Juicebox (PeopleGPT): AI in recruiting

In our category “HR Tech in US” we present HR tech companies from the USA and what the European HR world can learn from them.
In this interview, I spoke with David Paffenholz. He is Founder of Juicebox, a company that offers an AI solution for recruiting.

David, you developed PeopleGPT with Juicebox to bring artificial intelligence (AI) into recruiting. – How does your approach work and what makes it special?

Imagine if you had a recruiting assistant who‘s read through hundreds of millions of profiles and built an understanding of each individual‘s experiences, skills, and interests. You can ask the assistant to help you set up searches for best-fit candidates, craft personalized messages for them, and present you with an organized list of results.

That‘s what PeopleGPT brings to market — today — an AI powered people search engine. You enter a description of who you‘re searching for, and PeopleGPT will 1) find best fit profiles across 30+ data sources, 2) write personalized outreach, and 3) export those candidates, including candidate summaries, to your ATS / CRM.

Will AI put recruiters out of work?

No, but it will transform their jobs. 

Sourcing will evolve from reviewing thousands of profiles to selecting amongst best-fit candidates that the AI found. Candidate relationships will become even more important, as personalized messaging becomes commonplace. Employer branding will take on increased importance, even involving role-specific branding initiatives.

Overall, more time will be spent in AI-assisted workflows, guiding software to help achieve goals. It will result in more impactful TA departments, with more attention placed on candidate experience, higher conversion rates across all funnel steps, and greater hire success rate.

How do you envision the future of your AI? Do you think beyond the recruiting sector?

We‘re focused on recruiting. 

That involves 1) adding more data sources into our platform, many of which have entirely untapped data on candidate skills and experiences, 2) expanding our AI features, including entirely new workflows, and 3) deepening our integrations with the 60+ ATS and CRM platforms we currently support.

You know the German and American markets. What do American tech companies do differently to German ones?

I‘m more familiar with the American than the German market, but some of the key differences we‘ve observed (purely anecdotal):

  • Active Sourcing: more commonplace across roles in the US
  • Candidate Outreach: outreach still leans towards LinkedIn or Xing in European, though there is increased willingness to try other channels (email, phone, WhatsApp)
  • Personalization: generally high personalization and strong engagement in the European market

Why did you set up in the USA? 

I first moved to the US to go to college and have stayed here since. In my mind, it‘s undoubtedly the best place to build a tech startup: you have a high concentration of like-minded founders, access to capital, and a large talent pool with previous startup experience. We started building PeopleGPT while going through Y Combinator, a startup accelerator in San Francisco, and it was an easy decision to stay here since.


David, thank you for the interview and your insights!


HR-Tech-in-US-Juicebox

KI im Recruiting: Wie verändert sich dein Job?

Egal wo du hinsiehst, ob im TV, auf LinkedIn, in der Zeitung, überall sprechen die Menschen von KI und wie sie alles verändern wird. Aber wie realistisch ist das wirklich? Wo findet KI in unserem Joballtag heute bereits Einzug? Und wie verändert sich dein Recruiting-Job, wenn KI immer mehr Aufgaben übernimmt? Damit beschäftigt sich dieser Artikel.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI; Englisch: AI (Artificial Intelligence)) ist eine technische Anwendung, die zum Ziel hat, menschliche Intelligenz digital nachzubilden. Dadurch sollen Maschinen und Programme befähigt werden, menschliches Denken und Verhalten zu übernehmen, zu verbessern und in diversen Aufgaben nachzuahmen. 

KI basiert auf riesigen Datenmengen, die über Algorithmen in Relation zueinander gesetzt werden. Dabei wird die KI darauf trainiert, Muster und Zusammenhänge zwischen den Daten zu erkennen und daraus Schlussfolgerungen zu ziehen. Dabei ist es meistens das Ziel, dass die KI selbstständig lernen kann und sich verbessert.

