Wussten Sie, dass 34% der Finanzinstitute nutzen bereits KI-Agenten wie Chatbots, virtuelle Assistenten und Empfehlungssysteme, um das Kundenerlebnis zu verbessern?
Mit Unternehmen aus allen Branchen, die auf den KI-Zug aufspringen, ist es klar, dass KI-Agenten hier sind, um zu bleiben.
In diesem Artikel stellen wir Ihnen die verschiedenen Arten von KI-Agenten vor, die Ihr Geschäft auf die nächste Stufe heben können - schneller, intelligenter und effizienter.
Verständnis von KI-Agenten
KI-Agenten sind fortschrittliche digitale Systeme, die autonom arbeiten und Aufgaben im Auftrag von Benutzern oder anderen Systemen ausführen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Automatisierungstools oder Chatbots nutzen KI-Agenten hochentwickelte Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML), um aus dem Verhalten der Benutzer zu lernen. Ihre Autonomie erlaubt es ihnen:
- Selbstständige Entscheidungsfindung durch Analyse von Echtzeitdaten
- Sich an veränderte Umgebungen anzupassen, ohne dass manuelle Updates erforderlich sind
- Aus vergangenen Interaktionen lernen, um ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern
- Tausende von Aufgaben gleichzeitig zu bewältigen, ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Qualität einzugehen
Ein Beispiel: Eine herkömmliche App zeigt statische Wettervorhersagen für eine bestimmte Region. Im Gegensatz dazu analysiert ein KI-gesteuerter Wetteragent Ihre Präferenzen, um personalisierte Warnungen zu liefern oder Outdoor-Aktivitäten auf der Grundlage der Vorhersagen zu planen.
Wie erledigen KI-Agenten die Funktion der künstlichen Intelligenz?
KI-Agenten funktionieren durch eine Kombination von Schlüsselkomponenten:
- Wahrnehmung: Sensoren, Kameras oder Eingabedaten helfen ihnen, Informationen über ihre Umgebung zu sammeln
- Reasoning: Sie analysieren die erhaltenen Daten mithilfe von Algorithmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen
- Handeln: Auf der Grundlage ihres Denkens führen sie Aufgaben aus - sie senden Warnungen, schließen Aufgaben ab oder arbeiten sogar mit anderen Agenten zusammen
- Lernen: Sie lernen kontinuierlich aus den Eingaben und Rückmeldungen, um sich anzupassen und bessere Entscheidungen zu treffen
🧠 Fun Fact: KI-Agenten übertreffen GenAI in der Produktivität von Unternehmen, indem sie komplexe Aufgaben in großem Umfang sicher erledigen.
Vorteile von KI-Agenten KI am Arbeitsplatz definiert die Art und Weise, wie wir mit Technologie umgehen, neu. Hier erfahren Sie, wie sie das Leben einfacher und die Arbeit intelligenter machen:
- Automatisierung von Aufgaben: Vereinfachen Sie komplexe Arbeitsabläufe, reduzieren Sie die menschliche Beteiligung und erreichen Sie Ihre Ziele schnell und kostengünstig
- Leistungsverbesserung: Förderung der Zusammenarbeit zwischen spezialisierten Agenten, Verbesserung von Lernprozessen und Verfeinerung von Ergebnissen
- Verbesserung der Antwortqualität: Liefern Sie genaue, personalisierte und umfassende Antworten, die zu einem besseren Kundenerlebnis führen
- Mühelos skalieren: Große Workloads mühelos verwalten und bei jeder Skalierung eine konsistente Leistung liefern
- Autonomes Arbeiten: Steigern Sie die Effizienz, indem Sie Aufgaben selbstständig erledigen, und setzen Sie so Personalressourcen für strategischere Prioritäten frei
📖 Lies auch: Künstliche Intelligenz: KI-Statistiken & Die Zukunft der KI Typen von KI-Agenten
KI-Agenten werden auf der Grundlage ihrer Entscheidungsfähigkeit und ihrer Interaktion mit der Umgebung in Kategorien eingeteilt. Sie reichen von einfachen reaktiven Systemen, die auf unmittelbare Reize reagieren, bis hin zu komplexen Modellen, die in der Lage sind zu lernen und sich anzupassen.
