Frontier Firm
2032 ist näher, als Sie denken.
Die Schere zwischen Spitzenunternehmen und dem Rest der Wirtschaft öffnet sich exponentiell. BCG hat es 2025 in Zahlen gefasst: 5 % der Unternehmen sind „future-built", 60 % bleiben zurück. Wer den Anschluss in den nächsten Jahren nicht schafft, wird ihn schwer wieder finden.[BCG-LEADERS-2025]
Frontier Firm rekrutiert und integriert KI-Mitarbeitende in Ihre Organisation. Nicht als Chat-Werkzeug zum Ausprobieren. Sondern als digitale Mitarbeitende. Mit messbarem Output. Regulatorisch sauber. Mit menschlicher Letztentscheidung dort, wo sie hingehört.
Wir sind die erste Recruitment-Company für KI-Mitarbeitende — spezialisiert auf Personalberatungen.
Status quo
Sie haben Copilot. Ihr Wettbewerber hat Mitarbeiter.
Sie haben Microsoft 365 Copilot ausgerollt. Vielleicht ChatGPT Enterprise dazu. Vielleicht LinkedIn Recruiter, vielleicht einen GenAI-Wrapper für Anschreiben. Ihre Researcher arbeiten schneller. Ihre Berater:innen formulieren Long-Lists effizienter.
Das war die richtige Entscheidung. Es ist nur nicht die letzte.
Denn während Sie Werkzeuge einkaufen, baut der Wettbewerber an etwas anderem: an einer KI-gestützten Workforce, die parallel zu seinen Berater:innen arbeitet — nicht als Werkzeug, das jemand bedient.
Was Sie eingeführt haben, ist ein besserer Taschenrechner
Copilot ist ein Assistent. Er wartet, bis jemand ihn fragt. Er antwortet. Dann wartet er wieder.
Stellen Sie sich Ihre Researcherin vor: Eine neue Mandatsanfrage kommt rein, 80 Profile aus dem Long-Listing müssen aufbereitet werden. Sie öffnet sie eine nach der anderen, gleicht sie mit dem Anforderungsprofil ab, kopiert relevante Stellen in Copilot, lässt sich Zusammenfassungen schreiben, fügt sie ins CRM ein, sortiert in Stapel — und um 15:00 Uhr ist sie mit dem fertig, was eigentlich der Anfang ihres Tages sein sollte.
Copilot hat ihr geholfen, schneller zu tippen. Aber sie macht immer noch jeden einzelnen Klick selbst.
Das ist kein Produktivitätssprung. Das ist eine schnellere Schreibmaschine.
Etwa die Hälfte der Unternehmen weltweit hat das inzwischen erkannt — und beginnt, ihre Prozesse end-to-end neu zu denken.[BCG-AIATWORK-2025]
Der andere Tag
Was Ihr Wettbewerber gerade macht
Bei der Personalberatung, die nächstes Jahr Ihre besten Mandanten übernimmt, läuft es so:
Um 6:43 Uhr kommt eine neue Mandatsanfrage rein — Senior Sales Director, B2B SaaS, Region DACH. Niemand öffnet sie. Ein KI-Mitarbeitender liest das Anforderungsprofil, baut die erste Long-List aus dem internen Pool und drei Sourcing-Kanälen, gleicht jeden Kandidaten strukturiert mit dem Profil ab, prüft die Vollständigkeit der LinkedIn-Daten, identifiziert Lücken im Werdegang, und legt um 7:30 Uhr eine vollständig aufbereitete Vorauswahl in die Sichtungs-Queue der zuständigen Berater:in — mit einem strukturierten Briefing pro Kandidat: „Diese drei Punkte sollten Sie sich anschauen. Hier sind die passenden Rückfragen für ein Erstgespräch."
Der KI-Mitarbeitende entscheidet nichts. Er filtert nicht aus. Er sortiert nicht weg. Er bereitet auf — strukturiert, vollständig, in zwei Minuten pro Profil statt zwanzig.
Um 8:00 Uhr — wenn die Berater:in den ersten Kaffee aufsetzt — liegen 74 Profile aufbereitet vor. Sie öffnet das Dashboard, sieht zu jedem Kandidaten eine saubere Zusammenfassung, die Originalunterlagen, drei vorbereitete Rückfragen und eine Notiz zu möglichen Lücken.
Sie entscheidet. Über jede einzelne Long-List-Position.
Aber sie entscheidet jetzt in zwei Minuten statt in zwanzig. Und sie entscheidet auf Basis einer sauberen Aufbereitung, statt um 14:00 Uhr müde durch das 47. Profil zu scrollen.
