ChatGPT macht seit kurzem weltweit Furore – auch in der HR-Community. Daniela Chikato von Talentrakete hat sich daher gefragt, für welchen konkreten Mehrwert das vermeintliche Wunder-Werkzeug bereits für die Personalsuche bietet. Anhand aktueller Stellen, die sie gerade im Auftrag von Kund:innen besetzet, hat sie mit ihrem Team unter anderem 6 Power Hacks entwickelt, die das Active Sourcing beflügeln.
Jeden Hack können Sie sofort anwenden und einfach für Ihre eigenen Szenarien anpassen.
ChatGPT optimal steuern mit professionellen Prompts (Hack #1)
Wie bei Google erfolgt die User-Interaktion mit ChatGPT über einen Suchschlitz, in den wir unsere Frage bzw. unsere Aufforderung eintragen: Befehle heißen im ChatGPT-Sprech übrigens „Prompt“. Wir können mit ChatGPT intuitiv auf Deutsch kommunizieren. Wer jedoch rein intuitive Fragen stellt, erhält oft generische, oberflächlich anmutende Antworten.
Für handfeste Lösungen formulieren wir daher spezifische Prompts.
Was gute Prompts ausmacht:
Ein guter Prompt deckt folgende Aspekte ab:
- Welche konkrete Frage soll ChatGPT beantworten?
- Aus welcher Zielgruppen-Perspektive soll ChatGPT schreiben?
- Wie lang soll der gewünschte Text sein?
- Wie soll der Text gegliedert und formatiert sein?
- In welchem Sprachstil soll der ChatBot formulieren?
Ein Beispiel für einen guten Prompt:
Mit diesem Befehl verfasst ChatGPT ein Jobprofil für eine Stelle als SAP-Entwickler:in:
Das ChatGPT-Ergebnis:
Innerhalb weniger Sekunden ist der Entwurf für ein Jobprofil fertig. Es fehlt zwar noch ein Feinschliff, weil die Formulierungen recht allgemein gehalten sind. Aber fairerweise müssen wir feststellen: Der Text ist nicht schlechter als viele veröffentlichten Jobprofile da draußen im Markt.
Komplexe Jobprofile und deren Kontext verstehen (Hack #2)
Damit wir im Active Sourcing passende Talente identifizieren, müssen wir selbst genau verstehen, was es mit dem Kontext der jeweiligen Stelle auf sich hat. Dabei hilft uns ChatGPT ⎻ und zwar schneller, als wir es manuell auf Wikipedia oder Google recherchieren können.
Ein Beispiel:
Aktuell suchen wir eine Fachbereichsleitung Finanzen für eine Stadtverwaltung. Im Briefing informierte uns der Bürgermeister als direkter Vorgesetzter, dass Stadtkämmerer und Stadtkämmerinnen sehr gut für die Stelle in Frage kämen. ChatGPT hilft uns beim Aufschlauen, was den Job eines Stadtkämmerers bzw. einer Stadtkämmerin ausmacht.
Konkret benennt ChatGPT uns Hard Skills für die Suche nach Kandidat:innen. Diese pickt das Tool sich sowohl aus dem Jobprofil (wenn es dem Prompt hinzugefügt wird) als auch aus anderen Internet-Quellen. Zusätzlich erhalten wir Input, warum Kämmerer und Kämmererinnen für die Stelle geeignet sind.
Der Prompt für dieses Beispiel:
Zum Verstehen der Job-Rolle als Fachbereichsleiter:in Finanzen in einer Stadtverwaltung lautet unser Prompt:
Wichtiger Hinweis:
Den langen Prompt inklusive der Zusatz-Infos zum Jobprofil notieren wir zuerst in einem Textprogramm und kopieren alles gebündelt in den Frageschlitz von ChatGPT.
Das ChatGPT-Ergebnis:
ChatGPT fasst die Hard Skills des Jobprofils in 7 Bulletpoints zusammen und benennt mäßig brauchbare Keywords für die Suche nach Kandidat:innen. Zudem erklärt ChatGPT, was das Berufsbild des Kämmerers und der Kämmererin prägt und warum dieser Personenkreis für die Stelle in Frage kommt.
