Vom Chatbot zum Kollegen: ein HR-Assistent, der sicher handelt

Fragen Sie ein beliebiges HR-Team, wofür seine Woche draufgeht, und Sie hören dieselbe Liste: „Wie viele Urlaubstage habe ich noch?“, Urlaubsanträge per WhatsApp, Vorgesetzten wegen Genehmigungen hinterherlaufen und „Können Sie mir ein Arbeitszeugnis schicken?“. Ein Policy-Chatbot hilft beim ersten Punkt. Beim Rest tut er nichts – und genau dort gehen die Stunden verloren.

Wir haben AIVCJ HR gebaut, um den nächsten Schritt zu zeigen: einen Assistenten, der antwortet und handelt. Er prüft Ihr Urlaubskonto, beantragt Urlaub regelkonform, leitet ihn mit einer Zusammenfassung an Ihre Führungskraft weiter und entwirft HR-Schreiben – in einem Beispielunternehmen, Northwind Distribution, mit 42 Beschäftigten in einer Zentrale und drei Lagern.

Warum Antworten allein HR nicht entlasten

Unsere Knowledge-Demo beantwortet Richtlinienfragen mit Quellenangabe. Damit entfällt die Frage „Was steht in der Richtlinie?“. Aber die Mitarbeiterin muss immer noch ein Formular öffnen, Arbeitstage zählen, die Vorlaufzeit prüfen, die genehmigende Person finden und warten. Die Arbeit hat sich verschoben, nicht aufgelöst.

Eine KI die Arbeit machen zu lassen, wirft eine berechtigte Sorge auf: Was hindert sie daran, ihre eigenen Fehler zu genehmigen, aus Hilfsbereitschaft eine Regel zu beugen oder einer Person die Daten einer anderen zu zeigen? Deshalb haben wir zuerst die Leitplanken entworfen.

Die Leitplanken

1. Die Regeln stehen im Code, nicht im Modell. Eine deterministische Policy-Engine entscheidet, wie viele Tage ein Antrag zählt (Ruhetage und Feiertage je Standort, die „Sandwich-Regel“ für Jahresurlaub), ob die Vorlaufzeit eingehalten ist, ob sich die Person noch in der Probezeit befindet, ob das Konto reicht und wer genehmigen muss. Die KI ruft die Engine auf und erklärt das Ergebnis – überstimmen kann sie es nicht.
2. Nichts passiert ohne Klick. Jede schreibende Aktion – Urlaub beantragen, einen Antrag stornieren, eine IT- oder Sachmittelanfrage stellen – erscheint als Bestätigungskarte mit den gezählten Tagen, jeder bestandenen oder fehlgeschlagenen Prüfung, dem Kontostand vorher und nachher und dem Genehmigungsweg. Der Antrag entsteht erst, wenn die Person auf Bestätigen klickt, und die Engine prüft ihn in diesem Moment erneut.
3. Rollenrechte setzen die Werkzeuge durch. Mitarbeitende sehen nur ihre eigenen Daten, Führungskräfte die ihrer direkt Unterstellten, und nur HR darf Schreiben für andere entwerfen. Genehmigt wird nie von der KI – Führungskräfte entscheiden im Bereich Genehmigungen.
4. Alles wird protokolliert. Jeder Werkzeugaufruf – wer, in welcher Rolle, was die KI angefragt hat und ob es ausgeführt, von den Regeln abgelehnt oder von einem Menschen bestätigt wurde – landet im Audit-Log auf dem HR-Dashboard.

Was Sie in der Demo ausprobieren können

• Als Priya (Mitarbeiterin): „Ich brauche vom 20. bis 24. Oktober Urlaub für die Hochzeit meiner Schwester.“ Die Engine erkennt, dass der 20. Oktober ein Feiertag und der 24. ein Ruhetag ist, zählt 3 Tage, erklärt, warum Sonderurlaub für die eigene Hochzeit nicht für die Hochzeit einer Schwester gilt, und zeigt die Karte.
• Als Rohit (Führungskraft): Der Antrag wartet mit einer KI-Zusammenfassung – regelkonform, Sneha ist am 21.–22. Oktober abwesend, Jahresurlaub 12 → 9. Genehmigen Sie ihn, und Priyas Konto und Antragsverlauf aktualisieren sich live.
• Als Anjali (HR): „Arbeitszeugnis für Karan Verma“ – aus seiner Personalakte entworfen, im Browser bearbeitet, als PDF heruntergeladen. Was die Akte nicht enthält, bleibt als Platzhalter stehen, statt erfunden zu werden.
• Richtlinienfragen („Kann ich mein Uber zu einem Kundentermin abrechnen?“) nutzen dieselbe Suchmaschine mit Quellenangaben wie AIVCJ Knowledge.

