Active Sourcing über verschiedene digitale Recruiting-Kanäle hinweg, ist die Herausforderung, die das HR-Startup ATLAS Source optimieren will. Mitgründer Johannes Jung spricht sogar von einer „Recruiting-Revolution“, die das Tool starten soll. Besonders gespannt war ich daher auf die Beantwortung meiner Fragen.
Was bietet die ATLAS Source?
Hallo Johannes, magst Du Dich und Euer Startup ATLAS Source bitte kurz vorstellen?
Wir sind ein HR-Tech Start-up aus der Nähe von Frankfurt. Als Geschäftsführer bringe ich meine Erfahrung als Anwalt und Wirtschaftsingenieur ein. Gemeinsam mit unserem fünfköpfigen Gründerteam entwickeln wir seit letztem Jahr eine Multiplattform-Suchmaschine speziell für Recruiter.
Unser Ziel ist es, Recruitingverantwortlichen die Suche nach passenden Kandidat:innen zu erleichtern und zu beschleunigen. Mit unserer intelligenten Matching-Technologie können wir passgenaue Vorschläge machen und so den Recruiting-Prozess optimieren.
Welche Herausforderungen löst Ihr mit Eurem Angebot?
Der Fachkräftemangel und der damit verbundene „War for Talents“ stellt Unternehmen vor große Herausforderungen bei der Rekrutierung passender Menschen. Insbesondere im IT-Bereich ist es oft schwierig, über klassische Plattformen die gesuchten Fachkräfte zu finden.
Mit unserer intelligenten Suchmaschine ermöglichen wir es Recruiter:innen, wesentlich schneller und gezielter zu suchen.
Durch den Einsatz Matching-Algorithmen und KPIs können wir passgenaue Vorschläge unterbreiten und so den Rekrutierungsprozess deutlich effizienter gestalten. Damit geben wir unseren Kunden ein Tool an die Hand, das ihnen einen Wettbewerbsvorteil im Kampf um die besten Talente verschafft.
Unser Ziel ist es, die Personalsuche zu revolutionieren und Unternehmen den Zugang zu den am besten geeigneten Kandidaten zu erleichtern.
Diese „Recruiting-Revolution“ haben in der Tat schon einige Unternehmen versucht. Das macht also erstmal neugierig.
Stellenanzeigen-Texte als Basis
Um den Prozess mit ATLAS Source zu starten, wird der Text einer Stellenanzeige in das Tool kopiert. Wie löst Ihr die Herausforderung, dass oft gerade die Stellenbeschreibung vergleichsweise schlecht formuliert ist?
Das ist in der Tat eine Herausforderung, der wir uns stellen müssen. Oft sind Stellenanzeigen sehr allgemein gehalten oder enthalten Buzzwords, die wenig über die eigentlichen Anforderungen aussagen. Hier kommt unsere KI-basierte Textanalyse zum Einsatz. Wir analysieren den Input und identifizieren die relevanten Informationen und Skills. Durch den Abgleich mit unserer Synonymdatenbank können wir auch schlecht formulierte Stellenanzeigen „verstehen“ und die Kernaspekte herausarbeiten.
Auf dieser Basis schlagen wir den Personalverantwortlichen die passenden Keywords vor, die sie dann noch individuell anpassen können. So übersetzen wir auch unklare Jobbeschreibungen in aussagekräftige Suchanfragen und ermöglichen passgenaue Kandidatenvorschläge. Recruiter:innen behalten dabei jederzeit die Kontrolle.
Matching mit Hilfe von KI
Ohne aufwändige Zwischenschritte präsentiert Ihr zur Stellenausschreibung passende Profile. Welche Datenquellen durchsucht Ihr dabei?
Um relevanten Kandidat:innen schnell und unkompliziert vorzuschlagen, durchsuchen wir diverse öffentlich zugängliche Datenquellen. Derzeit sind mehr als 10 Plattformen an unser System angebunden, darunter namhafte Netzwerke wie LinkedIn und XING aber auch spezialisierte Jobbörsen und Developer-Communities.
Advanced Analytics via Datenaggregation
Inwiefern aggregiert Ihr Daten aus verschiedenen Quellen, um Eurer Profile anzureichern? Wie erkennt Ihr dabei dieselbe Person, z.B. bei einer Vielzahl gleicher Namens-Zwillinge (z.B. Andreas Müller)?
