentation von Daten und Modellen außerdem dazu bei, Vorurteile in in Personalpraktiken zu verringern das Schließlich ist eine gründliche Dokumentation von Datenquellen, KI-Modellen und Entscheidungsprozessen entscheidend für Transparenz und Rechenschaftspflicht in der entscheidend für Durch die Erfassung dieser Schulungsmethoden und Strategien zur Minderung von Vorurteilen sorgen Unternehmen für faire, ethische und rechtskonforme, KI-gestützte Personalpraktiken 49. Mit regulatorischen Änderungen Schritt halten: Hi, Leute. Willkommen zu den Sessions. In dieser Sitzung werden wir darüber sprechen, wie wir mit den regulatorischen Änderungen Schritt halten können. So wie die Technologie voranschreitet, muss auch unser Verständnis der rechtlichen und ethischen Grenzen, innerhalb derer sie operiert, weiterentwickelt werden. Informiert zu bleiben ist nicht klug genug. Dies ist unerlässlich, um Fairness, Compliance und organisatorische Sicherheit Warum sind regulatorische Aktualisierungen also wichtig? Zuge der Weiterentwicklung der EI-Technologie ist es wichtig, die Einhaltung der neuesten rechtlichen und ethischen Standards sicherzustellen die Einhaltung der neuesten rechtlichen und ethischen Standards Regulatorische Aktualisierungen definieren die Grenzen innerhalb derer EI tätig ist, helfen Personalfachleuten, die Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen und kostspielige rechtliche Konsequenzen zu vermeiden Diese Aktualisierungen fördern Fairness und Gleichheit bei EI-gestützten Personalprozessen wie Personalbeschaffung und Leistungsbeurteilungen jetzt Compliance und Risikomanagement betreffen, Diese Aktualisierungen, die jetzt Compliance und Risikomanagement betreffen, bieten auch wertvolle Einblicke in potenzielle AIRS Auf dem Laufenden zu bleiben, hilft Personalfachleuten , diese Risiken zu bewältigen und sowohl das Unternehmen als auch seine Mitarbeiter zu schützen und sowohl das Unternehmen als auch seine Mitarbeiter Wenn Sie sich nun mit Strategien befassen, um auf dem Laufenden zu bleiben , können Sie zunächst Newsletter von Aufsichtsbehörden abonnieren Newsletter von Aufsichtsbehörden abonnieren Dadurch wird sichergestellt, dass Sie zeitnahe Updates direkt in Ihrem Posteingang erhalten. Zweitens können Sie den Aufsichtsbehörden in den sozialen Medien folgen , um in Echtzeit an Diskussionen und Updates auf Plattformen wie Linden und Twitter teilzunehmen Echtzeit an Diskussionen und Updates auf Plattformen wie Linden und Twitter Drittens können Sie an Webinaren und Workshops teilnehmen, um von Experten zu lernen und tiefgehende Einblicke in regulatorische Und schließlich können Sie Berufsverbänden wie SHRM beitreten und sich in Online-Communities engagieren , in denen Fachleute Erfahrungen und Ratschläge zu den neuesten Vorschriften austauschen Erfahrungen und Ratschläge zu den neuesten Vorschriften Einige bewährte Verfahren , die Sie beachten sollten, sind, dass Sie zunächst ein Compliance-Team einrichten können ein Compliance-Team einrichten regulatorische Aktualisierungen überwacht und sich regelmäßig Sie können sicherstellen, dass Ihre EI-Systeme den neuesten Vorschriften entsprechen, indem Sie sie regelmäßig überprüfen. Wenn es Lücken gibt, können Sie umgehend Maßnahmen ergreifen, um diese zu korrigieren. Entwicklung von Schulungsprogrammen, um Ihre Personalabteilung über regulatorische Änderungen und deren Auswirkungen auf die EI-Praktiken auf dem Laufenden zu halten über regulatorische Änderungen und . Und schließlich sollten Sie externe Audits in Betracht ziehen, um etwaige Compliance-Anforderungen und blinde Flecken zu identifizieren und Ihre Praktiken mit Industriestandards zu vergleichen. Und schließlich können sich Personalfachleute, indem sie proaktiv und informiert bleiben, effektiv der sich ständig ändernden regulatorischen Landschaft zurechtfinden. Dies gewährleistet nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, sondern fördert auch das Vertrauen und Fairness in KI-gestützte HR-Prozesse 50. Stakeholder-Engagement: Hallo, Leute. Willkommen zu den Sessions. Und in dieser Sitzung werden wir über die Einbindung von Stakeholdern sprechen die Einbindung von Stakeholdern Eine effektive Zusammenarbeit zwischen Personalfachleuten, Rechtsexperten, Datenwissenschaftlern und Mitarbeitern hilft Unternehmen dabei, und Mitarbeitern hilft Unternehmen dabei sich ändernden Vorschriften einzuhalten und gleichzeitig Transparenz und Rechenschaftspflicht zu fördern frühzeitige Einbindung von Stakeholdern und die Aufrechterhaltung offener Kommunikationskanäle unterstützen die ethische Nutzung von KI und stärken das Vertrauen in der gesamten Organisation Wenn es darum geht, Stakeholder zu verstehen, gehören zu den Stakeholdern von KI for HR Personalfachleute, Mitarbeiter, Rechtsexperten und Datenwissenschaftler. Ihre unterschiedlichen Perspektiven tragen zu einer umfassenden Compliance-Strategie bei. Gewinnung von Erkenntnissen zur Einhaltung von Vorschriften können Unternehmen nun zunächst wertvolle Einblicke in Compliance-Risiken und -Herausforderungen gewinnen. Durch die frühzeitige Einbindung von Interessengruppen können Unternehmen potenzielle Probleme erkennen und ein umfassendes Verständnis der Compliance-Anforderungen sicherstellen . Zweitens fördert es ein gemeinsames Verantwortungsbewusstsein. Wenn Stakeholder an Compliance-Diskussionen beteiligt sind, übernehmen sie Verantwortung für den Prozess und tragen so zur Förderung einer Compliance-Kultur innerhalb der Organisation Schließlich fördert es die Transparenz. Eine offene Kommunikation zwischen den verschiedenen Interessengruppen stellt sicher, dass Bedenken im Zusammenhang mit KI ausgeräumt werden , wodurch Vertrauen aufgebaut und die Lösung von Compliance-Problemen erleichtert wird. Effektives Engagement der Interessengruppen. Die erste Strategie besteht darin, relevante Interessengruppen zu identifizieren und einzubeziehen Da sich Interessengruppen wie Personalspezialisten, Rechtsteams und Datenwissenschaftler bereits in einem frühen Stadium des Prozesses befinden, sind ihre Sichtweisen entscheidend , sind ihre Sichtweisen entscheidend Compliance-Bedenken auszuräumen. Zweitens sollten klare Regeln und Verantwortlichkeiten die Rollen und Rollen der einzelnen Beteiligten klar definiert Vermeidet Verwirrung und stellt sicher, dass jeder weiß, wie er zu den Compliance-Zielen beiträgt Drittens: Förderung eines offenen Dialogs und einer offenen Kommunikation. Förderung einer offenen Kommunikation durch regelmäßige Treffen und Workshops. Dadurch wird ein Raum geschaffen, in dem Interessengruppen Bedenken äußern und gemeinsam an Lösungen arbeiten können. Für den Austausch von Wissen und bewährten Verfahren, Schaffung von Plattformen für den Wissensaustausch zwischen Interessengruppen. Dies hilft allen, auf dem Laufenden zu bleiben und verbessert die Einhaltung der Vorschriften im gesamten Unternehmen. Fünftens: Überprüfen und bewerten Sie regelmäßig die Compliance-Maßnahmen, bewerten