Es gibt nahezu keinen Bereich, in dem KI noch nicht Einzug gehalten hat oder halten wird. Egal ob Finanzwirtschaft, Medizin, Produktion, Kommunikation, KI findet sich überall. Ohne dass du es immer mitbekommst oder hinterfragst. So z. B. die Gesichts- oder Fingerabdruckerkennung deines Smartphones, digitale Assistenten, wie Siri oder Alexa, autonomes Fahren, Empfehlungen bei Spotify oder in Social Media oder auch dein Navigationssystem. Die Liste ist heute schon endlos. Und wird immer länger.

Welche Vorteile bringt KI mit sich?

KI ist die logische Konsequenz dessen, was wir Menschen schon immer machen: Wir machen es uns einfacher. Es ist einfacher (und manchmal auch sicherer), wenn du mit deinem Fingerabdruck das Smartphone entsperrst, als wenn du jedes Mal einen vier- bis sechsstelligen Code eintippen musst. Es ist angenehm, neue Künstler, die dir wahrscheinlich gefallen könnten, bei Spotify kennenzulernen, die du sonst vielleicht verpassen würdest. Und es entzerrt sicher schon heute den Verkehr, wenn viele Menschen Google Maps als Navigationssystem nutzen und die roten Bereiche direkt umfahren.

KI macht die Welt einfacher, kostengünstiger und schneller. Und sie eröffnet Potenziale, die mit menschlicher Kraft wahrscheinlich niemals möglich wären. Denn sie ist leistungsfähiger und immer verfügbar. Sie muss sich nicht ausruhen und macht keine Fehler. Sie tut das, was Menschen ihr sagen, ohne eigenen Willen. Und kann mit ausreichend Daten Vorhersagen treffen, die Menschen nicht valide treffen können. 

Das klingt schon sehr positiv. Doch wo Vorteile sind, sind auch Nachteile.

Welche Nachteile birgt KI?

Beim Thema KI ist ein Hauptkritikpunkt die Ethik. Die technische Anwendung basiert in der Grundlage nämlich immer noch auf menschlicher Schaffenskraft, die die KI entwickelt. Diese kann, einigen Forschern zufolge, nicht völlig frei von Vorurteilen sein. Weiterhin stellt sich die Frage der Verantwortung. Wer ist verantwortlich, wenn die KI eine folgenschwere Entscheidung treffen sollte? Wenn ein Mensch bspw. bei einem Autounfall mit einem selbstfahrenden Auto ums Leben kommt. Haftet dann der Hersteller des Autos? Oder der Entwickler? Und würde dann überhaupt jemand eine solche KI entwickeln, wenn er weiß, dass er dafür haftbar wäre? Hier gibt es viele neue und ungelöste Fragestellungen, mit denen wir uns auseinandersetzen müssen.

KI bringt weiterhin das Risiko der Arbeitslosigkeit in vielen Bereichen mit sich. Jobs werden mit hoher Wahrscheinlichkeit durch KI ersetzt oder verändert. Es werden aber auch viele neue Berufe entstehen, die wir heute noch gar nicht kennen. 

Weitere Nachteile der KI sind ihre Empathielosigkeit und ihre Unberechenbarkeit im Falle selbstlernender KI. Außerdem darf nicht vergessen werden, dass die bislang populären KIs wie ChatGPT Sprachmodelle sind. D. h. diese KI wurden auf das Erlernen, Verstehen und Wiedergeben von Sprache trainiert. Das bedeutet noch nicht, dass alle Informationen, die diese KI wiedergibt, korrekt sind. So kann eine solche KI zwar überzeugend klingen, aber schlichtweg falsches erzählen.

Wo finden wir KI bereits heute im Recruiting?

Die Welt ist im Wandel. KI ist in vielen Lebensbereichen bereits da und hält weiter Einzug und auch im Recruiting finden wir bereits heute KI-Anwendungen. Sie entlasten Recruiter und Budgets, optimieren Prozesse und helfen KPIs zu erreichen. Stellt sich die Frage: In welchen Recruiting-Bereichen finden wir KI bereits heute?

