About this episode

Michael Witt discusses the importance of statistical models in recruiting and why he avoids using AI.

Viele Recruiting-Organisationen erheben Kennzahlen – aber kaum jemand weiß, welche davon wirklich auf das Ziel einzahlen. Michael Witt, Recruiting-Berater und Stratege, hat gemeinsam mit einem Statistiker ein Modell entwickelt, das genau diese Lücke schließt. In dieser Folge spricht er über den Unterschied zwischen dem Sammeln von Daten und dem Aufbau statistisch valider Zielsysteme – und erklärt, warum er dabei bewusst auf KI verzichtet. Ein Gespräch für alle, die Recruiting nicht nur messen, sondern wirklich steuern wollen. Key Takeaways: - Recruiting scheitert nicht an zu wenig Daten, sondern daran, dass niemand weiß, welche KPIs tatsächlich auf das Recruiting-Ziel einzahlen. - Der entscheidende Unterschied: Kennzahlen sammeln ist nicht dasselbe wie ein statistisch valides Zielsystem aufbauen. - LLMs sind für statistische Recruiting-Analysen ungeeignet – sie raten auf Basis von Plausibilität, anstatt mathematisch zu rechnen. - Ein belastbares Modell braucht nachgewiesene statistische Signifikanz – Bauchgefühl, auch das erfahrenster Berater, reicht allein nicht aus. - 52 Datenpunkte einer Recruiting-Organisation gegen 30.000 Referenzdatenpunkte zu matchen schafft eine…

People in this episode

Hosts: Dominik Becker, Manuel Rau

Guest: Michael Witt

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