KI im Recruiting – 5 Best Practices für mehr Effizienz im Einstellungsprozess

Die Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert schon heute die verschiedensten Teams innerhalb einer Organisation. Ob es dabei um die Erstellung verkaufsstarker Marketingtexte, cleverer Kundenpräsentationen oder intelligente Support-Lösungen geht – kaum eine Abteilung arbeitet mehr ohne. Auch im Personalbereich wird KI bereits fleißig eingesetzt. In diesem Beitrag zeigen wir auf, wie sich die Personalsuche durch den Einsatz von KI im Recruiting effizienter gestalten lässt.

Tipp #1: Stellen dank KI schneller und besser ausschreiben

Wer auf Multiposting und Premium-Stellenanzeigen setzt, weiß: Falsche Formulierungen und Fehler können schnell teuer werden. Durch den Einsatz von KI im Recruiting können Fehler nicht nur minimiert werden, auch Zeit können Recruiter ordentlich einsparen.

Solche Stellenanzeigen-Generatoren – wie sie mittlerweile jede vernünftige Recruiting-Software an Bord haben sollte – helfen dabei,

• Rechtschreibfehler vor der Veröffentlichung zu korrigieren,
• problematische Formulierungen zu erkennen und zu entfernen,
• Job-Keywords an die richtige Stelle zu setzen und
• Anforderungen, Benefits und Co. in die richtige Reihenfolge zu bringen.

Auch die Texterstellung kann (beinahe) komplett mit KI erledigt werden. So können sich Recruiter Zeit bei der Ausschreibung sparen und können sich auf die Bewerberauswahl konzentrieren.

Tipp #2: Durch KI das Screening von Bewerbungen automatisieren

Seien wir mal ehrlich – kaum ein Recruiter hat heute noch Zeit, um Bewerbungen händisch zu sichten. Das gilt besonders für größere Unternehmen, auf die pro Stelle zwischen 100 und 500 (wenn nicht sogar mehr) Bewerbungen eintrudeln. Hier die Nadel im Heuhaufen zu finden, wird schnell zur Mammutaufgabe.

Auch bei dieser Herausforderung schafft Künstliche Intelligenz Abhilfe: Durch KI-gestützte Analysetools (sogenannte CV-Parsing-Tools, z. B. Textkernel) können Lebensläufe und Anschreiben automatisiert ausgelesen und analysiert werden. Ist das Tool der Wahl erst eingerichtet, können wie von Zauberhand relevante Qualifikationen, Fähigkeiten und Berufserfahrungen mit der Stelle abgeglichen werden.

Passt die ausgelesene Bewerbung zur ausgeschriebenen Stelle, rutscht der Bewerber eine Stufe im Bewerbungsprozess weiter – andernfalls erhält er eine Absage. Auch das gelingt mit den meisten Bewerbermanagement-Systemen wie von allein. Die folgenden Softwares bringen eine entsprechende Lösung mit:

• softgarden
• onlyfy one Bewerbungsmanager
• Recruitee
• Personio
• d.vinci

Tipp #3: KI-Chatbots für Bewerberfragen einrichten

Heute weiß jeder Bewerber: Wer nachfragt, bleibt im Gedächtnis. Was gut gemeint ist, kann bei Recruitern in Anbetracht der Masse an Bewerbungen allerdings zum Stressfaktor werden. Im KI-Zeitalter lässt sich auch für zahlreiche Bewerberfragen eine Lösung finden – zum Beispiel mithilfe eines KI-Recruiting-Chatbots.

Dabei handelt es sich um KI-gesteuerte Anwendungen, die speziell für die Kommunikation mit Bewerbern entwickelt wurden. Sie sollen den Bewerbungsprozess vereinfachen und die Candidate Experience verbessern, gleichzeitig nehmen sie Recruitern manuelle Handgriffe ab:

• Häufig gestellte Fragen zu Stellen oder Bewerbungsprozessen werden automatisch beantwortet
• Die KI übernimmt die Vorqualifikation durch das Sammeln relevanter Informationen
• Sogar bei der Planung von Interviews kann der KI-Chatbot unterstützen

KI-Chatbots (z. B. Paradox, Tars oder Userlike) können auf Karriereseiten, in Social-Media-Kanälen (z. B. Facebook Messenger, WhatsApp) oder sogar per SMS und E-Mail integriert werden. Vorteilhaft ist, dass sie rund um die Uhr verfügbar sind und eine schnelle Kommunikation zwischen Kandidaten und Unternehmen ermöglichen – ohne, dass die persönliche Erreichbarkeit des Recruiters erforderlich ist.

