Generative AI for HR Professionals — KI im Recruiting, Talent, Performance

Generative Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Personalarbeit organisiert und durchgeführt wird. Der Kurs "Generative AI for HR Professionals" vermittelt HR-Fachkräften fundiertes Wissen darüber, wie sie Large Language Models und andere generative KI-Werkzeuge gezielt in ihrer täglichen Arbeit einsetzen können. Von der automatisierten Erstellung von Stellenanzeigen über KI-gestützte Bewerbungsprozesse bis hin zur personalisierten Mitarbeiterkommunikation — der Kurs verbindet Theorie mit konkreten Einsatzszenarien aus dem Personalwesen. Die Teilnehmenden lernen nicht nur die technischen Möglichkeiten kennen, sondern auch die Grenzen, ethischen Fragen und rechtlichen Rahmenbedingungen, die beim KI-Einsatz in HR-Prozessen relevant sind.

Grundlagen generativer KI für das Personalwesen Das erste Modul schafft ein gemeinsames Verständnis dessen, was generative KI ist, wie Large Language Models wie GPT-Varianten oder ähnliche Systeme funktionieren und warum diese Technologie für das Personalwesen besonders relevant ist. Dabei werden Möglichkeiten und Grenzen gleichermaßen beleuchtet.

• Wie funktionieren Large Language Models und generative KI-Systeme grundsätzlich
• Überblick über verfügbare KI-Tools mit HR-Relevanz (Chatbots, Textgeneratoren, Analysetools)
• Unterschiede zwischen regelbasierten Automatisierungen und generativer KI
• Chancen durch Effizienzgewinn und personalisierte Ansprache im HR-Bereich
• Typische Fehlerquellen, Halluzinationen und Grenzen generativer Modelle
• Erste Praxis-Prompts für typische HR-Aufgaben erstellen und testen

Recruiting und Talentgewinnung mit KI Recruiting ist einer der Bereiche, in dem generative KI den größten unmittelbaren Nutzen entfaltet. Dieses Modul zeigt konkret, wie Stellenanzeigen, Bewerberkommunikation und Vorauswahlprozesse mit KI unterstützt werden, ohne dabei Bias-Risiken oder rechtliche Anforderungen zu vernachlässigen.

• KI-gestützte Erstellung inklusiver und zielgruppengerechter Stellenanzeigen
• Automatisiertes Screening von Bewerbungsunterlagen — Chancen und Risiken
• Formulierung von Interview-Leitfäden und strukturierten Fragen mit KI-Unterstützung
• Personalisierte Absage- und Einladungsschreiben effizient und empathisch gestalten
• Candidate Experience durch KI-gestützte Kommunikation verbessern

Mitarbeiterentwicklung, Onboarding und Lernen Generative KI ermöglicht es HR-Teams, Entwicklungsmaßnahmen individueller und skalierbarer zu gestalten. Von personalisierten Onboarding-Erfahrungen bis hin zu KI-generierten Lernplänen eröffnet dieses Modul Wege zur systematischen Kompetenzentwicklung.

• Onboarding-Materialien automatisiert generieren und personalisieren
• FAQ-Bots für neue Mitarbeitende mit generativer KI aufbauen
• Individuelle Lernpfade auf Basis von Kompetenzprofilen erstellen
• Weiterbildungsbedarfe analysieren und in konkrete Entwicklungspläne übersetzen
• Feedback- und Evaluationsformulierungen mit KI-Unterstützung verfassen
• E-Learning-Inhalte und Microlearning-Module durch generative KI ergänzen

Performance-Management, Compliance und KI-Strategie Das letzte Modul beleuchtet KI im Kontext von Leistungsbeurteilungen und administrativen HR-Aufgaben und widmet sich ausführlich den ethischen, datenschutzrechtlichen und strategischen Fragen, die jede HR-Funktion bei der KI-Einführung berücksichtigen muss.

• Performance-Beurteilungen und 360-Grad-Feedback mit KI formulieren
• Vertragliche Standardtexte, HR-Richtlinien und Kommunikation automatisieren
• DSGVO-Anforderungen beim Einsatz von KI-Tools in HR-Prozessen einhalten
• Algorithmic Bias in Auswahlprozessen erkennen und systematisch reduzieren
• Ethik-Checkliste für den verantwortungsvollen KI-Einsatz im Personalwesen
• Roadmap für die schrittweise KI-Integration in die eigene HR-Abteilung entwickeln

