Carl Hoffmann ist mit einem neuen Startup am Start: ahron.ai. zusammen mit seinem COO Rado Pavlov baut er das „Operating System für AI Agents in HR“ – so steht es auf der ahron.ai Website. Das ist spannend, also habe ich bei Carl einmal genauer nachgefragt. Auf geht’s:
SAATKORN: Carl, Du warst ja schon einmal im SAATKORN Startup Talk zu Gast. Seitdem ist bei Ahron einiges passiert. Herzlichen Glückwunsch zunächst einmal zur Finanzierungsrunde über 2,2 Mio. €! Wenn Du die Entwicklung seit unserem letzten Gespräch in drei Punkten zusammenfassen müsstest: Was ist anders gekommen als erwartet – und was hat sich schneller entwickelt als gedacht?
Carl: Wenn ich auf die letzten Monate zurückschaue, sind es für mich vor allem drei Dinge.
Erstens: Der Kontext ist noch viel wichtiger geworden, als wir dachten. Wir sind mit der Annahme gestartet, dass der größte Hebel in den Agenten selbst liegt. In der Praxis haben unsere Kunden sehr schnell gemerkt, dass ein KI-Agent nur so gut ist wie das, was er über das Unternehmen weiß. Sie brauchen saubere Daten, müssen Datensilos zwischen ihren HR-Systemen aufbrechen und klare Policies definieren. Ein neuer Kollege bringt gesunden Menschenverstand mit und fragt nach, wenn ihm etwas komisch vorkommt. Ein KI-Agent tut das nicht. „Common Sense“ funktioniert bei Agenten schlicht nicht. Deshalb glauben wir auch nicht an KI-Agenten „out of the box“.
Zweitens: das Team. Aus meiner Talentry-Zeit weiß ich, wie lange es dauern kann, die richtigen Leute zu finden. Diesmal ging es deutlich schneller. Wir haben in kurzer Zeit ein Team zusammengestellt, auf das mein Co-Founder Rado und ich wirklich stolz sind, mit Menschen, die HR, Prozesse und KI gleichermaßen verstehen.
Drittens: die internationale Nachfrage. Eigentlich hatten wir einen klaren Fokus auf DACH geplant. Über unsere Partnerschaft mit Celonis kommen aber Anfragen aus der ganzen Welt, und wir können diesen globalen Bedarf bedienen, ohne überall selbst vor Ort sein zu müssen. Dass wir so früh Kunden in den USA gewinnen, hätte ich vor einem Jahr nicht gedacht.
2,2 Millionen Euro für KI-Agenten in Recruiting und Payroll
SAATKORN: Ihr habt jetzt 2,2 Mio. € von Cusp Capital, superangels und namhaften Business Angels eingesammelt. Warum war jetzt der richtige Zeitpunkt für externes Kapital – und warum braucht Ihr es angesichts Eures bereits starken Wachstums?
Carl: Ehrlich gesagt hat uns der Markt die Entscheidung ein Stück weit abgenommen. Unsere ersten KI-Agenten haben wir für Talent Acquisition gebaut, also für Screening, Interviewplanung und das Feedback von Hiring Managern. Dort haben wir gezeigt, dass es funktioniert. Aber in fast jedem Kundengespräch kam irgendwann die Frage: „Könnt Ihr das auch für unsere HR Services machen? Und für die Payroll?“ Da schlummert enorm viel Potenzial.
Genau dafür brauchen wir jetzt das Kapital. Wir wollen um einzelne Use Cases herum spezialisierte Teams aufbauen, die ihren Prozess in- und auswendig kennen. Payroll ist eine ganz andere Welt als Recruiting, mit eigenen Regeln, eigenen Risiken und einer eigenen Sprache. Unser Ziel ist es, HR end-to-end mit KI-Agenten zu unterstützen, vom Einstellen bis zum Austritt. Damit HR-Teams ihre Zeit wieder dort verbringen können, wo sie wirklich Wert stiften.
Und mit Cusp Capital und unseren Angels haben wir Menschen an Bord, die HR und Enterprise-Software aus eigener Erfahrung kennen. Das war mir mindestens genauso wichtig wie das Geld.
