charles

Lernt charles kennen

charles ist eine AI-native Plattform für Conversational Marketing und Commerce, die Consumer-Brands dabei hilft, Kundschaft über Messaging-Kanäle, allen voran WhatsApp, zu gewinnen, zu konvertieren und zu binden, mithilfe von AI-Agents und Marketing-Automatisierungen.

„charles ist eine Conversational-AI-Plattform. Wir sitzen in Berlin und haben etwa 48 Mitarbeitende. Wir helfen Consumer-Brands dabei, Kundschaft über Messaging-Kanäle zu konvertieren, zu binden und zu gewinnen, vor allem über WhatsApp, mit AI-Agents und Marketing-Automatisierungen.“

Joy Vujic ist People Lead bei charles, und bei dieser Teamgröße ist die Rolle eine Ein-Personen-Funktion. Sie deckt Recruiting, Kultur, Performance und Compliance als Team von einer Person ab, sodass jede strategische Frage zur Belegschaft und jede operative Aufgabe, die den Laden am Laufen hält, am selben Tag auf demselben Schreibtisch landet. Auch die Tatsache, dass sie People Lead in einem AI-Unternehmen ist, prägt ihre Arbeitsweise: Sie verlässt sich auf AI für Automatisierungen, Textentwürfe und Analysen, die ihr sonst die ganze Woche fressen würden, gerade damit sie mehr Zeit für die Teile des Jobs hat, die weiterhin einen Menschen brauchen.

Eine Plattform für jede Personalentscheidung

Vor Leapsome lief das HRIS von Joy über Personio, Performance und Engagement liefen getrennt davon. Personio deckte die HRIS-Grundlagen gut genug ab, aber nicht den Teil der People-Funktion, den charles beim Wachstum am dringendsten brauchte: Mitarbeiterumfragen, ein Kompetenzmodell, das mit der Teamgröße mitwächst, und Performance Reviews, die auf denselben Daten basieren, statt getrennt davon zu existieren. Joy betrieb beide Systeme eine Zeit lang parallel, bevor sie entschied, dass eine Plattform mehr Sinn ergibt als zwei.

„Uns wurde schnell klar, dass Personio uns nicht das geben konnte, was wir bei der Mitarbeiterentwicklung und -enablement brauchten. Also Mitarbeiterumfragen, ein Kompetenzmodell, das wirklich skaliert, und dazu Performance Reviews, die damit verknüpft sind. Leapsome war in all diesen Bereichen deutlich stärker, weshalb wir uns entschieden haben, die ersten HRIS-Kund:innen von Leapsome zu werden und alle Daten zu konsolidieren, um künftig nur noch mit einer Plattform zu arbeiten.“

Die Kosten für zwei parallele Systeme waren alles andere als abstrakt. Betriebszugehörigkeit, Titel, Berichtslinie, Performance-Daten und Vergütungsdaten hängen alle voneinander ab. Eine einzelne Änderung, etwa eine Beförderung, ein neues Management oder eine Gehaltsanpassung, bedeutete also, mehr als eine Stelle zu aktualisieren und zu prüfen, ob nichts zwischendurch auseinandergelaufen war. Durch die Konsolidierung auf Leapsome konnte Joy einen Report ziehen oder eine Personalentscheidung treffen, ohne vorher zu rekonstruieren, welches System gerade die aktuelle Wahrheit enthielt.

„Was Leapsome wirklich besonders macht, ist ganz klar das Customer-Success- und Support-Team. Sie waren bei jeder Situation während der Migration super reaktionsschnell und unterstützend, und das ist eine Menge Arbeit, vor allem wenn man sie allein stemmt. Das war bei unserem vorherigen HRIS definitiv nicht so.“

‍Ein Datensatz, weniger Fehler, schnellere Entscheidungen

Jetzt, da Performance-, Gehalts- und HRIS-Daten in einem System liegen, hat sich an charles' eigentlicher Belegschaft nichts geändert. Was sich geändert hat, ist, wie viel manueller Abgleich früher zwischen diesen Daten und einer Entscheidung stand, und wie viele Chancen dieser Abgleich für einen kleinen Fehler schuf: ein doppelt eingegebener Titel, eine Gehaltszahl, die an einer Stelle aktualisiert wurde, an der anderen aber nicht, der am Ende zu einer falschen Einstufungs- oder Gehaltsentscheidung führt. Die Daten nur noch einmal, an einem Ort, einzugeben, hat den Großteil dieses Risikos beseitigt.

Joy nutzt dieselben konsolidierten Daten für die Vergütungsvorbereitung: Sie vergleicht, was Kandidat:innen erwarten, mit dem, was charles intern bereits zahlt, und zieht Markt-Benchmarks schneller heran, als es möglich war, solange die Daten in zwei getrennten Systemen lagen. Die Gehaltsentscheidung selbst trifft weiterhin sie, aber die Vorarbeit, die früher einen ganzen Tag dauerte, braucht jetzt nur noch einen Nachmittag.

