In immer mehr Personalabteilungen werden Teile der Bewerberauswahl über Software-Tools (sogenannte „Applicant Tracking Systeme“), teilweise per Algorithmus und Automatisierung, teilweise auch mit Ansätzen künstlicher Intelligenz und Machine Learning, erledigt. Dabei durchforstet die Software die Lebensläufe der Bewerber und zieht entsprechende Schlüsse. Insbesondere Großkonzerne von SAP über BMW bis Adidas arbeiten mit solchen Tools zur Vorauswahl – denn sie erhalten dem Vernehmen nach jährlich mehrere Hunderttausend Bewerbungen, die sie verarbeiten müssen und ohne die Software gar nicht könnten.

Die „Applicant Tracking Systeme“ gleichen die Anforderungen der Ausschreibung mit dem durch den Bewerber oder die Bewerberin eingereichten Datensatz ab und scannen in vielen Fällen auch anhand von Anforderungsprofilen die in der Datenbank gespeicherten Bewerberinnen und Bewerber. Nachteile bringt das vor allem für Quereinsteiger, die das Profil nicht genau genug erfüllen können – und es führt dazu, dass diese trotz möglicherweise interessantem Lebenslauf gar nicht erst zum Vorstellungsgespräch eingeladen werden.

Was nach einer sinnvollen Rationalisierungsmaßnahme klingt, die den HR-Fachkräften die tägliche Arbeit erleichtert, kann somit auch zu wachsender Ungleichheit oder falscher Form von Diversität führen. Insbesondere könnten solche Machine-Learning-Ansätze dazu führen, dass noch stärker als in der Vergangenheit nicht der Norm oder bestimmten Vorgaben folgende Lebensläufe gleich aussortiert werden und die Bewerberinnen und Bewerber es gar nicht erst bis ins Vorstellungsgespräch schaffen. Ob das im jeweiligen Einzelfall so ist, lässt sich nur schwer von außen beurteilen, da Bewerber die damit verbundenen Regeln nicht kennen.

Dass die Unternehmen sich hier nicht in die Karten schauen lassen wollen, ist verständlich und aus ihrer Sicht vernünftig – denn jede Bewertung und Konkretisierung einer Beurteilung für oder gegen einen Bewerber oder eine Bewerberin könnte juristische Folgen haben und ist vor allem angreifbar. Dies ist auch der Grund, warum selbst nach einem Vorstellungsgespräch viele Unternehmen auf Nachfrage nicht mehr angeben (können), woran es konkret gelegen hat, dass man sich für jemand anders entschieden hat.

Nutze die richtigen Keywords: Bewerberinnen und Bewerber können aber einiges tun, um nicht schon in der Vorauswahl durchs Raster zu fallen. Denn Unternehmen gleichen die Lebensläufe mit den Anforderungen ab und definieren hierfür ein mehr oder weniger verbindliches Anforderungs-Set. Du solltest daher überlegen, auf welche Begriffe der HR-Roboter anspringen wird und gegebenenfalls beispielsweise den passenden Begriff für eine Studienvertiefung oder einen Kurs wählen, den du absolviert hast. Mehr denn je ist es also sinnvoll, die Ausschreibung genau durchzulesen, entsprechende Keywords aufzugreifen und in das Anschreiben einzubauen und nicht zuletzt auf Standardformulierungen beim Anschreiben zu verzichten.

Kurz und prägnant: Insgesamt ist in Lebensläufen und Bewerbungen ohnehin ein kurzer prägnanter Schreibstil sinnvoller als ausführliche Beschreibungen von Tätigkeiten – diese spielen dann allerdings später eine Rolle, wenn der Recruiter sich näher mit deinen Unterlagen befasst. Auf den ersten Blick banal, aber nicht selbstverständlich, wenn man viele Bewerbungen liest: Achte vor allem darauf, dass du keine Tippfehler machst. Waren diese früher beim Personaler nur verpönt, können sie heute dazu führen, dass die Maschine einen Begriff gar nicht erst korrekt erkennt, gerade wenn es um die Synonymanalyse geht.

Achte auf eine klare Struktur im Lebenslauf: So wie du eine Website für Google optimierst, solltest du auch bei einem Lebenslauf gängigen Mustern folgen, um die Software nicht zu verwirren. Auch ausgefallene Schriften oder Logos kannst du dir sparen. Hier kannst du gegebenenfalls mit Bulletpoints und Aufzählungen arbeiten. Das bedeutet insbesondere in Kreativberufen, dass ein aufwendiges Layout, das aus der Norm herausfällt, eher kontraproduktiv ist. Wenn du dich also in einer Marketingabteilung als Designer bewirbst, solltest du dennoch den Konventionen folgen oder entsprechende Arbeitsproben gesondert als Dokument einreichen. Achte darauf, dass Fähigkeiten und Kenntnisse an der passenden Stelle einsortiert sind. Denn was ein Personalsachbearbeiter früher beim Lesen zugeordnet hat, funktioniert bei den IT-gestützten Systemen nicht immer.

Diversität wird nicht immer durchgezogen: Einen Vorteil haben die IT-gestützten Vorauswahl-Tools in einigen Fällen: Sie entfernen Attribute wie Geschlecht oder Alter – zumindest behaupten das Unternehmensvertreter. Umgekehrt werden allerdings auch Indizien im Lebenslauf Rückschlüsse auf Nationalität, Alter oder Familienstand zulassen. Vorurteilsfrei läuft die Vorauswahl also zumindest seitens der Maschine ab.

Wie viel künstliche Intelligenz die Robo-Recruiter zumindest in der Theorie bereits können, zeigt sich dagegen eher in automatisierten Interviews per Chatbot, die in Deutschland aber selbst in Großkonzernen noch die absolute Ausnahme sind. Hier versucht die Technik, die Reaktionen des Bewerbers oder der Bewerberin zu interpretieren und zieht Rückschlüsse. Beruhigend ist dagegen, dass Computer bis heute noch nicht sinnvoll und schlüssig Bewerber anhand ihrer eingereichten Daten auswählen können. Eine Untersuchung in den USA zeigte 2019, dass die KI-gestützte Bewerberauswahl zu gänzlich anderen Ergebnissen kam als das HR-Team aus Fleisch und Blut.