Claude, ChatGPT oder eine andere KI mit Ihrem Recruiting-Stack verbinden

Jedes Recruiting-Team hat eigene Workflows, eigene bevorzugte Tools und zunehmend auch eine eigene Lieblings-KI. Manche Recruiter arbeiten ausschließlich mit Claude. Andere nutzen ChatGPT für alles, von der Outreach-Formulierung bis zum Brainstorming neuer Suchstrategien. Immer mehr Teams bauen sich maßgeschneiderte KI-Agenten, die exakt auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind. Das Problem: Die meisten Recruiting-Plattformen behandeln KI als fest eingebautes Feature, nicht als offene Plattformfähigkeit. Ihr CRM hat vielleicht einen integrierten KI-Assistenten, aber was, wenn Sie lieber Ihre eigene KI verwenden möchten?

Bei Leonar sind wir überzeugt, dass die Antwort immer “Ja” lauten sollte. Deshalb haben wir eine offene API und volle Unterstützung für das Model Context Protocol (MCP) entwickelt. Recruiting-Teams erhalten damit die Freiheit, jeden beliebigen KI-Agenten mit ihrer Pipeline, ihren Kandidatendaten, ihren Outreach-Sequenzen und ihren Analysen zu verknüpfen. In diesem Leitfaden erklären wir, wie das funktioniert, warum es wichtig ist und wie Sie die Einrichtung vornehmen.

Warum Ihr Recruiting-Stack offen für externe KI sein sollte

Die meisten Recruiting-Plattformen, die KI-Features bewerben, funktionieren wie geschlossene Ökosysteme. Tools wie Gem, HireEZ und SeekOut bieten jeweils eigene integrierte KI-Funktionen, und diese Funktionen sind durchaus nützlich. Aber sie bringen eine harte Einschränkung mit sich: Sie können nur die KI nutzen, die der Anbieter bereitstellt. Sie können kein eigenes Modell einbinden. Sie können keinen individuellen Agenten anschließen. Und Sie können Ihre Recruiting-Daten nicht in den KI-Workflow überführen, den Sie bereits für andere Bereiche Ihres Unternehmens aufgebaut haben.

Das erzeugt eine echte Spannung für zukunftsorientierte Teams. Vielleicht hat Ihr Unternehmen Claude als Standard für interne Abläufe eingeführt und Sie möchten, dass auch das Recruiting davon profitiert. Vielleicht haben Sie einen technischen Recruiter, der einen ChatGPT-Assistenten trainiert hat, der bessere Outreach-Nachrichten für DevOps-Rollen schreibt als jedes generische Tool. Vielleicht möchte Ihr TA-Ops-Team einen eigenen Agenten bauen, der die Pipeline-Gesundheit überwacht und Hiring Manager alarmiert, wenn Prozesse stocken.

Nichts davon ist mit einem geschlossenen System möglich.

Leonars Ansatz ist ein anderer. Wir liefern leistungsstarke integrierte KI-Features für Sourcing, Outreach und Kandidatenbewertung. Unser KI-Sourcing-Agent läuft autonom im Hintergrund, findet und bewertet Kandidaten, während Sie sich auf den Beziehungsaufbau konzentrieren. Gleichzeitig öffnen wir die Plattform für externe KI-Agenten über eine REST API und MCP-Unterstützung. Das ist keine Entweder-oder-Entscheidung. Es ist eine Sowohl-als-auch-Architektur. Nutzen Sie unsere KI dort, wo sie herausragend ist, bringen Sie Ihre eigene mit, wo Sie etwas Anderes brauchen, und lassen Sie beide zusammenarbeiten.

MCP vs. API: zwei Wege, um KI-Agenten mit Leonar zu verbinden

Es gibt zwei unterschiedliche Wege, um externe KI mit Ihrer Leonar-Instanz zu verbinden. Jeder dient einem anderen Zweck, und das Verständnis des Unterschieds hilft Ihnen, den richtigen Ansatz für Ihr Team zu wählen.

Was ist MCP (Model Context Protocol) und warum es für Recruiting wichtig ist

MCP ist ein offener Standard, der ursprünglich von Anthropic Ende 2024 geschaffen und inzwischen von der Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation verwaltet wird. Große Akteure wie OpenAI, Google und Microsoft haben ihn übernommen, was MCP zu einem echten Industriestandard macht und nicht nur zu einem Einzelanbieter-Projekt. Die einfachste Analogie: MCP ist USB für KI. So wie USB Hardwaregeräten einen universellen Weg gab, sich mit Computern zu verbinden, gibt MCP KI-Agenten einen universellen Weg, sich mit Software-Plattformen zu verbinden.