Keywords definieren für die Talente-Suche (Hack #3)
Wer systematisch und prozessorientiert vorgeht zur Suche von Profilen für Kandidat:innen in Active-Sourcing-Kanälen, erstellt sich zunächst eine Liste passender Keywords und rankt sie nach Relevanz. Keywords sind natürlich im Jobprofil enthalten. Zusätzlich sollte die Liste Synonyme, thematisch verwandte Fachbegriffe und auch englischsprachige Keyword-Varianten enthalten. Zur manuellen Keyword-Recherche eignen sich z.B. Wikipedia und Google. Ab sofort können wir auch ChatGPT für Impulse einspannen.
Konkret suchen wir Inspiration für eine Sales-Consultant-Stelle im IT-Lösungsvertrieb.
Der Prompt für dieses Beispiel:
ChatGPT soll uns eine strukturierte Keyword-Liste erstellen, und zwar auf Basis des Jobprofils.
Das ChatGPT-Ergebnis:
ChatGPT liefert allein für den Jobtitel eine beachtliche Bandbreite alternativer Keywords. Wie gewünscht ist die Antwort prägnant gegliedert und enthält Synonyme sowie englischsprachige Buzzwords.
Sobald wir denselben Prompt ein zweites Mal abschicken und dabei die Beschreibung der Aufgaben und Anforderungen des Jobprofils an das Ende des Prompts einfügen, listet ChatGPT passende Keywords auf, die sich direkt auf den Themenkontext der Stelle beziehen: B2B Software zur Qualitätssicherung.
Texte erstellen zur Direktansprache von Kandidat:innen (Hack #4)
Aus unseren Active-Sourcing-Trainings weiß ich: Viele Recruiter:innen hocken zunächst grübelnd vor einem „leeren Blatt Papier“, um wirksame Texte zu entwickeln. Sie wollen eine hohe Rücklaufquote generieren und möglichst viele latent Jobsuchende für ein Interview begeistern. Die Erfahrung zeigt: Noch immer werden unzählige Nachrichten versandt, die absolut austauschbar sind und Kandidat:innen kaum Wertschätzung vermitteln. Oft wirken sie sogar wie stumpf versandte Copy & Paste Messages.
ChatGPT liefert uns gelungene Impulse, sofern unsere Prompts spezifisch formuliert sind.
Nehmen wir als Beispiel erneut die bereits in Hack #3 erwähnte Stelle als Sales-Consultant für den Vertrieb einer sog. CAQ-Software.
Der Prompt für dieses Sourcing-Beispiel:
ChatGPT soll uns eine motivierende Nachricht entwerfen, die sich individuell auf das Kandidat:innen-Profil auf XING bezieht, Empathie ausstrahlt und Call-to-Action-Elemente beinhaltet.
Das ChatGPT-Ergebnis zu unserer Eingabe:
Der Text kann sich sehen lassen. Meine steile These: ChatGPT wird das Niveau der heute üblichen Direktansprache-Mails ad-hoc heben! Denn auf Anhieb strahlt dieser Entwurf mehr Empathie und Wertschätzung aus als viele der kursierenden Messages.
Meinen eigenen Qualitätsansprüchen genügt der Text jedoch nicht, sodass ich ihn auf jeden Fall verfeinere. Dafür bildet der ChatGPT-Vorschlag eine respektable Basis.
Kurz-Exposés erstellen anhand von Lebensläufen (Hack #5)
Möchten wir Kandidat:innen den Hiring Manager:innen schmackhaft machen oder als externe Recruiter:innen unseren Kund:innen empfehlen, geben Kurz-Exposés einen Überblick zu den wichtigsten Highlights der Personen. Ab sofort können wir ChatGPT auffordern, uns eine knackige Zusammenfassung anhand wichtiger Lebenslauf-Inhalte der betreffenden Kandidat:innen oder Bewerber:innen zu erstellen.
