11. September 2025

KI schlägt Recruiter im Bewerbungsgespräch: Feldstudie mit 70.000 Bewerbern sorgt für Aufsehen

Lesezeit: 20 Min. Recruiting

Nun haben wir es also schwarz auf weiß: Bewerber bevorzugen nicht nur das Vorstellungsgespräch mit der KI, auch die Einstellungsquote verbessert sich dank Künstlicher Intelligenz deutlich. Recruiter können sich also warm anziehen. So zumindest könnte man die Ergebnisse einer unter rund 70.000 Bewerbern durchgeführten Feldstudie auf den ersten Blick interpretieren. Dieser Artikel taucht tief in die Studienergebnisse ein und wagt eine kritische Einordnung: Wird das Recruiting, so wie wir es kennen, nun komplett über den Haufen geworfen?

tl;dr: Die “Voice AI in Recruiting”-Studie in 4 Kernaussagen

• Klares Votum für Flexibilität: 78 % der Bewerber entschieden sich für die KI, vor allem wegen der sofortigen Verfügbarkeit, obwohl sie die Interaktion als weniger natürlich empfanden.
• Signifikant bessere Ergebnisse: KI-geführte Interviews steigerten die Jobangebote um 12 % und die Mitarbeiterbindung nach 30 Tagen um 17 %.
• Der entscheidende Erfolgsfaktor: Die KI lieferte umfassendere Daten als der Recruiter.
• Der Effizienz-Trugschluss: Trotz Zeitersparnis am Anfang dauerte der gesamte Prozess mit KI am Ende länger, da die manuelle Prüfung der Interviews durch Recruiter zum neuen Flaschenhals wurde.

Würden Sie das Vorstellungsgespräch mit einer KI führen?

Stellen Sie sich einmal folgendes Szenario vor: Sie bewerben sich auf eine Stelle und haben dann die Wahl, ob Sie das Vorstellungsgespräch mit einem Menschen oder mit einer KI führen möchten. Wie würden Sie entscheiden?

Und wie würden Sie als Recruiter auf die Frage antworten, wer besser beurteilen kann, ob ein Bewerber geeignet ist: Sie selbst oder eine KI?

Wie auch immer Ihre Antwort ausfallen würde: Die groß angelegte Feldstudie „Voice AI in Firms: A Natural Field Experiment on Automated Job Interviews“ von Brian Jabarian (University of Chicago) und Luca Henkel (Erasmus University Rotterdam) schafft überraschende Fakten, die auch bei uns das Recruiting und Bewerbungsprozesse grundlegend verändern könnten.

Was passiert, wenn eine Sprach-KI die Erstgespräche von Recruitern übernimmt?

In einem Experiment, das nicht wie sonst oft üblich als kleines Laborexperiment mit einer Handvoll geframter Studierenden, sondern im laufenden echten Recruiting-Prozess mit rund 70.000 echten Bewerbern durchgeführt wurde (die Bewerber wurden nicht darüber informiert, dass sie Teil einer wissenschaftlichen Untersuchung sind – das macht den Charakter eines natürlichen Feldexperiments aus), wurde analysiert, was passiert, wenn eine Sprach-KI die Erstgespräche von menschlichen Recruitern übernimmt.

Die Ergebnisse sind überraschend, lassen aufhorchen und stellen viele unserer Grundannahmen über die Bedeutung des menschlichen Faktors im Interviewprozess infrage. Zudem wird deutlich, wie verletzlich die Rolle des Recruitings ist. Denn entgegen den Erwartungen der am Experiment beteiligten Recruiter führte der Einsatz von KI nicht zu schlechteren, sondern zu messbar besseren Ergebnissen.

Stichprobe und Rahmenbedingungen des “Voice AI in Recruiting” Experiments

Das Experiment umfasste 70.884 Bewerbungen für Einstiegspositionen im Callcenter-Bereich auf den Philippinen, die zwischen dem 7. März und dem 7. Juni 2025 eingegangen sind – entweder im „Walk-in-Modus“ (persönliche Vorsprache im Recruiting-Zentrum) oder im Remote-Modus (Online-Bewerbung). Hierbei durchliefen die Bewerber den ganz normalen Bewerbungsprozess, wie ihn jeder durchlaufen muss, der bei PSG einen Job als Customer Agent haben möchte.

