KI-Sourcing-Agent vs. klassisches Recruiting: Was sich wirklich ändert

Die Recruiting-Branche spricht über KI in breiten, vagen Begriffen. „Sie wird das Hiring transformieren.” „Sie ist die Zukunft der Talentakquise.” Doch wenn man mit einer Recruiterin zusammensitzt, die 14 offene Stellen betreut, einem Hiring Manager, der die Besetzung schon gestern gebraucht hätte, und einer Sourcing-Pipeline, die auf Boolean-Strings und Browser-Tabs basiert, ist die eigentliche Frage viel einfacher: Was ändert sich tatsächlich, wenn man manuelles Sourcing durch einen KI-Agenten ersetzt?

Dieser Artikel stellt beide Ansätze direkt gegenüber. Keine Theorie, kein Hype. Konkrete Unterschiede bei Geschwindigkeit, Kosten, Kandidatenqualität und Skalierbarkeit, mit genügend Details, damit Sie entscheiden können, ob ein KI-Sourcing-Agent schon heute in Ihren Workflow gehört.

Der Sourcing-Workflow von Recruitern: 2024 vs. 2026

Denken Sie zurück an das Sourcing vor gerade einmal zwei Jahren. Ein Recruiter öffnete LinkedIn Recruiter, verbrachte 15 Minuten mit der Verfeinerung von Boolean-Strings, scrollte Profile einzeln durch, öffnete vielversprechende Kandidaten in neuen Tabs, kopierte Namen und E-Mail-Adressen in eine Tabelle und wechselte dann zu einem Outreach-Tool, um eine Vorlage zu versenden. Wiederholt man das über drei oder vier Sourcing-Kanäle hinweg (LinkedIn, GitHub, interne Datenbank, vielleicht eine Jobbörse), ist der Tag schnell vorbei. Das Sourcing selbst war der Engpass, und das Urteilsvermögen des Recruiters, der Teil, der wirklich zählt, ging unter Stunden mechanischer Suche verloren.

Spulen wir vor ins Jahr 2026. Mit Leonars KI-Sourcing-Agent beschreibt dieselbe Recruiterin die Rolle in natürlicher Sprache: „Senior Backend Engineer, 5+ Jahre Erfahrung, vertraut mit verteilten Systemen, idealerweise Erfahrung in einem B2B-SaaS-Unternehmen.” Der Agent durchsucht gleichzeitig über 870 Millionen Profile aus mehr als 30 Quellen. Er bewertet Kandidaten nicht nur nach Keyword-Übereinstimmung, sondern nach Karriereverlauf, Skill-Nähe und kontextuellem Fit. Innerhalb von Minuten hat die Recruiterin eine Shortlist qualifizierter Kandidaten, bereits mit Kontaktdaten angereichert und bereit für personalisierte Ansprache.

Der Unterschied ist nicht inkrementell. Er ist strukturell. Im alten Modell verbrauchte Sourcing 60 bis 70 Prozent der produktiven Stunden eines Recruiters. Im neuen Modell schrumpft diese Zeit auf einen Bruchteil, sodass der Recruiter sich auf Kandidaten-Engagement, Abstimmung mit dem Hiring Manager und den Abschluss konzentrieren kann. Die Rolle des Recruiters verschwindet nicht. Sie verlagert sich hin zu den wertschöpfenden Tätigkeiten, die tatsächlich darüber entscheiden, ob jemand ein Angebot annimmt.

Geschwindigkeit und Volumen: Wie KI-Sourcing-Agenten die Recruiting-Timeline verkürzen

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache. Daten aus Leonars Kundenbasis zeigen eine Reduktion der Time-to-Source um 67 %, wenn Recruiter KI-gestützte Sourcing-Tools einsetzen. Diese Zahl ergibt intuitiv Sinn, sobald man die Rechnung aufschlüsselt.

Laut Entelo verbringt ein Recruiter ungefähr 13 Stunden pro Woche mit Sourcing-Aktivitäten für eine einzige offene Stelle. Bei mehreren gleichzeitig zu besetzenden Positionen wird der Großteil der Arbeitswoche durch Suchen, Screening und Ansprache von Kandidaten aufgezehrt. Für Interviews, Kommunikation mit Hiring Managern und die beziehungsorientierte Arbeit, die tatsächlich zu erfolgreichen Einstellungen führt, bleibt kaum Zeit übrig. Wenn allein das Sourcing den größten Teil der verfügbaren Stunden verschlingt, bewegt sich die Pipeline langsam und die Kapazität pro Recruiter bleibt hartnäckig niedrig.