Lassen Sie uns die verschiedenen Arten von KI-Agenten im Detail erkunden:
1. Einfache reflexive Agenten
Ein einfacher Reflex-Agent reagiert direkt auf Reize in seiner Umgebung, indem er vordefinierte Regeln anwendet. Sie arbeiten nach einem "Bedingungs-Aktions"-Modell - wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist, führen sie eine entsprechende Aktion aus. Diese Agenten sind ideal für Umgebungen mit stabilen Regeln und unkomplizierten Aktionen.
Die Agenten haben kein Gedächtnis oder Denkvermögen, so dass ihre Entscheidungsfindung ausschließlich reaktiv ist. Sie planen nicht für zukünftige Zustände, was sie für Aufgaben, die eine langfristige Strategie oder Anpassungsfähigkeit erfordern, ungeeignet macht.
Schlüsselkomponenten
- Sensoren: Sammeln Daten aus der Umgebung
- Regeln für Bedingungen und Aktionen: Vordefinierte "Wenn-dann"-Anweisungen zur Steuerung von Aktionen
- Aktoren: Führen Aktionen auf der Grundlage der durch die erfassten Daten ausgelösten Regeln aus
📌 Beispiel: Ein Thermostat ist ein klassisches Beispiel für einen einfachen reflexiven Agenten. Fällt die Temperatur unter einen bestimmten Schwellenwert, schaltet er die Heizung ein.
Vorteile
- Einfach zu entwerfen und zu implementieren
- Reagiert in Echtzeit auf Umweltveränderungen
- Zuverlässig in stabilen Umgebungen mit genauen Sensoren
2. Modellbasierte Reflexagenten
Modellbasierte Agenten verbessern einfache Reflexagenten, indem sie ein internes Modell ihrer Umgebung unterhalten. Dieses Modell hilft ihnen zu verstehen, wie sich ihre Handlungen auf die Umgebung auswirken, so dass sie auch komplexere Szenarien bewältigen können.
Diese Agenten stützen sich zwar immer noch auf vordefinierte Regeln, aber das interne Modell liefert einen Kontext, der ihre Reaktionen anpassungsfähiger macht. Ihre Planungsmöglichkeiten sind jedoch auf kurzfristige Ziele begrenzt.
Schlüsselkomponenten
- Internes Modell: Das Verständnis des Agenten von der Welt, das die Beziehungen zwischen Ursache und Wirkung erfasst
- State Tracker: Aktuelle und frühere Zustände der Umgebung auf der Grundlage der Sensorhistorie
- Sensoren und Aktoren: Ähnlich wie bei einfachen Reflexagenten, aber ihre Aktionen werden durch das interne Modell informiert
Beispiel: Ein Roboterstaubsauger ist ein modellbasierter Agent. Er kartiert das Layout des Raums und passt seine Bewegungen an, um Hindernissen auszuweichen und gleichzeitig effizient zu reinigen.
Vorteile
- Beherrscht teilweise beobachtbare Umgebungen
- Passt sich durch interne Modellaktualisierungen an Umgebungsveränderungen an
- Trifft fundiertere Entscheidungen als einfache Reflexagenten
3. Zielbasierte Agenten
Zielorientierte Agenten streben bestimmte Ziele an, die über die Reaktion auf ihre Umgebung hinausgehen. Sie betrachten ihren aktuellen Zustand und das gewünschte Ziel und bewerten mögliche Aktionen, um den besten Weg zu bestimmen.
Zielorientierte Agenten stützen sich sowohl auf Entscheidungsfindung als auch auf Planung, um ihre Ziele zu erreichen. Diese KI-Tools für die Entscheidungsfindung bewerten potenzielle Maßnahmen auf der Grundlage der Umgebung und der Ziele unter Berücksichtigung von Kosten, Chancen und Risiken.
Die Planung umfasst die Erstellung einer Roadmap mit Schritten, die Zerlegung von Zielen in kleinere Teilziele und die Anpassung des Plans nach Bedarf. Zusammen ermöglichen diese Prozesse den Agenten, Herausforderungen proaktiv zu bewältigen und ihre langfristigen Ziele zu verfolgen.