Assessment Center

Assessment Center können bspw. durch KI unterstützt werden. Dabei kann über bestimmte Aufgaben geprüft werden, über welche Kompetenzen und Fähigkeiten ein Kandidat verfügt. Diese werden automatisiert ausgewertet und verglichen. Sowohl vorab, bei der Auswahl, wer zum Assessment Center eingeladen wird, als auch währenddessen. Zusätzlich können durch Sprachanalyse-Tools Hinweise auf die Persönlichkeit und das Verhalten des Kandidaten erlangt werden.

Bewerberanalyse

Auch in der Bewerberanalyse finden Sprach- und Videoanalyse-Tools Einzug. Der gesamte Prozess, von der Analyse der Bewerbungsunterlagen bis zur Auswertung von Interviews, kann durch KI begleitet werden. 

Chatbots

Ein “Klassiker” ist bereits der Chatbot geworden. Mit diesem können Webseitenbesucher der Karriereseite über einen Chat mit dem Unternehmen in Kontakt treten, ohne dass direkt ein Mitarbeiter tätig werden muss. Der Chatbot kann auf gängige Fragen reagieren und bei Bedarf an einen Mitarbeiter weiterleiten.

Interviews

Heute ist es auch bereits möglich, ganze Interviews, zumindest digitale Erstgespräche, über KI durchführen zu lassen. Diese kann Sprache, Wortwahl und Mimik bewerten und ableiten, ob der Kandidat zum Unternehmen passt.

Jobpostings

KI kann auch die Erstellung von Stellenanzeigen unterstützen. Durch die Analyse von Stellenanzeigen können Job-Kategorien, Keywords und mögliche passende Jobbörsen abgeleitet werden. Damit unterstützt die KI das problemlose Auffinden der Stellenanzeige für den Bewerber.

Wie verändert sich das Recruiting durch KI?

Du findest KI also bereits im gesamten Recruiting-Prozess. In der Regel allerdings eher als Unterstützung statt als fester Bestandteil mit eigenem Aufgabenpaket. Eine gewisse Fehleranfälligkeit ist i. d. R. immer noch gegeben. Doch auch diese Entwicklung wird weitergehen. Fehler werden ausgebessert, Systeme korrigiert und weiterentwickelt. KI wird ein fester Bestandteil im Recruiting-Prozess und zunehmend Aufgaben selbstständig übernehmen. Vor allem wiederkehrende Aufgaben, wie Bewerberscreening und Matching (im Active Sourcing), werden von KI übernommen (werden). 

Dem Recruiter bleibt somit viel mehr Zeit für das Wesentliche. Die Einstellung der richtigen Mitarbeiter. Unterm Strich wird diese Entscheidung eine bleiben, die nicht von KI getroffen wird. Wer wird eingestellt, wenn das Unternehmen sich zwischen zwei oder mehreren Kandidaten entscheiden muss? Wer entscheidet auch mal zu Gunsten des auf dem Papier “schlechteren” Kandidaten? Das macht der Mensch. Weil er eines hat, was die KI nicht reproduzieren kann: Bauchgefühl. KI wird also vieles verändern, aber nicht alles. Menschen arbeiten am Ende immer noch mit Menschen zusammen. Egal, welchen Abi-Schnitt der andere hat oder ob er in einem Gespräch mal die Stirn gerunzelt hat. Das weiß nur der Mensch und sein Bauchgefühl zu bewerten.


Tech-Recruiting

FAQ

AI Recruiting: Was ist das?

AI Recruiting (zu deutsch: Rekrutierung mittels KI (künstliche Intelligenz)) ist die technische Unterstützung des Recruiting-Prozesses mittels Software und Automatisierung. 

Wie verändert AI Recruiting die Personalbeschaffung?

