Fünfmal mehr Bewerbungen pro Recruiter als noch 2022 – aber nicht fünfmal mehr Zeit zur Prüfung. Florian Dyballa (Aivy) zeigt, warum klassisches Lebenslauf-Screening an seine Grenzen stößt.
„Wir bekommen viel mehr Bewerbungen als jemals zuvor, aber die Auswahl wird nicht leichter, sondern schwieriger.” Diesen Satz hört Florian Dyballa, Wirtschaftspsychologe und Mitgründer von Aivy, derzeit ständig von HR-Verantwortlichen. Auf der SAATKORN Online Konferenz erklärte er, welche vier Entwicklungen dafür verantwortlich sind – und warum die naheliegende Lösung, KI-Screening gegen KI-Bewerbungen einzusetzen, nicht funktioniert.
Was ist Eignungsdiagnostik nach DIN 33430? (Definition)
Eignungsdiagnostik nach DIN 33430 ist ein anerkannter Qualitätsstandard für berufsbezogene Eignungsbeurteilungen in Deutschland. Er legt fest, dass Auswahlverfahren wissenschaftlich fundiert, nachvollziehbar und auf die tatsächlichen Anforderungen einer Stelle bezogen sein müssen. Verfahren, die sich an dieser Norm orientieren, sollen objektivere und belastbarere Aussagen über die Passung von Kandidatinnen und Kandidaten liefern als reine Unterlagensichtung.
Vier Treiber der Bewerbungsflut
Laut Florian Dyballa haben sich vier Entwicklungen über die Zeit überlagert: Easy-Apply-Funktionen haben die Bewerbungshürde von einer Stunde Aufwand auf einen Klick reduziert. Remote Work hat den Suchradius von Bewerbenden deutlich vergrößert. Die aktuelle Wirtschaftslage bringt mehr Bewerbende bei weniger offenen Stellen. Und generative KI ermöglicht es, in Minuten perfekt zugeschnittene, keyword-optimierte Bewerbungen zu erstellen – teils sogar automatisiert in großem Stil. Eine Auswertung von Greenhouse über mehr als 6.000 Kundenunternehmen zeigt die Folge: Die Zahl der Bewerbungen pro Recruiterin stieg von rund 150 im Jahr 2022 auf heute über 746, während die Recruiting-Teams gleichzeitig geschrumpft sind.
Warum KI-Screening das Problem nicht löst
Der naheliegende Impuls, KI-generierte Bewerbungen mit KI-Screening zu bekämpfen, greift aus drei Gründen zu kurz. Erstens optimieren Bewerbende ihre Unterlagen, sobald sie die Screening-Kriterien kennen – ein spieltheoretisches Wettrüsten ohne echten Erkenntnisgewinn. Zweitens trennt eine solche KI diagnostisch nicht zwischen geeigneten und ungeeigneten Kandidaten, sondern lediglich zwischen gut und schlecht optimierten Unterlagen. Und drittens bringt der Einsatz von KI in einem Hochrisikobereich wie Recruiting zusätzliche Compliance-Pflichten durch den EU AI Act mit sich, etwa Dokumentation, Transparenz und menschliche Aufsicht.
Der Ansatz: High-Tech am Anfang, High-Touch am Ende
Florian Dyballas Lösung dreht den klassischen Prozess um: Statt Diagnostik erst spät im Prozess einzusetzen, zieht er sie an den Anfang. Drei Hebel sind dabei entscheidend:
- Anforderungen vor Auswahl: Ein kurzer, strukturierter Fragebogen legt vorab fest, welche Kriterien wirklich zählen – bevor der erste Eindruck die Bewertung nachträglich verzerren kann.
- Messungen vor Meinungen: Spielerisch gestaltete Assessments erfassen Fähigkeiten, Persönlichkeit, Werte und Interessen – Dinge, die sich nicht mit einem besseren Prompt verändern lassen.
- Struktur vor Intuition: Ein Passungsscore priorisiert Kandidatinnen und Kandidaten strukturiert und liefert konkrete Interviewfragen zu Risikobereichen.
Die Sorge, ein Assessment schrecke Bewerbende ab, bestätigt sich laut Aivy-Auswertungen kaum: 85 bis 90 Prozent der gestarteten Tests werden abgeschlossen, wenn Framing und Ausgestaltung stimmen.
Ergebnisse aus der Praxis
Beim Customer-Service-Dienstleister Callways ersetzt ein direkt nach Bewerbungseingang versendeter Stärkentest die klassische Erstsichtung – von 100 Bewerbungen werden dadurch nur noch 30 manuell angesehen. Bei Lufthansa stimmten frühe Testeinstufungen zu 96 Prozent mit der späteren Assessment-Center-Bewertung überein. Auslöser war dabei häufig kein Effizienz-, sondern ein Qualitätsproblem: perfekte Lebensläufe, die im Job nicht funktionierten, und unscheinbare Lebensläufe, die sich als Volltreffer erwiesen.
Häufige Fragen zu Bewerbungsflut und strukturierter Auswahl
Warum führt eine höhere Zahl an Bewerbungen nicht automatisch zu besseren Einstellungen? Weil mehr Bewerbungen bei gleichbleibender oder sinkender Recruiting-Kapazität zu weniger Zeit pro Unterlage führen. Dadurch gewinnt oberflächliche Beurteilung an Gewicht, während die eigentliche Eignung schwerer erkennbar wird.
Warum funktioniert KI-Screening gegen KI-optimierte Bewerbungen nicht gut? Weil sich Bewerbende schnell an bekannte Screening-Kriterien anpassen und weil eine solche KI eher gut von schlecht optimierten Unterlagen unterscheidet als geeignete von ungeeigneten Kandidaten.
Was unterscheidet strukturierte Assessments von klassischem CV-Screening? Assessments messen Fähigkeiten, Persönlichkeit, Werte und Interessen direkt und lassen sich nicht durch bessere Formulierungen im Lebenslauf beeinflussen.
Schrecken psychometrische Tests Bewerbende ab? Kaum, wenn Framing und Ausgestaltung stimmen: Praxisdaten zeigen Abschlussquoten von 85 bis 90 Prozent bei gestarteten Assessments.
Fazit: Anforderungen und Messung vor Intuition
Wer bei steigendem Bewerbungsvolumen treffsicherer entscheiden will, sollte Anforderungen vor der Auswahl klar definieren, echte Messungen vor persönliche Meinungen stellen und Struktur vor Intuition setzen. So bleibt die begrenzte menschliche Aufmerksamkeit genau dort, wo sie den größten Unterschied macht: im persönlichen Gespräch mit den passenden Kandidatinnen und Kandidaten.
Dieser Artikel basiert auf dem Vortrag von Florian Dyballa von Aivy bei der 4INSIDER | SAATKORN Online Konferenz. Die vollständige Aufzeichnung findest du in unserer 4INSIDER Mediathek.