Sie die Wirksamkeit der Compliance-Maßnahmen und passen Sie sie bei Bedarf an. Und schließlich ist die Einbindung der Interessengruppen von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass EI und HR Vorschriften einhalten, ethisch vertretbar und transparent handeln Durch eine effektive Zusammenarbeit können sich Unternehmen im regulatorischen Umfeld zurechtfinden und eine Compliance-Kultur aufbauen 51. Internationale Erwägungen: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir über die internationalen Überlegungen sprechen . Umgebungen zurechtzufinden ist es von entscheidender Bedeutung, sich in unterschiedlichen rechtlichen, kulturellen und ethischen Für global tätige Unternehmen Wichtige Vorschriften wie die allgemeinen Datenschutzbestimmungen, die DSGVO, CCPA, LGPD und die Standards der internationalen Arbeitsorganisationen legen Anforderungen an Datenschutz, Anforderungen an Datenschutz, Fairness und Transparenz in KI-gestützten Die Implementierung solider Compliance-Bewertungen, Datenverwaltungsrichtlinien und kontinuierlicher Schulungen hilft Unternehmen dabei, diese Komplexität effektiv zu bewältigen Wenn Sie sich nun die DSGVO-Konformität in EI for HR ansehen, Wachstums von EI und HR müssen Unternehmen angesichts des Wachstums von EI und HR mit verschiedenen internationalen Vorschriften in Bezug auf Datenschutz, Diskriminierungsgesetze und ethische EI-Standards wichtigsten Vorschriften gehören heute die DSGVO in Europa, CCPA in Kalifornien und die LGPD in Brasilien Jedes dieser Faktoren beeinflusst den Umgang mit personenbezogenen Daten in KI-gestützten HR-Prozessen sich nun die globalen Vorschriften ansieht, verstehen und einzuhalten ist es wichtig, diese globalen Vorschriften zu verstehen und einzuhalten, um rechtliche Risiken zu minimieren, Fairness zu wahren Vertrauen bei Mitarbeitern und Bewerbern aufzubauen Die Einhaltung globaler Vorschriften ist von entscheidender Bedeutung. Verstöße können schwerwiegende rechtliche Konsequenzen, Rufschädigung und ethische Dilemmas nach sich Indem Unternehmen über internationale Gesetze auf dem Laufenden bleiben, können sie eine verantwortungsvolle EIU im Personalwesen fördern im Einige Beispiele für globale Vorschriften: GDPR Europe regelt den Schutz personenbezogener Daten verlangt strenge Zustimmungs - und Sicherheitsmaßnahmen für die Verarbeitung von Mitarbeiterdaten CCPA USA schützt die Privatsphäre der Einwohner Kaliforniens schreibt Transparenz und Kontrolle über LGPD Brazil reguliert die Datennutzung gewährleistet so Datenschutz und Sicherheit für ILO-Standards schützen die Rechte der Arbeitnehmer und verhindern weltweit diskriminierende EI-Praktiken Diese Vorschriften legen fest, wie KI-Systeme Daten verarbeiten und Entscheidungen in der Personalabteilung treffen und gleichzeitig Fairness und Transparenz fördern sollen und Entscheidungen in der Personalabteilung treffen gleichzeitig Fairness und Transparenz fördern Zu den bewährten Methoden für die globale Einhaltung von KI-Vorschriften kann die Durchführung einer umfassenden Compliance-Bewertung gehören Überprüfen Sie regelmäßig die globalen Vorschriften, um sicherzustellen, dass sie mit den KI-Systemen im Personalwesen übereinstimmen, arbeiten Sie mit Rechtsexperten zusammen, um regionale Einblicke zu erhalten, implementieren Sie Datenverwaltungs - und Datenschutzrichtlinien und entwickeln Sie klare, robuste Datenverwaltungspraktiken und Datenschutzrichtlinien, die Gesetzen wie der DSGVO