Dazu der Erstautor der Studie, Brian Jabarian:

„Candidates went through a process which was comparable to the example you showed me (ich hatte in meiner Anfrage den Link zu einem Bewerbungsformuar mitgeschickt). (…) This is why our title includes ‘natural’ — because the experiment was deployed in the exact same natural conditions.“

(„Bewerber durchliefen einen Prozess, der mit dem Beispiel vergleichbar war, das Sie mir gezeigt haben. (…) Deshalb enthält unser Titel das Wort „natürlich“ – denn das Experiment wurde unter genau denselben natürlichen Bedingungen durchgeführt.“)

Nach einer ersten Vorauswahl wurden 67.056 Bewerbungen in die Auswertung aufgenommen und nach dem Zufallsprinzip auf drei Gruppen verteilt. Alle Gespräche fanden als strukturiertes Interview statt.

• AI Interviewer: 40.103 Bewerber führten ihr Erstgespräch mit der Sprach-KI Anna AI.
• Human Interviewer: 13.557 Bewerber wurden von einem menschlichen Recruiter persönlich oder per Telefon interviewt.
• Choice of Interviewer: 13.396 Bewerber konnten frei entscheiden, ob sie lieber von der KI oder von einem Menschen interviewt werden wollten.

Um die Perspektiven der Beteiligten zu erfassen, wurden zusätzlich zwei Umfragen durchgeführt: Eine Umfrage unter den beteiligten Bewerbern erfasste die Zufriedenheit, die Wahrnehmung der Gesprächsqualität und des Diskriminierungsempfindens der Kandidaten. Eine Umfrage unter den beteiligten Recruitern wiederum erfragte vorab deren Erwartungen an die KI und im Nachgang ihre Erfahrungen bei der Bewertung der KI-geführten Interviews. Diese qualitativen Daten sind entscheidend, um die reinen Zahlen im Kontext zu verstehen.

Generierung der Bewerbungen

Die Bewerbungen gingen überwiegend über klassische Stellenanzeigen ein, die über Plattformen wie Indeed, Social Media sowie die eigene Karriereseite verbreitet wurden. Danach unterschieden sich zwei Wege:

• Walk-in: Bewerber konnten ohne großen Vorlauf direkt in einem Recruiting-Center vorsprechen und wurden dort ohne zusätzliche Hürden zum Interview eingeladen.
• Remote: Bewerber bekundeten online ihr Interesse, indem sie über das normale Bewerbungsformular ihre Kontaktdaten und einige Basisangaben einreichten. Daraus wurde ein sogenannter Engagement-Score berechnet, der Faktoren wie die Vollständigkeit der Angaben und die Reaktionen auf E-Mails oder SMS berücksichtigte. Nur wer den Mindestwert erreichte, erhielt eine Einladung zum Erstgespräch.

Kleine Notiz am Rande:

Zwar hat das Unternehmen die Anforderungen für Bewerber ziemlich heruntergeschraubt, um zu einem Interview eingeladen zu werden, und den Engagement-Algorithmus so justiert, dass nahezu alle Interessenten die Chance auf ein Gespräch erhalten. Die Bewerbung selbst ist jedoch alles andere als niedrigschwellig. Die Vielzahl an Pflichtangaben und der Zwangs-Login konnten Bewerber ebenso überfordern wie die Komplexität des überladenen Bewerbungsformulars und so zum Abbruch der Bewerbung führen – ein Widerspruch zum in der Studie erwähnten Anspruch einer einfachen Einstiegsschwelle.

Ziel: Die Effizienz eines durch KI-Sprachagenten geführtes Erstgespräch untersuchen

Allerdings war es auch nicht das Ziel der Studie, die Effizienz des Bewerbungsprozesses zu hinterfragen. Vielmehr sollte unter den gegebenen Umständen die Effizienz eines durch KI-Sprachagenten geführten Erstgesprächs untersucht werden. Das hat mir der Erstautor der Studie, Brian Jabarian, bestätigt.

