Betriebliche Gesundheit wird oft reaktiv angegangen: Bereits entstandene Probleme werden korrigiert. Doch was wäre, wenn viele strukturelle Probleme gar nicht erst auftreten würden – weil Rollen von Beginn an klar definiert, verständlich kommuniziert und passender besetzt sind?

Stellenbeschreibungen sind einer der frühesten und wirkungsvollsten Hebel im Recruiting- und Retentionprozess. Sie beeinflussen, wer sich bewirbt, wie Erwartungen verstanden werden und ob sich neue Mitarbeitende integrieren und langfristig im Unternehmen bleiben. Sind Stellenbeschreibungen statisch, inkonsistent oder nicht sauber auf die tatsächlichen Anforderungen abgestimmt, führt das zu höherem Aufwand im Recruiting, unpassenden Bewerbungen, früher Fluktuation und langfristiger Belastung für die gesamte Organisation.

Dieses Input-Referat zeigt auf, wie «agentic AI» im Recruiting als dynamisches, feedbackgesteuertes System eingesetzt werden kann. Während viele Organisationen agentische KI bereits nutzen, um operative Prozesse kontinuierlich zu verbessern, bleibt ihr Potenzial in der Personalgewinnung oft noch ungenutzt.

Richtig angewandt wertet «agentic AI» Recruiter-Feedback, Bewerbungsverhalten und Bindungssignale laufend aus, um Rollen präziser zu formulieren und Stellenbeschreibungen realistischer zu kommunizieren. Der Fokus verschiebt sich dabei von möglichst vielen Bewerbungen hin zu besserer Passung, weniger Fehlbesetzungen und nachhaltiger Mitarbeiterbindung.

Wer Recruiting als lernendes System mit Feedback-Schleifen versteht, nutzt «agentic AI» präventiv für Unternehmensgesundheit und verbessert Entscheidungen dort, wo sie den grössten Hebel haben: ganz am Anfang.