LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Mehrheit der britischen Öffentlichkeit hält es für unzulässig, wenn Arbeitgeber KI nutzen, um Bewerbungen im Auswahlprozess einzuengen. Laut YouGov-Umfragen sehen 64 Prozent der Befragten darin ein Problem, während 26 Prozent diese Praxis akzeptabel finden. Parallel dazu fordert die Politik wieder stärkere Präsenz in Bewerbungsgesprächen, insbesondere nach dem Pandemie-Schub. Die Debatte zeigt, dass Technologie im Recruiting nicht nur technisch, sondern auch gesellschaftlich bewertet wird.
Die Diskussion um KI im Recruiting bekommt in Großbritannien neuen politischen Druck – und zwar nicht, weil Arbeitgeber bisher keine Systeme einsetzen, sondern weil der gesellschaftliche Rückhalt dafür schwindet. Laut einer YouGov-Umfrage halten 64 Prozent der Befragten es für unacceptable, wenn Arbeitgeber KI verwenden, um Bewerbungen zu sichten und dadurch Kandidatinnen und Kandidaten zu filtern. Demgegenüber stehen 26 Prozent, die diese Vorgehensweise als in Ordnung bewerten. Damit zeigt sich: Selbst wenn Algorithmen im Hintergrund effizient arbeiten, entscheidet die Akzeptanz am Ende darüber, wie breit solche Tools in Unternehmen akzeptiert werden.
Besonders aufschlussreich sind die Unterschiede nach sozialer Schicht. In den Daten wird sichtbar, dass 30 Prozent der Befragten aus Haushalten der Gruppe ABC1 die KI-gestützte Vorauswahl für akzeptabel halten, während es bei C2DE nur 20 Prozent sind. Diese Spaltung kann man als Hinweis darauf lesen, dass Vertrauen in digitale Auswahlverfahren mit Lebensrealität und beruflichen Erwartungen zusammenhängt. Für Personalabteilungen bedeutet das: Je stärker ein Bewerbungsverfahren als „Black Box“ wahrgenommen wird, desto höher ist das Risiko, dass sich Kritik nicht nur auf Einzelfehler, sondern auf das Prinzip an sich verlagert.
Die Debatte erhält zusätzlich Gewicht durch Aussagen von Regierungsseite. Premierminister Andy Burnham kritisiert in diesem Zusammenhang ausdrücklich, dass die Fairness im Auswahlprozess nach der Pandemie abnimmt – und verknüpft das mit der Verwendung von KI beim Sichten von CVs. In seinem Zitat heißt es: „AI in terms of CVs and sifting of applications. It doesn’t feel to me that recruitment in the post-pandemic era is becoming fairer.“ Gleichzeitig richtet Burnham seinen Fokus auch auf die Kultur des Vorstellungsgesprächs, wenn es online stattfindet: „That just doesn’t seem right to me. I know it’s convenient for the organisations that do it but how does a young person shine in that situation?“ Damit geht es nicht nur um Software, sondern um die Gesamtheit der Interaktion zwischen Bewerberinnen und Bewerbern sowie Arbeitgebern.
Damit verbunden ist eine zweite, eng verknüpfte Frage: Wie werden Bewerbungsgespräche in Zukunft stattfinden? YouGov erhebt hierfür klare Präferenzen. 70 Prozent der Britinnen und Briten würden ein Vorstellungsgespräch am liebsten wieder persönlich führen, also face-to-face, wenn sie „morgen“ eines hätten. Nur 16 Prozent bevorzugen ein Remote-Gespräch per Video, und lediglich 6 Prozent würden ein Telefoninterview bevorzugen. Interessant ist allerdings die Altersdifferenz: Jüngere Menschen sind offener für digitale Formate. Bei den Unter-50-Jährigen liegt die Präferenz für ein Remote-Interview bei 22 bis 24 Prozent, während sie bei 50-64-Jährigen auf 11 Prozent sinkt und bei Über-65-Jährigen nur noch 4 Prozent erreicht.
