Daniel Stojanovic - AI ist der bessere Recruiter #106

00:00:01: Bauchgefühl, also Nasenfaktor, mit 0,2 somit die schlechteste Methode, um Menschen auszuwählen, die im Unternehmen anfangen sollten.

00:00:09: Wir sind extrem schlecht darin, anhand von unserem Gefühl auszusuchen, wer passt gut ins Unternehmen und wer nicht, und wer macht einen guten Job.

00:00:15: Wir glauben, wir sind sehr gut darin.

00:00:17: Ich bin 100 Prozent überzeugt, wenn wir der KI genug Datenpunkte geben, wird diese Entscheidung in besser Treffen, als wir es könnten.

00:00:29: Herzlich willkommen zu Business Unplugged, dem Treffpunkt für Tradition und Zukunft.

00:00:34: Mein Name ist Johannes Pohl und ich spreche mit Unternehmerinnen, Gründerinnen und stillen Heldinnen des Business Alltags, die unsere digitale Zukunft formen.

00:00:43: Business Unplugged ist die Bühne für Visionäre der Digitalisierung und soll Brücken zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen bauen.

00:00:51: Hier erhältst du wertvolle Impulse und Inspiration.

00:00:55: Hallo zusammen zu neuen Folge, der ich

00:00:57: mit dem CEO und Gründer Daniel Stojanovic von Bits and Birds über ihren digitalen Ansatz im Executive Search spreche, mit dem sie nicht nur die Qualität, sondern auch die

00:01:09: Geschwindigkeit des Prozesses erhöhen.

00:01:11: Es war ein spannendes Gespräch, in dem wir tief in das Thema KI im Recruiting eingestiegen sind.

00:01:17: Was kann KI jetzt bereits leisten und wie wir das Recruiting in Zukunft verändern?

00:01:23: Daniel ist an dieser Stelle sehr klar mit seinem Blick auf die Dinge und hat eine Bildform, das uns fast ins Philosophische abdriften lässt.

00:01:31: Aber hört es euch selbst an, ich wünsche euch viel Spaß dabei.

00:01:35: Lieber Daniel, hallo und herzlich willkommen zum Podcast und ganz liebe Grüße vom Süden Deutschlands in den Norden nach Hamburg.

00:01:45: Moin aus dem hohen Norden, hallo aus Hamburg.

00:01:47: Schön, schön heut hier zu sein, Johannes.

00:01:49: Obwohl du bist ja eigentlich ja auch aus dem Süden, dich hat es nach oben verschlagen.

00:01:53: Stimmt.

00:01:57: Aber du hast die Kultur schon angenommen mit Moin.

00:01:59: Sehr gut.

00:02:01: Daniel, ganz kurz mal zu dir, wenn man sich so deinen Werdegang ansieht, dann sieht man eindeutig, dass das Thema Unternehmertum schon sehr früh bei dir begonnen hat, Leben eine

00:02:15: große Rolle zu spielen.

00:02:17: Du hast nämlich schon in der Schule eine Eventmanagement Agentur gegründet.

00:02:24: Nach deinem Bachelor in International Business ging es dann auch gleich weiter mit dem Fintech Unternehmen Fino Digital, dass du nicht nur mitgekründet hast, auch aktiv in der

00:02:37: Produktentwicklung tätig warst oder aktiv warst und hast dann während deines Masters dann halt noch ein paar Praktika bei renommierten Beratungen gemacht und bist dann auch in eine

00:02:51: Festanstellung gegangen, nämlich bei Career Team.

00:02:53: um dann 2020 Bits and Birds zu gründen, eine Personalberatung für Digital und Tech, aber keine klassische, sondern ihr betreibt Digital Executive Search und wie ihr auf eure

00:03:10: Website schreibt, ihr verbindet die Schnelligkeit eines Tech-Startups mit der Qualität einer klassischen Executive Search.

00:03:19: Was sich genau dahinter verbirgt, werden wir noch im Detail besprechen.

00:03:23: zuvor geht es jedoch zu den AB Fragen.

00:03:27: Du weißt, was sich dahinter verbirgt oder wie es funktioniert?

00:03:31: Nein, da höre ich zum ersten Mal.

00:03:33: Ja, okay, gut.

00:03:34: AB Fragen.

00:03:34: stelle dir Fragen.

00:03:36: Sie handeln alle so rund das Thema Digitalisierung.

00:03:38: Zwei Antwortmöglichkeiten und du musst dich für eine entscheiden.

00:03:42: Okay.

00:03:44: So, wir starten.

00:03:47: Bildung online oder offline?

00:03:55: online.

00:03:56: Ich lese unglaublich gerne und ich glaube das beste Wissen kriegst du in Büchern, aber in letzten Jahren muss ich sagen mit YouTube und Co und den LLMs, den Judge GPT's dieser

00:04:07: Welt, es gibt eigentlich nichts, was du da nicht auch findest.

00:04:10: Ich glaube aber, um strukturiert wirklich dich zu bilden, also dir Wissen anzueignen kontinuierlich, ist es schon gut, wenn man irgendwas in Hand hat.

00:04:21: Zweite Frage.

00:04:21: Automatisierte oder menschliche Entscheidungsfindung?

00:04:26: Das sind ja keine einfachen Fragen.

00:04:27: Das ist natürlich im Recruiting auch ein Riesenthema.

00:04:33: Ich glaube, in vielen Aspekten sollte die endgültige Entscheidungsfindung beim Menschen liegen, aber durch KI unterstützt werden.

00:04:44: Stärkere Regulierung oder Mehrfreiheiten für Unternehmen?

00:04:48: Oh, ganz klar B.

00:04:51: Ich glaube, einige Regulierungen sind gut und clever im Ansatz, aber Deutschland ist als Standort für Start-ups überhaupt nicht attraktiv und wettbewerbsfähig und das finde ich

00:05:03: falsch.

00:05:05: Werte Frage, vollkommener Schutz persönlicher Daten oder weniger Datenschutz zur Wahrung der Sicherheit und des Wohls der Allgemeinheit?

00:05:15: ich alles grüßen.

00:05:21: Ähnliche Antwort wie eben Datenschutz an sich ist eine gute Sache.

00:05:24: Ich glaube auch, dass wir in Europa da eine Vorleiterstellung haben, auch zu Recht.

00:05:29: Das ist gut.

00:05:34: Ein bisschen mehr Freiheit in der Nutzung von Daten wäre, glaube ich, für den Wirtschaftsstandort Deutschland.

00:05:40: Und das ist ja aktuell wirklich unsere Achilles-Ferse besser.

00:05:51: ganz klar persönliche Treffen.

00:05:53: Ich habe in Corona, die ersten drei Jahre von Bits and Words, zwölf Stunden in die Scheibe geguckt und Leute nur auf Zoom und Google Meet und so gesehen und irgendwann wurden die

00:06:04: Augen viereckig.

00:06:05: Ich love in person.

00:06:08: Normalerweise gehe ich das ganze Thema auch nochmal durch, aber du hast das gleich mit integriert beantwortet.

00:06:15: Alles gut, finde ich gut.

00:06:16: Also ich glaube,

00:06:18: Da können sich alle jetzt ein Bild machen, wie du über gewisse Themen denkst und dann auch die Antworten zu den Fragen auch dann auch entsprechend einordnen, finde ich super.

00:06:30: Wenn wir jetzt dann weitergehen, du hast während deines Studiums bei einem studentischen Social Entrepreneurship Netzwerk mitgewirkt in Actus, ich weiß nicht, wie ihr es

00:06:43: ausgesprochen habt, was ich super spannend finde.

00:06:47: Was hast denn du aus dieser Zeit eigentlich für dich und für deine berufliche Laufbahn auch mitgenommen?

00:06:52: Oh, coole Frage.

00:06:54: ich schon lange nicht mehr über nachgedacht.

00:06:57: Ernektos ist so eine weltweite Studentenorganisation, die eben soziale Ventures aufbaut und damit eben Entrepreneurship und Social Impact miteinander verbindet.

00:07:13: Also das ist ein echt ein krasser Verein.

00:07:16: Das ist für uns Deutsche auch total ungewöhnlich, diese Enactus-Projekte, die compiten dann immer miteinander.

00:07:22: gibt dann also deutschlandweit gibt es dann immer einen Wettbewerb, welche deutsche Uni quasi die besten Projekte hat und die dürfen dann für Deutschland antreten gegen die

00:07:30: anderen Länder und jedes Jahr eben in so einem internationalen Wettbewerb dann um das weltweit beste Projekt kämpfen und compiten miteinander.

00:07:37: Und da werden so super emotionale Videos aufgenommen, wo

00:07:42: dann deutsche Studenten eben so richtig in die Kamera reinrufen und fast schon auf die Zähnendüse drücken müssen.

00:07:52: die Showmanship, die da an den Tag gelegt wird und die Energie und Zeit, die da reingesteckt wird, ich sagen, übertrifft wahrscheinlich sogar fast die Zeit, die in das

00:08:01: eigentliche Präg gesteckt wird.

00:08:03: Das kann man jetzt so oder so finden, aber dadurch lernen die Studenten von der ersten Sekunde an,

00:08:11: dass das, was du tust, wichtig ist, aber es ist genau so wichtig, dass du darüber reden kannst und dass du darüber berichten kannst, weil der wahre Impact in den meisten Fällen

00:08:20: sich erst dann entfalten kann, wenn Leute davon wissen, was du tust, weil dann natürlich der Impact des Ganzen auch größer werden kann, mehr Sponsoren mit reingehen etc.

00:08:31: Das fand ich schon extrem, extrem, extrem spannend und so eine professionelle Setup für eine wie gesagt eine Studentenorganisation habe ich noch nie gesehen und das fand ich

00:08:39: schon echt impressive.

00:08:43: Das war eine Sache, ich da gelehrt habe.

00:08:45: Und die zweite Sache war die Wichtigkeit der Priorisierung.

00:08:50: Ich war Projektleiter von einem Team und wir hatten zwei Businessideen, die das Team gut fand.