Tipp #4: Vorurteile durch KI in der Auswahl minimieren

Sei es der Name, die Attraktivität eines Bewerbers, die ethnische Herkunft oder gar das Geschlecht – Verschiedenste Studien zeigen, dass diverse Vorurteile (Englisch: Bias) bei der Auswahl von passenden Bewerbern eine Rolle spielen können. Durch den Einsatz von objektiver KI im Recruiting besteht die Chance, solche Vorurteile im Auswahlprozess deutlich zu minimieren.

Bewerbungen anonymisieren

Bevor Bewerbungen beim Recruiter landen, können diese zuerst eine KI durchlaufen. Diese sorgt dafür, dass vorurteilsbehaftete Details aus den Bewerbungsunterlagen entfernt werden, beispielsweise:

• Name
• Alter
• Geschlecht
• Foto
• Religionszugehörigkeit
• etc.

Übrig bleiben Skills und Erfahrungen, die für die ausgeschriebene Stelle wirklich relevant sind. Solche Features bieten Tools wie Applied (spezialisiert auf ethisch korrekte Hiring-Prozesse) oder SmartRecruiters.

Mithilfe von KI Stellenanzeigen neutral formulieren

Die Stellenausschreibung ist oft die erste Schnittstelle zwischen potenziellen Bewerbern und Unternehmen. Je nachdem, wie sie formuliert ist, spricht sie (unbewusst) eine bestimmte Zielgruppe an. Verschiedene Untersuchungen zeigen, dass Frauen tendenziell weniger auf Stellenanzeigen reagieren, wenn diese maskuline Begriffe wie „durchsetzungsstark“ oder „wettbewerbsorientiert“ enthalten, während Männer weniger auf Anzeigen reagieren, die Begriffe wie „empathisch“ oder „teamorientiert“ betonen.

Laut § 1 AGG (Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz) können Unternehmen abgemahnt werden, wenn Stellenanzeigen nicht genderneutral formuliert sind. Problemlos sind etwa (m/w/d), (m/w/i) oder (m/w/gn).

Durch den Einsatz von KI müssen Recruiter nicht mehr händisch prüfen, ob solche ungewollt problematischen Formulierungen in der Stellenausschreibung enthalten sind. Unpassende Wörter werden automatisch erkannt, markiert und durch neutrale Alternativen ersetzt. Zum Beispiel:

Original-Formulierung	Optimierte Version
Wir suchen einen zielorientierten und ehrgeizigen Kandidaten.	Wir suchen eine lösungsorientierte und engagierte Person.

Tools für die Optimierung von Stellenanzeigen

• Textio
• Gender Decoder
• Ongig

Bisherige Prozesse analysieren und daraus lernen

Mithilfe Künstlicher Intelligenz ist es möglich, bisherige Recruiting-Prozesse vergleichsweise ressourcenschonend zu analysieren. So können Recruiter herausfinden, ob bestimmte Gruppen systematisch benachteiligt oder bevorzugt wurden. Nach folgenden Gesichtspunkten könnte die KI den bisherigen Prozess analysieren:

• Demografische Verteilung der Bewerber: Wie viele Frauen, Männer oder Menschen verschiedener ethnischer Herkunft bewerben sich auf bestimmte Stellen?
• Interview-Einladungsraten: Gibt es Unterschiede bei der Einladung zu Interviews zwischen verschiedenen Gruppen, obwohl sie ähnliche Qualifikationen haben?
• Einstellungsentscheidungen: Werden Kandidaten bestimmter Gruppen systematisch seltener eingestellt, selbst bei gleichen Kompetenzen?
• Karrierefortschritt: Gibt es Muster, die darauf hindeuten, dass bestimmte Gruppen seltener in Führungspositionen aufsteigen?

Zum Beispiel könnte ein Unternehmen durch eine entsprechende Analyse feststellen, dass weibliche Bewerber trotz gleicher Qualifikation im Vergleich zu männlichen Bewerbern weniger häufig zu Interviews eingeladen werden. Diese Erkenntnis deutet auf einen Gender Bias hin, der im künftigen Recruiting-Prozess keinen Platz mehr finden sollte.