Den Rest des Tages macht sie das, wofür Sie sie eingestellt haben: Sie spricht mit Mandanten und Kandidat:innen.
Harte Zahlen
Die Zahlen dahinter
Bei knowledge-intensiver Arbeit zeigt eine Feldstudie der Harvard Business School mit BCG-Berater:innen: 25,1 % schnellere Bearbeitung, 12,2 % mehr abgeschlossene Aufgaben, über 40 % höhere Output-Qualität.[HBS-BCG-JAGGED-2025]
In einem typischen Long-Listing-Setup bedeutet das: die Aufbereitungszeit pro Kandidat sinkt um den Faktor 8–10 — bei höherer Vollständigkeit, weil ein KI-Mitarbeitender nicht müde wird und nicht das 47. Profil gegen das 3. verwechselt.
Die finale Entscheidung trifft immer ein Mensch. Das ist nicht nur regulatorisch sauber — KI-Systeme zur Rekrutierung und Bewertung von Bewerber:innen fallen ausdrücklich unter Annex III des EU AI Act als Hochrisiko-Klasse[EUAIACT-ANNEX3] — es ist auch der Punkt, an dem Künstliche Intelligenz und menschliches Urteil sich am besten ergänzen.
Der Unterschied ist nicht das Tool. Es ist der Prozess.
Hier liegt der Denkfehler, den viele Personalberatungen gerade machen:
Sie behandeln KI wie eine neue Office-Lizenz. Sie kaufen Copilot, schalten ihn frei, schicken die Berater:innen in eine Schulung — und glauben, das war's.
Was Sie übersehen: Der Wert liegt nicht in der KI. Der Wert liegt im Prozess, in den Sie sie einbetten.
Copilot in einem Prozess, der für Menschen mit Maus und Tastatur designed wurde, beschleunigt diesen Prozess marginal. Mehr ist nicht drin — weil der Mensch der Engpass bleibt. BCG bestätigt es in der „AI at Work"-Studie 2025: nur etwa die Hälfte der Unternehmen denkt Prozesse end-to-end neu — und genau dort entsteht der Mehrwert.[BCG-AIATWORK-2025]
Ein KI-Mitarbeitender in einem neu gedachten Prozess übernimmt einen Großteil der Vorarbeit, ohne dass ein Mensch involviert ist. Der Mensch entscheidet nur noch dort, wo Entscheidung gefragt ist — bei genau den Fragen, für die er ausgebildet wurde.
Das ist keine Beschleunigung. Das ist eine andere Kostenstruktur.
Sie können Ihr Geschäft. Wir das, was dahinter steckt.
Sie kennen Ihre Mandanten und Ihre Wertschöpfungskette besser als jeder Externe. Sie wissen, wo es klemmt, wer was tut, welche Eskalation funktioniert. Was Sie typischerweise nicht haben — und auch gar nicht haben müssen — ist der Blick darauf, welche Ihrer Schritte sich durch einen KI-Mitarbeitenden tatsächlich auflösen lassen und welche zu Recht beim Menschen bleiben.
Genau diesen Blick bringen wir mit. Aus zwei Richtungen:
Gunnar Belden kommt aus dem Executive Search und der Personalberatung. Er weiß, wie eine Rolle definiert, ein Kandidat bewertet und ein Mandat erfolgreich geführt wird — und überträgt diese Logik jetzt auf KI-Mitarbeitende.
Robin Geier hat 15 Jahre lang MarTech- und Personalisierungs-Architekturen für globale Marken gebaut — darunter Disney, McDonald's, Adidas, easyJet, Porsche und HSBC — als Director Digital Strategy & Value bei mParticle und Head of Value Consulting bei Tealium. Bei House of MAAD verbindet er diese Implementierungserfahrung mit KI-gestützten Workflow-Architekturen.
Den Blick, was sich tatsächlich auflösen lässt, erwirbt man nicht im Webinar. Man baut ihn über Jahre echter Implementierungen auf.
Drei Gründe, jetzt zu handeln
Warum jetzt der Moment ist
Der Abstand wartet nicht.
KI-Nutzung in deutschen Unternehmen hat sich zwischen 2024 und 2025 nahezu verdoppelt. Wer den Sprung an die Spitze in den nächsten Jahren nicht schafft, schafft ihn nur mit deutlich höherem Aufwand. Wir bringen Sie dorthin — nicht irgendwann, sondern in messbaren Quartalen.[BITKOM-KI-2025]
Fakten statt Halluzinationen.