AI Recruiting (zu deutsch: Rekrutierung mittels KI (künstliche Intelligenz)) findet inzwischen Einzug im gesamten Personalbeschaffungsprozess. Dieser kann vom Erstkontakt des Bewerbers mit der Karriereseite, bspw. durch Chatbots, bis zu ganzen Interviews durch KI unterstützt werden.

Wie verändert KI das Personalwesen?

Künstliche Intelligenz (KI) unterstützt bereits heute viele Bereiche im Personalwesen. So z. B. in der Personalbeschaffung, in der Personalentwicklung oder auch im Employer Branding. Wie KI im Recruiting Einzug hält, zeigt dir dieser Artikel.

Die Zukunft der Softwareentwicklung: Wo geht die Reise hin?

Am 12. Mai 1941 stellte Konrad Zuse in Berlin den Z3 als ersten Computer der Welt vor. Das Internet, damals noch Arpanet (Advanced Research Projects Agency Network), nimmt seit 1969 Fahrt auf. 1994 starteten die ersten Suchmaschinen mit Yahoo und Lycos. 2004 kamen Soziale Netzwerke wie Facebook und XING auf den Markt. Und seit der Vorstellung des ersten iPhones 2007 durch Steve Jobs ist das mobile Internet nicht mehr wegzudenken. 

Viele kennen noch die Welt ohne Smartphones. Die Zeit, in der man Tasten noch mehrfach klicken musste, um einen Buchstaben in eine SMS einzutippen. Diese Welt ist erst 15 Jahre her. Heute sprechen wir mit unseren Geräten und der Text wird automatisch erstellt. Unsere Welt wurde “software-isiert”.

1. Die Bedeutung von Softwareentwicklung

Ohne Software wäre das moderne Leben nicht denkbar. Software begegnet uns, bewusst oder unbewusst, ständig in unserem Alltag. Die Zubereitung des morgendlichen Kaffees, die Ampelschaltung auf dem Weg zur Arbeit, die Organisation der Lieferketten, damit wir im Supermarkt unsere Lebensmittel kaufen können. Überall ist Software im Einsatz. Und diese wird immer effektiver und schneller. Sie erleichtert unser Leben enorm und wir alle haben einen kleinen oder großen Anspruch an sie entwickelt. Wer war nicht schon einmal genervt, wenn die Internetseite zu langsam lädt oder die Registrierung auf einer Webseite mit einem Fehler beantwortet wurde. 

Um diesem Anspruch gerecht zu werden und unsere Welt weiter zu softwareisieren, entwickelt sich die Softwareentwicklung kontinuierlich weiter. Teilweise so schnell, dass selbst Entwickler manchmal Schwierigkeiten haben Schritt zu halten. 

2. Die Zukunft der Softwareentwicklung

Programmiersprachen, Frameworks, Bibliotheken: Technologie entwickelt sich immer schneller weiter. Frontend-Frameworks werden bspw. dauerhaft aktualisiert, wobei es auch zu größeren Durchbrüchen kommt. Das, was heute “der heiße Sch***” ist, wird in ein paar Jahren von effizienterer Technologie abgelöst. So geschieht es bspw. derzeit mit der Programmiersprache Rust, die in bestimmten Big-Data- und Machine-Learning-Anwendungen Python ablöst. 

Aber was bedeutet das für die Zukunft? Wie wird sich die Softwareentwicklung verändern? Und was bedeutet das in der Folge auch für uns als Tech-Recruiter?

Die Zukunft ist automatisiert: Künstliche Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung

Eines der großen Zukunftsthemen ist KI. Das Potenzial von KI ist bei weitem noch nicht erschlossen. So wie in jedem anderen Lebensbereich wird sie auch in der Softwareentwicklung weiter Einzug halten. Softwareentwicklung ist nämlich nicht nur die geniale Virtuosität, sondern oft auch ziemliche Routinearbeit. Und diese kann KI übernehmen. So wird KI bereits heute in der Testautomatisierung eingesetzt, um die Sicherstellung der Software-Qualität zu unterstützen. Hinzukommt die Anwendung im praktischen Arbeitsalltag der Entwickler. Das automatische Schreiben von Code hat bereits begonnen.

