KI-Extraktion für Kandidatendaten

Warum das zählt

Dutzende Bewerbungen zu sichten bedeutet, jeden Lebenslauf manuell zu lesen, die Gehaltsvorstellung in einem Anschreiben zu finden und sie in ein Feld einzutragen. Das summiert sich schnell. Die KI-Extraktion liest jedes eingereichte Bewerbungsmaterial — Lebenslauf, Formularantworten, Fragebögen — und füllt Ihre benutzerdefinierten Datenfelder automatisch aus, sodass Ihr Team jede Bewerbung mit den bereits aufbereiteten Kernfakten öffnet.

Wie es funktioniert

Die KI-Extraktion läuft in drei Schritten ab:

1. Ein Feld als KI-extrahierbar markieren — aktivieren Sie bei jedem benutzerdefinierten Datenfeld den Schalter für KI-Extraktion
2. Einen Extraktions-Prompt schreiben — teilen Sie der KI genau mit, wonach sie in diesem Feld suchen soll
3. KI verarbeitet bei Bewerbung — wenn sich ein Kandidat bewirbt, wird die Extraktion automatisch ausgeführt und das Feld befüllt

Der extrahierte Wert wird zusammen mit einem Konfidenzwert angezeigt, damit Ihr Team weiß, wie sicher die KI war. Werte mit hoher und mittlerer Konfidenz erscheinen auf Kanban-Karten und in Slack. Werte mit niedriger Konfidenz werden gespeichert, aber zur Überprüfung markiert.

KI-Extraktion aktivieren

Öffnen Sie eine Stellenanzeige, gehen Sie zu Datenfelder und bearbeiten Sie ein beliebiges Feld. Aktivieren Sie KI-extrahierbar. Ein Prompt-Feld erscheint — dieses ist erforderlich.

Schreiben Sie einen Prompt, der der KI genau sagt, was sie finden soll. Der Prompt wird als Extraktionsanweisung an das Modell gesendet.

Beispiele für gute Prompts:

Feld	Guter Prompt
Gehaltsvorstellung	Extract the candidate’s expected salary, compensation range, or rate. Return null if not mentioned.
Verfügbarkeit	Extract when the candidate can start or their notice period. Return null if not mentioned.
Standortpräferenz	Extract the candidate’s location, city, country, or remote work preference.
Berufserfahrung (Jahre)	Extract total years of professional experience. Return a number. Return null if not clear.
Umzugsbereitschaft	Return true if the candidate mentions willingness to relocate. Return false if they say they cannot. Return null if not mentioned.
Technische Fähigkeiten	Extract all programming languages, frameworks, and tools mentioned. Return as a list.

Prompts mit „Return null if not mentioned“ reduzieren falsch-positive Ergebnisse — die KI rät nicht, wenn die Information nicht vorhanden ist.

Lebenslauf-Vorausfüllung (Echtzeit-Extraktion)

Getrennt von der oben beschriebenen Metafeld-Extraktion nach Einreichung bietet Kit auch eine Echtzeit-Vorausfüllung aus dem Lebenslauf im öffentlichen Bewerbungsformular an. Wenn ein Kandidat einen PDF-Lebenslauf hochlädt, extrahiert Kit sofort Kontaktdaten (Vorname, Nachname, E-Mail, Telefon, LinkedIn-URL) und füllt die Formularfelder in etwa 2 Sekunden automatisch aus.

Wesentliche Unterschiede zur Metafeld-Extraktion:

	Lebenslauf-Vorausfüllung	Metafeld-Extraktion
Wann	Sofort beim Datei-Upload	Nach Einreichung der Bewerbung
Was	Nur Kontaktdaten (5 Felder)	Benutzerdefinierte Datenfelder nach Ihrer Wahl
KI-Stufe	Economy (günstigste)	Standard oder Economy (je nach Komplexität)
Persistenz	Keine (nur Formularfüllung)	Wird im Kandidatendatensatz gespeichert
Dateilimit	Nur PDF, max. 2 MB	PDF/DOCX/DOC, max. 10 MB

Die Lebenslauf-Vorausfüllung erfordert aktivierte KI-Credits. Wenn die Credits aufgebraucht sind oder die Datei nicht geparst werden kann, funktioniert das Formular normal und Kandidaten füllen die Felder manuell aus.

Was analysiert wird

Die KI erhält alles, was der Kandidat eingereicht hat, gegliedert in Abschnitte:

Quelle	Was enthalten ist
Kandidatenprofil	Name, E-Mail, Telefon, GitHub-Benutzername, LinkedIn-URL
Lebenslauf	Vollständiger Lebenslauftext, geparster Werdegang, Ausbildung, Fähigkeiten-Liste, Erfahrungszusammenfassung
Formularantworten	Alle im Bewerbungsformular eingereichten Antworten
Fragebogenantworten	Schriftliche Antworten aus allen Fragebogenphasen, die der Kandidat abgeschlossen hat

Die KI erhält ausschließlich Material, das der Kandidat eingereicht hat — nichts aus Ihren internen Notizen oder Teambewertungen.

