LLM-gestützte Datenpflege für Personalprofilplattform bei attempto
Das IT-Beratungshaus attempto setzt Sprachmodelle und semantisches Clustering ein, um Kompetenzprofile auf seiner Personalplattform automatisch zu bereinigen und zu vereinheitlichen.
Vertiefung
Die manuelle Pflege von Mitarbeiter-Kompetenzprofilen auf der Plattform von attempto GmbH & Co. KG war aufwendig und führte durch uneinheitliche Begriffe (z. B. „MS-Word“ vs. „Microsoft Office“) zu Datenqualitätsproblemen. Gemeinsam mit dem Mittelstand-Digital Zentrum Augsburg entwickelte das Unternehmen eine KI-gestützte Assistenzfunktion mit LLM-basierter Datennormalisierung und semantischem Kompetenz-Clustering, die ähnliche Begriffe erkennt und vereinheitlicht, ohne die Eingabefreiheit der Nutzer einzuschränken. Ergebnis ist eine verbesserte Datenqualität bei reduziertem manuellem Pflegeaufwand.