und dem CCPA zum Schutz personenbezogener Daten entsprechen DSGVO und dem CCPA zum Schutz personenbezogener Daten Kontinuierliche Überwachung und Schulung, regelmäßige Überwachung, Einhaltung und Schulung der Personalabteilung in Bezug auf globale regulatorische Standards, Datenschutz und ethische KI-Praktiken Sorgen Sie für Transparenz bei KI-Entscheidungen und erstellen Sie ethische Richtlinien, um das Vertrauen in Ihrem Unternehmen zu stärken. Mit diesen bewährten Methoden können Unternehmen die Komplexität globaler Vorschriften bewältigen und KI im Personalwesen verantwortungsbewusst einsetzen Einsatz von KI in der Personalabteilung ist es von entscheidender Bedeutung, sich mit internationalen Vorschriften Für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Personalabteilung ist es von entscheidender Bedeutung, sich mit internationalen Vorschriften vertraut zu machen Die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO, CCPA, LGPD und den ILO-Standards gewährleistet Datenschutz, Durch die Implementierung bewährter Verfahren wie regelmäßige Konformitätsprüfungen, solide Datenverwaltung und kontinuierliche Schulungen können Unternehmen sicherstellen, rechtliche Risiken bewältigt und ethische 52. Abstimmung ethischer und rechtlicher Erwägungen: Hallo Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir über die Abstimmung ethischer und rechtlicher Überlegungen sprechen Abstimmung ethischer und rechtlicher Überlegungen KI bietet große Vorteile, aber ihr Einsatz muss ethischen Standards und rechtlichen Anforderungen Wir werden wichtige Prinzipien wie Fairness, Transparenz, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften untersuchen Transparenz, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften Also Transparenz und Erklärbarkeit. KI-Technologien bieten im Personalwesen zahlreiche Vorteile Rationalisierung von Prozessen bis hin zur Verbesserung der Entscheidungsfindung Um das KI-Potenzial voll auszuschöpfen, müssen Unternehmen ihre Praktiken jedoch an ethischen Standards und gesetzlichen Vorschriften ausrichten ethischen Standards und gesetzlichen Vorschriften Diese Ausrichtung gewährleistet Fairness, Transparenz und den Schutz der Arbeitnehmerrechte Ethische Überlegungen in der Personal-KI konzentrieren sich auf Fairness, Transparenz und den Schutz des EI-Systeme sollten verständlich sein klar erklären , wie Entscheidungen getroffen werden und welche Daten verwendet Dies fördert das Vertrauen und ermöglicht es Mitarbeitern, ungerechte Entscheidungen anzufechten EI-Systeme müssen frei von Vorurteilen sein. Regelmäßige Prüfungen und Fairnesskennzahlen tragen dazu bei, dass KI-gestützte Personalentscheidungen keine Gruppe aufgrund von Geschlecht, Rasse, Alter oder Behinderung unverhältnismäßig beeinflussen Rasse, Alter Personenbezogene Daten müssen verantwortungsbewusst behandelt werden. Dazu gehören die Einholung von Einwilligungen, Gewährleistung der Sicherheit und die möglichst vollständige Anonymisierung von Daten unter Einhaltung der globalen Inzwischen gibt es auch einige rechtliche Angleichungen, Arbeitsgesetze und KI-Systeme sollten sich an Gesetze halten , die Einstellungspraktiken, Arbeitnehmerrechte und Sozialleistungen regeln. Verstöße können zu erheblichen rechtlichen Risiken führen. Rechte an geistigem Eigentum, KI und Personalwesen müssen Urheberrechte, Lizenzierung und Patente respektieren. Unternehmen müssen sicherstellen, dass proprietäre KI-Technologien geschützt sind und nicht das geistige