00:09:02: Und wir konnten uns einfach nicht entscheiden, welche Idee wir besser fanden.

00:09:04: Und deswegen haben wir einfach beide gemacht.

00:09:06: Und das klingt auf den ersten Blick super motiviert, aber ich meine

00:09:10: Jeder, schon mal ein Unternehmen gegründet hat oder fünf Minuten im Business war, weiß, das kann nicht funktionieren.

00:09:15: Voller Fokus auf ein Thema wäre viel, viel besser gewesen.

00:09:18: Und genau so war es am Ende auch.

00:09:20: Also beide Ideen sind irgendwo im Nirwana versunken, obwohl sie eigentlich ganz cool waren.

00:09:24: da habe ich auf jeden Fall das erste Mal so richtig am eigenen Leib gespürt.

00:09:30: Mehr ist oft, weniger ist oft mehr.

00:09:34: Spannend, also ich kannte das Netzwerk tatsächlich vorher gar nicht.

00:09:37: Ich habe dann ein bisschen recherchiert im Zuge

00:09:41: der Vorbereitungen für den Podcast.

00:09:42: Ich finde, ist tatsächlich auch ein echt sehr, sehr spannendes Netzwerk.

00:09:45: Und es ist, glaube ich, für alle Studenten und Studentinnen aller Universitäten und Hochschulen offen, oder?

00:09:50: Wenn ich das so richtig...

00:09:53: Genau, es gibt eine kurze Bewerbungsverfahren.

00:09:55: Da muss man, glaube ich, zeigen, dass man es ernst meint.

00:09:59: Da ist man jetzt aber, glaube ich, auch nicht allzu wählerisch, weil man sich über jede helfende Hand freut.

00:10:05: Genau.

00:10:06: dann ist aber natürlich, also das eigentlich Spannende ist, da nicht nur aufgenommen zu sein, sondern und an dem Projekt mitzuwirken, dann Projektleiter zu werden.

00:10:13: wirst du nach Projektleiter, kommst du dann in den Vorstand der jeweiligen Uni.

00:10:19: Next Step wäre dann, dass du für Deutschland eben dann in irgendeine Repräsentantenfunktion übergehen kannst.

00:10:25: Und da gibt es auch irgendwie fünf, sechs Studenten, dann eben so das weltweite NETX-Netzwerk vertreten und dann halt durch die ganze Welt touren.

00:10:32: Also das ist dann auch schon ziemlich, kann man, glaube ich, mit einer

00:10:36: In meinem Kopf ist das so, wenn es Parteien gäbe, die in verschiedenen Ländern unterwegs wären, dann wäre das wahrscheinlich so ähnlich vom Aufbau.

00:10:42: Na ja, okay.

00:10:45: Die Volt ist sowas, ne?

00:10:47: Die Partei, die wäre in Europa unterwegs.

00:10:48: Ja, zum Beispiel.

00:10:53: Jetzt habe ich ja schon im Intro erwähnt, du hast sehr viel gegründet und bist aber dann doch nach deiner Master in eine Festanstellung gegangen.

00:11:02: Warum bist du in eine Festanstellung gegangen und hattest du nachher das Gefühl so,

00:11:06: Das taugt mir gar nicht, ich hab überhaupt keinen Bock, ich muss wieder was selber machen.

00:11:09: Oder wie kam es dann auch zu Bits and Birds?

00:11:14: Nach Fino oder bei der Gründung von Fino habe ich gemerkt, wie viel dazugehört, erfolgreich zu gründen.

00:11:23: Also ich war da noch im Studi, muss man dazu sagen.

00:11:25: Also Florian Christ hier mein Co-Fan und der CEO und der Visionär hinter der ganzen Sache.

00:11:30: Der hatte quasi alle Bausteine, die man meiner Meinung nach für erfolgreiches Gründen benötigt, zur Hand.

00:11:37: Da hatte er eine gute Idee.

00:11:38: Da hatte er das richtige Timing.

00:11:40: Da hatte das Netzwerk.

00:11:42: Da hatte

00:11:43: die richtigen Leute.

00:11:47: und den Biss.

00:11:48: Und trotzdem war da noch eine große, große, große Portion Glück mit dabei.

00:11:53: Also da gab es trotzdem genug Situationen, wo das ganze Ding kurz vorm Absaufen war.

00:11:57: Wie in jeder Gründung, ja mindestens drei, vier Mal.

00:12:01: Und da habe ich realisiert, selbst wenn alle Sterne richtig stehen, ist es immer noch ein 50-50 Ding, ob es erfolgreich wird oder nicht.

00:12:08: Also da habe ich nochmal viel, viel, Respekt fürs Gründen bekommen.

00:12:14: Und habe mir gesagt, das nächste Mal, wenn ich gründe,

00:12:17: müssen die Sterne auch alle perfekt stehen, weil sonst ist mir die Wahrscheinlichkeit, dass es nicht klappt, hoch.

00:12:23: Und deswegen war ich nicht direkt auf der Suche nach der nächsten eigenen Idee oder so, sondern wollte erstmal ein bisschen Beratung machen, ein bisschen Schleigeruch entwickeln

00:12:37: und bisschen was dazulernen.

00:12:39: Und dann

00:12:43: ist es eigentlich wie in jeder Gründung, in der ich bisher war, so gewesen, dass irgendwer auf mich zugekommen ist und gesagt hat, sag mal, wollen wir uns nicht selbstständig machen

00:12:50: mit der Idee für Bits and Birds?

00:12:52: Und da habe ich dann genau diese Matrix sozusagen von meinem innenen Auge nochmal aufgemacht und geguckt, okay, sind das jetzt eigentlich die Komponenten, die ich brauche?

00:13:01: Und zu dem Zeitpunkt wirkt der es tatsächlich so?

00:13:04: Na, ich sag, alles klar, dann mach ich das jetzt.

00:13:07: Und so ist dann, so habe ich mich dann für Bits and Birds entschieden.

00:13:10: Meine beiden potenziellen Co-Fans sind beide abgesprungen.

00:13:12: Das war dann auch noch mal ein nicht ganz linearer Weg, bis es dann tatsächlich zum Notar ging.

00:13:21: so ist es passiert.

00:13:23: Hätte mich da jemand nicht angesprochen in der Sekunde, dann wäre ich wahrscheinlich auch noch Jahr länger in der Festanstellung geblieben.

00:13:28: Aber ich habe schon gemerkt, wie es mich langsam juckt und wie ich bisschen gelangweilt werde von dem Angestellten-Dasein.

00:13:35: Von daher hätte es wahrscheinlich nicht allzu lange gedauert, bis es dann irgendwie dazu gekommen wäre.

00:13:40: Und diese Idee für Bits and Words kam dann auch innerhalb dieser Festanstellung oder wo war denn da so das Flämmchen, das dann groß geworden ist?

00:13:51: Wo kam das her?

00:13:53: Genau, also Career Team ist auch eine

00:13:57: Ich weiß nicht, ob das richtig gesagt wird, aber Personalberatung für den digitalen Bereich.

00:14:05: Als ich reingekommen bin, oder bevor ich reingekommen bin, hatte ich Personalberatung mir vorgestellt wie meine Zeit in der Strategieberatung.

00:14:13: Ich dachte, absolut High-Performer, die 80 Stunden in der Woche arbeiten und auf die vierte Nachkommastelle achten und alles ganz aktivisch und genau und top Performance

00:14:25: leisten.

00:14:28: Dann ein Setting vorgefunden, was bisschen anders war.

00:14:30: war eben so ein Agentur-Lifestyle.

00:14:33: Also super viele junge Leute, unterdurchschnittliche Bezahlungen, viele Partys.

00:14:37: Es hat mega viel Spaß gemacht, zu arbeiten.

00:14:39: Aber das war nicht das gleiche Niveau, was in Output anging, beispielsweise bei meiner Zeit bei Roland Berger.

00:14:46: Und die Prozesse, die sie gemacht haben, waren alles super repetitiv.

00:14:51: Die haben immer den ganzen Tag das Gleiche gemacht.

00:14:53: Und da war ich erst mal ein bisschen erstaunt.

00:14:55: Okay.

00:14:56: Und dann

00:14:57: habe ich mir irgendwann über Weihnachten mal das Coden selber beigebracht, über die Weihnachtsferien.

00:15:02: Und habe mit so kleinen Python-Script so paar Prozesse automatisiert, die vorher die ganzen Praktis gemacht haben.

00:15:07: Und die hatten auf einmal freitags nichts mehr zu tun, als ich dieses Tool eingeführt habe.

00:15:11: Und das war quasi die Gründungsidee von Bit &Birds, weil wir da gemerkt haben, okay, man kann so viele Prozesse automatisieren, man kann so eine Personaldienstleistung, so einen

00:15:21: Recruiting-Prozess eigentlich so stark automatisieren, das geht mit viel, viel weniger Manpower.

00:15:27: Und das war eigentlich der springende Punkt, eben meine beiden Kollegen auf mich zugekommen sind und gesagt haben, wollen wir das nicht ausgründen?

00:15:36: die dann eben auch noch irgendwie Leute kannten, die uns Geld gegeben hätten für die Idee und das Netzwerk hatten und so weiter.

00:15:43: Und ja, so ist es entstanden.

00:15:45: Die beiden sind dann abgesprungen aus unterschiedlichen Gründen.

00:15:48: Das heißt, dann stand ich alleine da vor den Investoren, die mich dann angerufen hatten und gesagt hatten, ja, ich fand mir eher coolsten.

00:15:56: Und einer von den drei, Thomas Bockhalt, meinte dann eben, dass er das so cool findet, Ganze, er gerne mit einsteigen würde als Co-Founder, nicht nur als Investor.

00:16:05: Und weil meine anderen beiden abgesprungen waren, hatte sich das eigentlich perfekt ergeben, sonst wäre das Ding auch tot gewesen.

00:16:10: Ich hätte das alleine nicht gemacht.