Ein KI-Sourcing-Agent verändert diese Arithmetik grundlegend. Anstatt Profile einzeln zu prüfen, bewertet der Agent Hunderttausende von Kandidaten über mehrere Sourcing-Plattformen parallel. Eine Suche, die einen Recruiter drei bis fünf Tage konzentrierter Arbeit kosten würde, ist in Minuten abgeschlossen. Die Recruiterin erhält eine gerankte Shortlist, prüft die besten Kandidaten (eine Aufgabe, die 20 bis 30 Minuten statt 20 bis 30 Stunden dauert) und geht direkt in die Ansprache über.

Diese Verdichtung hat einen Kaskadeneffekt auf die gesamte Recruiting-Timeline. Wenn Sourcing Stunden statt Wochen dauert, erreichen Shortlists die Hiring Manager schneller, Interview-Runden beginnen früher, und Angebote gehen raus, bevor die besten Kandidaten bereits anderswo zugesagt haben. In umkämpften Märkten für Engineering-, Produkt- und Führungspositionen ist dieser Geschwindigkeitsvorteil oft der Unterschied zwischen der Einstellung eines Wunschkandidaten und der Notlösung mit demjenigen, der noch verfügbar ist.

Wenn Sie verstehen möchten, wie KI-Sourcing-Agenten technisch funktionieren, behandeln wir die Mechanik in einem eigenen Beitrag.

Kostenvergleich: KI-gestütztes Sourcing vs. Aufbau eines manuellen Teams

Recruiting-Verantwortliche bewerten neue Tools häufig anhand der Frage, was sie kosten. Die bessere Frage lautet: Was kosten sie im Verhältnis zur Alternative?

Betrachten Sie die Vollkosten eines Junior Sourcers in der DACH-Region: Gehalt zwischen 40.000 und 55.000 € pro Jahr, plus Sozialabgaben, Ausstattung, Softwarelizenzen und Management-Overhead. Ein solcher Sourcer kann realistisch 8 bis 12 offene Stellen gleichzeitig betreuen, abhängig von der Komplexität. Wenn Ihr Personalplan 40 Besetzungen pro Quartal vorsieht, benötigen Sie ein Team von drei bis fünf Sourcern allein, um die Abdeckung aufrechtzuerhalten.

Ein KI-Sourcing-Agent-Abonnement beginnt typischerweise bei einem Bruchteil einer einzelnen Vollzeitstelle. Selbst am oberen Ende der Tool-Preise ersetzen Sie Zehntausende Euro an Personalkosten durch eine Plattform, die über jeden Recruiter im Team hinweg skaliert. Die Einsparungen werden noch deutlicher, wenn man die indirekten Kosten berücksichtigt, die manuelles Sourcing verursacht.

Die Time-to-Fill ist der versteckte Kostenfaktor, den die meisten Teams unterschätzen. Jeder Tag, an dem eine Stelle offen bleibt, absorbiert das Unternehmen die Kosten für verlorene Produktivität, verzögerte Projekte und überlastete bestehende Mitarbeiter. Branchenschätzungen zufolge liegen die durchschnittlichen Kosten einer unbesetzten Position zwischen dem Ein- und Dreifachen des Tagesgehalts der jeweiligen Rolle. Für eine Senior-Engineering-Position mit einem Jahresgehalt von 100.000 € entspricht das etwa 275 bis 825 € pro Tag der Vakanz. Wenn ein KI-Agent die durchschnittliche Time-to-Fill auch nur um zwei Wochen verkürzt, können die Einsparungen pro Stelle 5.000 € übersteigen.

Hinzu kommen die Vermittlungsgebühren. Viele Unternehmen greifen auf externe Personalberater zurück, wenn das interne Sourcing nicht Schritt halten kann. Vermittlungsgebühren liegen in Deutschland typischerweise bei 20 bis 25 % des Bruttojahresgehalts des platzierten Kandidaten. Für eine Einstellung mit 90.000 € Jahresgehalt bedeutet das 18.000 bis 22.500 € pro Platzierung. Teams, die Leonars KI-Sourcing-Agent einsetzen, reduzieren ihre Abhängigkeit von Personalberatern häufig erheblich, weil das interne Team nun mit einer Geschwindigkeit und einem Volumen sourcen kann, die zuvor externe Hilfe erforderten.