Eigentum anderer verletzen geistige Eigentum anderer Datenverwaltung und der grenzüberschreitenden Einhaltung globaler Geschäftstätigkeiten müssen sich Unternehmen an verschiedene Datenschutzgesetze Dazu gehört auch die Sicherstellung, dass grenzüberschreitende Datenübertragungen den Vorschriften wie der DSGVO in Europa und dem CCPA in Kalifornien Geistiges Eigentum und Datenverwaltung Um eine ethische und rechtliche Angleichung zu erreichen, sollten Unternehmen umfassende Compliance-Bewertungen durchführen umfassende Compliance-Bewertungen um die sich ändernden Gesetze und ethischen Richtlinien einzuhalten sich ändernden Gesetze und ethischen Richtlinien Führen Sie robuste Datenverwaltungsrahmen , um Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten. Führen Sie regelmäßige Audits durch, um Verzerrungen in KI-Systemen zu identifizieren und zu mindern Bieten Sie HR-Teams fortlaufend zu rechtlichen und ethischen Standards an und sorgen Sie so für eine einheitliche Anwendung im gesamten Unternehmen Ein effektiver Einsatz von KI in der Personalabteilung hängt davon ab, ob Technologie sowohl ethischen Grundsätzen als auch rechtlichen Anforderungen entspricht Unternehmen müssen Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht Priorität einräumen, um Vorurteile zu verhindern und Vorurteile zu verhindern Schließlich tragen klare Richtlinien, kontinuierliche Schulungen und die Zusammenarbeit mit Rechtsexperten dazu bei, und die Zusammenarbeit mit Rechtsexperten dazu bei Einhaltung der Vorschriften sicherzustellen und eine Vertrauenskultur aufzubauen Durch die Integration ethischer und rechtlicher Standards in die KI-Entwicklung können Unternehmen Vertrauen aufbauen, Risiken minimieren und ein faires, transparentes Personalumfeld schaffen. 53. Entwicklung ethischer und rechtlicher Leitlinien: Hallo, Leute. Willkommen zu diesen Sessions. Und in dieser Sitzung werden wir über die Entwicklung ethischer und rechtlicher Richtlinien sprechen . Tatsache, dass KI die Personalbeschaffung, Leistungsbeurteilungen und mehr neu gestaltet, ist es daher Personalbeschaffung, Leistungsbeurteilungen unerlässlich, Fairness, Transparenz und Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten Wir werden die Prinzipien und Gesetze untersuchen, die dazu beitragen, vertrauenswürdige, auf den Menschen ausgerichtete EI-Systeme im Personalwesen aufzubauen Um sicherzustellen, dass KI-Systeme in der Personalabteilung verantwortungsbewusst eingesetzt werden, ist es daher wichtig, sowohl ethische als auch rechtliche Überlegungen zu sowohl ethische als auch rechtliche Überlegungen ethischen Bedenken gehören Fairness, Transparenz, Datenschutz und die Vermeidung von Vorurteilen bei Entscheidungen wie Personalbeschaffung und Leistungsbeurteilungen In der Zwischenzeit drehen sich die rechtlichen Überlegungen um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO, CCPA und Zusammen tragen diese Überlegungen dazu bei, vertrauenswürdige, faire und gesetzeskonforme Personalsysteme aufzubauen faire und gesetzeskonforme Wenn Sie sich nun die wichtigsten ethischen Prinzipien ansehen, steht Fairness an erster Stelle KI-Algorithmen müssen Vorurteile vermeiden und Fairness gewährleisten, allem in Bezug auf geschützte Merkmale wie Geschlecht, Rasse oder Behinderung Voreingenommenheit. KI-Systeme neigen zu Verzerrungen, sei es aufgrund verzerrter Daten oder fehlerhafter Algorithmen Um dem entgegenzuwirken, sind vielfältige Trainingsdaten und regelmäßige Audits