Vor MCP bedeutete die Anbindung eines KI-Agenten an ein Recruiting-CRM den Aufbau einer individuellen Integration von Grund auf: API-Aufrufe schreiben, Authentifizierung handhaben, Daten formatieren, Fehler verwalten. MCP beseitigt den Großteil dieser Komplexität. Wenn eine Plattform MCP unterstützt (wie Leonar es tut), kann sich jeder MCP-kompatible KI-Agent einklinken und sofort auf die Fähigkeiten der Plattform zugreifen.

Für das Recruiting bedeutet das: Ein KI-Agent, der über MCP mit Leonar verbunden ist, kann Ihre Kandidaten-Pipeline lesen, Ihre Talentdatenbank durchsuchen, Outreach-Sequenzen auslösen, Performance-Metriken analysieren und nächste Schritte vorschlagen. All das geschieht über ein standardisiertes Protokoll, sodass Sie keinen Code schreiben und keine individuelle Integration pflegen müssen.

Die praktische Auswirkung ist erheblich. Statt zwischen Ihrem KI-Tool und Ihrem CRM hin- und herzuwechseln, können Sie in einer einzigen Konversationsoberfläche bleiben und die KI bei Bedarf den Recruiting-Kontext abrufen lassen.

Wann die REST API die bessere Wahl ist

Leonars REST API bietet vollständigen programmatischen Zugriff auf Ihre Recruiting-Daten und Workflows. Sie erhalten umfassende CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) für Kandidaten, Stellen, Sequenzen, Analysen und mehr.

Die API ist die bessere Wahl, wenn Sie automatisierte Workflows aufbauen, die ohne menschliche Interaktion laufen, wenn Sie Daten regelmäßig zwischen Leonar und einem anderen System synchronisieren müssen oder wenn Sie Tools anbinden, die MCP noch nicht unterstützen. Sie eignet sich auch für individuelle Dashboards, interne Reporting-Tools oder jede Integration, bei der Sie feinkörnige Kontrolle über jede Anfrage und Antwort benötigen.

Betrachten Sie die API als Fundament-Ebene. Sie ist flexibel, leistungsstark und funktioniert mit jeder Programmiersprache oder Automatisierungsplattform. Wenn Sie bereits Tools wie Zapier, Make oder n8n für Workflow-Automatisierung nutzen, ist die REST API der Weg, Leonar mit diesen Systemen zu verbinden.

MCP oder API: Welcher Ansatz passt zu Ihrem Recruiting-Anwendungsfall?

Die Entscheidung hängt davon ab, wie die KI genutzt werden soll.

MCP ist ideal für konversationsbasierte KI-Agenten wie Claude oder ChatGPT, die interaktiven Echtzeitzugriff auf Ihre Recruiting-Daten benötigen. Wenn ein Recruiter Claude fragt: “Wer sind die stärksten Kandidaten in meiner Senior-Engineer-Pipeline?”, kann Claude über MCP Leonar direkt abfragen und eine durchdachte Antwort liefern. Die Interaktion ist dynamisch, dialogbasiert und kontextbewusst.

Die REST API eignet sich besser für automatisierte, programmatische Workflows. Wenn Sie ein Skript möchten, das jeden Morgen inaktive Kandidaten identifiziert und Slack-Benachrichtigungen verschickt, oder ein individuelles Dashboard, das die Pipeline-Geschwindigkeit über alle offenen Stellen visualisiert, gibt Ihnen die API die Kontrolle und Zuverlässigkeit, die solche Anwendungsfälle erfordern.

Viele Teams nutzen am Ende beides. MCP übernimmt die Konversationsebene, auf der Recruiter direkt mit der KI interagieren, während die API die Hintergrundautomatisierung steuert, die alles reibungslos am Laufen hält.

Beachten Sie, dass Anfragen an externe KI-Anbieter tokenbasierte Kosten verursachen. Für einen typischen Recruiting-Workflow (Pipeline-Analyse, Outreach-Erstellung) sollten Sie mit etwa 20 bis 50 € pro Monat und Recruiter an KI-Anbietergebühren rechnen, abhängig vom Volumen. Diese Kosten sind unabhängig von Ihrem Leonar-Abonnement und werden direkt vom gewählten KI-Anbieter abgerechnet.