Schlüsselkomponenten
- Ziele: Definieren Sie die gewünschten Ergebnisse oder Zustände
- Such- und Planungsalgorithmen: Bewertung möglicher Aktionen und Sequenzen, um das Ziel zu erreichen
- Zustandsdarstellung: Beurteilung, ob mögliche zukünftige Zustände den Agenten näher an das Ziel heranbringen oder weiter davon entfernt sind
- Aktion: Schritte, die der Agent unternimmt, um seine Ziele zu erreichen
📌 Beispiel: Lagerroboter sind ein Paradebeispiel für zielorientierte Agenten. Ihr Ziel ist es, Elemente in einem Lagerhaus effizient auszulagern und zu transportieren. Mithilfe von Planungsalgorithmen navigieren sie durch Gänge, weichen Hindernissen aus und optimieren Routen, um Aufgaben schnell und präzise abzuschließen.
Vorteile
- Effizient bei der Erreichung bestimmter Ziele
- Bewältigt komplexe Aufgaben mithilfe von Suchalgorithmen
- Integrierbar mit anderenKI-Techniken für erweiterte Fähigkeiten
4. Nutzwertbasierte Agenten
Nutzwertorientierte Agenten gehen bei der Entscheidungsfindung einen Schritt weiter, indem sie Ziele und die Erwünschtheit von Ergebnissen berücksichtigen. Sie bewerten Optionen und wählen Aktionen, die eine Nutzenfunktion maximieren, die die Erwünschtheit der Ergebnisse misst.
Diese Agenten zeichnen sich dadurch aus, dass sie zwischen kurzfristigen und langfristigen Ergebnissen abwägen. Ihre Planung umfasst den Vergleich potenzieller Aktionen und die Auswahl derjenigen, die den höchsten Nutzen bietet, was sie vielseitig für Aufgaben macht, die Optimierung und Anpassungsfähigkeit erfordern.
Die Erwartungsnutzenhypothese ist eine einfache Methode, um zu erklären, wie nutzenbasierte Agenten in unsicheren Situationen Entscheidungen treffen. Sie besagt, dass ein Agent Aktionen wählen sollte, die den erwarteten Nutzen maximieren, wobei sowohl die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs als auch die Erwünschtheit der Ergebnisse berücksichtigt werden. Dieser Ansatz macht nutzenbasierte Agenten besonders effektiv in komplexen Szenarien, in denen Kompromisse erforderlich sind.
Schlüsselkomponenten
- Nutzenfunktion: Eine mathematische Funktion, die die Zufriedenheit des Agenten mit verschiedenen Ergebnissen misst
- Präferenzen: Prioritäten und Abwägungen des Agenten
- Entscheidungsalgorithmen: Handlungen zur Maximierung des Nutzens
Beispiel: Ein nutzwertbasierter Agent wird in KI-gesteuerten Finanzberatungssystemen, wie z. B. Robo-Advisors, eingesetzt. Er analysiert Ihre finanziellen Ziele, Ihre Risikotoleranz und die aktuellen Markttrends, um optimale Anlagestrategien mit minimalen Risiken zu empfehlen.
Vorteile
- Flexibel in unsicheren Umgebungen
- Fähigkeit, mehrere Ziele gleichzeitig zu verfolgen
- Anpassungsfähig an wechselnde Prioritäten und Bedingungen
5. Lernende Agenten
Lernende Agenten passen sich an und verbessern ihre Leistung im Laufe der Zeit, indem sie aus ihrer Umgebung, ihren Erfahrungen und Interaktionen lernen. Sie beginnen mit minimalem Wissen und verfeinern ihr Verhalten, wenn sie mehr Daten sammeln.
Diese KI-Agenten nutzen Rückmeldungen, um ihre Modelle und Vorhersagen zu verfeinern, was fundiertere Entscheidungen und mit der Zeit eine effizientere Planung ermöglicht.
Maschinelles Lernen ist das Herzstück dieser intelligenten Agenten, das es ihnen ermöglicht, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und ihre Handlungen zu verfeinern. Techniken wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Verstärkungslernen ermöglichen es diesen Agenten, sich effektiv an neue Herausforderungen und Umgebungen anzupassen.
