Beispiel 1:

Vom administrativen Flaschenhals zum strategischen Vorteil: Wie wir die Time-to-Hire um 60% reduzierten.

Branche: Manufacturing / Internationaler Mittelstand

System: Workday Recruiting

Fokus: High-Volume Recruiting & AI Automation

1. Die Ausgangslage (The Challenge)

Unser Klient, ein führendes Industrieunternehmen, stand vor einem Luxusproblem, das zur Bremse wurde: Auf jede offene Stelle im Produktionsbereich kamen hunderte Bewerbungen. Workday Recruiting war als zentrales System etabliert, doch der Prozess blieb manuell.

• Der Pain Point: Recruiter verbrachten 70% ihrer Arbeitszeit mit dem Sichten von Lebensläufen und dem manuellen Abgleich von Qualifikationen.

• Das Risiko: Top-Kandidaten sprangen ab, weil die Reaktionszeiten zu lang waren (Time-to-Hire > 4 Wochen).

• Das Ziel: Automatisierung der Vorqualifizierung bei gleichzeitiger Einhaltung strenger Compliance-Vorgaben (keine automatisierten Absagen, Human-in-the-Loop).

2. Der CloudMcFly Ansatz (The Strategy)

Statt isolierte Tools einzuführen, haben wir eine intelligente Schicht ("Intelligence Layer") nahtlos in die bestehende Workday-Architektur integriert. Unser Ansatz basierte auf drei Säulen:

1. Sichere Daten-Orchestrierung: Wir haben eine Architektur entwickelt, die Bewerberdaten sicher aus Workday extrahiert, ohne die Integrität des "System of Record" zu gefährden. Datenschutz stand hierbei an erster Stelle.

2. Semantische Analyse statt Keyword-Matching: Anstatt simpel nach Schlagworten zu suchen (was oft zu Fehlern führt), implementierten wir ein LLM-basiertes Modell. Dieses "versteht" den Kontext von Lebensläufen, erkennt übertragbare Fähigkeiten und fasst das Profil in einer standardisierten Scorecard zusammen.

3. Nahtloser Rückfluss: Das Ergebnis – eine Zusammenfassung, ein Eignungs-Score und eine Empfehlung – wird direkt in das Kandidatenprofil in Workday zurückgeschrieben. Der Recruiter muss das System nie verlassen.

3. Die Lösung im Detail (Black Box Description)

Wir haben den Prozess so gestaltet, dass die Technologie unsichtbar bleibt. Für das HR-Team änderte sich die Oberfläche nicht, aber der Inhalt wurde massiv aufgewertet.

• Automatisches Screening: Sobald eine Bewerbung eingeht, analysiert der "Digital Assistant" die Dokumente auf Hard Criteria (z.B. Schichtbereitschaft, Zertifikate).

• Executive Summary: Statt 5 Seiten CV zu lesen, findet der Recruiter nun eine 5-Zeilen-Zusammenfassung mit den Stärken und Schwächen des Kandidaten direkt im Workday-Notizfeld.

• Bias-Check: Das System wurde so kalibriert, dass es sich strikt auf fachliche Kriterien fokussiert, um unbewusste Vorurteile zu minimieren.

Wichtig: Die Entscheidung über Einladung oder Absage trifft zu 100% weiterhin der Mensch. Die KI fungiert als hocheffizienter Vorbereiter, nicht als Entscheider. (Konformität mit EU AI Act Prinzipien).

4. Die Ergebnisse (The ROI)

Nach nur 8 Wochen Implementierungs- und Testphase konnten folgende Werte gemessen werden:

Metrik Vorher Nachher

Screening-Zeit pro Kandidat 12 Minuten < 2 Minuten

Time-to-Hire 28 Tage 11 Tage

Kandidaten-Zufriedenheit Mittel (lange Wartezeit) Hoch (schnelles Feedback)

Recruiter-Fokus Administration Interviews & Active Sourcing

5. Fazit des Kunden

"Wir dachten, wir bräuchten mehr Personal, um die Bewerbungsflut zu bewältigen. CloudMcFly hat uns gezeigt, dass wir nur intelligentere Prozesse brauchten. Unsere Recruiter sind wieder Berater, keine Aktenwälzer mehr." — CHRO, Manufacturing Client

Beispiel 2:

Zero-Wait HR: Wie wir den HR-Support automatisierten und die Employee Experience revolutionierten.