Um unsere Kandidatenprofile so aussagekräftig wie möglich zu gestalten, aggregieren wir gezielt Daten aus diversen Quellen. Dabei ist die eindeutige Identifizierung der Person trotz Namensdopplungen eine große Herausforderung. Wir setzen dabei auf einen selbst entwickelten Matching-Algorithmus, der verschiedenste Merkmale wie Namen, Beruf, Ausbildung, Fotos, Netzwerke und mehr analysiert und abgleicht.
Erst bei einer deutlichen Übereinstimmung dieser Faktoren über verschiedene Plattformen hinweg ordnen wir die Daten ein und demselben Profil zu. Dieser aufwändige, aber sichere Prozess ermöglicht es uns, auch bei Namensvettern eindeutige Profile anzulegen und mit vielfältigen Informationen anzureichern. So bieten wir unseren Kunden das volle Bild über die passenden Kandidaten.
Text-Ansprache via Generative AI
ATLAS Sourcing erzeugt mittels generativer künstlicher Intelligenz auf Knopfdruck individuelle Anschreiben. Auf welche AI setzt Ihr dabei?
Für die automatische Erstellung von Anschreiben nutzen wir derzeit vorrangig die leistungsstarken KI-Modelle von Anbietern wie OpenAI und Google Vertex. Dies ermöglicht uns, auf Knopfdruck individuelle und passgenaue Anschreiben zu generieren.
In Zukunft planen wir, ein eigenes KI-Modell zu trainieren, das noch gezielter auf die Anforderungen von Recruitingverantwortlichen und unsere Datenbasis zugeschnitten ist. Mit diesem Fine-Tuning können wir die Qualität der generierten Texte weiter optimieren.
Das Feedback unserer Kunden fließt kontinuierlich in die Weiterentwicklung mit ein. Der Einsatz von State-of-the-Art KI ist für uns essenziell, um das volle Potenzial der automatisierten Texterstellung auszuschöpfen. So entlasten wir Personalsuchende effektiv bei diesem zeitaufwändigen Schritt im Bewerbungsprozess.
Das Preismodell von ATLAS Source
Wie sieht Euer Preismodell aus, sprich: Wie verdient Ihr Geld?
Unser Geschäftsmodell basiert auf einem einfachen, fairen Lizenzmodell. Kunden können unsere Software monatlich nutzen und jederzeit zum Monatsende kündigen.
Wie sich ATLAS Source weiterentwickelt
Welche Planungen habt Ihr für ATLAS Source?
Für die Weiterentwicklung von ATLAS Source haben wir große Pläne in den kommenden Monaten. Ein Schwerpunkt liegt auf der Erweiterung der Outreach-Funktionen, um unsere Kunden noch besser beim Kontakt mit relevanten Kandidaten zu unterstützen. Hier wollen wir verstärkt Kommunikationskanäle wie E-Mail-Adressen in die Profile integrieren.
Zudem arbeiten wir an einer API-Schnittstelle zu gängigen ATS-Systemen. Dadurch können wir die in ATLAS gefundenen Kandidaten direkt mit den Bestandsdaten der Kunden abgleichen, die Profile anreichern und auf dem neuesten Stand halten. Generell wollen wir ATLAS Source noch stärker an die Bedürfnisse von Recruiter:innen anpassen und die Workflows weiter vereinfachen. Mit diesem Fokus wollen wir ATLAS Source zur ersten Wahl für datengetriebene Rekrutierung machen.
Wow, da habt Ihr einen hohen Anspruch! Vielen Dank für Deine Antworten, Johannes. Ich drücke für Euer Startup ATLAS Source meine Daumen!
Über den Interviewten
Johannes Jung ist 35 Jahre jung. Volljurist und Wirtschaftsingenieur sowie Mitgründer der Atlas Intelligence GmbH.
Mit dem Tool ATLAS Source will er eine „Recruiting-Revolution“ starten.
Mein Name ist Stefan Scheller. In meiner Rolle als Persoblogger und Top HR-Influencer (Personalmagazin 05/22) betreibe ich diese Website und das gleichnamige 
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