D K
EU AI Act III(4)(a): Hochrisiko Q3

Stellenanzeigen-Agent

Stellenanzeigen erstellen, AGG-konform prüfen, zielgerichtet veröffentlichen.

Erstellt AGG-konforme Stellenanzeigen aus Anforderungsprofilen und koordiniert die Veröffentlichung. Hochrisiko-System nach EU AI Act.

Prozess analysieren lassen
Airbus Volkswagen Shell Renault Evonik Vattenfall Philips KPMG

Bewertung

Agent Readiness 71-78%
Governance-Komplexität 58-65%
Economic Impact 56-63%
Leuchtturm-Wirkung 51-58%
Implementation Complexity 36-43%
Transaktionsvolumen Wöchentlich

Was dieser Agent tut

Stellenanzeigen sind der erste Kontaktpunkt zwischen Organisation und Kandidaten. Sie müssen rechtlich einwandfrei (AGG), inhaltlich präzise und für Jobsuchmaschinen optimiert sein. In der Praxis variiert die Qualität erheblich - je nach Recruiter und verfügbarer Zeit. Der Decision Layer zerlegt jeden Stellenanzeigen-Prozess in einzelne Entscheidungsschritte und definiert für jeden Schritt: Mensch, Regelwerk oder KI. Stellenanzeigen werden aus strukturierten Anforderungsprofilen generiert. AGG-Konformität wird automatisch geprüft (geschlechtsneutrale Formulierung, keine Altersbeschränkung). Die Kanalauswahl erfolgt regelbasiert nach Position und Budget. Das Ergebnis: Konsistente, AGG-konforme Stellenanzeigen. Schnellere Veröffentlichung. Optimierte Reichweite durch datenbasierte Kanalauswahl.

Micro-Decision-Tabelle

Mensch
Regelwerk
KI-Agent
Jede Zeile ist eine Entscheidung. Aufklappen zeigt die Entscheidungsakte und ob man anfechten kann.
Anforderungsprofil übernehmen Ist das Anforderungsprofil vollständig und aktuell? KI-Agent

Vollständigkeitsprüfung gegen Template

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Anzeige generieren Wie wird das Anforderungsprofil in eine Anzeige umgesetzt? KI-Agent

Generierung aus Profil unter Berücksichtigung der Employer-Brand-Richtlinie

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

AGG-Prüfung Ist die Anzeige AGG-konform? Regelwerk

Regelbasierte Prüfung auf diskriminierende Formulierungen

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

SEO-Optimierung Ist die Anzeige für Jobsuchmaschinen optimiert? KI-Agent

Keyword-Analyse und Strukturoptimierung

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Kanalauswahl Auf welchen Kanälen wird die Anzeige veröffentlicht? Regelwerk

Regelbasiert nach Position, Region, Budget

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Recruiter-Review Wird die generierte Anzeige freigegeben? Mensch

Recruiter prüft inhaltliche Korrektheit und Tonalität

Entscheidungsakte

Entscheider-ID und Rolle
Begründung der Entscheidung
Zeitstempel und Kontext

Anfechtbar: Ja - über Vorgesetzten, Betriebsrat oder formalen Einspruch.

Veröffentlichung Wird die Anzeige auf den gewählten Kanälen veröffentlicht? Regelwerk

Automatische Veröffentlichung nach Freigabe

Entscheidungsakte

Regel-ID und Versionsnummer
Eingabedaten die zur Anwendung führten
Berechnungsergebnis und angewandte Formel

Anfechtbar: Ja - Regelanwendung prüfbar. Einspruch bei fehlerhafter Datenbasis oder falscher Regelversion.

Performance-Monitoring Wie performt die Anzeige auf den verschiedenen Kanälen? KI-Agent

Analyse von Klicks, Bewerbungseingängen und Conversion-Rate

Entscheidungsakte

Modell-Version und Confidence Score
Eingabedaten und Klassifikationsergebnis
Entscheidungsgrund (Erklärbarkeit)
Audit Trail mit vollständiger Nachvollziehbarkeit

Anfechtbar: Ja - vollständig dokumentiert, durch Menschen überprüfbar, Einspruch über formalen Prozess.

Entscheidungsakte und Anfechtbarkeit

Jede Entscheidung, die dieser Agent trifft oder vorbereitet, wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene Mitarbeitende können jede einzelne Entscheidung einsehen, nachvollziehen und anfechten.