Technisch betrachtet ist die Kritik an KI-gestütztem „Sifting“ weniger ein Streit über Rechenleistung als über den Charakter der Entscheidungsvorbereitung. Solche Systeme werden typischerweise mit Bewerbungsdaten und Ergebnislabels trainiert, um Muster zu erkennen, die in der Vergangenheit mit erfolgreichen Einstellungen korrelierten. Genau hier entsteht jedoch die Gefahr einer doppelten Verzerrung: Erstens kann die historische Datenbasis bestimmte Gruppen systematisch benachteiligen, wenn zuvor nicht fair oder nicht konsistent rekrutiert wurde. Zweitens können Bewerbungsunterlagen selbst variieren – etwa durch unterschiedliche Schreibstile oder Bildungshintergründe –, ohne dass diese Unterschiede etwas über tatsächliche Eignung aussagen. Für Unternehmen ist deshalb entscheidend, dass KI nicht nur „screened“, sondern in einen nachvollziehbaren Prozess eingebettet wird, der Transparenz, menschliche Kontrolle und überprüfbare Kriterien umfasst.
Der Marktkontext verstärkt die Relevanz dieser Punkte. Recruiting-Softwareanbieter drängen seit Jahren auf Automatisierung – von Screening über Terminierung bis hin zu ersten automatisierten Vorgesprächen. In vielen Organisationen ist der Schritt von regelbasierten Filtern hin zu lernenden Modellen bereits erfolgt, häufig getrieben durch Kostendruck und den Wunsch, große Bewerbermengen schneller zu bearbeiten. Die Umfragewerte zeigen aber, dass solche Effizienzgewinne politisch und gesellschaftlich nicht automatisch als fair gelten. Gerade wenn ein System nicht erklären kann, warum es bestimmte Profile vornimmt oder ausschließt, entsteht ein Akzeptanzproblem, das sich in der Öffentlichkeit in klare Zustimmung gegen KI-Filtering übersetzt.
Für die Praxis folgt daraus eine einfache, aber anspruchsvolle Konsequenz: Wer KI in der Vorauswahl einsetzt, muss den Prozess so gestalten, dass er nicht nur performt, sondern auch überprüfbar und kommunizierbar bleibt. Das betrifft etwa die Frage, wie Bewerberinnen und Bewerber über die Nutzung informiert werden, wie die Logik der Vorauswahl dokumentiert ist und wie Rekrutierende im Team die Ergebnisse interpretieren. Gleichzeitig kann die Wahl der Gesprächsform – also Face-to-face versus Video – als kultureller Hebel dienen: Wenn 70 Prozent der Bevölkerung Präsenz bevorzugen, dann ist ein rein digital dominiertes Vorgehen zumindest reputationsseitig riskant, auch wenn jüngere Zielgruppen Remote grundsätzlich stärker akzeptieren. Insgesamt zeichnet sich ab, dass Recruiting nach der Pandemie nicht nur „digitaler“, sondern auch differenzierter werden muss: mit KI dort, wo sie wirklich hilft – und mit klaren menschlichen Schnittstellen, wenn es um Fairness und Zugänglichkeit geht.
Die kommenden Monate werden zeigen, ob Unternehmen in Großbritannien ihre Rekrutierungsprozesse stärker auf Transparenz und Ausgleich ausrichten. Für Entscheider ist dabei nicht entscheidend, ob KI grundsätzlich „gut“ oder „schlecht“ ist, sondern ob sie in der konkreten Anwendung Vertrauen aufbaut. Genau dieses Vertrauen lässt sich nicht allein durch Modellgenauigkeit ersetzen. Die Zahlen von YouGov und die Kritik von Andy Burnham machen deutlich, dass Fairness im Recruiting als gesellschaftlicher Maßstab verhandelt wird – und dass KI-Filtering in diesem Maßstab aktuell an Zustimmung verliert.
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