Um bisherigen Vorurteilen entgegenzuwirken, ist eine entsprechende Strategie notwendig. Beispielsweise durch die gezielte Anonymisierung von Bewerberdaten, standardisierten Interviewfragen für alle Bewerber, der Einführung von Diversitätszielen, einem diversen Recruiter-Team und regelmäßigen Schulungen. Ob diese Maßnahmen ihre gewünschte Wirkung erzielt haben, lässt sich überprüfen. Auch das klappt mit KI:

• KI-Tools können prüfen, ob sich der Anteil an diversen Bewerbern und Mitarbeitern erhöht hat
• Mittels Künstlicher Intelligenz kann überprüft werden, ob eventuelle Diskrimierungs-Muster noch bestehen
• Die KI kann dabei helfen, die Datenbasis aktuell zu halten, um Veränderungen zu berücksichtigen

Aber: Selbst KI ist nicht völlig vorurteilsfrei

Wie wir in diesem Beitrag erläutert haben, kann KI an vielen Stellschrauben im Recruiting-Prozess einiges bewirken und somit wertvolle Zeit einsparen. Allerdings agiert selbst die emotionslose KI nicht immer vorurteilsfrei. Wie eine KI letztlich auswählt, hängt von Faktoren wie

• der Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten,
• dem Algorithmen-Design und Programmierung sowie
• der bewussten Auswahl der Bewertungsmetriken ab.

Bevor sich Recruiter also eine KI-gestützte Software aussuchen, sollten sie diese Punkte im Hinterkopf behalten, um möglichst viele Vorurteile der Künstlichen Intelligenz auszuschließen.

Tipp #5: Jobbörsen-Performance effizient mit KI auswerten

Stellen wir uns einmal folgendes Szenario vor: Eine Stellenausschreibung für eine IT-Fachkraft wurde auf verschiedenen Jobbörsen veröffentlicht. Beispielsweise auf Stepstone, Indeed, LinkedIn und Xing, bei der Bundesagentur für Arbeit und einigen anderen. Darüber hinaus liefen Funnel-Anzeigen auf Facebook, Instagram und TikTok. Am Ende der Kampagnenlaufzeit bleibt nur noch eine Frage offen: Welcher Kanal hat am besten performt?

Jeden Channel einzeln auszuwerten, während man Vorstellungsgespräche planen, Absagen versenden und Anforderungsprofile für die nächste Bewerbungsrunde erstellen muss – selbst gut aufgestellte Teams können hier schnell an ihre Grenzen kommen.

KI kann auch in dieser Phase zum Gamechanger werden. Durch den Einsatz von Tracking-Links für verschiedene Jobbörsen kann der künstliche Assistent herausfinden, welche Jobbörse die meisten und besten Kandidaten bringt. Zusätzlich bekommen Recruiter einen Überblick über die Kosten pro Bewerbung und pro Einstellung (Cost per Hire).

Auch aufwändige Tabellen, Graphen und Diagramme müssen nicht mehr händisch erstellt werden – die Visualisierung übernimmt ebenfalls die KI. Letztlich müssen Recruiter nur noch entscheiden, auf welcher Jobbörse sie ihr Budget am besten einsetzen. Passende Tools zum Auswerten der Jobbörsen-Performance sind beispielsweise:

• eightfold.ai
• Beamery
• Rival Recruit

Fazit

Der Einsatz von KI im Recruiting birgt enorme Potenziale, um Prozesse effizienter zu gestalten, bessere Entscheidungen zu treffen und die Candidate Experience nachhaltig zu verbessern. Ob bei der Automatisierung von Aufgaben, der gezielten Vorauswahl von Kandidaten, der Analyse von Recruiting-Kanälen, der Optimierung von Stellenanzeigen oder durch den Einsatz von KI-gestützten Chatbots – zeitaufwendige Routineaufgaben können deutlich minimiert werden.

Insbesondere bei vorurteilsbehafteten Auswahlprozessen sollten sich Recruiter jedoch nicht völlig auf die KI verlassen, denn: Aufgrund intransparenter Algorithmen, potenziell nicht-diversen Trainingsdaten oder gar Programmier-Teams kann eine KI bereits selbst Vorurteile entwickelt haben. Mit einer sorgfältigen Planung und regelmäßigen Überprüfung kann KI jedoch auch hier ein wertvolles Werkzeug sein.