00:16:12: Und ja, so haben wir uns nun zu zweit auf die Reise gemacht.

00:16:15: Cool.

00:16:16: Und ich habe auch schon erwähnt, auf der Website steht Schnelligkeit eines Tech-Startups mit der Qualität eines klassischen Executive Search.

00:16:23: Was...

00:16:25: steckt da dahinter, hinter diesem Satz, was du hast schon gesagt, die Automatisierung mit weniger Manpower und so weiter und so fort, was darf man sich darunter vorstellen, was ihr

00:16:33: bei Bits and Birds macht?

00:16:35: Also genau, das schließt genau da an, wo ich gerade aufgehört habe.

00:16:40: Thomas ist mit eingestiegen.

00:16:42: Thomas ist damals irgendwie Anfang 60 gewesen, hat 25 Jahre Executive Search Erfahrung.

00:16:48: Null Ahnung von digital und IT und Automatisierung gehabt, aber eben eine extrem hohe Qualität in der Arbeit mit Kunden, mit Kandidaten.

00:16:56: Über 500 Projekte, 99,9 Prozent Erfolgsquote, also irrsinnig.

00:17:03: Und ich eben aus der Digitalwelt kommend, aus Tech-Startups kommend, Prozesse automatisieren, diese Jugendlichkeit mit reinbringend, weil das war so der eine.

00:17:16: Gap, den wir dann in der Industrie entdeckt hatten.

00:17:18: Es gab eben diese schnellen Agenturen, irgendwie so Partys geschmissen haben, aber keine gute Qualität geliefert haben.

00:17:24: Dann gab es so diese alteingesessenen Executive Search Belatungen, die alle aussahen wie die Allianzversicherung und eingestaubt waren, dafür aber hohe Qualität hatten.

00:17:31: Aber in der Mitte gab es nichts.

00:17:33: Und genau diesen Gap wollten wir eben füllen.

00:17:35: Also schnell, digital, modern, auch in der Ansprache, in der Farbgebung, Design.

00:17:43: Und auf der anderen Seite aber eben diese hohe Qualität sowohl

00:17:45: mit dem Kandidaten als auch mit dem Kunden.

00:17:47: Und das ist bis heute eigentlich auch unser Markenkern und unser USP.

00:17:51: Wir wollen nicht einfach nur irgendwas schnell schnell machen.

00:17:53: Das ist immer höchste Qualität, aber gleichzeitig mit der Agilität, mit der Modernität von so einem Tech-Startup, weil wir nur so die Talente erreichen und auch für uns und damit

00:18:07: unsere Kunden begeistern können, die eben auch so eine Sprache sprechen und die nicht von so einem

00:18:13: eingesessenen Laden angesprochen werden wollen, weil das einfach nicht zu der Brand der Kunden passt, mit denen wir gerne zusammenarbeiten, also mit den Start- und Scale-ups

00:18:20: Deutschlands.

00:18:22: Und ihr fokussiert sich auf Digital, Digital und Tech?

00:18:26: Also mittlerweile ist das Mandat ein bisschen breiter.

00:18:28: Wir sind ja auch gewachsen in der Zeit.

00:18:29: Wir angefangen hatten wir wirklich mit dem Mandat, wir machen nur IT-Positionen, weil das eine gute Abgrenzung war zu Thomas anderem Geschäft, der klassischen Beladung.

00:18:39: Das hat sich dann immer weiter ausgeweitet.

00:18:41: stärker wir gewachsen sind.

00:18:42: am Anfang, waren wir zu viert, jetzt in Zwischenzeit sind wir irgendwann auf 70 Leute angewachsen und da haben wir verschiedene Cluster aufgebaut.

00:18:50: Und ein Cluster war dann zum Beispiel das Digitalkluster, da wurden dann Marketing und Sales Rollen gemacht.

00:18:53: Ein Cluster ist Finance und Ops.

00:18:56: Da machen wir jetzt ganz viele Finance Rollen.

00:18:57: Also wir besetzen auch CFOs und Co.

00:19:01: IT ist natürlich immer noch mit dabei, aber ist in dem Laufe der Jahren von 100 Prozent auf mittlerweile, würde ich sagen, 30 Prozent unseres Portfolios geschrumpft.

00:19:10: nicht weil da jetzt unbedingt weniger Leute gesucht werden, sondern einfach weil Competiz hat noch viele andere Rollen suchen und wir unseren Kunden gerne ein relativ breites

00:19:20: Spektrum anbieten wollten an Positionen, die wir mit ihnen gemeinsam besetzen können, sofern wir die Expertise hatten.

00:19:26: Und das konnten wir dann eben mit der Größe ein bisschen besser abdecken.

00:19:29: Und das bedeutet, dass ich bin ja überhaupt nicht aus diesem Personalberatungsbereich, aber Unternehmen kommen zu euch, hey, wir brauchen, wir müssen die Stelle besetzen und

00:19:38: dann durchläuft

00:19:41: sich mal oder diese Anfrage, den Prozess bei euch, teilautomatisiert oder vollautomatisiert?

00:19:47: Wie schaut es da aus?

00:19:48: Wie darf man sich das vorstellen, was ihr anders macht, damit ihr schneller seid als die anderen?

00:19:59: Die meisten Kunden, die zu uns kommen, haben schon mal ein, zwei andere Sachen versucht und sind damit gescheitert.

00:20:04: Die haben entweder eine interne HR gehabt, die selber irgendwie Jobpostings gemacht hat.

00:20:09: Die haben vielleicht selber bisschen Active Sourcing gemacht, also irgendwelche Kandidaten auf LinkedIn angeschrieben.

00:20:14: Die haben sich vielleicht schon mal so einen erfolgbasierten Headhunter reingeholt, der den Profil übersprochen hat.

00:20:20: Und das sind alles Maßnahmen, die zwar wenig Geld kosten, aber halt auch nicht so wirklich viel bringen.

00:20:30: Wenn wir loslegen, dann ist es immer ein ganzheitlicher Ansatz.

00:20:32: Das heißt, wir gucken uns erstmal den Kunden an, die Company an, die Rolle, die dort besetzt werden soll und überlegen uns, warum sollte jemand zu euch kommen?

00:20:42: Das ist für die Unternehmen immer so selbstverständlich, dass Leute alle auf den Job Bock haben, die Leute, die wir ansprechen, die sind nicht auf der Suche, die sind happy in

00:20:51: ihrem Job, die verdienen gut und die müssen nicht wechseln.

00:20:55: Das heißt, wenn wir die überzeugen,

00:20:57: mit uns ins Gespräch zu gehen, dann brauchen wir schlagkräftige Argumente.

00:21:00: Und das heißt, entweder muss die Company super cool sein, die Unternehmenskultur, die Vision, der Gründer, die Gründerstory, whatever.

00:21:07: Vielleicht auch die Industrie, in der sie sich bewegen.

00:21:10: Das Team muss ansprechend für die Kandidaten sein, weil sonst, also das Team, die fünf, sechs Leute, mit denen du den ganzen Tag arbeitest, mit denen verbringst du mehr Zeit als

00:21:19: mit deinem Partner oder mit einem Hund.

00:21:21: Das heißt, wenn du die nicht riechen kannst, dann wirst du dort auch nicht glücklich.

00:21:25: Und da muss die Rolle selbst natürlich auch attraktiv sein.

00:21:27: muss irgendwie mehr verdienen können.

00:21:28: Ich muss was lernen.

00:21:29: Der Job muss mir Spaß machen, die Tätigkeit selbst.

00:21:32: So und nur wenn diese drei Bausteine alle gegeben sind, können wir überhaupt einen Kandidaten dazu bewegen, uns ins Gespräch zu gehen und den Prozess ernsthaft weiter zu

00:21:39: verfolgen.

00:21:41: Und das sehr kondensiert in eine in eine in eine Nachrichtensstrecke zu bringen.

00:21:50: So wie Marketing und Sales auch ein Benefit, ein USP von einem Produkt.

00:21:55: kurz und knackig und bündig an Kunden bringen muss, damit der auf die Ad klickt oder in den Laden reingeht oder whatever.

00:22:03: Das ist unser Ansatz.

00:22:04: Also so denken wir und so arbeiten wir.

00:22:06: Aber das klingt ja, also wenn ich dich da unterbreche, das klingt ja im ersten Schritt noch nicht so wirklich, dass ihr das digitalisiert solltet.

00:22:12: Ihr müsst ja auch mit dem Kunden reden.

00:22:13: Was ist euer USP?

00:22:14: Was ist euer Benefit?

00:22:15: Und so weiter und so Das klingt ja noch sehr manuell oder?

00:22:19: Ist das auch noch der manuelle Part?

00:22:22: Wo du sagst, da können wir uns noch nicht unterscheiden, wo wirklich der Unterschied reinkommt, ist erst später?

00:22:29: Da unterscheiden wir uns durch die Qualität der manuellen Prozesse.

00:22:33: Das ist 100 % manuell.

00:22:35: Das ist ein absoluter Kreativprozess, der ist super manuell.

00:22:38: Den machen allerdings sehr, sehr wenige.

00:22:39: Also die allermeisten Headhunter und Recruiter, die in Deutschland rumrennen.

00:22:44: nehmen sich nicht die Zeit dafür und können es auch gar nicht, weil ihr Geschäftsmodell da gar nicht ausgelegt ist.

00:22:49: So ein erfolgbasierter Headhunter ist wie ein Immobilienmakler.

00:22:51: Der muss möglichst schnell möglichst viel Umschlag schaffen.

00:22:54: Das heißt, der muss ganz, ganz, ganz viele Kandidaten irgendwoher bekommen und ganz, ganz, ganz viele Kunden irgendwoher bekommen und dann ganz viel Matchmaking machen und hoffen,

00:23:00: dass irgendwas hängen bleibt.

00:23:01: Das ist deren Geschäftsmodell.

00:23:02: So verdienen die Geld.

00:23:03: Die haben gar keine Zeit, sich mit einzelnen Kunden so intensiv zu beschäftigen.