Normale Chatbots erfinden Fakten, wenn sie nicht weiterwissen. Unsere KI-Mitarbeitenden nicht. Jeder Schritt ist nachvollziehbar, jedes Ergebnis verifizierbar. Wir liefern Belege, keine Behauptungen.
EU AI Act-konform von Tag eins.
KI-Systeme zur Rekrutierung und Bewertung von Bewerber:innen sind im EU AI Act Annex III ausdrücklich als Hochrisiko-Systeme klassifiziert. Die Kernverpflichtungen treten am 2. August 2026 in Kraft — eine politische Einigung vom Mai 2026 sieht eine Verschiebung um 16 Monate vor, ist aber noch nicht formell verabschiedet. Wir bauen unsere KI-Mitarbeitenden so, dass sie in beiden Szenarien konform sind: mit menschlicher Letztentscheidung in allen kritischen Prozessen, vollständiger Dokumentation und Auditfähigkeit. Sie sind bereits konform — und können das gegenüber Mandant:innen, Kandidat:innen und Aufsichtsorganen auch belegen.[EUAIACT-ANNEX3 · EUAIACT-TIMELINE]
Was wir konkret tun: Der Briefing-Termin
Wir kommen zwei Tage zu Ihnen. Wir schauen uns drei Funktionen Ihrer Personalberatung an, die Sie selbst aussuchen — typischerweise Sourcing, Long-List-Aufbereitung, Kandidatenpflege, Mandantenkommunikation, Closing-Begleitung, Research oder Marktintelligenz.
Am Ende der zwei Tage haben Sie:
- —Ein Dokument, das Schritt für Schritt zeigt, welcher Anteil dieser Funktionen durch KI-Mitarbeitende übernommen werden kann — mit Stundenzahlen, Kosten, einer Reihenfolge, in der die Umsetzung Sinn ergibt, und einer klaren Markierung, wo der Mensch die Entscheidungshoheit behält.
- —Eine konkrete Empfehlung, welche:r KI-Mitarbeitende aus unserem aktuellen Portfolio passt — oder welche:r für Sie bespoke gebaut werden müsste.
- —Ein Readout-Gespräch von ca. 90 Minuten mit Ihren Schlüsselpersonen, in dem wir das Dokument durchgehen und Ihre Rückfragen klären.
Sie entscheiden danach, ob wir das umsetzen oder ob Sie es jemand anderem geben. Ohne Vertrag, ohne Bindung.
Nächster Schritt
Die Frage, die Sie sich heute stellen sollten
Nicht: „Sind wir bei KI dabei?"
Sondern: „Wenn unser Wettbewerber in 12 Monaten einen erheblichen Anteil seiner Vorarbeit an KI-Mitarbeitende verlagert hat — wie reagieren wir dann?"
Die ehrliche Antwort: Sie können dann nicht mehr reagieren. Sie können dann nur noch hinterherrennen. Und die Kurve, der Sie hinterherrennen, ist exponentiell.
Deshalb ist jetzt der teuerste Moment, um zu warten.
Sprechen Sie mit Maturias.ai, bevor Ihr Wettbewerber es tut.
Quellen
- [OECD-2016]Andrews, D., C. Criscuolo and P. Gal (2016). „The Best versus the Rest: The Global Productivity Slowdown, Divergence Across Firms And the Role of Public Policy." OECD Productivity Working Papers No. 5. https://doi.org/10.1787/63629cc9-en
- [BCG-LEADERS-2025]BCG (September 2025). „AI Leaders Outpace Laggards with Double the Revenue Growth and 40% More Cost Savings." https://www.bcg.com/press/30september2025-ai-leaders-outpace-laggards-revenue-growth-cost-savings
- [BCG-AIATWORK-2025]BCG (Juni 2025). „AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain." Befragung n = 10.600 in 11 Ländern. https://www.bcg.com/publications/2025/ai-at-work-momentum-builds-but-gaps-remain
- [HBS-BCG-JAGGED-2025]Dell'Acqua, F. et al. (2025). „Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality." Organization Science. https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2025.21838
- [BITKOM-KI-2025]Bitkom (2025/2026). „Künstliche Intelligenz in Deutschland — Studienbericht 2026." https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Kuenstliche-Intelligenz-in-Deutschland
- [EUAIACT-ANNEX3]Verordnung (EU) 2024/1689 (EU AI Act), Annex III, Artikel 6(2). https://artificialintelligenceact.eu/annex/3/
- [EUAIACT-TIMELINE]European Commission, AI Act Service Desk. „Timeline for the Implementation of the EU AI Act." https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/timeline/timeline-implementation-eu-ai-act