SAATKORN: Laut Pressemitteilung habt Ihr seit Jahresbeginn bereits mehr als 1 Mio. € ARR aufgebaut und Kunden in Europa und den USA gewonnen. Was steckt hinter diesem schnellen Wachstum – und welche konkreten Probleme bringen Eure Kunden aktuell zu Euch?
Carl: Unsere Kunden kommen nicht zu uns, weil sie „irgendwas mit KI“ machen wollen. Diese Phase ist vorbei. Viele Unternehmen haben in den letzten zwei Jahren KI-Piloten gestartet und müssen jetzt beantworten, was die eigentlich gebracht haben. Sie wollen den ROI ihrer KI-Initiativen endlich beweisen.
Entsprechend konkret sind die Fragen, mit denen sie zu uns kommen. Wie kann ich mit KI-Agenten meine Time-to-Hire um 30 Prozent senken? Wo steckt in meinen HR-Prozessen die meiste administrative Arbeit? Wie mache ich meine Payroll weniger fehleranfällig?
Wir gehen dann immer gleich vor. Zuerst erstellen wir einen digitalen Zwilling des Prozesses, also ein Abbild davon, wie er in der Realität abläuft, und nicht, wie er im Prozesshandbuch steht. Dann skizzieren wir die Lösung und beziffern das Potenzial in Euro und in Tagen. Erst danach setzen wir KI-Agenten ein, und zwar genau dort, wo sie den größten Effekt haben. Das trifft ein sehr konkretes Problem. Ich glaube, genau das erklärt unser Wachstum.
Wie ahron.ai HR-Prozesse mit KI-Agenten automatisiert
SAATKORN: Der HR-Tech-Markt wird derzeit mit neuen AI Agents geradezu geflutet. Ihr positioniert Ahron bewusst nicht als weiteres Einzeltool, sondern als übergreifende Schicht über der bestehenden HR-Systemlandschaft. Wie erklärst Du einem CHRO in zwei Minuten, warum genau diese zusätzliche Ebene notwendig ist?
Carl: Dafür brauche ich keine zwei Minuten.
Die meisten großen, globalen Unternehmen haben über hundert HR-Systeme im Einsatz. Ich glaube weder daran, dass man die alle auf ein einziges System herunterstampfen kann, das haben schon viele versucht. Noch glaube ich, dass ein CHRO ein weiteres HR-System braucht. Also integrieren wir uns in die bestehende Landschaft und bringen das mit, was bisher fehlt: Sichtbarkeit und Kontrolle über den gesamten Prozess. Dank Process-Mining-Technologie kann ich jede einzelne Aktivität eines KI-Agenten nachvollziehen. Wir nennen das Agent Mining.
Und wenn noch Zeit übrig ist, sage ich dem CHRO: Sie bekommen keine neue Software, die Ihre Leute lernen müssen. Sie bekommen Arbeit abgenommen.
SAATKORN: „Agentic AI“ klingt beeindruckend – entscheidend wird aber, was davon tatsächlich im HR-Alltag funktioniert. Welche HR-Prozesse übernehmen Eure Agents heute bereits weitgehend autonom? Und wo stößt die Technologie aktuell noch an Grenzen?
Carl: Ich fange mit etwas an, das mir wichtig ist: Menschen wollen mit Menschen sprechen. Eine Bewerberin möchte im entscheidenden Moment mit einem Menschen reden und nicht mit einem Bot. Ein Mitarbeiter mit einer schwierigen Frage zu seiner Elternzeit auch.
Das Problem ist, dass viele HR-Teams für genau diese Gespräche kaum noch Zeit haben. Der Tag geht für Dinge drauf, auf die wirklich niemand Lust hat: Lebensläufe manuell screenen, Interviews zum dritten Mal neu terminieren, Felder zwischen Systemen abgleichen, Tabellen ausfüllen, Verträge ändern.
Genau diese Workflows automatisieren wir heute bereits weitgehend. Der KI-Agent nimmt die lästige Arbeit ab, der Mensch bleibt aber im Loop. Dafür integrieren wir uns in Messenger wie Teams oder Slack, also dort, wo die Leute ohnehin arbeiten. Der Agent bereitet vor, schlägt vor und erinnert. Die Entscheidung trifft der Mensch.