Schlüsselkomponenten
- Lernelement: Konzentriert sich auf die Verbesserung der Leistung des Agenten auf der Grundlage neuer Daten
- Leistungselement: Führt Aufgaben unter Verwendung des aktuellen Wissens des Agenten aus
- Kritiker: Bewertet die Aktionen des Agenten und gibt Feedback
- Problemgenerator: Schlägt Sondierungsmaßnahmen vor, um das Lernen zu verbessern
Beispiel: Ein KI-Chatbot, der sich durch Interaktionen mit dem Benutzer verbessert, ist ein lernender Agent. Seine Antworten mögen anfangs limitiert sein, aber er lernt aus den Eingaben des Benutzers, um mit der Zeit genauere und hilfreichere Antworten zu geben.
Vorteile
- Verbessert sich kontinuierlich mit der Zeit
- Passt sich an neue Umgebungen und Herausforderungen an
- Reduziert den Bedarf an manuellen Updates und Programmierung
📖 Lesen Sie auch: Einsatz von KI im Operations Management (Anwendungsfälle und Tools) Kernkonzepte in KI-Agenten
Nachdem Sie nun die verschiedenen Arten von KI-Agenten kennen, sollten Sie nun einige wichtige Aspekte verstehen KI-Glossare und die grundlegenden Ideen, die sie zur Arbeit befähigen.
Heuristische Methoden in KI-Agenten
Heuristiken sind Problemlösungstechniken oder "Faustregeln", die KI-Agenten dabei helfen, schnell annähernde Lösungen zu finden. Anstatt alle Möglichkeiten erschöpfend zu analysieren, verlassen sich Agenten auf Heuristiken, um die vielversprechendsten Pfade zu identifizieren und so die Rechenkomplexität und den Suchraum zu reduzieren.
Dieser Ansatz ist in Szenarien von Vorteil, in denen Zeit und Ressourcen limitiert sind. Heuristische Funktionen sind in der künstlichen Intelligenz unverzichtbar und helfen KI-Systemen, Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und Prozesse effizient zu optimieren. So funktionieren sie:
- Leitende Suchalgorithmen: Heuristiken helfen Algorithmen wie A*, sich auf profitable Pfade zu konzentrieren und unnötige Erkundungen zu vermeiden
- Beschleunigung der Problemlösung: Sie bewerten schnell Optionen und ermöglichen effiziente Lösungen in komplexen Spaces
- Entscheidungsverbesserung: Heuristiken helfen der KI bei Aufgaben wie Spielen und Routenplanung, indem sie die Ergebnisse abschätzen und optimale Aktionen auswählen
- Annäherung an Werte: Sie schätzen die Nähe zu Zielen oder den Nutzen und vereinfachen so die Navigation in schwierigen Szenarien
- Leistungsoptimierung: Sie verbessern Algorithmen wie genetische Suche, Wegfindung und NLP und steigern so Effizienz und Genauigkeit
📌 Beispiel: In einer App zur Navigation kann ein KI-Agent Heuristiken verwenden, um die schnellste Route vorzuschlagen, indem er Hauptstraßen bevorzugt und den Verkehr umgeht, auch wenn dies bedeutet, dass er nicht den direktesten Weg nimmt.
Suchalgorithmen und Strategie in KI-Agenten
In der KI sind Suchalgorithmen Computertechniken, mit denen Agenten einen Space systematisch erkunden, um die am besten geeignete Lösung zu finden. Diese Algorithmen arbeiten, indem sie mögliche Zustände und Aktionen bewerten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen.
Sie werden in zwei Hauptkategorien unterteilt:
- Uninformierte Suche: Dazu gehören Methoden wie die Breadth-First-Suche (BFS) und die Depth-First-Suche (DFS), die ohne zusätzliche Informationen über das Ziel arbeiten
- Informierte Suche: Verwendet Heuristiken, um die Suche zu steuern, wie bei Algorithmen wie A* und Greedy Search
Die Strategie in Suchalgorithmen bezieht sich darauf, wie ein KI-Agent die am besten geeignete Methode in Abhängigkeit von den Eigenschaften des Problems und den Effizienzanforderungen auswählt. Zum Beispiel
- DFS könnte für Szenarien gewählt werden, in denen es wichtiger ist, schnell eine Lösung zu finden als die optimale Lösung zu finden
- A* ist ideal für Probleme, bei denen die geringsten Kosten oder die kürzeste Zeit zum Erreichen einer optimalen Lösung erforderlich sind
Suchalgorithmen ermöglichen es Agenten,:
- Navigieren in komplexen Umgebungen, wie z. B. Roboter in Lagerhäusern
- Rätsel zu lösen, wie in der KI für Spiele
- Arbeitsabläufe zu optimieren, z. B. die Zuweisung von Aufgaben in Projektmanagement-Software
🔎 Wussten Sie schon? Im Jahr 2023 werden fast 70% der Verbraucher zeigten Interesse an der Nutzung von KI bei der Buchung von Flügen, 65 % bei der Buchung von Hotels und 50-60 % beim Einkaufen von lebenswichtigen Dingen wie Medikamenten, Kleidung und Elektronik.
