Scorecards werden aus dem Gedächtnis ausgefüllt, Stunden später
Interviewnotizen entstehen nach dem Interview, in den Lücken zwischen Interviews, aus dem Gedächtnis. Antworten vom Anfang gehen verloren. Antworten aus den letzten zehn Minuten haben den meisten Einfluss. Die Scorecard spiegelt einen Eindruck statt Belege.
Dort kommt Inkonsistenz ins Hiring. Bewerten zwei Interviewende dieselbe Person, erhalten sie verschiedene Scorecards nicht weil sie uneins sind, sondern weil sie verschiedene Teile erinnern.
Die Belege haben einen automatisierten Schritt. Für jedes Kriterium werden die relevanten Aussagen der Person zitiert, damit die interviewende Person aus den Worten bewertet statt aus dem Gedächtnis.
Scoring lässt sich nicht automatisieren, und es sollte nicht versucht werden. Zu beurteilen, ob eine Person geeignet ist, ist ein menschliches Urteil mit beschäftigungsrechtlichen Folgen. Ein Score aus der Scorecard würde als zweite Meinung behandelt, auch wenn er nur eine Zusammenfassung ist.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Einwilligung ist die erste Anforderung, und sie ist ein Verfahren statt eines einzelnen Schritts. Aufnahmen entstehen nur, wenn die Person eingewilligt hat. Diese Seite setzt voraus, dass die Einwilligung korrekt behandelt wurde.
Ein Document Upload-Knoten nimmt die Aufnahme. Ein Transcribe Audio-Knoten wandelt sie um.
Ein Airtable-Knoten definiert die Kriterien für diese Rolle. Die Extraktion folgt diesen Kriterien.
Wenn die Person ein Kriterium anspricht, gibt ein Generate Object-Knoten diese Passagen zurück. Wird das Kriterium nie erwähnt, gibt er eine klare Leerstelle zurück. Diese Leerstelle nützt: hat ein Interview einen unverzichtbaren Punkt nie berührt, ist das ein Prozessfehler.
Kein Score, kein Rating und keine Empfehlung entsteht in irgendeinem Stadium.
Ein Notion- oder Airtable-Knoten füllt die Scorecard. Ein Slack-Knoten benachrichtigt die interviewende Person, dass sie zum Scoren bereit ist.
Ein Validate-Knoten stellt sicher, dass jedes Kriterium entweder Belege oder eine ausdrückliche Lückenmarkierung hat, damit ein nur teilweise ausgefülltes Formular nicht als vollständig gezeigt wird.
Das Transkript bleibt bei der Aufnahme, weil eine Passage, die seltsam wirkt, am ehesten ein Transkriptionsartefakt ist statt etwas, das tatsächlich gesagt wurde.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Document Upload (Data): nimmt die Aufnahme, die nur mit Einwilligung der Person existiert.
- Transcribe Audio (AI Core): wandelt sie in Text um.
- Airtable (Integration): liefert die Scorecard-Kriterien für die Rolle.
- Generate Object (AI Core): gibt wörtliche Passagen je Kriterium zurück und eine ausdrückliche Lücke, wo keine existieren.
- Validate (Data): stellt sicher, dass jedes Kriterium Belege oder eine Lückenmarkierung hat, bevor das Formular gezeigt wird.
- Notion (Integration): schreibt die gefüllte Scorecard, die die interviewende Person bewertet.
- Slack (Communication): sagt der interviewenden Person, dass die Belege bereit sind.
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