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Uniper beschleunigt HR-Prozesse mit KI-Agenten
Das Energieunternehmen Uniper optimiert gemeinsam mit Celonis und Microsoft seine Recruiting- und Einstellungsprozesse. Nach Angaben von CIO DE kommt dafür ein KI-Agent zum Einsatz, der auf dem Celonis Context Model und Microsoft Copilot Studio basiert.
Uniper zählt zu den wichtigsten Energieunternehmen in Deutschland und Europa. Die Geschäftsfelder umfassen die Stromerzeugung sowie die Versorgung und Speicherung von Gas. Darüber hinaus investiert das Unternehmen in erneuerbare Energieformen wie Wind, Sonne und Wasserstoff. Weltweit sind rund 7.400 Beschäftigte für Uniper tätig, davon zirka 5.000 in Deutschland.
Die HR-Prozesse des Unternehmens sind geschäftskritisch, zugleich aber aufwendig und anspruchsvoll. Das gilt insbesondere für Recruiting und Einstellung, da diese Abläufe ein hohes Maß an Genauigkeit erfordern. Der gemeinsam mit Celonis entwickelte KI-Agent soll die Prozesse beschleunigen und den beteiligten Teams einen besseren Überblick verschaffen.
| Unternehmen | Beschäftigte | Beschäftigte in Deutschland |
|---|---|---|
| Uniper | rund 7.400 | zirka 5.000 |
Kontextdaten sollen verlässlichere KI-Ergebnisse ermöglichen
Der KI-Agent nutzt den kontextbezogenen Ansatz von Celonis. Ergänzend griffen die Fachleute von Uniper auf Microsoft Copilot Studio zurück. Die Low-Code-Plattform ermöglicht es, KI-gestützte Agenten und Workflows zu erstellen und zu verwalten. Dabei werden vorhandene KI-Modelle mit Unternehmensdaten und den Abläufen bei Uniper kombiniert.
Dadurch können auch Beschäftigte in Fachabteilungen und sogenannte „Citizen Developer“ KI-Agenten konfigurieren. Nach Einschätzung von Robert Daamen, Head of Process Intelligence CoE bei Uniper, ist vor allem das Kontextwissen entscheidend für den Einsatz von KI in Unternehmen.
„Mit Celonis als unserem Context Layer entwickeln wir KI-Lösungen, die mehr sind als nur experimentelle Tools, nämlich Assistenten, denen wir vertrauen können.“
Für HR-Teams soll der Agent vollständige Transparenz über den Recruiting- und Einstellungsprozess schaffen. Dadurch könnten unnötige Hürden beseitigt werden, die den Einstieg neuer Talente in das Unternehmen verzögern.
Agent liefert Informationen zu offenen Stellen und Bewerbungen
Über eine dialogbasierte Benutzeroberfläche erhalten Hiring-Manager Einblicke in den Einstellungsprozess. Dazu gehören Informationen zu offenen Stellen und zu Bewerbungen, die bereits in die engere Auswahl gekommen sind.
Der KI-Agent identifiziert außerdem dringende und überfällige Aufgaben für Recruiter und Führungskräfte und hebt diese hervor. Zusätzlich koordiniert er Maßnahmen der HR-Abteilung, beispielsweise das Versenden von E-Mails an Bewerberinnen und Bewerber.
- Einblicke in offene Stellen und Bewerbungen in der engeren Auswahl
- Identifikation dringender und überfälliger Aufgaben
- Unterstützung von Recruitern und Führungskräften
- Koordination von HR-Maßnahmen wie dem Versand von E-Mails
Test mit Rohdaten und mit operativem Kontext
Uniper überprüfte den Agenten in zwei Durchläufen mit denselben Prompts. Im ersten Durchlauf wurden ausschließlich Rohdaten aus dem internen HR-System verwendet. Im zweiten Durchlauf kamen zusätzlich operative Kontextdaten aus dem Celonis Context Model zum Einsatz.
Die Ergebnisse unterschieden sich deutlich. Auf die Frage, wo die Engpässe im Recruiting- und Einstellungsprozess liegen, erzeugte der Agent auf Basis der Uniper-Daten lediglich generische Antworten wie „fragmentierte Daten“ oder „Überlastung der Hiring-Manager“.
