LONDON (IT BOLTWISE) – Der Chef des Recruiting-Softwareanbieters Oleeo widerspricht dem Ruf nach einem Rückzug von KI-gestütztem Screening. Charles Hipps argumentiert, dass man damit Bewerbungen nicht „fairer“ macht, sondern eher die gleiche Menge Arbeit mit weniger Werkzeugen erzeugt. Gestützt wird seine Position durch Zahlen zu steigendem Wettbewerb um weniger Stellen. Gleichzeitig stellt er Remote-Interviews als eigenständiges Instrument mit anderen Einsatzgründen von KI-Screening ab.
Die Debatte um KI im Recruiting bekommt durch eine prominente Wortmeldung neuen Schwung: Charles Hipps, Gründer und CEO von Oleeo, setzt sich gegen die Forderung durch, Arbeitgeber sollten bei KI-gestütztem Bewerber-Screening zurückrudern. Anlass ist ein politischer Vorstoß, in dem der Regierungschef Andy Burnham Arbeitgeber dazu aufforderte, das Verfahren kritisch zu überdenken. Hipps’ Kernthese ist dabei nicht, dass KI automatisch diskriminierungsfrei sei, sondern dass ein Verzicht auf die Technologie das eigentliche Problem nur verschiebt: Recruiter müssten dann weiterhin sehr viele Bewerbungen sichten, hätten aber weniger digitale Hilfen zur Priorisierung. In einem System, in dem schon heute große Arbeitgeber häufig hunderte oder tausende Bewerbungen pro Rolle bekommen, entscheidet in der Praxis nicht erst das Screening-Tool, sondern der gesamte Prozessablauf von Eingang bis Auswahl.
Damit stellt Hipps die Fairness-Frage bewusst anders: Nicht das „manuelle“ Durchsehen sei per se gerechter. Er beschreibt vielmehr, dass auch ohne KI längst vorfiltriert werde – etwa nach Qualifikationen, früheren Arbeitgebern, Jobtiteln oder nach Formulierungen in Lebensläufen. Selbst wenn eine Person die erste Sichtung übernimmt, werden Entscheidungen in großen Eingangsmengen zwangsläufig in kurzer Zeit und nach Kriterien getroffen, die sich aus Mustererkennung im Lebenslauf ergeben. Der Unterschied liegt laut Hipps daher weniger in der Existenz von Auswahlmechanismen als in deren Transparenz und in der Möglichkeit, die Logik nachzuvollziehen. Gerade diese Transparenz sei bei modernen Lösungen nicht zwangsläufig gegeben, wenn man in der Debatte jedoch ein veraltetes Bild vom Algorithmus unterstellt – nämlich ein System, das lediglich nach ein paar Worten sucht und Bewerber ohne Erklärung verwirft.
Für die Einordnung nutzt Hipps zudem die Arbeitsmarktlage im Vereinigten Königreich: Laut Daten des Office for National Statistics gab es in den Monaten März bis Mai 2026 in der UK-Region 2,5 arbeitslose Menschen pro offene Stelle, nach 2,3 im Vorjahresvergleich. Parallel sank die Zahl der Vakanzen weiter; im Zeitraum April bis Juni werden 712.000 offene Stellen genannt. Genau diese Kombination aus mehr Konkurrenz und weniger Rollen macht aus Hipps’ Sicht deutlich, warum „weniger Technik“ nicht automatisch „mehr Zeit für Menschen“ bedeutet. Wenn ein Unternehmen bei weiterhin hoher Bewerberzahl auf digitale Unterstützung verzichtet, entsteht nicht automatisch zusätzliche Kapazität im Recruiting-Team, sondern typischerweise ein Engpass: Die gleiche Menge an Dokumenten muss dann mit weniger Werkzeugen bearbeitet werden, wodurch Auswahlfenster sogar kürzer werden können.