unerlässlich Interpretierbarkeit: Personalfachleute müssen sicherstellen, dass KI-Systeme transparent sind, obwohl die Entscheidungslogik für alle Mitarbeiter klar und verständlich sein sollte alle Mitarbeiter klar und verständlich sein Datenschutz. Der Schutz personenbezogener Daten ist von entscheidender Bedeutung. KI und Personalabteilung müssen sich an die Datenschutzbestimmungen halten und Datenschutzpraktiken einführen. Einwilligung Bei der Erfassung und Verarbeitung personenbezogener Daten in KI-gestützten Personalprozessen ist stets die informierte Zustimmung von Einzelpersonen einzuholen Bei der Erfassung und Verarbeitung personenbezogener Daten in KI-gestützten Personalprozessen ist stets die informierte Zustimmung von Einzelpersonen . Rechtliche Überlegungen zur KI für die Personalabteilung, Datenschutz. KI-Systeme müssen Datenschutzgesetzen wie GDPR und CCPA entsprechen Datenschutzgesetzen wie GDPR und CCPA Personenbezogene Daten müssen sicher gespeichert und verarbeitet werden. Antidiskriminierung. KI-Tools dürfen nicht Vorurteilen bei Einstellungen oder Leistungsbeurteilungen führen Die Einhaltung der Gesetze zur Nichtdiskriminierung gewährleistet Fairness Arbeitsgesetze. KI-Systeme sollten sich an arbeitsrechtlichen Vorschriften anpassen, um die Arbeitnehmerrechte zu schützen, insbesondere in Bezug auf Themen wie Leistungsüberwachung oder Mitarbeiterentwicklung. Entwicklung ethischer und rechtlicher KI-Richtlinien. Identifizieren Sie also weitere Stakeholder , darunter Personalfachleute, Datenwissenschaftler, Rechtsexperten und Mitarbeiter, um umfassende Richtlinien zu erstellen. Beurteilen Sie ethische und rechtliche Risiken, identifizieren Sie Risiken wie voreingenommene Entscheidungen oder Datenschutzverletzungen und gehen Sie proaktiv gegen sie Definieren Sie ethische Prinzipien und legen Sie Prinzipien wie Fairness, Transparenz und Datenschutz fest, die als Richtschnur für die gesamte Entwicklung von KI-Systemen dienen Überprüfen Sie die rechtlichen Rahmenbedingungen. Machen Sie sich mit Gesetzen wie der DSGVO, CCP und den Antidiskriminierungsbestimmungen vertraut, um deren Einhaltung sicherzustellen Richten Sie Datenverwaltung ein, entwickeln Rahmenbedingungen für eine verantwortungsvolle Datenerhebung, -speicherung und -nutzung, sorgen Sie Datenschutz und Datenminimierung Entwerfen Sie Maßnahmen zur Rechenschaftspflicht und implementieren Sie Prüfverfahren und Mechanismen , Prüfverfahren und Mechanismen Einzelpersonen EI-Entscheidungen anfechten können Durch die Festlegung strenger ethischer und rechtlicher Richtlinien können Unternehmen sicherstellen, dass KI-Systeme in der Personalabteilung fair, konform und transparent sind . Diese Richtlinien fördern Vertrauen, reduzieren Risiken unterstützen den verantwortungsvollen Einsatz von KI in allen KI- und HR-Funktionen Mit klarer Rechenschaftspflicht und kontinuierlicher Schulung können Unternehmen ethische Standards und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften aufrechterhalten , während sich KI ständig weiterentwickelt 54. Fallstudien: Hallo, Leute. Willkommen zu diesen Sessions. In dieser Sitzung werden wir einige der Fallstudien untersuchen und betrachten, in denen wir das implementierte AIN HR eingesetzt haben. Deshalb werden wir uns drei inspirierende Fallstudien ansehen , die zeigen, wie Unternehmen ihre KI-gestützten HR-Systeme erfolgreich an ethischen und rechtlichen Standards ausrichten . Diese Beispiele zeigen, wie Herausforderungen