Mit den Kontextdaten aus dem Celonis Context Model lieferte der Agent dagegen detailliertere und auf das HR-Team sowie einzelne Teammitglieder zugeschnittene Antworten. Als Beispiel nennt CIO DE mehrere Stellenausschreibungen, bei denen sich 27 Kandidatinnen und Kandidaten seit mehr als 14 Tagen auf der Shortlist befinden.
„Bei verschiedenen Stellenausschreibungen befinden sich 27 Kandidatinnen und Kandidaten seit mehr als 14 Tagen auf der Shortlist.“
Vertragsunterzeichnung verkürzt sich im Schnitt um 27 Tage
Nach dem Test nahm Uniper den KI-Agenten in Betrieb. Laut CIO DE zeigten sich bereits nach kurzer Zeit Verbesserungen bei den HR-Abläufen.
| Bereich | Veränderung |
|---|---|
| Zeit bis zur Vertragsunterzeichnung | im Schnitt um 27 Tage verkürzt |
| Durchschnittliche Screening-Phase | um 13 Tage verkürzt |
Die Zeit bis zur Vertragsunterzeichnung verkürzte sich im Schnitt um 27 Tage. Die durchschnittliche Screening-Phase ging um 13 Tage zurück. Außerdem erhalten Recruiter und Führungskräfte präzisere Informationen und können aufgrund der höheren Transparenz schneller und proaktiv handeln.
Der kontextbezogene Ansatz wirkt sich nach Darstellung von CIO DE auch auf den Token-Verbrauch aus. Dieser sinkt, weil die KI auf vorstrukturierte Geschäftslogik zurückgreifen kann, anstatt probabilistische Annahmen abzuleiten.
- Verkürzte Zeit bis zur Vertragsunterzeichnung
- Kürzere Screening-Phase
- Präzisere Informationen für Recruiter und Führungskräfte
- Schnelleres und proaktiveres Handeln des HR-Teams
- Sinkender Token-Verbrauch durch vorstrukturierte Geschäftslogik
Infobox: Der KI-Agent verkürzt laut CIO DE die Zeit bis zur Vertragsunterzeichnung im Schnitt um 27 Tage und die durchschnittliche Screening-Phase um 13 Tage. Grundlage für die verbesserten Ergebnisse ist die Verbindung von HR-Daten mit operativem Kontext.
Zusammenarbeit erstreckt sich auf weitere Geschäftsprozesse
Uniper, Celonis und Microsoft arbeiten nicht nur an der Optimierung von HR-Prozessen. Die Zusammenarbeit umfasst auch weitere geschäftskritische Abläufe des Energieunternehmens.
Als Beispiele nennt CIO DE die Anlagenwartung, den Energie-Handel, Finanzservices und das IT-Servicemanagement. Microsoft steuert dabei sein Know-how im Bereich künstliche Intelligenz sowie Cloud-Ressourcen der Azure-Familie bei. Celonis bringt das Context Model ein.
Hans Pezold, CIO von Uniper, bezeichnet KI und Daten als strategische Wegbereiter für die Geschäftsstrategie des Unternehmens. Die Process Intelligence von Celonis liefere das Gesamtbild aus Daten, Abläufen, Erkenntnissen und Kontextinformationen.
„KI und Daten sind strategische Wegbereiter für die Geschäftsstrategie von Uniper. Und genau das erreichen wir mit der Partnerschaft zwischen Microsoft, Celonis und Uniper.“
„Die Process Intelligence von Celonis liefert das Gesamtbild: Daten, Abläufe, Erkenntnisse, Kontextinformationen. Es ist wie eine Eintrittskarte hinter die Kulissen unserer Prozesse.“
Zusammenfassung: Uniper setzt einen KI-Agenten für Recruiting und Einstellung ein. Die Lösung von Uniper, Celonis und Microsoft verbindet Unternehmensdaten mit Prozesskontext und soll dadurch schnellere, präzisere und transparentere HR-Abläufe ermöglichen.
Quelle
CIO DE: „Uniper beschleunigt HR-Prozesse mit KI“.
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