„The purpose of this study was to test AI as a job interviewer; everything else remained business as usual.”

(„Der Zweck dieser Studie war es‚ KI als Recruiter zu testen. Alles andere lief “business as usual.”)

Auf gut Deutsch: Die Studienteilnehmer durchliefen den gleichen (dysfunktionalen) Bewerbungsprozess, wie jeder andere auch.

Die entscheidenden methodischen Ansätze:

• Gleicher Gesprächsleitfaden: Sowohl menschliche Recruiter als auch die Sprach-KI nutzten denselben strukturierten Leitfaden. Dieser begann mit Fragen zur grundsätzlichen Eignung (z. B. Standort, Schichtflexibilität), umfasste Karriereziele und bisherige Berufserfahrungen und endete mit Details zur ausgeschriebenen Stelle sowie der Möglichkeit, Rückfragen zu stellen.
• Trennung von Interaktion und Bewertung: Unabhängig davon, wer das Interview führte, wurde die finale Einstellungsentscheidung immer von einem menschlichen Recruiter getroffen. Diese Information hatten auch Bewerber, die von der KI interviewt wurden. Dieser Aufbau stellt sicher, dass ausschließlich die Qualität der Informationsgewinnung durch die KI im Vergleich zum Menschen gemessen wird.
• Duale Informationsgrundlage für Recruiter: Die Entscheidung basierte nicht allein auf dem Interview. Nach jedem Gespräch absolvierte jeder Bewerber einen standardisierten Test, indem die sprachlichen und analytischen Fähigkeiten überprüft wurden. Die Recruiter hatten also immer Zugriff auf zwei Signale: das „weiche“ Signal des Interview-Transkripts (unabhängig davon, ob es von einem Menschen oder einer KI erstellt wurde) und das „harte“ Signal der objektiven Testergebnisse. Diese duale Informationsquelle ist der Schlüssel zum Verständnis ihres späteren Verhaltens.

78 % der Bewerber ziehen das Gespräch mit der KI dem Recruiter vor

Das wahrscheinlich überraschendste und zugleich medienwirksamste Ergebnis der Studie ist das Verhalten der Gruppe der Bewerber, die die Wahl zwischen einem Interview mit menschlichem Recruiter und einem mit der KI hatten.

Überwältigende 78 % der rund 13.400 Kandidaten entschieden sich für das Gespräch mit Anna AI.

Dass das Ergebnis so eindeutig ausfiel, überraschte selbst Brian Jabarian, wie er mir verraten hat. Weil das Unternehmen befürchtete, eine Änderung des Einstellungsverfahrens könne dazu führen, dass Bewerber nicht zu den Vorstellungsgesprächen erscheinen, hatte er empfohlen, den Kandidaten eine Wahlmöglichkeit einzuräumen, um so herauszufinden, welche Variante tatsächlich bevorzugt wird.

“Yes, very. I had actually suggested this choice branch to the firm because they were concerned that changing their recruitment process might carry a real risk — that candidates would not show up to job interviews. So I proposed a kind of ‘hard diagnosis’: give them the choice, and if they refuse to be interviewed by AI, then we would immediately know and could investigate why.”

Gründe für die hohe Akzeptanz: Flexibilität, negative Selbstselektion, Technologie-Affinität und Neugier

Die Tatsache, dass sich so viele Bewerber für das Interview mit der KI entschieden haben, ist kein emotionales Votum gegen den Menschen, sondern in erster Linie eine rationale Entscheidung für einen vermeintlich besseren Prozess. Dafür sprechen vier Gründe:

