Dein CV wurde von KI geschrieben. Der Recruiter nutzt KI. Wer spricht hier eigentlich mit wem?

Das ist die Frage, die sich in Zukunft stellt. Jeder, von Müttern über Berufstätige bis hin zu Studierenden und allen dazwischen, nutzt KI. Heute ist sie präsenter denn je. Deshalb stelle ich die Frage noch einmal: Wenn KI den CV erstellt und den CV auch scannt, wer hat am Ende des Tages eigentlich die Kontrolle?

Um der oben genannten Frage etwas vorwegzunehmen, möchte ich ihren Einfluss noch nicht verallgemeinern. Wie die bisherigen Erkenntnisse jedoch zeigen, nimmt der Trend weiter zu. Eine Untersuchung von Greenhouse, die auf Kandidatinnen und Kandidaten aus Grossbritannien, Irland und Deutschland basiert, ergab, dass erstaunliche 78 % der Kandidaten KI nutzten, um ihre CVs oder Bewerbungen auf Stellen zuzuschneiden. Um das wachsende Bewerbungsvolumen zu bewältigen, wenden sich auch Recruiter der KI zu, andernfalls würden sie in einem immer grösser werdenden Pool von Bewerbungen untergehen. In dieser Dichotomie bleiben Klarheit und Transparenz verschwommen und getrübt.

Der Kandidat fragt: "Hat ein Recruiter meinen CV gesehen?“, nachdem er abgelehnt wurde.

Der Recruiter fragt: "Sind diese Leute wirklich die, für die sie sich ausgeben?“

Diese Abwärtsspirale sinkt nur weiter; es gibt kein Entkommen. Galdin und Silberts Making Talk Cheap: Generative AI and Labor Market Signaling zeigt, dass Arbeitgeber auf Freelancer.com eher bereit waren, Bewerber zu belohnen, deren Bewerbungen stark auf die ausgeschriebene Stelle zugeschnitten waren. Eine personalisierte Bewerbung zu verschicken, bedeutete etwas. Heute ist es das absolute Minimum, und selbst dann gibt es keine Garantie.

Nehmen wir an, ein Kandidat schreibt seine Bewerbung von Grund auf selbst. Er findet das Stellenangebot verlockend. Er gibt sich Mühe und schreibt so gut er kann. Historisch gesehen hätte dies einen Einblick darin gegeben, wer diese Person ist: ein personalisiertes Anschreiben, ihre Ausbildung, ihre Biografie, ihre Berufserfahrung, was sie getan hat, bevor sie sich beworben hat. Es spiegelte die Person wider und vermittelte ein Gefühl dafür, wer sie ist. Auf den heutigen Arbeitsmarkt übertragen? Es gibt kaum noch einen Unterschied zwischen einer sorgfältig selbst geschriebenen Bewerbung und einer hochpolierten, generierten Bewerbung.

Der Screening-Prozess musste mithalten. Ghost-Rejections sind keine Seltenheit. Die Greenhouse-Umfrage von 2025 ergab, dass 56 % der britischen Arbeitssuchenden und 66 % der irischen Arbeitssuchenden angaben, nach einem Vorstellungsgespräch geghostet worden zu sein. Abgelehnt zu werden ist eine Sache; nicht zu wissen, ob man von einem Menschen, einer Regel, einem Ranking-System abgelehnt oder schlicht nie geprüft wurde, ist eine andere.

Vor KI hatten wir ATS: Applicant Tracking Systems. Das Filtern nach Schlüsselwörtern, Qualifikationen und vom Unternehmen definierten Kriterien gibt es schon lange. Nach KI nutzen Unternehmen weiterhin dieselben Systeme. Das Missverständnis einer magischen Maschine, die CVs ablehnt, sollte jedoch sofort ausgeräumt werden. Automatisierung ist nicht gleich künstliche Intelligenz. ATS-Parameter können von Menschen konfiguriert und festgelegt werden, um Kandidaten zu filtern, ohne dass ein KI-Modell den Kandidaten eigenständig beurteilt. Moderne ATS-Plattformen verfügen inzwischen möglicherweise über KI-Funktionen, doch die Begriffe sind nicht austauschbar.