00:23:06: Und das ist überhaupt nicht unser Ansatz.

00:23:07: Das heißt, am Anfang dieses sich Zeit nehmen, das ist schon ein absolutes Ausstellungsmerkmal.

00:23:12: Das gibt es so nicht.

00:23:14: Immer.

00:23:15: Klar, machen es ein paar, aber ganz viele schon mal nicht.

00:23:17: Und dann kommt der zweite Teil und da wird es dann digital, wie wir dann dieses Messaging an die Kandidaten hinaustragen.

00:23:23: Und da haben wir eben gesehen am Markt, dass die allermeisten Recruiter auf LinkedIn gehen, dann irgendwie so einen Text überlegt haben.

00:23:32: ist dann immer so ein, wir nennen es immer liebevoll, so ein Wallpaper, gefühlt fünf Seiten lang.

00:23:37: Und das schicken sie dann einfach an alle Kandidaten, irgendwie bei drei nicht auf dem Baum sind und hoffen eben auch da, dass dann ein paar antworten.

00:23:42: Und wir haben das Ganze andersrum aufgesetzt.

00:23:45: haben gesagt, Recruiting ist im Endeffekt ein Sales und Marketing Prozess.

00:23:48: Es ist nur ein anderes Produkt, das wir verkaufen.

00:23:50: Eine andere Zielgruppe, aber es ist genau das Gleiche wie Sales und Marketing.

00:23:54: Und im Sales und Marketing ist es ja auch nicht so, dass du beim ersten Touchpoint mit dem Kunden schon einen Verkauf generierst.

00:24:02: Sondern Studien sagen, du brauchst zwischen 15 und 20 Touchpoints.

00:24:06: um ein Lied überhaupt zu generieren, eine Person aufmerksam zu machen auf dein Offer und sie dazu zu bewegen, dir in Kontakt zu treten.

00:24:13: Und im Recruiting ist nicht anders.

00:24:15: Das heißt, wir haben einen Funnel aufgebaut, der 8 bis 12 Touchpoints hat, mit jedem Kandidaten und diese kontinuierlich bespielt, mit Content, mit Ads, mit Nachrichten auf

00:24:25: LinkedIn, mit einer WhatsApp, mit einem Anruf, wenn wir die Telefonnummer haben.

00:24:30: Und auf den verschiedenen Kanälen schaffen wir dann eben

00:24:34: Mehrwert für den Kandidaten erzeugen auf irgendeine Art Weise Interesse und holen sie dann ins Gespräch mit uns.

00:24:40: So und das ist ein fast voll automatisierter Prozess mittlerweile.

00:24:45: Da müssen wir noch bisschen tweaken und A-B-Testing machen, etc.

00:24:48: Aber da ist schon sehr, viel automatisiert und das ist halt superschnell und supereffizient.

00:24:52: Dadurch kriegen wir fünfmal so viele Antworten wie andere.

00:24:56: Das heißt, wir haben fünfmal so viele Kandidaten, mit denen wir sprechen können.

00:24:59: Und das bedeutet, dass wir in der Auswahlphase, wenn wir unsere Assessments machen,

00:25:03: deutlich selektiver sein können und dann nur noch die allerbesten Kandidaten vorstellen.

00:25:08: Das heißt, die Qualität der Kandidaten, die dann beim Kunden landet, einiges höher, ein Vielfaches höher.

00:25:13: Bei uns ist die interne Richtmarke ungefähr das jeder Kandidat, den wir vorstellen, auch eingeladen werden soll zum Interview.

00:25:19: Also 100 Prozent Conversion Rate und normalerweise am Markt kriegst du so 30 Prozent, 25 Prozent je nachdem.

00:25:27: Und die Plattformen, die ihr nutzt, den Search zu machen, das jetzt Xing, LinkedIn oder habt ihr auch eine eigene Plattform, eigenen Pool, wo man sich anmelden kann oder wie darf

00:25:38: man sich das vorstellen?

00:25:40: Ja, also wir haben zwar einen eigenen kleinen Pool, aber der ist meiner Meinung nach nicht relevant.

00:25:46: Also der Teich, in dem wir fischen, ist mehr oder weniger der gleiche wie der von allen anderen.

00:25:50: Also jedes Profil, welches wir jemals kontaktiert haben oder welches sich bei uns auch eintragen kann.

00:25:55: basiert auf einem LinkedIn-Profil.

00:25:57: Also ohne LinkedIn, wenn die Person nicht auf LinkedIn ist, finden wir sie nicht.

00:26:00: Das muss man so sagen.

00:26:01: Dann ist sie für uns mehr oder weniger unsichtbar, allerdings auch nicht wirklich relevant in unserer, bei der Rolle, die wir machen.

00:26:08: Und dann reichern wir eben die Daten noch aus anderen Quellen an.

00:26:10: Beispielsweise, wenn sich Leute bei uns beworben haben, wenn wir schon mal einen Prozess mit den Leuten gelaufen haben, wenn wir noch ein Sync-Profil finden, ein GitHub-Profil, je

00:26:17: nachdem, ob es jetzt eine Tech-Rolle geht oder was auch immer.

00:26:20: Also das reichern wir an, aber base ist immer ein LinkedIn-Profil und

00:26:27: Dennoch schaffen wir es, so circa 30 Prozent mehr Kandidaten zu finden aus diesem Teich als Recruiter, die eine händische Suche machen.

00:26:35: Dabei unterstützt uns die selbstgebaute KI.

00:26:37: Das kann man sich ein bisschen vorstellen, wie wenn jetzt mit deiner Angel am Rand stehst und also deinen Köder rausschmeißt versus das dicke Boot mit dem Netz.

00:26:48: Gleicher See, mehr Fisch.

00:26:51: Okay, aber wie darf man sich das vorstellen, wenn ihr dann auf LinkedIn sucht, nach welchen Kriterien sucht ihr?

00:26:58: Ich meine, da steht ja immer relativ viel.

00:27:00: Vor allem, man in die Beschreibung und die einzelnen Profile reinschaut, sehen wir diese netten Memms, es dann ist, LinkedIn-Profil und Realität und so weiter und so fort.

00:27:14: Ich meine, das ist ja auch so ein Thema.

00:27:17: Wie geht's ihr da vor?

00:27:19: wonach sucht ihr wie viel dazu und so weiter und so fort

00:27:24: Genau, also was wir nicht machen ist, dass wir uns die Profile angucken und dann bei jedem einzelnen Profil überlegen, passt das jetzt oder passt das nicht.

00:27:30: Weil wie du sagst, gibt es die Selbstdarsteller, die polieren das dann auf Hochglanz, dann gibt es die, die schreiben fast gar nichts rein.

00:27:39: Also da darf man nicht zu viel drauf geben.

00:27:42: Was wir gemacht haben ist, wir definieren für jeden Job, für jedes Profil, was wir suchen, Charakteristiker und Kriterien, also Trades nennen wir die.

00:27:53: Und beispielsweise für einen Job suchen wir uns fünf Trades raus.

00:27:57: sind super wichtig.

00:27:58: Diese Person muss diese fünf Trades mitbringen, damit sie für den Kunden relevant ist oder für uns relevant ist im Gespräch.

00:28:05: Und aus den Daten, die wir dann zu einem Profil, zu einem Menschen haben, leiten wir dann ab, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Mensch diese fünf Trades mitbringt,

00:28:14: diese fünf Skills.

00:28:16: Und wenn die Wahrscheinlichkeit hoch genug ist, kommt die Person mit in den Pool rein.

00:28:20: Unser Ansatz ist gar nicht so sehr, dass wir in der Erstauswahl super selektiv sind und nur die fünf, sechs, sieben, acht Kandidaten ansprechen oder uns angucken, die perfekt auf

00:28:28: den ersten Blick zu scheinen passten, weil das oft einfach aufgrund der Unterschiedlichkeit, wie solche Profile genutzt werden, wie Daten im Internet geteilt

00:28:37: werden, zu unzuverlässig Wir kippen lieber ein paar Leute mehr rein in den Pfannel.

00:28:43: unsere Theorie ist, und das hat sich jetzt auch bei über 500 Projekten bestätigt, dass die Kandidaten, gut passen,

00:28:50: auf die Nachrichten und auf die Messages, die wir ihnen schicken, die richtigen Antworten und die, nicht passen, für die es nicht relevant ist und die Antworten nicht.

00:28:58: Das heißt, da gibt es so einen Self-Selection-Process, sodass die Leute, mit denen wir sprechen, ehrlicherweise auch zu 80 Prozent schon ganz gut passen.

00:29:07: Auf den ersten Blick.

00:29:08: Dann gibt es natürlich noch mal durch das Assessment und da schmeißen wir ungefähr zwei Drittel aller Kandidaten noch mal raus.

00:29:12: Aber auf den ersten Blick sind die, die sich melden, auch die richtigen.

00:29:15: Das heißt, wir haben eine gute Art und Weise gefunden.

00:29:20: den Leuten zu signalisieren, wen wir eigentlich suchen und wen nicht.

00:29:24: Und ich bin ganz großer Fan davon, dass man immer sehr, sehr, sehr transparent sagt, was sucht der Kunde und worauf hat der Kunde keinen Bock und wann passt dieses Unternehmen zu

00:29:32: dir und wann passt das Unternehmen nicht zu dir.

00:29:34: Wenn jemand nach viel Work-Life-Balance sucht und ich jetzt für so einen Scale-Up, was gerade in Series B eingefahren hat, Sales-Leute suche, dann kommunizieren wir schon am

00:29:44: Anfang sehr, klar, hier geht es nicht den 9 to 5.

00:29:46: Hier musst du High Performance und das Arbeiten muss hier schon ...

00:29:49: hohen Stellenwert für dich haben.

00:29:51: Leute, auf hohe Work-Life-Balance-Acht geben, die melden sich darauf nicht.

00:29:57: Das heißt, die kommen gar nicht zu uns in van der Leyen.