In Zukunft können mit KI sehr interessante Ideen umgesetzt werden. Nehmen wir als Beispiel Natural Language Processing (NLP). Wie der Name schon erahnen lässt, geht es dabei um die maschinelle Verarbeitung natürlicher Sprachen wie z. B. Deutsch. Wir alle kennen dies von Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Co. Wir sagen etwas, die Maschine versteht es und antwortet. Übertragen wir diese Funktionsweise auf eine KI, die selbstständig Software schreiben könnte, können wir uns im ersten Schritt einen Softwareentwickler vorstellen, der vor seinem Computer sitzt und Code diktiert. Das wäre denkbar, aber wenig spannend. In einem zweiten Schritt könnten wir uns aber auch vorstellen, dass wir selbst, als Nicht-Entwickler, vor dem Computer sitzen und unsere Vorstellungen des Programms beschreiben, die die KI dann in ein funktionierendes Programm umsetzt. So könnte jeder mit der KI wie mit einem Softwareentwickler sprechen, nur dass die KI potenziell die Arbeit eines ganzen Entwicklerteams übernehmen kann. 

Die Zukunft ist einfach: Low-Code und No-Code

Was heute bereits vor allem in Webseitenbaukästen zu finden ist, wird in Zukunft immer mehr zu finden sein – Low-Code und No-Code. Wie die Namen schon sagen, geht es darum, Programme mit wenig oder ohne eigenem Code zu bauen. Dabei werden im Wesentlichen einzelne Bausteine einfach per Drag & Drop zusammengesetzt. Das geht schnell und kann auch von Nicht-Entwicklern gemacht werden. Dem Ganzen werden zwar entsprechende Grenzen in Sachen Individualisierung gesetzt. In Zukunft können aber immer mehr Menschen an der Softwareisierung der Welt teilhaben, auch wenn sie keine Entwickler sind. 

Die Zukunft ist sicher: DevSecOps – Sicherheit schon im Prozess

Je kreativer wir darin werden, Software zu entwickeln, desto kreativer wird auch die Gruppe, die diese Software angreift; nämlich Hacker. Cyberangriffe kosten die deutsche Wirtschaft laut dem Branchenverband Bitkom 220 Milliarden Euro pro Jahr. Fast jedes zehnte Unternehmen sieht gar seine geschäftliche Existenz durch Cyberangriffe bedroht.

Das Thema IT-Sicherheit ist zentral. Aus diesem Grund rückt dieses in Zukunft mehr ins Zentrum des Entwicklungsprozesses. Mit der Einführung von DevOps wurden in den letzten zehn Jahren praktisch zwei Abteilungen (Development und Operations) miteinander verknüpft. Moderne Entwickler schreiben also nicht nur ihren Code, sondern können ihn auch selbst live bringen. Früher brauchte es hierfür eine andere IT-Fachkraft (Operations), die sich nur um die dafür notwendige Infrastruktur gekümmert hat. Die Zusammenlegung der beiden Themen bringt daher mehr Geschwindigkeit und Agilität in den Entwicklungsprozess. Der Aspekt der Sicherheit wird dabei allerdings allzu oft vernachlässigt. Die sitzen so gesehen nämlich immer noch in einer anderen Abteilung. Nun werden also DevOps und Security zusammengebracht und es entsteht DevSecOps. Damit werden Sicherheitsthemen direkt im Entwicklungsprozess mitgedacht. 

