Künstliche Intelligenz, kurz KI, ist derzeit in aller Munde – auch in der Rekrutierungsbranche und in vielen Personalabteilungen. Den einen gilt sie nahezu als Wundermittel, das alle Prozesse vereinfachen und verändern wird. Andere betrachten KI derweil skeptisch und sehen KI-Anwendungen lediglich als den nächsten Technologie-Hype. Die Wahrheit liegt wie so oft irgendwo in der Mitte: KI kann wie viele andere Programme und Werkzeuge die Arbeit beschleunigen, menschliche Mitarbeiter aber nicht ersetzen. Dazu sind die KI-Fähigkeiten bislang zu begrenzt. Darüber hinaus gibt es datenschutzrechtliche Bedenken und die neue EU-Gesetzgebung zu KI wird für weitere Grenzen bei der Abwendung von künstlicher Intelligenz sorgen. Was das für KI im Recruiting bedeutet und wo der Einsatz schon heute sinnvoll sein kann, diskutieren wir in diesem Artikel.

In diesem Text:

• KI-gestützte Technologie und Maschinenlernen im Recruiting im Überblick
• Chat GPT, Gemini und & Co – Large Language Model (LLMs) im Recruiting
• Schnelle Datenanalyse und -auswahl dank Maschinenlernen
• Spezialsoftware für die Rekrutierung mit KI-Unterstützung: Das gibt es auf dem Markt
• Künstliche Intelligenz und professionelle Recruiter: KI kann Menschlichkeit nicht ersetzen
• Künstliche Intelligenz, Rekrutierung und das neue EU KI-Gesetz
   

Maschinenlernen und Software, die auf künstlicher Intelligenz basiert, kommen schon heute im Recruiting zum Einsatz und werden sich in den kommenden Jahren weiter ausbreiten. Ganz wird man als Recruiter oder Mitarbeiter in der Personalabteilung also nicht um das Thema herumkommen. Dabei ist der Einsatz von KI vielseitig und kann vor allem sich wiederholende Aufgaben vereinfachen und die Erfahrung für Kandidaten verbessern. Dabei gibt es verschiedene Anwendungsgebiete, die wir später noch einmal genauer anschauen:

1. Auswertung von Daten: Recruiter und Personaler sehen sich oft einer Flut von Daten ausgesetzt, insbesondere wenn sich viele Kandidaten auf eine Stelle bewerben. KI kann dabei helfen, in einem ersten Schritt Lebensläufe auszuwerten. Dazu können Recruiter bestimmte Kriterien festlegen, auf deren Basis KI-Software dann beispielsweise Lebensläufe scannen und ausfiltern kann. Welche Erfahrungen sollte der Kandidat mitbringen? Welcher Schulabschluss ist notwendig? So lässt sich die Fülle von Lebensläufen auf eine Erstauswahl reduzieren. Auch kann KI dabei helfen, eine generelle Datenauswertung zu machen, um zu sehen, welche Arten von Kandidaten sich auf die Stelle beworben haben. Eine derartige Auswertung kann später dabei helfen, zukünftige Stellenprofile präziser zu gestalten.
2. Texterstellung mittels KI: Hier kommen generative KI und Texterstellungstools wie ChatGPT, Googles Gemini und andere Texterstellungssoftware zum Einsatz. Sie können dabei helfen, Stellenanzeigen zu erstellen oder textlich zu verbessern. Sie können zudem Zusammenfassungen von Notizen erstellen – beispielsweise Notizen, die sich Recruiter bei Interviews gemacht haben. Auch können sie Recruitern und Mitarbeitern in der Personalabteilung dabei helfen, Emails zu erstellen, um Kandidaten besser formulierte und präzise Antworten zu senden.
3. Chatbots: KI-gesteuerte Chatbots können eine erste Interaktion mit Kandidaten ermöglichen und bei Fragen zum Unternehmen helfen. Sie können Kandidaten Echtzeit-Antworten geben, wenn sie Fragen zu einer Stelle haben oder sich über die nächsten Schritte informieren wollen. Auch können sie später beim Onboarding unterstützen, wenn Mitarbeiter sich in einer neuen Unternehmensumgebung zurechtfinden müssen. Chatbots können oft schneller auf Standardfragen antworten und eine Wissensdatenbank für Mitarbeiter bereitstellen.
4. Kandidatensuche: KI kann dabei helfen, die Kandidatensuche zu erweitern. Dazu gehört die Suche in Inhouse-Kandidaten-Datenbanken, als auch die Suche in Online-Datenbanken und auf professionellen Plattformen wie LinkedIn. Für Recruiter oder Personaler ist es oft zeitlich unmöglich, diese Datenbanken und Profile per Hand durchzugehen. Ein KI-gestützte Kandidatensuche kann für einen diverseren Pool an Kandidaten sorgen. Zudem kann KI dabei helfen, Informationen von öffentlich zugänglichen Quellen im Internet zu sammeln, so dass Unternehmen zusätzliche Erkenntnisse über Kandidaten zur Hand haben, die gegebenenfalls in einem kurzen Lebenslauf fehlen.
5. Automatisierte Stellenanzeigen: Basierend auf gesammelten Daten kann KI dabei helfen, Stellenausschreibungen und ihre Distribution zu automatisieren und zu optimieren, oder ein Budget für die Stellenanzeigen zu erstellen.
6. Interviewvorbereitung: KI-Werkzeuge können dabei helfen, einen Zeitplan für Interviews zu erstellen. Sie können beispielsweise die Verfügbarkeit der Kandidaten mit freien Zeiten im Kalender der Interviewer abgleichen. Auch kann KI Interviewfragen zusammenstellen, die auf die Kandidaten und ihre Erfahrung zugeschnitten sind.
7. Training: KI ist in der Lage die Erfahrung von Kandidaten zu analysieren und – sollten sie die Stelle antreten – einen individuellen Trainingsplan zusammenzustellen.
    