00:30:00: Aber diese Traits, würde ich mir jetzt vorstellen, sind das irgendwie so Eigenschaften, die jemand mitbringen muss.

00:30:04: Er muss analytisch sein, muss vielleicht IT-Kennnisse haben oder keine Ahnung, was.

00:30:08: Ich weiß jetzt nicht, wie die genau aussehen, aber das würde bedeuten, ihr durchsuchst die Profile und das muss ja irgendwo ja auftoppen.

00:30:15: Oder schaut ihr nur das Profil an, schaut ihr auch die Postings an?

00:30:20: Und da weiß man ja auch, dass Prinzip der Großteil gar nicht postet.

00:30:23: Das sind immer meistens die gleichen, die dann Posts raus haben.

00:30:27: Wie stellt ihr sicher, dass ihr da wirklich auch Leute findet in eurem Funnel?

00:30:31: Ich meine, ihr haut halt mehr rein.

00:30:34: Aber dass selbst die, die ihr reinhaut, die mehr Personen, dann da die Menge übrig bleibt, die ihr auch wirklich braucht.

00:30:43: Oder gibt's, oder lasst mich anders fragen.

00:30:46: Haben wir euch Leute, die Profile sauber pflegen, größere Chancen als welche, die sie weniger pflegen, aber eigentlich super sind in dem, was sie tun?

00:30:54: Nein.

00:30:55: Also es ist schon so, wenn du dein Profil besser pflegst, dann wirst du leichter gefunden.

00:30:59: Das ist definitiv so.

00:31:02: Wir haben allerdings unsere KI so gebaut, dass sie auch aus Profilen mit wenig Informationsdichte noch mit einer statistischen Wahrscheinlichkeit ableiten kann, welche

00:31:13: Skills so ein Mensch wohl hat.

00:31:16: Das ist dann so eine Art Kohortenanalyse.

00:31:18: wir, machen wir mal Beispiel.

00:31:21: Wir haben 10.000 Softwareentwickler, die haben alle den gleichen Titel und haben alle in ähnlichen Firmen gearbeitet.

00:31:31: Die haben alle mit einer Wahrscheinlichkeit von X die folgenden Skills, ABC, weil

00:31:37: 9000 von den 10.000 hatten diese Skills in ihrem Profil angegeben oder wenn wir mit denen gesprochen haben oder den CV ausgewertet haben.

00:31:42: Das heißt, bei den anderen 1000, die ihr Profil nicht gut ausgepflegt haben, gehen wir mit einer hohen Wahrscheinlichkeit davon aus, dass sie den Skill auch haben.

00:31:49: Wissen tun wir es nicht, es ist eine statistische Wahrscheinlichkeit.

00:31:53: Und beispielsweise gibt es Profile, da gucken wir uns genau an.

00:31:59: Der Arbeitgeber, die Firma, keine Ahnung, mal ein Beispiel, benutzt Salesforce.

00:32:04: Das heißt, ich muss jetzt nicht bei jedem einzelnen Sales-Mitarbeiter im Profil sehen, dass die Sales Force nutzen, sondern ich weiß, wenn die in der Firma gearbeitet haben, die

00:32:12: Sales Force nutzt, dann haben die den Skill Sales Force.

00:32:15: Mit einer extremen hohen Wahrscheinlichkeit.

00:32:17: Und so leiten wir quasi Wissen über Personen ab, ohne es ganz sicher wissen zu können.

00:32:24: Und darauf basieren dann eben die Kandidatenpuls, wir aufbauen.

00:32:28: Also ihr baut so einen digitalen Zwilling von

00:32:32: gewissen Personas und ordnet es dann quasi zu ein Digitaler Zwilling ist tatsächlich ein guter Begriff.

00:32:39: Also wir versuchen es anzuleichern mit so viel Information wie wir haben, direkt oder indirekt und leiten eine Wahrscheinlichkeit daraus ab, macht es Sinn, die Person zu

00:32:47: kontaktieren, könnte das Angebot für sie relevant sein oder nicht.

00:32:50: Ja, dann machen wir es, wenn nicht dann nicht.

00:32:52: Und ich meine, was ja auch immer spannend ist und was ja auch immer

00:32:56: gesprochen wird, wenn es KI-Lösungen geht und Einsatz von KI, ist das ganze Thema Bios-Diskriminierung, was ja auch vor allem im Recruiting ein wichtiger Punkt ist, wenn

00:33:06: man sich vorstellt, in Amerika werden ja keine Fotos mitgeschickt bei den CVs, damit man sich von den Fotos schon kein Bild machen kann, was ja in der Dachregion in Russus ist,

00:33:16: dass zumindest ein Bild dabei ist.

00:33:19: Wie geht ihr damit um mit dem Thema Bios und Diskriminierung?

00:33:23: Wie kriegt ihr das?

00:33:24: oder kriegt es es gar nicht raus oder ja.

00:33:29: Die KI trifft keine Entscheidungen, ob jemand gut geeignet ist für eine Position oder nicht.

00:33:37: sobald wir mit den Leuten im Gespräch sind, es beispielsweise einen Transcript von einem Gespräch, was dann mit ausgewertet wird, aber der Mensch entscheidet an der Stelle immer,

00:33:47: geht es weiter oder nicht.

00:33:48: Also, wir haben immer so eine Art Vier-Augensystem, welches, deswegen war auch deine Frage vorhin auch deine AB-Frage so passend, die Maschine bereitet die Daten

00:33:57: Grundlage vor, der Mensch trifft am Ende die Entscheidung.

00:34:00: Also so haben wir das in allen Prozessstätten eingebaut.

00:34:03: Und so Sachen wie Alter, Foto, Geschlecht und so, diese Informationen werden natürlich vorher rausgefiltert, also wurden rausgefiltert, als wir die KI damals antrainiert hatten

00:34:17: und sind deswegen gar nicht Bestandteil von einem Dataset.

00:34:20: Trotzdem gibt es Fälle, auch aus den USA, zum Beispiel Amazon gab es so einen Fall vor irgendwie fünf Jahren oder so.

00:34:26: Selbst obwohl du diese Merkmale rausschneidest aus dem Datenset, kann die KI immer noch indirekt, beispielsweise weil, ich glaube das Beispiel aus den USA war, dass eine Person

00:34:41: in einer Schule war, wo eben nur Frauen waren, Frauenschule oder in einer, wie heißen diese Dinger, nicht Fraternity, sondern für die Mädels Sorority.

00:34:54: Und dadurch konnte man quasi ableiten, obwohl das Geschlecht der Name etc.

00:34:57: nicht zu sehen war, dass sie weiblich war.

00:34:59: Und da haben sie dann irgendwelche Biases eingeschlichen, weil Profile, in solchen Sororities waren, haben es dann in der Kerle leider nicht ganz so weit nach oben

00:35:09: geschafft.

00:35:09: Und deswegen hat die KI daraus abgeleitet, wenn du in einer Sorority warst, ist gleich weiblich, bist du weniger kompetent und hat deswegen dann Kandidaten rausgeschmissen.

00:35:17: Haben sie irgendwann entdeckt, und es war in diesem Skandal, und haben sie die komplette KI wieder gekillt.

00:35:22: Aber das ist ein ongoing process.

00:35:25: es sind schon spannende Fragen auch.

00:35:27: Du hast jetzt auch gesagt, bei euch ist immer der Mensch noch im Final der, der entscheidet.

00:35:33: Das ist a human in the loop.

00:35:36: Glaubst du, wird sich das ändern, dass das auch nochmal automatisiert wird und die Menschen vielleicht mehr, sie sind vielleicht im Prozess, sondern am Prozess arbeiten?

00:35:49: Voll.

00:35:51: Das ist meine ganz feste Überzeugung.

00:35:53: Wir kommen jetzt in das Alter von KI-Agenten.

00:35:58: Die übernehmen immer mehr mehr Tasks.

00:36:00: Es gibt schon Tools, die machen Interviews mit Kandidaten.

00:36:05: Komplett digital.

00:36:06: Da ist dann ein Avatar, der mit dir redet und du merkst fast nicht, dass das kein Mensch ist.

00:36:10: Ich habe auch letztens einen KI-Agenten gesehen.

00:36:13: Für ein VC, da pitchen die Founder vor der KI und die gibt denen am Ende Funding.

00:36:20: und stellt den Netzwerkkontakt bereit und so.

00:36:22: Das ist total abgefahren.

00:36:24: Und im Recruiting wird das auch kommen.

00:36:25: Also es gibt es in den USA schon und die USA sind halt immer zwei, Jahre weiter als wir.

00:36:30: Das heißt, bei uns wird das auch irgendwann Einzug halten, ganz sicher.

00:36:35: Und am Anfang wird halt die die Gespräche führen und ein Recruiter wird am Ende nochmal drüber gucken und entscheiden und dann gibt die KI irgendwann ihre Recommendation und der

00:36:42: Recruiter sagt ja oder nein und irgendwann sagt man, okay, KI, wenn du dir sicher bist, dann entscheide selber.

00:36:48: Wenn du dir unsicher bist, dann lass mich noch mit entscheiden.

00:36:50: Lass mich noch mit drauf gucken, so wie man es mit den Mitarbeitern auch macht.

00:36:53: Und genauso wird KI auch über die Zeit cleverer, senioriger und autonomer.

00:37:00: Da bin ich mir ganz sicher.

00:37:02: Ja, aber wie ist das Thema

00:37:04: Du hast es ja schon noch angesprochen, das Thema

00:37:10: passt das überhaupt, passt der jetzt zu uns in die Kultur, passt der, er sympathisch wie auch immer.

00:37:14: Also die KI ist alles schön und gut, aber die Unternehmenskultur, wandelt sich vielleicht auch die Mitarbeiter, die da drin sind und so weiter und möglicherweise stellst du dann

00:37:23: auch Leute ein, die nicht vom Mindset oder nicht so wirklich reinpassen in die Gemeinschaft.

00:37:33: Ich immer Vor- Nachteile, will ich immer die gleichen drin haben, will ich ein paar die ausscheren, damit ich auch nochmal neue Impulse reinkriege und so weiter und so fort.

