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Active Sourcing mit ChatGPT und der Vergleich mit Chatsonic Teil 02

Daniel Böhm

Künstliche Intelligenz im Active Sourcing - Teil 02 

In diesem Beitrag werden wir uns die beiden KI-Anwendungen ChatGPT und Chatsonic aus der Brille eines Talent Sourcers betrachten. Hier werden wir ein Experiment durchführen, nämlich Suchstrings zu generieren. Über dieses Thema habe ich bereits zusammen mit Wolfgang Brickwedde auf der Copetri Convention berichtet. 

Zunächst einmal ist in unserem Experiment wichtig, dass wir dieselben Eingangskriterien verwenden. Bedeutet wir werden sowohl in ChatGPT als auch in Chatsonic gleiche Prompts verwenden. Prompts sind Eingabeaufforderungen oder Fragen, die Du der KI-Anwendung stellen kannst.

Prompts für die Direktsuche


In beiden Fällen erstellen wir einen Suchstring. Wir fragen konkret nach einem "Mobile App Developer". Dies können wir mit dem folgenden Prompt ausführen "Erstelle einen booleschen Suchstring für einen mobile App Developer".


Das ist übrigens ein direkter Prompt. Direkter Prompt bedeutet, dass Du der Maschine ein klares Ziel vorgibst. Mehr zu den unterschiedlichen Prompts bzw. mehr zu Prompt Engineering gibt es im Blogbeitrag von Dr. Daniel Mühlbauer unter www.HR-Datenliebe.de


Aber zurück zum Thema. Wir haben die Frage relativ allgemein gehalten. In der KI-Anwendung kannst Du natürlich auch detailliertere Fragen eingeben, folglich würdest Du auch detailliertere Ergebnisse erhalten. Für das erste Experiment ist das obige Beispiel jedoch ausreichend.


Ausgabe Chatsonic - Mobile App Developer


Betrachten wir nun die Ausgabe in Chatsonic:



("Mobile App Developer" OR "Mobile Application Developer" OR "App Developer") AND ("Java" OR "Swift" OR "Objective-C" OR "Kotlin") AND ("iOS" OR "Android" OR "Windows" OR "Cross-Platform") AND ("UI" OR "UX" OR "User Interface" OR "User Experience") AND ("Agile" OR "Scrum" OR "Kanban") AND ("UI/UX Design" OR "Mobile App Design") AND ("App Store Optimization" OR "ASO")


Auf die unterschiedlichen Begebenheiten sind wir bereits im Blogbeitrag zu Chatsonic nochmals eingegangen, weshalb wir dies an dieser Stelle nicht weiter vertiefen wollen. Den Blogbeitrag findest Du hier.


Chatsonic - Nutzung der X-Ray Suche


Und nun setzen wir die Ausgabe in Form der X-Ray Suche Google ein. Bedeutet wir stellen unser Suchergebnis hinter dem site: Operator - konkret machen wir dies mit site:de.linkedin.com/in.


Wir haben hier insgesamt 457 Ergebnisse. Wichtig ist, dass der Suchstring zu lang ist, da Google maximal 32 Terme bzw. Begriffe in der Suchmaske erlaubt. Sind mehr als 32 Begriffe vorhanden, wird die Suche abgekürzt. Weshalb an dieser Stelle der Hinweis "Alle Wörter ab App wurden ignoriert, da Suchanfragen auf 32 Begriffe beschränkt sind" folgt.



Ausgabe ChatGPT - Mobile App Developer


Im zweiten Schritt schauen wir uns ChatGPT an. Auch hier geben wir denselben Prompt ein, den wir zuvor in Chatsonic verwendet haben, nämlich:


"Erstelle einen booleschen Suchstring für einen Mobile App Developer"


Interessant ist die Antwort von ChatGPT mit dem Hinweis, dass der Suchstring auf Linkedin verwendet werden kann. Das liegt daran, dass ich in meiner vorherigen Anfrage (nicht dokumentiert) bereits nach einem Beispiel mit Linkedin Bezug gefragt habe. ChatGPT scheint an dieser Stelle mitzudenken, weshalb sich die KI-Anwendung auf Linkedin bezieht.


Schauen wir uns mal den Suchstring im einzelnen an:


("mobile app developer" OR "iOS developer" OR "Android developer") AND (Swift OR Java OR Kotlin OR "Objective-C" OR "C++ OR Javascript OR "React Native") AND (Xcode OR "Android Studio" OR "Intellij IDEA OR "Visual Studio Code")


Wenn man die beiden Ergebnisse vergleicht, dann lässt sich feststellen, dass beispielsweise:


  • Anführungszeichen korrekt gesetzt werden. Einzelne Wörter, wie Swift oder Kotlin, werden nicht in Anführungszeichen gesetzt.
  • Die Suchlänge ist für Google ideal. Wenn Du die x-Ray Suche verwenden würdest, darfst Du in Google maximal 32 Begriffe verwenden. Ansonsten kürzt Dir Google Deine Suche an der entsprechenden Stelle.


ChatGPT - Nutzung der X-Ray Suche


Nun können wir den Suchstring in unserer Röntgensuche oder x-Ray Suche einsetzen. Davor verwenden wir noch den site: Operator für Linkedin. Dieser lautet: site:de.linkedin.com/in


Mit dem erstellten Suchstring lautet dieser dann:


site:de.linkedin.com/in ("mobile app developer" OR "iOS developer" OR "Android developer") AND (Swift OR Java OR Kotlin OR "Objective-C" OR "C++ OR Javascript OR "React Native") AND (Xcode OR "Android Studio" OR "Intellij IDEA OR "Visual Studio Code")


Insgesamt erhalten wir hier 819 Ergebnisse*. Und wenn wir hier die Resultate überprüfen, dann stellen wir fest, dass die Ergebnisse durchaus passabel sind!


