LONDON (IT BOLTWISE) – HackerRank macht mit „Chakra“ einen KI-Interviewer für Unternehmen verfügbar, der Kandidaten nicht nur auf Ergebnisse, sondern auch auf Vorgehensweisen bewertet. Das System führt Interviews mit Aufgaben aus realen Code-Repositories durch und nutzt dabei eine KI-Assistenz im Arbeits-Canvas. Nach einer Beta-Phase hat es laut Anbieter bereits mehr als 500.000 Interviews absolviert. Gleichzeitig verschiebt sich damit die Frage, wie weit Arbeitgeber Entscheidungen an Algorithmen delegieren sollten.
HackerRank geht mit „Chakra“ einen Schritt weiter, in dem sich Künstliche Intelligenz nicht mehr darauf beschränkt, Kandidaten zu unterstützen oder Details auszufiltern, sondern aktiv im Bewerbungsprozess bewertet. Die Grundidee ist dabei bemerkenswert konkret: Das KI-System führt ein Interview, beobachtet, wie ein Bewerber an einer Aufgabe arbeitet, und bewertet nicht nur das Endergebnis. Damit rückt ein Messproblem in den Fokus, das klassische Coding-Tests oft nur unzureichend abbilden: Wie kommt jemand zu einer Lösung, welche Überlegungen stecken hinter Architektur-Entscheidungen, und wie gut kann die Person ein Problem in ein Format übersetzen, das mit KI effizient bearbeitbar ist.
Nachdem Chakra laut Anbieter rund sechs Monate in der Beta lief, stellt HackerRank das Tool nun allgemein bereit. Im Testbetrieb habe das System bereits mehr als 500.000 Interviews durchgeführt, und mehrere Unternehmen – darunter Snowflake, Snorkel und Capgemini – hätten die Lösung ausprobiert. Auch intern soll Chakra im Einsatz gewesen sein, was auf einen Anspruch hindeutet, nicht nur eine Pilot-Demo zu liefern, sondern eine Plattform, die sich in bestehende Recruiting-Workflows integrieren lässt. Für Tech-Teams ist dabei besonders relevant, dass das Interview-Setting stärker an reale Arbeit angelehnt wird: Statt isolierter Aufgaben bekommt der Kandidat einen Auftrag, der auf einem realen Code-Repository basiert, und arbeitet diesen in einer Oberfläche ab, die ausdrücklich eine KI-Assistenz einbindet.
Technisch betrachtet versucht Chakra damit, die Bewertung vom „richtige Antwort, falsche Antwort“-Modus wegzubewegen. Der Kandidat arbeitet auf einer Art Canvas, in dem er die Aufgabe löst und zugleich mit KI-Unterstützung interagiert. Währenddessen kann das System kontextbezogen nachfragen, etwa warum eine Person einen bestimmten Ansatz wählt oder wie sich die Lösung unter einer zusätzlichen Randbedingung verändern würde. Entscheidend ist dabei, dass HackerRank nicht nur das Endprodukt betrachtet, sondern Signale wie kritisches Denken und Urteilsfähigkeit erfassen will. Besonders auffällig ist der Begriff „AI fluency“: Er meint, wie gut jemand ein Problem für KI formuliert, die KI-Ausgabe beurteilt und die Ergebnisse aktiv in Richtung einer Lösung steuert – also eher ein Zusammenspiel aus Prompting, Verifikation und Iteration als reines „Erzeugen“.
Auch der Ablauf soll sich dadurch spürbar ändern. Laut Darstellung kombiniert Chakra mehrere bisher getrennte Schritte zu einem einzigen Interview: Ein typischer Prozess mit Recruiter-Screen, anschließender Take-Home-Bewertung und anschließendem Ingenieurs-Interview soll durch eine Chakra-Session ersetzt oder stark verdichtet werden. Damit reagiert HackerRank auf zwei gegensätzliche Realitäten im Bewerbungsmarkt. Einerseits nutzen Unternehmen seit Jahren automatisierte Hilfen, etwa Voice-Agenten oder Tools zur Vorselektion, um den Prozess schneller und standardisierter zu machen. Andererseits haben sich bei Bewerbern selbst KI-Werkzeuge etabliert, um sich auf Interviews vorzubereiten – manchmal auch so, dass Arbeitgeber die Nutzung gar nicht zuverlässig erkennen. Chakra adressiert genau diesen Konflikt, indem es die Interaktion mit KI als Teil des Formats definiert, statt sie stillschweigend auszuschließen.