Die Rolle von Simulation und Spieltheorie bei KI-Agenten
Bei der Entwicklung intelligenter KI-Agenten spielen zwei entscheidende Tools - Simulation und Spieltheorie - eine wichtige Rolle bei der Formung ihrer Effektivität.
Die Simulation schafft ein virtuelles Testfeld, in dem KI-Agenten ohne reale Risiken üben, lernen und sich anpassen können, was sie für Szenarien wie autonome Fahrzeuge oder Robotik von unschätzbarem Wert macht.
In der Spieltheorie hingegen geht es darum zu verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden, wenn mehrere Spieler (oder Agenten) beteiligt sind. Es ist, als würde man der KI beibringen, Schach zu spielen - nicht nur Züge zu machen, sondern vorauszusehen, was der Gegner als Nächstes tun wird, und seine Strategie entsprechend anzupassen.
Zusammen ermöglichen diese Tools den KI-Agenten, ihre Fähigkeiten zu testen und die Handlungen anderer vorauszusehen, wodurch sie intelligenter und anpassungsfähiger werden.
Darüber hinaus nutzen KI-Agenten Simulationen, um verschiedene Ergebnisse zu testen, und die Spieltheorie, um die beste Aktion zu wählen, wenn andere Spieler beteiligt sind.
📌 Beispiel: Beim Training selbstfahrender Autos werden die Bedingungen im Straßenverkehr simuliert und die Spieltheorie angewendet, um die Vorfahrt anderer Fahrzeuge an Kreuzungen auszuhandeln. Dadurch werden KI-Agenten in die Lage versetzt, komplexe, reale Herausforderungen zu bewältigen.
Bessere Entscheidungsfindung mit ClickUp Brain ClickUp ist eine vielseitige Plattform für Produktivität, die Teams hilft, organisiert und effizient zu arbeiten. Die Tools für die Verwaltung von Aufgaben, die Nachverfolgung von Zielen und die Zusammenarbeit an Dokumenten zentralisieren alle Arbeiten an einem Ort.
KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Teams Entscheidungen treffen und Probleme lösen, und bieten intelligentere und schnellere Möglichkeiten, Aufgaben zu verwalten. ClickUp Gehirn baut auf dieser Innovation auf, indem es sich nahtlos in Ihre Arbeitsabläufe integriert.
Ganz gleich, ob Sie Projektpläne entwerfen, Blogpost-Gliederungen schreiben, Aktualisierungen zusammenfassen oder in mehreren Tools und Dokumenten suchen - Brain hilft Ihnen, den Überblick zu behalten.
Lassen Sie ClickUp Brain Inhalte generieren und klügere Entscheidungen treffen
Lassen Sie uns herausfinden, wie ClickUp Brain die Art und Weise, wie Sie arbeiten, verändern kann:
- Zentralisierter Wissenszugang: Zugriff auf spezifische Daten über externe Apps wie Google Tabellen oder GitHub und interne Dokumente und Aufgaben
- Zusammenfassungen in Echtzeit: Fassen Sie Inhalte aus Dokumenten, Aufgabenkommentaren und Posteingang-Threads zusammen, um Klarheit über Blocker, Risiken und Prioritäten zu gewinnen
Fassen Sie mit ClickUp Brain Aufgaben innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens zusammen
- Rollenspezifische Einblicke: Generieren Sie relevante und spezifische Inhalte, wie z. B. Projektpläne, Angebote oder Kundenkommunikation mit Workspace Q&A
Generieren Sie schnelle Bullet-Point-Updates und beliebige rollenspezifische Informationen mit ClickUp Brain
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Erstellen Sie benutzerdefinierte Regeln mit ClickUp Brain in Automatisierungen
Das Beste daran ist, dass die KI-gesteuerten Suchfunktionen nicht nur Informationen finden, sondern diese auch im Kontext Ihrer strategischen Ziele interpretieren, wodurch sie relevanter und umsetzbarer werden.