Drei praktische Anwendungsfälle für vernetzte KI-Agenten im Recruiting

Um das Ganze greifbar zu machen, stellen wir drei Szenarien vor, in denen die Verbindung eines externen KI-Agenten mit Leonar echten Mehrwert schafft. Diese Beispiele sind nicht hypothetisch. Sie repräsentieren Muster, die wir bei Teams beobachten, die die Plattform bereits nutzen.

Pipeline-Analyse mit Claude: “Bei welchen Kandidaten sollte ich heute nachfassen?”

Einer der unmittelbarsten Vorteile ist der Einsatz von Claude als Pipeline-Analyst. Sobald Claude über MCP mit Leonar verbunden ist, kann es Ihre gesamte Kandidaten-Pipeline lesen, einschließlich Interaktionshistorie, Datum des letzten Kontakts, Stufenfortschritt und Antwortmuster.

Ein Recruiter beginnt seinen Morgen mit der Frage an Claude: “Zeig mir alle Kandidaten in der Product-Designer-Pipeline, die in den letzten sieben Tagen nicht kontaktiert wurden.” Claude fragt Leonar ab, liefert eine strukturierte Liste und geht noch einen Schritt weiter. Es ordnet die Kandidaten nach Engagement-Signalen und merkt an, welche vorherige E-Mails geöffnet haben, welche kürzlich Ihr LinkedIn-Profil besucht haben und welche sich dem Punkt nähern, an dem sie wahrscheinlich das Interesse verlieren.

Der Recruiter sagt dann: “Entwirf ein Follow-up für die drei besten, mit Bezug auf ihren jüngsten Karriereschritt.” Claude ruft die Profildaten jedes Kandidaten aus Leonar ab und erstellt drei personalisierte Nachrichten, jede auf echten Informationen basierend statt auf generischen Vorlagen. Der Recruiter prüft, bearbeitet und löst die Sequenz aus, alles ohne die Konversation zu verlassen.

Das ist eine Art von Workflow, der manuell 30 bis 45 Minuten Pipeline-Review, CRM-Navigation und Nachrichten-Erstellung erfordern würde. Mit einem vernetzten KI-Agenten dauert es fünf Minuten.

Personalisierte Outreach mit ChatGPT: über vorlagenbasiertes Messaging hinaus

Jeder Recruiter weiß, dass Personalisierung die Antwortquoten verbessert. Die Herausforderung besteht darin, dass echte Personalisierung in großem Umfang erschöpfend ist. Man kann {first_name} und {company} als Merge-Felder in eine Vorlage einfügen, aber Kandidaten durchschauen das sofort.

Wenn ChatGPT mit Leonars Kandidatendaten verbunden ist, geht die Personalisierung sehr viel tiefer. Die KI kann auf das vollständige Profil eines Kandidaten zugreifen: Berufserfahrung, Fähigkeiten, Ausbildung, aktuelle Jobwechsel, gemeinsame Kontakte, sogar veröffentlichte Inhalte oder Interaktionen. Statt oberflächlicher Platzhalter erstellt ChatGPT Nachrichten, die den spezifischen Karriereverlauf eines Kandidaten referenzieren, ein Projekt erwähnen, das die Person geleitet hat, oder eine Verbindung zwischen ihrem Hintergrund und der zu besetzenden Stelle herstellen.

Das harmoniert natürlich mit Leonars kanalübergreifender Outreach-Automatisierung. Die KI generiert den personalisierten Inhalt, und Leonar übernimmt die Zustellung über LinkedIn, E-Mail und andere Kanäle. Das Ergebnis ist eine Ansprache, die sich handgeschrieben anfühlt, in einem Volumen, das manuell unmöglich zu bewältigen wäre.

Für Teams, die bereits erkunden, wie man ChatGPT im Recruiting einsetzt, ist die direkte Verbindung mit Ihren CRM-Daten der logische nächste Schritt. Es verwandelt ChatGPT von einem universellen Schreibwerkzeug in einen Recruiting-spezifischen Assistenten mit vollem Kontext.