Welche Regel in welcher Version wurde angewandt?
Welche Daten lagen der Entscheidung zugrunde?
Wer (Mensch, Regelwerk oder KI) hat entschieden - und warum?
Wie kann die betroffene Person Einspruch einlegen?
So setzt der Decision Layer das architektonisch um →

Voraussetzungen

  • Strukturierte Anforderungsprofile pro Stelle
  • Employer-Brand-Richtlinie und Textbausteine
  • Jobportal-Schnittstellen (StepStone, LinkedIn, Indeed o.ä.)
  • AGG-Prüfkatalog für Stellenanzeigen
  • Betriebsvereinbarung für KI-gestützte Stellenanzeigen

Governance-Hinweise

EU AI Act III(4)(a): Hochrisiko
Hochrisiko-System nach EU AI Act Annex III(4)(a) - gezielte Stellenanzeigen können den Zugang zu Beschäftigung beeinflussen. Die Hochrisiko-Einstufung betrifft insbesondere das Targeting: Wenn der Agent entscheidet, wem eine Anzeige angezeigt wird, gelten volle Hochrisiko-Pflichten. Bei reiner Texterstellung und Kanal-Verteilung ist die Einstufung milder. Empfehlung: Targeting-Logik nur mit Betriebsrats-Zustimmung nach BetrVG Paragraph 95 einsetzen. Der Decision Layer zerlegt jeden Prozess in einzelne Entscheidungsschritte und definiert für jeden Schritt: Mensch, Regelwerk oder KI-Agent. Jede Entscheidung wird in einer vollständigen Entscheidungsakte dokumentiert. Betroffene Mitarbeitende können jede automatisierte Entscheidung nachvollziehen und anfechten.

Infrastruktur-Beitrag

Die AGG-Prüf-Engine wird vom Contract-Offer-Generation-Agent und allen Agenten wiederverwendet, die externe Kommunikation erzeugen. Das Kanal-Management-Pattern bildet die Grundlage für automatisierte Veröffentlichung in anderen Kontexten (interne Stellenausschreibung, Schulungsangebote). Baut Decision Logging und Audit Trail auf, die im Decision Layer für Nachvollziehbarkeit und Anfechtbarkeit jeder Entscheidung benötigt werden.

Passt dieser Agent zu Ihrem Prozess?

Wir analysieren Ihren konkreten HR-Prozess und zeigen, wie dieser Agent in Ihre Systemlandschaft passt. 30 Minuten, keine Vorbereitung nötig.

Prozess analysieren lassen

Was diese Erstbewertung enthält: 9 Slides für Ihr Führungsteam

Personalisiert mit Ihren Zahlen. Generiert in 2 Minuten direkt im Browser. Kein Upload, kein Login.

  1. 1

    Titelfolie - Prozessname, Entscheidungspunkte, Automatisierungspotenzial

  2. 2

    Executive Summary - FTE-Freisetzung, Kosten pro Vorgang vorher/nachher, Break-Even-Datum, Kosten des Wartens

  3. 3

    Ausgangslage - Transaktionsvolumen, Fehlerkosten, Wachstumsszenario mit FTE-Vergleich

  4. 4

    Lösungsarchitektur - Mensch - Regelwerk - KI-Agent mit konkreten Entscheidungspunkten

  5. 5

    Governance - EU AI Act, Betriebsrat (§87 BetrVG), Audit Trail - mit Ampelstatus

  6. 6

    Risikoanalyse - 5 Risiken mit Eintrittswahrscheinlichkeit, Auswirkung und Gegenmaßnahme

  7. 7

    Roadmap - 3-Phasen-Plan mit konkreten Kalenderdaten und Go/No-Go

  8. 8

    Business Case - 3-Szenarien-Vergleich (Nichtstun/Neueinstellung/Automatisierung) plus 3×3-Sensitivitätsmatrix

  9. 9

    Diskussionsvorschlag - Konkrete nächste Schritte mit Zeitplan und Verantwortlichkeiten

Enthält: 3-Szenarien-Vergleich

Nichtstun vs. Neueinstellung vs. Automatisierung - mit Ihrem Gehaltsniveau, Ihrer Fehlerquote und Ihrem Wachstumsplan. Die eine Slide, die Ihr CFO als erstes sehen will.