00:37:39: das kann ja auch, wenn du wen einstellst, der nicht in dieses Gefüge passt, kann das ja auch eine Gruppe sprengen.

00:37:49: Wie stellt man sowas sicher zukünftig mit den Agenten?

00:37:53: Ich habe die Erfahrung gemacht, dass wenn ich Personalgespräche geführt habe,

00:38:01: Ich teilweise gar nicht so auf das fachliche geschaut habe, sondern mehr passt die Person überhaupt ins Team und kann ich das an der KI so antrainieren?

00:38:10: Es gibt Studien zu der Validität von Assessment Tools.

00:38:15: Also ich habe das mal ganz intensiv mir angeguckt.

00:38:19: Wie schaffst du eigentlich die höchste Validität, wenn du einen Kandidaten vor dir sitzen hast?

00:38:24: Machst du Interviews, machst du Case Studies, du irgendwelche strukturierten Fragebögen?

00:38:31: Oder hörst du auf dein Bauchgefühl?

00:38:32: Und die meisten Menschen glauben ja, dass ihr Bauchgefühl, dass sie richtig gut darin sind, so ein richtiges Händchen dafür haben, die richtigen Menschen auszusuchen.

00:38:39: Das sagen alle von sich, genauso wie übrigens auch 80 Prozent oder so von sich sagen, dass sie besser als dadurch ein Auto fahren, was dann statistisch gesehen schon mal gar nicht

00:38:46: stimmen kann.

00:38:48: Und die Validität von Bauchgefühl, also Nasenfaktor, ist mit 0,2 so mit die schlechteste Methode, um Menschen auszuwählen, die im Unternehmen anfangen sollten.

00:38:59: Also so

00:39:01: Wir sind extrem schlecht darin, anhand von unserem Gefühl auszusuchen, wer passt gut ins Unternehmen und wer nicht, und wer macht einen guten Job.

00:39:08: Wir glauben, wir sind sehr gut darin.

00:39:11: Ich bin 100 Prozent überzeugt, wenn wir der KI genug Datenpunkte geben, wird diese Entscheidungen besser treffen, als wir es könnten.

00:39:19: Wir haben beispielsweise ein Tool gebaut, schon vor fünf Jahren damals, was die kulturelle Ausprägung eines Unternehmens misst, anhand von acht Dimensionen und die

00:39:29: kulturellen Präferenzen eines Kandidaten anhand der gleichen acht Dimensionen auch misst.

00:39:34: Das legen wir dann quasi so übereinander wie in so einem Spider-Chart.

00:39:38: Dann gucken wir eben, wie hoch ist die Überschneidung auf den Dimensionen und genau wie du gesagt hast, vielleicht ist dann mal eine Dimension klafft dann auseinander und das kann

00:39:44: doch was Gutes sein, das nennen wir dann Cultural Ad.

00:39:47: Der ist besonders risikofreudig und das Team ist eher ängstlich.

00:39:50: Vielleicht ist gut, dass da mal jemand dazu kommt, der ein bisschen vor Land prescht oder es kann auch mal...

00:39:55: blöd sein, das will man nicht, dann muss man vielleicht das als besonders tolle Fühlungs-Challenge erfahren.

00:40:01: Das ist kein besonders ausgefeiltes Modell, das nutzen wir einfach nur, um uns ein bisschen zu behelfen und das finden Kunden aber trotzdem super hilfreich.

00:40:08: Und da gibt es tausend Modelle von.

00:40:10: Und das in der KI zu geben und dann anhand von bestimmten Fragen in einem Interview diese Punkte abzufragen und zu analysieren, die Art und Weise daraus zu hören, wie man spricht.

00:40:21: Wir haben ja vorher noch darüber gesprochen, dass man

00:40:24: man ja Ton auch sehen kann und du kannst ja auch die selbst die das Selbstbewusstsein einer Stimme kannst du eine KI auch auswerten lassen.

00:40:32: Das kann ich dir sagen.

00:40:34: Also alles, wir Menschen können, kann eine KI in fünf Jahren besser.

00:40:37: Da bin ich mir sehr sicher.

00:40:44: und

00:40:47: Das einzige, was uns davon abhalten wird, diese Entscheidung in der KI zu überlassen, ist einfach, dass wir das Gefühlsscheiße finden, dass wir nicht mehr selbst in Kontrolle sind,

00:40:57: was ich auch verstehen kann.

00:41:00: Aber irgendwann gibt es auch einen KI-CEO von irgendwelchen Companies, bin ich mir auch sicher.

00:41:05: Ich meine, die eine Seite sind die Unternehmen, einstellen.

00:41:10: Die andere Seite sind auch die, die eingestellt werden oder die Personen.

00:41:14: Wie finden die das?

00:41:16: Wie finden die das, mit einer KI zu reden, anstatt mit einer Person zu sprechen?

00:41:20: Das ist ja auch so Thema.

00:41:22: Ich meine, das kann ich mir auch noch mal schwierig vorstellen.

00:41:27: Das ist das, was ich meine.

00:41:28: Da wurden auch Umfragen gemacht.

00:41:30: Die Akzeptanz von einer KI eingestellt zu werden, ist extrem hoch in dem Moment, wo ich genommen wurde.

00:41:37: Und die Akzeptanz von einer KI eine Absage zu bekommen, ist in Deutschland extrem gering ausgeprägt.

00:41:44: Das heißt, das ist einfach ein kulturelles Ding, ein Mindset-Ding.

00:41:47: Da müssen wir uns langsam hin entwickeln.

00:41:49: Das wird am Anfang auf viel Widerstand stoßen.

00:41:52: Die ersten Firmen, die es machen, werden dafür in den Medien auf die Fresse bekommen.

00:41:56: Und dann werden sie immer mehr machen.

00:41:57: Und dann irgendwann ist es einfach ganz normal.

00:41:59: Und die, die das nicht nutzen, auf die werden wir in 10, 15 Jahren zurückblicken und uns wundern, warum es die überhaupt noch gibt.

00:42:06: Okay.

00:42:09: Aber es gibt auch Vorteile, die sich damit einhergeben.

00:42:11: Ich kann mein Interview mit der KI nachts 3 Uhr machen, wenn ich Software-Evokator bin und ich muss mir den Bart nicht rasieren und muss keine Angst haben, ich keinen Bock habe, mit

00:42:19: Menschen zu sprechen.

00:42:20: Dann spreche ich mit der KI, mache mein Interview und klicke den Job.

00:42:24: kann vielleicht...

00:42:25: Sofern die Videos nicht ausgewertet werden, kannst du den Bart nicht rasieren.

00:42:31: Okay.

00:42:33: Ja, meine, klar, das sind natürlich Vorteile.

00:42:37: ich stelle mir manchmal die Frage ganz kritisch, ob wir der Gesellschaft nicht Sachen auch zumuten und sagen, ja, das ist natürlich super cool für euch und ihr könnt dieses und

00:42:46: jenes machen, aber will das die Gesellschaft wirklich?

00:42:49: Und einerseits will es die Gesellschaft und zweitens ist es tatsächlich auch gesund für die Gesellschaft, wenn wir auf einmal so ticken und in die Richtung sie treiben.

00:43:02: Ich verstehe die Frage und das also auf einem philosophischen Level kann man das auch diskutieren.

00:43:07: Aber ich bin Pragmatiker und es ist am Ende des Tages scheißegal, ob wir es gut finden.

00:43:10: Es wird passieren.

00:43:11: wird es wird nicht dieser Zug wird sich nicht mehr aufhalten lassen.

00:43:15: Wir können uns dagegen stellen oder wir können mitmachen.

00:43:18: Wir können uns ärgern.

00:43:19: können uns freuen.

00:43:19: Wir können Angst davor haben.

00:43:20: Es ist vollkommen egal, was wir zwei dazu denken und jeder andere.

00:43:24: Es wird so oder so genauso kommen.

00:43:26: Und wie gesagt, ich bin Pragmatiker.

00:43:29: Das heißt, ich gucke einfach nur, wie kann ich mich selber aufstellen, sodass ich

00:43:32: in der bestmöglichen Position bin, wenn dieser Tag kommt.

00:43:34: Und wir sehen ja an jeder Ecke schon, dass diese Sachen immer näher und näher kommen.

00:43:43: Aber klar, auf einem philosophischen Level kann man sich darüber unterhalten und sich die Frage stellen, wohin geht das mit uns?

00:43:48: Wo bleibt dann am Ende noch die Menschlichkeit?

00:43:50: Aber immer, ich diese Diskussion führe und gefühlt unterhalte ich mich darüber einmal die Woche, wir kommen immer an dem gleichen Punkt an.

00:43:58: Wir wissen alle nicht, wie das Arbeitsleben in 15 Jahren noch ausschaut.

00:44:01: Keiner von uns weiß, welche Jobs es in 15 Jahren noch gibt.

00:44:05: Ich glaube, bis hoch zum CEO können wir in 15 Jahren so gut wie jeden Job automatisieren.

00:44:11: Gestern habe ich mit meiner Verlobten über gesprochen.

00:44:12: glaube, Richter wird es in 15 Jahren noch geben, weil man diese hoheitliche Verantwortung und Politiker, diese zwei Sachen wird man wahrscheinlich einfach gesetzlich in der KI

00:44:23: nicht geben wollen.

00:44:25: Bei allen anderen Sachen, also alles in der kleinen Wirtschaft, kann ich mir nicht vorstellen.

00:44:28: Wie gesagt, es gibt schon Investoren-KIs.

00:44:31: Und bald gibt es auch eine CEO KI und wie gesagt, dann müssen wir halt gucken, wie wir alle noch unser Geld verdienen.

00:44:36: Oder ob wir dann alle mit einem bedingungslosen Grundeinkommen den ganzen Tag malen und kiffen und uns lieb haben.

00:44:44: Ist auch eine Option.

00:44:47: Ja, nicht so schlecht.