Jede Besucherin und jeder Besucher bekommt eine eigene Kopie des Unternehmens, damit sich Genehmigungen nicht überschneiden, und sie wird jede Nacht zurückgesetzt.

Gemessen – auch dort, wo es gehakt hat

Wir testen den Assistenten von Anfang bis Ende – dasselbe Modell, dieselben Werkzeuge, dieselbe Engine und dieselben Rechte wie in der Live-Demo – an zwei Sätzen von Anfragen, jede in einer frischen Kopie des Unternehmens. Ein Fall gilt nur als bestanden, wenn der Assistent mit genau der richtigen Aktion endet (oder zu Recht mit keiner) und, wo es eine Referenzantwort gibt, ein KI-Prüfer der Antwort zustimmt.

• Geskriptetes Set (30 Anfragen), zusammen mit der App geschrieben und beim Feintuning verwendet, darunter 12, die gegen eine Regel oder ein Recht verstoßen: 30 von 30 korrekt im finalen Lauf, alle 12 Verstöße abgelehnt (frühere Läufe beim Tuning: 29 von 30).
• Blind-Set (20 Anfragen), später von einer anderen Person geschrieben, die unsere Prompts und unseren Code nie gesehen hat – Hinglish, Tippfehler, vage Datumsangaben („parso se 3 din“), zwei Anliegen in einer Nachricht: 17 von 20 (85 %) in beiden Läufen.

Am lehrreichsten waren die Fehler. In einem frühen Lauf bat ein Mitarbeiter um ein Arbeitszeugnis, und der Assistent schrieb es hilfsbereit direkt in den Chat – genau die Art Dokument, die nur HR ausstellen darf. In einem anderen fragte er „Soll ich das einreichen?“, statt einen 4-tägigen Antrag auf Kurzurlaub durch die Engine zu schicken, und sagte deshalb nie, dass die Grenze bei 3 Tagen liegt. Beides wurde zu ausdrücklichen Regeln. Das Blind-Set fand drei weitere. Eine Mitarbeiterin beantragte fünf Tage Kurzurlaub: Die Engine lehnte korrekt ab (die Grenze liegt bei drei), aber der Assistent bereitete daraufhin von sich aus eine Karte für Jahresurlaub vor, statt erst nachzufragen – ohne Klick wurde nichts eingereicht, aber die Urlaubsart hätte er nicht wechseln dürfen. Eine Führungskraft fragte nach dem Konto von „neha“, und die Namenssuche fand auch „Sneha“, also stellte er eine unnötige Rückfrage. Der dritte war eine korrekte Ablehnung, die der KI-Prüfer abwertete, weil ein zusätzliches Detail fehlte. Die ersten beiden haben wir behoben; da diese Korrekturen aus dem Blind-Set stammen, zählen wir spätere Läufe nicht mehr als blind.

Zwei Einschränkungen, die wir lieber offen nennen: Bewertet wird von einer KI (aus derselben Modellfamilie wie der Assistent), nicht von Menschen geprüft, und 50 Anfragen sind ein kleines Testset. Nehmen Sie die Zahlen als Richtwerte. Was die Leitplanken garantieren, ist strukturell: Egal was das Modell sagt, ein regelwidriger Antrag kann nicht eingereicht werden, weil die Engine entscheidet – nicht das Modell.

Einsatz auf Ihrem HR-System

Die Demo läuft auf dem Stack, den wir für Kunden einsetzen: Next.js, PostgreSQL mit pgvector und Claude. In einem echten Rollout wird die Policy-Engine aus Ihrer Urlaubsrichtlinie konfiguriert, die Werkzeuge sprechen mit Ihrem HR-System (Keka, Darwinbox, Zoho People oder Ihrem eigenen), und derselbe Assistent kann auf WhatsApp verfügbar sein. Ein typisches Projekt beginnt mit Urlaub und Schreiben für einen Standort, gemessen an fünfzig echten Mitarbeiteranfragen, bevor es ausgeweitet wird.

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