Die Zukunft ist mobil: Native Mobile

In unserer modernen Gesellschaft nehmen Smartphones und Tablets einen wesentlichen Teil unserer Zeit in Anspruch. Aus diesem Grund hat sich bereits in der Vergangenheit ein Mobile-First-Ansatz etabliert. Eine Anwendung wird also in erster Linie als App für das Smartphone oder Tablet entwickelt. In der Entwicklung geht damit die Grundsatzfrage einher: für welches Endgerät soll entwickelt werden? Android oder iOS? Hierfür haben sich bereits eigene Programmiersprachen etabliert, die Geschwindigkeit, Speichersicherheit und Parallelität der Apps verbessern. Zu diesen zählen bspw. Swift und Kotlin. 

3. Die Zukunft des Tech-Recruitings

Was können wir aus den Zukunftstrends der Softwareentwicklung für das Tech-Recruiting ableiten? 

Aufgrund des Mobile-First-Ansatzes kann mit einem höheren Bedarf an Mobile-Entwicklern gerechnet werden. Abgesehen von den bisherigen werden auch neue Entwickler-Jobs entstehen. Von einem DevSecOps-Ansatz spricht man bspw. erst, wenn ein separates Sicherheitsteam wirklich überflüssig ist. Gewöhnlich wird dabei ein “Security Champion” innerhalb des Entwicklerteams benannt, der, in Sicherheitsthemen geschult, die Verantwortung für das Security Fixing übernimmt. Die gesuchten Profile werden daher umfangreicher in den Anforderungen. DevOps-Entwickler benötigen Sicherheits-Know-how. Security-Spezialisten gehen mehr in den Entwicklungsprozess. Möglicherweise entstehen neue Rollenbezeichnungen, die wir heute noch gar nicht kennen.

So schnell sich die Technologie-Welt für Softwareentwickler ändert, ändert sie sich in der Folge auch für uns Tech-Recruiter. Das Verständnis für Softwareentwicklung, Sprachen, Frameworks und Co. ist essentiell für die erfolgreiche Rekrutierung. Aus diesem Grund werden sich Tech-Recruiterauch in Zukunft mit den Zusammenhängen und der Fachsprache intensiv auseinandersetzen müssen. 

Sobald künstliche Intelligenz mehr und mehr Einzug in die Softwareentwicklung erhält, gilt es zu beobachten, wie sich die Teams dadurch verändern. Routinearbeiten oder einfache Aufgaben werden in der Regel von Junior-Entwicklern übernommen. Ob diese dann “überflüssig” und durch KI ersetzt werden, bleibt abzuwarten. 

Die Liste der möglichen Trends ist nicht vollzählig. Wie sich die Zukunft gestaltet, lässt sich bekanntlich schwierig vorhersagen. Den Ideen werden jedenfalls keine Grenzen gesetzt. Wie ist deine Vorstellung der Zukunft der Softwareentwicklung? Hast du ggf. auch einmal mit jemandem aus deinem Fachbereich darüber gesprochen?


Die Zukunft der Softwareentwicklung

FAQ

Welche Rolle spielt KI in der Softwareentwicklung?

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend Einzug in die Softwareentwicklung halten. Sie wird heute bereits in der Testautomatisierung eingesetzt, um die Sicherstellung der Software-Qualität zu unterstützen. Das automatische Schreiben von Code hat bereits begonnen.

Was ist DevSecOps?

DevSecOps ist eine Wortkombination aus Development (Dev), Security (Sec) und Operations (Ops). DevSecOps ist ein Ansatz für die Entwicklung und Bereitstellung von Software, bei dem Sicherheit in jedem Entwicklungsschritt berücksichtigt wird.

Wie sieht die Zukunft des Tech-Recruitings aus?

Das Verständnis für Softwareentwicklung, Programmiersprachen, Frameworks und Co. ist für Tech-Recruiter essentiell. Daher werden sie sich auch in Zukunft mit den Zusammenhängen und der Fachsprache intensiv auseinandersetzen müssen. Bei einem größeren Bedarf an IT-Talenten werden auch mehr Tech-Recruiter benötigt, die diese finden und einstellen.