Nach KI wirft das nun eine sehr interessante Frage auf. LLMs sind keine magischen Wesen, die in der Cloud leben. Nein, auch wenn diese Beschreibung Parallelen zu einem ätherischen Wesen ziehen könnte, ähnlich einer göttlichen Entität, aber das ist ein Thema für einen anderen Tag. LLMs werden mit Daten trainiert, und kein Datensatz ist wirklich perfekt. In einer Studie von Iso et al., Evaluating Bias in LLMs for Job-Resume Matching: Gender, Race, and Education, NAACL 2025, verarbeiteten die Forschenden 40 Stellenbeschreibungen aus verschiedenen Berufen und evaluierten systematisch 12 LLMs. Jedes Modell bewertete, wie gut ein Lebenslauf zu einer Stelle passte, während die Forschenden systematisch Merkmale wie Geschlecht, ethnische Zugehörigkeit und Bildungshintergrund veränderten.

Die Ergebnisse? Sie sind nuanciert. Neuere Modelle zeigten bei bestimmten Merkmalen, insbesondere bei ethnischer Zugehörigkeit und Geschlecht, eine geringere Verzerrung. Die Verzerrung im Zusammenhang mit dem Bildungshintergrund bleibt jedoch bestehen. Die Studie beschränkt sich auf einen englischsprachigen und US-amerikanischen Kontext, wirft aber dennoch eine interessante Frage auf. Wenn LLMs Verzerrungen aufweisen können, woher wissen wir, was sie als wichtig erachten? Was haben sie gelernt, als wichtig zu erachten?

Es lässt sich nicht leugnen, dass KI Teil unserer Welt ist. Um die Frage „Hat ein Recruiter meinen CV gesehen?“ zu beantworten, beziehe ich mich auf Vaishampayan et al.s Human and LLM-Based Resume Matching, Findings of NAACL 2025, in der 736 echte Lebensläufe verglichen wurden. Sie zeigte nur eine begrenzte Übereinstimmung zwischen menschlichen und KI-basierten Bewertungen. Mensch und KI sind nicht austauschbar, selbst wenn sie denselben Kandidaten anhand derselben Anforderungen beurteilen. Die Ergebnisse und die Begründung können unterschiedlich ausfallen. Wenn es nur eine begrenzte Übereinstimmung gibt, an welcher Stelle im Prozess sollte dann der Mensch stehen?

Ein KI-gestützter Recruiting-Prozess könnte so aussehen:

CV → ATS → Filterung → KI-Matching/Ranking → Recruiter

Stell dir vor, es gehen 76 Bewerbungen ein und nach dem Prozess, nach dem Ranking durch die KI, werden nur 12 sichtbar gemacht. Der Recruiter entscheidet sich möglicherweise dafür, diese hervorgehobenen Kandidaten zu prüfen. Die Frage, wer die endgültige Entscheidung trifft, ist nicht einfach nur, ob es KI oder ein Mensch war; die Frage ist, ob mein CV überhaupt jemals einen Menschen erreicht hat.

Und wo stehen wir also im Jahr 2026?

Ehrlich gesagt lässt sich das nicht sagen. Der Umfang ist gewaltig, und die Umsetzung unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen, von Land zu Land und von Kultur zu Kultur. Wir befinden uns in einem neuen Zeitalter. LLMs sind überall, und wir müssen uns anpassen. Die Europäische Kommission führt KI-Tools für Beschäftigung, das Management von Arbeitnehmern und den Zugang zur Selbstständigkeit (z. B. Software zum Sortieren von CVs im Recruiting) im Rahmen des EU AI Act als Hochrisiko-Anwendungsfälle von KI auf. Der regulatorische Rahmen verlangt für Hochrisiko-Systeme Nachverfolgbarkeit, Dokumentation, Genauigkeit und eine angemessene menschliche Aufsicht, wobei diese Anforderungen ab dem 2. Dezember 2027 gelten.

Daher komme ich zu folgendem Schluss: Je stärker wir einen grundsätzlich menschlichen Prozess automatisieren, desto wichtiger wird die Grenze. Wo beginnt menschliche Interaktion, und wo sollte KI enden?