Textwerkzeuge, die auf künstlicher Intelligenz basieren, lassen sich im Recruiting beispielsweise gut für das Erstellen von Stellenanzeigen oder das Verbessern eines ersten Entwurfs für eine Stellenanzeige nutzen. Hier geht es zum einen um sprachliche Verbesserungen. Zum anderen lassen sich mit Hilfe von KI die Stellenanzeigen einfach auf verschiedene Anbieter und Plattformen zuschneiden. Wer bereits einmal auf Stellenportalen gesucht hat, weiß, dass Stellenanzeigen dort oft eine unterschiedliche Struktur und einen unterschiedlichen Aufbau haben. Auch müssen Stellenanzeigen für soziale Netzwerke anders aussehen, als für Webseiten oder gar Branchenzeitungen. Dies individuell auf verschiedene Portale und Veröffentlichungswege zuzuschneiden, kostet Zeit. Mit KI lässt sich das in wenigen Schritten erledigen. Dies funktioniert besonders gut, wenn man einen KI Bot vorab entsprechend trainiert. Wer als Recruiter oder Personaler regelmäßig Stellenausschreibungen veröffentlicht, kann beispielsweise einen Bot für jeden Veröffentlichungsweg anlegen und diesen so trainieren, dass er das Format und die entsprechenden Anforderungen kennt. Das kostet erst einmal Zeit, beschleunigt aber langfristig den Prozess.

Ein weiteres Einsatzgebiet ist die SEO Optimierung. Wer die richtigen Keywords verwendet, also Schlagwörter, nach denen Nutzer auf Google suchen, der hat größere Chancen, dass die Stellenanzeige tatsächlich von Interessenten gefunden wird. KI kann hier dabei helfen, wichtige Schlagworte zu identifizieren und an den richtigen Stellen in den Text einzufügen.

Ist der Bewerbungsprozess einmal im vollen Gang, dann kann KI bei der Kommunikation mit Bewerbern unterstützen, beispielsweise bei der Erstellung optimierter E-Mails, um die Kandidatenerfahrung zu verbessern. Nehmen wir eine fiktive Stellenanzeige für einen PR-Assistenten: Ein Kandidat hat zwar einen guten Eindruck hinterlassen, ist aber für die Stelle unterqualifiziert. Man möchte den Kandidaten aber in eine Datenbank aufnehmen, um gegebenenfalls zu einem anderen Zeitpunkt und für eine besser geeignete Stelle wieder auf ihn zurückzugreifen. Wir haben Chat GPT gebeten, eine freundliche Absage zu formulieren:

Betreff: Ihre Bewerbung als PR Assistent – Entscheidung
Sehr geehrter Herr/Frau [Nachname],
vielen Dank für Ihre Bewerbung und Ihr Interesse an der Position des PR Assistenten bei [Unternehmensname]. Wir haben Ihre Unterlagen und die Gespräche im Bewerbungsverfahren sehr geschätzt und waren von Ihrem Profil und Ihren Qualifikationen beeindruckt.
Nach eingehender Prüfung haben wir uns jedoch für einen anderen Kandidaten entschieden, der noch besser zu den spezifischen Anforderungen der Position passt. Diese Entscheidung ist uns nicht leicht gefallen, da wir Ihren Einsatz und Ihre fachlichen Fähigkeiten sehr zu schätzen wissen.
Gerne möchten wir Ihre Bewerbung jedoch in unserer Datenbank behalten, um Sie bei passenden zukünftigen Stellenausschreibungen zu kontaktieren. Falls sich eine geeignete Möglichkeit ergibt, würden wir uns freuen, wieder auf Sie zuzukommen.
Wir bedanken uns noch einmal herzlich für Ihr Interesse an [Unternehmensname] und wünschen Ihnen für Ihre berufliche Zukunft weiterhin viel Erfolg.
Mit besten Grüßen,

Dies zu formulieren hat mit Chat GPT keine fünf Minuten gedauert. Das Nutzen von KI-Textwerkzeugen kann also den Zeitaufwand für die Kommunikation mit Kandidaten deutlich verringern. Die Texteingabe war hier sehr generisch. Mit den richtigen Prompts lassen sich Zu- oder Absagen sehr viel individueller auf den jeweiligen Kandidaten zuschneiden.

Bewerberprofile zu sichten ist ein anspruchsvolle Aufgabe, die oft Zeit und Ressourcen kostet. Das kann negative Konsequenzen haben: Mitarbeiter in der Personalabteilung und Recruiter können sich in dieser Zeit keinen anderen wichtigen Aufgaben widmen. Für Kandidaten auf der anderen Seite kann es frustrierend sein, wenn sich die Sichtung lange Zeit hinzieht und sie lange auf eine Rückmeldung auf ihre Bewerbung warten müssen. Maschinenlernen und KI-basierte Analysesoftware kann hier helfen.

1. Automatisierte Vorauswahl und Analyse der Bewerberdaten und -unterlagen: KI-gestützte Systeme können Lebensläufe und Bewerbungsschreiben nach relevanten Schlüselwörtern, Fähigkeiten oder Qualifikationen analysieren. Das kann die Vorauswahl von Kandidaten erleichtern, die sich für die ausgeschriebene Stelle eignen. Etwas umstritten ist dabei die Frage, ob und wie KI dabei unbewusste Voruteile reduzieren kann. Grundsätzlich analysiert KI anhand objektiver Kriterien, was bei menschlichen Analysten oft – unbewusst – nicht der Fall ist. Auf der anderen Seite ist KI nur so gut wie die Datenbasis. Gibt es also einen sogenannten Data-Bias, eine Datenverzerrung, dann kann KI die sozialen Ungerechtigkeiten im Bewerbungsrozess sogar verstärken.
2. Analyse von Kompetenzen und beruflichen Fähigkeiten: Maschinenlernen hilft nicht nur, Bewerbungsbögen und Lebensläufe auszuwerten. Darüber hinaus kann es weitere beispielsweise online verfügbare Datenquellen analysieren. Darunter fallen Online-Profile, Social-Media-Aktivitäten oder absolvierte Online-Kurse. Das kann weitere Einblicke liefern, ob der Kandidat mit seinen Qualifikationen und seiner Persönlichkeit zum Unternehmen passt.
3. Auswertung von Kandidaten-Feedback: KI und Maschinenlernen können dabei helfen, das Feedback auszuwerten, das Kandidaten nach dem Bewerbungsprozess hinterlassen – egal, ob sie die Stelle bekommen haben oder nicht. Dazu gehört auch die Analyse von online verfügbaren Daten und Reviews, die Kandidaten auf Bewertungsplattformen hinterlassen haben. Dies kann Unternehmen und Recruitern dabei helfen, den Bewerbungsprozess in Zukunft zu verbessern.
4. Vorhersage: Aufgrund gesammelter Daten können KI-Tools Vorhersagen darüber treffen, wie die zukünftige Leistung und das Potential von Kandidaten ausschaut. Wie hoch sind die Chancen, dass ein Kandidat sich mit der richtigen Förderung weiterentwickelt? Hierbei kann beispielsweise die bisherige Karriere und bisherige Trainings als Maßstab herangezogen werden. Zudem kann KI dabei helfen, Daten zu Leistungskennzahlen, Feedback in Mitarbeiterumfragen etc. im Unternehmen zu analysieren, die dabei helfen können, Muster und Probleme zu erkennen und die Personalstrategie entsprechend darauf zuzuschneiden. Dies betrifft Faktoren wie Mitarbeiterzufriedenheit/-unzufriedenheit, Fehlerrate in Teams, Überstunden etc., die als Kennzahlen dienen können, um zu sehen, wo beispielsweise neue Mitarbeiter gebraucht werden oder wo man neue Ansätze einführen muss, um die Mitarbeiterzufriedenheit zu erhöhen. Diese Analysen händisch durchzuführen, kann sehr viel Zeit in Anspruch nehmen und lässt sich mittels Maschinenlernen und KI automatisieren und beschleunigen.
5. Automatisierte Aufgaben: KI gestützte Systeme sind zudem gut dafür geeignet, automatisierte Aufgaben wie das Versenden von E-Mails oder das Planen von Interviews zu übernehmnen. Außerdem erlauben sie die Zusammenarbeit von verschiedenen Recruitern, die zeitgleich Zugriff auf den gleichen Datensatz haben, was den Zeitaufwand für die Koordination verringert. Die meisten modernen Systeme lassen sich dabei in die bestehenden HR-Systeme integrieren.