Der ROI-Fall hängt nicht von einem einzelnen Faktor ab. Es ist die Kombination aus niedrigeren direkten Sourcing-Kosten, schnelleren Besetzungen und reduzierter Abhängigkeit von externen Dienstleistern, die KI-gestütztes Sourcing aus finanzieller Perspektive überzeugend macht.

Qualität der Einstellungen: Findet KI tatsächlich bessere Kandidaten?

An diesem Punkt ist die Skepsis am größten, und das verständlicherweise. Recruiter haben Jahre damit verbracht, ihr Gespür dafür zu verfeinern, was einen großartigen Kandidaten ausmacht. Die Vorstellung, dass Software das besser kann, wirkt kontraintuitiv.

Die entscheidende Unterscheidung liegt zwischen Keyword-Matching und kontextuellem Matching. Traditionelle Sourcing-Tools, einschließlich der integrierten Suche von LinkedIn Recruiter, stützen sich stark auf Keyword-Übereinstimmung. Wenn die Stelle „Kubernetes-Erfahrung” verlangt und im Profil eines Kandidaten „Kubernetes” steht, ist es ein Match. Hat der Kandidat jedoch umfangreiche Erfahrung mit Container-Orchestrierung, verwendet aber eine andere Terminologie, übersieht das Tool ihn.

KI-Sourcing-Agenten gehen das Matching anders an. Sie analysieren Karriereverläufe (Entwicklung vom Individual Contributor zur Führungskraft, Wechsel zwischen Branchen), Skill-Adjacenz (ein Kandidat, der intensiv mit Docker und Microservices gearbeitet hat, verfügt wahrscheinlich über relevante Kubernetes-nahe Fähigkeiten) und kontextuelle Signale, die auf eine Eignung jenseits dessen hindeuten, was ein Keyword-Scan erfassen würde. Leonars Profilfilterung und Scoring bewertet Kandidaten gleichzeitig entlang mehrerer Dimensionen und erzeugt einen Qualitätsscore, der echte Eignung widerspiegelt statt oberflächlicher Keyword-Dichte.

Das praktische Ergebnis ist zweifach. Erstens reduziert KI-Sourcing Fehlalarme: Kandidaten, die auf dem Papier perfekt aussehen, denen aber die Tiefe oder der Karriereverlauf fehlt, der Erfolg in der Rolle vorhersagt. Zweitens bringt es Kandidaten ans Licht, die für Keyword-basierte Suchen unsichtbar gewesen wären, und erweitert den Talentpool auf sinnvolle Weise. Das ist besonders wertvoll für Positionen, bei denen der ideale Kandidat aus einem nicht offensichtlichen Hintergrund kommt, etwas, das zunehmend häufiger wird, da Karrierewege immer weniger linear verlaufen.

Branchenanalysen KI-gestützter Recruiting-Workflows berichten, dass KI-ausgewählte Kandidaten ungefähr 14 % höhere Interview-Erfolgsraten und bis zu 35 % Verbesserung bei Qualitätsmetriken im Vergleich zu rein manuellem Sourcing zeigen. Diese Zugewinne resultieren primär aus der Konsistenz der Bewertung: Der Agent wendet dieselben Kriterien auf jeden Kandidaten an, ohne dass Ermüdung oder Recency-Bias die Ergebnisse verzerren.

Bedeutet das, dass KI immer bessere Kandidaten findet als ein erfahrener menschlicher Sourcer? Nicht unbedingt. Ein hervorragender Sourcer mit tiefem Branchenwissen und einem starken Netzwerk wird weiterhin Kandidaten finden, die kein Algorithmus erreichen kann. Aber der KI-Agent hebt den Boden an. Er stellt sicher, dass die Basisqualität jeder Suche durchgängig hoch ist, selbst für Rollen außerhalb der Kernkompetenz des Recruiters, und zwar ohne die Schwankungen, die mit menschlicher Aufmerksamkeit und Ermüdung einhergehen.

Skalierbarkeit: Von 5 offenen Stellen auf 50, ohne zusätzliches Personal

Die Skalierung einer Recruiting-Organisation bedeutete traditionell die Skalierung der Mitarbeiterzahl. Mehr zu besetzende Stellen, mehr Sourcer einzustellen. Das erzeugt einen bekannten Kreislauf: Einarbeitungszeit für neue Mitarbeiter, inkonsistente Qualität während des Onboardings, Management-Overhead und der unvermeidliche Personalabbau, wenn die Einstellungswelle nachlässt.

