Unsere Werte für
besseres Recruiting.
Vier Werte, für die wir stehen. Kein Poster an der Bürowand — jeder davon ist ein Mechanismus, den Sie im Produkt öffnen, testen und hinterfragen können.
Wo wir sie messen konnten, haben wir gemessen — und das Ergebnis veröffentlicht, samt dem, was es nicht beweist. Zur Lebenslauf-Studie →
Blind, wo
es darauf ankommt.
Wir behaupten nicht, dass unsere Modelle frei von Bias sind — das kann ehrlicherweise niemand. Stattdessen entziehen wir ihm die Grundlage. Was die Bewertung nie zu sehen bekommt, kann auch nicht zu Diskriminierung führen.
Wir haben gemessen, was dieser Filter tatsächlich entfernt: 97,6 Prozent des erkennbaren Geschlechtssignals in unserem eigenen Testset. Der Rest ist klein — nicht nachweislich null, und das sagen wir auch. So haben wir gemessen →
Zwei Durchläufe, beide vor der ersten Bewertung. Ein deterministischer Regeldurchlauf entfernt Namen, E‑Mail, Telefon, Alter und Anreden. Ein zweiter, separater Modell-Durchlauf entfernt, was Regeln nicht erfassen können: Herkunft, Geschlecht, Familienstand, Gesundheit, Aussehen. Das Rohtranskript bleibt für die menschliche Akte unangetastet — nur die geschwärzte Version erreicht die Bewertung.
“Hi, ich bin Lena Berger, 34, ursprünglich aus Polen — ich habe die Gehaltsabrechnungs-Pipeline bei meinem letzten Arbeitgeber neu aufgebaut und die Fehlerquote um 40 Prozent gesenkt.”
Name, E‑Mail, Telefon, Alter, Geburtsjahr, geschlechtsspezifische Anreden. Deterministisch, testbar, immer aktiv.
Herkunft, Geschlecht, Religion, Familienstand, Gesundheit, Aussehen. Nur betroffene Wörter ändern sich — nichts wird umgeschrieben.
“Hi, ich bin entfernt, entfernt, entfernt — ich habe die Gehaltsabrechnungs-Pipeline bei meinem letzten Arbeitgeber neu aufgebaut und die Fehlerquote um 40 Prozent gesenkt.”
ProzessverantwortungStark+
“Ich habe die Payroll-Pipeline neu aufgebaut und die Fehlerquote um 40 Prozent gesenkt.”
KommunikationGut+
“Ich habe unserem Betriebsrat den neuen Prozess vor dem Rollout erklärt, und wir haben ihn gemeinsam angepasst.”
Tooling-TiefeOffen+
Nicht genug Belege in diesem Gespräch. Als offene Frage für die nächste Runde markiert, nicht geraten.
Jedes Ergebnis
ist nachvollziehbar.
Eine Zahl ohne Begründung ist ein Urteil. In Sprad lässt sich jede Bewertung bis zum Beleg aufklappen: der Satz, die Quelle, der Moment, in dem er fiel. Kein Beleg, keine Bewertung.
Ein Zitat zählt nur, wenn es wörtlich in dem gefunden wird, was die Person tatsächlich gesagt hat — alles, was das Modell nicht belegen kann, wird verworfen, bevor es eine Bewertung heben kann. Jedes Kriterium wird drei unabhängige Male bewertet, der Median bleibt erhalten, und die Gesamtsumme wird im Code addiert, nie vom Modell. Das macht eine Bewertung für Ihr Team nachprüfbar, vor einem Datenschutzbeauftragten oder Betriebsrat vertretbar, und für die betroffene Person anfechtbar.
KI berät. Menschen entscheiden.
Die KI liest, strukturiert und entwirft. Jede Entscheidung, die die Existenz eines Menschen berührt, treffen Menschen — bei jedem Volumen und mit ihrem Namen dahinter. Diese Grenze ist Architektur, keine Richtlinie.
Zum Interview einladenbestätigt von Anna
Angebotunterzeichnet von JonasAbsage, mit Feedbackgeprüft von AnnaEine Absage ist die eine Wirkung, die sich nicht zurücknehmen lässt, deshalb gibt es genau zwei Wege, sie auszulösen, und beide tragen den Namen der entscheidenden Person. Ein Guard-Test in unserer Codebase scannt jede Quelldatei und lässt den Build fehlschlagen, sobald ein dritter Weg auftaucht — niemand kann später still eine automatische Absage hinzufügen.
Menschen besitzen
ihre Daten.
Ein Profil gehört der Person, um die es geht. Sie sieht, was darin steht, gibt es Stück für Stück frei und kann die Freigabe zurücknehmen — ohne jemanden fragen zu müssen.
Jede Freigabe ist auf ein Unternehmen begrenzt und versioniert, sodass eine Person immer sehen kann, wer was besitzt. Ein Widerruf hebt die Freigabe im gesamten Unternehmen auf einmal auf und wird protokolliert. Nichts über eine Person wird gekauft, gescraped oder hinter ihrem Rücken zusammengeführt, und ihre Daten werden nie zum Training von KI-Modellen verwendet — das steht im Vertrag, nicht nur auf dieser Seite.
Das Fundament,
auf dem wir stehen.
Werte zählen nur, wenn sie etwas kosten. Das hier ist der Beton darunter.
Was wir nie bauen werden.
Ehrlichkeit statt Gütesiegel. Wir sagen Ihnen lieber genau, was ein Zertifikat abdeckt und was ein Modell nicht kann, als eine Fußzeile zu schmücken. Sollte eine Aussage auf dieser Seite jemals nicht mehr stimmen, verschwindet das Feature — nicht der Wert.
Prüfen Sie uns live.
Am schnellsten prüfen Sie diese vier Werte, indem Sie der KI bei der Arbeit zusehen: nachvollziehbare Bewertungen, Freigabe-Screens und Freigabeschritte durch Menschen, alles im Produkt.