An Grenzen stößt die Technologie immer dort, wo der Kontext fehlt, also wo Regeln nicht klar sind oder Daten widersprüchlich. Und überall, wo es um Urteilsvermögen, Empathie und Verantwortung geht, soll der Mensch am Steuer bleiben. Das hat für mich weniger mit Technik zu tun als mit Haltung.
Celonis und Process Intelligence als Basis für kontrollierbare KI-Agenten
SAATKORN: Eine zentrale Rolle spielt Eure Partnerschaft mit Celonis und die Idee eines digitalen Abbilds der HR-Prozesse. Wie funktioniert das konkret – und warum ist Process Intelligence aus Deiner Sicht eine Voraussetzung dafür, dass AI Agents nicht nur einzelne Tasks erledigen, sondern komplette HR-Prozesse orchestrieren können?
Carl: Ich erkläre das gern mit einem Bild. Stell Dir vor, Du fängst in einem neuen Unternehmen an und sollst den Einstellungsprozess verbessern. Du fragst fünf Kollegen, wie er läuft, und bekommst fünf verschiedene Antworten. Genau so geht es heute einem KI-Agenten.
Mit Celonis ändern wir das. Jedes HR-System hinterlässt digitale Spuren: Wann wurde die Stelle ausgeschrieben, wann kam die Bewerbung rein, wann hat die Führungskraft Feedback gegeben, wann ging der Vertrag raus? Wir setzen diese Spuren aus allen Systemen zusammen und erhalten so einen digitalen Zwilling des Prozesses. Plötzlich sieht man, wie es wirklich läuft. Wo Bewerbungen tagelang liegen bleiben. Wo Daten dreimal von Hand übertragen werden. Wo die meisten Fehler entstehen.
Dieser Zwilling bringt uns zwei Dinge. Wir sehen genau, wo ein KI-Agent den größten Hebel hat. Und wir geben dem Agenten den Kontext, den er für seine Arbeit braucht. Er kennt seine Aufgabe und weiß gleichzeitig, was davor passiert ist und was danach passieren muss.
Ein Agent ohne diesen Überblick ist wie ein sehr fleißiger Praktikant, der eine Aufgabe perfekt erledigt, aber nicht weiß, wofür. Erst mit dem Blick auf den ganzen Prozess kann er orchestrieren, statt nur abzuarbeiten.
SAATKORN: Gerade im HR-Umfeld arbeiten AI Agents mit hochsensiblen Daten und treffen beziehungsweise unterstützen potenziell weitreichende Entscheidungen. Wie stellt Ihr sicher, dass Unternehmen jederzeit nachvollziehen und kontrollieren können, was ein Agent tut, warum er es tut und welche Regeln für ihn gelten?
Carl: Das hat für mich drei Ebenen.
Die erste sind die Daten. Unsere Agenten können mit pseudonymisierten Daten arbeiten.Nimm die Prüfung von Zuschlägen vor dem Payroll-Lauf: Der Agent prüft, ob ein Nachtzuschlag zum Tarifvertrag passt, ob die erfassten Stunden vollständig sind und ob der Betrag plausibel ist. Dafür muss er nicht wissen, dass die Stunden von Maria Müller aus der Logistik stammen. Er sieht nur „Mitarbeiterin 48213“. Erst wenn ein Mensch einen auffälligen Fall bearbeitet, wird im System des Kunden sichtbar, um wen es geht. Der Agent selbst berührt keine personenbezogenen Daten.
Die zweite Ebene ist Kontext und Kontrolle. Dafür haben wir Ahron Nexus entwickelt. Vereinfacht gesagt ist das das Regelwerk, an das sich jeder Agent halten muss. Ein Sprachmodell ist von Natur aus kreativ, und Kreativität ist in der Payroll so ziemlich das Letzte, was man will. Nexus sorgt dafür, dass der Agent deterministische Anweisungen ausführt. Beispiel: Enthält eine Vertragsänderung eine Gehaltserhöhung, braucht sie eine Freigabe, bevor sie ins System geht. Ohne Ausnahme, ohne Interpretationsspielraum. Diese Regeln werden zentral verwaltet, und das HR-Team kann sie jederzeit einsehen und anpassen.
Die dritte Ebene ist Nachvollziehbarkeit. Durch Agent Mining ist jede Handlung eines Agenten dokumentiert: was er getan hat, wann, auf welcher Grundlage und nach welcher Regel. Wenn der Betriebsrat oder die Revision fragt, gibt es eine Antwort. Eine Blackbox gibt es bei uns nicht.