Inzwischen gibt es eine Vielzahl von Software auf dem Markt, die Recruiter zur Unterstützung ihrer Arbeit nutzen können. Dazu gehören beispielsweise Bewerbermanagement-Systeme mit KI-Funktionen wie Workable oder ServiceNow, die beide die Handhabe von Bewerberdaten unterstützen. Textbasierte Werkzeuge wie Textio helfen nicht nur beim Analysieren von Texten, sondern unterstützen auch bei der gezielten Optimierung von Texten – ähnlich wie das auch bei allgemeinen KI-Textwerkzeugen wie ChatGPT und Gemini der Fall ist. Christoph Enzenmüller von head for work beispielsweise nutzt ChatGPT, um lange Texte zusammenzufassen. JuiceBox auf der anderen Seite bietet prädikative Erkenntnisse für das Talentmanagement und KI Chatbots wie Talmundo untertützen beim Onboarding- und Offboarding von Mitarbeitern und bieten neue Kommunikationswege für Talente im Team. Andere bekannte Tools wie Canva haben inzwischen ebenfalls KI integriert. So bietet Canva einen Online-Bildgenerator, der bei der Erstellung von Grafiken und guten Designs hilft. Darüber hinaus gibt es Funkitionen zur Optimierung des Layouts oder zur Bearbeitung von Bildern. Adobe bietet mit Firefly ebenfalls ein KI-Werkzeug für Kreative, das unter anderem bei der Erstellung von Videos unterstützt.

Wer als Recruiter oder Personaler ein KI Werkzeug nutzen möchte, sollte sich allerdings einiger wichtiger Faktoren bewusst sein: Nicht jede Software eignet sich für die individuellen Ansprüche jedes Unternehmens. Darüber hinaus sollte man sicherstellen, dass sich die KI-Werkzeuge auch tatsächlich in die bestehenden Systeme integrieren lassen. Sonst arbeitet man womöglich auf zwei oder drei verschiedenen Plattformen, was den Datenaustausch eher behindertb als fördert. Darüber hinaus sind datenschutzrechtliche Anforderungen wie die DSGVO zu beachten. Die neue EU KI Richtlinie wird dieses Feld noch komplizierter machen.