• Flexibilität: Die KI ermöglichte ein Interview zu jeder Tages- und Nachtzeit, oft direkt nach Erhalt der Einladung. Aufwändige Terminabstimmungen entfielen vollständig. Für viele war die KI damit schlicht der bequemere und schnellere Weg.
• Negative Selbstselektion: Bewerber, die sich freiwillig für die KI entschieden, schnitten bei den standardisierten Tests im Durchschnitt deutlich schlechter ab als diejenigen, die das Gespräch mit einem Menschen bevorzugten (“negative sorting into AI”). Die Studienautoren vermuten, dass leistungsschwächere oder unsicherere Kandidaten die KI als geringere Hürde wahrnehmen oder den direkten Vergleich mit einem Recruiter scheuen.
• Technologie-Affinität: Die Mehrheit der Bewerber war zwischen 20 und 30 Jahre alt und verfügte bereits über Erfahrung im Kundenservice. In dieser Altersgruppe ist der Umgang mit digitalen Tools selbstverständlich, sodass ein KI-Interview nicht als Hürde, sondern eher als naheliegende Option empfunden wurde.
• Neugier: Schließlich dürfte auch der Reiz des Neuen eine Rolle gespielt haben. Für viele war das KI-Interview eine ungewöhnliche Erfahrung, die allein aus Neugier gewählt wurde.

Die Autoren schreiben dazu:

“A primary reason may be convenience: interviews with the AI voice agent can be scheduled at the applicants’ preferred time, including right after receiving the interview invitation. Indeed… AI-led interviews take place much faster than human-led interviews.”

Interviews mit der KI: Als unnatürlich empfunden, aber als fairer wahrgenommen

Trotz der hohen Akzeptanz ist es entscheidend zu verstehen, dass dies kein Votum für eine bessere Gesprächsqualität war. Im Gegenteil: Die Studie zeigt unmissverständlich, dass Bewerber die Interaktion mit der KI als signifikant weniger natürlich empfanden.

Sie nahmen diesen qualitativen Nachteil jedoch bewusst in Kauf, um von der maximalen Flexibilität zu profitieren.

Weniger geschlechtsbasierte Diskriminierung

Gleichzeitig offenbarte die anonymisierte Interaktion einen unerwarteten Vorteil: In der KI-Gruppe wurde die Rate der geschlechtsbasierten Diskriminierung mit 3,30 % deutlich geringer wahrgenommen als bei menschlichen Interviewern (5,98 %). Die KI wurde also als künstlicher, aber auch als fairer und objektiver erlebt. Bemerkenswert ist, dass dieser Unterschied nicht auf eine veränderte Geschlechterzusammensetzung zurückzuführen ist – der Frauenanteil lag in allen Gruppen nahezu identisch bei rund 60 %, in der Choice-Gruppe sogar leicht höher bei 61 %.

Die zentralen Erkenntnisse: Mehr Jobangebote. Mehr Jobstarts. Bessere Mitarbeiterbindung.

Entgegen den Prognosen der Recruiter, von denen die Mehrheit von schlechteren Ergebnissen ausging, sprechen die harten Zahlen eine deutliche Sprache. Der Einsatz von KI im Bewerbungsinterview führte zu signifikant besseren Ergebnissen im gesamten Recruiting-Prozess:

• 12 % mehr Jobangebote: Bewerber, die durch den Sprachagenten Anna AI befragt wurden, erhielten mit einer um 1,03 Prozentpunkte höheren Wahrscheinlichkeit ein Jobangebot (9,73 % vs. 8,70 %).
• 18 % mehr Jobstarts: Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Bewerber nach dem Prozess tatsächlich eine Stelle antrat, war in der KI-Gruppe deutlich höher.
• 17 % höhere 30-Tage-Bindung: Dies ist vielleicht der wichtigste Wert für die Qualität der Einstellungen. Mitarbeiter, die ein Bewerbungsgespräch mit der Künstlichen Intelligenz hatten, blieben mit einer um 17 % höheren Wahrscheinlichkeit mindestens einen Monat im Unternehmen.

Wie die Autoren festhalten:

“Contrary to the forecasts of professional recruiters, we find that AI-led interviews increase job offers by 12%, job starts by 18%, and 30-day retention by 17% among all applicants.”

Warum war die KI so erfolgreich?

Die Frage ist: Warum war die KI so erfolgreich? Die Analyse der Forscher zeigt, dass die Ergebnisse weniger mit der Überlegenheit der KI als vielmehr mit der Reaktion der menschlichen Recruiter zusammenhängen.