Effektive Prompts schreiben

Der Prompt ist der wichtigste Faktor für die Extraktionsqualität. Passen Sie Ihren Prompt an den Feldtyp an:

Feldtyp	Beispielfeld	Prompt, der funktioniert
Text	Gehaltsvorstellung	“Extract the candidate’s expected salary or compensation range. Include currency if mentioned. Return null if not mentioned.”
Zahl	Berufserfahrung (Jahre)	“Count total years of professional experience from work history. Return a number only. Return null if not determinable.”
Boolean	Führungsinteresse	“Return true if the candidate has managed a team or expresses interest in management. Return false if they prefer individual contributor work. Return null if not mentioned.”
Tags	Technische Fähigkeiten	“Extract all programming languages, frameworks, databases, and tools the candidate mentions. Return as a list of strings.”
Auswahl	Senioritätsstufe	“Classify the candidate as Junior, Mid, or Senior based on their experience. Return null if not enough information.”
Datum	Verfügbar ab	“Extract the earliest date or timeframe the candidate can start. Convert to a date if possible. Return null if not mentioned.”

Halten Sie Prompts auf eine einzelne Information fokussiert. Zusammengesetzte Prompts („extract salary and notice period“) liefern inkonsistente Ergebnisse.

Konfidenzwerte

Jeder KI-extrahierte Wert wird mit einem Konfidenzwert von 0,0 bis 1,0 versehen, gruppiert in drei Stufen:

Stufe	Wertebereich	Bedeutung	Auf Karten/Slack angezeigt
Hoch	0,75 – 1,0	Die KI hat eine klare, explizite Antwort gefunden	Ja
Mittel	0,50 – 0,74	Die KI hat eine wahrscheinliche Antwort mit gewisser Mehrdeutigkeit gefunden	Ja
Niedrig	Unter 0,50	Die KI hat geraten oder abgeleitet — vor dem Handeln überprüfen	Nein

Werte mit hoher und mittlerer Konfidenz erscheinen auf Kanban-Karten und in Slack-Kandidatenkanälen. Werte mit niedriger Konfidenz werden im Bewerbungsdatensatz gespeichert, aber aus kompakten Ansichten herausgehalten, um unzuverlässige Daten nicht zu präsentieren.

Bei der Prüfung einer Bewerbung wird die Konfidenz neben jedem KI-ausgefüllten Feld angezeigt, damit Ihr Team auf einen Blick erkennt, ob der Wert vertrauenswürdig ist oder das Quellmaterial selbst gelesen werden sollte.

Manuelle Korrektur

Jeder KI-extrahierte Wert kann direkt bearbeitet werden. Klicken Sie auf den Feldwert auf der Bewerbungsseite, um ihn zu bearbeiten. Nach dem Speichern wird das Feld als manuell gesetzt markiert — die KI überschreibt es bei zukünftigen Extraktionen nicht.

Der ursprüngliche KI-extrahierte Wert bleibt im Datensatz erhalten, auch nachdem Sie ihn bearbeitet haben, sodass Sie jederzeit sehen können, was die KI vor der Änderung durch Ihr Team gefunden hat.

Um eine erneute Extraktion für ein manuell bearbeitetes Feld zu erzwingen, löschen Sie zunächst den Wert und führen Sie dann die erneute Extraktion aus.

Erneute Extraktion

Automatisch: Die Extraktion wird einmalig ausgeführt, wenn sich ein Kandidat bewirbt. Neue Bewerbungen werden automatisch verarbeitet — kein Handlungsbedarf.

Manuelle erneute Extraktion: Öffnen Sie die Bewerbung, scrollen Sie zum Abschnitt „Datenfelder“ und klicken Sie auf Erneut extrahieren. Dies führt die Extraktion mit den aktuellen Feld-Prompts erneut für das gesamte aktuelle Kandidatenmaterial aus.

Eine erneute Extraktion ist sinnvoll, wenn:

• Sie ein neues KI-extrahierbares Feld hinzugefügt haben, nachdem die Bewerbung eingegangen ist
• Sie den Prompt eines Feldes aktualisiert haben und frische Ergebnisse wünschen
• Die ursprüngliche Extraktion fehlgeschlagen ist

Die erneute Extraktion respektiert manuelle Korrekturen — Felder, die Ihr Team bearbeitet hat, werden nicht überschrieben.

Extraktionsstatus

Jede Bewerbung hat einen Extraktionsstatus, der im Abschnitt „Datenfelder“ sichtbar ist:

Status	Bedeutung
Ausstehend	Die Extraktion ist in der Warteschlange, hat aber noch nicht begonnen
In Bearbeitung	Die Extraktion läuft gerade
Abgeschlossen	Die Extraktion ist abgeschlossen — die Ergebnisse sind befüllt
Fehlgeschlagen	Bei der Extraktion ist ein Fehler aufgetreten — Details finden Sie in der Fehlermeldung

Häufige Fehlerursachen sind fehlendes Quellmaterial (der Kandidat hat nichts eingereicht, das die KI lesen kann) oder ein erreichtes KI-Credit-Limit. Wenn die Extraktion fehlschlägt, beheben Sie das zugrunde liegende Problem und verwenden Sie die Schaltfläche für manuelle erneute Extraktion, um es erneut zu versuchen.

Auf einen Blick

• Benutzerdefinierte Datenfelder zur Stellenanzeige hinzufügen
• „KI-extrahierbar“ bei Feldern aktivieren, die automatisch ausgefüllt werden sollen
• Einen fokussierten Extraktions-Prompt für jedes Feld schreiben
• „Return null if not mentioned“ verwenden, um falsch-positive Ergebnisse zu vermeiden
• Werte mit mittlerer Konfidenz vor Entscheidungen überprüfen
• Fehlerhafte KI-Werte direkt bearbeiten — Ihre Bearbeitung sperrt das Feld für die erneute Extraktion
• „Erneut extrahieren“ verwenden, nachdem Sie neue Felder zu bestehenden Bewerbungen hinzugefügt haben