Berechnungsmethodik anzeigen

Stundensatz: Jahresgehalt (Ihre Eingabe) × 1,3 AG-Anteil ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Einsparung: Vorgänge × 12 × Automatisierungsrate × Minuten/Vorgang × Stundensatz × Economic Factor

Qualitäts-ROI: Fehlerreduktion × Vorgänge × 12 × EUR 260/Fehler (APQC Open Standards Benchmarking)

FTE: Eingesparte Stunden ÷ 1.720 Jahresarbeitsstunden

Break-Even: Benchmark-Investition ÷ monatliche Gesamteinsparung (Effizienz + Qualität)

Neueinstellung: Jahresgehalt × 1,3 + EUR 12.000 Recruiting pro FTE

Alle Daten bleiben in Ihrem Browser. Nichts wird an Server übertragen.

Stellenanzeigen-Agent

Erstbewertung für Ihr Führungsteam

In 2 Minuten eine fundierte Erstbewertung - mit Ihren Zahlen, Ihrem Risikoprofil und Branchenbenchmarks. Kein Anbieter-Logo, kein Vendor-Pitch.

30K120K
1%15%

Alle Daten bleiben in Ihrem Browser. Nichts wird übertragen.

Weiterführende Seiten

Decision Layer
Governance-Schicht zwischen KI-Agent und Zielsystem. Jede Entscheidung dokumentiert und anfechtbar.
EU AI Act
Hochrisiko-Anforderungen: Risikomanagementsystem, Transparenz, menschliche Aufsicht.
Mitbestimmung & KI
Betriebsrat (§87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG), Betriebsvereinbarung und Mitbestimmung als Architektur-Anforderung.
HR AI Agents
Alle HR-Agent-Leistungen im Überblick.
HR Agent Readiness
7 Fragen, 3 Minuten. Wie bereit ist Ihre Organisation?
Assessment eBook
15 Fragen für Ihr Führungsteam als PDF.

Verwandte Agenten

Candidate-Screening Agent

Bewerbungen strukturiert auswerten - mit dokumentierter Entscheidungslogik pro Schritt.

Q3
W K
EU AI Act III(4)(a): Hochrisiko
Readiness: 64-71%
Economic: 78-85%
Governance: 74-81%
Micro-Decisions: 11
Täglich

Interview-Scheduling Agent

Vorstellungsgespräche koordinieren - über Teams, Zeitzonen und Kalender hinweg.

Q2
W
Readiness: 84-91%
Economic: 51-58%
Governance: 6-13%
Micro-Decisions: 6
Täglich

Pre-Hire-Due-Diligence Agent

Referenzprüfungen, Zertifikatsvalidierung und Compliance-Checks vor der Einstellung.

Q3
D W
EU AI Act III(4)(a): Hochrisiko
Readiness: 58-65%
Economic: 51-58%
Governance: 78-85%
Micro-Decisions: 9
Wöchentlich
Zurück zum Katalog

Häufige Fragen

Erstellt der Agent Stellenanzeigen komplett automatisch?

Der Agent generiert einen Entwurf aus dem Anforderungsprofil und prüft AGG-Konformität. Der finale Text wird vom Recruiter geprüft und freigegeben. Kein automatisches Veröffentlichen ohne menschliche Freigabe.

Warum ist ein Stellenanzeigen-Agent Hochrisiko?

Die EU AI Act Klassifikation betrifft primär das Targeting - wenn KI entscheidet, wer die Anzeige sieht. Reine Texterstellung hat eine niedrigere Einstufung. Der Decision Layer trennt diese Schritte klar und wendet die Hochrisiko-Governance nur dort an, wo sie tatsächlich greift.

Was passiert als Nächstes?

1

30 Minuten

Erstgespräch

Wir analysieren Ihren Prozess und identifizieren den optimalen Startpunkt.

2

1 Woche

Discover

Mapping Ihrer Entscheidungslogik. Regelwerke dokumentiert, Decision Layer designt.

3

3-4 Wochen

Build

Produktiver Agent in Ihrer Infrastruktur. Governance, Audit Trail, prüfungsfähig ab Tag 1.

4

12-18 Monate

Eigenständig

Voller Zugang zu Quellcode, Prompts und Regelversionen. Kein Vendor Lock-in.

Diesen Agent implementieren?

Wir bewerten Ihre Prozesslandschaft und zeigen, wie dieser Agent in Ihre Infrastruktur passt.