• Die KI als überlegener Datensammler: Die Analyse der Transkripte zeigte, dass KI-Interviews im Durchschnitt umfassender waren und mehr der vordefinierten, relevanten Themen abdeckten. Sie entlockten den Bewerbern sprachliche Muster, die positiv mit einer Einstellung korrelierten. Die KI lieferte also eine konsistentere und vollständigere Datengrundlage.
• Der Recruiter als misstrauischer Entscheider: Obwohl Recruiter die Leistung von Bewerbern in KI-Interviews tendenziell höher bewerteten, veränderten sie ihre Entscheidungslogik bei der Bewertung. Wenn ihnen nur das Transkript eines KI-Gesprächs zur Verfügung stand, vertrauten sie dessen Interviewaussagen weniger und stützten sich stärker auf die objektiven Testergebnisse. Die Autoren erklären diesen Befund damit, dass Recruiter Informationen aus zweiter Hand grundsätzlich vorsichtiger einschätzen. Paradoxerweise war es also gerade das Misstrauen gegenüber den KI-Interviews, das in Kombination mit den objektiven Tests zu besseren Ergebnissen für das Unternehmen beitrug. (Hinweis: Ich habe diesen Absatz angepasst, um den Zusammenhang klarer und verständlicher darzustellen.)
• Erfolg trotz technischer Mängel: Die positiven Ergebnisse sind umso bemerkenswerter, wenn man die technischen Herausforderungen berücksichtigt. Bei 7 % der KI-Interviews kam es zu Systemfehlern, weitere 5 % der Kandidaten brachen das Gespräch ab, weil sie explizit nicht mit einer KI sprechen wollten.

Warum dauerte der Einstellungsprozess trotz KI trotzdem länger?

Man könnte nun annehmen, dass ein Prozess mit einer 24/7 verfügbaren KI automatisch schneller ist. Die Studie belegt jedoch das genaue Gegenteil und deckt einen kritischen, systemischen Effekt auf. Zwar war die Zeit von der Bewerbung bis zum Interview in der KI-Gruppe erwartungsgemäß deutlich kürzer, doch kehrte sich dieser Vorteil im nächsten Schritt um.

Recruiter benötigten mehr Zeit, um die Transkripte zu prüfen und eine Entscheidung zu treffen

Das Problem: Recruiter benötigten deutlich mehr Zeit, um die aufgezeichneten KI-Interviews zu prüfen und eine Entscheidung zu treffen, als wenn sie die Gespräche selbst geführt hatten. Die Zeitersparnis durch den Einsatz von KI-Sprachagenten wurde somit zunichtegemacht. In der Folge dauerte der gesamte Einstellungsprozess von der Bewerbung bis zum Jobantritt in der KI-Gruppe mit 22 Tagen sogar länger als in der Gruppe mit menschlichen Recruitern (19 Tage). Dieses Ergebnis zeigt eindrücklich, dass die Optimierung eines einzelnen Prozessschritts nicht zwangsläufig den Gesamtprozess beschleunigt, sondern lediglich Engpässe verlagert. Dies spiegelt ein klassisches Problem der Warteschlangenoptimierung wider, das nun auf KI-gesteuerte Interviews übertragen wurde: Die im Vorfeld eingesparte Zeit muss gegen die längere nachgelagerte Bewertung durch Menschen abgewogen werden.

Die Abbildung zeigt die Zeit (in Tagen), die Bewerbungen benötigen, um die verschiedenen Phasen des Einstellungsprozesses zu durchlaufen. Sie ist nach Verarbeitungsbedingungen aufgeschlüsselt. „Profile → Contact” bezeichnet die Zeit von der Interessenbekundung eines Bewerbers bis zum Vorstellungsgespräch. „Contact → Offer” bezeichnet die Zeit vom Vorstellungsgespräch bis zur Entscheidung des Recruiters über ein Angebot. „Offer→Job Start” bezeichnet die Zeit zwischen der Entscheidung des Personalverantwortlichen über das Angebot und dem Arbeitsbeginn des Bewerbers.