Individueller Sourcing-Agent für Nischenrollen: Bauen Sie Ihren eigenen Spezialisten

Manche Rollen sind so spezialisiert, dass generische Sourcing-Tools an ihre Grenzen stoßen. Wenn Sie Quantencomputing-Forscher, Embedded-Systems-Ingenieure für automobiles LiDAR oder Regulatory-Affairs-Spezialisten für Biotech suchen, brauchen Sie einen Sourcing-Ansatz, der die Nische tiefgreifend versteht.

Mit Leonars API können technische Recruiting-Teams individuelle Sourcing-Agenten bauen, die Domänenexpertise mit CRM-Daten kombinieren. Der Agent weiß, welche Fähigkeiten und Erfahrungen für die Nische relevant sind (nicht nur Schlüsselwörter, sondern die subtilen Signale, die echte Expertise anzeigen). Er durchsucht Leonars Datenbank mit über 870 Millionen Profilen und bewertet Kandidaten anhand von Kriterien, die ein universelles Tool übersehen würde.

Ein individueller Agent für Machine-Learning-Infrastruktur-Rollen könnte beispielsweise Beiträge zu bestimmten Open-Source-Projekten, Erfahrung mit speziellen Frameworks für verteiltes Training und Publikationshistorie stärker gewichten als generische “Machine Learning”-Schlüsselwörter. Er durchsucht Leonars Datenbank, ordnet Kandidaten ein und fügt die besten Treffer direkt zu Ihrer Pipeline hinzu, ergänzt um Notizen, die erklären, warum jede Person besonders gut passt.

Genau hier wird der Unterschied zwischen KI-Sourcing und traditionellem Recruiting am deutlichsten sichtbar. Statt Suchen auszuführen und Hunderte von Profilen manuell zu prüfen, definieren Sie die Intelligenz einmalig und lassen den Agenten sie kontinuierlich anwenden.

Schritt für Schritt: Claude über MCP mit Leonar verbinden

Gehen wir den Prozess durch, wie Sie Claude mit Ihrer Leonar-Instanz verbinden. Dies ist das häufigste Setup, das wir sehen, aber die gleichen Prinzipien gelten für jeden MCP-kompatiblen KI-Agenten.

Voraussetzungen: Was Sie vor dem Start benötigen

Sie benötigen drei Dinge. Erstens: ein Leonar-Konto mit aktiviertem API-Zugang. Dieser ist in allen Professional- und Enterprise-Plänen verfügbar. Falls Sie einen anderen Plan nutzen und es ausprobieren möchten, kontaktieren Sie unser Team. Zweitens: Claude Desktop auf Ihrem Rechner installiert (oder Zugang zur Claude API, wenn Sie eine fortgeschrittenere Integration aufbauen). Drittens: grundlegende Vertrautheit mit dem Bearbeiten von Konfigurationsdateien. Sie müssen keinen Code schreiben, aber Sie werden einige Zeilen in einer Einstellungsdatei ergänzen müssen.

Konfiguration: Die MCP-Verbindung einrichten

Der Einrichtungsprozess besteht darin, Claude mitzuteilen, wo Ihre Leonar-Instanz zu finden ist und wie die Authentifizierung erfolgt. Navigieren Sie in Claude Desktop zu Einstellungen, dann Entwickler, dann MCP-Server. Fügen Sie Leonar als neuen MCP-Server hinzu, indem Sie Ihren Leonar-API-Schlüssel (zu finden in Ihren Leonar-Kontoeinstellungen unter Integrationen) und den Server-Endpunkt angeben.

Nach der Verbindung stellt Leonar eine Reihe von Tools bereit, die Claude in Ihrem Auftrag aufrufen kann: search_candidates zum Durchsuchen Ihrer Talentdatenbank, get_pipeline zum Abrufen von Pipeline-Stufen und Kandidatenstatus, send_sequence zum Auslösen von Outreach-Workflows und get_analytics zum Abrufen von Performance-Metriken. Sie wählen während der Konfiguration, welche dieser Fähigkeiten Sie aktivieren möchten.

Dieses granulare Berechtigungssystem ist wichtig. Leonars MCP-Integration ermöglicht es Ihnen, exakt festzulegen, was der KI-Agent darf und was nicht. Sie könnten ihm erlauben, Pipeline-Daten zu lesen und Kandidaten zu suchen, ihm aber das Auslösen von Outreach-Sequenzen verbieten, bis Sie sich mit dem Setup vertraut fühlen. Die Berechtigungen lassen sich jederzeit erweitern.