00:44:48: Ja, ja.

00:44:53: Ich bin gespannt, wie die Entwicklung da ist.

00:44:55: Ich habe doch an der einen oder anderen Stelle

00:44:59: Politiker, Richter, ja, finde ich spannende Sache.

00:45:02: Ich glaube, es gibt noch ein, zwei andere Sachen.

00:45:05: allem wenn es um Pflege oder Kinderbetreuung geht.

00:45:10: das wird uns die KI auch nicht übernehmen in dem Sinn oder kann sie.

00:45:15: Aber ich glaube nicht, dass wir uns da große Freude bereiten.

00:45:19: Außer es muss keine arbeiten.

00:45:20: Es können sich alle liebhaben und so weiter und so fort.

00:45:25: Und dann zu Hause die Kinder betreuen.

00:45:27: Dann fallen die Jobs auch weg.

00:45:30: Aber glaubst du wirklich, dass es in 20 Jahren noch Menschen gibt, die Pflegekräfte sein werden?

00:45:35: mit diesen ganzen...

00:45:36: 100 % ich glaube, ich bin nicht der festen Überzeugung.

00:45:40: Wir können viel automatisieren, wir können viele Sachen nehmen, aber ich glaube, dass dieses...

00:45:44: und das macht ja auch einem Menschen aus, ich meine wir sind eben philosophisch ein bisschen drinnen, aber das macht auch einem Menschen, auch die Menschen aus, dass sie auch

00:45:53: Gefühle und so weiter und so fort, ja ich kann mich Maschinen anders öffnen etc., aber diese...

00:46:01: Ja, ich glaube schon, dass da noch was Zwischenmenschliches da ist, was wir nicht rauskriegen.

00:46:09: weißt du, einen Patienten von einem Bett runterzuheben auf ein anderes, ja, okay, komm, ja, das kriegen wir alles hin.

00:46:15: Das ist jetzt kein Thema.

00:46:16: Das wird vielleicht bisschen länger dauern, aber es gibt doch auch Aspekte in der Pflege, ich gewisse Sachen kann ich sicher auch über Roboter und so weiter lösen, aber es gibt,

00:46:29: glaube ich, gewisse Dinge,

00:46:32: Da weiß ich nicht, ob wir uns einen Gefallen tun, wenn wir das einfach nur Maschinen übergeben.

00:46:37: Weil das ist ja auch was, wenn du selber durch wem kümmern musst, pflegen musst, löst das ja auch in dir selber auch was aus.

00:46:45: Also es ist ja dann, ich glaube schon, dass das noch spannend wird, die Diskussion.

00:46:53: Aber ich glaube, was du gesagt hast, ist wirklich sehr spannend.

00:46:56: Und zwar, ich glaube, es

00:47:01: Wir werden keine Pflegekräfte mehr haben müssen, einen Grundstock an Pflege, an Vorsorge bereit zu halten für alte Menschen.

00:47:14: Das, glaube ich, ist phänomenal, weil wir ja chronisch unterbesetzt sind, was das Thema angeht.

00:47:19: Das heißt, das ist ein absolutes Plus.

00:47:22: Ich glaube, dann wird es in die Freiwilligkeit gehen.

00:47:24: glaube, Menschen, wie du richtig gesagt hast gerade,

00:47:27: muss ich am Ende des auch irgendwie beschäftigen und einige Menschen wollen einfach anderen Leuten was Gutes tun, indem sie dann beispielsweise zwei, drei Stunden am Tag in

00:47:35: die Pflege reingehen und dann aber eben nicht den Hintern abwischen, sondern mit denen dann quatschen oder Karten spielen.

00:47:39: Also ich dann so mit ihnen beschäftigen.

00:47:41: Und das glaube ich auch, dass das super ist.

00:47:44: Aber ich will auch nur auf eine Analyne Tote mit reinschmeißen.

00:47:47: Meine Verlobte, seit Jejipiti sprechen kann, gibt jetzt dieses Update seit ein paar Monaten, dass quasi Unterhaltungen führen kannst und die erben ja mittlerweile auch.

00:48:00: Also sagt sie es immer im Spaß, hoffe ich zumindest, aber sie meint, das ist eigentlich ihre Affäre, Jajapiti.

00:48:06: Sie unterhält sich stundenlang mit dem Ding über alles Mögliche.

00:48:09: Jajapiti ist männlich, meint es ist weiblich.

00:48:13: Und der sagt immer, ich fühle mich so gut verstanden von dem.

00:48:16: ist so empathisch.

00:48:18: ist er auch.

00:48:19: Wenn ich dem zuhörte, denke ich, das ist Wahnsinn.

00:48:21: So viel empathischer, ich jemand sein könnte.

00:48:24: In Japan gibt es Leute, daten AI, weil sie keinen Partner haben.

00:48:29: Ich glaube auch, diese Zwischenmenschliche, von dem wir glauben, dass nur Menschen es anderen Menschen geben können.

00:48:35: Ich glaube, wir überschätzen uns da und wahrscheinlich werden wir in 20 Jahren überrascht sein, dass selbst Dinge, von denen wir dachten, das geht nicht, das kann keine Maschine

00:48:45: abbilden, dass wir überrascht sein werden, wie das halt doch ging.

00:48:49: Da bin ich bei dir, es wird ganz, ganz viel gehen.

00:48:52: Die Frage ist, ob es für uns als Gesellschaft

00:48:57: ist, wenn wir das abgeben.

00:49:00: Aber da sind wir in einer philosophischen Frage.

00:49:04: Da kann man wahrscheinlich relativ lange diskutieren.

00:49:06: müsste man wahrscheinlich auch, ja, aber da bin ich mir noch nicht sicher, das oder da glaube ich, dass das an der einen oder anderen Punkt Sinn ist, dass wir es nicht abgeben.

00:49:16: Weißt du, klar, du kannst eine KI, du kannst einen Roboter, die wäre noch feinfühliger werden, das wird sich anfühlen, als würde dich an eine Person berühren und so weiter.

00:49:25: Die Gespräche, ja und so.

00:49:28: Ja, wenn es dann aber wirklich mal drauf ankommt, wir haben uns lieb, dann wird es ziemlich hart, Ding.

00:49:38: Also ich bin auf jeden Fall noch nicht sicher, ob es gut ist, wenn wir alle nicht mehr arbeiten müssen.

00:49:43: Weil wenn ich mir so Fernsehsendungen angucke, wo Menschen, die zu viel Zeit haben, auftauchen, dann weiß ich nicht, ob es nicht vielleicht sogar besser ist, wenn alle noch

00:49:53: bisschen arbeiten müssen.

00:49:54: Oder ob zu viel Freizeit der Menschen vielleicht nicht so gut tut.

00:49:57: das werden wir Ja, das ist auch ein guter Punkt.

00:50:01: Aber wenn wir jetzt gerade in diesem Thema drin sind, gibt es für dich dann irgendwo eigentlich so eine ethische Grenze von KI im Recruiting?

00:50:15: uh nicht so wie wir sie einsetzen.

00:50:18: Das ist alles Prozessbeschleunigung, Prozessautomatisierung.

00:50:22: Dinge gehen einfach schneller.

00:50:23: Wir besuchen uns Informationen aus dem Internet zusammen, die öffentlich verfügbar sind.

00:50:28: Das könnte ich, wenn ich unglaublich viel Zeit hätte, auch händisch machen.

00:50:31: Also das finde ich unkritisch.

00:50:34: Gut, hatten vorhin darüber gesprochen, ob eine KI am Ende des Tages eine Einstellungsentscheidung treffen sollte.

00:50:42: Auch da finde ich...

00:50:43: ethisch nichts verwerftigt, ehrlicherweise.

00:50:47: Blöd ist eben, wenn sich so Biases einschleichen, die dann eben auch nicht vom Menschen gebollt sind, sondern einfach auf schlechten Daten, auf unvollständigen Daten,

00:50:57: voreingenommenen Daten setzen, die eben...

00:51:00: Also, warum wurde diese KI von Amazon biased gegenüber weiblichen Personen und hat gedacht, dass die keine guten Führungskräfte sind?

00:51:08: Naja, weil halt dieser Bias in der amerikanischen Gesellschaft 50 Jahre lang...

00:51:12: noch länger existierte und der sich dann in den Daten wiedergespiegelt hat.

00:51:17: Das heißt, die KI hat auch nur das übernommen, was die Menschheit die 100 Jahre vorher produziert hat.

00:51:26: Aber ja, also das ist natürlich uncool.

00:51:29: Das möchte man nicht.

00:51:30: Und da arbeiten auch immer alle so superfieberhaft dran, dass das nicht passiert und dass das KI in diesem Sinne auch verantwortungsbewusst eingesetzt wird.

00:51:38: Das finde ich auch gut.

00:51:41: Ansonsten glaube ich, dass Recruiting ein an sich relativ unkompliziertes Feld ist, was die Nutzung von KI angeht.

00:51:52: Klar, man muss gucken, dass Daten nicht irgendwo hingehangen, wo sie nicht hin sollen.

00:51:57: ist natürlich klar.

00:51:57: Wir arbeiten damit super viel in sensitiven Daten, persönlichen Daten.

00:52:00: Das ist natürlich super wichtig, aber das ist auch ohne KI wichtig.

00:52:02: Von daher verstärkt das den Need für etwas, was auch vorher schon wichtig war.

00:52:09: Was wird sich neben dem Recruiting noch im ganzen HAA tun mit KI?

00:52:16: Ich glaube schon seit ein paar Jahren, dass Recruiting per se, also in Deutschland vor allem, immer stärker mit Upscaling korrelieren wird.

00:52:27: Wir haben einfach nicht genug Leute in Deutschland.

00:52:30: Wir schaffen es nicht, Migration anzukurbeln.

00:52:33: Jede Studie weist darauf hin, wir laufen in ein immer größer werdendes Gap an Fachkräften.

00:52:38: Kennt ja auch jetzt jeder schon das Wort.