* die Ergebnisse können variieren (Stand Mai 2023)


Vergleich der KI-Anwendung ChatGPT und Chatsonic


Einen konkreten Vergleich mag ich gar nicht ziehen. Ich finde beide Anwendungen durchaus interessant. Jedoch liefert ChatGPT konkretere Aussagen zu den Jobprofilen. Bedeutet: Für mich als Active Sourcer sind insbesondere die Skills interessant. Bedeutet: Wenn ich nach einem Programmierer oder Entwickler suche, dann möchte ich nicht nur die Berufsbezeichnung angezeigt bekommen, sondern auch die zugehörigen Programmiersprachen. Diese wurde in beiden KI-Anwendungen eindrucksvoll demonstriert.


ChatGPT hat zusätzlich noch die Entwicklungsumgebungen genannt, welches für mich ein Pluspunkt darstellt. in Chatsonic hingegen, liefert einige Terme wie Windows oder Android, die dann meines Erachtens dann doch zu "generisch" gehalten sind.


Was ist die X-Ray Suche?

Mit der X-Ray Suche oder auch Röntgensuche, durchsuchen wir eine Webseite mittels einer Suchmaschine.Hier kannst Du dann bestimmte Operatoren verwenden. Ein Beispiel wäre der site:Operator.

Kann ich den Suchstring auch in anderen Suchmaschinen verwenden?

Den von Chatsonic oder ChatGPT generierten Suchstring kannst Du auch in anderen Suchmaschinen, wie beispielsweise Bing verwenden. oder statt Linkedin kannst Du auch auf die berufliche Plattform Xing zugreifen.

ist das ein Problem, wenn Chatsonic einzelne Wörter in Phrasen hinterlegt?

Doppelte Anführungszeichen sind eigentlich dazu da, um nach einem konkreten Wort zu suchen. Bedeutet: Wenn Du "Software Engineer" eingeben würdest, dann suchst Du konkret nach "Software Engineer" und nicht nach zwei Wortpaaren Software UND Engineer. D.h. in Deiner Suche muss zwangsläufig das Wort "Software Engineer" berücksichtigt werden.
Bei einem einzelnen Wort wie z.B. "Java" machen daher die Anführungszeichen keinen Sinn. Ein Problem stellt diese Form jedoch nicht dar.

Ein Gastbeitrag von Paula Charlotte Berg von REWE über die Kandidatengewinnung und Sourcing
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In meinem Newsletter stelle ich in regelmäßigen Abständen Active Sourcer/innen und Talent Sourcer/innen vor. Diesmal habe ich Paula Charlotte Berg befragt. Uwe fragt und die liebe Paula antwortet. PS: Die Beiträge sind von realen Menschen erstellt worden - und nicht mittels ChatGPT :-)
Expertenwissen und Best Practices aus der Talent Acquisition
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Suche nach Kandidaten in Github - Gründe als Recruiter in Github dabei zu sein
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Im Juni 2024 ging es nach München auf die TalentPro! Dort hatte ich die Gelegenheit wahrgenommen über das Tech Sourcing zu sprechen. Dabei ging es in dem Vortrag primär um die Themen: ✅ Github - Intro - Suche in Github - Eingrenzung nach Ort und weitere SourcingHacks ✅ Stack Overflow - Intro - Aufbau Nutzerprofil - Erläuterung Data Stack Exchange Explorer ✅ ChatGPT - Nutzung mit Stack Overflow Hier erfolgt mal eine kleine Zusammenfassung der relevantesten Themen in Kurzform:
Active Sourcing und das Offboarding
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Den Bereich Talent Acquisiton mit seinen Aufgaben definiere ich sehr breit in Organisationen. Denn Talent Acquisition Expert/innen legen den Fokus in ihren Aufgaben und Auswertungen gerne auf den Recruiting Funnel. Daher nehme ich diesen als Basis für eine mögliche Definition des Arbeitsbereiches. Bei dieser Definition betrachtet und bewertet Talent Acquisition das äußere Umfeld: Nämlich Awareness , Interest /Consideration/Lead, Matching/Engagement und zu guter Letzt Hire . Der Vertrag ist unterschrieben zurück, Job erfolgreich ausgeübt, Haken dran, nächste Position. „Hires“ ist ein Kriterium zur Erfolgsmessung; keine Frage. Wo bleibt jedoch die Hyper-Care-Phase, nach der Vertragsunterzeichnung? Viele Berufsgruppen haben bereits eine Kündigungsfrist von sechs Monaten zum Monatsende. Meistens jene Berufe, von denen es zu wenige am Arbeitsmarkt gibt. In diesen sechs Monaten kann noch richtig viel bei der Person passieren. Ich grenze die Aufgabe und Verantwortlichkeit im Talent Acquisition nicht durch die Einstellung neuer Kolleginnen und Kollegen ab. Die Abschnitte Pre-Onboarding und Onboarding gehören für mich klar in die Bereichsbeschreibung „Talent Acquisition“. Der Talent Acquisition Funnel sollte demnach die Non-Starter sowie die Früh-Abwanderer in der Erfolgsmessung berücksichtigen. Arbeiten wir statt mit einem Funnel lieber mit einem Kreis, dann ist Offboarding auch Teil des Talent Acquisition Prozesses. Denn die Gewinnung von Talenten hört ja nicht auf, nachdem sie eingestellt sind. Die Beziehungsarbeit fängt ja dann erst so richtig an. Und Reisende, die gehen, können wieder als Kandidat:innen zurückkommen. Stichwort Boomerang-Recruiting oder Rehiring.
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