Es ist nicht die KI, die so gut ist. Das Recruiting ist so fehleranfällig

Eine wesentliche Erkenntnis dieser Studie ist aber nicht die technologische Brillanz der KI, sondern die schmerzhafte Offenlegung der Grenzen menschlicher kognitiver Fähigkeiten im Recruiting-Alltag. Die KI gewinnt nicht, weil sie übermenschlich ist, sondern weil ihr menschliche Schwächen wie Ermüdung, Inkonsistenz und kognitive Überlastung fremd sind.

Ein menschlicher Recruiter, der zehn, zwanzig oder dreißig nahezu identische Erstgespräche pro Tag führt, leidet zwangsläufig unter Entscheidungsmüdigkeit (Decision Fatigue). Psychologische Studien zeigen, dass sich die Qualität von Entscheidungen nach einer Serie ähnlicher Beurteilungen verschlechtert: Die Aufmerksamkeit sinkt, der Griff zu einfachen Abkürzungen im Denken steigt, und die Bereitschaft, sorgfältig abzuwägen, nimmt ab.

Ein vielzitiertes Beispiel liefert die viel zitierte Studie “Extraneous factors in judicial decisions” von Danziger et al. Dort zeigten israelische Richter in Bewährungsverhandlungen direkt nach Pausen eine Zustimmungsquote von rund 65 %, die bis zur nächsten Pause auf nahezu null absank. Mit anderen Worten: Müde Richter fällten härtere Urteile, da diese ihren Gehirnen weniger abverlangten. Auch wenn diese Studie nicht eins zu eins „Decision Fatigue“ beweist, verdeutlicht sie eindrucksvoll, wie sehr wiederholte Entscheidungen ohne Erholung zu systematischen Verzerrungen führen können.

Ein müder Recruiter ist kein guter Recruiter

Und was für Gerichte gilt, gilt auch fürs Recruiting: Ein müder Recruiter ist kein guter Recruiter. Nach dem fünften Interview sinkt die Konzentration. Subtile Hinweise werden übersehen, Fragen werden routiniert abgespult und die Bewertung basiert stärker auf dem Bauchgefühl oder dem letzten Eindruck. Die KI hingegen führt selbst das 500. Interview mit derselben Präzision, Gründlichkeit und Neutralität wie das erste. Sie hat keinen schlechten Tag, ist nicht genervt vom vorherigen Bewerber und lässt sich nicht vom Hunger ablenken. Sie liefert jedes einzelne Mal eine perfekt standardisierte Datengrundlage.

Zwischen Euphorie und Realität: Eine kritische Einordnung der Studienergebnisse

So beeindruckend die Ergebnisse auf den ersten Blick auch wirken mögen, eine unreflektierte Übertragung auf Deutschland wäre meines Erachtens naiv und fahrlässig. Zwar besitzt die Studie durch ihr robustes Design eine hohe interne Validität, doch ihre Aussagekraft für unseren Kontext muss kritisch hinterfragt werden.

1. Die treibende Kraft ist Bequemlichkeit, nicht die Liebe zur KI

Ein zentrales Ergebnis der Studie, das missinterpretiert werden könnte, ist die Präferenz von 78 % der Bewerber aus der Wahlgruppe für das KI-Interview. Dies ist jedoch kein Votum für die Überlegenheit der künstlichen Intelligenz als Gesprächspartner. Die Studie selbst liefert die überzeugendste Erklärung dafür: Es geht um Geschwindigkeit und Flexibilität.

2. Bewerber in Deutschland lehnen KI-geführte Vorstellungsgespräche ab

Die vielleicht größte Hürde für eine Übertragung der Ergebnisse auf deutsche Verhältnisse ist aber der kulturelle Kontext. Während die Voice AI in Recruiting-Studie eine bemerkenswert positive Grundeinstellung der philippinischen Teilnehmer gegenüber KI bestätigt, steht dies in starkem Kontrast zur ausgeprägten Skepsis in Deutschland.