00:52:42: Das können wir nur durch Upscaling lösen.

00:52:44: KI ist tatsächlich eine Möglichkeit, diesen Gap auch noch zu schließen, weil wir einfach weniger Personen brauchen, die gleiche Produktivität zu erreichen.

00:52:53: Dennoch, trotz KI sagen alle Studien, der Gap wird größer.

00:52:57: Sprich, Upscaling ist das, so meiner Meinung der neue Megachend, der in Unternehmen Einhalt finden muss.

00:53:04: Und das wiederum ist etwas, da kann KI uns massiv unterstützen.

00:53:09: Genau zu identifizieren, wo steht dieser Mensch heute.

00:53:13: Wo möchte dieser Mensch vielleicht in fünf Jahren hin?

00:53:15: Und wie können wir diese Personen weiterentwickeln?

00:53:19: Welche Skills muss sie lernen?

00:53:21: In welcher Peilung müssen sie reinschmeißen, etc.?

00:53:23: Damit diese Person diese Skills sich aneignet, dann eben diesen Gap zu führen, den wir heute im Unternehmen haben oder von dem wir wissen, dass er in zwei, Jahren aufkommen

00:53:31: wird, weil dann der und der in Ruhestand geht.

00:53:34: Das ist, ich, super wichtig.

00:53:36: Alles was gut zum Thema Upscaling, People Development im weiteren Sinne ist auch

00:53:43: diesen Thema.

00:53:43: Ich die meisten Unternehmen haben zu wenig Instrumente, effektives Feedback zu geben.

00:53:51: Heute ist jedes zweite oder zwei von drei Meetings.

00:53:56: Ich weiß nicht, ich kenne die Statistik nicht online.

00:53:58: Das heißt, du könntest immer eine KI mit dazuschalten.

00:54:00: Du kannst eine KI immer auswerten lassen.

00:54:02: Wie habe ich mich in einem Meeting getan?

00:54:03: Wie war ich als Führungskraft?

00:54:05: Wie war mein Feedback?

00:54:07: Wie habe ich mich in einem Sales Call getan?

00:54:08: Wie habe ich mich als Recruiter in einem Kandidatengespräch geschlagen?

00:54:11: und mir da Feedback einholen.

00:54:13: Da gibt es auch schon Tools, die das machen und sozusagen kontinuierlich on the job lernen.

00:54:19: Ich glaube, das ist super spannend und hängt dann wieder bisschen enger mit Recruiting zusammen, aber ist für mich auch super spannend.

00:54:25: Das ganze Thema Employer Branding.

00:54:26: Also Gen.ai gibt so unglaublich viele Möglichkeiten und die nutzt einfach noch keiner.

00:54:34: W3 von Google ist jetzt vor ein paar Tagen in Deutschland auch offiziell released worden.

00:54:39: damit kannst du Werbeklips machen, sind einfach wie filmecht.

00:54:43: Das heißt, wenn sich da mal jemand hinsetzt und paar Gedanken macht und sagt, alles klar, ich mache jetzt hier coole, realistische, witzige Videos für Unternehmen oder für mich

00:54:53: selbst als Unternehmen, die Kandidaten nochmal viel ehrlicherer Einblicke gibt, wie es eigentlich ist, bei uns zu arbeiten und so weiter und so fort.

00:55:02: Ich glaube, das kann auch mal ganz, ganz, ganz viel machen.

00:55:05: Spannend.

00:55:05: Ich bin mal gespannt, wie sich da das Ganze entwickelt.

00:55:09: Daniel, die letzte Frage, die ich allen stelle, kommt jetzt und zwar drei Learnings, die du den Zuhörerinnen mitgeben möchtest.

00:55:22: Die können private Natur sein, die können berufliche Natur sein.

00:55:26: It's up to you.

00:55:27: Oh, drei Learnings.

00:55:32: Learning Nummer eins, das habe ich letzte Woche gelernt, wenn ihr einen Hund habt und dieser Hund eine

00:55:43: Zecke.

00:55:44: Ja, eine Zecke hat.

00:55:47: Die kriegt man fast nicht tot, die Viecher.

00:55:51: Der schmerzärmste Weg, eine Zecke das Leben zu nehmen, meine Frau ist ein großer Tierfreund, deswegen müssen es immer schmerzarme Wege sein, ist sie in die Giftiertruhe zu

00:56:02: packen.

00:56:02: Und zwar dann aber bitte für 48 Stunden, denn so lange braucht die Zecke, dann auch wirklich endgültig durchgefroren und tot zu sein.

00:56:07: Erstes Learning.

00:56:11: Jetzt ganz kurz, deine Verlobte packt Zecken in die Tiefkühltruhe und steigt nicht einfach drauf?

00:56:20: Die kann kein Tier töten.

00:56:23: Okay, alles klar.

00:56:25: Panonin im Leben ein Tier getötet, ist hoch allergisch gegen Mücken, aber wenn da eine Mücke kommt, ich sie killen, weil sie das selber nicht machen kann.

00:56:31: Und wie gesagt, die Zecken, die dann unseren Hund angreifen, die will sie nicht einfach irgendwie kaputt treten oder so, sondern ja.

00:56:37: Die Zecken sind ja wohl die...

00:56:39: die unnötigsten Viecher, die ich kenne.

00:56:42: Also wenn ich ehrlich bin und ja, okay.

00:56:47: Gut, spannend.

00:56:48: Da hatte ich noch nie das Learning oder diesen Einblick.

00:56:52: Alles gut.

00:56:55: So, Learning Nummer eins.

00:56:55: Learning Nummer zwei.

00:56:56: Da kann ich mal was Berufliches überlegen.

00:57:05: Ja, auch eine interessante Statistik, die mir vorher nicht klar war.

00:57:09: 70 Prozent aller Jobs weltweit werden niemals öffentlich bekannt gegeben, sondern werden unter der Hand besetzt.

00:57:23: 70 Prozent aller Jobs weltweit.

00:57:25: Das heißt, wenn man heute noch auf Jobsuche ist oder wenn man einen Job haben möchte und sich auf das Job-Board eines Unternehmens bewegt oder Stepstone oder sonst irgendwas, das

00:57:34: sind dann

00:57:35: die 30 Prozent, die noch übrig geblieben sind.

00:57:38: Und damit kann das keine gute Strategie für einen Arbeitnehmer von heute sein, sondern es muss eigentlich, vor allem wenn man ein paar Jahre Berufsverfahrung hat, meistens darauf

00:57:49: hinauslaufen, dass man sich einfach gutes Netzwerk bildet, Leute kennenlernt, vor allem eben auch Recruiter und dadurch seine Chance massiv erhöht, einen attraktiven Job zu

00:57:58: kommen.

00:58:00: Das spannendes Learning, finde ich cool.

00:58:04: Und dann habe ich noch ein drittes.

00:58:08: Ich stehe 5 Uhr morgens auf.

00:58:09: Ich so FIFA M-Club Mitglied und mache erst mal morgens Sport.

00:58:13: Das habe ich jetzt lange Zeit nicht mehr gemacht, weil wir umgezogen sind.

00:58:15: Ich hatte nicht Knie-OP und blablabla.

00:58:17: Das mache ich jetzt wieder seit zwei Wochen und ich habe gemerkt, wie unendlich besser mein Leben wieder ist, seitdem ich das mache.

00:58:23: Deswegen Learning Nummer drei.

00:58:28: Früh aufstehen ist das Beste, das fast Beste, was du machen kannst, einen geilen Tag zu haben.

00:58:35: Und dann hat man ein Sport.

00:58:37: Gut, drittes Learning nehme ich mir nicht an.

00:58:43: Nicht zu meins.

00:58:45: Ich weiß, dass wenn ich um die Uhrzeit aufstehe, einfach am Sack bin und nichts geht.

00:58:52: Ja cool.

00:58:53: Daniel, danke.

00:58:54: Danke fürs Gespräch.

00:58:55: Danke für deine Einblicke in das, was ihr macht mit Beats and Birds.

00:58:59: Das ist echt spannend.

00:59:00: Auch deine Sicht auf die Dinge.

00:59:05: dass du da sehr pragmatisch und sagst, was er für dich in Zukunft alles machen wird und so weiter und so fort.

00:59:12: Ich habe auch gut gefunden, dass wir da mal kurz ein ja wir sind ja nur kurz ins philosophische eingetaucht.

00:59:20: Aber ich fand das echt spannend, dein Blick auf die Dinge und die Themen, auch das Thema Upskilling, interessant, ich hatte erst ein Gespräch zum Thema

00:59:33: Schichtplanung und daher war auch das Thema, was wird denn spannend zukünftig und da kamen wir auch aufs Thema Abskillinge, das bläst da, haben uns gleiche Horn geblasen, also das

00:59:44: wird ein spannender Punkt für die Zukunft.

00:59:48: Ja, ich sage herzlichen Dank fürs Gespräch, mir hat es großen Spaß gemacht, vor allem in einer Branche und in einem Bereich, wo ich selbst nicht aktiv bin, da auch mal

00:59:57: hineinzuschauen, hineinzuschnuppern und

01:00:02: Ich bin gespannt, wo es bei euch hingeht.

01:00:04: Die Reise, ich wünsche euch alles Gute und ich freue mich, wenn wir uns vielleicht mal dann sehen, sei es in Hamburg oder im Süden.

01:00:11: Du bist ja aus der Gegend von Nürnberg.

01:00:14: Bis dahin auf jeden Fall alles Gute und liebe Grüße zurück.

01:00:18: Also nicht zurück, aber liebe Grüße in den Norden wieder.

01:00:20: Vielen Dank, Johannes.

01:00:23: Hat mir Spaß gemacht und schönes Wochenende.

01:00:26: Das war das Interview mit Daniel Stojanovic.

01:00:29: von Bits and Birds.

01:00:30: Infos zu Daniel und Bits and Birds findet ihr in den Show Notes.

01:00:34: In zwei Wochen geht's dann weiter.

01:00:35: dahin alles Liebe und bleibt neugierig.