in Bezug auf Vorurteile, Transparenz und Datenschutz durch sorgfältige Strategien angegangen wurden. Schauen wir uns also die erste Fallstudie an. Unternehmen XYZ implementierte ein KI-gestütztes Rekrutierungstool, stellte jedoch fest, dass das System bestimmte demografische Merkmale bevorzugte , was zu voreingenommenen Einstellungsergebnissen führte Die Trainingsdaten , die historische Einstellungsmuster widerspiegelten, historische Einstellungsmuster verstärkten diese Vorurteile, die zu Diskriminierung aufgrund von Geschlecht, Rasse und Bildungshintergrund Rasse XYZ oder Corporation haben proaktive Maßnahmen ergriffen , um dieser Voreingenommenheit entgegenzuwirken Dies begann mit einer gründlichen Prüfung der historischen Einstellungsdaten, um die Ursachen von Vorurteilen zu identifizieren Sie erweiterten den Trainingsdatensatz um eine breitere Palette von Lebensläufen, eine gerechtere Darstellung aller demografischen Gruppen zu gewährleisten Darüber hinaus integrierten sie Fairnessbeschränkungen in das KI-Modell und nutzten erklärbare AIXAI-Techniken in das KI-Modell und nutzten erklärbare AIXAI-Techniken, um die Entscheidungen der Modelle transparent zu machen. Sie führten auch die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI ein, bei der die Personalvermittler die endgültige Entscheidung trafen, nachdem sie die Empfehlungen der die endgültige Entscheidung trafen, nachdem sie die Empfehlungen der KI überprüft hatten. Weitere Schulungen zur Sensibilisierung für Vorurteile waren Schulungen für Personalvermittler, die dazu beitrugen, menschlich verursachte Vorurteile zu reduzieren Der Bias-Score der KI-Systeme verbesserte sich um 40%, was auf eine deutliche Verringerung der Ergebnisse zurückzuführen Die Vielfalt im Talentpool nahm innerhalb von sechs Monaten um 25% zu, und die Effizienz verbesserte sich da die Zeit bis zur Einstellung um 30% reduziert Dieser Erfolg stärkte das interne Vertrauen und stellte die Einhaltung der Antidiskriminierungsgesetze Schauen wir uns eine weitere Fallstudie an. Bei ABC Inc. wurde das traditionelle System zur Mitarbeiterbeurteilung als undurchsichtig und voreingenommen wahrgenommen Mitarbeiter äußerten Bedenken Bevorzugung und inkonsistente Bewertungskriterien, mangelndem Vertrauen in den Prozess der Leistungsbeurteilung Die Mitarbeiter äußerten Bedenken in Bezug auf Bevorzugung und inkonsistente Bewertungskriterien, was zu mangelndem Vertrauen in den Prozess der Leistungsbeurteilung führte. Deshalb ging ABC Inc. diese Herausforderungen an, indem ein KI-gestütztes Bewertungssystem bei dem Sie verwendeten XAI-Technologietechniken , um Leistungsbewertungen für die Mitarbeiter verständlich zu machen für die Mitarbeiter verständlich zu Es wurde ein Dashboard erstellt , das den Mitarbeitern klare Einblicke in ihre Leistungswerte, beitragenden Faktoren und Verbesserungsmöglichkeiten bietet Mitarbeitern klare Einblicke in ihre Leistungswerte, beitragenden Faktoren und Verbesserungsmöglichkeiten Das Unternehmen integrierte auch Strategien zur Minderung von Vorurteilen und überprüfte das KI-System regelmäßig, um Fairness zwischen den verschiedenen demografischen Merkmalen der Mitarbeiter zu gewährleisten Fairness zwischen den verschiedenen demografischen Merkmalen der Mitarbeiter ABC testete das System in einer Abteilung, bevor es unternehmensweit eingeführt wurde, um einen reibungslosen Übergang einer Abteilung, bevor es unternehmensweit eingeführt