NÜRNBERG/DÜSSELDORF / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Umfrage der Jobseite Indeed zeigt, wie Künstliche Intelligenz die Wahrnehmung von Bewerbungsunterlagen verändert. Viele Personalentscheider berichten, dass Anschreiben an Aussagekraft verlieren, während KI-Formulierungen zunehmend als Ausschlusskriterium wirken. Gleichzeitig setzen Unternehmen verstärkt auf automatisierte Vorauswahl, teils bis hin zu einer Entscheidung ohne nachträgliche menschliche Prüfung. Offen bleibt, wie stark die Effekte von Branche und Unternehmensgröße abhängen, da die Befragung auf 300 Entscheider begrenzt ist.
In Personalabteilungen verändert sich gerade nicht nur das Tooling, sondern auch das Bewertungsmuster. Eine Umfrage der Jobseite Indeed, umgesetzt über eine Befragung des Marktforschungsunternehmens Censuswide unter 300 Personalentscheidern, stellt eine klare Verschiebung bei der Einschätzung von Bewerbungsunterlagen in den Mittelpunkt. Laut den Angaben von 56 Prozent der Befragten kommen inzwischen mehr Bewerbungen pro ausgeschriebener Stelle als noch vor einem Jahr. Besonders auffällig: 21 Prozent sprechen von einem deutlichen Anstieg. Für Recruiter bedeutet das vor allem Zeitdruck und damit die Notwendigkeit, Entscheidungen schneller zu treffen – häufig entlang standardisierter Kriterien.
Während die wachsende Bewerberzahl das klassische Screening unter Stress setzt, verändert KI zugleich die Qualität und Erwartungshaltung gegenüber Texten. Indeed zufolge schätzen die Personalverantwortlichen im Durchschnitt, dass rund ein Drittel der eingehenden Bewerbungen mit Hilfe von KI erstellt wird. Diese Entwicklung schlägt direkt auf die Bewertung durch: 54 Prozent halten Anschreiben für weniger aussagekräftig als früher. Auch der Lebenslauf verliert in den Augen vieler Entscheider an Gewicht, weil Formulierungen insgesamt weniger unterscheidbar wirken: 46 Prozent nennen den Lebenslauf als weniger hilfreich, 43 Prozent berichten Ähnliches für schriftliche Antworten in Bewerbungsformularen. Besonders stark ist die Wahrnehmung bei schriftlichen Testaufgaben, die sich bei vielen Fällen „zu Hause“ bearbeiten lassen; hier geben 33 Prozent an, dass diese an Wert verloren hätten.
Dass KI-gestützte Unterlagen problematisch werden können, bedeutet aber nicht automatisch, dass jeder Einsatz schädlich ist. Entscheidend ist offenbar, wie leicht sich KI-Ergebnisse als „typische Textmuster“ erkennen lassen. In der Umfrage nennen 41 Prozent der Befragten ein deutliches Signal: Bewerbungen, die offensichtlich vollständig mit KI verfasst wurden, würden direkt aussortiert. Der Hintergrund ist weniger eine einzelne Formulierung als vielmehr der Eindruck mangelnder Originalität und fehlender Belastbarkeit im Prozess, also genau der Teil, der im Recruiting bislang als Filter diente. Hinzu kommt: Wenn viele Bewerber ähnliche Formulierungsstile nutzen, sinkt die Aussagekraft für die Reihenfolge im Auswahlprozess, selbst wenn die Inhalte fachlich korrekt sind.
Unternehmen reagieren auf die Mischung aus mehr Bewerbungen und veränderten Textqualitäten zunehmend mit Automatisierung. Laut den Angaben der Personalentscheider nutzen 42 Prozent offiziell Software oder KI zur Vorauswahl. Dabei wird der Engpass nicht nur durch Priorisierung aufgelöst, sondern teilweise so weit verlagert, dass Entscheidungen ohne menschliche Überprüfung erfolgen. 35 Prozent der Befragten nehmen sich für die erste Sichtung höchstens eine Minute – ein Zeitfenster, das bei hoher Bewerberdichte kaum eine inhaltliche Prüfung erlaubt. Besonders kritisch ist der Befund, dass 11 Prozent derjenigen, die technische Hilfsmittel einsetzen, einräumen, dass automatisch aussortierte Unterlagen vor einer Absage nicht mehr von einem Menschen geprüft werden. Das ist nach den Angaben offiziell verboten; die Umfrage macht damit deutlich, dass sich in der Praxis eine Spannung zwischen Prozessautomatisierung und rechtlichen beziehungsweise organisatorischen Anforderungen auftut.