Urteilsvermögen statt Output belohnen

Da charles eine AI-native Plattform ist, ist das Unternehmen natürlich progressiv und AI-affin unterwegs. Weil das Potenzial für „Output“ pro Person jedoch so hoch ist, ist das Knappe inzwischen das Urteilsvermögen, zu erkennen, wann der Output von AI stimmt, die Verifizierung, um Fehler zu erkennen, wenn er es nicht tut, und die Verantwortung, die Entscheidung so oder so zu tragen. Diese Unterscheidung hat Recruiting und Reviews bei charles verändert.

„Der Output pro Person ist definitiv gestiegen, das kann niemand bestreiten. Aber AI multipliziert alles, auch das Schlechte. Was wirklich knapp geworden ist, sind Urteilsvermögen, Verifizierung und Verantwortung. Das hat letztlich verändert, wie wir einstellen und wie wir Dinge bewerten.“

Das wirkt sich zuerst direkt auf das Recruiting aus. Eine Hausaufgabe zeigt, was eine Person produzieren kann, oft mit Unterstützung von AI, aber nicht, wie sie denkt. Deshalb setzt charles jetzt auf Live-Arbeitssessions und Case Studies, bei denen Kandidat:innen eine Entscheidung erklären müssen, während sie sie treffen, einschließlich der Frage, ob sie der AI vor ihnen vertraut oder ihre Arbeit überprüft haben.

„Wir setzen jetzt viel stärker auf Live-Arbeitssessions und Case Studies, bei denen Kandidat:innen sich erklären müssen. Warum haben sie diese Entscheidung getroffen? Warum haben sie sich für diesen Weg entschieden? Dabei können wir wirklich einschätzen, ob sie AI verantwortungsvoll nutzen oder ihr blind vertrauen.“

Joy hat außerdem die Kompetenzmodelle für Führungskräfte in Leapsome nach demselben Prinzip neu aufgebaut. Die reine Aufgabenausführung zählt weniger, weil AI inzwischen eine Version davon übernehmen kann. Entscheidungsfindung, Kommunikation und die Entwicklung anderer Menschen zählen mehr, denn das sind die Teile des Jobs, die weiterhin bei einem Menschen liegen.

„AI kann einen großen Teil der Ausführung übernehmen. Was wirklich zählt, ist, wie Menschen füreinander da sind und wie sie fundierte Entscheidungen treffen. Wir haben unser Kompetenzmodell für Führungskräfte in Leapsome genau danach neu ausgerichtet: weniger Aufgabenausführung, mehr Entscheidungsfindung, Kommunikation und Mitarbeiterentwicklung.“

Reviews enthalten jetzt außerdem eine einfache Selbsteinschätzung zur AI-Nutzung, die bewusst aus Bewertungen und Beförderungsentscheidungen herausgehalten wird. Ihre einzige Funktion ist es, Führungskraft und Teammitglied ins Gespräch darüber zu bringen, was tatsächlich schon automatisiert ist und wo jemand noch feststeckt. Joy hat beobachtet, wie daraus teamübergreifender Wissensaustausch entsteht.

Die menschliche Ebene, die sich nicht automatisieren lässt

Zeit durch weniger Admin-Aufwand und Abgleicharbeit zu gewinnen, war für Joy nie das eigentliche Ziel. Es hat nur Raum geschaffen für den Teil ihres Jobs, den sie für nicht verhandelbar hält. Wenn jemand charles verlässt, greift sie nicht automatisch zu einer identischen Nachbesetzung. Sie führt Exit-Interviews, um zu verstehen, was an der Rolle frustrierend oder überflüssig war, und klärt dann mit Team und Führungskraft, ob die Position noch dasselbe Skillset braucht, jetzt wo AI mehr davon übernehmen kann als noch vor einem Jahr. Das ist eine Entscheidung, die gemeinsam mit Menschen getroffen wird, kein Prozess, der von einem System abläuft.

Manche Teile der Rolle waren nie eine Frage von Prozessen, und Joy achtet bewusst darauf, dass das so bleibt, auch wenn drumherum alles automatisiert wird. Sie nennt konkrete Momente im Leben einer Person bei charles, bei denen sie bewusst darauf besteht, dass AI sie nicht übernimmt: ein Hochzeitsgeschenk, die persönliche Begrüßung am ersten Arbeitstag, gemeinsam als Team ein Spiel schauen.

„Die menschliche Ebene darf nicht verloren gehen. Es gibt Momente, die AI nicht ersetzen kann: jemandem ein Hochzeitsgeschenk machen, am ersten Tag persönlich Hallo sagen, gemeinsam ein WM-Spiel schauen. Ich versuche, diese Momente wirklich bewusst zu erleben.“
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