LEADERSNET: Sehr geehrter Herr Pavelka-Denk, wie verbreitet sehen Sie den Einsatz von KI im Personalwesen?
Hermann Pavelka-Denk: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Personalwesen ist noch deutlich weniger verbreitet, als man denkt. Viele Unternehmen haben das Potenzial von KI grundsätzlich erkannt, nutzen sie im Alltag aber noch verhältnismäßig selten oder nur für Tätigkeiten wie das Filtern von Lebensläufen. Dabei kann KI viel mehr. Richtig eingesetzt, ist sie ein rationaler Sparringspartner in Bewerbungs- und Auswahlprozessen. Trotzdem zeigen aktuelle Zahlen einer McKinsey Studie, dass aktuell nur etwa 20 Prozent der HR-Prozesse bereits durch KI beziehungsweise Large Language Models (LLM) unterstützt werden. KI im Personalwesen ist damit zwar kein "Nischenprodukt" mehr, aber von vollständiger Integration kann noch lange nicht die Rede sein.
In der Praxis zeigt sich außerdem häufig eine Lücke zwischen vorhandenen Tools und tatsächlicher Nutzung. Im Alltag greifen HR-Teams meist auf gewohnte Routinen zurück. Oft ist fehlende Erfahrung der Grund. Genau hier kann eine Personalberatung, die bereits mit KI-gestützten Systemen arbeitet, unterstützen. Eine weitere verpasste Chance sehe ich darin, dass sie in den eigentlichen Kernentscheidungen noch kaum verankert ist. KI wird aktuell eher als Effizienzwerkzeug und weniger als Assistent und integraler Bestandteil von Entscheidungsprozessen genutzt – wo sie eigentlich viel sinnvoller eingesetzt wäre.
LEADERSNET: Wird also künftig eine KI entscheiden, wer den Job bekommt?
Pavelka-Denk: Vorab: Nein. KI kann den Auswahlprozess objektiver gestalten und beim Entscheidungsprozess unterstützen. Wer den Job am Ende bekommt, muss am Ende immer der Mensch entscheiden. KI ist ein rationaler Assistent, der Bewerbungen und Gespräche strukturiert aufzeichnen und auswerten kann, große Datenmengen analysiert und Stärkenprofile ausweist. Stärkenprofile sind ähnlich aufgebaut, wie beispielsweise Persönlichkeitstests, die Psycholog:innen erstellen. Diese zeigen zum Beispiel, wie klar sich die Person ausdrücken kann, wie gerne sie Aufgaben delegiert, wie gerne sie Entscheidungen trifft und so weiter. Die Bewertung dieser Stärken ist abhängig von den Anforderungen des Unternehmens und Teams unterschiedlich einzuordnen. Damit hilft KI aber bei einer der größten Herausforderungen im Recruiting: weniger Bauchgefühl, mehr objektive, datenbasierte Entscheidungen.
Wichtig ist dabei: Die Einordnung dieser Ergebnisse darf nie bei der KI liegen. Das Prinzip "Human in the Loop" ist essenziell, wenn es um Menschen geht. Deshalb ist es empfehlenswert, erfahrene Berater heranzuziehen, die verschiedenste Modelle anwenden und evidenzbasiert arbeiten, um diese Analysen gemeinsam richtig auszuwerten, zu deuten und einzuordnen. Besonders im Recruiting von Führungspositionen liegt hier ein großes Potenzial: KI kann helfen, passende Kandidat:innen objektiver zu identifizieren und den Fit zum Team sowie zu den Unternehmensanforderungen klarer herauszuarbeiten.
LEADERSNET: Öffnet KI mit ihren Auswertungen neue Türen für Diskriminierung oder minimiert sie diese sogar?
Pavelka-Denk: Sowohl als auch. Richtig eingesetzt, sorgt KI für mehr Fairness im Bewerbungsprozess. Entscheidend ist, mit welchen Daten sie "gefüttert" wird und wie die Ergebnisse gedeutet werden. KI-erfahrene Personalberater können dabei helfen, das System richtig einzustellen und Entscheidungen stärker zu objektivieren, statt sie vom Bauchgefühl abhängig zu machen. So kann sie Fehlentscheidungen reduzieren und die Vergleichbarkeit im Auswahlprozess erhöhen.
Betrachtet man die Frage umgekehrt, zeigt sich: Würden Maschinen standardmäßig Bewerber:innen analysieren, gäbe es einen Aufschrei, wenn Unternehmen plötzlich auf menschliche Einschätzungen umsteigen. Denn Menschen handeln oft nach Bauchgefühl und haben immer einen Unconcious Bias. Gleichzeitig können wie gesagt auch Algorithmen diskriminieren – insbesondere bei unsauberen Daten. KI ist nur so gut wie ihre Datenbasis. Daher ist es entscheidend, Anforderungen klar zu definieren und konsistente Kriterien anzuwenden. Am Ende gilt: KI kann für mehr Objektivität sorgen, wenn die Daten stimmen und sie durch menschliches Urteilsvermögen ergänzt wird.
LEADERSNET: Aber greift die KI nicht auch auf Daten aus dem Internet zu und wird so von Vorurteilen & Co beeinflusst?
Pavelka-Denk: Diese Sorge ist berechtigt. Genau deshalb ist entscheidend, welche KI im Recruiting eingesetzt wird. Wir sprechen dabei nicht von frei zugänglichen KI-Assistenten wie ChatGPT oder Perplexity, sondern von kontrollierten HR-Systemen, die nicht beliebig auf Internetdaten zugreifen. Professionelle KI-Lösungen im Personalbereich sollten mit klar definierten Daten, geprüften Kriterien und wissenschaftlich fundierten Modellen arbeiten.
