Neues KI-Modell verbessert Bewerberbewertung um 91 % Genauigkeit
In einer kürzlich veröffentlichten Studie auf arXiv (2511.16073v1) zeigen Forscher einen innovativen Ansatz zur Optimierung von Bewerberbewertungs‑Systemen. Traditionelle Applicant Tracking Systeme (ATS) setzen stark auf Keyword‑Matching und verfehlen oft talentierte Kandidaten, weil sie semantische Nuancen ignorieren.