KI-Sourcing-Agenten durchbrechen dieses Muster. Ein einzelner Recruiter, ausgestattet mit einem Agenten, kann deutlich mehr Anforderungen bearbeiten, weil die zeitintensive Sourcing-Arbeit ausgelagert wird. Statt bei 10 bis 15 Stellen an Kapazitätsgrenzen zu stoßen, kann ein Recruiter 25 bis 35 aktive Suchen betreuen, ohne die Kandidatenqualität zu beeinträchtigen.

Für Personaldienstleister ist diese Skalierbarkeit transformativ. Eine Agentur, die gleichzeitig mehrere Kundenmandate bearbeitet, kann es sich nicht leisten, für jedes Konto dedizierte Sourcer einzustellen. Mit einem KI-Agenten kann ein einzelner Recruiter parallele Suchen über verschiedene Branchen, Regionen und Senioritätsstufen hinweg durchführen, alles über ein einziges Dashboard. Der Agent arbeitet rund um die Uhr. Er nimmt keinen Urlaub, braucht keine Einarbeitungszeit bei einem neuen Kunden und verliert kein institutionelles Wissen, wenn er zu einem anderen Projekt wechselt.

Inhouse-Talent-Acquisition-Teams stehen während Einstellungswellen vor einer ähnlichen Herausforderung. Ein Series-B-Startup, das eine Finanzierungsrunde abschließt und innerhalb von sechs Monaten die Belegschaft verdoppeln muss, hat traditionell zwei Optionen: temporäre Sourcer einstellen oder Personalberater beauftragen. Beides ist teuer und langsam einsetzbar. Ein KI-Sourcing-Agent bietet eine dritte Option: den Output des bestehenden Teams sofort zu skalieren, ohne Einarbeitungsverzögerung und ohne zusätzliche Kosten pro Suche.

Die Kombination aus Recruiting-Automatisierung und KI-Sourcing erzeugt einen Multiplikatoreffekt. Automatisierte Outreach-Sequenzen über LinkedIn und E-Mail bedeuten, dass die vom Agenten gefundenen Kandidaten auch in großem Umfang angesprochen werden können, nicht nur gefunden, sondern aktiv mit personalisierter Kommunikation in die Pipeline gebracht.

Was KI-Sourcing-Agenten noch nicht ersetzen können

Intellektuelle Ehrlichkeit ist hier wichtig, sowohl um Vertrauen bei Ihnen als Leser aufzubauen als auch um die Erwartungen an diese Tools präzise zu setzen.

KI-Sourcing-Agenten sind hervorragend darin, Kandidaten zu finden, zu bewerten und den Erstkontakt herzustellen. Sie sind messbar schneller, konsistenter und skalierbarer als manuelles Sourcing. Aber es gibt Dimensionen des Recruitings, in denen menschliches Urteilsvermögen unersetzlich bleibt.

Das Lesen kultureller Nuancen in einem persönlichen Gespräch ist eine davon. Ein Kandidat mag auf dem Papier und im ersten Screening alles Richtige sagen, aber etwas in der Art, wie er seine ideale Arbeitsumgebung beschreibt, signalisiert eine Diskrepanz mit der Kultur Ihres Teams. Diese Art der Wahrnehmung erfordert emotionale Intelligenz und kontextuelles Bewusstsein, über die KI nicht verfügt.

Die empathische Verhandlung von Angeboten ist ein weiterer Bereich. Gehaltsgespräche umfassen persönliche Umstände, konkurrierende Prioritäten, Karriereambitionen und manchmal schwierige Kompromisse. Ein Recruiter, der diese Gespräche mit echtem Einfühlungsvermögen und Flexibilität führen kann, wird einer automatisierten Sequenz immer überlegen sein.

Die Beurteilung von Soft Skills in Echtzeit, der Aufbau langfristiger Beziehungen zu passiven Kandidaten, die noch nicht wechselbereit sind, die Beratung von Hiring Managern hinsichtlich realistischer Erwartungen und der Abschluss von Kandidaten, die mehrere Angebote abwägen: All das sind Bereiche, in denen die Rolle des menschlichen Recruiters nicht nur wertvoll, sondern essenziell ist.