Technisch betrachtet geht es in der Praxis meist um regel- oder modellbasierte Vorqualifikation: Bewerbungen werden anhand von Textsignalen, Strukturmerkmalen oder Meta-Informationen in Kategorien einsortiert, bevor ein Mensch tiefer einsteigt. Wenn KI-Unterlagen gleichzeitig häufiger werden, kann das die Logik solcher Systeme verschieben. Mustererkennung reagiert dann nicht nur auf fachliche Inhalte, sondern auch auf Schreibstile, die durch KI-Textgeneratoren typischerweise glatter oder formelhafter wirken. Für Arbeitgeber entsteht dadurch ein doppelter Effekt: Erstens steigt die Bewerbungsmenge, zweitens werden die Eingangsdaten so „homogener“, dass klassische heuristische Kriterien weniger trennscharf werden. Im Ergebnis kann beides dazu führen, dass Prozesse härter filtern und Anschreiben oder Tests weniger als differenzierendes Element dienen.
Für den Arbeitsmarkt und Unternehmen ist die Aussagekraft solcher Umfragen trotzdem begrenzt. Indeed weist darauf hin, dass die Ergebnisse aufgrund der begrenzten Zahl der Befragten nicht ohne Weiteres auf alle deutschen Unternehmen übertragbar sind. Das ist besonders wichtig, weil Recruiting stark von Branche, Rollenlevel und internen Prozessen abhängt. Ein IT-Unternehmen mit hohem Anteil an automatisierten Screening-Stufen wird andere Taktungen haben als ein Mittelständler, der stärker auf manuelles Erstgespräch setzt. Dennoch liefern die genannten Kennzahlen einen belastbaren Hinweis auf den Trend: KI-Textproduktion trifft auf Automatisierung im Screening – und beide Seiten beeinflussen, wie „aussagekräftig“ Bewerbungsbestandteile wahrgenommen werden.
Auch für Bewerbende verändert sich dadurch die praktische Strategie. Wenn Anschreiben und Testaufgaben nach Ansicht vieler Entscheider weniger differenzieren, wird das Profiling stärker auf Nachweise und dokumentierbare Fähigkeiten verlagert: Projekte, Rollenbeschreibungen, klare Ergebnisse und nachvollziehbare Herleitung von Kompetenzen. Gleichzeitig bleibt die Frage, wie Unternehmen künftig mit KI-Erkennung und KI-gestützter Erstellung umgehen. Aus Sicht von Personalabteilungen steigt der Druck, Kriterien zu entwickeln, die nicht primär am Schreibstil hängen, sondern am Informationsgehalt und an der Eignung für die konkrete Position. Für Unternehmen bedeutet das auch, Automatisierung so zu gestalten, dass menschliche Prüfung an den richtigen Stellen bleibt – gerade dort, wo „offensichtlich KI-verfasst“ als harte Kante zur automatischen Ablehnung dient.
Der nächste Schritt wird deshalb weniger „Ob KI im Recruiting“ sein, sondern „wie KI-gestütztes Bewerbungs- und Screeningdesign“ konkret umgesetzt wird. Die Umfrage zeigt, dass KI-Textproduktion und KI-Vorauswahl sich gegenseitig verstärken können: Mehr KI-Inputs erhöhen den Druck auf schnellere Vorfilter, schnellere Vorfilter erhöhen wiederum die Wahrscheinlichkeit, dass problematische Fälle ohne vertiefte Prüfung aussortiert werden. Damit wächst die Bedeutung von Prozess- und Governance-Fragen im Recruiting, also von Entscheidungspfaden, Auditierbarkeit und klaren Regeln für wann und wie ein Mensch eingreift. Gerade weil 11 Prozent der Befragten ein Vorgehen schildern, das offiziell verboten sein soll, dürfte die praktische Umsetzung künftig stärker kontrolliert und dokumentiert werden müssen – technisch wie organisatorisch.
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