Branche: FinTech / Financial Services

System: Workday HCM & Help

Fokus: Employee Service Delivery & GenAI

1. Die Ausgangslage (The Challenge)

Ein schnell wachsendes FinTech-Unternehmen hatte seine Belegschaft innerhalb von zwei Jahren verdoppelt. Das HR-Team wuchs jedoch nicht linear mit. Die Folge war ein klassischer Flaschenhals im "People Operations" Bereich.

• Der Pain Point: Das HR-Service-Center ertrank in repetitiven Anfragen ("Wie ändere ich meine Bankdaten?", "Gilt diese Policy für mich?", "Resturlaub?"). Hochqualifizierte HR-Business-Partner verbrachten 40% ihrer Zeit mit "Ticket-Abarbeitung" statt mit strategischer Beratung.

• Die Auswirkung: Die Antwortzeiten stiegen auf über 72 Stunden. Die Unzufriedenheit (eNPS) sank, da Mitarbeiter schnelle, digitale Antworten gewohnt waren, im Unternehmen aber auf "analoge" Wartezeiten trafen.

• Das Ziel: Eine 24/7-Auskunftsfähigkeit für Standardfragen schaffen, ohne das HR-Team aufzustocken.

2. Der Cloud McFly Ansatz (The Strategy)

Klassische Chatbots scheitern oft, weil sie nur programmierte "Wenn-Dann"-Pfade kennen. Unser strategischer Ansatz war ein "Knowledge-First"-Modell. Wir wollten nicht Workday ersetzen, sondern das darin (und in PDF-Richtlinien) versteckte Wissen zugänglich machen.

1. Silo-Aufbrechung:

   Unternehmensrichtlinien lagen verstreut in Workday Docs, SharePoint und PDFs. Wir konsolidierten diese Quellen in einer gesicherten Vektor-Datenbank (außerhalb von Workday, aber sicher angebunden).

2. Kontext-Verständnis:

   Statt einer simplen Stichwortsuche implementierten wir eine KI, die den Kontext der Frage versteht. (Beispiel: "Kann ich meinen Hund mitbringen?" wird korrekt mit der "Office Policy" und der "Health & Safety Guideline" abgeglichen).

3. Privacy by Design:

   Da es sich um Finanzdienstleistungen handelt, war Datensicherheit nicht verhandelbar. Wir implementierten strikte Filter, sodass die KI niemals personenbezogene Daten (PII) zum Training nutzt, sondern nur auf das definierte Richtlinien-Wissen zugreift.

4. Shutterstock

3. Die Lösung im Detail (Black Box Description)

Wir implementierten einen "Intelligent HR Assistant", der direkt in die gewohnte Kommunikationsumgebung (z.B. MS Teams/Slack) integriert wurde, aber im Hintergrund auf Workday-Logik zugreift.

• Instant Answers: Der Mitarbeiter stellt eine Frage in natürlicher Sprache. Der Assistent liefert in Sekunden eine präzise Antwort, inklusive Verweis auf die Quell-Dokument im Workday-System.

• Self-Service-Routing: Wenn eine Aktion erforderlich ist (z.B. "Adresse ändern"), leitet der Assistent den Mitarbeiter direkt per Deep-Link zur korrekten Workday-Transaktion (Task), anstatt nur zu erklären, wie es geht.

• Smart Escalation: Kann die KI eine Frage nicht zu 100% sicher beantworten, wird nahtlos ein Ticket für einen menschlichen HR-Spezialisten erstellt – inklusive Zusammenfassung des bisherigen Chat-Verlaufs.

4. Die Ergebnisse (The ROI)

Die Lösung ging nach 6 Wochen Pilotphase live. Die Auswirkungen auf die operativen Kosten (OpEx) waren signifikant:

Metrik Vorher Nachher

Ticket Deflection Rate 0% 65% (automatisch gelöst)

Antwortzeit (Avg) 3 Tage < 10 Sekunden

Verfügbarkeit Mo-Fr, 9-17 Uhr 24/7

HR-Kapazität Gebunden in Admin Frei für Strategie & Talent

5. Fazit des Kunden

"Unsere Mitarbeiter erwarten im Job den gleichen Service wie bei Amazon oder Netflix. CloudMcFly hat uns geholfen, diesen Standard in HR zu etablieren. Wir haben nicht nur Kosten gespart, sondern die gefühlte Servicequalität massiv gesteigert." — VP People Operations, FinTech Client