Die erwartete Hürde liegt damit auf der Hand: Wenn Kandidaten während des Interviews KI nutzen dürfen, steigt theoretisch die Wahrscheinlichkeit, dass sie Inhalte aus externen Quellen übernehmen. HackerRank behauptet jedoch das Gegenteil – zumindest im Sinne der eigenen Messung. So seien laut CEO und Mitgründer Vivek Ravisankar die „Suspicious-activity“-Signale in Chakra-Interviews um 70 bis 80 % niedriger gewesen als in vergleichbaren traditionellen HackerRank-Assessments, wobei das Ergebnis je nach Faktoren wie Region und Seniorität variieren könne. Der Anbieter argumentiert zudem, dass die KI-Zugabe den Anreiz reduziert, heimlich außerhalb des offiziellen Settings zusätzliche Tools zu verwenden, die Antworten liefern könnten. Für Unternehmen ist das vor allem organisatorisch relevant: Statt einen starren „KI verboten“-Ansatz zu verfolgen, lässt sich die Bewertung stärker darauf ausrichten, wie jemand KI kontrolliert und überprüft.
Parallel verschiebt sich aber die rechtliche und ethische Debatte: Wenn Künstliche Intelligenz einen größeren Anteil der Bewertung übernimmt, stellt sich die Frage, wie viel Entscheidungsspielraum an ein Algorithmussystem ausgelagert werden sollte. Ravisankar betont, Chakra solle Kandidaten primär scoren, während die endgültige Entscheidung bei Menschen bleibe. Das passt zu einem gängigen Modell in der Automatisierung von HR-Prozessen: KI kann konsistent nach vorgegebenen Kriterien urteilen, Menschen können dagegen prüfen, ob sie die Person wirklich im Team sehen wollen und offen gebliebene Fragen zum Unternehmen oder zur Zusammenarbeit klären. Gleichzeitig gilt: Konsistenz bei der Anwendung derselben Kriterien verhindert nicht automatisch Verzerrungen. Denn selbst wenn das System nach einem Rubric arbeitet, können Biases aus Trainingsdaten, Modellannahmen oder aus dem Kriterienkatalog selbst entstehen – und genau deshalb rückt Regulatorik ins Zentrum.
Wie stark das Thema bereits adressiert wird, zeigt ein Beispiel aus New York City: Dort müssen Arbeitgeber, die bestimmte automatisierte Tools für Beschäftigungsentscheidungen einsetzen, diese offenbar einem unabhängigen Bias-Audit unterziehen und Kandidaten vor der Nutzung informieren. Ravisankar erkennt an, dass Recruiting ein regulierter Bereich ist, und beschreibt die Einhaltung solcher Vorgaben als Teil dessen, was HackerRank beim Aufbau des Produkts berücksichtigt habe. Für Technologie-Entscheider ist das ein Hinweis darauf, dass „KI im Hiring“ nicht nur eine Modellfrage ist, sondern auch ein Produkt- und Governance-Thema: Transparenz, Nachweisbarkeit der Bewertungskriterien und ein sauberer Umgang mit Audit-Anforderungen werden damit ebenso wichtig wie die Qualität der Interview-Logik. In der Praxis entscheidet sich damit die Akzeptanz nicht allein daran, ob Chakra gute Ergebnisse liefert, sondern auch daran, ob Unternehmen die Bewertungen verantwortungsvoll begründen, dokumentieren und gegenüber Betroffenen nachvollziehbar machen können.
Für die weitere Entwicklung bedeutet das: KI-gestützte Assessments werden voraussichtlich weniger „statische Tests“ und mehr dialogische Arbeitsproben werden. Wenn Arbeitgeber Bewertergebnisse stärker an Denkweg, Urteilsfähigkeit und AI fluency koppeln, verschiebt sich auch die Lernkurve bei Bewerbern – nicht nur „wie man Code schreibt“, sondern wie man mit KI ergebnisorientiert zusammenarbeitet. Unternehmen stehen wiederum vor der Aufgabe, ihre Rubrics so zu gestalten, dass sie fachlich relevant bleiben und Verzerrungen nicht unbeabsichtigt verstärken. Chakra ist in diesem Sinne weniger ein isoliertes Produkt-Update als ein Signal für den Richtungswechsel: weg vom reinen Output, hin zu einem Bewertungsansatz, der den gesamten Prozess sichtbar macht – und damit sowohl Chancen als auch Verantwortung deutlich erhöht.
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