Interim Manager Matching Platform
Live gelöst mit Falk · vor 300+ Selbstständigen und Unternehmern
Eine Kandidaten-Matching-Anwendung, die komplett auf dem eigenen Rechner läuft, keine Daten nach außen schickt und trotzdem versteht, dass 'Kulturveränderung' dasselbe meint wie 'Change Management' – gebaut in 33 Minuten, live vor über 100 Zuschauern.
Der Weg — von der Idee zum Ergebnis
Die Ausgangslage
Falk, Gründer von Intelli Experts, vermittelt seit 2004 IT-Projektexperten und Interim-Manager. Er verwaltet rund 1000 Kandidatenprofile in Zoho Recruit, muss Kundenanfragen aber bisher manuell mit passenden Profilen abgleichen. Das Problem: Die Stichwortsuche seines CRM findet nur, was wortwörtlich übereinstimmt – thematisch passende Kandidaten mit anderer Wortwahl gehen verloren. Dazu kommt: Kandidatendaten sind sensibel, eine Cloud-KI kam für ihn nicht in Frage.
Die Wendung
Im Vorgespräch wurde klar: Das eigentliche Problem war nicht das Fehlen einer KI-Lösung, sondern die Sorge, sensible Personendaten überhaupt einer KI anzuvertrauen. Sobald klar war, dass ein Modell komplett lokal auf dem eigenen Rechner laufen kann – ohne jede Internetverbindung –, verschwand der Vorbehalt. Der Hebel lag also nicht im Matching-Algorithmus, sondern in der Frage: Wie baut man KI so, dass keine Daten das Gerät verlassen?
Das Ergebnis
Falk nimmt eine funktionierende Blaupause mit: eine lokale Matching-Anwendung, die als nächstes mit seinen echten Kandidatendaten gefüttert werden kann. Die Teilnehmer haben gesehen, dass DSGVO-sichere KI-Nutzung für sensible Daten kein theoretisches Konzept ist, sondern in einer Session baubar. Klar wurde auch: Ausreichend Arbeitsspeicher ist für lokale KI wichtiger als ein starker Prozessor.
Live auf der Bühne
Live wurde mit LM Studio eine komplett lokale KI-Umgebung aufgesetzt: ein Sprachmodell für die Logik, ein Embedding-Modell für die Bedeutungssuche, dazu eine SQLite-Datenbank für Falks (pseudonymisierte) Kandidatendaten. Claude Code bekam Falks Anwendungsfall, seine Excel-Datenstruktur und sein Webdesign als Kontext und baute daraus eigenständig eine Anwendung mit semantischer Suche, Gewichtungsreglern und automatisch generierter Matching-Begründung inklusive Faktencheck. Während die KI rund 33 Minuten im Hintergrund arbeitete, diskutierte die Runde über Sicherheit, Hardware-Anforderungen und darüber, dass persönlicher Kontakt im Recruiting durch keine KI ersetzt wird. Der Aha-Moment kam, als Torsten live das Internet kappte, um zu zeigen: Die Anwendung läuft weiter – sie braucht gar keine Verbindung nach außen. Am Ende lieferte das System für eine Testausschreibung einen ersten Treffer mit 83% Score, inklusive nachvollziehbarer Begründung und kritischen Prüfpunkten.
Was du daraus mitnimmst
- Sensible Kunden- oder Personendaten lassen sich mit lokalen KI-Modellen verarbeiten, ohne dass sie den eigenen Rechner verlassen – das löst viele DSGVO-Bedenken direkt an der Wurzel.
- Semantische Suche findet Kandidaten oder Inhalte auch bei anderer Wortwahl – klassische Stichwortsuche in CRM oder Excel übersieht das systematisch.
- Für lokale KI-Nutzung zählt vor allem ausreichend Arbeitsspeicher (mindestens 48 GB), nicht die Prozessorleistung.
- Ein informelles Vorgespräch plus vorhandene Datenstruktur reicht oft aus, um eine komplette Anwendung bauen zu lassen – zusätzliche Aufbereitung ist meist unnötig.
- KI ersetzt im People Business nicht den persönlichen Kontakt – sie verschafft nur mehr Zeit dafür, ihn zu pflegen.
„Falk: Wir haben es mit People Business zu tun, und der erste Eindruck, den ich bekomme, ist dieser Erstkontakt."← Alle Anwendungsfälle