KI-Zitationsstudie: Personalwesen

Zwei Zielgruppen stellen Personalfragen. Bewerber und Freiberufler wollen wissen »wie funktioniert Arbeitnehmerüberlassung«, »wie finde ich einen dualen Studienplatz im Marketing«, »welche Zeitarbeitsfirma sucht Lagerhelfer in Hamburg« oder »lohnt sich ein Karriereberater«. Arbeitgeber fragen »wie stelle ich schnell einen Entwickler ein«, »beste Personalberatung für die Suche nach einem Finanzvorstand« oder »was kostet Zeitarbeit im Vergleich zur Direkteinstellung«.

Viele dieser Prompts sind verdeckte Rechtsfragen. Hinter »darf ich zwei befristete Verträge aneinanderreihen« oder »wie hoch ist der Mindestlohn in der Zeitarbeit« steht eine arbeitsrechtliche Regel. Die KI muss die Regel richtig wiedergeben, bevor sie jemanden empfiehlt, und das verändert die Quellen, die sie auswählt.

Studierende bilden eine dritte Zielgruppe: Praktika, Ausbildung und duale Studiengänge erzeugen einen stetigen Strom von Prompts, die Berufsorientierung, Hochschulwahl und Arbeitsrecht vermischen.

In französischsprachigen Antworten tragen staatliche Websites einen Großteil der Fakten: Légifrance für Gesetzestexte, die Portale des öffentlichen Dienstes, das Arbeitsministerium, France Travail (die öffentliche Arbeitsverwaltung), die URSSAF für Sozialabgaben sowie die offiziellen Portale für Studierende und Ausbildungsverträge. Bei Prompts in anderen Sprachen greifen die Modelle auf die entsprechenden nationalen Stellen zurück, in Deutschland etwa auf die Bundesagentur für Arbeit.

Die zweite Ebene bilden Jobplattformen und berufliche Netzwerke. LinkedIn, Indeed, Glassdoor, Welcome to the Jungle und HelloWork werden für Stellenangebote, Gehaltsspannen und den Ruf von Arbeitgebern zitiert. Plattformen für Freiberufler wie Malt erscheinen, wenn es um selbstständige Arbeit geht.

Die dritte Ebene sind die Spezialisten: Personalberatungen, Portage-Gesellschaften und ihre Berufsverbände, Schulen mit dualen Ausbildungsprogrammen. Sie werden zitiert, wenn ihre Seiten Angebote vergleichen, Gebühren aufschlüsseln oder eine Nischenfrage besser beantworten als ein allgemeines Portal.

Arbeitsrechtliche Fragen sind riskant, deshalb bevorzugen KI-Modelle Quellen, die verantwortlich wirken: ein namentlich genannter Autor, ein Aktualisierungsdatum, Verweise auf die geltenden Regeln. Ein Personaldienstleister, dessen Ratgeber das Recht korrekt zitieren und ihre Verfasser zeigen, hat bessere Chancen, in der Erklärung zitiert zu werden und nicht nur in einer Anbieterliste.

Vergleichs-Prompts sind das zweite Spielfeld. Fragen wie »beste Portage-Gesellschaft« oder »Top-Personalberatungen für Ingenieure« erzeugen Listen, und Modelle bauen sie aus Vergleichsartikeln, Bewertungsplattformen und Anbieterseiten, die Gebühren, Garantien und Spezialisierungen offenlegen. Vage Marketingseiten geben dem Modell nichts zum Vergleichen.

GEO (Generative Engine Optimization, Optimierung für generative KI-Suchmaschinen) verfolgt für einen Personaldienstleister deshalb zwei Ziele: die Quelle sein, die die Regel erklärt, und einer der Namen auf der Liste.