Sobald die Konfiguration gespeichert ist, erkennt Claude den Leonar-Server automatisch. Sie sehen Leonar in Claudes Oberfläche als verfügbares Tool aufgelistet, was die aktive Verbindung bestätigt.

Ihre erste Interaktion: Claude nach Ihrer Pipeline fragen

Mit der hergestellten Verbindung beginnen Sie mit einer einfachen Abfrage. Sie könnten Claude fragen: “Zeig mir alle Kandidaten in der Senior-Engineer-Pipeline, die vor mehr als 7 Tagen zuletzt kontaktiert wurden.” Claude fragt Leonar über MCP ab, ruft die gefilterte Liste ab und präsentiert sie mit empfohlenen nächsten Schritten.

Sie sehen Kandidatennamen, aktuelle Pipeline-Stufen, Datum des letzten Kontakts und Engagement-Indikatoren, alles so strukturiert, dass Sie sofort handeln können.

Von dort aus können Sie tiefer einsteigen. Fragen Sie Claude, Antwortquoten verschiedener Outreach-Sequenzen zu vergleichen. Fragen Sie, welche Sourcing-Kanäle die engagiertesten Kandidaten liefern. Bitten Sie darum, eine Follow-up-Nachricht für einen bestimmten Kandidaten auf Basis seines Profils zu entwerfen. Jede Anfrage fließt über MCP zu Leonar und zurück, wobei Claude die Analyse und Sprachgenerierung übernimmt, während Leonar die Recruiting-Daten und die Workflow-Ausführung bereitstellt.

Das Erlebnis fühlt sich an, als hätten Sie einen sachkundigen Recruiting-Analysten neben sich sitzen, nur dass dieser sofortigen Zugriff auf jeden Datenpunkt in Ihrem CRM hat.

Leonars offene Architektur im Vergleich zu geschlossenen Recruiting-Ökosystemen

Das entscheidende Differenzierungsmerkmal ist nicht nur das Vorhandensein von KI-Features. Jedes moderne Recruiting-Tool hat diese. Entscheidend ist, ob die Plattform es Ihnen ermöglicht, Ihre eigene KI mitzubringen und sie zu Ihren Bedingungen mit Ihren Daten zu verbinden. Leonar ist eines der ersten Recruiting-CRMs, das MCP nativ unterstützt, was bedeutet, dass Sie Claude, ChatGPT oder einen individuellen Agenten verbinden können und dieser in Echtzeit mit Ihrer Pipeline interagiert, ohne auf Middleware von Drittanbietern angewiesen zu sein.

Für Teams, die ihre Optionen evaluieren, deckt unser Vergleich der besten KI-Recruiting-Tools ab, wie sich diese Plattformen auch in anderen Dimensionen unterscheiden.

Datenschutz, Compliance und Datenkontrolle bei externen KI-Agenten

Die Verbindung externer KI mit Ihren Recruiting-Daten wirft berechtigte Fragen zu Datenschutz und Compliance auf. Diese Bedenken verdienen klare Antworten, besonders für Teams, die unter der DSGVO arbeiten oder sich mit der KI-Verordnung (EU AI Act) auseinandersetzen. Gerade im DACH-Raum ist die Frage der Datenhoheit ein zentrales Thema, das bei der Auswahl von KI-Tools häufig den Ausschlag gibt.

Ihre Kandidatendaten bleiben in Ihrer Leonar-Instanz gespeichert. Wenn ein externer KI-Agent Ihre Pipeline über MCP abfragt, kontrollieren Sie exakt, welche Daten mit dem KI-Anbieter geteilt werden. Leonar gibt Ihre Daten nicht eigenständig an Dritte weiter. Allerdings unterliegen alle Daten, die an einen KI-Anbieter gesendet werden (Anthropic für Claude, OpenAI für ChatGPT), den Datenverarbeitungsbedingungen dieses Anbieters. Enterprise-Pläne der meisten KI-Anbieter enthalten Zusicherungen, dass API-Daten nicht für das Modelltraining verwendet werden, aber Sie sollten die Auftragsverarbeitungsvereinbarung Ihres Anbieters prüfen, bevor Sie die Verbindung herstellen.

