KI-Bewertungen zum Interviewzeitpunkt werden mit Leistungsbeurteilungen nach 3, 6 und 12 Monaten abgeglichen, die Korrelation wird auf den eigenen Hires des Kunden berechnet. Kein Modell wird auf Kandidatendaten trainiert; die Plattform berichtet Statistik, die Entscheidung bleibt bei Menschen.
Die meisten Recruiting-Teams fliegen blind: Sie wissen nicht, ob ihr Interviewprozess tatsächlich vorhersagt, wer erfolgreich ist. HRBlade schließt diesen Kreis. Die Interview-Bewertung jedes Hires wird mit späteren Leistungsbeurteilungen abgeglichen, und das Reporting wird auf Ihre konkreten Rollen kalibriert.
Wir tracken KI-Interview-Score vs. 6-Monats-Manager-Bewertung pro Rollen-Familie. Sie sehen, wie prädiktiv Ihr Recruiting ist — sortierbar nach Rolle, Recruiter und Team.
Die Korrelation wird auf Ihren eigenen Einstellungsentscheidungen und Ihren eigenen Leistungsdaten berechnet und bildet damit Ihre Rollen ab statt eines generischen Benchmarks. Sie wird verlässlicher, je mehr geschlossene Historie Sie importieren.
Nach einer Einstellung Wahrscheinlichkeit der Kündigung in 12 Monaten aus Interview-Signalen + ersten 30 Tagen vorhersagen. Risiko-Hires für proaktive Manager-Intervention sichtbar machen.
Dasselbe Modell identifiziert interne Kandidaten, die für Beförderung bereit sind, basierend auf Kompetenz- und Assessment-Entwicklung. Talent-Intelligenz über das Recruiting hinaus.
Kontinuierliches Monitoring von Pass-Raten und Performance-Korrelationen über geschützte Gruppen. Adverse-Impact-Alarme innerhalb von 48 Stunden nach statistischer Erkennung.
Für jede Einstellung zeigt das Modell, welche Interview-Signale am prädiktivsten waren. Schärft Ihren Interview-Prozess: schneiden Sie Signale, die nicht prädizieren, und doppeln Sie auf die, die es tun.
Jedes Interview erhält einen KI-Score pro Kompetenz mit Konfidenzintervallen. Wird neben der Hiring-Entscheidung gespeichert.
Bei 3, 6 und 12 Monaten bewerten Manager die reale Performance. Das System matcht Scores automatisch gegen KI-Vorhersagen.
Jede geschlossene Einstellung aktualisiert das Modell. Nach ~50 Hires pro Rollen-Familie schlagen Vorhersagen für neue Kandidaten in dieser Familie den globalen Benchmark.

Quelle: Auf Ihren eigenen Hires berechnet
Quelle: Pro Kunde aus geschlossenen Hires berechnet
Quelle: Bias-Monitoring
Entdecken Sie, dass Ihr Culture-Fit-Signal nichts vorhersagt, während Problem-Decomposition alles vorhersagt. Strukturieren Sie das Interview um das herum, was tatsächlich funktioniert.
Vergleich der Hire-Performance pro Recruiter: wer trifft, wer ist auf bestimmte Hintergründe voreingenommen. Coaching mit Daten, nicht Anekdoten.
Risiko-neue-Hires erhalten proaktive 30/60/90-Check-ins von ihrem Manager. Reduziert First-Year-Attrition um 18% im Kunden-Benchmark.
Sie kann es nicht voll sein — Manager-Bewertungen haben immer Rauschen. Wir nutzen mehrere Signale (Peer-Review, OKRs, Retention) und aggregieren sie im Modell. Wir sind explizit zur Unsicherheit: Vorhersagen kommen mit Konfidenzintervallen, nicht Punktwerten.
Multi-Agent-KI simuliert reale Teamdynamik — vor Einstellung, Beförderung oder Reorganisation.
9 adaptive kognitive Spiele. Über 95 kalibrierte Aufgaben, psychometrisches Rückgrat, 10 Minuten statt einer Stunde.
Erfassen Sie Fluchtrisiko, Burnout und stille Konflikte — mit Zitatbelegen aus offenen Antworten.
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