Im praktischen Teil werden folgende Übungen und Transferaufgaben bearbeitet

• Stellenanzeige für eine fiktive Position mit generativer KI erstellen und optimieren
• Prompt-Engineering-Techniken für verschiedene HR-Textsorten üben
• Screening-Prompt für Bewerbungsunterlagen entwickeln und kritisch evaluieren
• Onboarding-FAQ-Bot-Konzept für das eigene Unternehmen skizzieren
• Personalisierte Entwicklungsplan-Vorlage mit KI generieren und anpassen
• Performance-Feedback-Template mit KI formulieren und auf Bias prüfen
• HR-Kommunikationstext in zwei verschiedenen Tonalitäten mit KI erstellen
• Datenschutz-Checkliste für ein ausgewähltes KI-Tool zusammenstellen
• Peer-Diskussion zu ethischen Grenzfällen beim KI-Einsatz im Recruiting
• Kurzpräsentation einer persönlichen KI-Strategie für den eigenen HR-Bereich

Die Übungen sind so gestaltet, dass die Teilnehmenden die erlernten Techniken direkt in ihre eigene Arbeitspraxis übertragen können. Kursbegleitende Diskussionen über reale Fallbeispiele aus verschiedenen Branchen fördern den Austausch und helfen dabei, typische Stolpersteine frühzeitig zu erkennen.

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte im Personalwesen, die generative KI sinnvoll und verantwortungsvoll in ihre tägliche Arbeit integrieren möchten.

• HR-Generalistinnen und -Generalisten, die Routineprozesse mit KI effizienter gestalten wollen
• Recruiterinnen und Recruiter, die Stellenanzeigen, Screening und Kommunikation optimieren möchten
• HR Business Partner, die ihre Beratungsarbeit durch KI-gestützte Analysen unterstützen
• Learning & Development-Fachkräfte, die Lernpfade und Trainingsmaterialien modernisieren
• HR-Führungskräfte, die eine KI-Strategie für ihr Team entwickeln und verantworten

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning durchgeführt, das heißt als Kombination aus angeleiteten Online-Seminaren und eigenständigen Lernphasen. Je nach Anbieter sind auch reine Online-Seminar-Formate verfügbar. Praxisübungen, Live-Demonstrationen aktueller KI-Tools und Peer-Austausch zu realen Anwendungsfällen prägen das Lernerleben. Die Inhalte werden laufend an die Weiterentwicklung der KI-Werkzeuge angepasst, sodass Aktualität gewährleistet ist. Vollzeit und Teilzeit sind möglich; individuelle Starttermine können im Beratungsgespräch vereinbart werden.

Die Kursdauer variiert je nach Format erheblich: Kurzformate (bis drei Tage) bieten einen kompakten Einstieg; intensive Weiterbildungen (mehr als eine Woche bis zu einem Monat) decken alle Module tiefgehend ab. Längere Programme (mehr als ein Monat bis drei Monate) eignen sich für umfassende Qualifizierungsvorhaben, die den Kurs in eine breitere IT- oder Management-Weiterbildung einbetten.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmenden ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Anbieters New Horizons. Das Herstellerzertifikat belegt die erworbenen Kenntnisse im Einsatz generativer KI für HR-Anwendungsfelder. Das Lehrgangszertifikat dokumentiert unabhängig davon die Kursteilnahme und die behandelten Themen.

Die Integration generativer KI in HR-Prozesse ist keine ferne Zukunftsvision, sondern bereits gelebte Praxis in vielen Unternehmen. HR-Fachkräfte, die diese Technologien kompetent einsetzen können, entlasten sich von zeitintensiven Routinetätigkeiten und gewinnen Kapazitäten für strategisch wichtigere Aufgaben — wie Mitarbeiterentwicklung, Kulturarbeit und Führungskräftebegleitung. Der Kurs gibt das Werkzeug, diesen Wandel aktiv zu gestalten statt reaktiv zu erleben. Teilnehmende, die bei einem AZAV-zertifizierten Träger an dieser Weiterbildung teilnehmen, können die Maßnahme in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters fördern lassen. Auch das Qualifizierungschancengesetz, die Berufsförderung der Bundeswehr (BFD) und Förderungen der Deutschen Rentenversicherung kommen je nach individueller Situation als Finanzierungsquellen in Betracht. Eine frühzeitige Abklärung mit der zuständigen Förderstelle wird empfohlen. Wer diesen Kurs abschließt, ist in der Lage, als interne Multiplikatorin oder interner Multiplikator für den verantwortungsvollen KI-Einsatz im Personalwesen zu wirken. Das bedeutet: nicht nur eigene Aufgaben effizienter erledigen, sondern auch das Team befähigen, neue Werkzeuge einzusetzen und gleichzeitig Risiken wie Bias, Datenschutzverletzungen und unkritisches Vertrauen in KI-Ausgaben zu minimieren.