Beispiel: Bitten Sie ClickUp Brain, potenzielle Kunden aus einem Google Sheet zu identifizieren oder mit einer GitHub Aufgabe verknüpfte Commits zu finden, um Zeit zu sparen und die Präzision Ihrer Planung zu verbessern.
📖 Lies auch: Wie man KI zur Automatisierung von Aufgaben einsetzt KI-Agenten in realen Anwendungen
KI-Agenten verwenden agentenbasierte Modelle (ABMs), um reale Umgebungen und Entscheidungsprozesse zu simulieren.
ABMs sind Computersimulationen, die zur Untersuchung komplexer Systeme verwendet werden, indem sie die Interaktionen autonomer Agenten modellieren. Sie ermöglichen es Forschern, zu untersuchen, wie individuelle Verhaltensweisen zu emergenten Mustern oder Ergebnissen im System führen.
KI-Agenten verbessern ABMs, indem sie das Verhalten mit Algorithmen wie dem Verstärkungslernen simulieren und so realistische Entscheidungsprozesse ermöglichen.
Lassen Sie uns einige KI Anwendungsfälle und wie diese Agenten in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, mit Fallstudien zur Veranschaulichung ihrer transformativen Wirkung.
Wussten Sie schon? ABMs dienen oft als Grundlage für Multi-Agenten-Systeme (MAS), in denen mehrere KI-Agenten interagieren und zusammenarbeiten, um gemeinsame Ziele zu erreichen.
1. AirAsia's Gen KI-gesteuerter Chatbot
über ZDNet AirAsia, ein weltweit führender Anbieter von Billigfluglinien, sah sich mit der Herausforderung konfrontiert, seinem Bodenpersonal einen schnellen und genauen Zugang zu betrieblichen Informationen zu verschaffen.
Um dieses Problem zu lösen, setzte die Fluggesellschaft einen generativen KI-Chatbot ein, der YellowG's LLM architektur, die 24/7-Unterstützung, nahtlose Integration und Skalierbarkeit bietet.
Auswirkung
- 80% Genauigkeit bei der Auflösung von Abfragen
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2. Das intelligente Logistiknetzwerk von Alibaba
über Alizila Alibaba ist ein globaler eCommerce-Riese, der den Online-Handel und die Logistik revolutioniert. Um den wachsenden Kundenanforderungen weltweit gerecht zu werden, benötigte das Unternehmen ein System zur Optimierung der Versandwege, zur Verbesserung der Paketabwicklung und zur Kostensenkung.
Alibaba entwickelte Cainiao cainiao /%href/ ist ein intelligentes, auf Big Data und KI basierendes Logistiknetzwerk, das die Versandrouten für schnellere und kostengünstigere Lieferungen optimiert. Es unterstützt Alibaba auch bei der nahtlosen Abwicklung grenzüberschreitender Transaktionen und sorgt so für reibungslose globale Abläufe.
Auswirkung
- Kürzere Lieferzeiten und höhere Kundenzufriedenheit
- Senkung der Betriebskosten und Verbesserung der Rentabilität
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3. PepsiCo's Hired Score
PepsiCo, ein globaler Gigant in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie, hatte Schwierigkeiten, seinen Rekrutierungsprozess zu rationalisieren und gleichzeitig einen hohen Standard bei der Bewertung der Bewerber aufrechtzuerhalten. Das Unternehmen benötigte eine Lösung, um Kandidaten effizient zu filtern, relevante Fähigkeiten zu identifizieren und die kulturelle Passung sicherzustellen.
PepsiCo implementierte Hired Score , ein KI-gesteuertes Tool für die Talentakquise, um seinen Einstellungsprozess zu verändern.
Mit dem Feature "Spotlight Screening" werden Kandidaten auf der Grundlage ihrer Übereinstimmung mit den Stellenanforderungen eingestuft. Außerdem werden mit "Fetch" Datenbanken wie das System zur Nachverfolgung von Bewerbern (ATS) und interne Mitarbeiterdatensätze abgerufen, um Kandidaten zu filtern.
Auswirkung
- Verkürzte Time-to-Hire durch Automatisierung des ersten Screening-Prozesses
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