Wie Agentic AI HR-Software und Personalarbeit verändert
SAATKORN: Viele Unternehmen haben über Jahre umfangreiche HR-Tech-Landschaften aufgebaut. Werden wir durch Agentic AI künftig weniger HR-Software benötigen – oder verändert sich vor allem die Art, wie diese Systeme miteinander verbunden und genutzt werden?
Carl: Ich gehe davon aus, dass die Kernsysteme im Enterprise-Umfeld bleiben werden, also Workday, SuccessFactors, UKG, ServiceNow und Co. Dort liegen die Stammdaten, dort liegt die Wahrheit über Mitarbeitende, Verträge und Organisationen. Daran wird sich so schnell nichts ändern.
Verändern wird sich alles drumherum. Heute kauft ein Unternehmen für viele einzelne Probleme ein eigenes Tool: eins für die Interviewplanung, eins für Referenzen, eins für Onboarding-Checklisten. Viele dieser Einzellösungen wird man künftig nicht mehr brauchen, weil es deutlich einfacher geworden ist, einen KI-Agenten genau für diesen Zweck zu entwickeln.
Und hier kommt der Punkt, den viele unterschätzen: Je leichter es wird, Agenten zu bauen, desto wichtiger wird der Kontext. Hundert Agenten ohne gemeinsames Verständnis von Prozessen, Daten und Regeln bedeuten Chaos. Entscheidend ist deshalb weniger, wie viel Software ein Unternehmen hat, als ob alles auf einem gemeinsamen Fundament aufsetzt.
SAATKORN: Euer Versprechen lautet letztlich: weniger Administration, mehr Zeit für Führung, Entwicklung und Kultur. Technologie allein verändert aber noch keine HR-Organisation. Welche Attitude braucht HR aus Deiner Sicht, damit aus der technologischen Möglichkeit tatsächlich eine andere Art der Personalarbeit entsteht?
Carl: Veränderung beginnt oben. Wenn im Vorstand KI vor allem als Sparprogramm gesehen wird, wird auch in HR nicht viel mehr daraus.
Was es jetzt braucht, sind echte Gestalterinnen und Gestalter. Menschen, die Lust haben, die Zukunft der Arbeit neu zu designen. Die sich Fragen stellen, die es vor drei Jahren noch gar nicht gab: Wie sieht ein Team aus, in dem Menschen und KI-Agenten zusammenarbeiten? Wer trägt die Verantwortung, wenn ein Agent einen Fehler macht? Wie sieht eine gute Governance für beide aus?
Ich finde das total spannend. Ich bin seit 2012 im HR-Tech-Markt unterwegs und habe noch keinen Moment erlebt, in dem HR so viel Einfluss darauf hatte, wie ein Unternehmen in Zukunft arbeitet. Ich hoffe sehr, dass die HR-Verantwortlichen den Gestaltungsspielraum bekommen, den es dafür braucht. Und dass sie ihn sich nehmen, wenn er ihnen nicht von allein gegeben wird.
SAATKORN: Das neue Kapital soll insbesondere in Produktentwicklung und internationale Expansion fließen. Wo soll Ahron in zwei Jahren stehen – und woran würdest Du persönlich festmachen, dass die nächste Phase erfolgreich war?
Carl: Unser Wunsch ist, und das sage ich nicht einfach so daher, dass wir nur glückliche Kunden haben. Kunden, die einen echten, quantifizierbaren Mehrwert aus unserer Plattform ziehen und das auch in Zahlen belegen können.
Wenn wir in zwei Jahren 100 internationale Kunden haben, die zu 100 Prozent zufrieden sind, dann wäre das stark. Auf dem Weg dorthin wollen wir HR end-to-end abdecken, vom Recruiting über HR Services bis zur Payroll, und unsere Präsenz in den USA deutlich ausbauen.
Umsatz und Wachstum sind am Ende eine Folge davon. Wenn unsere Kunden Ahron weiterempfehlen, ohne dass wir sie darum bitten, dann weiß ich, dass wir es richtig gemacht haben.
SAATKORN: Carl, vielen Dank für das Interview und weiterhin viel Erfolg!