wurde, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten. Infolgedessen gaben 90% der Mitarbeiter an, ihre Bewertungen besser zu verstehen und die Mitarbeiterzufriedenheit mit der Fairness von Leistungsbeurteilungen stieg um 35% Die Transparenz und das Feedback führten zu einer Steigerung der Produktivität um 20% , da sich die Mitarbeiter auf bestimmte Bereiche mit Verbesserungspotenzial konzentrieren würden auf bestimmte Bereiche mit Verbesserungspotenzial konzentrieren Das System half ABcING eine Kultur des Vertrauens und der Rechenschaftspflicht zu fördern Schauen wir uns eine weitere Fallstudie drei an, in der DefCop ein KI-gestütztes Gehaltsabrechnungssystem einführte, um die Gehaltsabrechnung zu rationalisieren zu möglichen Sicherheitsverstößen äußerten die Mitarbeiter jedoch Bedenken darüber, wie ihre sensiblen personenbezogenen Daten, einschließlich Gehälter und Identifikatoren, sicher behandelt werden könnten DefCop hat dem Datenschutz durch die Implementierung eines robusten Datenschutzrahmens Priorität eingeräumt durch die Implementierung eines robusten Datenschutzrahmens Sie führten eine Bewertung des Datenschutz-Risikomanagements durch und setzen Techniken zur Datenanonymisierung zu schützen Darüber hinaus integrierten sie fortschrittliche Verschlüsselungsprotokolle für die Speicherung und Übertragung sensibler Gehaltsabrechnungsdaten Sie haben den Zugriff auf diese Daten durch rollenbasierte Berechtigungen und Multifaktor-Authentifizierung, MFA , eingeschränkt rollenbasierte Berechtigungen und Multifaktor-Authentifizierung, MFA , Um die Transparenz zu erhöhen, nutzten sie die Blockchain-Technologie, um unveränderliche Prüfpfade für alle Mitarbeitertransaktionen bereitzustellen , sodass die Mitarbeiter nachverfolgen wie ihre Daten verwendet wurden Föderiertes Lernen wurde angewendet, um das KI-Modell anhand dezentraler Daten zu trainieren, um den Datenschutz zu gewährleisten und gleichzeitig von KI-Analysen zu profitieren Die Maßnahmen führten im ersten Jahr zu null Datenschutzverletzungen , und 85% der Mitarbeiter äußerten ihr Vertrauen in die Fähigkeit des Systems, die Richtlinie und ihre Privatsphäre zu schützen , die Richtlinie Bearbeitungszeit für die Gehaltsabrechnung wurde um 50% reduziert , wodurch die betriebliche Effizienz verbessert Durch diese Maßnahmen wurden nicht nur sensible Daten geschützt, sondern auch das Vertrauen der Mitarbeiter und die Einhaltung der globalen Datenschutzbestimmungen gestärkt Einhaltung der globalen Datenschutzbestimmungen Schließlich zeigen diese Fallstudien, wie Unternehmen ethische und rechtliche Herausforderungen im Bereich KI für die Personalabteilung angehen können Indem sie sich auf die Minderung von Vorurteilen, Transparenz und die Erkennung von Privatsphäre konzentrieren , können Unternehmen KI-Systeme erfolgreich sowohl an ethischen Standards als auch an rechtlichen Anforderungen ausrichten KI-Systeme sowohl an ethischen Standards als auch an rechtlichen Anforderungen 55. Vielen Dank Für Den Besuch Dieses Kurses!: Hallo, Leute. Herzlichen Glückwunsch zum Ende dieses Kurses. Danke, dass du an diesem Kurs teilgenommen hast. Ich hoffe, der Inhalt war wertvoll kann jetzt verstehen, wie wir diese KI-Tools nutzen können um sie in unsere tägliche Personalarbeit zu integrieren, und ich hoffe, dass Sie sie praktisch in Ihrem Unternehmen und für Ihre Kunden implementieren können . Nochmals vielen Dank, dass Sie an diesem Kurs teilgenommen haben, und ich freue mich sehr, Sie in einem neuen Kurs wiederzusehen.