Trotzdem gilt: Kein KI-System ist automatisch vorurteilsfrei. Ein Bias kann auch in geschlossenen Systemen entstehen, etwa durch die Auswahl der Daten, die Bewertungslogik oder menschliche Annahmen im Hintergrund. Deshalb braucht KI im Recruiting immer Transparenz, regelmäßige Qualitätskontrollen und menschliche Verantwortung. KI ist ein Werkzeug. Sie kann Personalentscheidungen unterstützen, strukturieren und objektivierbarer machen – aber sie darf die menschliche Einschätzung nicht ersetzen.
LEADERSNET: Wie kann man eine KI-gestützte Methodik im Vergleich zur traditionellen Personalberatung preislich einordnen?
Pavelka-Denk: Im Vergleich zur klassischen Personalberatung entstehen bei einer KI-gestützten Methode nicht automatisch höhere, sondern oft sogar niedrigere Gesamtkosten. Wir setzen KI beispielsweise vor allem da ein, wo Prozesse bisher besonders zeit- und ressourcenintensiv waren. Denn während die klassische Personalberatung stark auf manuelle Analyse, Gespräche und Auswertung setzt, kann KI einen Teil dieser Arbeit abnehmen – in der Vor- als auch in der Nachbereitung. Dadurch werden Abläufe effizienter, ohne dass die Qualität der Entscheidungen darunter leidet – ganz im Gegenteil. Unsere Kunden haben dadurch nicht nur keine Mehrkosten, sondern eher einen wirtschaftlichen Vorteil durch die Minimierung von Fehlentscheidungen. Insbesondere bei der Besetzung von Führungspositionen, wo solche Fehler besonders hohe Folgekosten verursachen. Und: KI-gestütztes Recruiting ist auch oder sogar vor allem für kleine und mittlere Unternehmen ein Game Changer. Es braucht also weniger Zeit für administrative Tätigkeiten und es bleibt mehr für qualitative Gespräche und die tatsächliche Auswahl der passenden Kandidat:innen. Unterm Strich rechnet sich die KI-gestützte Methodik daher auf jeden Fall.
LEADERSNET: Wie verändert sich das Bewerbungsgespräch, wenn eine KI „mithört“ und im Hintergrund die Profile auswertet?
Pavelka-Denk: Die KI agiert im Hintergrund, sie ist wie ein objektiver, rationaler Assistent, der, nach vorheriger Zustimmung der Bewerber:innen, das Gespräch mitschreibt, zusammenfasst, analysiert und datenbasierte Stärkenprofile erstellt. Sie stellt aber keine Fragen und fällt im Gespräch nicht weiter auf. Sie minimiert vor allem den administrativen Aufwand und verbessert die Qualität der Entscheidungsfindung am Ende. Das bringt Recruiter:innen einen wesentlichen Vorteil im Gespräch: sie können sich nämlich tatsächlich auf das Wesentliche konzentrieren – ihr Gegenüber. Die KI übernimmt im Anschluss die strukturierte Nachbereitung: Es kann gezielt nach bestimmten Informationen gesucht werden und Inhalte sind immer wieder abrufbar. So lässt sich etwa nachträglich präzise herausarbeiten, welche Expertise oder Erfahrung eine Person im Gespräch genannt hat – das vermeidet falsche Vermutungen oder Erinnerungslücken. Auch konkrete Rückfragen an das System sind möglich, etwa um bestimmte Qualifikationen erneut zu überprüfen oder Stellen im Transkript wiederzufinden.
LEADERSNET: Wie hoch ist Ihrer Erfahrung nach die Erfolgsquote, mit KI-gestützten Strategien tatsächlich die passenden Bewerber:innen herauszufiltern und Fehlbesetzungen zu vermeiden?
Pavelka-Denk: Durch die KI-gestützte Erstellung von Zusammenfassungen und Stärkenprofilen können Aussagen aus verschiedenen Gesprächen besser verglichen werden und ermöglichen eine objektivere Einordnung. Allerdings hängt die Qualität dieser Profile stark davon ab, wie klar definiert ist, was oder wer gesucht wird. Ein geschlossenes System setzt voraus, dass Unternehmen genau wissen, wen sie suchen: Was muss die Person können? Welche Rolle einnehmen? Welcher Typ Mensch fürs Team sein? Auch Begriffe wie "kommunikativ" müssen konkretisiert werden – etwa ob es um Unternehmenskommunikation, Hilfsbereitschaft oder den Umgang mit Kolleg:innen geht. Je präziser diese Definitionen sind, desto besser kann die KI relevante Stärken herausarbeiten.
Erst wenn all das vorhanden ist, kann KI mit Gesprächsdaten arbeiten und passende Kandidat:innen identifizieren. Gleichzeitig verändert sie nicht nur den Ablauf des Gesprächs, sondern auch die Vorbereitung davor. Denn nur wenn Anforderungen, Soft Skills und kulturelle Faktoren vorab klar sind, kann das System die Informationen sinnvoll auswerten. Trotz dieser Möglichkeiten bleibt das Bewerbungsgespräch ein menschlicher Prozess. KI kann die Bewerber:innen zwar objektiv einordnen, miteinander vergleichbar machen und dabei helfen, die oder den passendste:n Kandidat:in herauszufiltern – wer sich aber letztendlich auf die Stelle bewirbt, kann sie nicht beeinflussen.
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