Grundsätzlich ist künstliche Intelligenz kein Allheilmittel und sollte wie jedes andere Computerprogramm als ein hilfreiches Werkzeug betrachtet werden. Es kann professionelle Recruiter oder geschulte Mitarbeiter in der Personalabteilung nicht ersetzen. „Ich glaube die KI wird das Recruiting weniger verändern, als man heute glaubt“, sagt head for work Director Christoph Enzenmüller. „Der Faktor Mensch ist meiner Meinung nach zu wichtig.“ Hier liegt einer der großen Nachteile von KI: „Alles, was sich zwischenmenschlich abspielt, da kommt die KI an die Grenzen. Das Persönliche geht verloren.” Anders als bei menschlichen Beratern fehlt KI die Fähigkeit, Dinge zu hinterfragen und zwischenmenschliche Beziehungen zu bewerten. “Persönlicher Kontakt wird immer unpersönlichen KIs vorgezogen”, sagt Christoph Enzenmüller aus eigener Erfahrung.

Dies entspricht auch einer Studie der Internationalen Hochschule. Demnach ist Unpersönlichkeit mit 72% der am häufigsten genannte Nachteil von KI im Bewerbungsprozess. 65,2 % der in der Studie Befragten haben “negative Assoziationen, wenn Sie daran denken, dass künstliche Intelligenz im Bewerbungsprozess involviert ist”. Allerdings glauben nur 43%, dass KI den Bewerbungsprozess verschlechtert. 65,2% vertrauen den KI-Entscheidung nicht. Es ist hier aber auch anzumerken, dass 88,5% der Befragten selbst noch keine Erfahrung mit KI im Bewerbungsprozess gemacht haben.

Inzwischen ist ein neues EU-KI-Gesetz in Kraft getreten, das in Stufen zum Einsatz kommt. Ein Großteil der Richtlinien und Gesetze gilt ab August 2026, für einige Hochrisiko-Systeme gibt es eine längere Periode bis 2027, bis die Richtlinie vollständig in Kraft ist. Dies wird auch den Einsatz im Recruiting betreffen. Recruiter und Personaler sollten sich daher frühzeitig mit den neuen Richtlinien vertraut machen.

Viele KI-Werkzeuge, die im Recruiting zum Einsatz kommen, nutzen persönliche und empfindliche Daten. Es ist daher sehr wahrscheinlich, dass sie bei den neuen Richtlinien unter die Hochrisiko-Kategorie fallen. Unter Hochrisikosysteme fallen „KI-Tools für die Beschäftigung, das Management von Arbeitnehmern und den Zugang zur Selbstständigkeit (z. B. CV-Sortierungssoftware für die Einstellung)”, heißt es auf der Webseite der EU. Das bedeutet, dass für sie besonders strenge Anforderungen hinsichtlich Transparenz, Risikomanagement und Aufsicht durch menschliche Mitarbeiter gelten. Unternehmen müssen dann beispielsweise offenlegen, wie genau ihre KI-Systeme funktionieren und welche Daten sie dabei speichern und analysieren. Zudem bedeutet Transparenz, dass Kandidaten einen Anspruch darauf haben, zu erfahren, welche Systeme zum Einsatz kommen und wie diese ihre Daten nutzen.

Das erfordert von Unternehmen, dass sie entsprechende Maßnahmen zur Datentransparenz etablieren – bevor die Richtlinie voll in Kraft tritt. Zudem müssen Unternehmen eine Risikobewertung durchführen, zum Beispiel hinsichtlich einer Gefahr der Diskriminierung oder der Datensicherheit. Wer KI nutzt – insbesondere Hochrisikosysteme – muss für eine entsprechende Dokumentation sorgen. Das kann zukünftig für einen erhöhten Verwaltungsaufwand und höhere Kosten sorgen, zeitgleich aber für mehr Vertrauen sorgen, wenn Kandidaten genau wissen, welche und wie ihre Daten genutzt werden und wie die angewendeten KI-Systeme funktionieren.

Wer sich in Zukunft nicht an die entsprechenden Gesetze hält, muss mit empfindlichen Strafen rechnen. Daher sollten sich Verantwortliche schon jetzt genau über die zukünftigen Anforderungen informieren und die eigenen Systeme prüfen. Im Zweifelsfall sollten sie sich dabei einen Rat bei Rechtsexperten einholen. Die EU-Webseite bietet ebenfalls einen guten Überblick darüber, was auf die Nutzer und Entwickler von künstlicher Intelligenz zukommt.