Technisch grenzt Hipps dabei auch die Kritik ab, die KI-Screening oft als undurchsichtige Black Box beschreibt. Er argumentiert, moderne Recruiting-Technologie könne Belege für Fähigkeiten, relevante Erfahrung und übertragbare Kompetenzen herausarbeiten und den Recruiter dann gezielt mit einer Begründung in den Entscheidungsprozess holen. Entscheidend sei aus seiner Sicht, dass KI nicht zwingend „filtert“, sondern priorisiert und begründet, während das Rekrutierungsteam die finale Auswahl trifft. Als Praxisbeispiel führt er Sopra Steria an, ein europäisches Technologie- und Digitalservices-Unternehmen, dessen Recruitment-Team laut Aussage mit mehr als 1.100 Bewerbungen gleichzeitig zurechtkommen musste – insbesondere in einer Phase, in der sich KI-generierte Bewerbungen zunehmend schwerer allein über die Wortwahl unterscheiden ließen. Mit KI zur Auswertung der inhaltlichen Evidenz habe sich die Screening-Zeit um 50 Prozent verkürzt, bei 90 Prozent Übereinstimmung mit dem Urteil erfahrener Menschen, wobei die Endentscheidung weiterhin beim Recruiting-Team verblieben sei.
Die Debatte um KI verknüpft sich außerdem häufig mit Video-Interviews, doch Hipps zieht hier eine klare Trennlinie. Er bezeichnet Video-Interviews als Instrument mit einem anderen Zweck als KI-Screening: Während das Screening typischerweise frühzeitig nach Evidenz für passende Kompetenzen priorisiert, kann ein Video-Interview je nach Phase und Zielsetzung für bestimmte Kandidaten überhaupt erst eine realistische Teilnahme ermöglichen. Gerade junge Bewerber könnten außerhalb ihres lokalen Umfelds suchen, im Schichtbetrieb arbeiten, studieren oder schlicht nicht jedes Mal die Kosten für wiederholte Reisen tragen. Aus Hipps’ Perspektive folgt daraus: Man sollte Video-Interviews differenziert betrachten, statt sie reflexartig in dieselbe Kritikschublade wie KI-Scoring zu werfen.
Gleichzeitig räumt er ein, dass KI missbräuchlich eingesetzt werden kann. Sein Punkt zielt aber auf Governance im Sinne von Nachvollziehbarkeit: Arbeitgeber sollten verstehen, worauf ein System prüft, warum es einen Kandidaten überhaupt in den Vordergrund bringt und wie Bewerber eine Empfehlung anfechten können. Hipps stellt dabei eine konkrete Vergleichslogik auf: Er wäre vor allem dann besonders kritisch, wenn ein System einen unerklärten Score ausgibt, statt die zugrunde liegenden Signale und die Auswahlgründe transparent zu machen. In dieselbe Richtung zielt sein Hinweis auf den Einsatz generativer KI durch Bewerber: Wenn Bewerbungen durch KI zunehmend ähnlich formuliert werden, wird klassisches Lebenslauf-Screening weniger verlässlich. Damit steigt der Bedarf, über „poliertes Wording“ hinauszugehen und stärker zu prüfen, ob Kandidaten Fähigkeiten oder Potenzial konkret demonstrieren können.
Für Unternehmen liegt die praktische Konsequenz in einem Satz, den Hipps wiederholt: Entscheidend sei, ob die Technologie mehr Menschen eine angemessene Berücksichtigung ermöglicht und Recruitern dadurch mehr Zeit verschafft, die Person hinter der Bewerbung wirklich zu verstehen. Er formuliert damit die Gegenthese zu einem pauschalen Rückzug: Wenn die Technologie dieses Ziel erreicht, würde das Abschalten nicht „humaner“ machen, sondern einen ohnehin belasteten Prozess weiter erschweren. Für die Arbeitswelt bedeutet das zugleich: Die nächste Phase der Diskussion dürfte weniger über „KI ja oder nein“ laufen, sondern stärker über Prozessdesign, Kontrollmechanismen und die Frage, wie man KI-Entscheidungen so begleitet, dass sie nicht nur schneller, sondern auch überprüfbar, begründbar und im Alltag des Recruitings nützlich bleiben.
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