Von Dr. Christina Langer, Senior Economist und Arbeitsmarktforscherin bei Stepstone
Im Bewerbermanagementsystem warten Hunderte Bewerbungen. Viele Anschreiben und Lebensläufe sind auffallend genau auf die Stelle zugeschnitten, vermutlich auch mithilfe von KI. Auf Unternehmensseite soll ebenfalls KI helfen, die relevantesten Personen aus der Masse herauszufiltern. Damit lässt sich die Vorauswahl deutlich beschleunigen. Ob dadurch auch das Matching besser wird, ist jedoch eine andere Frage.
KI kann Auswahlprozesse produktiver gestalten und passende Menschen besser sichtbar machen. Gleichzeitig können neue Verzerrungen entstehen, wenn Unternehmen und Bewerbende gleichermaßen automatisieren. Ein Blick in die Arbeitsmarktforschung zeigt, welche Chancen bestehen und wo neue Probleme warten.
KI kann die Vorauswahl verbessern
Ein Feldexperiment von Aka et al. (2025) zeigt zunächst das Potenzial. Für eine reale Junior Developer-Stelle wurden Bewerbende anhand ihrer Lebensläufe oder mithilfe strukturierter KI-Interviews vorausgewählt. Die abschließenden Gespräche führten Menschen. Von den durch die KI ausgewählten Personen überzeugten 54 Prozent, bei der klassischen Vorauswahl waren es nur 34 Prozent. Zugleich waren nur gut halb so viele Interviews nötig, um eine geeignete Person zu finden.
Wenn gute Texte ihre Aussagekraft verlieren
Sollte KI also künftig die Vorauswahl übernehmen? So einfach ist es leider nicht. Komplexer wird es nämlich, sobald KI auf beiden Seiten zum Standard wird. Sie formuliert Stellenanzeigen, optimiert Lebensläufe und erstellt Anschreiben. So entstehen vermeindlich bessere Texte in kürzerer Zeit. Sinkt der Aufwand, steigt zum Beispiel die Anzahl geposteter Stellenanzeigen. Zugleich steigt die Zahl schwächerer, generischer Bewerbungen . In der HR-Welt ist deshalb vom „Bewerbungstsunami“ die Rede. Recruitingteams müssen mehr Bewerbungen prüfen, obwohl diese immer weniger darüber verraten, wer wirklich zur Stelle passt.
Worauf HR künftig achten muss
Wenn Hochglanztexte an Aussagekraft verlieren, werden strukturierte Interviews, Arbeitsproben und nachvollziehbare Kompetenznachweise wichtiger. Auch KI-Systeme sollten an ihren Ergebnissen gemessen werden: Empfehlen sie Menschen, die tatsächlich zur Stelle passen? Wie entwickeln sich diese im Unternehmen? Wen übersieht das System regelmäßig?
Darin liegt die zentrale Herausforderung: Richtig eingesetzt kann KI einzelne Schritte der Personalauswahl verbessern. Wird sie jedoch unkritisch auf beiden Seiten eingesetzt, kann sie den Bewerbungsmarkt unübersichtlicher machen. Entscheidend ist deshalb, welche Signale HR nutzt und wie gründlich Unternehmen ihre Auswahlverfahren überprüfen.
Diese Fragen greift Christina Langer auch in ihrer Keynote auf der KI-X HR Convention auf. Sie ordnet aktuelle Forschung zu Produktivität, Matching, Bias und Einstellungsentscheidungen ein und zeigt, was bereits belegt ist, wo Studien zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen und worauf HR achten sollte, damit schnellere Prozesse auch zu besseren Einstellungsentscheidungen führen.
Dr. Christina Langer
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