Die Veränderung, die KI-Sourcing bewirkt, ist eine Rollenentwicklung, keine Rollenelimination. Der Recruiter bewegt sich vom „Finder” zum „Closer und Berater”. Die Zeit, die zuvor durch mechanisches Suchen aufgezehrt wurde, wird in die beziehungsorientierte, urteilsintensive Arbeit umgelenkt, die über Recruiting-Ergebnisse entscheidet. Das ist letztlich eine bessere Nutzung der Fähigkeiten und der Ausbildung eines Recruiters.

KI-Bias und Fairness: Die Frage, die jedes Recruiting-Team stellen sollte

Jeder ehrliche Vergleich zwischen KI-Sourcing und klassischem Recruiting muss das Thema Bias ansprechen. KI-Modelle lernen aus historischen Daten, und wenn diese Daten vergangene Vorurteile widerspiegeln, wird das Modell sie reproduzieren. Das bekannteste Beispiel ist Amazons experimentelles Resume-Screening-Tool, das eingestellt wurde, nachdem das Unternehmen entdeckte, dass es Lebensläufe benachteiligte, die das Wort „women’s” enthielten (wie in „women’s chess club” oder „women’s college”). Das System hatte aus einem Jahrzehnt von Einstellungsmustern gelernt, die stark männlich geprägt waren, und diese Verzerrung in sein Scoring übernommen.

Dies ist kein Randrisiko. Jedes KI-Sourcing-Tool, das Kandidaten auf Basis von Mustern vergangener Einstellungsentscheidungen bewertet, kann dieselben blinden Flecken erben und bestimmte Hochschulen, Arbeitgeber, Jobtitel oder demografische Proxies bevorzugen, wenn das System nicht bewusst darauf ausgelegt ist, diesen Mustern entgegenzuwirken. Der verantwortungsvolle Einsatz von KI-Sourcing erfordert regelmäßige Bias-Audits, diverse und repräsentative Trainingsdaten und menschliche Aufsicht an jedem Entscheidungspunkt, an dem ein Kandidat weitergeführt oder abgelehnt wird. Für Unternehmen in der EU ist die DSGVO-Konformität ein zusätzlicher Aspekt: Automatisierte Entscheidungsfindung im Sinne von Art. 22 DSGVO unterliegt besonderen Anforderungen an Transparenz und das Recht auf menschliche Überprüfung, was bei jedem KI-gestützten Recruiting-Prozess berücksichtigt werden muss.

Gleichzeitig wäre es irreführend, das Thema so darzustellen, als sei „KI voreingenommen, Menschen nicht”. Manuelles Recruiting bringt gut dokumentierte eigene Verzerrungen mit sich: Affinitäts-Bias (Bevorzugung von Kandidaten, die dem Interviewer ähneln), Namens-Bias (Studien zeigen, dass identische Lebensläufe je nach Name unterschiedliche Rückrufquoten erhalten) und Verfügbarkeits-Bias (Übergewichtung kürzlicher oder einprägsamer Kandidaten). Die eigentliche Frage ist nicht, ob KI Bias einführt. Sie lautet, ob ein gut auditiertes KI-System in Kombination mit menschlicher Aufsicht weniger voreingenommene Ergebnisse liefern kann als rein manuelle Prozesse. Die bisherige Evidenz deutet darauf hin, dass es das kann, aber nur wenn Teams Fairness als aktive, fortlaufende Praxis behandeln und nicht als einmalig abzuhakende Pflichtübung.

Das hybride Modell: Integrierte KI plus eigene Agenten

Die effektivsten Recruiting-Teams im Jahr 2026 wählen nicht zwischen KI und menschlichem Einsatz. Sie bauen hybride Workflows, die beides kombinieren.

Leonars Ansatz ist bewusst offen gestaltet. Die Plattform umfasst integrierte KI für Kandidaten-Matching, Profilscoring und automatisierte Ansprache. Diese Funktionen sind sofort verfügbar, ohne Konfiguration oder technisches Setup. Ein Recruiter kann innerhalb von Minuten einen KI-Sourcing-Agent für eine neue Stelle einsetzen und sofort qualifizierte Kandidaten erhalten.