Das granulare Berechtigungssystem fügt eine weitere Kontrollebene hinzu. Wenn Sie eine MCP-Verbindung konfigurieren, entscheiden Sie exakt, worauf der KI-Agent zugreifen darf. Sie könnten Lesezugriff auf Pipeline-Daten gewähren, aber den Zugriff auf Kontaktinformationen der Kandidaten sperren. Sie könnten dem Agenten erlauben, Ihre Datenbank zu durchsuchen, ihm aber das Ändern von Datensätzen untersagen. Diese Berechtigungen werden auf Verbindungsebene festgelegt, sodass verschiedene Agenten unterschiedliche Zugriffsumfänge haben können.

Jede Aktion, die ein externer KI-Agent ausführt, wird in Leonars Audit-Trail protokolliert. Sie können exakt nachvollziehen, was abgefragt wurde, wann und von welchem Agenten. Das ist entscheidend für die DSGVO-Compliance, bei der Sie nachweisen müssen, dass Kandidatendaten rechtmäßig und mit angemessenen Kontrollen verarbeitet werden. Es ist auch relevant für die KI-Verordnung, die Transparenzanforderungen für KI-Systeme einführt, die bei Beschäftigungsentscheidungen eingesetzt werden.

Es gibt eine bemerkenswerte Ironie. Offene Architektur mit granularen Berechtigungen ist tatsächlich sicherer als Black-Box-KI. Wenn die integrierte KI eines Anbieters Ihre Kandidatendaten verarbeitet, haben Sie nur begrenzte Sichtbarkeit darüber, wie diese Daten genutzt, gespeichert oder aufbewahrt werden. Mit einem offenen API- und MCP-Ansatz kontrollieren Sie den gesamten Datenfluss. Sie wählen den KI-Anbieter. Sie legen die Berechtigungen fest. Sie besitzen den Audit-Trail. Dieses Maß an Transparenz und Datenhoheit ist genau das, worauf Regulierungsbehörden in der EU hinarbeiten.

Die Zukunft des Recruitings ist Agent-native, nicht Tool-native

Wir befinden uns mitten in einem fundamentalen Wandel in der Art und Weise, wie Software genutzt wird. In den letzten zwei Jahrzehnten haben Recruiter Tools bedient: sich durch Oberflächen geklickt, Suchen ausgeführt, Daten zwischen Systemen kopiert, jeden Schritt eines Workflows manuell ausgeführt. Das nächste Jahrzehnt wird ganz anders aussehen. Statt Tools zu bedienen, werden Recruiter Agenten dirigieren, die in ihrem Auftrag handeln.

Zu verstehen, was ein KI-Sourcing-Agent tut, ist ein guter Ausgangspunkt, aber das Konzept reicht weit über das Sourcing hinaus. Stellen Sie sich Agenten vor, die Ihre Pipeline-Gesundheit überwachen und proaktiv Risiken melden. Agenten, die jede Outreach-Sequenz analysieren und Textänderungen auf Basis realer Antwortdaten vorschlagen. Agenten, die über Ihr ATS, CRM und Ihre Kommunikationskanäle hinweg koordinieren, um jeden Kandidaten ohne manuelles Eingreifen voranzubringen.

Das ist keine Zukunftsmusik. Die Bausteine existieren bereits heute. Leonars KI-Sourcing-Agent läuft bereits autonom und findet und bewertet Kandidaten im Hintergrund. MCP-Unterstützung bedeutet, dass jede externe KI jetzt an Ihren Recruiting-Workflows teilnehmen kann. Die REST API öffnet die Tür zu individueller Automatisierung, die exakt zu Ihrem Prozess passt.

Die Recruiting-Teams, die diese Agent-native Workflows jetzt aufbauen, werden einen sich verstärkenden Vorteil haben. Jede Woche an Pipeline-Daten macht die Agenten intelligenter. Jede Iteration eines individuellen Prompts macht die Outreach effektiver. Jeder Workflow, der automatisiert wird, gibt Recruitern Zeit für die hochwertige Arbeit zurück, die tatsächlich menschliches Urteilsvermögen erfordert: Beziehungen aufbauen, Kandidaten für die Chance begeistern und großartige Einstellungen vornehmen.

Die Frage ist nicht, ob KI-Agenten das Recruiting transformieren werden. Die Frage ist, ob Ihr Stack bereit ist, sie zu unterstützen, wenn es soweit ist.