So ergab eine  Studie der IU Internationalen Hochschule aus dem Jahr 2022, dass 64,7 % der Befragten den Einsatz von KI im Bewerbungsprozess kritisch sehen. Am häufigsten wurde mit 72 % die Unpersönlichkeit als Nachteil der KI genannt. 60 % befürchten, dass zwischenmenschliche Aspekte wie Sympathie in den Hintergrund rücken. Fast zwei Drittel vertrauen KI-Entscheidungen nicht und 72,3 % wünschen sich, dass ein Mensch die letzte Entscheidung trifft.

Diese Skepsis wird durch die aktuelle Softgarden-Studie aus dem Jahr 2025 bestätigt. Zwar ist der Anteil der Bewerber, die KI grundsätzlich ablehnen, seit 2023 von 50,7 % auf 26,5 % gesunken. Allerdings betrachten 85,8 % der Befragten den “Verlust des persönlichen menschlichen Kontakts” als Hauptnachteil von KI im Recruiting, während 81,7 % Fehlentscheidungen durch KI befürchten. Insbesondere bei älteren oder weniger technikaffinen Bewerbergruppen ist die Akzeptanz gegenüber KI im Bewerbungsprozess deutlich geringer.

3. Generalisierbarkeit des Jobprofils: High-Volume vs. High-Skill

Dann haben wir noch die Einschränkung des Anwendungsfalls: Während dieser Ansatz bei stark standardisierten Einstiegsjobs gut funktioniert, wird es vor allem in hoch spezialisierten Jobs, bei denen Kreativität, strategisches Denken und Persönlichkeit entscheidend sind, eher schwierig. Für solche Rollen bleibt die KI auf absehbare Zeit (wahrscheinlich) eher ein unterstützendes Werkzeug, aber kein Ersatz für das menschliche Urteilsvermögen.

4. Basics first, KI second

Es ist zudem wenig sinnvoll, eine KI auf einen Prozess aufzusetzen, der bereits im Vorfeld ineffizient ist. Würde man Jobsuchenden von vornherein mehr Selbstselektion ermöglichen – beispielsweise durch optimierte, zielgruppengerechte Stellenanzeigen und schlanke Bewerbungsformulare, die dennoch ein bis zwei entscheidende Ausschlussfragen auf Basis des Stellenprofils enthalten (den Lebenslauf haben die wenigsten Nutzer auf dem Smartphone parat. Und über das trudeln nun mal zunehmend die Bewerbungen ein) -, würde die Anzahl passender Kandidaten wahrscheinlich steigen.

Gleichzeitig würde die Zahl unpassender Bewerbungen sinken und somit auch der gesamte Bewerbungseingang. Das wiederum würde den Screening-Aufwand reduzieren. Somit entstünden Effizienzgewinne bereits vor den Erstgesprächen, wodurch die nachfolgenden Prozessschritte noch wirksamer würden.

Fazit und Ausblick: KI im Bewerbungsprozess ist ein Werkzeug, (noch) kein Ersatz

Bleibt noch die Beantwortung der Frage, ob das Recruiting, so wie wir es kennen, nun komplett über den Haufen geworfen wird. Das hängt natürlich von vielen Faktoren ab, etwa von der Zielgruppe, wirtschaftlichen Interessen, Technologieoffenheit (sowohl auf Unternehmens- als auch auf Bewerberseite) und vielem mehr.

KI-Studie ist ein Weckruf fürs Recruiting

In jedem Fall aber ist die Studie von Jabarian und Henkel ein Weckruf. Sie zeigt eindrucksvoll, dass eine gut implementierte Sprach-KI ein hochwirksames Instrument zur Steigerung von Effizienz und Qualität im Recruiting sein kann – insbesondere im Screening-Prozess. Sie kann strukturierter, umfassender und in mancher Hinsicht fairer Informationen sammeln als ein Mensch. Und nicht nur das: sie ist 24/7 im Einsatz und macht weniger Fehler als ein Mensch. In standardisierten, strukturierten Prozessen wie der Vorauswahl wird sie den menschlichen Recruiter in vielen Fällen ersetzen können.