Leonar erkennt aber auch an, dass Recruiting-Teams zunehmend ihre eigenen KI-Tools in den Workflow einbinden möchten. Über eine offene API und Unterstützung für das MCP (Model Context Protocol) können Teams externe KI-Systeme wie Claude, ChatGPT oder selbst entwickelte Agenten direkt in ihren Recruiting-Stack integrieren. Das bedeutet: Ihre KI-Agenten können Kandidatendaten aus Leonar auslesen, Suchen auslösen, Pipeline-Stufen aktualisieren und Outreach versenden, alles programmatisch.

Diese Flexibilität ist wichtig, weil sich die KI-Landschaft rasant weiterentwickelt. Eine Plattform, die Sie ausschließlich auf ihre eigene KI beschränkt, wird zur Einschränkung, sobald neue Fähigkeiten entstehen. Das hybride Modell, integrierte Intelligenz plus offene Erweiterbarkeit, bietet Recruiting-Teams das Beste aus beiden Welten: sofortigen Mehrwert durch native KI-Features und die Freiheit, mit dem offenen API- und MCP-Ansatz zu experimentieren, während die Technologie reift.

Für Teams, die die besten KI-Recruiting-Tools evaluieren, ist diese architektonische Offenheit ein zunehmend wichtiges Differenzierungsmerkmal. Die Frage lautet nicht mehr nur „Wie gut ist eure KI?”, sondern „Wie gut fügt sich eure KI in den Rest unseres Stacks ein?”

So führen Sie einen Pilottest durch: KI-Sourcing im Vergleich zu Ihrem aktuellen Prozess

Theorie und Benchmarks sind nützlich, aber die überzeugendsten Belege kommen aus Ihren eigenen Daten. Hier ist ein strukturierter Rahmen, um zu testen, ob ein KI-Sourcing-Agent messbare Verbesserungen gegenüber Ihrem aktuellen Ansatz liefert.

Wählen Sie zunächst zwei bis drei offene Stellen aus, die sich in Senioritätsstufe, Funktion und Marktanforderung ähneln. Wählen Sie idealerweise Rollen, die Sie schon einmal besetzt haben, sodass Sie historische Benchmarks zum Vergleich heranziehen können. Weisen Sie eine Stelle Ihrem traditionellen Sourcing-Workflow zu (Boolean-Suche, manuelles Outreach, bestehende Tools) und eine dem KI-Agenten.

Verfolgen Sie vier Metriken über beide Ansätze hinweg. Erstens, Time-to-Shortlist: Wie viele Tage dauert es vom Kickoff bis zur Übergabe einer qualifizierten Shortlist von fünf bis zehn Kandidaten an den Hiring Manager? Zweitens, Outreach-Antwortrate: Der Prozentsatz gesourcter Kandidaten, die auf die erste Ansprache antworten. Das misst nicht nur Volumen, sondern Relevanz, da Kandidaten, die gut zur Rolle passen, häufiger antworten. Drittens, Kandidatenqualitäts-Score: Bitten Sie den Hiring Manager, jeden Kandidaten auf der Shortlist nach Profilprüfung auf einer einfachen Skala von 1 bis 5 zu bewerten. Viertens, Kosten pro qualifiziertem Kandidaten: Gesamtstunden (multipliziert mit Stundenkosten) plus alle Tool-Kosten, geteilt durch die Anzahl der Kandidaten, die den ersten Screen passieren.

Führen Sie den Piloten über vier bis sechs Wochen durch. Das ist lang genug, um Schwankungen in der Kandidatenreaktionszeit und der Verfügbarkeit des Hiring Managers zu berücksichtigen. Vergleichen Sie am Ende die Metriken nebeneinander. Nach unserer Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Recruiting-Teams verschiedenster Branchen übertrifft der KI-gestützte Ansatz konsistent bei Time-to-Shortlist und Kosten pro qualifiziertem Kandidaten, während er bei Qualitäts-Scores das manuelle Sourcing erreicht oder übertrifft.

Der Pilot erfüllt auch einen sekundären Zweck: Er hilft Ihrem Team, Vertrauen in das Tool aufzubauen, bevor es breit ausgerollt wird. Recruiter, die die Ergebnisse aus erster Hand sehen, werden zu Fürsprechern statt Skeptikern, was die Adoption in der gesamten Organisation erleichtert.

Wenn Sie bereit sind, dies selbst zu testen, ist Leonars KI-Sourcing-Agent genau für diese Art strukturierter Evaluation konzipiert. Starten Sie mit einigen wenigen Rollen, messen Sie alles, und lassen Sie die Daten Ihre Entscheidung leiten.