Dazu füttern wir ChatGPT mit CV-Daten zur beruflichen Erfahrung, zum Bildungsweg und zu spezifischen Kenntnissen ⎻ natürlich mit Blick auf die DSGVO ohne Eingabe der personenbezogenen Daten.
Der Prompt für dieses Beispiel:
ChatGPT soll für eine Stelle als Ingenieur:in Energiemanagement einen CV zusammenfassen.
Das ChatGPT-Ergebnis:
Die Zusammenfassung ist informativ, strukturiert und gut lesbar aufbereitet.
Boolean Search Strings erhalten für die Talente-Suche (Hack #6)
Geübte Active Sourcer:innen wissen: Wenn wir Quellen wie LinkedIn oder XING für die Profil-Suche anzapfen, sind Search Strings nützlich, die auf Booleschen Befehlen basieren.
Fortgeschrittene Active Sourcer:innen wenden gern die sog. X-Raying-Methode an. Mit dieser durchleuchten wir das allgemeine Web oder bestimmte Websites (z.B. LinkedIn oder XING), wobei wir den Suchvorgang auf der Benutzeroberfläche von Google oder BING bzw. anderen Suchmaschinen ausführen. Besonders hilfreich ist das X-Raying für diejenigen, die keine Recruiter-Lizenz für LinkedIn oder XING haben.
Allerdings: Das X-Raying erfordert fundierte Kenntnisse der Boolean Logic.
Da ChatGPT sogar Software-Code in verschiedenen Programmier-Sprachen schreiben kann, haben wir den KI-Chatbot aufgefordert, Boolesche Such-Strings zu generieren.
Der Prompt für dieses Beispiel zum X-Raying:
ChatGPT soll beispielhaft einen Search String generieren fürs X-Raying. Konkret wollen wir mit Google LinkedIn durchsuchen nach Personen, die als Tech Recruiter:innen in großen Fintechs arbeiten.
Das ChatGPT-Ergebnis hierfür:
ChatGPT extrahiert aus der Aufforderung relevante Keywords, webt aber teilweise auch Stichworte ein, die in deutscher Sprache unüblich sind bzw. in der Form eher nicht auf deutschsprachigen LinkedIn-Profilen hinterlegt sind.
Die Syntax des Booleschen Strings ist akzeptabel, jedoch nichts optimal ⎻ aus mehreren Gründen. Um Profile aus Deutschland auf LinkedIn zu finden, lautet der beste site-Befehl anders. Ferner setzt ChatGPT nicht Anführungszeichen um alle Keywords, die aus mehreren Worten bestehen. Zudem benutzt ChatGPT den Befehl AND, der zwar auf LinkedIn funktioniert, obwohl das Leerzeichen zwischen zwei Begriffen viel gebräuchlicher ist als das AND.
Positiv ist, dass ChatGPT wie gewünscht alternative Keywords auflistet, damit wir den String bei Bedarf modifizieren können.
Da ChatGPT den kompletten String nur beim Scrollen nach rechts anzeigt, haben wir ihn als Text herauskopiert:
site:linkedin.com (Tech Recruiter:innen OR Talent Sourcing OR Employer Branding) AND (Fintech OR multinational OR „big tech„) AND (Hamburg OR Berlin)
Wie gut der String funktioniert, zeigt sich, wenn wir ihn ins Google-Suchfeld kopieren. Voilá ⎻ Google findet 9.880 Suchergebnisse. Die ersten Treffer sehen plausibel aus. Die Treffermenge und -qualität lässt sich optimieren, indem wir den String manuell verfeinern.
ChatGPT wird das Active Sourcing massiv bereichern
Da bleibt mir nur noch die Frage:
„Chatten Sie schon ⎻ oder rekrutieren Sie noch?“
Wir freuen uns, wenn Sie neugierig geworden sind und unsere Hacks selbst ausprobieren. Auf jeden Fall bleiben wir am Ball mit ChatGPT, denn fast täglich entdecken wir neue Use Cases.
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Direkt nach Ihrer Anmeldung sind Sie startklar.
Viel Erfolg beim Active Sourcing mit ChatGPT!
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