Allerdings darf nicht übersehen werden, dass diese vermeintlichen Effizienz- und Fairnessgewinne nur eintreten, wenn die zugrunde liegenden Systeme transparent, nachvollziehbar und frei von diskriminierenden Datenmustern sind. Andernfalls droht das Gegenteil: weniger Fairness, mehr Intransparenz und ein weiterer Vertrauensverlust bei Bewerbern. Wohin diskriminierende Datenmuster führen, sehen wir aktuell am Beispiel von Workday, das sich mit einer möglichen Sammelklage konfrontiert sieht.

Der Mensch bleibt (vorläufig)

Eine vollständige Automatisierung des Recruiting-Prozesses ist damit jedoch weder erreicht noch wünschenswert. Die Studie selbst belegt, wie wichtig der Mensch (vorerst) als finale Entscheidungsinstanz bleibt. Die Zukunft des Recruitings liegt nicht in einem „Mensch vs. Maschine“, sondern in einer hybriden Symbiose: Die KI übernimmt die standardisierte, datenintensive Vorqualifizierung und verschafft dem menschlichen Recruiter so die Zeit und die hochwertige Informationsgrundlage, um sich auf das zu konzentrieren, was er im Idealfall am besten kann: Empathie zeigen, komplexe Persönlichkeiten einschätzen und eine echte menschliche Beziehung zu den Top-Kandidaten aufbauen.

Oder ist der Recruiter doch überflüssig?

Schließlich wäre durchaus ein Szenario denkbar, in dem der Recruiter überflüssig wird. Und nicht nur der. Auch die Rolle, für die rekrutiert wird, könnte wegfallen. Diese Aufgabe übernimmt die KI. Dass dies keine Science-Fiction-Vision ist, sieht man bereits heute bei verschiedenen Unternehmen:

• IBM: 8.000 Stellen durch KI ersetzt, davon 200 in HR,
• Workday: 1.750 Stellen durch KI ersetzt,
• Klarna: 700 Stellen im Customer Service durch KI ersetzt,
• Amazon: Wie viele Stellen durch die 1.000 im Einsatz befindlichen KI-Anwendungen zum Opfer fallen, ist noch nicht abschließend bekannt,
• Salesforce: 4.000 Stellen im Customer Service durch KI ersetzt
• und viele andere.

Customer Service? Sind das nicht die Rollen, für die Anna AI jetzt die Gespräche geführt hat? Ein Schelm, wer Böses dabei denkt.

Was bedeutet das für Unternehmen in Deutschland?

Für deutsche Unternehmen ist die Auseinandersetzung mit KI-Tools im Recruiting längst keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit. Wer jetzt die Augen vor diesen Entwicklungen verschließt, riskiert den Anschluss an effizientere und fairere (?) Prozesse zu verlieren. Der Weg dorthin erfordert jedoch eine sorgfältige und kontextbezogene Abwägung rechtlicher, kultureller, moralischer und technologischer Faktoren. Die Revolution hat begonnen

– es liegt an uns, sie klug und verantwortungsvoll zu gestalten.

Und, bei aller Euphorie: Wäre es nicht klug, den Bewerbungsprozess schon zu optimieren, bevor eine Flut unpassender Bewerbungen eingeht? Das würde die Effizienz erheblich steigern – und das bevor KI im Bewerbungsgespräch eingesetzt wird.

Meiner Idee, den Prozess von Anfang an anders zu gestalten, um ihn effizienter und nachhaltiger zu machen, kann Brian Jabarian durchaus etwas abgewinnen. Er weist jedoch darauf hin, dass es sich bei dieser Studie nur um einen ersten Schritt handelt und noch viele weitere Herausforderungen zu lösen sind, denen er sich mit seinem Team in den nächsten Studien gerne stellen wird:

„I very much share this view, and I see this study as only a first step, one that has opened up many new challenges, which I am excited to tackle with my team in our next studies.”

Warten wir also ab, wie sich die Dinge entwickeln werden. Und wer weiß, vielleicht wird Anna AI bei all den Schwierigkeiten, Stellen mit den richtigen Leuten in ausreichender Menge zu besetzen, in gar nicht allzu ferner Zukunft nicht nur den Recruiter, sondern sogar den Service-Agenten ersetzen?

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